《C 语言程序设计 A》 《数据结构与算法》 《计算机组成原理 E》 《计算机网络》 《操作系统原理》 《数据库原理与应用 E》 《智能科学与技术导论》 《电子技术基础》 《Python 程序设计》 《机器学习 E》 《智能算法基础与运用》 《智能终端开发》 《语音信号处理》 《自然语言处理》 《智能语音开发与应用》 《计算机视觉基础》 《计算机视觉处理技术》 《计算机视觉开发与应用》 《数据可视化》 《数字信号处理》 《Java 程序设计》 《单片机原理及应用》 《智能传感器技术》 《Linux 操作系统》 《智能科学与技术专业文献检索与论文写作》 《MATLAB 应用》 《Python 数据分析》 《嵌入式基础》 《微信小程序开发技术》 《神经网络与深度学习》 《数据挖掘》 《控制理论与信号系统》 《模式识别》 《算法设计与分析》 《智能系统建模与仿真》 《智能技术创新与专业前沿》 《最优化理论与方法》 《创新创业培养》 《机器人控制与开发》 《数据库系统工程师》

3.1 信号的正交分解 3.1.1 矢量的正交分解 3.1.2 信号的正交分解 3.2 连续时间周期信号的傅里叶级数 3.2.1 三角形式的傅里叶级数 3.2.2 信号的对称性与傅立叶系数的关系 3.2.3 指数形式的傅里叶级数 3.2.4 指数形式的傅里叶系数和三角形式的傅里叶系数 3.3 连续时间周期信号的频谱分析 3.3.1 周期信号的频谱 3.3.2 周期信号频谱的特点 3.3.3 周期信号的有效频帶宽度（简称带宽） 3.3.4 周期信号的功率谱 （周期信号为功率信号） 3.4 连续时间非周期信号的频谱 3.4.1 从傅立叶级数到傅里叶变换 3.4.2 频谱密度函数 3.4.3 奇异函数的傅里叶变换 3.5 傅里叶变换的性质 3. 时移特性(常用) 13. 能量谱和功率谱 3.6 周期信号的傅里叶变换 3.6.1 一般周期信号的傅里叶变换 3.6.2 f T 3.7 抽样与抽样定理 3.7.1 信号的时域抽样 3.7.2 抽样信号的频谱 3.7.3 时域取样定理 3.7.4 连续信号f（t）的恢复 3.7.5 频域取样定理 3.8 LTI系统的频域分析(法) 3.8.1 系统的频率响应 3.8.2 无失真传输条件 3.8.3 理想低通滤波器的特性

本章将学习建立信号与系统的数学描述与数学表示,借以研究信号与系统分析中的基本概念及基本性质,为以后各章的学习打下基础。 1.1信号的描述与时域变换 1.1.1信号的表示 确知信号可表示为一个或几个自变量的函数

1.1 绪 言 1.2 信号的描述和分类 1.2.1 信号的描述 1.2.2 信号的分类（可从不同的角度进行分类） 1.3 基本信号及其时域特性 1.3.1 普通连续信号 1.3.2 奇异信号 1.3.3 基本离散信号 1.5 系统的描述 1.6 线性系统的性质

基本思路:对LTI系统由于其具有叠加性齐次性时 不变性故而如能实现将任意信号在时域分解为简单单元 信号的线性组合那么只要得到LTI系统对基本信号的响应, 就可以利用系统的线性特性,将系统的输出响应表示成 系统对基本信号的响应的线性组合

一、(10分)已知某连续时间信号如图所 x()示。 1.绘出信号x1()=x(4--)的波形; 2若x(t)的频谱是X(),试用X()表

本章将采用与讨论连续时间完全相同 的思想方法,来研究离散时间周期信号 与非周期信号的频域分解问题。 DFS与CFS之间既有许多类似之处,也有 一些重大差别:主要是DFS是一个有限项 级数,具有周期性

一、傅里叶级数和傅里叶级数的性质 二、傅里叶变换和傅里叶变换的性质 三、周期信号和非周期信号的频谱分析 四、连续时间LTI系统的频域分析 五、抽样和抽样定理

一、(12分)已知某连续时间信号x(t)的波形如图所示。 1.画出信号x1(t)=x(2-2t)+x(t-1)的波形;x( 2.若x(t)的频谱是X(),试用X(a)表示信号x(t)的频谱

《信号与系统分析》课程教学课件（PPT讲稿）第七章 信号流图