- •Министрерство образования российской федерации рязанская государственная радиотехническая академия
- •2. Цифровая обработка сигналов 5
- •3.Устройства преобразования и обработки сигналов 64
- •2. Цифровая обработка сигналов
- •2.1. Эволюция теории и техники цос.
- •2.2. Предмет и задачи цос.
- •2.3. Математическая постановка задачи оптимального проектирования цифровых фильтров.
- •2.4. Основные типы фильтров частотной селекции и их применение.
- •2.5 Постановка и решение задачи аппроксимации частотных характеристик в классе ких-цепей.
- •2.6. Постановка и решение задачи аппроксимации частотных характеристик цф в классе бих цепей.
- •2.7. Методы построения цифровых фильтров в классе ких цепей.
- •2.7. Методы построения структур цф в классе бих-цепей.
- •2.9. Дискретное преобразование Фурье и алгоритм бпф.
- •2.10. Метод синтеза структуры узкополосного цф на основе децимации и интерполяции.
- •2.11. Методы синтеза многоступенчатых структур узкополосных цф.
- •1.Метод м. Белланже.
- •2. Метод Крошье – Рабинера (оптимальный синтез многоступенчатых структур).
- •3. Структура с параллельными накопителями.
- •4. Метод синтеза цифровых полосовых фильтров на основе структуры с квадратурной модуляцией.
- •2.12. Общая структура системы анализа-синтеза сигналов и её применение.
- •2.13. Методы синтеза набора фильтров-демодуляторов во временной области.
- •2.14. Методы синтеза набора фильтров-демодуляторов в частотной области.
- •2.15. Цифровые гребенчатые фильтры.
- •2.16. Многокаскадная реализация цифровых полосовых фильтров с прореживанием по частоте.
- •Методы синтеза набора полосовых фильтров в классе ких-цепей на основе прореживания по частоте.
- •2.17. Двухкаскадная реализация набора цифровых полосовых фильтров с прореживанием по частоте.
- •2.18 Построение набора цифровых полосовых фильтров с прореживанием по частоте: пирамидальная структура.
- •2.19. Адаптивные ких-фильтры. Общее описание и синтез.
- •2.20. Адаптивные фильтры. Классификация и применение.
- •Фильтры с ос ( с предварительным обучением)
- •Применение адаптивных фильтров с ос
- •3.Устройства преобразования и обработки сигналов
- •3.1. Общая структура абонентской аппаратуры.
- •3.2. Кодеры формы речевого сигнала.
- •3.3. Дифференциальная икм.
- •3.4. Вокодеры.
- •3.5. Речеобразование, как процесс фильтрации.
- •3.6. Кодирование с линейным предсказанием.
- •3.7. Кодер gsm.
- •3.8. Методика разделения речевого сигнала на участки шума, пауз и речи.
- •3.9.Полосовые вокодеры.
- •3.10. Аудиокодеки: обобщенная схема алгоритмов компрессии аудиоданных.
- •3.11. Аудиокодеки: психоакустическая модель стандарта mpeg.
- •3.12.Кодирование с линейным предсказанием: метод «анализа через синтез».
- •Метод “анализа через синтез”.
- •Новые методы кодирования с линейным предсказанием.
- •Кодеры с возбуждением от остатка relp.
- •Кодер с многоимпульсным возбуждением.
- •Кодер с кодовым возбуждением celp.
- •Метод линейной спектральной пары lsp.
- •Субполосное кодирование с векторным квантователем (матричное кодирование).
- •3.13. Векторное квантование при кодирование речи.
- •Анализ-синтез речи с использование векторного квантования.
- •Постановка задачи.
- •Построение кодовой книги.
- •3.14Кодирование изображений: кодеки jpeg.
- •3.15 Кодирование изображений: кодеки mpeg.
- •3.16 Адаптивное подавление помехи в двухэлементной решетке.
- •3.17 Устройство подавления помех с двумя эталонными ненаправленными элементами.
- •3.18 Пространственные схемы адаптивной решетки.
- •3.19. Формирование лучей по пилот сигналу.
- •3.20. Устройство формирования лучей с повышенной разрешающей способностью.
