- 正弦波信号
- インデックス信号
正弦波信号
連続正弦波信号を定義します。
$ X（T）= ACOS（\ omega_0 T + \ PHI）$
ここで、Aは$ \ omega_0 $周波数、振幅であり、$ \ PHI $フェーズです
連続的な正弦波信号Python例（コンピュータが離散的なデジタル本明細書中に記憶されているが実際に離散増幅、連続のように見えるので、プロット点と精度の連続的な正弦波信号を描画することが可能である）図面。
X = np.arange（0,10,0.01） オメガ= 1 PHI = 1 、Y = np.sin（オメガ* X + PHI） plt.plot（x、y）は plt.xlim（（0,10）） PLT。グリッド（）
正弦波信号の特性：
a）は、定期的に：
$ X（T）= X（T + T_0）$ ==> $ ACOS [\ omega_0 + \φ= ACOS [\ omega_0 + \ omega_0 T_0 + \ PHI] $
$ \ Omega_0 T_0 = 2 \パイM Mは整数$：$ T_0 = \ FRAC {2 \パイM} {\ omega_0} $ =>サイクル：$ \ FRAC {2 \パイM} {\ omega_0} $。
b）転送と相変化が時間に相当します
$ ACOS [\ omega_0（T + T_0）] = ACOS [\ omega_0 T + \ omega_0 T_0] $、$ \ omega_0 T_0 $相変化
$ ACOS [\ omega_0（T + T_0）+ \φ= ACOS [\ omega_0 T + \ omega_0 T_0 \ PHI] $
C）パリティ
偶関$ X（T）= X（-t）$
奇関数$ X（T）= - X（-t）$
離散正弦波信号の定義：
$ X [N] = ACOS（\ omega_0 N + \ PHI）$
ここで、Aは$ \ omega_0 $周波数、振幅であり、$ \ PHI $フェーズです。
離散サイン信号の一例は、Pythonにプロットされています
X = np.arange（0,10,0.1） オメガ= 1 PHI = 1 、Y = np.sin（オメガ* X + PHI） plt.plot（X、Y、 'O'） plt.xlim（（0,10 ）） plt.grid（）
もちろん、離散と同じの連続的な性質のうち、いくつかの例を言及します：
a）の位相変化の転送時間に相当します
$Acos[\omega_0 (n+n_0)]=Acos[\omega_0 n+\omega_0 n_0]$，其中$n_0=\Delta \phi$。
B）離散信号、位相シフト=>時間変化？？？
相変化$ \デルタ\ファイ$は必ずしも$ \ omega_0 $で割り切れることに注意
C）定期的に：
$ \ Omega_0 N = 2 \ PI M $ => $ N = \ FRAC {2 \パイM} {\ Omega_0} $
連続信号と離散信号差
A）$ X（T）= ACOS（\ omega_0 T + \ PHI）$、任意の$ \ $オメガOは周期性を反映しています。
B）$ X [N] = ACOS（\ Omega_0 N + \ PHI）$、$ N = \ FRAC {2 \パイM} {\ Omega_0} $の整数のみを保持しています。
インデックス信号
連続指数関数信号が定義されています。
$ X（T）= CのE ^ {で} $
ここで、Cおよび実数です。$ A>曲線としてプロット0 $
X = np.arange（0,10,0.01） C = 1 、A = 1 、Y = C * np.exp（* X） plt.plot（x、y）は plt.xlim（（0,10）） PLT。グリッド（）
離散指数関数信号の定義：
$ X [N] = C E ^ {\ベータN} = C \アルファ^ {N} $
Cおよび$ \ $アルファは実数であります
X = np.arange（0,10,0.1） C = 1 、A = 1 、Y = C * np.exp（* X） plt.plot（X、Y、 'O'） plt.xlim（（0,10 ）） plt.grid（）
当左$ \アルファ<0とは、\ | \権| <1 $
X = np.arange（-10,2,1） C = -1 A = -0.5 、Y = np.power（X） plt.plot（X、Y、 'O'） plt.xlim（（ - 10 、2）） plt.grid（）
このとき、同様の$ X [n]の場合= C E ^ {\ベータN} = C \アルファ^ {N} $、そのような方程式を書くために、複合体が現れました。
複合： $ X（T）= C Cが複雑である{AT ^} $ E、および次いで
a）は$ C = \左| \権| E ^ {J \シータ} $、
b）は$ A = R + jの\ omega_0 $、
C）$ X（T）= \左| C \右| E ^ {J \シータ} E ^ {（R + J \ omega_0）T} = \左| C \右| E ^ {RT} E ^ { J（\ omega_0 T + \シータ）} $、どこオイラーの公式：
$ E ^ {J（\ omega_0 T + \シータ）} = COS（\ omega_0 T + \シータ）+ j個の罪（\ omega_0 T + \シータ）$
もちろん、個別の形式であっ書き込むことができます。
$ E ^ {J（\ Omega_0 N + \シータ）} = COS（\ Omega_0 N + \シータ）+ j個の罪（\ Omega_0 N + \シータ）$
そして、オイラーの方程式、この時間は、複素指数関数が定期的に表示されます。