
- •Кафедра электроники цифровая обработка сигналов
- •© Нао «Алматинский институт энергетики и связи» , 2009 г.
- •Лекция №2. Классы и типы цифровых фильтров
- •Нормированной ачх называют соотношение
- •Лекция №4. Нерекурсивные цепи с линейной фазочастотной характеристикой
- •Лекция №5. Дискретное преобразование Фурье
- •Лекция №6. Квантование в цифровых системах
- •Лекция №7. Архитектурные особенности цифровых сигнальных процессоров
- •Лекция №8. Цифровые сигнальные процессоры с фиксированной запятой
- •Список литературы
- •10. Петрищенко с.Н. Цифровая обработка сигналов: конспект лекций для магистрантов специальности 6n0719 – Радиотехника, электроника и телекоммуникации. - Алматы: аиэс, 2009. – 36 с.
- •Содержание
- •Цифровая обработка сигналов
- •050013, Алматы, Байтурсынова, 126
Некоммерческое
акционерное
общество
Кафедра электроники цифровая обработка сигналов
Конспект лекций
для магистрантов по специальности 6N0719 – Радиотехника, электроника и телекоммуникации
Алматы 2009
СОСТАВИТЕЛЬ: С.Н.Петрищенко. Цифровая обработка сигналов. Конспект лекций для магистрантов специальности 6N0719 – Радиотехника, электроника и телекоммуникации. - Алматы: АИЭС, 2009. – 36 с.
Приведены основные понятия и математические соотношения цифровой обработки сигналов, классы и типы цифровых фильтров, рассмотрены свойства рекурсивных цепей 1-го и 2-го порядков и нерекурсивных цепей с линейной фазочастотной характеристикой, излагаются вопросы Фурье-анализа и квантования в цифровых системах. а также использования сигнальных процессоров в решениях задач цифровой обработки сигналов.
Курс лекций предназначен для магистрантов специальности 6N0719 - Радиотехника, электроника и телекоммуникации.
Ил. 16, табл. 5, библиогр. 9 назв.
Рецензент: канд.тех.наук, проф. С.В.Коньшин.
Печатается по плану издания некоммерческого акционерного общества «Алматинский институт энергетики и связи» на 2009 г.
© Нао «Алматинский институт энергетики и связи» , 2009 г.
Лекция №1. Основные понятия и математические соотношения цифровой обработки сигналов
Содержание лекции:
- назначение цифровой обработки сигналов, дискретные сигналы, нормирование, z – преобразование, его основные свойства, спектр дискретных сигналов.
Цель лекции:
- ознакомиться с направлением развития цифровой обработки сигналов, изучить типовые дискретные сигналы, приемы нормирования дискретных сигналов, методы z – преобразования и преобразования Фурье.
Цифровая обработка сигналов (ЦОС) как комплексное научно-техническое направление базируется на применении ЭВМ и специальных средств вычислительной техники для цифровой обработки сигналов в системах телекоммуникаций (включая глобальную сеть Internet), управления, мультимедиа, медицины и многих других.
Теоретические основы, аппаратные и программные средства реализации ЦОС, системы и средства автоматизированного проектирования аппаратуры на этой базе определяют принципиально новую идеологию и технологию построения вышеназванных систем и устройств. Методы и устройства ЦОС являются обязательной частью большинства современных систем управления и связи, обеспечивая высокую технологичность, существенное снижение габаритов, идентичность характеристик и гибкость (возможность быстрой перестройки и адаптации к условиям приема сигналов).
ЦОС имеет дело с
цифровыми сигналами, происходящими из
дискретных сигналов, которые дискретны
по времени и непрерывны по состоянию.
Они описываются решетчатой функцией
,
где
- номер отсчета 0,1,2,3…, интервал Т
– период дискретизации, а обратная
величина Т
- частота дискретизации
Цифровые сигналы в отличии от дискретных
сигналов дискретны не только по времени,
но и по состоянию, они могут принимать
только конечное число значений из
некоторого конечного интервала. Эти
значения называются уровнями квантования,
а соответствующие функции –квантованными.
При анализе
дискретных сигналов удобно пользоваться
нормированным временем
Таким образом, номер отсчета
дискретного сигнала может интерпретироваться
как нормированное время.
При изучении цифровых цепей в качестве испытательных воздействий чаще других используются два дискретных сигнала:
1) цифровой единичный импульс, который показан на рисунке 1,а и математически представлен соотношением
где
Задержанный цифровой единичный импульс описывается последовательностью
Этот сигнал, в
отличие от незадержанного, равен единице
при
и
нулю при всех остальных значениях
.
2) цифровой единичный скачок, показан на рисунке 1,б и представлен математическим соотношением
где
Задержанный цифровой единичный скачок описывается последовательностью
Этот сигнал, в
отличие от незадержанного, равен единице
при
и
нулю при всех остальных значениях
.
-1 0 1
2 3
-1 0 1
2 3
а) б)
Рисунок 1
К типовым дискретным сигналам относятся также экспонента, гармонический сигнал и комплексный гармонический сигнал [ 1 ].
По теореме
Котельникова максимальная частота
аналогового сигнала
не должна превышать половины частоты
дискретизации
,
поэтому в частотной области все дискретные
сигналы целесообразно рассматривать
в диапазоне
,
где
- частота Найквиста. Это позволяет ввести
понятие нормированной частоты
где
-
текущая частота. Тогда на частоте
Найквиста
.
Таким образом дискретный сигнал можно
рассматривать в основном частотном
диапазоне
.
Для нормированной
круговой частоты
,
то есть основная полоса частот
соответствует области
Полезным методом
описания дискретных систем является
-
преобразование, которое оказывается
наглядной и удобной формой представления
процессов, протекающих при цифровой
обработке.
Прямое - преобразование определяет - образ дискретной последовательности следующим соотношением
(1.1)
Дискретный сигнал
называется оригиналом, а функция
- изображением (Z–образ).
Аргумент
функции
является комплексной величиной
или в полярных координатах
где
а
.
Комплексная функция F(z)
определена
лишь для тех значений
,
при которых ряд (1.1) сходится. Условием
сходимости ряда (1.1) является
< ∞.
(1.2)
Удобным способом
графического представления
является изображение полюсов
и
нулей
функции в
-
плоскости, называемое картой нулей и
полюсов.
В таблице 1 представлены некоторые типовые последовательности и их прямые - преобразования.
Т а б л и ц а 1
Последовательность |
|
|
|
|
|
- образ |
1 |
|
|
|
|
Обратное Z–преобразование решает задачу восстановления оригинала по известному изображению, используя следующее соотношение
(1.3)
где С – контур
сходимости
охватывающий
начало координат
-
плоскости.
Такой интеграл решить сложно, поэтому существуют более простые способы нахождения обратного - преобразования: с использованием таблицы соответствия, на основании теоремы Коши о вычетах или разложением изображения на простые дроби [ 1 ].
Основные свойства - преобразования сводятся к следующему:
Линейность. Если
и
- решетчатые функции, а
и
- постоянные действительные коэффициенты, то
(1.4)
2. Сдвиг
последовательности (задержка).
Если последовательность
имеет
-
преобразование
,
то задержанная на
интервалов
последовательность
,
имеет
-
преобразование
(1.5)
Таким образом,
задержка сигнала на
интервалов
дискретизации во временной области
эквивалентна умножению на
в
-
области.
3. Свертка
последовательностей. Если
последовательности
и
имеют
-
преобразования
и
,
то последовательность
,
представляющая собой свертку исходных
последовательностей
,
имеет
-
преобразование
Вывод: свертка сигналов во временной
области эквивалентна умножению
-
образов в
-
области.
Для описания
дискретных сигналов в частотной области
используется спектр, который связан с
дискретным сигналом парой преобразований
Фурье. Спектром
или фурье-изображением дискретного
сигнала называют прямое преобразование
Фурье дискретной последовательности
,
(1.6)
где
-
оригинал (дискретная последовательность).
Из формулы (1.6)
следует, что спектр является периодической
функцией по частоте с периодом, равным
частоте дискретизации
.
Модуль и аргумент спектра также являются
периодическими функциями с тем же
периодом, причем модуль спектра - четная,
а аргумент – нечетная функции.
Обратное преобразование Фурье для дискретной последовательности
(1.7)
Если сравнить формулы (1.6) и (1.1), то можно увидеть, что преобразование Фурье представляет собой частный случай z – преобразования:
Свойства спектра дискретного сигнала следуют из свойств z-преобразования [ 2 ].