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信号与系统第5章习题答案

第5章连续时间信号的抽样与量化

5.1试证明时域抽样定理。

证明:

设抽样脉冲序列是一个周期性冲激序列,它可以表示为

T(t)(tnT)

sn

由频域卷积定理得到抽样信号的频谱为:

1

Fs()F()T

2

()

1

T

s

n

Fn

s

式中F()为原信号f(t)的频谱,T()为单位冲激序列T(t)的频谱。

可知抽样后信

号的频谱()

F由F()以s为周期进行周期延拓后再与1Ts相乘而得到,这意味着如果

s

s2,抽样后的信号fs(t)就包含了信号f(t)的全部信息。

如果s2m,即抽样

m

间隔

1

T

sf

2

m

,则抽样后信号的频谱在相邻的周期内发生混叠,此时不可能无失真地重建

原信号。

因此必须要求满足

1

T

sf

2

m

,f(t)才能由fs(t)完全恢复,这就证明了抽样定理。

5.2确定下列信号的最低抽样频率和奈奎斯特间隔:

2t

(1)Sa(50t)

(2)Sa(100)

2t(3)Sa(50t)Sa(100t)(4)(100)(60)

SatSa

解:

抽样的最大间隔

Ts12f称为奈奎斯特间隔,最低抽样速率fs2fm称为奈奎

m

斯特速率,最低采样频率

s2称为奈奎斯特频率。

m

(1)Sa(t[u(50)u(50)],由此知m50rad/s,则

50)

50

25

f,

m

由抽样定理得:

最低抽样频率

50

fs2fm,奈奎斯特间隔

1

T。

sf

50

s

2t

(2))

Sa(100)(1

100200

脉宽为400,由此可得rads

m200/,则

100

f,由抽样定理得最低抽样频率

m

200

fs2fm,奈奎斯特间隔

1

T。

sf

200

s

(3)Sa[(50)(50)],该信号频谱的m50rad/s

(50t)uu

50

Sa(100t)[u(100)u(100)],该信号频谱的m100rad/s

100

50

Sa(50t)Sa(100t)信号频谱的m100rad/s,则f,由抽样定理得最低

m

抽样频率

100

fs2fm,奈奎斯特间隔

1

T。

sf

100

s

(4)Sa(100t)[u(100)u(100)],该信号频谱的m100

100

2t

Sa(60)

(1),该信号频谱的m120rad/s

60120

2t

所以(100)(60)

SatSa频谱的m120rad/s,则

60

f,由抽样定理得最

m

低抽样频率

120

fs2fm,奈奎斯特间隔

1

T。

sf

120

s

5.3系统如题图5.3所示,f1(t)Sa(1000t),f2(t)Sa(2000t),

p(t)(tnT),f(t)f1(t)f2(t),fs(t)f(t)p(t)。

n

(1)为从fs(t)中无失真地恢复f(t),求最大采样间隔Tmax。

(2)当TTmax时,画出fs(t)的幅度谱Fs()。

f1(tf(t)

时域相乘时域抽样

fs(t)

f2(tp(t)

题图5.3

解:

(1)先求f(t)的频谱F(j)。

1

f1(t)Sa(1000t)F1(j)[u(1000)u(

1000

1000)]

1

f2(t)Sa(2000t)F2(j)[u(2000)u(

2000

2000)]

F(j)

1

2

F(j

1

)F(j

2

1

2

1

[(u(

1000

1000)u(1000))

1

2000

(u(

2000

u(

2000

)]

1

4

6

10{(3000)[u(3000)u(1000)]

2000[u(1000)u(1000)](3000)[u(1000)u(3000)]}

由此知F(j)的频谱宽度为6000,且rads

m3000/,则fm1500Hz,抽样

11

的最大允许间隔s

T

max

2fm3000

(2)p(t)(tnT),所以为用冲激序列对连续时间信号为f(t)进行采样,设原输

n

入信号f(t)的频谱密度为F(),而单位冲激序列的频谱密度为:

2

p()(n)其中

s

T

n

s

2

T

则根据频域卷积定理得抽样信号f(t)

s的频谱为:

11

Fs()[F()*p()]F(n)

s

2T

n

2

而TTmax,则s300026000rad/s

T

max

,幅度谱如下图所表示。

t

5.4对信号f(t)eu(t)

进行抽样,为什么一定会产生频率混叠效应?

画出其抽样信号的

频谱。

解:

由第三章知识知,该单边指数信号的频谱为:

F(j)

1

1

j

其幅度频谱和相位频谱分别为

1

F(j)

2

1

()arctan

单边非因果指数函数的波形f(t)、幅度谱F(j)、相位谱()如下图所示,其中a1。

()

单边指数信号的波形和频谱

显然该信号的频谱范围为整个频域,故无论如何抽样一定会产生频率混叠效应。

抽样后

的频谱是将原信号频谱以抽样频率

s为周期进行周期延拓,幅度变为原来的

1

T

s

而得到。

略。

5.5题图5.5所示的三角形脉冲,若以20Hz频率间隔对其频率抽样,则抽样后频率对应的

时域波形如何?

