§ 卷积积分的性质
卷积代数运算
与冲激函数或阶跃函数的卷积
微分积分性质
卷积的时移特性
相关函数
卷积积分是一种数学运算,它有许多重要的性质(或运算规则),灵活地运用它们能简化卷积运算。
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一、卷积代数运算
系统并联运算
系统级联运算
证明
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证明交换律
卷积结果与交换两函数的次序无关。
一般选比较简单函数进行反转和平移。
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二、与冲激函数或阶跃函数的卷积
1. f(t)*δ(t)=δ(t)*f(t) = f(t)
证:
f(t)*δ(t –t0) = f(t – t0)
2. f(t)*δ’(t) = f’(t)
证:
f(t)*δ(n)(t) = f (n)(t)
3. f(t)*ε(t)
ε(t) *ε(t) = tε(t)
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三、卷积的微积分性质
1.
证:上式= δ(n)(t) *[f1(t)* f2(t)]
= [δ(n)(t) *f1(t)] * f2(t) = f1(n)(t) * f2(t)
2.
证:上式=ε(t) *[f1(t)* f2(t)]
= [ε(t) *f1(t)] * f2(t) = f1(–1)(t) * f2(t)
3. 在f1(–∞) = 0或f2(–1)(∞) = 0的前提下,
f1(t)* f2(t) = f1’(t)* f2(–1)(t)
例1
例2
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卷积性质例1
例1:f1(t) 如图, f2(t) = e–tε(t),求f1(t)* f2(t)
解: f1(t)* f2(t) = f1’(t)* f2(–1)(t)
f1’(t) =δ(t) –δ(t –2)
f1(t)* f2(t)=(1- e–t)ε(t) –[1- e–(t-2)]ε(t-2)
注意:当 f1(t)=1 , f2(t) = e–tε(t),套用 f1(t)* f2(t) = f1’(t)* f2(–1)(t) = 0* f2(–1)(t) = 0 显然是错误的。
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四、卷积的时移特性
若 f(t) = f1(t)* f2(t),
则 f1(t –t1)* f2(t –t2) = f1(t –t1 –t2)* f2(t)
= f1(t)* f2(t –t1 –t2)
= f(t –t1 –t2)
例
求卷积是本章的重点与难点。
求解卷积的方法可归纳为:
(1)利用定义式,直接进行积分。对于容易求积分的函数比较有效。如指数函数,多项式函数等。
(2)图解法。特别适用于求某时刻点上的卷积值。
(3)利用性质。比较灵活。
三者常常结合起来使用。
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卷积性质例3
例:f1(t), f2(t)如图,求f1(t)* f2(t)
解: f1(t) = 2ε(t) –2ε(t –1)
f2(t) = ε(t+1) –ε(t –1)
f1(t)* f2(t)
= 2 ε(t)* ε(t+1) –2 ε(t)* ε(t –1)
–2ε(t –1)* ε(t+1) +2ε(t –1)* ε(t –1)
由于ε(t)* ε(t) = tε(t)
据时移特性,有
f1(t)* f2(t) = 2 (t+1) ε(t+1) - 2 (t –1) ε(t –1)
–2 tε(t) +2 (t –2) ε(t –2)
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五、相关函数
相关函数是鉴别信号的有力工具,被广泛应用于雷达回波的识别,通信同步信号的识别等领域。
相关是一种与卷积类似的运算。与卷积不同的是没有一个函数的反转。
相关函数的定义
相关与卷积的关系
相关函数的图解
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