第一篇：信號與系統的課程感想

信號與系統的課程感想

轉眼間一學期已經過去了，我們也學習了一學期的《信號與系統》，雖然老師和同學們一致認為，學校給安排的學時實在是太少了，記得剛開學的時候董老師說的是課本建議學時是64學時。在有限的時間內，對信號與系統里的三大變換進行了系統的學習，收獲和感觸還是很多的。

之前就聽學長學姐說這門課程比較難，是通信工程的重要課程之一，老師也告訴我們是“double e”專業的必修課，還是很有分量和難度的一門課，同時，在運輸學院里也只有我們智能運輸專業學這門課，感覺非常高大上也非常興奮。信號與系統的頭幾節課是董老師給我們上的，記得開學前董老師叮囑我們參加大創的幾個人要好好學《信號與系統》，后來上課的時候樊老師也反復叮囑我們下課一定要好好推導一遍上課講過的東西，因為自己比較懶或者說沒有養成下課及時鞏固的好習慣，總是在做作業的時候才花上大半天研究作業涉及的內容，這樣的習慣讓我始終還是有點被動，到底還是有點辜負了老師的良苦用心。

《信號與系統》是一門通信和電子信息類專業的核心基礎課，其中的概念和分析方法廣泛應用于通信、自動控制、信號與信息處理、電路與系統等領域。這門課無論是從教學內容，還是從教學目的看，都是一門理論性與應用性并重的課程。它以高等數學、復變函數、電路分析等課程為基礎，同時又是數字信號處理、通信原理等課程的基礎，在課程體系中有著承上啟下的作用。該課程的基本分析方法和原理廣泛應用于通信、數字信號處理、數字語音處理、數字圖像處理等領域。它討論確定性信號經線性時不變系統傳輸與處理的基本概念和基本方法，從時域到變換域，從連續到離散，從輸入輸出描述到空間狀態描述，以通信和控制工程作為主要應用背景，注重實例分析。這門課程是以《高等數學》為基礎，但他又不是一門只拘泥于數學推導與數學運算的學科。他更側重與數學與專業的有機融合與在創造。因為課時的限制，我們主要學習了第一章·緒論、第二章·連續時間系統的時域分析、第三章·傅里葉變換、第四章·拉普拉斯變換&連續時間系統的s域分析、第五章·傅里葉變換應用于通信系統——濾波、調制與抽樣、第八章·z變換。其中，三大變換既是重中之重，又是核心。

所謂系統，是由若干相互聯系、相互作用的單元組成的具有一定功能的有機整體。根據系統處理的信號形式的不同，系統可分為三大類：連續時間系統、離散時間系統和混合系統。而系統按其工作性質來說，可分為線性系統&非線性系統、時變系統&時不變系統、因果系統&非因果系統。信號分析的內容十分廣泛，分析方法也有多種。目前最常用、最基本的兩種方法是時域法與頻域法。時域法是研究信號的時域特性，如波形的參數、波形的變化、出現時間的先后、持續時間的長短、重復周期的大小和信號的時域分解與合成等。頻域法，是將信號變換為另一種形式研究其頻域特性。信號與系統總是相伴存在的，信號經由系統才能傳輸。

傅里葉變換是第一個引入的重點學習的變換。傅里葉變換是數字信號處理領域一種很重要的算法。傅立葉原理表明：任何連續測量的時序或信號，都可以表示為不同頻率的正弦波信號的無限疊加。根據該原理創立的傅立葉變換算法利用直接測量到的原始信號，以累加方式來計算該信號中不同正弦波信號的頻率、振幅和相位。和傅立葉變換算法對應的是傅立葉逆變換算法。該逆變換從本質上說也是一種累加處理，這樣就可以將單獨改變的正弦波信號轉換成一個信號。通過相關推導我們可以得到關于函數f(t)的傅里葉變換為

?F(jw)?limFnTdefT?????f(t)e?jwtdt 函數F（jw）的傅里葉逆變換為

f(t)def12?????F(jw)ejwtdw

因此，可以說，傅立葉變換將原來難以處理的時域信號轉換成了易于分析的頻域信號（信號的頻譜），可以利用一些工具對這些頻域信號進行處理、加工。最后還可以利用傅立葉反變換將這些頻域信號轉換成時域信號。

傅里葉變換的物理意義也非常有意義。傅里葉級數是將信號在正交三角函數集上進行分解（投影），如果將指標系列類比為一個正交集，則指標上值的大小可以類比為性能在這一指標集上的分解，或投影；分解的目的是為了更好地分析事物的特征，正交集中的每一個元素代表一種成分，而分解后對應該元素的系數表征包含該成分的多少。

傅里葉變換有多種性質，分別為線性、奇偶性、對稱性、尺度變換、時移特性、頻移特性、卷積定理、時域微分與積分、頻域微分與積分。

拉普拉斯變換更主要應用系統的分析。書上引入拉普拉斯變換提到，不穩定信號，也就是不可積信號，他們沒有傅里葉變換（特殊的有除外），確實是這樣的，但到最后很明顯的是，拉普拉斯變換側重與系統分析了。當然也會對信號進行拉斯變換，因為它畢竟也有很多性質的，可以分析輸出信號的。

