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学过信号与系统15天学完奥本海姆的数字信号处理够用吗

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-07-22

  15天不够的,奥本海姆的信号处理已经相当全面,经典专业入门书,只是功率谱部分过于简单。奥本海姆的信号处理关键是习题要全做,不然理解不深,学一遍等于没学。

  信号与系统中的符号有些和数字信号处理中用到的符号所表达的意思刚好相反,这个我自己估计也就是老师的习惯问题,但是对于学生可是苦大了,这点要注意,最重要的就是角频率和模拟频率,数字频率这三个符号。

  有没有深刻的想过这个问题,我理解的就是线性卷积就是系统的零状态响应,但是为啥信号进入系统后,出来的信号长度确变长了呢?从物理上解释:实际上的系统总是有储能的,存在迟滞效应,虽然信号完全通过了,但是系统仍然会有输出。如果是全通系统(实际上就是一个冲激函数),则卷积后不会存在长度拉长的现象。从系统角度来理解,信号通过任何实际上的系统都等于被滤波了,因为系统长度是有限的,既然滤波了,那么有一部分频率分量就丢失了,频率上变窄,不就是时域上变宽嘛,所以卷积后信号拉长!

  FFT真的很经典,大家一点要自己推导一下,每个学校的期末考试题,都会出现这道题的。我们可以在matlab中认真体会FFT的优势和,如果能利用c语言编译FFT程序,那么你就能理解什么是原位运算了。

  这块确实比较难,但是希望大家不要把他搞的太过于复杂,因为我们实际用到时,是不可能让我们一步步设计具体的滤波器的,在matlab中,一条语句就出来了!所以做仿真很重要,需要搞明白的是,各种滤波器各自的优缺点。

  展开全部15天不够的,奥本海姆的信号处理已经相当全面,经典专业入门书,只是功率谱部分过于简单。奥本海姆的信号处理关键是习题要全做,不然理解不深,学一遍等于没学。

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