文章目录

  • 5 冲激函数——δ\deltaδ函数
    • 5.1 冲激函数——δ\deltaδ函数的定义和频谱
    • 5.2 δ\deltaδ函数的微商
    • 5.3 用δ\deltaδ函数求函数的微商和频谱

5 冲激函数——δ\deltaδ函数

5.1 冲激函数——δ\deltaδ函数的定义和频谱

  1. Q: 如何理解“δ(t)=+∞,t=0;δ(t)=0,t≠0\delta(t)=+\infty, t=0;\delta(t)=0,t\ne 0δ(t)=+∞,t=0;δ(t)=0,t​=0和∫−∞+∞δ(t)dt\int_{-\infty}^{+\infty} \delta(t)dt∫−∞+∞​δ(t)dt只反映了δ\deltaδ函数的两个特点,我们需要从δ\deltaδ函数与其他函数的关系中了解δ\deltaδ函数”?
    A: δ\deltaδ函数反映了某种工程中“结果导向”的思想。不管你具体结构,只要你“筛选性质”(和其他函数作用时特定关系)成立,就称为δ\deltaδ函数。“筛选性质”是其核心之义,而那两个特点只是自然推论。
  2. Q: 用频谱证明函数列极限是冲激函数怎么做?
    A: 提示:1和δ\deltaδ是傅里叶变换对。实际上相当于证明频谱极限为常数1
    更详细地,只需要证明limλ→β∫−∞+∞Gλ(−f)Φ(f)df=ϕ(0)lim_{\lambda\to\beta}\int_{-\infty}^{+\infty}G_\lambda(-f)\Phi(f)df=\phi(0)limλ→β​∫−∞+∞​Gλ​(−f)Φ(f)df=ϕ(0)这样“和试验函数作用的极限”即可。(即:在试验函数“看来”频谱极限为常数1)
  3. Q: 背诵cos2πf0tcos2\pi f_0 tcos2πf0​t的频谱。
    A: 提示:ei2πf0te^{i2\pi f_0 t}ei2πf0​t就是“单频”,也就是δ(f−f0)\delta(f-f_0)δ(f−f0​),则cos2πf0tcos2\pi f_0 tcos2πf0​t频谱当然就是12(δ(f−f0)+δ(f+f0))\frac 12(\delta(f-f_0)+\delta(f+f_0))21​(δ(f−f0​)+δ(f+f0​))
  4. Q: 用时域微分考察sgntsgntsgnt.
    A: sgntsgntsgnt频谱1/iπf1/i\pi f1/iπf,2δ(t)2\delta(t)2δ(t)频谱就是1/iπf⋅2iπf=21/i\pi f\cdot 2i\pi f=21/iπf⋅2iπf=2.
    注:若微分后频谱S(f)S(f)S(f)不包含δ(t)\delta(t)δ(t)成分,那么S(f)/2iπfS(f)/2i\pi fS(f)/2iπf也不包含。故S(f)/2iπfS(f)/2i\pi fS(f)/2iπf一定唯一对应频谱无δ(t)\delta(t)δ(t)成分的那个积分结果,例如此处sgntsgntsgnt。(即:指定积分常数,避免不唯一性)
  5. Q: 试验函数和针对广义函数的运算有何联系?
    A: 广义函数是基本空间D\mathscr DD上的线性连续泛函,基本空间上试验函数性质很好。故对广义函数的一些运算转移到试验函数上。
    (即:可以不“显式知道”计算结果,只需要知道计算结果和试验函数间如何作用即可。如对广义函数求导,只需知道形式记号δ′(t)\delta'(t)δ′(t)在和试验函数作用时有何结果即可)
  6. Q: 接上,对广义函数求导举例说明。
    A: ⟨f′,ϕ⟩=−⟨f,ϕ′⟩\langle f', \phi\rangle=-\langle f,\phi' \rangle⟨f′,ϕ⟩=−⟨f,ϕ′⟩,其实是分部积分法,并利用试验函数在有限区间之外都为0的性质。

5.2 δ\deltaδ函数的微商

  1. Q: δ\deltaδ函数微商的频谱有何作用?
    A: 例:对于多项式、多项式乘以三角函数等可以快速给出傅里叶变换对。
  2. Q: 如何求δ\deltaδ函数微商和普通的连续函数的乘积?
    A: 根据定义计算:∫βδ(k)ϕdt=(−1)k(βϕ)(k)=⋯(乘积求导,莱布尼兹公式)\int \beta \delta^{(k)}\phi dt = (-1)^k(\beta\phi)^{(k)}=\cdots(乘积求导,莱布尼兹公式)∫βδ(k)ϕdt=(−1)k(βϕ)(k)=⋯(乘积求导,莱布尼兹公式)

