
- •1. Роль и место цос и в современной радиоэлектронике. Преимущества и эффективность цос. Последовательность операций цос.
- •2. Дискретные линейные системы. Представление дискретных последова-тельностей. Нормированное время.
- •3.Дискретизация и квантование сигналов. Способы отсчета значений сигнала. Нормированная частота.
- •4. Теорема дискретизации Найквиста-Котельникова. Выбор интервала дискретизации для нестационарных процессов.
- •5. Дискретные системы. Примеры: идеальная система задержки; система без запоминания.
- •6. Дискретные линейные стационарные системы. Примеры: сумматор, система с запоминанием.
- •7. Дискретные линейные системы с постоянными параметрами. Уравнение циклической свертки.
- •9. Линейные разностные уравнения с постоянными параметрами. Пример.
- •10. Рекурсивные линейные дискретные системы. Пример. Схема.
- •11. Нерекурсивные линейные дискретные системы. Пример. Схема.
- •12. Представление дискретных систем и сигналов в частотной области. Комплексная частотная характеристика дискретных систем. Пример.
- •13. Представление кчх дискретных систем в алгебраической и в показательной форме. Расчет кчх. Пример.
- •14. Импульсная характеристика дискретных систем. Импульсная характеристика рекурсивной линейной дискретной системы. Пример.
- •15. Свойства преобразования Фурье. Теорема о периодической свертке
- •16. Расчет комплексной частотной характеристики рекурсивной системы. Пример.
- •17. Дискретизированное по времени преобразование Фурье.
- •18. Выбор подходящего класса дискретных фильтров. Сравнение бих и ких-фильтров.
- •19. Идеальные частотно-избирательные фильтры. Спецификация требований фильтра. Преимущества цф. Формула
- •20. Дискретный фильтр с конечной импульсной характеристикой. Вычисление коэффициентов ких-фильтра.
- •21. Метод весовых функций. Расчет частотной характеристики прямоугольного окна. Эффект Гиббса.
- •23. Структурная схема ких-фильтра.
- •24. Импульсная характеристика идеального фнч.
- •25. Дискретные экспоненциальные функции. Свойства функций дэф
- •26. Метод окон. Стандартные весовые функции (окна). Пример вычисления коэффициентов импульсной характеристики ких – фильтра нч.
- •27. Дискретное преобразование Фурье. Свойства дпф. Теорема о корреляции.
- •28. Соотношения двойственности преобразования Фурье.
- •29. Дпф. Свойства. Инвариантность дпф относительно сдвига по времени и частоте.
- •30.38 Вычислительнаясложностьдискретныхпреобразований: дпф, дпх, дпу-a, дкп.
- •31. Алгоритм быстрого преобразования Фурье. Алгоритм разделения входной последовательности на части. Посмотреть48
- •32. Дискретное преобразование Уолша-Адамара. Свойства.
- •33.Ортогональные преобразования. Базисные функции ядра унітарного преобразования Хартли
- •34.Цифровая корреляционная функция. Корреляционное декодирование кодових последовательностей. Пример.
- •36. Дисперсионная фильтрация сигналов и изображений. Пример.
- •37. Вычисление циклической дискретной автосвертки последовательности с помощью дпф.
- •30.38. Вычисление двумерных преобразований. Вычислительная сложность двумерных преобразований. Пример.
- •39.Фурье-образ прямоугольного окна. Пример.
- •41. Устойчивость линейных дискретных систем.
- •43. Дискретное преобразование Фурье. Свойства. Симметричность дпф. Теорема о свертке.
- •44. Сжатие изображений. Статистические характеристики изображений.
- •45. Пороговая фильтрация коэффициентов преобразования Уолша-Адамара. Пример.
- •46. Описание границ объектов на изображениях посредством преобразований. Пример.
- •47. Оценка вычислительной сложности бпф. Выигрыш в вычислительной сложности бпф.
- •48. Структурная схема процессора для вычисления n-мерного сигнала. Пример бпф с прореживанием по времени
- •49. Дисперсионный принцип фильтрации трансформант. Пример.
- •50.Алгоритс бпф с прореживанием по времени.
- •51. Вычисление двумерной функции распределения трансформант.
- •52. Компрессия изображений посредством дкп. Пример.
