关于麻省理工 信号与系统 教材的作者奥本海默 (奥本海默信号学)
关于麻省理工 信号与系统 教材的作者奥本海默 (奥本海默信号学)
1、不是同一个，原子弹之父奥本海默 是普林斯顿大学的，而且1967年就死掉了。
1、信号与系统卷积是在信号与线性系统或数字信号处理中的卷积定理。利用该定理，可以将时间域或空间域中的卷积运算等价为频率域的相乘运算，从而利用FFT等快速算法，实现有效的计算，节省运算代价。卷积定理指出，函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积。
2、卷积分为反转、平移、相乘、积分四个步骤。先将h1（t）反转，然后平移，当t2以后，h1（t）与h2（t）的重合部分越来越少，当t3以后，h1（t）与h2（t）无重合部分。于是[2，3]区域的卷积结果就是由1下降到0。
3、在信号与系统中，卷积是一个关键的运算。然而，我们可能对它的作用和物理意义并不完全清楚。本文将简要探讨卷积，希望能为大家提供帮助。维基百科上对卷积的定义是：它是一种数学运算，类似于我们在学习高等数学时遇到的加减乘除和积分。
4、在数学上的形式就是所谓的卷积关系。卷积关系最重要的一种情况，就是在信号与线性系统或数字信号处理中的卷积定理。利用该定理，可以将时间域或空间域中的卷积运算等价为频率域的相乘运算，从而利用FFT等快速算法，实现有效的计算，节省运算代价。
5、先卷积第一项：3^n[u（n）-u（n-3）]*S（n），卷积结果，还是原来的一模一样。再卷积第二项：3^n[u（n）-u（n-3）]*[－2S（n -1）]，卷积结果：也是三个脉冲，在 n=3，的位置上，高度分别是：－－－18。
6、两个相同宽度的矩形脉冲信号的卷积结果是一个三角形脉冲，其底边宽度是矩形脉冲宽度的两倍，其高为两个脉冲高度和矩形脉冲宽度三者的乘积。
在奥本海默的《信号与系统》中，划线的公式是卷积的公式。卷积是信号处理和系统分析中的一种基本运算，用于描述两个信号在某些时间点上的相互作用。
傅里叶变换和逆傅里叶变换 傅里叶变换是将一个周期性信号表示为一组正弦和余弦函数的线性组合。逆傅里叶变换是将一个离散的傅里叶变换反向转换回时间域。傅里叶变换的推导：离散傅里叶变换和逆离散傅里叶变换 离散傅里叶变换是将一个离散信号表示为一组正弦和余弦函数的线性组合。
在这个问题中，我们有一个序列 x [-1]，并且它与另一个序列相乘。根据题目中的描述，我们可以推断出这个图像是由两个序列相乘得到的。根据奥本海默的《信号与系统》例题，我们可以假设这个图像是一个离散时间系统的响应函数。对于一个离散时间系统，它的输出是输入序列和反馈序列的卷积。
虽然这个问题已经过了好多年了，但还是给后来的兄弟说一下，我也是刚刚弄清楚，这个题是奥本海默那本中文版信号与系统的第二单元的习题7。 网上流传流传的官方答案是y[n]=g[2n]*δ[n-1] =∑δ[k-1] x g[n-2k] = g[n-2] = u[n-2]-u[n-6]。
1、信号与系统是电子信息类本科专业的一门专业基础课程，主要学习有： 信号的描述与分类、系统的描述与分类、信号的传输与处理、系统的分析方法、信号与系统的应用。信号的描述与分类：学习信号的基本概念、分类和表示方法，以及信号的时域和频域描述。可以更好的理解和处理信号。
2、信号与系统是一门专注于信号处理和系统分析的课程，其主要内容涵盖线性系统的基本概念、线性时不变系统在时域和频域中的分析方法以及离散系统的时域和频域分析技术。这一课程旨在培养学生对信号和系统的基本理解，通过数学方法来分析和处理信号。
3、信号与系统是电子信息类专业的核心课程，主要探讨信息化、网络化及智能化背景下，信号的时域分析和变换域分析方法。课程内容涵盖了确定性信号的时域分析与变换域分析，线性时不变系统的描述与特性，以及信号通过线性时不变系统的时域分析与变换域分析。信号与系统是电子、通信、自动化等领域的基础学科。
4、通信原理的学习，对于非专业人士而言，有些概念确实不易理解。建议将通信原理分块学习，首先学习随机信号分析与信道，接着是模拟调制系统与模拟信号的数字传输。第三部分是数字基带传输系统与正弦载波数字调制，以及数字信号的最佳接收。最后，了解编码知识和同步技术。
1、网上流传流传的官方答案是y[n]=g[2n]*δ[n-1] =∑δ[k-1] x g[n-2k] = g[n-2] = u[n-2]-u[n-6]。 这里用的冲击函数的求和性质 ∑δ[k-k0] x f[k]=f（k0） 。 参考解答把 f（k）=g（n-2k） 其中n看作常数，得到答案 f（1）=g（n-2）。
2、信号与系统是一门专注于信号处理和系统分析的课程，其主要内容涵盖线性系统的基本概念、线性时不变系统在时域和频域中的分析方法以及离散系统的时域和频域分析技术。这一课程旨在培养学生对信号和系统的基本理解，通过数学方法来分析和处理信号。
3、推荐大家阅读奥本海默的《信号与系统》，这本书对卷积的描述非常清晰。离散信号的卷积可以简明地理解为加权叠加。一个函数（如：单位响应）在另一个函数（如：输入信号）上的加权叠加，这就是卷积的重要物理意义。
4、在奥本海默的《信号与系统》中，划线的公式是卷积的公式。卷积是信号处理和系统分析中的一种基本运算，用于描述两个信号在某些时间点上的相互作用。
5、没有本质的区别。第三版与第二版研究范围、结构层次大体相同，仍然是讨论确定性信号经线性时不变系统传输与处理的基本概念和基本分析方法，从时域到变换域，从连续到离散，从输入输出描述到状态空间描述，以通信和控制工程作为主要应用背景，注重实例分析。
6、在这个问题中，我们有一个序列 x [-1]，并且它与另一个序列相乘。根据题目中的描述，我们可以推断出这个图像是由两个序列相乘得到的。根据奥本海默的《信号与系统》例题，我们可以假设这个图像是一个离散时间系统的响应函数。对于一个离散时间系统，它的输出是输入序列和反馈序列的卷积。
