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[数据结构与算法]【数字信号处理】傅里叶变换性质 ( 序列对称分解定理示例 | 共轭对称序列与原序列之间的关系 | 共轭反对称序列与原序列之间的关系 )





一、序列对称分解定理示例



实因果序列 h ( n ) h(n) h(n) ,

共轭对称序列 h e ( n ) h_e(n) he?(n) ,

共轭反对称序列 h o ( n ) h_o(n) ho?(n) ,

找出 h ( n ) h(n) h(n) h e ( n ) h_e(n) he?(n) 序列的关系 , h ( n ) h(n) h(n) h o ( n ) h_o(n) ho?(n) 序列的关系 ;


1、序列对称分解定理


任意一个 序列 x ( n ) x(n) x(n) , 都可以使用其 共轭对称序列 x e ( n ) x_e(n) xe?(n)共轭反对称序列 x o ( n ) x_o(n) xo?(n) 之和来表示 ;

x ( n ) = x e ( n ) + x o ( n ) x(n) = x_e(n) + x_o(n) x(n)=xe?(n)+xo?(n)


共轭对称序列 x e ( n ) x_e(n) xe?(n)原序列 x ( n ) x(n) x(n) 之间的关系如下 :

x e ( n ) = 0.5 [ x ( n ) + x ? ( ? n ) ] x_e(n) = 0.5[x(n) + x^*(-n)] xe?(n)=0.5[x(n)+x?(?n)]


共轭反对称序列 x o ( n ) x_o(n) xo?(n)原序列 x ( n ) x(n) x(n) 之间的关系如下 :

x o ( n ) = 0.5 [ x ( n ) ? x ? ( ? n ) ] x_o(n) = 0.5[x(n) - x^*(-n)] xo?(n)=0.5[x(n)?x?(?n)]


2、因果序列


① 离散时间系统因果性 :

" 离散时间系统 " n n n 时刻" 输出 " ,

只取决于 n n n 时刻 及 n n n 时刻 之前 " 输入序列 " ,

n n n 时刻之后 " 输入序列 " 无关 ;


离散时间系统 的 " 输出结果 "" 未来输入 " 无关 ;



" ② 离散时间系统因果性 " 的 充分必要条件是 :

h ( n ) = 0 ?? n < 0 h(n) = 0 \ \ n < 0 h(n)=0??n<0

模拟系统的 " 单位冲激响应 " , 必须 0 0 0 时刻开始才有值 , 是 " 单边序列 " 类型中的 " 右边序列 " , 0 0 0 时刻的值 也就是 起点不能为 0 0 0 ;


3、求解过程


h ( n ) h(n) h(n) 实序列的奇偶对称 :

  • 偶对称 ( 共轭对称 ) : h e ( n ) = h e ( ? n ) h_e(n) = h_e(-n) he?(n)=he?(?n)
  • 奇对称 ( 共轭反对称 ) : h o ( n ) = ? h o ( ? n ) h_o(n) = -h_o(-n) ho?(n)=?ho?(?n)

n < 0 情况

h ( n ) h(n) h(n) 是因果序列 , 对于 n < 0 n< 0 n<0 时 , h ( n ) = 0 h(n) = 0 h(n)=0 ,

根据 序列对称分解定理 , 共轭对称序列 x e ( n ) x_e(n) xe?(n)原序列 x ( n ) x(n) x(n) 之间的关系 , 可以得到

h e ( n ) = 0.5 × [ h ( n ) + h ( ? n ) ] h_e(n) = 0.5 \times [h(n) + h(-n)] he?(n)=0.5×[h(n)+h(?n)]

其中 , 将 h ( n ) = 0 h(n) = 0 h(n)=0 代入上式 , 可得到

h e ( n ) = 0.5 × [ h ( n ) + h ( ? n ) ] = 0.5 × [ 0 + h ( ? n ) ] = 0.5 × h ( ? n ) h_e(n) = 0.5 \times [h(n) + h(-n)] = 0.5 \times [0 + h(-n)] = 0.5 \times h(-n) he?(n)=0.5×[h(n)+h(?n)]=0.5×[0+h(?n)]=0.5×h(?n)

根据 序列对称分解定理 , 共轭对称序列 x e ( n ) x_e(n) xe?(n)原序列 x ( n ) x(n) x(n) 之间的关系 , 可以得到

h o ( n ) = 0.5 × [ h ( n ) ? h ( ? n ) ] h_o(n) = 0.5 \times [h(n) - h(-n)] ho?(n)=0.5×[h(n)?h(?n)]