1. Роль и место цос и в современной радиоэлектронике. Преимущества и эффективность цос. Последовательность операций цос.
Новые технологии ЦОС, возникшие на стыке электросвязи и компьютерной техники, становятся основой современных локальных и глобальных коммуникационных систем. ЦОС используется при обработке (кодировании) различного рода сигналов, будь то звук или видео, то есть играет важную роль во всём, что нас окружает: интернет, телевидение, сотовая связь, радио и т.д.
Основные этапы цифровой обработки:
Преобразование непрерывного или аналогово сигнала в последовательность чисел;
Преобразование полученной последовательности в другую числовую последовательность;
Преобразование другой числовой последовательности в непрерывный сигнал.
Преимущества и эффективность ЦОС.
- большая гибкость (или многофункциональность): систему ЦОС (или процессор) можно использовать для выполнения различных функций без изменения аппаратной части; это осуществляется просто путем изменения программы, это главное преимущество ЦОС;
- мультиплексирование, т.е. возможность обработки сигналов от многих источников, если это позволяет производительность процессора;
- возможность реализации практически любых преобразований, в том числе и таких, которые просто невозможны при аналоговой обработке сигналов; снимаються любые ограничения на обработку, свойственные аналоговой технике; обеспечивается реализация любых формально описываемых преобразований.
операций ЦОС.
Несмотря на бесконечные возможности ЦОС, все системы цифровой обработки построены на небольшом числе операций, из которых строятся алгоритмы любой сложности. Эти операции называются базовыми или ключевыми. Для выполнения их требуется только четыре арифметических действия: умножение, сложение, вычитание и сдвиг. Ключевых операций всего 5:
- свертка,
- корреляция,
- фильтрация,
- дискретные частотные преобразования,
- модуляция.
Последовательность операций ЦОС.
2. Дискретные линейные системы. Представление дискретных последова-тельностей. Нормированное время.
Линейной импульсной системой называется такая система автоматического управления, которая кроме звеньев, описываемых линейными дифференциальными уравнениями, содержит импульсный элемент, преобразующий непрерывное входное воздействие в последовательность импульсов (рис, 14.1, а).
В общем случае можно изобразить обобщенную структурную схему импульсной системы так, как показано на рис. 14.1,6, где все непрерывные звенья сведены в один блок — непрерывную часть системы 114, Последняя может иметь какую угодно структуру (любой сложности, с обратными связями и т. п.).
Импульсный элемент может представлять собой самостоятельное функциональное устройство (см., например, рис. 1.25) или являться составной частью цифро-аналоговых преобразователей, входящих в систему управления с цифровыми управляющими машинами (ЦВМ). Более подробно системы с ЦВМ будут рассмотрены ниже.
Чаще всего эти моменты времени равноотстоящие,
— период дискретности. В результате импульсной модуляции изменяется какой-либо параметр импульса (амплитуда, ширина). Форма импульсов может быть любой (прямоугольной, трапецеидальной и т.п.), но обычно используются импульсы прямоугольной формы.
Таким образом, номер отсчёта n представляет собой нормированное время.
Переход к нормированному времени позволяет рассматривать дискретный сигнал как функцию целочисленной переменной n. В дальнейшем описания дискретного сигнала в виде x(nT) и x(n) будем считать равнозначными, т.е. x(nT) = x(n).
При изучении цифровых цепей в качестве испытательных воздействий применяются следующие типовые дискретные сигналы:
а) цифровой единичный импульс, описываемый соотношением
u0(n)=1 при n=0, u0(n)=0 при n≠0, (1.3)
аа) задержанный цифровой единичный импульс, описываемый соотношением
u0(n-n0)=1 при n=0, u0(n-n0)=0 при n≠0, (1.4)
б) цифровой единичный скачок, описываемый соотношением
u1(n)=1 при n≥0, u1(n)=0 при n<0,
бб) задержанный цифровой единичный скачок, описываемый соотношением
u1(n-n0)=1 при n≥n0, u1(n-n0)=0 при n< n0,
в) дискретная экспонента, описываемая соотношением
x(n)=аn при n≥0, x(n)=0 при n<0,
г) дискретная косинусоида (синусоида) (рис. 1.5), описываемая соотношением
,