第三章作业

3.1

  1. ω=100 rad/s,T=π50 s.

  2. ω=π2 rad/s,T=4 s.

  3. ω=2 rad/s,T=π s.

  4. ω=π rad/s,T=2 s.

  5. ω=π4 rad/s,T=8 s.

  6. ω=π30 rad/s,T=60 s.

注 展开为三角级数后, 基波频率即所有角频率的最大公约数, 基波周期即所有周期的最小公倍数.


3.2

  1. 周期矩形脉冲

    1. 三角形式

      1. a0=14∫−22f(t)dt=12.

      2. an=24∫−22f(t)cos⁡(nπt2)dt=Sa(nπ2).

      3. bn=24∫−22f(t)sin⁡(nπt2)dt=0.

    2. 指数形式 Fn=14∫−22f(t)e−jnωtdt=12Sa(nπ2).

  2. 周期半正弦波

    a0=12∫−11f(t)dt=12∫01sin⁡(πt)dt=−cos⁡(πt)2π∫|01=1π,an=22∫−11f(t)cos⁡(nπt)dt=∫01sin⁡(πt)cos⁡(nπt)dt=∫01sin⁡((n+1)πt)−sin⁡((n−1)πt)2dt=12π(cos⁡((n−1)πt)n−1−cos⁡((n+1)πt)n+1)∫|01=1+cos⁡(nπ)π(1−n2),bn=22∫−11f(t)sin⁡(nπt)dt=sin⁡nππ(1−n2),Fn=12∫−11f(t)e−jnωtdt=12∫01sin⁡(πt)e−jnπtdt=−jnπsin⁡(πt)−πcos⁡(πt)2π2(1−n2)e−jnωt∫|01=1+(−1)nπ(1−n2).

3.3 不想做, 以后再说.

  1. 三角形式

    1. a0=1T∫−T20−2EtTdt+1T∫0T22EtTdt=12.

    2. an=2T∫−T20−2EtTcos⁡(n2πTt)dt+2T∫0T22EtTcos⁡(n2πTt)dt=2E[(−1)n−1]n2π2.

    3. bn=0.

  2. 指数形式

    1. F0=1T∫−T2T2f(t)dt=12. (不用展开计算积分)

    2. Fn=1T∫−T20−2EtTe−jnωtdt+1T∫
    3.  

    4. Fn=(−1)n−1n2π2.


3.4 略.


3.5 ⭐️

  1. f(t)=f(−t), 故只有余弦分量, 且直流分量为零.

    f(t)=−f(t+T2), 故只有奇次谐波.

    所有只含有奇次谐波的余弦分量. (基波?)

  2. 只含有奇次谐波的正弦分量. (基波?)

  3. 只含有奇次谐波.

  4. 只含有正弦分量.

  5. 只含有直流与偶次谐波的余弦分量.

  6. 只含有直流与偶次谐波的正弦分量.


3.6

  1. vi(t) 的傅里叶展开

    1. a0=1T∫0T22ETtdt=14.

    2. an=2((−1)n−1)n2π2.

    3. bn=−2(−1)nnπ.

  2. 稳态时电容两端电压

    1. 直流分量即 a0=14 V.

    2. 信号的基波为 −4π2cos⁡2π103t+2πsin⁡2π103t,

      幅度为 0.754679 V, 电容电压幅度为 0.639017 V.

    3. 信号的五次谐波为 −425π2cos⁡10π103t+25πsin⁡10π103t,

      幅度为 0.128352 V, 电容电压幅度为 0.0389310 V.

  3. 电容电压与信号电压相应分量的比值

    1. 直流分量: 1.

    2. 基波分量: 0.8467.

    3. 五次谐波: 0.3033.

  4. 因此该电路构成低通滤波器, 滤去信号中的高频分量.

注 标答第一问错了吧...


3.7

  1. 思路一 (由定义) F[f1(t)](ω)=∫0τe−jωtdt=1−e−jωτjω.

    思路二 (由性质) F[f1(t)](ω)=τSa(ωτ2)e−jωτ2.

    这两个结果是一样的.

  2. 思路一 (由定义) Ff2(t)=∫0τtτe−jωτdt=e−jωτ−1ω2τ+je−jωτω.

    思路二 (由性质) Ff2(t)=Ff1(−1)(t)τ−Fu(t−τ)=e−jωτ−1ω2τ+je−jωτω.

    评价是不如用定义.