Z變換主要用于離散時間系統的分析。

在這一學期的學習中，老師上課講的內容還是非常充實的，一句廢話都沒有，很重基礎，每一個公式的來歷都詳細的推導，再用例題鞏固之。很重數學方面的基礎，但是我做的不好的地方是把好幾節課的公式都堆在一塊去理解記憶，導致了一定程度上有點暈以及不扎實，這也是我以后學習需要注意的，像第三章第四章這種每節課都有公式還有一定的相關性的，需要把每一步都踩實了才能熟練的應用。要在以后的學習中多注意不能再有類似的壞毛病。

原來一直聽說《信號與系統》要布置大作業，需要用MATLAB來實現，這學期很不巧，每門課（除了毛概和選修），都是要考試也要做大作業，突然一塊堆在期末讓人有點喘不過氣來，以前三個學期的課里做大作業的課就不考試了，讓我們有點措手不及。班主任還是非常體諒我們期末比較辛苦，讓我們好好準備考試，其實MATLAB是一個很有力的工具，我們下學期學自控的時候也要用到，雖然在期末沒有時間研究，暑假還是要認真學習一下，不是為了考試，為了以后的發展。樊老師在上課期間后期采取了提問的形式，我個人覺得這是一個非常好的形式，我是上午的課全都會犯困的那種，但是自從老師開始提問之后，基本上瞌睡就一掃而光了，能集中注意力的聽課，收獲也多一些。

隨著即將到來的考試，我們這學期的學習也接近尾聲了，在網上看到一些對信號與系統的分析，都提到了奧本海姆那本高大上的教材，我感覺到信號與系統是信號這個大的領域的敲門磚，我們現在學習的只是一部分，我們真正掌握了的更是冰山一角而已，想要繼續深入這個領域，還是要下很大的功夫去認真鉆研的。在老師的帶領下，我們已經初步窺探到這個領域之光，以后還要繼續努力才能有所進階。在這門課的學習中，我們同學之前互相溝通交流，互相幫助過得也很愉快，和樊老師相處的也非常融洽，過得非常充實。在以后的學習中，我也會繼續探究信號與系統的奇妙，學無止境，爭取在數據處理的道路上有更多籌碼能夠走的更遠更踏實！請老師多多指教！

第二篇：信號與系統課程總結

《信號與系統》課程總結

《信號與系統》是電子信息工程專業在復變函數和電路分析基礎后所必修的又一門重要的專業基礎課。它主要討論確定信號的特性，線性時不變系統的特性，信號通過線性系統的基本分析方法。其后續課程主要有通信原理、自動控制理論、數字信號處理、信號檢測與信息處理等。

通過本課程的學習，要求學生牢固掌握信號與系統的基本概念、理論和基本分析方法。掌握信號與系統的時域、變換域（頻域和s域）分析方法，理解傅里葉變換、拉普拉斯變換和z變換的基本內容、性質與應用，特別要建立信號與系統的頻域分析的概念以及系統函數的概念。為學生進一步學習后續課程打下堅實的基礎。要求學生樹立從不同的域（時域、頻域）來觀察信號的特點，尤其是要了解周期信號的頻譜特點；掌握線性時不變系統的不同分析方法。在具體的教學過程中，除講授基本知識點外，加入這些基本知識在日常生活中的應用，提高學習的積極性；課后布置一定數量的習題練習加深對各種分析方法的理解與掌握；并及時批改講解作業中存在的問題。

通過本次考試可以看出學生對信號與系統的有關基本知識點掌握的較好，但應在今后的教學過程中加入信號與系統的實驗練習，應注重培養學生分析問題的能力，能夠理論聯系實際，把所學的知識靈活的運用到實踐中。

總結人簽字：

2011年12月31日

第三篇：信號與系統課程學習體會

．心得體會

本學期我們專業不僅開設了信號與系統的理論課，讓我們的課內知識得以豐富，而且還設有相關的實驗和實訓課，使我們的動手能力得到鍛煉。尤其是最近的實訓課。首先，我學會了MATLAB的使用，這個軟件對我們這次的實訓提供了很大的幫助，很多需要大量計算的公式，在MATLAB的幫助下，很快的得以實現。我們的信號與系統的實訓基本都是利用MATLAB實現的。利用MATLAB進行仿真模擬計算，為我們更好的了解信號與系統這門課程做了很大的貢獻。

經過此次實訓，我對信號的很多知識都得以充分了解。例如，熟悉MATLAB軟件及基本命令，通過仿真理解信號運算的波形變換結果；對于任務二，通過仿真實驗深刻理解沖激響應、階躍響應和零狀態響應，驗證理論上得出的有關沖激響應、階躍響應和零狀態響應和有關信號卷積的結果；任務三，離散系統時域仿真分析，通過仿真實驗深刻理解單位序列響應、零狀態響應和卷積和公式及結果，并且掌握MATLAB提供的單位序列響應IMPZ、求零狀態響應函數filter、卷積命令CONV和產生全1的ones()命令及產生全0的zeros()命令;任務四，學會用MATLAB提供的標準函數法和數學近似法來求傅里葉變換；任務五，s域的仿真分析，學會了部分分式展開，拉氏變換及其的反變換，學會如何判斷系統的穩定性；對于任務六，z域仿真分析，學會了簡單的z變換及逆z變換，求單位序列響應，及零極點的分析。在這次的實訓中，并不是都是順利的，在s域的仿真和離散系統時域仿真分析時，也遇到了困難，但我并沒氣餒，和自己小組的人一起討論，一起把問題順利的解決了。并從中深深體會到了團隊的力量，讓我知道了以后不管在學習中還是生活中，我們應當相互團結，共同幫助，共同進步，才能取得真正的成功。

