1. Содержание ЦОС. Аналоговый, дискретный и цифровой сигналы.

2. Аппроксимация в процессе синтеза рекурсивных дискретных фильтров.

3. Преимущества и недостатки ЦОС. Области применения ЦОС.

4. Определение передаточной функции при синтезе дискретного рекурсивного фильтра.

5. Принципы дискретизации сигналов. Модель непрерывного сигнала.

6. Сравнение методов реализации дискретных фильтров. Пример дискретного фильтра первого порядка.

7. Предельная дискретизация сигналов с ограниченным спектром.

8. Эффекты квантования в цифровых фильтрах. Постановка задачи. Ошибки, вызываемые неточными значениями посто­янных параметров.

9. Квантование непрерывных сигналов. Преобразование сигналов в цифровую форму.

10. Пример дискретного фильтра второго порядка

11. Дискретное преобразование Фурье (ДПФ). Свойства ДПФ.

12. Эффекты квантования в цифровых фильтрах. Ошибки, вызываемые аналого-цифровым преобразованием.

13. Особенности практического использования ДПФ.

14. Анализ шумов в цифровом фильтре первого порядка.

15. Быстрое преобразование Фурье (БПФ).

16. Анализ шумов в цифровом резонаторе.

17. Разновидности БПФ.

18. Ошибки цифрового фильтра, вызванные квантованием произведений. Эффект "мёртвой" зоны.

19. Вычисление корреляционного интеграла на основе БПФ.

20. Цифровая обработка случайных сигналов. Оценка моментов.

21. Краткие сведения о функциях Уолша. Свойства функций Уолша.

22. Непараметрические методы оценки законов распределения.

23. Способы нумерации функций Уолша. Генерирование функций Уолша.

24. Параметрический метод оценки законов распределения. Аппроксимация экспериментальных распределений.

25. Дискретные функции Уолша. Свойства дискретных функций Уолша.

26. Цели и классификация методов цифрового спектрального анализа.

27. Линейные дискретные и цифровые фильтры. Краткие сведения о Z-преобразовании.

28. Оценка спектра мощности методом периодограмм.

29. Передаточные функции дискретных фильтров. Временные и частотные характеристики дискретных фильтров.

30. Сглаживание спектральных оценок. Основные свойства оконных функций.

31. Структурные схемы дискретных фильтров.

32. Линейные модели и расчёт спектральной плотности мощности.

33. Устойчивость дискретных фильтров.

34. Определение параметров АР-модели по известной автокорреляционной функции сигнала.

35. Кодирование чисел в цифровых фильтрах. Особенности проектирования цифровых фильтров.

36. Определение параметров АР-модели по анализируемым данным.

37. Разновидности нерекурсивных фильтров и требования к ним.

38. Цифровые синтезаторы частоты. Схема на основе ФАПЧ с ДПКД.

39. Основные этапы проектирования нерекурсивных фильтров.

40. Цифровой синтезатор частоты на основе цифро-аналогового фазовращателя.

1.Содержание цос. Аналоговый, дискретный и цифровой сигналы.

Сигнал определяется как функция, которая переносит информацию о состоянии или поведении физической системы. Сигнал принимает форму электрических колебаний, которые зависят от времени и от пространственных координат. Математически сигнал представляется в виде функции одной или нескольких переменных. Различают три вида сигналов: аналоговый, дискретный и цифровой.

А

Ya(t)

налоговый сигнал описывается непрерывной или кусочно–непрерывной функцией x_а(t) при этом независимая переменная и сама функция изменяются: t₁≤t≤t₂, x₁≤x_a≤x₂. И независимая переменная и функция могут принимать любое значение из интервала.

Ya(t)

Xa(t)

УАО

t

Если переменная t принимает дискретные значения, то сигнал называется дискретным.

t_к=k*∆t, k=0,1,2,…

X_д(t_k)=X_д(k*∆t)

∆t

Амплитуда отсчетов может быть тоже дискретной, т. е. принимать определенные уровни – кванты.

∆X

t

Каждый из уровней квантования представляется в виде двоичного кода. Цифровые отсчеты, представленные в виде кодов – это цифровой сигнал. Это изображение сигнала в виде цифр. Любая задача обработки сигналов – это извлечение и преобразование информации.

Успехи в развитие вычислительной техники и особенно появление микропроцессоров обусловили появление сложных алгоритмов обработки сигналов. Такие устройства работают не с реальным сигналом, а с его цифровым представлением. В общем виде процесс обработки такой:

Аналоговый сигнал x(t) в сложной форме поступает на электронный ключ, который из аналогового сигнала формирует последовательность дискретных отсчетов с шагом по времени t (дискретизация сигнала по времени). Сигнал на выходе электронного ключа имеет вид последовательности коротких импульсов, промодулированных по амплитуде входным сигналом. Каждый сформированный отсчет в схеме памяти вытягивается на весь ∆t, это необходимо для аналогового – цифрового преобразования (АЦП). На выходе схемы памяти имеем ступенчатое напряжение, амплитуда ступеньки равна амплитуде соответствующего отсчета сигнала. В АЦП ступеньки квантуются и превращаются в цифровой код. Весь аналоговый сигнал заменяется последовательностью чисел N=T/ ∆t . Эта последовательность цифр поступает с АЦП в УЦО. УЦО – это вычислительное устройство, имеющее стандартную структуру. В УЦО над кодовыми словами производятся математические операции, соответствующие заданному алгоритму обработки сигнала. Устройство ЦОС может быть выполнено на основе жесткой и мягкой логики. Жесткая – каждая операция алгоритма выполняется отдельным блоком. Мягкая – все операции выполняются программно.

Схемы с жесткой логикой обладают большим быстродействием, но не позволяют корректировать или изменять алгоритм работы устройства. Схемы с мягкой логикой обладают меньшим быстродействием, но алгоритм работы можно менять.

Если оконечное устройство цифровое – преобразований больше нет, если нет, то коды с помощью ЦАП преобразуются в аналоговый вид и фильтруются.