  3. Ff3(t)=∫−11cos⁡(π2t)e−jωtdt=πcos⁡ωπ24−ω2.

  4. Ff4(t)=∫−T2T2sin⁡(ω0t)e−jωtdt=4πjTsin⁡(ωT2)ω2−(2πT)2.


3.8

  1. f(t)↔4Sa(2ω),

    ωc=π2 rad/μs.

    B=fc=ωc2π=14 MHz.

  2. f(t)↔10Sa(10ω)−2Sa(ω),

    B=110 MHz, 哦不对, 应该是 0.0414 MHz 左右.

  3. f(t)=1+cos⁡π4t2,

    B=18 MHz.

  4. f(t)↔2e−jω(1−cos⁡ω)ω2.

    B=12 MHz.

  5.  

注


3.9

  1. τSa(τω2)ejωτ2−τSa(τω2)e−jωτ2=2jτSa(τω2)sin⁡(ωτ2)=4jωsin2⁡ωτ2.

  2. 6Sa(3ω)+2Sa(ω)=8sin⁡ωcos2⁡ωω.

  3. f2(t)=2τf1(−1)(t)↔8ω2sin2⁡ωτ2.

  4. ∫−2τ2τt2τe−jωtdt=2jcos⁡2ωτω−jsin⁡2ωτω2τ. (评价是不如直接用定义).

  5. f5(t)=sin⁡(6πt)G2(t)↔j[Sa(ω+6π)−Sa(ω−6π)]=12jπsin⁡ω(6π)2−ω2.

  6. f6(t)=cos⁡(10πt)f△(t)↔12Sa2(ω+10π2)+12Sa2(ω−10π2).

注


3.10

  1. 思路一: 由冲激函数的性质, f(t)=e−2jδ(t−2)↔e−2j(ω+1).

    思路二: 由 δ(t)↔1 先时移后频移, 得到 f(t)↔e−2j(ω+1).

  2. 思路一: 由 δ′(t)↔jω 先频移后时移, 得到 f(t)↔(jω+3)e−jω.

    思路二: 由冲激函数性质, f(t)=δ′(t−1)+3δ(t−1)↔(jω+3)e−jω.

  3. f(t)=1−2G6(t)↔2πδ(ω)−12Sa(3ω)=2πδ(ω)−4sin⁡3ωω.

  4. 由 e−αtu(t)↔1α+jω 时移, 得到 f(t)↔e2ejω2+jω=ejω+22+jω.

  5. 由 u(t)=δ(−1)(t)=πδ(ω)+1jω 得到 f(t)=u(t−2)↔πδ(ω)e−2jωjω.


3.11

由尺度性质与时移性质, 得到 f2(t)=f1(t0−t)↔F1(−ω)e−jωt0.


3.12

  1. 由 δ(t+ω0)↔ejω0t, 得 ejω0t2π↔δ(−t+ω0)=δ(t−ω0).

  2. 由 G2ω0(t)↔2ω0Sa(ω0ω), 得 ω0πSa(ω0t)↔G2ω0(t).

  3. 由上一题, (ω0π)2Sa(ω0t)↔ω0πG2ω0(t).


3.13

  1. f1(t−τ2)=Tτ2(t−τ2)↔Eτ2Sa2(ωτ4)e−jωτ2,

  2. cos⁡(ω0t)=e−jω0t+ejω0t2↔π[δ(ω+ω0)+δ(ω−ω0)],

  3. f2(t)↔Eτ4e−jωτ2[Sa2((ω−ω0)τ4)ejω0τ2+Sa2((ω+ω)τ4)e−jω0τ2].

备注


3.14

  1. f(t)=2T2(t−1)↔4Sa2(ω)e−jω.

  2. φ(ω)=−ω.

  3. F(0)=4.

  4. ∫−∞+∞F(ω)dω=2πf(0)=2π.

  5. 思路一: 由奇偶性质, 傅里叶变换的实部只含偶分量, 故为 ReF(ω)=f(t)+f(−t)2.

    思路二: F(ω)=4Sa2(2ω)e−jω↔T2(t+1)+T2(t−1).

注


3.15

  1. 思路一: 由微分性质, tf(2t)↔j4F′(ω4).

    思路二: 也可以使用频域卷积,

    • 由冲激函数高阶导数的抽样性质, δ(n)(t)↔(jω)n,

    • 由对称性质, tn↔2πj2δ(n)(ω),

    • 由频域卷积, tf(2t)↔12π⋅2πjδ′(ω)∗12F(ω2)=j4F′(ω4).

  2. 类似第一问, (t−2)f(t)↔jF′(ω)−2F(ω).

  3. 由尺度性质, (t−2)f(−2t)↔−j4F′(−ω2)−F(−ω2).

