二维傅里叶变换的可分离性有什么实际意义

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。

《信号与系统》孙国霞课后答案

内容不一样的，都需要弄傅里叶变换，拉普拉斯变换等知识。前面学的好的话可以为后面有不少的帮助。信号分析与处理更偏向于系统的信号分析处理

对于考研来说，数电模电和信号与系统哪个难啊？

对于考研来说，数电模电相比于信号与系统可能难度系数稍低些，因为信号与系统学习难度大，很多大学都是大二才上的课，而数电模电作为基础课程，学习难度小，都是在大一就学习了。
考研，即参加硕士研究生入学考试。其英文表述是“Take part in the entrance exams for postgraduate schools”。考研首先要符合国家标准，其次按照程序：与学校联系、先期准备、报名、初试、调剂、复试、复试调剂、录取等方面依次进行。

【数字信号处理】同相分量，正交分量是什么？

【窄带高斯噪声】
设系统的带宽为Δf ，中心频率为fc ，当Δf<<fc 时称该系统为窄带系统。当高斯白噪声通过窄带系统时，其输出噪声只能集中在中心频率fc 附近的带宽 之内，称这种噪声为窄带高斯噪声。
【同相分量和正交分量】
首先你应该知道sin信号和cos信号是正交的，然后，
将窄带高斯噪声表达为cos分量和sin分量相加的形式(教科书上一般都有公式，就不列举了)，其中cos是同相，sin是正交.所谓同相，意思是说会叠加增大功率；所谓正交，是说该分量在我的方向上投影为0,不增加功率也不会造成干扰。
【平稳窄带高斯噪声】
由于高斯白噪声是平稳的，则高斯窄带噪声 和其同相分量 和正交分量 也是平稳的.
【噪声为什么也有同相和正交之分】
纯粹随机的高斯白噪声n(t)本来没有同相和正交之分，但是它经过一个窄带系统之后，等于给它加上了一个载波信号，变成了n(t)cos(w t +φ(t))，这样就可以分解为正弦+余弦的形式。