- •Значение обработки экспериментальных данных.
- •2. Случайные последовательности. Общие определения.
- •Структура автоматизированных систем сбора и обработки информации
- •2. Корреляционные функции сп. Свойства.
- •1Аппроксимация сигналов и критерий приближения
- •Оценивание параметров распределения генеральной совокупности методом максимального правдоподобия.
- •1Аппроксимация сигналов системами ортогональных функций
- •2Типовые числовые последовательности
- •1Ряд Фурье. Три формы.
- •2Цифровые лив-системы. Импульсная характеристика. Свёртка числовых последовательностей.
- •1Оценивание распределения параметров генеральной совокупности методом квантилей
- •2Устойчивость и физическая реализуемость цифровых лив-систем.
- •1Спектр типовых импульсных сигналов
- •2Линейные разностные уравнения с постоянными коэффициентами.
- •1Теорема о спектрах. Преобразование спектров в линейных цепях.
- •2Структура цифровых бих и ких фильтров.
- •1Аппроксимация сигналов с ограниченным спектром рядом Котельникова. Теорема Котельникова.
- •2Представление цифровых сигналов и систем в частотной области. Частотная характеристика.
- •1Эффект наложения спектров. Частота Найквиста
- •2 Прямое z-преобразование
- •1Обратное z-преобразование
- •1 Распределения, связанные с нормальным
- •2 Круговой сдвиг последовательности. Круговая свёртка
- •1 Вычисление линейной свёртки с помощью дпф
- •2 Прямой синтез цифровых бих-фильтров
- •1 Преобразование Фурье последовательности конечной длительности. Свойства дпф
- •2 Понятие стационарности и эргодичности случайных процессов.
- •1 Ряд Фурье.
- •2 Оценивание параметров распределения генеральной совокупности методом моментов.
- •1. Задание требований к цф в частотной области
- •2. Прямой синтез цифровых бих-фильтров.
- •1. Расчёт ких-фильтров с использованием окон.
- •2 Спектры непериодических сигналов. Интеграл Фурье.
- •1. Передаточная функция цифровых лив систем
- •2. Круговой сдвиг последовательности. Круговая свёртка
- •2. Вычисление линейной свёртки с помощью дпф
- •1. Представление цифровых сигналов и систем в частотной области. Частотная характеристика
- •1Передаточная функция цифровых лив систем
- •2Расчёт ких-фильтров при использовании окон
- •1Аппроксимация сигналов и критерий приближения
- •2Синтез цифровых ких фильтров методом частотной выборки
- •1. Прямой синтез цифровых ких-фильтров
- •2. Выборочный метод в статистическом анализе
2Структура цифровых бих и ких фильтров.
Разностные уравнения цифровых фильтров в виде:
|
(1) |
где
-
отсчеты на выходе фильтра,
-
входные отсчеты,
и
-
коэффициенты числителя и знаменателя
передаточной характеристики фильтра
соответственно. Также мы говорили о
том, что если все коэффициенты
кроме
равны
нулю, то такой фильтр называется
КИХ-фильтром, а если хотя бы один
коэффициент
помимо
отличен
от нуля, то такой фильтр называется
БИХ-фильтр.
Важно обеспечить:
Линейность фазовой характеристики фильтра.
Физическую реализуемость.
Устойчивость
КИХ-фильтры удовлетворяют этим трем условиям автоматически. БИХ фильтры неустойчивы.
Структурная схема КИХ-фильтра
Разностное уравнение КИХ фильтра не содержит рекурсивной части:
|
(2) |
Выражение (2)
получается из выражения (1) при
и
.
Структурная схема нерекурсивного КИХ-фильтра показана на рисунке 2.
Рисунок
2: Структурная схема нерекурсивного
КИХ-фильтра
КИХ фильтр порядка
содержит
линий
задержки и
коэффициент.
Если коэффициент
,
то получим КИХ фильтр порядка
у
которого умножение на
будет
тривиальным. Импульсная характеристика
КИХ-фильтра всегда конечна и полностью
совпадает с коэффициентами фильтра.
Структурные схемы БИХ-фильтра. Прямая и каноническая формы БИХ-фильтра
При построении БИХ-фильтра перепишем уравнение (1) к виду:
|
(3) |
В выражении (3)
можно выделить нерекурсивную составляющую
и
рекурсивную
.
Тогда БИХ-фильтр можно представить как
сумму нерекурсивной и рекурсивной
составляющих, как это показано на рисунке
3.
Рисунок
3: Прямая форма БИХ-фильтра
Такое представление
БИХ-фильтра называют прямой формой
реализации. Обратим внимание, что
количество линий задержек БИХ-фильтра
равно
,
что больше чем количество линий задержек
КИХ-фильтра того же порядка (напомним,
что порядок БИХ-фильтра равен максимальной
степени полинома числителя или знаменателя
передаточной характеристики фильтра).
При этом также обратим внимание, что
БИХ фильтр представляет собой каскадное
соединение нерекурсивной и рекурсивной
частей, которые можно поменять местами.
Тогда получим структуру, показанную на
рисунке 4.
Рисунок
4: Перестановка нерекурсивной и рекурсивной
составляющих БИХ-фильтра
Объединив линии задержки в структуре, показанной на рисунке 4, получим каноническую форму БИХ-фильтра, представленную на рисунке 5.
Рисунок
5: Каноническая форма БИХ-фильтра
В канонической форме БИХ-фильтра количество линий задержек всегда равно порядку фильтра.
Билет 9.
1Аппроксимация сигналов с ограниченным спектром рядом Котельникова. Теорема Котельникова.
Постановка задачи:
Пусть задан сигнал x(t):
Теорема
Котельникова: Любой сигнал x(t)
состоящий из частот от о до fв
можно представить с любой точностью
при помощи чисел следующих друг за
другом через
секунд.
Сигнал с непрерывным
ограниченным спектром
полностью определяется дискретными
значениями, взятыми через интервал
.
Доказательство сводится к разложению сигнала в ряд специального вида (в Ряд Котельникова):
Представим сигнал x(t) интегралом Фурье:
(1)
Представим
рядом
Фурье:
(2)
(3)
Подставим выражение (2) в выражение (1):
(4)
Формулу (1) запишем в виде:
(5)
Сравним выражения
(5) и (3), принимая во внимание, что
.
Поделим выражение (3) на (5):
Тогда выражение (4) примет вид:
1)
2) Поменяем знак индекса:
-
представление сигнала рядом Котельникова.
Обозначим
-
функция отсчетов.
Сигнал x(t)
представленный по заданной системе
базисных функций
полностью
определяются совокупностью коэффициентов
выступают отсчеты сигнала, следующих
через
секунд,
т.е. сигнал полностью определяется этими
отсчетами. Этим теорема доказана.
Свойства функции отсчетов:
Система ортогональна на интервале
.
Все реальные сигналы имеют бесконечный спектр.
Замечания по теореме Котельникова:
Теорема дает строгое обоснование возможности восстановления сигнала по дискретным отсчетам.
Для восстановления сигнала необходим идеальный фильтр.
Сигнал должен иметь непрерывный спектр, при дискретном спектре справедливость теоремы нарушается.
