信号与系统考研复试问题有哪些？下面是高顿小编整理的有关信号与系统考研复试部分知识点的内容，希望能给大家带来参考。
一、线性系统、时不变系统
线性系统就是同时满足齐次性和可加性的系统。时不变系统的系统参数不会随着时间的变化而变化。
二、卷积的公式和原理
它的形式上是将两个函数做时域上的变换，并求他们的积分，它的实际应用非常多，傅里叶变化、拉普拉斯变换、s域变换均涉及到了卷积的使用。而且在进行计算机视觉图像处理领域中，图像与滤波器的卷积操作也应用广泛。
从“积”的过程可以看到，我们得到的叠加值，是个全局的概念。以信号分析为例，卷积的结果是不仅跟当前时刻输入信号的响应值有关，也跟过去所有时刻输入信号的响应都有关系，考虑了对过去的所有输入的效果的累积。在图像处理的中，卷积处理的结果，其实就是把每个像素周边的，甚至是整个图像的像素都考虑进来，对当前像素进行某种加权处理。所以说，“积”是全局概念，或者说是一种“混合”，把两个函数在时间或者空间上进行混合。
那为什么要进行“卷”？直接相乘不好吗？我的理解，进行“卷”（翻转）的目的其实是施加一种约束，它指定了在“积”的时候以什么为参照。在信号分析的场景，它指定了在哪个特定时间点的前后进行“积”，在空间分析的场景，它指定了在哪个位置的周边进行累积处理。
三、连续系统和离散系统之间有什么差别和联系？
连续系统可以用微分方程表示，离散系统可以用差分方程表示，卷积操作在两种系统中都有重要的地位。离散系统也有零输入和零状态相应这两种。
四、如何理解傅里叶变换的意义？
从现代数学的眼光来看，傅里叶变换是一种特殊的积分变换。它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。、
傅里叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅里叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。
五、z变换的意义是什么？
在LTI离散系统中，z变换的作用类似于连续系统中的拉普拉斯变换，他将描述系统的差分方程变换为代数方程，而且代数方程已经包含了系统的初始状态，从而能求得系统的零输入响应和零状态响应。
Z变换可以说是针对离散信号和系统的拉普拉斯变换，由此我们就很容易理解Z变换的重要性，也很容易理解Z变换和傅里叶变换之间的关系。Z变换中的Z平面与拉普拉斯中的S平面存在映射的关系，z=exp(Ts)。在Z变换中，单位圆上的结果即对应离散时间傅里叶变换的结果。
六、傅里叶有什么性质？
线性、奇偶性都可以推出来、实部虚部与共轭对称共轭反对称之间的转换关系。时移特性、尺度变化、频移特性。
七、什么是无失真传播？
无失真传播就是指系统的输出信号和输入信号相比仅仅只有幅度大小和出现时间先后的不同，并没有波形上的变化。
八、奇函数、偶函数、奇谐函数、全波整流和半波整流它们的傅里叶变换都是什么样的形式？
奇函数的傅里叶变换只有奇次分量、偶函数的只有偶次分量、奇谐函数只含有奇次谐波分量不含有偶次。
九、相关函数
相关函数和卷积的计算方法类似，但是作用不同，相关操作更加在意信号之间的相似程度，是鉴别信号的用力工具，通信中同步信号的识别等等：巴克码的相关性质。
十、FS、FT有什么区别和联系？
FS就是傅里叶级数，它是针对周期函数的傅里叶变换提出来的，认为周期函数可以由多个三角函数加直流分量的形式表示出来，他的频域值是离散的，
FT就是传统的傅里叶变换，它是针对连续的非周期信号提出来的，可以将它看作是一个周期无限的大的函数的傅里叶变换，又因为周期无限大，其频域中相邻谱线的间隔会变的无穷小，体现在图表上：他的频域也是连续的。
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