5.3 用δ\deltaδ函数求函数的微商和频谱

  1. Q: 单位阶跃函数的微商和上节有何联系?
    A: 可以由微积分基本定理直观直接看出结果:u′(t)=δ(t)u'(t)=\delta(t)u′(t)=δ(t).
    也可以用上节⟨u′,ϕ⟩=−⟨u,ϕ′⟩\langle u', \phi\rangle=-\langle u,\phi'\rangle⟨u′,ϕ⟩=−⟨u,ϕ′⟩看出。
  2. Q: 用δ\deltaδ函数表示间断函数的微商时,如何理解公式g(k)(t)=∑l=0k−1(g(l)(t0+)−g(l)(t0−))δ(k−l)(t−t0)+u(t0−t)g1(k)(t)+u(t−t0)g2(k)(t)g^{(k)}(t)=\sum_{l=0}^{k-1}(g^{(l)}(t_0+)-g^{(l)}(t_0-))\delta^{(k-l)}(t-t_0)+u(t_0-t)g_1^{(k)}(t)+u(t-t_0)g_2^{(k)}(t)g(k)(t)=∑l=0k−1​(g(l)(t0​+)−g(l)(t0​−))δ(k−l)(t−t0​)+u(t0​−t)g1(k)​(t)+u(t−t0​)g2(k)​(t)对于t0t_0t0​是g(k)(t)g^{(k)}(t)g(k)(t)连续点时仍成立?
    A: 根据微积分基本定理,若t0t_0t0​是g(k)(t)g^{(k)}(t)g(k)(t)连续点,则也是上式中g(l)(t)g^{(l)}(t)g(l)(t)连续点,则第一项为0.
    注:0δ(t)=00\delta(t)=00δ(t)=0并不是所谓“0⋅∞0\cdot \infty0⋅∞不定式”,请回忆广义函数定义。注意f(t)=1,t=0;f(t)=0,f≠0f(t)=1,t=0;f(t)=0,f\ne 0f(t)=1,t=0;f(t)=0,f​=0和f(t)≡0f(t)\equiv 0f(t)≡0处于同一等价类。
    第二、三项中,g1=g2g_1=g_2g1​=g2​,只需保证u(t0−t)+u(t−t0)≡1u(t_0-t)+u(t-t_0)\equiv 1u(t0​−t)+u(t−t0​)≡1即可,而这显然成立(此处看到定义u(0)=1/2u(0)=1/2u(0)=1/2是有理由的)
  3. Q: 用δ\deltaδ函数求频谱时,如何克服积分导致的不唯一性问题?(回忆5.1节题3.)
    A: 只要确保做微分前后频谱不含δ(t)\delta(t)δ(t)成分即可。比如sgnsgnsgn.
    再比如:对于kkk次微分,有限区域外全为0的函数微分前后频谱不含δ(t),δ′(t),⋯,δ(k−1)(t)\delta(t),\delta'(t),\cdots,\delta^{(k-1)}(t)δ(t),δ′(t),⋯,δ(k−1)(t)成分
    (直接根据定义δ\deltaδ函数微商定义,用∫∫x(t)e−i2πftdt⋅Φ(f)df=0\int\int x(t)e^{-i2\pi ft}dt\cdot \Phi(f) df=0∫∫x(t)e−i2πftdt⋅Φ(f)df=0即可说明这点。其中Φ(f)\Phi(f)Φ(f)是只有0附近有非零mmm阶导数而大部分地方为0的函数)
    (x(t)x(t)x(t)在0处间断,或者有δ(t)\delta(t)δ(t),都不影响。只有x(t)x(t)x(t)出现了非零的多项式成分c0+c1tc_0+c_1tc0​+c1​t等等才影响)
    这就说明可以把δ\deltaδ函数和其微商线性组合的频谱S(f)S(f)S(f)直接除以(i2πf)m(i2\pi f)^m(i2πf)m得到结果,如同课本例1.

数字信号处理学习笔记[5] 冲激函数——delta函数相关推荐

  1. 数字信号处理学习笔记[0] 连续信号的频谱和傅氏变换

    文章目录 绪论 1 连续信号的频谱和傅氏变换 1.1 有限区间上连续信号的傅氏级数和离散频谱 1.2 傅氏变换,连续信号与频谱 1.2.3 频谱的基本性质 实际应用举例 习题 绪论 Q: 举例说明&q ...

