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  • NR 物理层 卷积2


    参考:

        Iain Explains Signals, Systems, and Digital Comms
     

    前言:

          这里面 主要通过两个例子帮助进一步了解卷积。

    目录:

         1: 两个指数函数的卷积

         2:  阶跃函数和指数函数的卷积


    一   指数函数的卷积

        如下求

      y(t)=\int x(\tau) z(t-\tau)d\tau

     

      其中x 和z 的取值范围如下图

          

         其中z(t-\tau), 此刻t 为常数

      因为:   0<t-\tau<2

      所以  t-2<\tau<t

      当 \tau=t 此刻z(t-t)=z(0)

          \tau=t-2,此刻z(t-\tau)=z(2)

      1.1 t<0

          

     

         y(t)= \int_{-\infty}^{\infty} x(\tau)z(t-\tau)d\tau

                 =0

      1.2   0<t<1

     

     y(t)=\int_{0}^{t}e^{\tau}e^{t-\tau}d\tau

           =e^{t}t

    1.3  1

          图1 完全被重叠, 

       即t-2<0, t>1

     y(t)=\int_{0}^{1}e^{\tau}e^{t-\tau}d\tau

             =e^t

    1.4  2

        即 t-2>0 and  t-2<1

       y(t)= \int_{t-2}^{1}e^td\tau

              e^t(3-t)

     1.5 t>3

        此刻 y=0

     


    二   阶跃函数和指数函数的卷积

     

       2.1 当t<3 时

             y(t)=0

       2.2 当 3<t<5时

              y(t)=\int_{3}^{t}e^{-3(t-\tau)}d\tau

                   =e^{-3t}\int_{3}^{t}e^{3\tau}d\tau

                 =\frac{1}{3}[1-e^{-3t+9}]

      2.3 t>5

          此刻

            y(t)=\int_{3}^{5}e^{-3(t-\tau)}d\tau

          =\frac{1}{3}(1-e^{-15+9})

        

           

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/chengxf2/article/details/126478783
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