跳转至

信号与系统

传感器产生信号,算法处理信号,电机和机器人本体构成系统。信号与系统研究的,就是信息怎样随时间变化,以及一个装置怎样改变这些信息。


为什么机器人学习者需要它

机器人中的很多问题,表面上属于不同方向,底层却使用同一套语言:

  • IMU 的角速度为什么需要低通滤波?
  • 编码器从每秒脉冲数怎样变成转速?
  • 控制指令延迟 20 ms,为什么可能使机械臂振荡?
  • ADC 采样频率太低,为什么会“看到”一个并不存在的低频信号?
  • 电机模型为什么能写成传递函数?极点又代表什么?

这套笔记会从时域出发,逐步建立频域和复频域工具。重点不是背变换表,而是形成下面这条思考链:

flowchart LR
    A[现实中的物理量] --> B[表示成信号]
    B --> C[建立系统模型]
    C --> D[利用 LTI 性质]
    D --> E[时域:卷积]
    D --> F[频域:傅里叶]
    D --> G[复频域:拉普拉斯 / Z]
    E --> H[预测输出]
    F --> H
    G --> H
    H --> I[滤波、采样与控制]

学习路线

顺序 章节 学完应能回答
1 信号的表示与基本运算 连续/离散、周期/非周期、能量/功率信号有什么区别?怎样平移、翻转和缩放信号?
2 系统与 LTI 系统 怎样判断线性、时不变、因果、稳定和有无记忆?为什么 LTI 系统特别重要?
3 冲激响应与卷积 为什么一个冲激响应就能描述整个 LTI 系统?卷积怎样一步步算?
4 傅里叶分析与频率响应 一个信号包含哪些频率?系统会怎样改变各频率的幅值和相位?
5 拉普拉斯变换与传递函数 傅里叶变换不存在时怎么办?极点、零点、收敛域和稳定性是什么关系?
6 采样、混叠与重建 连续信号如何安全地变成数字信号?采样率和抗混叠滤波器怎样选?
7 Z 变换与离散系统 怎样分析差分方程、数字滤波器和离散系统的稳定性?
8 总复习与练习 应该选择哪一种工具?怎样分析编码器测速与 16 通道肌电手环?

建议顺序

第一次学习请按 1 → 8 阅读。不要在卷积还不熟时直接背变换性质;后面的变换,本质上都是为了把难算的卷积变成容易算的乘法。


一张总地图

连续时间与离散时间

对象 连续时间系统 离散时间系统
信号 \(x(t)\),任意实数时刻有定义 \(x[n]\),只在整数序号有定义
基本模型 微分方程 差分方程
单位冲激 \(\delta(t)\) \(\delta[n]\)
时域运算 卷积积分 卷积求和
频域工具 傅里叶级数、傅里叶变换 DTFS、DTFT
复频域工具 拉普拉斯变换 Z 变换

四种最重要的观察方式

观察方式 主要问题 典型工具
时域 此刻的输出是多少?瞬态怎样变化? 微分/差分方程、卷积
频域 信号含有哪些频率?系统保留或削弱哪些频率? 傅里叶变换、频率响应
\(s\) 域 连续系统是否稳定?初始状态和暂态怎样变化? 拉普拉斯变换、传递函数
\(z\) 域 离散系统是否稳定?数字滤波器怎样实现? Z 变换、系统函数

先建立一个直觉

时域像看一段音乐的波形,频域像看低音、中音和高音各有多强。它们描述的是同一个信号,只是观察角度不同。


贯穿全篇的例子:编码器测速

假设编码器每隔 \(T_s=0.01\ \mathrm{s}\) 给出一次角度 \(\theta[n]\):

  1. \(\theta[n]\) 是离散时间信号;
  2. 用 \(\bigl(\theta[n]-\theta[n-1]\bigr)/T_s\) 得到速度,这是一个离散系统;
  3. 差分会放大高频测量噪声,因此通常还要低通滤波;
  4. 低通滤波会带来相位滞后,进而影响闭环控制;
  5. 采样率不足还会造成混叠,此时数字滤波已经无法恢复原信号。

后续每一种工具,都会帮助我们理解这条处理链的一部分。


推荐的学习方法

  1. 看到公式时,先确认信号是 \(x(t)\) 还是 \(x[n]\)。
  2. 每学一个系统性质,自己尝试构造一个满足和一个不满足的例子。
  3. 卷积至少手算一次矩形脉冲和一次短序列。
  4. 变换公式不必一次背完,但要理解“时域卷积 ↔ 变换域相乘”。
  5. 每章完成末尾自测;能用自己的话解释答案,才算真正理解。

下一步:信号的表示与基本运算。