以图解法说明。

x(t)

-50050t/ms

题图5.5

解:

三角形脉冲的频谱可根据傅里叶变换的时域微分特性得到,具体求解可参考课本第三章。

由此可知,脉宽为幅度为E的三角形脉冲其频谱为

E

2

Sa(

4

2

其波形如图所示。

X(j)E

2

4

848

0

三角函数的频谱

在x(t)中,100ms0.1s易求得x(t)的频谱为:

2

X(j)0.05ESa(0.025)

4

在kk40(k)处,X(j)为零,图略。

为整数

由频域卷积定理,抽样信号的频谱为:

X

1

s(j)Xjn

T

n

s

s

11

其中s

Ts0.05

f20Hz

s

,s2fs40rad/s。

抽样后的频谱是将三角形

频谱以s为周期做了周期延拓,幅度则变为原来的

1

T

s

,可见发生了频谱混叠现象。

5.6若连续信号f(t)的频谱F()是带状的(1~2),利用卷积定理说明当221时,

最低抽样频率只要等于2就可以使抽样信号不产生频谱混叠。

证明:

由频域卷积定理的抽样信号的频谱为

1

Fs()F()T

2

()

1

2

[F()*

2

T

s

n

(w

n

s

)]

1

T

s

n

Fn

s

抽样后的频谱是以抽样频率

s为周期做了周期延拓,幅度则变为原来的

1

T

s

由于频谱

F()是带状的且221,所以当s2时频谱不会混叠。

5.7如题图5.7所示的系统。

求:

(1)求冲激响应函数h(t)与系统函数H(s);

(2)求系统频率响应函数H(),幅频特性H()和相频特性(),并画出幅频和

相频特性曲线;

(3)激励f(t)u(t)u(tT),求零状态响应y(t),画出其波形;

(4)激励fs(t)f(nT)(tnT),其中T为奈奎斯特抽样间隔,f(nT)为点上

n0

f(t)的值,求响应y(t)。

f(t)+

y(t)

-

延迟T题图5.7

解:

(1)由图可知ytftftT*ut

Ts

1e

两边求拉氏变换可得YsFs

s

Ts

1e

所以Hs

s

(2)图略

Ts

1e

(3)f(t)的拉氏变换为

Fs

s

2

Ts

1e

零状态响应得拉氏变换为

YsHsFs

2

s

求拉氏反变换可得ytut2tTutTt2Tut2T

Ts

1e

(4)由Hs

可得h(t)ututTs

而ytfthtfnTtnTututT

s**

ss

n0

f

nTu

s

tnTu

s

t

nT

s

T

n0

奔波在俗世里,不知从何时起,飘来一股清流,逼着每个人优秀。

人过四十,已然不惑。

我们听过别人的歌,也唱过自己的曲,但谁也逃不过岁月的审视,逃不过现实的残酷。

如若,把心中的杂念抛开,苟且的日子里,其实也能无比诗意。

借一些时光,寻一处宁静,听听花开,看看花落,翻一本爱读的书,悟一段哲人的赠言,原来,日升月落,一切还是那么美。

洗不净的浮沉,留给雨天;悟不透的凡事,交给时间。

很多时候,人生的遗憾,不是因为没有实现,而是沉于悲伤,错过了打开心结的时机。

有人说工作忙、应酬多,哪有那么多的闲情逸致啊?

记得鲁迅有句话:

“时间就像海绵里的水,只要挤总是有的。

不明花语,却逢花季。

一路行走,在渐行渐远的时光中,命运会给你一次次洗牌,但玩牌的始终是你自己。

坦白的说,我们遇到困扰,经常会放大自己的苦,虐待自己,然后落个遍体鳞伤,可怜兮兮地向世界宣告:

自己没救了!

可是,那又怎样?

因为,大多数人关心的都是自己。

一个人在成年后,最畅快的事,莫过于经过一番努力后,重新认识自己,改变自己。

学会了独自、沉默,不轻易诉说。

因为,更多的时候,诉说毫无意义。

伤心也好,开心也好,过去了,都是曾经。

每个人都要追寻活下去的理由,心怀美好,期待美好,这个世界,就没有那么糟糕。

或许,你也会有这样的情节,两个人坐在一起,杂乱无章的聊天,突然你感到无聊,你渴望安静,你想一个人咀嚼内心的悲与喜。

透过窗格,发着呆,走着神,搜索不到要附和的词。

那一刻,你明白了,这世间不缺一起品茗的人,缺的是一个与你同步的灵魂。

没有了期望的懂,还是把故事留给自己吧!

每个人都是一座孤岛,颠沛流离,浪迹天涯。

有时候,你以为找到了知己,其实,你们根本就是两个世界的人。

花,只有在凋零的时候,才懂得永恒就是在落红中重生;人,只有在落魄的时候,才明白力量就是在破土中崛起?

.

因为防备,因为经历,我们学会了掩饰,掩饰自己内心的某些真实,也在真实中,扬起无懈可击的微笑,解决一个又一个的困扰。

人生最容易犯的一个错误,就是把逝去的当作最美的风景。

所以,不要活在虚妄的世界,不要对曾经存在假设,不要指望别人太多。

有些情,只可随缘,不可勉强;有些人,只可浅交,不可入深;有些话,只可会意,不可说穿。

或许,有这么一段情,陪你度过漫长冰冷的寒冬;有那样一个人,给你抑郁的天空画上了温暖的春阳。

但时光,总会吹散很多往事,把过去一片片分割,移植到不同区域,并贴上标签,印着不同的定义,也定义着自己的人生态度。

正如庄子所说:

“唯至人乃能游于世不避,顺人而不失己。

”外在的世界,只是一个形式,而你内在的世界,才是真正的江山。

丰富自己,取悦自己,随缘,随顺,随境,你的心才会敞开,才会接纳更多的有可能。

这样的人生,眼睛里的笑意,尽是踏实与真味。

年少时,那些说给蓝天白云的梦想,早已遗忘在风中,再也飞不到岁月的枝头。

褪去稚气与懵懂,我更喜欢现在的自己,心里撑着宽阔,却不动声色。

即便,一份静谧的从容是多么的难,但我依旧期待。

我相信,人生还会很长,还会一直邂逅,但最美的,必是那个明天的自己。

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