  4. 由微分性质

    1. 时域微分: f′(t)↔jωF(ω).

    2. 频域微分: tf′(t)↔−F(ω)−ωF′(ω).

  5. 由尺度性质与时移性质, f(1−t)↔F(−ω)e−jω.

  6. 由前两问与第五问思路,

    1. 频域微分: tf(t)↔jF′(ω).

    2. 尺度与时移: (1−t)f(1−t)↔jF′(−ω)e−jω.

  7. 由尺度性质与时移性质, f(2t−5)↔12F(ω2)e−j52ω.

注


3.16 ⭐️

  1. 已知 sgn(t)↔2jω (可由类似第四问的方式得到)

    以及 1↔2πδ(ω) (可由对称性质得到),

    于是 u(t)=12+12sgn(t)↔πδ(ω)+1jω.

  2. 由定义, Gτ(t)↔τSa(τω2),

    由时移性质, Gτ(t−τ2)↔2ωsin⁡(τω2)e−jωτ2=1−e−jωτjω,


    考虑第二项, 记 F2(ω)=limτ→∞−e−jωτjω={0,ω≠0,∞,ω=0.

    如果我们能求出 ∫−∞+∞F2(ω)dω, 并且值为 π,

    那么我们就可以得到 u(t)=limτ→∞Gτ(t−τ2)↔1jω+πδ(ω).

    一种思路是直接换元, 上式 =∫+j∞−j∞jezzdz, 与 τ 无关,

    但是该积分发散 (不定积分也不可由初等函数表示).

    另一种思路是由 ddτ∫−∞+∞F2(ω)dω=∫−∞+∞e−jωτdω, 同样可以消去 τ,

    但是该积分同样发散.


    好, 这个路子走不通, 我们另寻他路.

    将原式改写为 Gτ(t−τ2)=1−cos⁡ωτ+jsin⁡ωτjω, 记

    太乐了, 看仔细点, 这个式子取极限后对于任意非零 ω 都是发散的. 算个锤子.

  3. 由 δ(t)↔1 与时域积分, 有 u(t)↔1jω+πδ(ω).

  4. 由 e−αtu(t)↔1α+jω=α−jωα2+ω2,

    1. 思路一:

      1. limα→0+αα2+ω2={0,ω≠0,∞,ω=0

        ∫−∞+∞αα2+ω2dω=π.

        于是由冲激函数定义, limα→0+αα2+ω2=πδ(ω).

      2. limα→0+−jωα2+ω2=1jω.

      3. 于是 u(t)↔1jω+πδ(ω).

    2. 思路二: u(t)=e−j(jα)te−αtu(t)↔1jω.

 

注

做题前记:

我不喜欢增加参数后计算傅里叶变换, 然后取极限的方法.

不是说技巧性强, 它的技巧很明确, 一般是这两个路子:

  1. 通过乘上诸如 e−αt 的函数, 将不满足绝对可积的函数变为绝对可积. 这与拉普拉斯变换的引入是类似的.

  2. 通过乘上诸如 e−αg(t) 的函数, 对 α 求导后消去信号 f(t) 分母中的 g(t), 从而便于求解积分. 最后对 α 积分即可.

问题是我认为一些情况下, 这样做并不严谨. 比如利用单边指数函数取极限, 我们需要证明含参反常积分一致收敛之后, 才能交换极限与积分的运算次序. 而这实际上是做不到的 (在普通的高等数学的意义下).

诸如冲激函数, 它们本身并不是数学分析中允许存在的函数; 它们在泛函分析中通过广义函数以积分的形式定义. 对于符号函数、直流函数、阶跃函数等, 我们完全可以绕开 (或者说间接地使用) 傅里叶变换中的柯西主值积分, 而只使用冲激函数与傅里叶变换的性质, 去求解它们的傅里叶变换.

这样做不仅有可能 (这么说是因为我没有学过泛函分析与广义函数论) 更加严谨, 而且在推导上更加简便, 即使记不住结论, 也可以轻松推得, 又何乐而不为呢?


做题后记:

作者有使用第二种方法算过吗? 我表示怀疑. 思路看起来没什么问题, 但是难以实践.

第四种方法, 如果使用频移特性, 结果将会出错, 为什么?

如果说条件不适用, 什么条件不适用?


3.17

  1. cos⁡(ω0t)u(t)↔jωω02−ω2+π2[δ(ω+ω0)+δ(ω−ω0)].

  2. sin⁡(ω0t)u(t)↔ω0ω02−ω2+jπ2[δ(ω+ω0)−δ(ω−ω0)].


