
- •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.
2.10. Метод синтеза структуры узкополосного цф на основе децимации и интерполяции.
Идея метода состоит в
последовательном подключении друг к
другу фильтра дециматора и фильтра
интерполятора, функция передачи которых
–
,
определяется свойствами частотной
избирательности проектируемого
узкополосного фильтра, при этом
одноступенчатая реализация принимает
вид:
В рамках данной структуры дециматор практически выполняет роль узкополосного НЧ фильтра, вычисляющего каждый ν-тый отсчёт выходного сигнала, а следовательно при реализации в классе КИХ-цепей требует в ν раз меньшего объёма вычислений.
Для восстановления «пропущенных» отсчётов выходной сигнал y(nT1) используется интерполятор. Вычислительные затраты которого также в ν раз меньше по отношению к обычной форме реализации узкополосного фильтра. Т.о. общий объём вычислений уменьшается в ν/2 раз. Т.о. эффективность данной структуры растёт пропорционально коэффициенту ν, значение которого определяется отношением частоты дискретизации входного сигнала к ширине полосы пропускания фильтра, т.е. коэффициент ν прямо пропорционален показателю узкополосности фильтра β.
Данная структура является предельно
эффективной в тех случаях, когда
коэффициент прямоугольности АЧХ
.
В тех же случаях, когда
используют следующую структуру,
аналогичную предыдущей, но включающую
между дециматором и интерполятором
формирующий фильтр, который и определяет
прямоугольность АЧХ, представленной
структуры, которая принимает следующий
вид:
В рамках данной структуры входной сигнал
предварительно проходит через фильтр
дециматор с функцией передачи
,
который понижает частоту дискретизации
в ν раз
(максимальное значение коэффициента ν
пропорционально отношению частоты
дискретизации входного сигнала к ширине
полосы пропускания входного фильтра).
Формирующий фильтр с функцией передачи
,
работающий на пониженной в ν
раз частоте дискретизации формирует
заданную прямоугольность АЧХ проектируемого
фильтра. Последующий фильтр интерполятор
с функцией передачи
,
восстанавливает промежуточные отсчёты
отфильтрованного сигнала
на выходе формирующего фильтра.
Рассмотрим пример
Недостатки метода.
1) Потенциально достижимый выигрыш в уменьшении вычислительных затрат требует особой организации памяти данных с тем, чтобы операция копирования данных не приводила к большим временным затратам.
Проблема была решена разработкой полифазной формы фильтра-дециматора.
2) В рамках одноступенчатой реализации по-прежнему требуется память данных большей ёмкости.
Решением этой проблемы связано с переходом к многоступенчатой реализации в виде последовательного соединения более простых фильтров.
Альтернативный метод предполагает
использование параллельных форм
фильтра-дециматора, в рамках которого
в памяти данных сохраняются не входные
отсчёты
,
а результаты промежуточной обработки
и накопления последовательности отсчётов
выходных данных
.
3) Шумы децимации и ошибки интерполяции вследствие неидеальности частотных характеристик фильтров.
2.11. Методы синтеза многоступенчатых структур узкополосных цф.
1.Метод м. Белланже.
Идея метода заключается в построении фильтра – дециматора и фильтра – интерполятора в форме соединения предельно простых фильтров, каждый из которых понижает или, соответственно, повышает частоту дискретизации в 2 раза.
Т.о. общая структура фильтра принимает следующий вид:
Данная структура наиболее эффективна, когда νmax = 2m. Несмотря на то, что каждый последующий фильтр – дециматор имеет все более узкую полосу частот, в значениях приведенных частот все эти фильтры имеют однотипные характеристики. Так что увеличение показателя прямоугольности α в 2 раза от ступени к ступени компенсируется уменьшением в 2 раза показателя узкополосности β. Общие вычислительные затраты составят: 2N1 + N/ν2, где N1=2L1(ε1доп, ε2доп), N – порядок узкополосного фильтра, реализуемого обычным способом.
Полученное выражение показывает высокую эффективность данной структуры при синтезе узкополосных фильтров, т.е. когда ν>10.
Недостатки метода Белланже:
если νmax не кратно степени 2 (например νmax=31), то фактическое значение νmax = 16 и формирующий фильтр будет работать на относительно повышенной частоте дисретизации. Т.е. данная структура не дает оптимального решения с позиции минимизации относительных затрат.
Подключение каждого последующего фильтра может привести к двойному увеличению неравномерности АЧХ в полосе пропускания. Поэтому приходится накладывать более жесткие требования на точность представления АЧХ каждого фильтра в полосе пропускания.
Полуполосные фильтры.
Полуполосный фильтр по определению Белланже представляет собой фильтр, ИХ которого удовлетворяет следующему требованию: h(2n) = 0,5 при n = 0 и h(2n) = 0 при n ≠ 0. Все свойства частотной избирательности фильтра определяются только нечетными отсчетами ИХ.
Свойсва полуполосных фильтров:
Затраты на его реализацию уменьшаются фактически в 2 раза.
Передаточная функция H(z) полуполосного фильтра отвечает равенству вида:
H(z)+H(-z)=1.
т.о. если z=ejw,
то H(ejw)
+ H(ej(w-π)
= 1, тогда характеристика принимает
следующий вид: