1樓：先知張帆
你是指bai
訊號的積分變換吧，du
我們現實中的訊號zhi都是時域中dao的，這些信版號對我們來說權比較熟悉，如正弦訊號。但這些時域訊號不好分析，計算量大（這可以從解時域微分方程中看出來）。
所以我們要尋求變換，開始是連續訊號的傅立葉變換，接著是廣泛的拉式變換，還有離散訊號的z變換。這些變換不僅使訊號便於分析，而且易於傳輸。
而這些變換大多是積分變換。
總之，這些積分變換都有固定的公式，只是積分難易問題，建議複習高數的不定積分，記憶幾個簡單函式的積分變換，如：矩形函式，正弦函式，衰減函式，衝擊函式，階躍函式等，最重要的是記住所有的變換性質，如：線性，時域微分，時域積分等。
這樣一般的訊號積分變換都沒問題。
為何要將調製訊號進行微分或者積分處理？
2樓：匿名使用者
如何把調製訊號進行處理跟調製方式有關。
比如是調頻，可以先把訊號積分然後進行調相，得到的就是原訊號的調頻。
3樓：綠竹老先生
調製方式為調幅時，不需要做微分或積分處理，因為調幅屬於線性調製。調頻或調相屬於非線性調製，就要微分或積分了。幅度和相位屬於微積分關係，所以調幅或調相可以用微積分互換。
積分訊號是什麼？
4樓：朝顏_林西
積分信copy號是利用數學對訊號進
行分析bai的一種方法。
積分du訊號zhi
可以說是對訊號進行積分，dao也可以說是指訊號的積分變換。
我們現實中的訊號都是時域中的，這些訊號對我們來說比較熟悉，如正弦訊號。但這些時域訊號不好分析，計算量大（這可以從解時域微分方程中看出來）。
所以我們要尋求變換，開始是連續訊號的傅立葉變換，接著是廣泛的拉式變換，還有離散訊號的z變換。這些變換不僅使訊號便於分析，而且易於傳輸。
而這些變換大多是積分變換。
總之，這些積分變換都有固定的公式，只是積分難易問題，建議複習高數的不定積分，記憶幾個簡單函式的積分變換，如：矩形函式，正弦函式，衰減函式，衝擊函式，階躍函式等，最重要的是記住所有的變換性質，如：線性，時域微分，時域積分等。
這樣一般的訊號積分變換都沒問題。
5樓：匿名使用者
可以說是對訊號
bai進行積du分，也可以說是指zhi訊號的積分變換。
我們現dao實中的訊號都是時域內中的，這些容訊號對我們來說比較熟悉，如正弦訊號。但這些時域訊號不好分析，計算量大（這可以從解時域微分方程中看出來）。
所以我們要尋求變換，開始是連續訊號的傅立葉變換，接著是廣泛的拉式變換，還有離散訊號的z變換。這些變換不僅使訊號便於分析，而且易於傳輸。
而這些變換大多是積分變換。
總之，這些積分變換都有固定的公式，只是積分難易問題，建議複習高數的不定積分，記憶幾個簡單函式的積分變換，如：矩形函式，正弦函式，衰減函式，衝擊函式，階躍函式等，最重要的是記住所有的變換性質，如：線性，時域微分，時域積分等。
這樣一般的訊號積分變換都沒問題。
6樓：匿名使用者
是利用數學對訊號進行分析的一種方法.
訊號積分和微分的物理意義和作用？
7樓：尚官耘海
微分環節的作用：①使輸出提前；②增加系統的阻尼③強化噪聲的作用：增大因干擾引起的誤差。
積分環節的作用：存在滯後性，因而具有記憶功能...