3.18

  1. F(ω)=Tω2−ω1(ω+ω0)+Tω2−ω1(ω−ω0).

  2.  

f(t)cos⁡(ω0t)↔π[F(ω+ω0)+F(ω−ω0)]=π[TΔω(ω+2ω0)+TΔω(ω)+TΔω(ω−2ω0)].
  1. f(t)ejω0t↔F(ω−ω0)=TΔω(ω)+TΔω(ω−2ω0).

  2. 与 1 类似.

图略.


3.19

  1. Sa(100t)↔π100G200(ω),

    ωm=100.

    fm=2ωm2π=100π.

    Tm=1fm=π100.

  2. Sa2(100t)↔π100T200(ω),

    ωm=200.

    fm=200π.

    Tm=π200.

  3. fm=100π,Tm=π100.

  4. fm=120π,Tm=π120.

 

注 ⭐️

对于时域的理想抽样, 首先傅里叶级数展开抽样脉冲信号,

p(t)=δTs(t)=∑n=−∞+∞δ(t−nTs)=∑n=−∞+∞pne−jnωst=∑n=−∞+∞1Tse−jnωst↔∑n=−∞+∞2πTsδ(ω−nωs),

于是抽样信号的傅里叶变换为

fs(t)=f(t)p(t)=∑n=−∞+∞f(t−nTs)↔12πF(ω)∗P(ω)=∑n=−∞+∞F(ω−nωs)Ts,

记 F(ω) 仅在 (−ωm,ωm) 有限, 于是需要 ωm<ωs−ωm, 即

  1. 临界采样角频率 ωs=2ωm (越大越好).

  2. 奈奎斯特抽样频率 fs=ωs2π=2fm.

  3. 奈奎斯特抽样间隔 Ts=2πωs=12fm.

一些常用信号的奈奎斯特抽样频率与间隔:


3.20

  1. f(t)=Tτ/2(t)↔τ2Sa2(ωτ4),

  2. 略.

  3. 略.


3.21

  1. f(t)+f(t−t0)↔F(ω)+F(ω)e−jωt0, 不改变函数值非零时自变量的区间, 因此仍为 ω0.

  2. f′(t)↔jωF(ω), 同样仍为 ω0.

  3. f2(t)↔F(ω)∗F(ω), 故为 2ω0.

  4. f(t)cos⁡(ω0t)↔π[F(ω+ω0)+F(ω−ω0)], 于是为 3ω0.

注


3.22

  1. ωs=3000π,Tmax=Ts=2π2ωs=13000.

  2. F(ω)=14π⋅106G2000π(t)∗G4000π(t),

    周期梯形, 周期为 6000 π, 幅度为 1/2000.

注 标答中的幅度似乎有误.


3.23

  1. F(ω)=14π[δ(ω+320π)+δ(ω+240π)+δ(ω−240π)+δ(ω−320π)].

    Fs(ω)=∑n=−∞+∞F(ω−nωs)Ts.

  2. ωm=320π rad/s,B=fc=ωc2π=ωm2π=160 Hz.

  3. fs=2ωm2π=320 Hz.


3.24

  1. x(t):Ts=πωm=π8.

    x(2t):Ts=π16.

    x(t/2):Ts=π4.

  2. 问: 是否会发生混叠?

    答: 当采样周期小于等于奈奎斯特周期时, 不会发生混叠.

    因此 xs(2t) 的频谱会发生混叠, xs(t/2) 和 xs(t) 不会发生混叠.

  3. 问: 采样信号的频谱?

    答: 可以由以下代码绘制:


3.25

  1. Gτ(t)↔τSa(τω2),

  2. ωm=16πτ,fs=ωmπ=6.4 kHz.


3.26

  1. ωm=5π,Ts=15, 这里认为会发生混叠.

  2. 如果认为低通滤波器滤除的频率包含 π/T=5π, 那么

    y(t)=∑n=04sin⁡(nπt)2n=∑n=04ejnπt−e−jnπt2n+1j.

注


3.27

  1. fs≥2f1=ω1π.

  2. X1(ω)=G2ω1(ω)+Tω1(ω)2,

    无需: x1(t)=ω12πSa(ω1t)+ω14πSa2(ω1t2),

    P(ω)=∑n=−∞+∞2πTsδ(ω−nωs),

    Xs(ω)=∑n=−∞+∞πTs(G2ω1(ω−nωs)+Tω1(ω−nωs)).

  3. H2(ω)=1H1(ω).


3.28

由 u2=i1R1+i1″=i2R2+∫i2dt 得

Is(ω)=jωR1+j2ω2+jωT2+1jωR2+1I1(ω),U2(ω)=(jω+R1)I1(ω).

