- •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.
2.14. Методы синтеза набора фильтров-демодуляторов в частотной области.
Прямая параллельная форма синтеза набора ЦФДМ
Для реализации набора из N- фильтров демодуляторов порядка N , предварительно используют 2N – точечное ДПФ , для каждой i-й субполосы формируется спектр (набор коэф. Фурье соотв. Спектру сигнала на выходе i-го фильтра демодулятора путём простого перемножения коэф. Фурье входного сигнала на коэф. Фурье частотной характеристики i-го субполосного фильтра ) С тем чтобы выделить комплексную огибающую i-й субчастоты производится трансформация коэф. Фурье i-й субполосы в НЧ-область.
Эффект уменьшения в
раз частоты дискретизации реализуется
путём выделения только 2N/
коэф. Фурье i-го субполосного сигнала с
последующим их периодическим повторением
, с периодом 2/
.
Для формирования самого субполосного сигнала i-й субполосы используется ОДПФ размерностью 2N/ .
Выигрыш :-существенное уменьшение затрат достигается за счет :
1.Для реализации линейной свёртки каждого частотного канала используется алгоритм двойного БПФ
2.Т.к. для всех каналов используется один и тот же входной сигнал то ППФ выполняется только один раз
3.Для уменьшения вычислительных затрат в раз при реализации ОДПФ используется усечение коэф. Фурье . Т.о. для каждого канала выполняется ОДПФ размерностью 2N/ .
Недостаток - усечение истинного спектра сигналов на выходе фильтра демодулятора за пределами основной полосы пропускания , поэтому данный метод применяется для высокоизбирательных фильтров , когда ступень затухания в зоне непрозрачности 80дБ и более.
2.15. Цифровые гребенчатые фильтры.
Цифровой фильтр называется гребенчатым, если в рабочем диапазоне частот от 0 до 2π:
-
его частотная характеристика
H(jω) является
периодичной функцией с периодом
,
где ν – целое число.
Рассмотрим основные характеристики и свойства ЦГФ.
Периодический характер частотной характеристики ЦГФ обуславливает "прореженность" его импульсной характеристики:
при
(1)
-
импульсная характеристика базового
ФНЧ, работающего на пониженной в ν раз
частоте дискретизации.
Заметим, что в соответствии с (1) импульсная характеристика ГФ может быть получена из импульсной характеристики базового ФНЧ путём простого добавления ν-1 нулей между каждой парой соседних отсчетов.
Установим связь между передаточными функциями ЦГФ и базового ФНЧ:
(2)
- передаточная функция базового ФНЧ.
Т.о. в соответствии с (2) передаточная
функция ЦГФ связана с передаточной
функцией базового ФНЧ отображением
вида
Представим иллюстрации преобразования импульсных и частотных характеристик при переходе от базового ФНЧ к ЦГФ, ν=4:
Гребенчатые КИХ-фильтры.
Для гребенчатого КИХ-фильтра входы и выходы связаны друг с другом сверткой вида:
С учётом формулы (1) получим:
(3)
Вычислительные затраты на реализацию свертки в форме (3) уменьшается в ν раз. Заметим, что при этом память фильтра определяется порядком N. Общая структурная схема фильтра принимает вид:
Гребенчатые БИХ-фильтры.
Вход и выход связаны соотношением:
При этом прямая форма реализации имеет вид:
Как следует из представленной структуры память данных по сравнению с КИХ-фильтром увеличилась в ν раз.
Главным достоинством гребенчатых БИХ-фильтров является тот факт, что чувствительность характеристик ГФ порядка М с коэффициентом периодичности, равным ν, уменьшается в νМ раз по отношению к реализации однополосного фильтра порядка М. Указанное значительное уменьшение чувствительности характеристик ГФ к неточному определению коэффициентов объясняется тем фактом, что фактически синтез гребенчатого БИХ-фильтра сводится к реализации соответствующего ФНЧ порядка М, полосы которого разнесены относительно по отношению друг друга на расстояние, в ν раз большее, к однополосному фильтру (и к каждой полосе ГФ).
Покажем это:
Пусть H*(W)
– передаточная функция базового ФНЧ
порядка М, который синтезирован в
W-области. Тогда переход
передаточной функции ГФ, синтезируемого
в z-области, выполняется
путем отображения вида:
или
.
При этом полюсы передаточной функции
ГФ
,
и
связаны с полюсами Wk
,базового ФНЧ соотношением:
и
С учетом представлений:
Тогда:
Рассмотрим данное отображение, когда ν=4, М=5:
