2025年信号技术测试题及答案.docVIP

2025年信号技术测试题及答案

本文借鉴了近年相关经典测试题创作而成，力求帮助考生深入理解测试题型，掌握答题技巧，提升应试能力。

---

2025年信号技术测试题及答案

一、单选题（每题2分，共20分）

1.在信号分析中，傅里叶变换的主要作用是？

A.对信号进行滤波

B.将信号从时域转换到频域

C.对信号进行放大

D.对信号进行调制

答案：B

解析：傅里叶变换的核心功能是将信号在时域中的表示转换为频域中的表示，从而揭示信号的频率成分。滤波、放大、调制等操作属于信号处理的具体应用，而傅里叶变换是其中的基础工具。

2.理想低通滤波器的单位冲击响应h(t)是？

A.线性函数

B.指数函数

C.正弦函数

D.Sinc函数

答案：D

解析：理想低通滤波器的单位冲击响应h(t)是时域中的Sinc函数（即sin(πt)/(πt)的抽样版），这是由傅里叶变换的对偶性质推导得出的。

3.奈奎斯特采样定理指出，为了避免混叠，采样频率必须至少是信号最高频率的？

A.1/2倍

B.2倍

C.1倍

D.4倍

答案：B

解析：奈奎斯特采样定理要求采样频率f_s至少为信号最高频率f_max的2倍，才能完全保留信号信息而不产生混叠。

4.信号x(t)的拉普拉斯变换X(s)存在的前提是？

A.x(t)必须是有界的

B.x(t)必须是单调的

C.x(t)必须满足绝对可积条件

D.x(t)必须在s平面上的某个区域内收敛

答案：D

解析：拉普拉斯变换的收敛性取决于s平面上的收敛域，只有当X(s)在s平面上的某个区域内收敛时，变换才存在。

5.离散时间信号x[n]的系统函数H(z)的极点决定了系统的？

A.频率响应

B.稳定性

C.阶数

D.零点

答案：B

解析：系统函数H(z)的极点位置直接关系到系统的稳定性。若极点位于单位圆内，系统稳定；若极点在单位圆外，系统不稳定。

6.已知信号x(t)=cos(2πt)，其傅里叶变换的频谱是？

A.离散谱

B.连续谱

C.零谱

D.带宽谱

答案：B

解析：余弦信号是周期信号，其傅里叶变换为离散谱；但若考虑单频信号（非周期），其傅里叶变换为δ函数的线性组合，属于连续谱。

7.在数字信号处理中，DFT（离散傅里叶变换）的主要应用是？

A.对连续信号进行滤波

B.对离散信号进行频谱分析

C.对模拟信号进行调制

D.对信号进行放大

答案：B

解析：DFT是数字信号处理的核心工具之一，用于将离散时间信号从时域转换到频域，便于进行频谱分析、滤波等操作。

8.信号x(t)通过线性时不变（LTI）系统后，输出信号的频谱是？

A.输入信号频谱的平移

B.输入信号频谱的缩放

C.输入信号频谱与系统频谱的卷积

D.输入信号频谱的相乘

答案：C

解析：根据傅里叶变换的卷积定理，LTI系统的输出信号频谱等于输入信号频谱与系统频谱的卷积。

9.信号的功率谱密度表示的是？

A.信号的瞬时功率

B.信号的能量分布

C.信号的功率随频率的分布

D.信号的平均功率

答案：C

解析：功率谱密度描述了信号功率在频域上的分布情况，单位为瓦特/赫兹（W/Hz）。

10.在通信系统中，信号调制的主要目的是？

A.提高信号传输速率

B.增加信号传输距离

C.实现信号的多路复用

D.防止信号失真

答案：C

解析：调制的主要目的是将基带信号加载到载波上，以便在信道中传输，并实现频谱资源的复用（如FDM、CDMA等）。

---

二、填空题（每题2分，共20分）

1.傅里叶变换将时域信号转换为______域信号。

答案：频域

2.奈奎斯特频率也称为______频率。

答案：折叠频率

3.拉普拉斯变换将时域信号转换为______域函数。

答案：复频域（s域）

4.离散时间傅里叶变换（DFT）的周期是______。

答案：2π

5.线性时不变（LTI）系统的单位冲击响应h(t)唯一决定了系统的______特性。

答案：卷积

6.信号通过理想低通滤波器后，其高频成分被______。

答案：抑制

7.功率信号是指______随时间趋于无穷的信号。

答案：总能量

8.信号x(t)的傅里叶变换X(jω)的实部表示______分量。

答案：余弦

9.在数字信号处理中，快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的______算法。

答案：DFT

10.信号调制的主要方式包括______、______和______。

答案：幅度调制（AM）、频率调制（FM）、相位调制（PM）

---

三、简答题（每题5分，共30分）

1.简述傅里叶变换的物理意义。

答案：傅里叶变换的核心思想是将信号在时域中的表示分解为不同频率正弦波的叠加。其物理意义在于揭示信号的频率成分及其强度，从而帮助我们理解信号的内在结构。例如，在通信系统中，傅里叶变换可以用来分析信号的带宽、噪声分布等；在图像处理中，可以用来进行图像滤波、特征提取等