  2. 数字信号处理学习笔记[1] 离散信号 奇异信号 抽样定理

    文章目录 2 离散信号和抽样定理 2.1 离散信号 奇异信号 2.2 连续信号的离散化,正弦波的抽样问题 2.3 带限信号与奈奎斯特频率 用卷积考察抽样定理 2.4 离散信号的频谱和抽样定理 2 离散 ...

  3. 数字信号处理学习笔记

    文章目录 信号处理 离散时间信号与系统 为什么要处理信号 信号是如何处理的 信号处理的目的 数字信号的表示 信号的分类 DSP 和 ASP 数字信号处理的特点 数字信号处理的应用 两类DSP 数字信号 ...

  4. 数字信号处理学习笔记(一)|离散傅里叶变换

    离散傅里叶变换(DFT) 离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform)的实质是有限长序列傅里叶变换的有限点离散采样,实现了频域离散化,使数字信号处理可以在频域采用数值运算的方 ...

  5. 数字信号处理学习笔记(三)|时域离散系统的网络结构

    时域离散系统的网络结构 一.何为网络结构 网络结构如同差分方程.单位脉冲响应以及系统函数一样,描述了一个系统实现方法的表达形式. 例如给定一个差分方程:y(n)=0.8y(n-1)-0.15y(n-2 ...

  6. 数字信号处理学习笔记[3] 滤波与褶积,Z变换

    文章目录 3 滤波与褶积,Z变换 3.1 连续信号的滤波和褶积 3.2 离散信号的滤波和褶积 3.3 信号的能谱与能量等式,功率谱与平均功率等式 3.4 离散信号与频谱的简化表示 3.5 离散信号的Z ...

  7. 数字信号处理学习笔记(五)|有限脉冲响应数字滤波器的设计

    有限脉冲响应数字滤波器的设计 一.FIR滤波器的特点 1.严格的线性相位特性 2.h(n)有限长,系统永远稳定 3.h(n)经延时,将系统变成因果系统 4.h(n)有限长,可利用FFT计算 二.用窗函 ...

  8. 数字信号处理学习笔记(四)|实现巴特沃斯型模拟低通滤波器

    无限脉冲响应数字滤波器设计 一.数字滤波器概念 1.概念 输入.输出均为数字信号,通过一定运算关系改变输入信号所含频率成分的相对比例或者滤除某些频率成分的器件. 2.从网络结构分类 无限脉冲响应(II ...

  9. 【DSP数字信号处理学习笔记】—— 详细推导DFT的快速实现算法:FFT 基于库利-图基算法的实现

    引言:尽管离散傅里叶变换(DFT)让频谱分析技术在计算机上的实现成为可能,但是受限于DFT算法庞大的计算量 O(N2)O(N^2)O(N2),使得DFT在一开始并没有被广泛使用,直到快速傅里叶变换算法 ...

最新文章

  1. 软件从业人员如何激发敏捷团队?
  2. 云计算的优势有这6点
  3. HTML5 progress和meter控件
  4. python1~10阶乘_python求n的阶乘
  5. WINCE支持的波斯语的codepages
  6. [html] 编写一个布局,让文字环绕在图片的周围
  7. Android无线测试之—UiAutomator UiObject API介绍二
  8. python操作时间加减与格式输出
  9. director 3d tank
  10. [转载] Python repr() 函数
  11. day02.1 爬取豆瓣网电影信息
  12. how to be successful with salesforce
  13. anaconda python目录_Python Anaconda2 (64-bit) 安装后启动jupyter-notebook默认目录更改
  14. java 微信公众平台 开源_Java微信公众号开发之开源框架推荐
  15. FydeOS | ChromeOS配置Flutter开发环境
  16. 支付中心设计与方案,收藏了
  17. android 4.3 nfc,nfc读卡在android 4.4以上与4.4以下写法的区别
  18. Learning to Rank(LTR)(转)
  19. 力扣1006笨阶乘问题
  20. OpenWrt之IPTV单线复用详细教程

热门文章

  1. 淘宝开店之旅_我要充一充
  2. python爬虫爬取必应壁纸
  3. Crash自动修复系统
  4. c语言fabs函数的返回值,关于c语言中fabs函数的用法
  5. ſ xf(sinx)dx 中的f(sinx)到底是什么
  6. 你不知道的VLC播放器常用痛点功能——快进、快捷键、剪切视频、旋转画面、视频提取声音等
  7. 第1章 Redis查阅官网和基本配置
  8. 服务器邮箱验证失败是什么意思,发送邮件时,提示“邮件发送失败:SMTP验证失败”?...
  9. 110.Balanced Binary Tree
  10. 【Running latest Apollo with SVL Simulator 使用 SVL 模拟器运行最新的 Apollo】