杭州电子科技大学2008年攻读硕士学位研究生入学考试《数字信号处理》试题第四题

Question:

        图 2(a) 给出了一种多径通信信道的简单模型,假设s_c(t)是带限的,S_c(j\Omega)=0\left | \Omega \right |\geq \pi/T,对x_c(t)用采样周期T采样得到序列

x(n)=x_c(nT)

        1. 求x_c(t)的傅里叶变换和x(n)的傅里叶变换(利用S_c(j\Omega)表示);

        2. 现在要用一个离散时间系统来仿真该多径系统,选择该离散时间系统的H(e^{jw}),使得当输入为s(n)=s_c(nT),输出为r(n)=x_c(nT),如图 2(b) 所示。求利用T\tau_d表示的H(e^{jw})

杭州电子科技大学2008年攻读硕士学位研究生入学考试《数字信号处理》试题第四题_第1张图片 图 2(a)
杭州电子科技大学2008年攻读硕士学位研究生入学考试《数字信号处理》试题第四题_第2张图片 图2 (b)

Answer:

第一问:

        给定带限信号s_c(t)的最高频率\Omega_h=\pi/T=\pi f_s = 2\pi f_s / 2 = \Omega_s / 2,故以采样周期T采样不发生频谱混叠。

        由图 2(a) ,x_c(t)=s_c(t)+\alpha s_c(t-\tau_d),应用傅里叶变换的线性性质和时移性质可得

X_c(j\Omega)=S_c(j\Omega)+\alpha e^{-j\Omega \tau_d}S_c(j\Omega)=(1+\alpha e^{-j\Omega \tau_d})S_c(j\Omega)

        进而得到采样信号\widehat{x}_{c}(t)= \sum_{n=-\infty}^{+\infty}x_c(nT)\delta (t-nT)的傅里叶变换如下(时域采样对应频域周期延拓,并且幅值乘以采样频率)

\widehat{X}_c(j\Omega)=\frac{1}{T}\sum_{k=-\infty}^{+\infty}X_c(j(\Omega-k\Omega_s))

        相应的序列x(n)=x_c(nT)的傅里叶变换如下(将横轴从模拟频率“归一化”到数字频率,保证\Omega = \Omega_s \rightarrow \omega = 2\pi对齐)

X(e^{j\omega}) =\widehat{X}_c(j\Omega)|_{\omega=2\pi \frac{\Omega}{\Omega_s}} =\widehat{X}_c(j\Omega)|_{\Omega=\frac{\omega}{T}}\\ =\frac1T \sum_{k=-\infty}^{+\infty}X_c(j\frac{\omega-2\pi k}{T})\\ =\frac1T \sum_{k=-\infty}^{+\infty}(1+\alpha e^{-j\frac{\omega-2\pi k}{T}\tau_d})S_c(j\frac{\omega-2\pi k}{T})

第二问:

        由第一问分析不难得到序列s(n)=s_c(nT)和序列r(n)=x_c(nT)的傅里叶变换为

S(e^{j\omega})=\frac{1}{T} \sum_{k=-\infty}^{+\infty} S_c(j\frac{\omega-2\pi k}{T})

R(e^{j\omega})=X(e^{j\omega})=\frac1T \sum_{k=-\infty}^{+\infty}(1+\alpha e^{-j\frac{\omega-2\pi k}{T}\tau_d})S_c(j\frac{\omega-2\pi k}{T})

        则所求的离散时间系统的系统函数为(大家较为熟悉的形式为H(e^{j\omega}) = \frac{Y(e^{j\omega})}{X(e^{j\omega})}

H(e^{j\omega})=\frac{R(e^{j\omega})}{S(e^{j\omega})}=\frac{\frac1T \sum_{k=-\infty}^{+\infty}(1+\alpha e^{-j\frac{\omega-2\pi k}{T}\tau_d})S_c(j\frac{\omega-2\pi k}{T})}{\frac{1}{T} \sum_{k=-\infty}^{+\infty} S_c(j\frac{\omega-2\pi k}{T})} \\

分子、分母均以2\pi为周期,故考虑主周期区间\omega \in (-\pi, \pi)上的H(e^{j\omega}),即取上式分子、分母中的k=0

I_{(-\pi, \pi)}(\omega)\cdot H(e^{j\omega}) \\ =I_{(-\pi, \pi)}(\omega)\cdot \frac{\frac1T (1+\alpha e^{-j\frac{\omega}{T}\tau_d})S_c(j\frac{\omega}{T})}{\frac{1}{T} S_c(j\frac{\omega}{T})} \\ =I_{(-\pi, \pi)}(\omega)\cdot (1+\alpha e^{-j\frac{\omega}{T}\tau_d})

其中I_{(-\pi, \pi)}(\omega)为主周期区间指示函数(换成“矩形窗”名字就熟悉了)

I_{(-\pi, \pi)}(\omega)=\begin{cases} 1 \text{,} & \left | \omega \right | < \pi \\ 0\text{,} & \left | \omega \right | \geq \pi \end{cases}

将主周期区间上的H(e^{j\omega})2\pi为周期进行延拓即为所求

H(e^{j\omega})=\sum_{k=-\infty}^{+\infty}I_{(-\pi, \pi)}(\omega - 2\pi k) \cdot (1+\alpha e^{-j\frac{\omega - 2\pi k}{T}\tau_d})


后言:

        本题来自唐向宏编著的《数字信号处理(第2版)学习指导与题解》,具体为第222页第7题,书中答案较为简短,故笔者编写了上述更详细的答案。综合考察了1.采样得到的离散序列的傅里叶变换与原信号的之间的关系2.傅里叶变换的线性、时移性质3.时域离散对应频域周期4.系统输出是输入与系统函数在频域相乘(对应输入与系统单位冲激响应在时域卷积)等知识点,具有一定难度。

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