希望能給你帶來幫助！
8樓：匿名使用者
首先理解：90cos(wt+45°)是實訊號，電路也是實系統[實際中只有實訊號和實不是每一個複數的建立都有相應的物理意義，，有時候完全是為了計算方便。
為什麼要對訊號進行頻譜分析？
9樓：假的司馬
對訊號進行頻譜分析的原因：
在看似雜亂無章的訊號中，找出一定振幅、相位、頻率的基本的正弦（餘弦）訊號中，振幅較大（能量較高）訊號對應的頻率，從而找出訊號的主要振動頻率特點。如減速機故障時，通過頻譜分析，根據各級齒輪轉速，齒數與雜音訊譜中振幅大的對比，可以快速判斷哪級齒輪損傷。
訊號譜分析是數字訊號處理的重要內容，對確定的訊號其時 域表示是確定的，其頻譜可以通 過傅立葉變換得到。但在實際應用中，攜帶資訊的訊號本質上都是隨機的，隨機訊號不能用 確定的時間函式表示，只能用概率分佈函式、概率密度函式或統計平均特性來描述。通常把 隨機訊號看作無限長度和無限能量的功率訊號，由於不滿足絕對可積，其傅立葉變換不存在 ，因此只能研究其功率在頻域的分佈，即功率譜或功率譜密度。
實際應用中人們所能得到的 隨機訊號的樣本函式總是有限長序列，根據有限長度的訊號所得的功率譜只是隨機訊號真實 功率譜的估計，稱為功率譜估計。功率譜是平穩隨機訊號在頻域上，描述各頻率分量功率分 布情況的基本特徵量，由於功率譜與相關函式之間是一對傅立葉變換，經典功率譜估計都依 據dft，而採用fft演算法，故稱之為非引數方法。
10樓：day嘎嘣脆丶
頻譜分析的意義是很明確的，就是分析訊號的頻率構成。更確切地說就是用來分析訊號中都含有哪幾種正弦波成份。反過來說就是，該訊號可以用哪幾種頻率的正弦波來合成出來。
方波訊號、正弦波訊號、三角波訊號以及白噪聲訊號等這些訊號的頻域與時域間關係明確，並且具有一定特性，熟練掌握這些典型訊號的頻譜分析可為實際工程分析做參考。頻譜分析在工程測試中應用廣泛，譬如研究噪聲頻譜尋找噪聲汙染源；又如在機床齒輪機器故障診斷中，通過測量齒輪箱上的振動訊號，進行頻譜分析，確定最大頻率分量，再根據機床轉速和轉動鏈找出故障齒輪；再譬如螺旋槳設計中，可通過頻譜分析確定螺旋槳的固有頻率和臨界轉速，確定其轉速範圍等等。
將訊號在時間域中的波形轉變為頻率域的頻譜，進而可以對訊號的資訊作定量解釋。
測試訊號的頻域分析是把訊號的幅值、相位或能量變換以頻率座標軸表示，進而分析其頻率特性的一種分析方法，又稱為頻譜分析。對訊號進行頻譜分析可以獲得更多有用資訊，如求得動態訊號中的各個頻率成分和頻率分佈範圍，求出各個頻率成分的幅值分佈和能量分佈，從而得到主要幅度和能量分佈的頻率值。
由時間函式求頻譜函式的傅立葉變換公式就是將該時間函式乘以以頻率為係數的指數函式之後，在從負無限大到正無限大的整個區間內，對時間進行積分，這樣就得到了與這個時間函式對應的，以頻率為自變數的頻譜函式。頻譜函式是訊號的頻域表示方式。根據上述傅立葉變換公式，可以求出常數（直流訊號）的頻譜函式為頻域中位於零頻率處的一個衝激函式，表示直流訊號就是一個頻率等於零的訊號。
與此相反，衝激函式的頻譜函式等於常數，表示衝激函式含有無限多個、頻率無限密集的正弦成分。同樣的，單個正弦波的頻譜函式就是頻域中位於該正弦波頻率處的一對衝激函式。
利用傅立葉變換的方法對訊號進行分解，並按頻率，使其成為頻率的函式，進而在頻率域中對訊號進行研究和處理的一種過程，稱為頻譜分析。
11樓：匿名使用者
因為要了解訊號的特性才能進行處理。比如要濾波，先要知道訊號的頻譜在**才好設計濾波器。
12樓：陳進華小鳥
因為對時間域的訊號很難分析。。頻譜只是一種數學工具，所以就建立一個新的數學模型。。就像高中數學要引入向量一樣，還有就是採用頻譜分析更能夠了解訊號的特性
為什麼要傅立葉變換，訊號為什麼要進行傅立葉變換
在對訊號 bai分析處理時，往往在時域不du 能找到zhi一般規律，特別是訊號源的dao特點，這回樣就需要將訊號變換到 答頻域進行分析，可以在能量上分析訊號，更容易發現訊號源的特點和傳播特性。即轉換之後可以得出系統的傳遞函式，裝置的頻響特性。常規的傅立葉變換不能對周期函式進行變換，而且對於二階以上的...
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