Python

作为一名计算机/AI背景的学生，我们习惯了离散的数据（数组、张量），但物理世界是连续的。 最近开始系统性复习信号处理，我发现如果跳出死记硬背公式的怪圈，从物理直觉和工程实现的角度去理解，这些概念其实非常优美且实用。这是我的第一篇学习总结，涵盖了信号基础、系统特性（LTI）与冲激响应。 1. 核心概念：连接两个世界的桥梁连续 (CT) vs 离散 (DT)现实世界的声音、温度、电压是连续变化的（Continuous Time, CT），但在计算机中，我们只能存储离散的点（Discrete Time, DT）。 直觉理解：就像电影胶卷，虽然画面是跳跃的（一帧帧），但只要播放得够快，大脑就会把它补全为连续动作。 采样 (Sampling)：这就是把现实世界“数字化”的过程。 关键点：采样率决定了我们能保留多少原始信息（后续会学到奈奎斯特采样定理）。 冲激响应 (Impulse Response)这是一个让我产生顿悟的概念。 定义：如果你给系统一个无限短、无限强的脉冲（Unit Impulse，就像踢了系统一脚），系统后续产生的“回声”或“余震”，就是冲激响应...