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我们上节课学习了
如果$L$与$M$都是线性的,有
$w=MLv$
在连续无限维空间中
$\begin{align*}
MLv
&=M\left( \int_{-\infty}^{\infty}k(x,y)v(y)dy \right )\\
&\approx M\left( \sum_{i=-\infty}^{\infty}k(x,y_i)v(y_i)\Delta y_i \right )\\
&=\sum_{-\infty}^{\infty}M\left( k(x,y_i)v(y_i)\Delta y_i \right )\\
&=\sum_{-\infty}^{\infty}M_x \left( k(x,y_i)v(y_i)\Delta y_i \right ) \qquad M\ deal\ with\ the\ function\ that\ Lv\ ouput\ based\ on\ x \\
&\approx \int_{-\infty}^{\infty}M_x(k(x,y))v(y)dy
\end{align*}$
上述关于级联的讨论是为了引出下面的这个结论:
任何线性系统都由对核(函数)的积分得到,核(函数)就是该线性系统对脉冲函数的响应。(Any linear system is given by integration against a kernel (impulse response).)
推导过程如下:
$\begin{align*}
v(x)
&=(\delta * v)(x)\\
&=\int_{-\infty}^{\infty}\delta(x-y)v(y)dy \qquad(\delta\ shift\ property)
\end{align*}$
那么线性系统有如下表示
$\begin{align*}
Lv(x)
&=L\left( \int_{-\infty}^{\infty}\delta(x-y)v(y)dy \right )\\
&=\int_{-\infty}^{\infty}L_x\delta(x-y)v(y)dy
\end{align*}$
令$h(x,y) = L_x\delta(x-y)$,则有,
$\displaystyle{ Lv(x) = \int_{-\infty}^{\infty}h(x,y)v(y)dy }$
其中$k(x,y)$是该线性系统的核函数,它由$L_x\delta(x-y)$得到。
脉冲响应的定义如下
如果$L$是广义函数(分布)的一个线性算符,即$L$在符合叠加性原则的基础上将一个广义函数变换为另一个广义函数,那么就会存在唯一的核$k$,使得$Lv = <k,v>$
当输入脉冲函数$\delta(x-y)$,傅里叶变换会输出
$h(x,y) = \mathcal{F}(\delta(x-y)) = e^{-2\pi ixy}$
另外,傅里叶变换的公式如下
$\mathcal{F}f(x) = \displaystyle{ \int_{-\infty}^{\infty}e^{-2\pi ixy}f(y)dy }$
它的核函数为
$k(x,y) = e^{-2\pi ixy}$
我们注意到,核函数与脉冲响应式一样的,其中有如下关系:
在连续无限维的线性系统中,脉冲响应是线性系统对输入脉冲$\delta(x-y)$的响应。在离散有限维线性系统也同样是对输入脉冲序列的响应,用矩阵乘法的表达如下:
$A\cdot \left[ \underline{\delta}_0,\underline{\delta}_1,\underline{\delta}_2,...,\underline{\delta}_{n-1} \right]
=A\cdot\begin{bmatrix}
1 &0 &0 &... &0 \\
0 &1 &0 &... &0 \\
0 &0 &1 &... &0 \\
\vdots &\vdots &\vdots &... &\vdots \\
0 &0 &0 &... &1
\end{bmatrix}=A$
开关
$Lv = \Pi v$
它的脉冲响应为
$h(x,y) = L\delta(x-y) = \Pi(x)\delta(x-y) = \Pi(y)\delta(x-y) \qquad(\delta\ sampling\ property)$
对脉冲响应与输入函数乘积的积分会得到开关的线性算符
$\begin{align*}
\int_{-\infty}^{\infty}h(x,y)v(y)dy
&=\int_{-\infty}^{\infty}\Pi(y)\delta(x-y)v(y)dy\\
&=\int_{-\infty}^{\infty}\delta(x-y)\left( \Pi(y)v(y) \right )dy\\
&=\left(\delta * (\Pi v) \right )(x) \qquad (\delta\ shift\ property)\\
&=\Pi(x)v(x)
\end{align*}$
这个结果证明了前面的结论是正确的
引入时移符号$\tau$
$\tau_a v(x) = v(x-a)$。
假设有用卷积表达的线性系统如下
$Lv = h*v$
如果我们对输入$v$进行延时$a$
$\begin{align*}
L\tau_a v(x)
&= (h*\tau_av)(x)\\
&= \int_{-\infty}^{\infty}h(x-y)v(y-a)dy \\
&= \int_{-\infty}^{\infty}h(x-z-a)v(z)dz \qquad (letting\ z=y-a) \\
&= \int_{-\infty}^{\infty}\left(h(x-z)*\delta(x-a) \right )v(z)dz \qquad (\delta\ shift\ property)\\
&= \left(\int_{-\infty}^{\infty}h(x-z)v(z)dz \right )*\delta(x-a)\\
&= (h*v)(x-a)\\
&= \tau_a(h*v)(x)\\
&= \tau_aLv(x)
\end{align*}$
结果显示该线性系统输出的延时与输入的延时同为$a$,这被称为线性时不变系统。
结论是:
反过来也是成立的:
证明过程如下:
任何连续无限维线性系统都有如下表示
$Lv = \displaystyle{ \int_{-\infty}^{\infty}L_x\delta(x-y)v(y)dy }$
我们令$h(x) = L_x\delta(x)$,就是线性系统对$\delta_0$进行脉冲响应。则有
$L_x\delta(x-y) = L_x(\tau_y\delta(x))$
如果$L$是时不变的,则输出与输入会有同一延时
$L_x\delta(x-y) = L_x(\tau_y\delta(x)) = \tau_y(L_x\delta(x)) = \tau_yh(x) = h(x-y)$
即
$Lv = \displaystyle{ \int_{-\infty}^{\infty}h(x-y)v(y)dy }$
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原文地址:http://www.cnblogs.com/TaigaCon/p/5138144.html