這次寶貴的實訓即將結束，但我從中受益頗深，不僅把自己所學的知識得以運用，還加強了自己的動手能力，還懂得了團隊的重要性。我感謝這次的實訓，因為它讓我在以后參加工作時又提供了有利的條件，我深信以后我會更加努力學習，并更好地展示在以后的工作中。

第四篇：信號與系統課程教學大綱

信號與系統（II）課程教學大綱

一、課程名稱：信號與系統（II）

二、英文名稱：Signal and System(II)

三、課程負責人：楊浩

四、學時與學分：46學時，2.5學分

五、適用專業：電氣工程與自動化

六、課程教材：

姜建國、曹建忠、高玉明，信號與系統分析基礎（第2版），清華大學出版社，2006年7月。

七、參考教材：

a)鄭君里等，信號與系統,上冊，高等教育出版社，2000 b)董紹平等，數字信號處理基礎，哈爾濱工業大學出版社，1996 c)V.奧本海姆等，劉樹棠譯，《信號與系統》，西安交通大學出版社，1998

八、開課單位：電氣工程學院電工理論與新技術系

九、課程的目的、性質和任務

信號處理基礎課程是電氣工程學科的一門重要的技術基礎課.本課程的教學旨在使學生掌握連續時間與離散時間信號與系統的表示與分析方法，兩類信號與系統間的相似關系，它們間的內在聯系或轉換關系，建立信號與系統這一極為普遍的概念，以及掌握偏重于信號處理的較完善的一套基本方法和基本理論，從而為學生進一步學習后續有關課程，或將來從事信號處理與系統分析的研究工作和工程實際應用打下良好的基礎。

十、課程的主要內容：

1.信號與系統的基本概念

確定性信號與隨機信號，連續時間信號與離散時間信號，周期信號與非周期信號，能量信號與功率信號，基本的連續時間信號與奇異信號。連續時間系統與離散時間系統，分布參數系統與集中參數系統，靜態系統與動態系統，線性系統與非線性系統，時變與非時變系統，因果系統與非因果系統。連續時間信號的時域分解與正交分解。

2.連續時間系統的時域分析

線性常系數微分方程，經典解法，零輸入響應和零狀態響應解法，線性非時變系統的沖激響應。卷積積分，用卷積積分計算線性非時變系統的（零狀態）響應。卷積代數，卷積的微分與積分。

3.連續時間系統的頻域分析

三角傅里葉級數，復指數形式的傅里葉級數，三角函數形式與復指數函數形式級數間的關系，周期信號的頻譜，周期性矩形脈沖信號的頻譜。基本的非周期信號的傅里葉變換，沖激信號與階躍信號的傅里葉變換，傅里葉變換的基本性質，時域卷積定理與頻域卷積定理，帕斯瓦爾關系，連續時間周期信號的傅里葉變換。

4.離散時間信號與系統

基本序列，序列的基本運算，用延時單位取樣序列的加權和表示離散時間信號。離散時間系統的數學定義，離散時間系統的基本性質，包括線性、非移變性、穩定性和因果性；卷積和及其計算方法。線性常系數差分方程，遞歸與非遞歸解，經典解法、零輸入響應和零狀態響應解法。頻率響應，離散時間（序列的）傅里葉變換的基本性質。周期抽樣，抽樣的頻域表示，抽樣定理，連續時間信號的重建。5.Z變換

Z變換的定義及其收斂域的定義，序列類型與收斂域的對應關系，Z變換與序列的傅里葉變換間的關系。圍線積分法，長除法，部分分式展開法。Z變換的基本性質。用Z變換分析與表征線性非時變系統。單邊Z變換，用單邊Z變換求解差分方程。Z變換、拉普拉斯變換和傅里葉變換間的關系。

6.課程的實踐教學環節

信號處理理論內容比較抽象，本課程設置8學時的實驗。要求學生運用Matlab語言完成四個實驗：無源濾波器幅頻特性的測試實驗，信號的產生、時域變換及卷積計算，模擬信號的取樣與重構，信號的頻譜計算及分析。

十一、課程的教學基本要求：

（1）信號與系統的概念：掌握信號與系統的基本概念，熟悉基本信號的性質，熟悉線性時不變系統的概念，了解系統的基本部件及組成。

（2）連續系統的時域分析：了解線性系統數學模型的建立及系統的初始狀態，掌握系統的零輸入響應與零狀態響應，掌握沖激函數的性質及沖激響應，熟悉卷積的主要性質及卷積積分，熟悉連續系統時域分析。

（3）連續時間信號與系統的頻域分析：掌握周期信號頻譜的概念和常用非周期信號的頻譜，掌握信號頻帶寬度的概念，熟悉傅立葉變換的主要性質，熟悉抽樣定理，了解信號的無失真傳輸和信號通過理想濾波器的概念。

