一：矩形脉冲信号的分解为什么8次谐波很大
因为这种信号的起始点是0，因此从基波到各次谐波在这点上的电压都是零，相当于相位是0或正负Pi。
我这是从定性角度的理解，严格的数学证明可没有做过。
二：采集的信号是矩形脉冲信号,信号幅值会在短时间内快速变化,如何判别变化?
TTL电平吗？0-1V以内为低电平，2V以上为高电平状态，那么当你信号幅值有变化的时候可以用计数器来判别是否变化了。或者你认为变化时间非常短的话可以用高速采集的方法，设置一个限位电压，低顶或者高于这个电压做一个报警输出，这样来判断这个变化。
三：的矩形脉冲信号在哪些谐波分量上幅度为零
在x＝0，y≠0的一般情况下，方波信号的偶数谐波分量的振幅为0。
这可用傅里叶级数来证明。
四：矩形脉冲信号里的 ω 表示什么物理意义？
将矩形脉冲分解成傅里叶级数后会得到无穷个幅度不同珐频率不同的正弦量或余弦量之和。 ω 即是指角频率。
五：请问如何用matlab产生脉冲信号？
这是个阶跃信号，可以对一个系统求阶跃响应，step函数。
六：关于信号与系统里面几个重要变化的公式
一.周期信号的频谱分析
1. 简谐振荡信号是线性时不变系统的本征信号：
傅里叶变换：
点 测 法：
4.周期信号的傅里叶级数
周期信号的傅里叶级数信号集的正交性
三角形式
指数形式
5.波形对称性与谐波特性的关系
对称性傅里叶级数中所含分量余弦分量系数
正弦分量系数
偶函数
只有余弦项，可能含直流
奇函数
只有正弦项
半波像对称（奇谐函数）
只有偶次谐波，可能含直流
半周期重叠（偶谐函数）
只有奇次谐波
6.周期矩形脉冲信号
内瓣内含 条谱线
7.线性时不变系统对周期信号的响应
一般周期信号：
系统的输出 ：
二.非周期信号的傅里叶变换（备注）
备注序号说明内容
△1
证明：
△2
求 解：由
△3
证明：
△4
证明： (令 )
△5
1.
2.证明：
△6
用法：信号可以分解成两个信号，其中之一的频谱是冲激或冲激串使用
△7
1.注意：要避免出现 及 等不确定的的乘积关系，如求 不能用卷积定理，可先求出 ，再用频域微分特性。
2.证明： 而
则
二.非周期信号的傅里叶变换
1.连续傅里叶变换性质
连续傅里叶变换性质及其对偶关系
傅氏变换 ：
傅氏反变换：
连续傅里叶变换对相对偶的连续傅里叶变换对
名称连续时间函
傅里叶变换
备注名称连续时间函数
傅里叶变换
备注
唯 一 性
△1
线 性
尺度比例变换
△2
对 称 性
△3
时 移
△4
频 移
时域微分性质
△5
频域微分性质
△6
时域积分性质
频域积分性质
△7
时域卷积性质
频域卷积性质
对 称 性
奇偶虚实性质 是实函数
希尔伯特变换
时 域 抽 样
频 域 抽 样
帕什瓦尔公式 ：能量谱密度、能量谱
中心纵坐标 （条件： ）
（条件： ）
2.常用傅里叶变换对
常用的连续傅里叶变换对及其对偶关系
连续傅里叶变换对相对偶的连续傅里叶变换对
重要连续时间函数
傅里叶变换
连续时间函数
傅里叶变换
重要
√
11
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
四.滤波
滤波器名称理想频率响应理想相幅特性实际电路图实际频率特性
低通滤波器
高通滤波器
带通滤波器
一.周期信号的频谱分析
1. 简谐振荡信号是线性时不变系统的本征信号：
傅里叶变换：
点 测 法：
4.周期信号的傅里叶级数
周期信号的傅里叶级数信号集的正交性
三角形式
指数形式
5.波形对称性与谐波特性的关系
对称性傅里叶级数中所含分量余弦分量系数
正弦分量系数
偶函数
只有余弦项，可能含直流
奇函数
只有正弦项
半波像对称（奇谐函数）
只有偶次谐波，可能含直流
半周期重......余下全文>>
七：周期信号的傅里叶级数分解与综合的源程序：
傅立叶系数图形
八：利用MATLAB实现周期信号的傅立叶级数分解与综合。利用MATLAB求解周期矩形脉冲傅立
傅里叶变换简单通俗理解就是把看似杂乱无章的信号考虑成由一定振幅、相位、频率的基本正弦（余弦）信号组合而成，是将函数向一组正交的正弦、余弦函数展开,傅里叶变换的目的就是找出这些基本正弦（余弦）信号中振幅较大（能量较高）信号对应的频率，从而找出杂乱无章的信号中的主要振动频率特点。