其中 , 将 h ( n ) = 0 h(n) = 0 h(n)=0 代入上式 , 可得到

h o ( n ) = 0.5 × [ h ( n ) ? h ( ? n ) ] = 0.5 × [ 0 ? h ( ? n ) ] = ? 0.5 × h ( ? n ) h_o(n) = 0.5 \times [h(n) - h(-n)] = 0.5 \times [0- h(-n)] = -0.5 \times h(-n) ho?(n)=0.5×[h(n)?h(?n)]=0.5×[0?h(?n)]=?0.5×h(?n)

n = 0 情况

由于 h e ( n ) h_e(n) he?(n) 是偶对称的 , h o ( n ) h_o(n) ho?(n) 是奇对称的 , 因此有

h e ( 0 ) = h ( 0 ) h_e(0) = h(0) he?(0)=h(0)

h o ( 0 ) = 0 h_o(0) = 0 ho?(0)=0

n > 0 情况

h ( n ) h(n) h(n) 是因果序列 , 对于 n > 0 n > 0 n>0 时 , h ( ? n ) = 0 h(-n) = 0 h(?n)=0 ,

根据 序列对称分解定理 , 共轭对称序列 x e ( n ) x_e(n) xe?(n)原序列 x ( n ) x(n) x(n) 之间的关系 , 可以得到

h e ( n ) = 0.5 × [ h ( n ) + h ( ? n ) ] h_e(n) = 0.5 \times [h(n) + h(-n)] he?(n)=0.5×[h(n)+h(?n)]

其中 , 将 h ( ? n ) = 0 h(-n) = 0 h(?n)=0 代入上式 , 可得到

h e ( n ) = 0.5 × [ h ( n ) + h ( ? n ) ] = 0.5 × [ h ( n ) + 0 ] = 0.5 × h ( n ) h_e(n) = 0.5 \times [h(n) + h(-n)] = 0.5 \times [h(n) + 0] = 0.5 \times h(n) he?(n)=0.5×[h(n)+h(?n)]=0.5×[h(n)+0]=0.5×h(n)

根据 序列对称分解定理 , 共轭对称序列 x e ( n ) x_e(n) xe?(n)原序列 x ( n ) x(n) x(n) 之间的关系 , 可以得到

h o ( n ) = 0.5 × [ h ( n ) ? h ( ? n ) ] h_o(n) = 0.5 \times [h(n) - h(-n)] ho?(n)=0.5×[h(n)?h(?n)]

其中 , 将 h ( ? n ) = 0 h(-n) = 0 h(?n)=0 代入上式 , 可得到

h o ( n ) = 0.5 × [ h ( n ) ? h ( ? n ) ] = 0.5 × [ h ( n ) ? 0 ] = ? 0.5 × h ( n ) h_o(n) = 0.5 \times [h(n) - h(-n)] = 0.5 \times [h(n)- 0] = -0.5 \times h(n) ho?(n)=0.5×[h(n)?h(?n)]=0.5×[h(n)?0]=?0.5×h(n)

实因果序列的对称序列与原序列关系

h e ( n ) h_e(n) he?(n) h ( n ) h(n) h(n) 关系 :

h e ( n ) = { h ( 0 ) n = 0 h ( n ) 2 n > 0 h ( ? n ) 2 n < 0 h_e(n) =\begin{cases} h(0) & n = 0 \\\\ \cfrac{h(n)}{2} & n > 0 \\\\ \cfrac{h(-n)}{2} & n < 0 \end{cases} he?(n)=????????????????????h(0)2h(n)?2h(?n)??n=0n>0n<0?

根据上式 , 可以反推 h ( n ) h(n) h(n) h e ( n ) h_e(n) he?(n) 关系 :

h ( n ) = { h e ( 0 ) n = 0 2 h e ( n ) n > 0 0 n < 0 h(n) =\begin{cases} h_e(0) & n = 0 \\\\ 2h_e(n) & n > 0 \\\\ 0 & n < 0 \end{cases} h(n)=????????????????he?(0)2he?(n)0?n=0n>0n<0?

h o ( n ) h_o(n) ho?(n) h ( n ) h(n) h(n) 关系 :

h o ( n ) = { 0 n = 0 h ( n ) 2 n > 0 ? h ( ? n ) 2 n < 0 h_o(n) =\begin{cases} 0 & n = 0 \\\\ \cfrac{h(n)}{2} & n > 0 \\\\ \cfrac{-h(-n)}{2} & n < 0 \end{cases} ho?(n)=????????????????????02h(n)?2?h(?n)??n=0n>0n<0?

根据上式 , 可以反推 h ( n ) h(n) h(n) h 0 ( n ) h_0(n) h0?(n) 关系 :

h ( n ) = { h ( 0 ) n = 0 2 h o ( n ) n > 0 0 n < 0 h(n) =\begin{cases} h(0) & n = 0 \\\\ 2h_o(n) & n > 0 \\\\ 0 & n < 0 \end{cases} h(n)=????????????????h(0)2ho?(n)0?n=0n>0n<0?

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加:2022-03-15 22:50:27  更:2022-03-15 22:55:57 
 
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