（4）離散時間信號與系統的時域分析：掌握離散信號的概念，熟悉離散系統的模擬框圖，掌握簡單線性移不變離散系統的差分方程，掌握單位樣值響應，掌握卷積計算方法。

（5）離散系統的Z域分析：掌握Z變換與Z反變換的計算方法，熟悉Z變換的主要性質，掌握離散系統的Z域分析，掌握系統函數H(z)，了解系統函數的零、極點與系統頻率響應的關系，了解離散系統穩定性的概念和頻率特性的概念。

（6）實驗要求：通過實驗加深理解信號與系統的理論知識，對信號的采樣、信號頻譜有一個感性認識。

十二、說明：

學習本課程的學生除了應先修電路原理與復變函數本科課程外，還應具有線性常系數微分方程、積分變換和線性代數等數學基礎知識。

十三、學時分配建議：

1.信號與系統的基本概念（6學時）2.連續時間系統的時域分析（8學時）3.連續時間信號的傅里葉分析（10學時）4.離散時間信號與系統（10學時）5.Z變換（8學時）

6.實驗（軟件模擬計算）（8學時）

第五篇：信號與系統感想

很多朋友和我一樣,工科電子類專業，學了一堆信號方面的課，什么都沒學懂，背了公式考了試，然后畢業了。先說“卷積有什么用”這個問題。(有人搶答，“卷積”是為了學習“信號與系統”這門課的后續章節而存在的。我大吼一聲，把他拖出去槍斃！)講一個故事:

張三剛剛應聘到了一個電子產品公司做測試人員，他沒有學過“信號與系統”這門課程。一天，他拿到了一個產品，開發人員告訴他，產品有一個輸入端，有一個輸出端，有限的輸入信號只會產生有限的輸出。

然后，經理讓張三測試當輸入sin(t)(t<1秒)信號的時候(有信號發生器)，該產品輸出什么樣的波形。張三照做了，花了一個波形圖。

“很好！”經理說。然后經理給了張三一疊A4紙: “這里有幾千種信號，都用公式說明了，輸入信號的持續時間也是確定的。你分別測試以下我們產品的輸出波形是什么吧！”

這下張三懵了，他在心理想“上帝，幫幫我把，我怎么畫出這些波形圖呢?” 于是上帝出現了: “張三，你只要做一次測試，就能用數學的方法，畫出所有輸入波形對應的輸出波形”。

上帝接著說:“給產品一個脈沖信號，能量是1焦耳，輸出的波形圖畫出來！” 張三照辦了，“然后呢?”

上帝又說，“對于某個輸入波形，你想象把它微分成無數個小的脈沖，輸入給產品，疊加出來的結果就是你的輸出波形。你可以想象這些小脈沖排著隊進入你的產品，每個產生一個小的輸出，你畫出時序圖的時候，輸入信號的波形好像是反過來進入系統的。”

張三領悟了:“ 哦，輸出的結果就積分出來啦！感謝上帝。這個方法叫什么名字呢?”

上帝說:“叫卷積！”

從此，張三的工作輕松多了。每次經理讓他測試一些信號的輸出結果，張三都只需要在A4紙上做微積分就是提交任務了！

張三愉快地工作著，直到有一天，平靜的生活被打破。

經理拿來了一個小的電子設備，接到示波器上面，對張三說: “看，這個小設備產生的波形根本沒法用一個簡單的函數來說明，而且，它連續不斷的發出信號！不過幸好，這個連續信號是每隔一段時間就重復一次的。張三，你 來測試以下，連到我們的設備上，會產生什么輸出波形！” 張三擺擺手:“輸入信號是無限時長的，難道我要測試無限長的時間才能得到一個穩定的，重復的波形輸出嗎?” 經理怒了:“反正你給我搞定，否則炒魷魚！” 張三心想:“這次輸入信號連公式都給出出來，一個很混亂的波形；時間又是無限長的，卷積也不行了，怎么辦呢?” 及時地，上帝又出現了:“把混亂的時間域信號映射到另外一個數學域上面，計算完成以后再映射回來” “宇宙的每一個原子都在旋轉和震蕩，你可以把時間信號看成若干個震蕩疊加的效果，也就是若干個可以確定的，有固定頻率特性的東西。” “我給你一個數學函數f，時間域無限的輸入信號在f域有限的。時間域波形混亂的輸入信號在f域是整齊的容易看清楚的。這樣你就可以計算了” “同時，時間域的卷積在f域是簡單的相乘關系，我可以證明給你看看” “計算完有限的程序以后，取f(-1)反變換回時間域，你就得到了一個輸出波形，剩下的就是你的數學計算了！” 張三謝過了上帝，保住了他的工作。后來他知道了，f域的變換有一個名字，叫做傅利葉，什么什么......再后來，公司開發了一種新的電子產品，輸出信號是無限時間長度的。這次，張三開始學拉普拉斯了......后記: 不是我們學的不好，是因為教材不好，老師講的也不好。