当 R1=R2=1 Ω 时, H(ω)=1, 为无失真传输.


3.29

  1. E(ω)=jπ(δ(ω+1)−δ(ω−1)+δ(ω+3)−δ(ω−3)).

    R(ω)=jπ1−jδ(ω+1)−jπ1+jδ(ω−1)+jπ1−3jδ(ω−3)−jπ1+3jδ(ω+3).

    r(t)=j−14e−jt−...

  2. 略.

  3. 有失真.


3.30

  1. H(ω)=jω(jω)2+3jω+2.

  2. H(ω)=jω+4(jω)2+5jω+6.

备注 第一题标答分子应为 jω.


3.31

  1. F(ω)=π[δ(ω+2)+δ(ω−2)].

  2. Y(ω)=jπδ(ω+2)−jπδ(ω−2).

  3. y(t)=sin⁡(2t).


3.32

  1. F(ω)=12ππG6(ω)∗π(δ(ω+5)+δ(ω−5))=π2[G6(ω+5)+G6(ω−5)].

  2. y(t)=sin⁡(2t)sin⁡(4t)t.


3.33

  1. F(ω)=∑n=−∞+∞6π(−j)nδ(ω−n).

  2. y(t)=−2cos⁡2t+4sin⁡t+3.


3.34

  1. H(ω)=G2π(ω).

  2. F(ω)=G2π(ω),

    Y(ω)=G2π(ω).

  3. f(t)=G2(t),

    F(ω)=2Sa(ω).

    Y(ω)=2Sa(ω)G2π(ω).


3.35

  1. v2(t)=[v1(t−T)−v1(t)]∗h(t).

    V2(ω)=V1(ω)(e−jωT−1)H(ω).

    H(ω)=e−jωt0G2(ω).

    h(t)=Sa(t−t0)π.

  2. 法一:利用卷积定理(难)

    V1(ω)=1jω+πδ(ω),

    V2(ω)=...

    法二:直接求解卷积(易)

    v2(t)=I{0<t<T}∗Sa(t−t0)π=1π∫0TSa(t−x−t0)dx=Si(t−t0−T)−Si(t−t0)π.
  3. 法一:利用卷积定理(易)

    V1(ω)=2πG1(ω).

    V2(ω)=2π(e−jω(T+t0)−e−jωt0)G1(ω).

    v2(t)=Sa(t−t0−T2)−Sa(t−t02).

    法二:直接求解卷积(难)

    v2(t)=[Sa(t2−T)−Sa(t2)]∗Sa(t−t0)π=

备注 ⭐️

 


3.36

  1. F(ω)=G4(ω).

  2. 输出信号的象函数:

    Y(ω)=12πF(ω)∗F[cos⁡(4t)](ω)+12πF(ω)H(ω)∗F[sin⁡(4t)](ω)=G2(ω+5)+G2(ω−5).
  3. y(t)=Sa(t)π(e−5jt+e5jt)=2sin⁡tπtcos⁡(5t).


3.37

  1. 滤波器输入信号的象函数:

    Fs(ω)=14πG4π(ω)∗π[δ(ω+1000)+δ(ω−1000)]=14[G4π(ω+1000)+G4π(ω−1000)].
  2. 滤波器输出信号的象函数:

    Y(ω)=14[G2(ω+1000)+G2(ω−1000)].
  3. 于是输出信号在时域为:

y(t)=sin⁡(t)e1000jt+sin⁡(t)e−1000jt4π=2πSa(t)cos⁡(1000t).

3.38

  1. 滤波器输入信号的象函数:

    Fs(ω)=1(2π)2G2(ω)∗π2[δ(ω+2000)+2δ(ω)+δ(ω−2000)]=14[G2(ω+2000)+2G2(ω)+G2(ω−2000)],
  2. 输出信号的象函数:Y(ω)=12G2(ω).

  3. 输出信号的时域为:y(t)=sin⁡t2πt.


3.39


3.40

  1. 能保证,因为系统中只涉及实值信号的卷积:

    y(t)=x(t)∗sin⁡(ωct)+[x(t)∗1πt]cos⁡(ωct).
  2. 由系统框图得到 Y(ω)=2jπ[X(ω+ωc)−X(ω−ωc)],于是当且仅当 ωc>ωm 时可恢复信号.

备注 第一问解答中的表达式仅作说明使用,如果给出激励信号,不建议使用该式计算,而应作傅里叶变换后利用第二问中得到的表达式.

警告 该题无法使用采样定理或理想低通滤波器中的结论,而应该用采样定理的推导思路去分析系统框图.