信号变换的学习心得报告模板

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信号变换的学习心得报告模板 信号变换的学习心得报告模板 信号变换的学习心得报告模板 信号变换的学习心得报告模板 ‎ 　　篇一：信号变换的学习心得 　　傅里叶变换，拉普拉斯变换，z变换，几乎所有的书都要把他们类比分析，目的很简单就是让学习变的容易些，但是这容易引导我们进入另一个误区，那就是这三个变换是一样的性质，一样的应用。其实不是，傅里叶变换既分析信号也分析系统。但是拉普拉斯变换主要用于连续系统的分析，而z变换就是用于离散系统的分析，也就是分析系统的性能。 　　傅里叶变换：先说傅里叶级数，就是把一特定周期信号分解成很多正弦信号的叠加，这样的一群正弦信号有一个基波频率，关键是这样的一群信号是怎么样叠加的。首先每个正弦信号有自己的幅值，有的可以是0。这样的一群信号其实很简单，只有两个初相位0 和pi/2，所以傅里叶级数只用求出各个正弦信号的幅值即可。然后叠加就可以了。傅里叶变换是针对非周期信号的，一般可以得到一个|F(jw)|图，和一个相位图。先说|F(jw)|图，|F(jw)|图首先是w的连续函数，也就是说w即便带限，但是w还是无穷多的，这就可以理解每个w的幅值必然趋近0，因为周期无穷大，所以|F(jw)|已经表示的不是每个w个的幅度值（乘以了一个趋于无穷大的T），而是每个w在原信号中所占的比重大小，所以叫频谱密度，跟概率密度函数一个道理。 　　拉普拉斯变换：其实拉普拉斯变换更主要应用系统的分析。我看过的书上引入拉普拉 　　斯变换都要提到，不稳定信号，也就是不可积信号。他们没有傅里叶变换（特殊的有除外），确实是这样的，但到最后很明显的是，拉普拉斯变换侧重与系统分析了（其实系统分析也是要研究系统对信号的改变，只是研究对象是所有信号）。当然也会对信号进行拉斯变换，因为它毕竟也有很多性质的，可以分析输出信号的。在这里系统函数经常用于信号的变换和h（t）的变换乘积，再反变换就可以得到输出信号，其实这是有前提的，这是零状态的情况下，拉普拉斯变换在分析系统的时候是把零状态和零输入一块考虑了，这点对于初学者要注意。所以在变换性质推到的时候和傅里叶变换有些不一样，主要这里讨论的是单边拉斯，而且由于单边，所以要考虑0时刻以前的状态，也就是系统在信号输入前，系统的储能。 　　Z变换：其实z变换已经把我们过渡到数字信号处理了，z变化针对离散时间系统的，大部分书在讲数字信号处理的时候，一般的顺序是：先z变换，再序列傅里叶变换，再离散傅里叶变换。 　　这三大变换都是从另一个域来分析系统和信号的，他们的意义就是简化我们在草稿纸上的计算，方便我们分析系统的性能，设计适合需要的系统。 　　篇二：数字信号心得体会 　　数字信号分析技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科，因此受到人们的普遍关注, 在通信、雷达、语音分析、图象分析、声学、地震学、地质勘探、气象学、生物医学工程、核工程、航天工程等领域中都离不开随机数字信号分析。对于我们本专业遥感来说，更是离不开数字信号的传输、分析、存储、显示和利用，可以说，数字信号就是遥感信息的载体。数字信号的主要任务是研究数字信号分析理论的基本概念和基本分析方法，通过建立数学模型和适当的数学处理分析，来展示这些理论和方法的实际应用。 　　本学期在黄鹰老师的带领下，我们首先学习了离散时间信号与系统，掌握了序列及其相关运算和线性移不变系统，并了解了常系数线性差分方程，为以后数字信号分析的学习打下了良好的基础。 　　第二章学习了z变换与离散时间傅里叶变换。Z变换在离散时间系统中的作用就如同拉普拉斯变换在连续时间系统中的作用一样，它把描述离散系统的差分方程转化为简单的代数方程，使其求解大大简化。因此，对求解离散时间系统而言，z变换是一个极重要的数学工具。在本章中深刻理解了z变换的定义与z 反变换及z变换的基本性质和定理，理清了序列的z变换与连续信号的拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系，并对序列傅里叶变换、周期性傅里叶变换的定义及其基本性质有了深刻认识，在本章的最后学习了离散系统的系统函数及系统的频率响应。 　　第三章的内容是离散傅里叶变换。