2.4. Основные типы фильтров частотной селекции и их применение.
2.5 Постановка и решение задачи аппроксимации частотных характеристик в классе ких-цепей.
Пространство
строго воспроизводимых функций передачи
в классе КИХ цепей задается следующим
дискретным представлением:
Для цифровых фильтров с линейной ФЧХ
на импульсную характеристику
накладывают дополнительные ограничения
вида
,
при этом
принимает вид
- описывает функцию передачи фильтра с
нулевой ФЧХ. Переход к физически
реализуемому фильтру приводит к тому,
что функция передачи (по крайней мере
амплитудное значение) сохраняет свою
форму, а ФЧХ – линейна.
Т.о. если желаемая ЧХ
может быть представлена на интервале
периодичности
частичной суммой ряда Фурье, размерность
которой не превышает порядка цепи N,
то такая ЧХ принадлежит пространству
строго воспроизводимых функций передачи
Представление с наперед заданной
точностью желаемой ЧХ не принадлежащей
пространству
имеет место для всех функций
,
отвечающим условиям теоремы Вейерштрасса:
для
непрерывной на интервале периодичности
четной функции
и
значения
найдется такое N-мерное
пространство
строго
воспроизводимых функций передачи, для
которого при всех M>=N
будет иметь место следующее неравенство:
С учетом изложенного задачу аппроксимации в классе КИХ цепей можно сформулировать в следующем виде:
Найти минимальный порядок N и импульсную характеристику , отвечающую критерию близости к функции в смысле минимаксной аппроксимации обеспечивающей воспроизведение желаемой функции передачи с ошибкой, не превышающей
Решение задачи аппроксимации опирается на использование теоремы Чебышева о равноволновой аппроксимации и алгоритм замены Ремеза.
2.6. Постановка и решение задачи аппроксимации частотных характеристик цф в классе бих цепей.
С целью уменьшения общих затрат, связанных
с реализацией ЦФ, воспроизводящего
желаемую
с заданной точностью
используют класс линейных операторов
более общего вида.
Этот класс состоит из цепей, для которых
входной
и выходной
сигналы
удовлетворяют линейному разностному
уравнению с постоянными коэффициентами.
- постоянные коэффициенты.
Как и в случае свертки это выражение дает не только строгое математическое описание оператора F, но может быть использовано для непосредственной реализации ЦФ. Данный класс называется классом БИХ – цепей. Отметим, что L<<N и M<<N
Если цепь описана линейным разностным уравнением в такой форме, то ее передаточная функция является отношением полиномов.
Используя Z-преобразование
левой и правой части и вводя
,
,
получим:
И
спользуя
подстановку
получим выражение для функции передачи
цепи, т.е. его комплексной частотной
характеристики:
Фактически это выражение задает пространство строго воспроизводимых функций передачи в классе БИХ цепей заданного порядка.
Сформулируем задачу минимаксной аппроксимации для класса БИХ.
Пространство
,
где D=M+L+2
строго воспроизводимых функций передачи
в классе БИХ цепей задается следующим
представлением:
-
D-мерный вектор коэффициентов
цифровой цепи.
Цель оптимального синтеза БИХ цепи связана прежде всего с решением задачи аппроксимации АЧХ-цепи, которая сформулирована следующим образом.
Найти минимальный порядок D
и вектор коэффициентов
такие, при которых для заданной меры
отклонения
имеет место неравенство вида
Решение этого неравенства связано с решением 3-х проблем:
Корректности самой постановки задачи;
Поиска эффективных методов приближения к дробно-рациональным функциям.
Проблема физической реализуемости и устойчивости.
В силу сложности прямого решения задачи аппроксимации в инженерной практике широко используют косвенные методы, которые дают решения, близкие к оптимальным.
На частотном этапе синтеза производится
расчет параметров эквивалентного по
свойствам частотной избирательности
задающим характеристики аналогового
фильтра прототипа с
,
при этом используют хорошо отработанный
аппарат фильтров класса:
Бесселя;
Баттероворта;
Чебышева (1 и 2 рода);
Золоторева;
Эллиптичности.
На 2-м этапе используя билинейное
преобразование переходят к цифровому
фильтру с
.