很 欣賞Google的面試題: 用3句話像老太太講清楚什么是數據庫。這樣的命題非常好，因為沒有深入的理解一個命題，沒有仔細的思考一個東西的設計哲學，我們就會陷入細節的泥沼: 背公式，數學推導，積分，做題；而沒有時間來回答“為什么要這樣”。做大學老師的做不到“把厚書讀薄”這一點，講不出哲學層面的道理，一味背書和翻講ppt，做著枯燥的數學證明，然后責怪“現在的學生一代不如一代”，有什么意義嗎？ 到底什么是頻率 什么是系統? 這 一 篇，我展開的說一下傅立葉變換F。注意，傅立葉變換的名字F可以表示頻率的概念(freqence)，也可以包括其他任何概念，因為它只是一個概念模 型，為了解決計算的問題而構造出來的(例如時域無限長的輸入信號，怎么得到輸出信號)。我們把傅立葉變換看一個C語言的函數，信號的輸出輸出問題看為IO 的問題，然后任何難以求解的x->y的問題都可以用x->f(x)->f-1(x)->y來得到。到底什么是頻率? 一個基本的假設: 任何信息都具有頻率方面的特性，音頻信號的聲音高低，光的頻譜，電子震蕩的周期，等等，我們抽象出一個件諧振動的概念，數學名稱就叫做頻率。想象在x-y平面上有一個原子圍繞原點做半徑為1勻速圓周運動，把x軸想象成時間，那么該圓周運動在y軸上的投影就是一個sin(t)的波形。相信中學生都能理解這 個。

那么，不同的頻率模型其實就對應了不同的圓周運動速度。圓周運動的速度越快，sin(t)的波形越窄。頻率的縮放有兩種模式

(a)老式的收音機都是用磁帶作為音樂介質的，當我們快放的時候，我們會感覺歌唱的聲音變得怪怪的，調子很高，那是因為“圓周運動”的速度增倍了，每一個聲音分量的sin(t)輸出變成了sin(nt)。

(b)在CD/計算機上面快放或滿放感覺歌手快唱或者慢唱，不會出現音調變高的現象：因為快放的時候采用了時域采樣的方法，丟棄了一些波形，但是承載了信息的輸出波形不會有寬窄的變化；滿放時相反，時域信號填充拉長就可以了。

F變換得到的結果有負數/復數部分，有什么物理意義嗎? 解釋: F變換是個數學工具，不具有直接的物理意義，負數/復數的存在只是為了計算的完整性。

信號與系統這們課的基本主旨是什么?

對 于通信和電子類的學生來說，很多情況下我們的工作是設計或者OSI七層模型當中的物理層技術，這種技術的復雜性首先在于你必須確立傳輸介質的電氣特 性，通常不同傳輸介質對于不同頻率段的信號有不同的處理能力。以太網線處理基帶信號，廣域網光線傳出高頻調制信號，移動通信，2G和3G分別需要有不同的 載頻特性。那么這些介質(空氣，電線，光纖等)對于某種頻率的輸入是否能夠在傳輸了一定的距離之后得到基本不變的輸入呢? 那么我們就要建立介質的頻率相應數學模型。同時，知道了介質的頻率特性，如何設計在它上面傳輸的信號才能大到理論上的最大傳輸速率?----這就是信號與 系統這們課帶領我們進入的一個世界。

當 然，信號與系統的應用不止這些，和香農的信息理論掛鉤，它還可以用于信息處理(聲音，圖像)，模式識別，智能控制等領域。如果說，計算機專業的課程是 數據表達的邏輯模型，那么信號與系統建立的就是更底層的，代表了某種物理意義的數學模型。數據結構的知識能解決邏輯信息的編碼和糾錯，而信號的知識能幫我 們設計出碼流的物理載體(如果接受到的信號波形是混亂的，那我依據什么來判斷這個是1還是0? 邏輯上的糾錯就失去了意義)。在工業控制領域，計算機的應用前提是各種數模轉換，那么各種物理現象產生的連續模擬信號(溫度，電阻，大小，壓力，速度等)如何被一個特定設備轉換為有意義的數字信號，首先我們就要設計一個可用的數學轉換模型。

如何設計系統? 設 計物理上的系統函數(連續的或離散的狀態)，有輸入，有輸出，而中間的處理過程和具體的物理實現相關，不是這們課關心的重點(電子電路設計?)。信號 與系統歸根到底就是為了特定的需求來設計一個系統函數。設計出系統函數的前提是把輸入和輸出都用函數來表示(例如sin(t))。分析的方法就是把一個復 雜的信號分解為若干個簡單的信號累加，具體的過程就是一大堆微積分的東西，具體的數學運算不是這門課的中心思想。那么系統有那些種類呢?(a)按功能分類: 調制解調(信號抽樣和重構)，疊加，濾波，功放，相位調整，信號時鐘同步，負反饋鎖相環，以及若干子系統組成的一個更為復雜的系統----你可以畫出系統 流程圖，是不是很接近編寫程序的邏輯流程圖? 確實在符號的空間里它們沒有區別。還有就是離散狀態的數字信號處理(后續課程)。(b)按系統類別劃分，無狀態系統，有限狀態機，線性系統等。而物理層的連續系統函數，是一種復雜的線性系統。

最好的教材? 符 號系統的核心是集合論，不是微積分，沒有集合論構造出來的系統，實現用到的微積分便毫無意義----你甚至不知道運算了半天到底是要作什么。以計算機的觀 點來學習信號與系統，最好的教材之一就是<>，作者是UC Berkeley的Edward A.Lee and PravinVaraiya----先定義再實現，符合人類的思維習慣。國內的教材通篇都是數學推導，就是不肯說這些推導是為了什么目的來做的，用來得到什么，建設什 么，防止什么；不去從認識論和需求上討論，通篇都是看不出目的的方法論，本末倒置了。抽樣定理是干什么的