如减速机故障时，通过傅里叶变换做频谱分析，根据各级齿轮转速、齿数与杂音频谱中振幅大的对比，可以快速判断哪级齿轮损伤。
九：为什么周期信号的频率不是固定的，而是很多分量的和？
呵呵，不是硬要没事找事分解频率，而是为了实用目的做傅里叶变换。
你的问题里担忧高次频率成分的损失，而实际计算一下就应该知道，高次谐波成分是非常非常小的。所以，这不影响实际工作。
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傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。任何连续测量的时序或信号，都 可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频 率、振幅和相位。该反变换从本质上说也是一种累加处理，这样就可以将单独改变的正弦波信号转换成一个信号。
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傅里叶变换的意义
傅里叶变换的意义：将时域问题转换到频域中解答，从而简化了问题的处理
您对于傅里叶变换恐怕并不十分理解 傅里叶变换的实质是将一个信号分离为无穷多多正弦/复指数信号的加成，也就是说，把信号变成正弦信号相加的形式——既然是无穷多个信号相加，那对于非周期信号来说，每个信号的加权应该都是零——但有密度上的差别，你可以对比概率论中的概率密度来思考一下——落到每一个点的概率都是无限小，但这些无限小是有差别的 所以，傅里叶变换之后，横坐标即为分离出的正弦信号的频率，纵坐标对应的是加权密度 对于周期信号来说，因为确实可以提取出某些频率的正弦波成分，所以其加权不为零——在幅度谱上，表现为无限大——但这些无限大显然是有区别的，所以我们用冲激函数表示 已经说过，傅里叶变换是把各种形式的信号用正弦信号表示，因此非正弦信号进行傅里叶变换，会得到与原信号频率不同的成分——都是原信号频率的整数倍。这些高频信号是用来修饰频率与原信号相同的正弦信号，使之趋近于原信号的。所以说，频谱上频率最低的一个峰（往往是幅度上最高的），就是原信号频率。 傅里叶变换把信号由时域转为频域，因此把不同频率的信号在时域上拼接起来进行傅里叶变换是没有意义的——实际情况下，我...展开
您对于傅里叶变换恐怕并不十分理解
傅里叶变换的实质是将一个信号分离为无穷多多正弦/复指数信号的加成，也就是说，把信号变成正弦信号相加的形式——既然是无穷多个信号相加，那对于非周期信号来说，每个信号的加权应该都是零——但有密度上的差别，你可以对比概率论中的概率密度来思考一下——落到每一个点的概率都是无限小，但这些无限小是有差别的
所以，傅里叶变换之后，横坐标即为分离出的正弦信号的频率，纵坐标对应的是加权密度
对于周期信号来说，因为确实可以提取出某些频率的正弦波成分，所以其加权不为零——在幅度谱上，表现为无限大——但这些无限大显然是有区别的，所以我们用冲激函数表示
已经说过，傅里叶变换是把各种形式的信号用正弦信号表示，因此非正弦信号进行傅里叶变换，会得到与原信号频率不同的成分——都是原信号频率的整数倍。这些高频信号是用来修饰频率与原信号相同的正弦信号，使之趋近于原信号的。所以说，频谱上频率最低的一个峰（往往是幅度上最高的），就是原信号频率。
傅里叶变换把信号由时域转为频域，因此把不同频率的信号在时域上拼接起来进行傅里叶变换是没有意义的——实际情况下，我们隔一段时间采集一次信号进行变换，才能体现出信号在频域上随时间的变化。
我的语言可能比较晦涩，但我已尽我所能向你讲述我的一点理解——真心希望能对你有用。我已经很久没在知道上回答过问题了，之所以回答这个问题，是因为我本人在学习傅里叶变换及拉普拉斯变换的过程中着实受益匪浅——它们几乎改变了我对世界的认识。傅里叶变换值得你......余下全文>>
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