- •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.
16. Расчет комплексной частотной характеристики рекурсивной системы. Пример.
Частотной
характеристикой дискретного фильтра
называется отношение
(8.36).
частотная
характеристика совпадает с передаточной
функцией на единичной окружности
z-плоскости, т.е. при . Поэтому для
рекурсивного фильтра получим
(8.37),
В
общем случае H(ejwT) – комплексная функция,
которая может быть записана в виде
(8.39),
где
A(w) – модуль частотной характеристики
– амплитудно-частотная характеристика
(АЧХ), j(w) – аргумент частотной характеристики
– фазочастотная характеристика (ФЧХ),
R(w)=A(w)cosj(w), J(w)=A(w)sinj(w) – вещественная и
мнимая части частотной характеристики.
Производная от ФЧХ
(8.40)
называется групповым временем замедления (ГВЗ).
Из теории дискретных систем вытекают ряд важных свойств частотных характеристик линейных дискретных фильтров.
1.Все частотные характеристики дискретных фильтров являются непрерывными периодическими функциями частоты с периодом wd=2p/T.
2.Для вещественных фильтров, т.е. фильтров, передаточные функции которых имеют только вещественные коэффициенты, АЧХ A(w) и ГВЗ t(w) представляют собой четные функции частоты, а ФЧХ j(w) – нечетную функцию частоты.
Из
этого следует, что требования к частотным
характеристикам достаточно задавать
лишь на интервале полупериода
.
17. Дискретизированное по времени преобразование Фурье.
Спектральную плотность, или спектральную функцию, дискретного сигнала, называемую для упрощения спектром, можно найти, дискретизировав по времени преобразование Фурье соответствующего ему аналогового
сигнала.
Заменив t на nТд, интеграл на сумму и dtна
Тд, получим
18. Выбор подходящего класса дискретных фильтров. Сравнение бих и ких-фильтров.
Рекурсивные и не рекурсивные линейно дискретные системы относятся к классу БИХ(рекурсивный) и КИХ(нерекурсвный) фильтров.Уравнения выхода фильтров
Для бих
Для ких
Фильтр каждого типа можно представить через коэффициент его импульсной хар-ки h(n)
H(n) определяется коэффициентом Bi для ких фильтров. Для БИФ через коэффициенты Bi и ak Для вычисления импульсной хар-ки КИХ фильтра потребуется определить время для вычисления всех коэфф h(n.) Для БИХ нужно затратить время так как значение H(n) зависит от bi и ak. Отличие БИХ от КИх в то что у БИХ фильтра есть обратная связь.
Поскольку проектирование цифровых фильтров основано на компромиссах для обеспечения желательной характеристики фильтра, результаты сравнения КИХ - и БИХ-фильтров могут помочь произвести отбор соответствующего проекта фильтра для его специфического применения. БИХ-фильтры могут обеспечить тот же самый уровень ослабления, что и КИХ-фильтры, но с гораздо меньшим числом коэффициентов. Поэтому БИХ - фильтр может обеспечить фильтрацию значительно быстрее и эффективнее, чем КИХ-фильтр.Можно проектировать КИХ-фильтры так, чтобы обеспечить линейность ФЧХ. В то же время БИХ-фильтры обеспечивают нелинейную ФЧХ. КИХ-филь - тры возможно использовать тогда, когда требуются линейные ФЧХ. Можно применять БИХ-фильтры тогда, когда не требуется информация об ФЧХ, таких, например, как формирование сигнала для контроля и управления объектом.
Преимущества КИХ фильтров:
1. могут иметь линейную ФЧХ. 2. реализованные по нерекурсивному алгоритму всегда устойчивы. 3. реализованных по нерекурсивному алгоритму шумы квантования можно сделать приемлемо малыми. 4быть реализованы по рекурсивному алгоритму, если это необходимо.
Недостатки КИХ фильтров:
1.Длительность импульсной характеристики КИХ фильтра, несмотря на то, что она конечна, может оказаться достаточно большой для достижения резкого спада частотной характеристики на границе зоны пропускания. 2. Разработка КИХ фильтров более сложна чем разработка БИХ фильтров с аналогичными характеристиками.
Преимущества БИХ фильтров:
1. БИХ фильтры могут быть использованы для реализации цифровых аналогов классических видов аналоговых фильров, таких как фильтры Баттерворта, Чебышева и т.д.
2. При аналогичных характеристиках, БИХ фильтры имеют более простую реализацию по сравнению с КИХ фильтрами.
Недостатки БИХ фильтров:
1.БИХ фильтры более чувствительны к конечной разрядности вычислений, которая приводит у них к появлению колебаний т.н. «предельных циклов».
2.За исключением специального случая, когда все полюса передаточной функции лежат на единичной окружности z-плоскости, невозможно построить реализуемый стабильный БИХ фильтр, имеющий точно линейную ФЧХ.
