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重要的卷积属性包括宽度、面积、微分和积分属性。

宽度属性表示,如果输入信号的持续时间为 T_1 和 T_2,则输出响应的宽度等于两个持续时间的总和,而与两个函数的形状无关。例如,卷积两个持续时间分别为 2 秒和 1 秒的矩形脉冲将产生一个宽度为 3 秒的函数。

面积属性断言两个函数卷积下的面积等于每个函数下面积的乘积。从数学上讲,如果 x(t) 和 h(t) 是两个函数,则面积属性的表达式可以表示为:

Equation1

微分属性表示卷积的导数等于输入信号的导数和脉冲响应的卷积,反之亦然。这可以表示为:

Equation2

将这些方程组合起来并对高阶导数进行推广,可得到一般微分关系。

积分性质表明卷积的积分产生脉冲响应和输入信号积分的卷积,反之亦然。这在数学上表示为:

Equation3

如果使用阶跃函数执行卷积,则 LTI 系统的行为就像一个理想的积分器。

这些性质(宽度、面积、微分和积分)对于简化和理解 LTI 系统中的卷积运算至关重要,从而可以更轻松地分析和设计复杂的信号处理任务。

Tags

Convolution PropertiesWidth PropertyArea PropertyDifferentiation PropertyIntegration PropertyInput SignalsOutput ResponseRectangular PulsesImpulse ResponseLTI SystemsSignal Processing Tasks

来自章节 14:

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