离散傅里叶变换除了作为有限长序列的一种傅里叶表示法在理论上相当重要之外，而且由于存在着计算离散傅里叶变换的有效快速算法即快速傅里叶变换也就是我们第四章要学习的部 分，因而离散傅里叶变换在各种数字信号分析的算法中起着核心作用。在这一章中，我们首先了解了傅里叶变换的几种可能形式，即连续时间连续频率的傅里叶变换，连续时间离散频率的傅里叶级数，离散时间连续频率的序列的傅里叶变换，离散时间离散频率的离散傅里叶变换，并主要掌握了离散傅里叶级数及其相关性质和离散傅里叶变换及其相关性质，最后了解了抽样z变换------频域抽样理论。 　　第四章主要学习的是快速傅里叶变换。傅立叶变换（DFT）作为数字信号分析中的基本运算，发挥着重要作用。特别是快速傅立叶变换（FFT）算法的提出，减少了当N很大的时候DFT的运算量，使得数字信号分析的实现和应用变得更加容易，因此对FFT算法及其实现方法的研究具有很强的理论和现实意义，且实际价值不可估量。 　　通过这一学期对数字信号分析课程的学习，使我对数字信号分析的方法有了进一步的了解，加深了对基本理论和概念的领悟程度，课程所涉及到的很多算法和思想对自己的研究方向有很大的启发，在今后的学习中将继续钻研相关理论和算法，尽早与科研实际相结合，实现学有所用。最后，感谢老师孜孜不倦的讲解，为我们引入新的思想，帮助我们在更广的领域学习。 　　篇三：信号与系统学习心得 　　经过一个学期对《信号与系统》的学习与认知，让我逐步的走进这充满神秘色彩的学科。这门课程是以《高等数学》为基础，但它又不是一门只拘泥于数学推导与数学运算的学科，它更侧重与数学与专业的有机融合与在创造，是一门应用性很强的学科。 　　大家都知道学习是一个把书看厚然后再看薄、理解和总结的过程。下面我就来和大家分享一下我在学习信号与系统中的一些学习心得。 　　所谓学习一门学科，首先要知道它有什么用，然后才能有学习的兴趣和动力。所以让我们先来整体认识一下信号与系统。这门课是电气专业的基础，对后面的数字信号处理，滤波器设计都是十分重要的。它也给了我们一个学习的思想：无论什么问题，都可以把问题看作一个系统，有了输入，那么就会得到输出。那么输入和输出有什么关系呢？就需要我们学习了这门课程来掌握理解不同的输入对应怎样的输出，是怎样对应过去的。 　　信号与系统主要用到的知识有傅里叶变换（离散和连续)，拉普拉斯变换，z变换。其中，傅里叶变换是重中之重，学会了这个，另外两个就是一个举一反三的过程。 　　纵观一个系统的实现，其实就是：激励→零输入响应+零状态响应 　　用醒目的公式来说明就是： 　　接下来的问题就是咱们怎样由激励来求零输入、零状态响应。对于零输入响应，顾名思义，就是没有输入的响应，即在系统还没有激励的时候已经有响应了。这部分可由微分方程齐次解的一部分来求得，两者形式是一样的。其中的待定系数通过初始状态即可求的。 　　重点和难点在零状态响应。这门学科大部分就是通过探讨给出一些列简单的方法来求零状态响应。 　　首先咱们来想一下，既然零输入响应只是齐次解中的一部分，那么，齐次解中剩下的一部分将和特解一起组成系统的零状态响应。刚开始是通过卷积的方法来求得，虽然这种方法可行，但需要积分，计算难度明显很大。于是“懒人们”通过研究发现了更好的办法：傅里叶变换。 　　课本上给了一系列傅里叶变换，还有傅里叶变换的基本性质。以及后面的拉普拉斯变换、Z变换及性质都是相通的。公式与性质的记忆可以通过比较记忆，变换间形式都是一样的。只要掌握了傅里叶变换，后面两种很快就可学会，无非就是由频域变成了复频域，有连续变成了离散，由复频域变成了Z域。 　　所以说来说去，这本书就是只要认真去理解掌握傅里叶变换就可以了。由傅里叶变换求零状态响应非常简便，只需要激励的频域函数乘以系统函数（在零状态条件下响应与激励的比值，是系统的频率特征，是系统特征的频域描述，是一个与激励无关的函数）就可以了求的频域里面的响应了，然后再通过傅里叶反变换求的时域里的零状态响应即可。基本过程为： 　　1，对激励进行傅里叶变换x(t) X(w); 　　2，由微分方程求的系统函数H(w); 　　3，由激励的傅里叶变换和系统函数求的频域响应 Y(w)=X(w)H(w); 4，通过傅里叶反变换求的系统的零状态响应 Y(w ) y(t) 　　这就是我的一些心得，剩下的基础还是需要下功夫自己去记一下的，掌握一些规律。 ‎