1.舉個例子，打電話的時候，電話機發出的信號是PAM脈沖調幅，在電話線路上傳的不是話音，而是話音通過信道編碼轉換后的脈沖序列，在收端恢復語音波形。那 么對于連續的說話人語音信號，如何轉化成為一些列脈沖才能保證基本不失真，可以傳輸呢? 很明顯，我們想到的就是取樣，每隔M毫秒對話音采樣一次看看電信號振幅，把振幅轉換為脈沖編碼，傳輸出去，在收端按某種規則重新生成語言。

那么，問題來了，每M毫秒采樣一次，M多小是足夠的? 在收端怎么才能恢復語言波形呢? 對 于第一個問題，我們考慮，語音信號是個時間頻率信號(所以對應的F變換就表示時間頻率)把語音信號分解為若干個不同頻率的單音混合體(周期函數的復利葉 級數展開，非周期的區間函數，可以看成補齊以后的周期信號展開，效果一樣)，對于最高頻率的信號分量，如果抽樣方式能否保證恢復這個分量，那么其他的低頻 率分量也就能通過抽樣的方式使得信息得以保存。如果人的聲音高頻限制在3000Hz，那么高頻分量我們看成sin(3000t)，這個sin函數要通過抽 樣保存信息，可以看為: 對于一個周期，波峰采樣一次，波谷采樣一次，也就是采樣頻率是最高頻率分量的2倍(奈奎斯特抽樣定理)，我們就可以通過采樣信號無損的表示原始的模擬連續 信號。這兩個信號一一對應，互相等價。

對于第二個問題，在收端，怎么從脈沖序列(梳裝波形)恢復模擬的連續信號呢? 首先，我們已經肯定了在頻率域上面的脈沖序列已經包含了全部信息，但是原始信息只在某一個頻率以下存在，怎么做? 我們讓輸入脈沖信號I通過一個設備X，輸出信號為原始的語音O，那么I(*)X=O，這里(*)表示卷積。時域的特性不好分析，那么在頻率域 F(I)*F(X)=F(O)相乘關系，這下就很明顯了，只要F(X)是一個理想的，低通濾波器就可以了(在F域畫出來就是一個方框)，它在時間域是一個 鐘型函數(由于包含時間軸的負數部分，所以實際中不存在)，做出這樣的一個信號處理設備，我們就可以通過輸入的脈沖序列得到幾乎理想的原始的語音。在實際 應用中，我們的抽樣頻率通常是奈奎斯特頻率再多一點，3k赫茲的語音信號，抽樣標準是8k赫茲。2.再舉一個例子，對于數字圖像，抽樣定理對應于圖片的分辨率----抽樣密度越大，圖片的分辨率越高，也就越清晰。如果我們的抽樣頻率不夠，信息就會發生混 疊----網上有一幅圖片，近視眼戴眼鏡看到的是愛因斯坦，摘掉眼睛看到的是夢露----因為不帶眼睛，分辨率不夠(抽樣頻率太低)，高頻分量失真被混入 了低頻分量，才造成了一個視覺陷阱。在這里，圖像的F變化，對應的是空間頻率。

話說回來了，直接在信道上傳原始語音信號不好嗎? 模擬信號沒有抗干擾能力，沒有糾錯能力，抽樣得到的信號，有了數字特性，傳輸性能更佳。什么信號不能理想抽樣? 時域有跳變，頻域無窮寬，例如方波信號。如果用有限帶寬的抽樣信號表示它，相當于復利葉級數取了部分和，而這個部分和在恢復原始信號的時候，在不可導的點上面會有毛刺，也叫吉布斯現象。3.為什么傅立葉想出了這么一個級數來? 這個源于西方哲學和科學的基本思想: 正交分析方法。例如研究一個立體形狀，我們使用x,y,z三個互相正交的軸: 任何一個軸在其他軸上面的投影都是0。這樣的話，一個物體的3視圖就可以完全表達它的形狀。同理，信號怎么分解和分析呢? 用互相正交的三角函數分量的無限和：這就是傅立葉的貢獻。傅立葉變換的復數 小波

說的廣義一點，“復數”是一個“概念”，不是一種客觀存在。

什 么是“概念”? 一張紙有幾個面? 兩個，這里“面”是一個概念，一個主觀對客觀存在的認知，就像“大”和“小”的概念一樣，只對人的意識有意義，對客觀存在本身沒有意義(康德: 純粹理性的批判)。把紙條的兩邊轉一下相連接，變成“莫比烏斯圈”，這個紙條就只剩下一個“面”了。概念是對客觀世界的加工，反映到意識中的東西。

數 的概念是這樣被推廣的: 什么數x使得x^2=-1? 實數軸顯然不行，(-1)*(-1)=1。那么如果存在一個抽象空間，它既包括真實世界的實數，也能包括想象出來的x^2=-1，那么我們稱這個想象空間 為“復數域”。那么實數的運算法則就是復數域的一個特例。為什么1*(-1)=-1? +-符號在復數域里面代表方向，-1就是“向后，轉!”這樣的命令，一個1在圓周運動180度以后變成了-1，這里，直線的數軸和圓周旋轉，在復數的空間 里面被統一了。

