[通信原理笔记]当我们学通信原理的时候,我们在学些什么
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了[通信原理笔记]当我们学通信原理的时候,我们在学些什么相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
/* author s1N */
/* 第一次,用卡佛式的标题,很紧张。卡佛读不懂,通信原理也读不懂,我大概是个傻子吧。 */
一,信号的多项式形式表示
因为频谱分析时关心的是频率成分的大小,应此,我们希望多项式各项均为的函数即:
是否存在满足这种条件的x呢?
答案是当然的:
简单的验证一下:
同理:
更简洁的形式:
欧拉公式:
典型的智商碾压型的数学发现
可用泰勒展开做简证:
有了欧拉公式,信号的多项式表示久变得简单了:
假设有两个信号f(t),g(t):
那么我们如何计算这个信号的乘积呢?
此时我们引入卷积的概念:以多项式相乘为例
一般方法:
有没有更简单的方法直接得到各项的系数呢?
/*此处偷懒,用笔写了 :) */
总结一下:
1).反褶:通常为降幂排列,所以令其中一个多项式升幂排列
2).平移:将反褶的多项式每次向右平移一项
3).相乘:垂直相乘
4).求和:相乘所得结果相加
进一步,分别写出两个多项式的系数矩阵:
a [1, 1]
b [1, 2, 5]
=>c [1, 3, 7, 5]
由上可归纳出:
c(0)=a(0)b(0)
c(1)=a(0)b(1)+a(1)b(0)
c(2)=a(0)b(2)+a(1)b(1)+a(2)b(0)
c(3)=a(0)b(3)+a(1)b(2)+a(2)b(1)+a(3)b(0)
……………………
=>
即是卷积的表达式
/*思考:杨辉三角中就藏着卷积,你发现了吗?*/
回到刚才的两个信号的乘法计算,一切都变得简单了:
=> [1, 5, 6]*[3, 2] = [3, 17, 28, 12]
则:
这种把信号表达式展开成多项式idea方法,其本质就是傅里叶展开:
,其中ck即为傅里叶系数
以频率为横轴,傅里叶系数为纵轴,所得的就是频谱图
最后,不难得出:信号的时域相乘,即是频域卷积
总结一下,为了得到两个信号发f(t)和g(t)相乘的结果
1).将信号由时域变换到频域,分析其频域
2).对频域进行卷积
3).将所得的傅里叶系数,反代入结果之中。
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