因 此，(-1)*(-1)=1可以解釋為“向后轉”+“向后轉”=回到原地。那么復數域如何表示x^2=-1呢? 很簡單，“向左轉”，“向左轉”兩次相當于“向后轉”。由于單軸的實數域(直線)不包含這樣的元素，所以復數域必須由兩個正交的數軸表示--平面。很明 顯，我們可以得到復數域乘法的一個特性，就是結果的絕對值為兩個復數絕對值相乘，旋轉的角度=兩個復數的旋轉角度相加。高中時代我們就學習了迪莫弗定理。為什么有這樣的乘法性質? 不是因為復數域恰好具有這樣的乘法性質(性質決定認識)，而是發明復數域的人就是根據這樣的需求去弄出了這么一個復數域(認識決定性質)，是一種主觀唯心 主義的研究方法。為了構造x^2=-1，我們必須考慮把乘法看為兩個元素構成的集合: 乘積和角度旋轉。因 為三角函數可以看為圓周運動的一種投影，所以，在復數域，三角函數和乘法運算(指數)被統一了。我們從實數域的傅立葉級數展開入手，立刻可以得到形式更 簡單的，復數域的，和實數域一一對應的傅立葉復數級數。因為復數域形式簡單，所以研究起來方便----雖然自然界不存在復數，但是由于和實數域的級數一一 對應，我們做個反映射就能得到有物理意義的結果。

那么傅立葉變換，那個令人難以理解的轉換公式是什么含義呢? 我們可以看一下它和復數域傅立葉級數的關系。什么是微積分，就是先微分，再積分，傅立葉級數已經作了無限微分了，對應無數個離散的頻率分量沖擊信號的和。傅立葉變換要解決非周期信號的分析問題，想象這個非周期信號也是一個周期信號: 只是周期為無窮大，各頻率分量無窮小而已(否則積分的結果就是無窮)。那么我們看到傅立葉級數，每個分量常數的求解過程，積分的區間就是從T變成了正負無 窮大。而由于每個頻率分量的常數無窮小，那么讓每個分量都去除以f，就得到有值的數----所以周期函數的傅立葉變換對應一堆脈沖函數。同理，各個頻率分 量之間無限的接近，因為f很小，級數中的f，2f，3f之間幾乎是挨著的，最后挨到了一起，和卷積一樣，這個復數頻率空間的級數求和最終可以變成一個積分 式：傅立葉級數變成了傅立葉變換。注意有個概念的變化：離散的頻率，每個頻率都有一個“權”值，而連續的F域，每個頻率的加權值都是無窮小(面積=0)，只有一個頻率范圍內的“頻譜”才對應一定的能量積分。頻率點變成了頻譜的線。

因此傅立葉變換求出來的是一個通常是一個連續函數，是復數頻率域上面的可以畫出圖像的東西? 那個根號2Pai又是什么? 它只是為了保證正變換反變換回來以后，信號不變。我們可以讓正變換除以2，讓反變換除以Pi，怎么都行。慢點，怎么有“負數”的部分，還是那句話，是數軸 的方向對應復數軸的旋轉，或者對應三角函數的相位分量，這樣說就很好理解了。有什么好處? 我們忽略相位，只研究“振幅”因素，就能看到實數頻率域內的頻率特性了。

我 們從實數(三角函數分解)->復數(e和Pi)->復數變換(F)->復數反變換(F-1)->復數(取幅度分量)-> 實數，看起來很復雜，但是這個工具使得，單從實數域無法解決的頻率分析問題，變得可以解決了。兩者之間的關系是: 傅立葉級數中的頻率幅度分量是a1-an,b1-bn，這些離散的數表示頻率特性，每個數都是積分的結果。而傅立葉變換的結果是一個連續函數: 對于f域每個取值點a1-aN(N=無窮)，它的值都是原始的時域函數和一個三角函數(表示成了復數)積分的結果----這個求解和級數的表示形式是一樣 的。不過是把N個離散的積分式子統一為了一個通用的，連續的積分式子。

復頻域，大家都說畫不出來，但是我來畫一下！因為不是一個圖能夠表示清楚的。我用純中文來說:

1.畫一個x,y軸組成的平面，以原點為中心畫一個圓(r=1)。再畫一條豎直線:(直線方程x=2)，把它看成是一塊擋板。

2.想象，有一個原子，從(1,0)點出發，沿著這個圓作逆時針勻速圓周運動。想象太陽光從x軸的復數方向射向x軸的正數方向，那么這個原子運動在擋板(x=2)上面的投影，就是一個簡協震動。

3.再修改一下，x=2對應的不是一個擋板，而是一個打印機的出紙口，那么，原子運動的過程就在白紙上畫下了一條連續的sin(t)曲線!

上面3條說明了什么呢? 三角函數和圓周運動是一一對應的。如果我想要sin(t+x)，或者cos(t)這種形式，我只需要讓原子的起始位置改變一下就可以了：也就是級坐標的向量，半徑不變，相位改變。傅 立葉級數的實數展開形式，每一個頻率分量都表示為AnCos(nt)+BnSin(nt)，我們可以證明，這個式子可以變成 sqr(An^2+Bn^2)sin(nt+x)這樣的單個三角函數形式，那么：實數值對(An,Bn)，就對應了二維平面上面的一個點，相位x對應這個 點的相位。實數和復數之間的一一對應關系便建立起來了，因此實數頻率唯一對應某個復數頻率，我們就可以用復數來方便的研究實數的運算：把三角運算變成指數 和乘法加法運算。

但 是，F變換仍然是有限制的(輸入函數的表示必須滿足狄義赫立條件等)，為了更廣泛的使用“域”變換的思想來表示一種“廣義”的頻率信息，我們就發明出了 拉普拉斯變換，它的連續形式對應F變換，離散形式就成了Z變換。離散信號呢? 離散周期函數的F級數，項數有限，離散非周期函數(看為周期延拓以后仍然是離散周期函數)，離散F級數，仍然項數有限。離散的F變換，很容易理解----連續信號通過一個周期采樣濾波器，也就是頻率域和一堆脈沖相乘。時域取樣對應頻域周期延拓。為什么? 反過來容易理解了，時域的周期延拓對應頻率域的一堆脈沖。

兩者的區別：FT=從負無窮到正無窮對積分 LT=從零到正無窮對積分(由于實際應用，通常只做單邊Laplace變換，即積分從零開始)具體地，在Fourier積分變換中，所乘因子為exp(-jwt)，此處，-jwt顯然是為一純虛數；而在laplace變換中，所乘因子為 exp(-st)，其中s為一復數：s=D+jw,jw是為虛部，相當于Fourier變換中的jwt，而D則是實部，作為衰減因子，這樣就能將許多無法 作Fourier變換的函數（比如exp(at),a>0）做域變換。

而 Z變換，簡單地說，就是離散信號(也可以叫做序列)的Laplace變換，可由抽樣信號的Laplace變換導出。ZT=從n為負無窮到正無窮對求和。Z域的物理意義: 由于值被離散了，所以輸入輸出的過程和花費的物理時間已經沒有了必然的關系(t只對連續信號有意義)，所以頻域的考察變得及其簡單起來，我們把(1,-1,1,-1,1,-1)這樣的基本序列看成是數字頻率最高的序列，他的數字頻率是1Hz(數字角頻率2Pi)，其他的數字序列頻率都是N分之 1Hz，頻率分解的結果就是0-2Pi角頻率當中的若干個值的集合，也是一堆離散的數。由于時頻都是離散的，所以在做變換的時候，不需要寫出沖擊函數的因 子

離散傅立葉變換到快速傅立葉變換----由于離散傅立葉變換的次數是O(N^2)，于是我們考慮把離散序列分解成兩兩一組進行離散傅立葉變換，變換的計算復雜度就下降到了O(NlogN)，再把計算的結果累加O(N)，這就大大降低了計算復雜度。

再說一個高級話題: 小波。在實際的工程應用中，前面所說的這些變換大部分都已經被小波變換代替了。

什么是小波？先說什么是波：傅立葉級數里面的分量，sin/cos函數就是波，sin(t)/cos(t)經過幅度的放縮和頻率的收緊，變成了一系列的波的求和，一致收斂于原始函數。注意傅立葉級數求和的收斂性是對于整個數軸而言的，嚴格的。不過前面我們說了，實際應用FFT的時候，我們只需要關注部分信號的傅立葉變換然后求出一個整體和就可以了，那么對于函數的部分分量，我們只需要保證這個用來充當磚塊的“波函數”，在某個區間(用窗函數來濾波)內符合那幾個可積分和收斂的定義就可以了，因此傅立葉變換的“波”因子，就可以不使用三角函數，而是使用一系列從某些基本函數構造出來的函數族，只要這個基本函數符合那些收斂和正交的條件就可以了。怎么構造這樣的基本函數呢？sin(t)被加了方形窗以后，映射到頻域是一堆無窮的散列脈沖，所以不能再用三角函數了。我們要得到頻率域收斂性好的函數族，能覆蓋頻率域的低端部分。說的遠一點，如果是取數字信號的小波變換，那么基礎小波要保證數字角頻率是最大的 2Pi。利用小波進行離頻譜分析的方法，不是像傅立葉級數那樣求出所有的頻率分量，也不是向傅立葉變換那樣看頻譜特性，而是做某種濾波，看看在某種數字角頻率的波峰值大概是多少。可以根據實際需要得到如干個數字序列。

我 們采用(0,f),(f,2f),(2f,4f)這樣的倍頻關系來考察函數族的頻率特性，那么對應的時間波形就是倍數擴展(且包含調制---所以才有頻 譜搬移)的一系列函數族。頻域是窗函數的基本函數，時域就是鐘形函數。當然其他類型的小波，雖然頻率域不是窗函數，但是仍然可用：因為小波積分求出來的變 換，是一個值，例如(0,f)里包含的總能量值，(f,2f)里面包含的總能量值。所以即使頻域的分割不是用長方形而是其他的圖形，對于結果來說影響不 大。同時，這個頻率域的值，它的分辨率密度和時域小波基函數的時間分辨率是沖突的(時域緊頻域寬，時域寬頻域緊)，所以設計的時候受到海森堡測不準原理的 制約。Jpeg2000壓縮就是小波：因為時頻都是局部的，變換結果是數值點而不是向量，所以，計算復雜度從FFT的O(NlgN)下降到了O(N)，性 能非常好