
- •«Тюменский государственный нефтегазовый университет»
- •Ю.А. Ведерникова спектральные модели случайных процессов
- •«Тюменский государственный нефтегазовый университет» Институт геологии и нефтегазодобычи
- •Спектральные модели случайных процессов
- •Аннотация
- •Содержание
- •Введение
- •1Спектральный анализ
- •1.1Общие сведения об анализе спектра сигналов
- •1.2Анализаторы спектра
- •1.3Связь спектральной плотности и корреляционной функции
- •1.4Свойства спектральной плотности
- •1.5Расчет спектральной плотности
- •2Задания к лабораторной работе
- •3Содержание отчета
- •4Контрольные вопросы
- •5Список рекомендуемой литературы
- •Приложение а
- •Спектральные модели случайных процессов
- •625000, Тюмень, ул. Володарского, 38.
- •625039, Тюмень, ул. Киевская, 52.
1.2Анализаторы спектра
Автоматическое представление спектра осуществляется специальными приборами — анализаторами спектра.
Современный цифровой анализатор представляет собой качественно новый тип аппаратуры, в которой специфические функции многочисленных приборов моделируются с помощью набора компьютерных программ: для изменения характера функционирования достаточно вызова соответствующей программы обработки без аппаратурных перестроек устройств и систем. Комплекс программ современного цифрового анализатора спектра позволяет сочетать в одном приборе практически все функциональные возможности, необходимые для всестороннего исследования параметров различных сигналов (рисунок 2)
Принцип действия цифрового анализатора спектра основан на вычислительных процедурах определения параметров и характеристик различных сигналов и процессов. В функциональные возможности современного цифрового анализатора (рисунок 2) заложены следующие алгоритмы:
восстановление сигнала по его спектру, т.е. вычисление обратного преобразования Фурье;
анализ и синтез характеристик электрических цепей: определение импульсных (реакция цепи на элементарные сигналы), передаточных и фазовых характеристик цепей с сосредоточенными параметрами (постоянными); анализ диаграмм Вольперта-Смитта (характеристики и параметры цепей с распределенными постоянными); устойчивость цепей со звеньями обратных связей — анализ диаграммы (критерия устойчивости) Найквиста;
цифровая обработка и фильтрация сигналов и вычисление произведения спектров (операция, обратная свертке);.
Цифровой
анализатор сигналов
(аппаратурное
и математическое обеспечение)
Восстановление
сигнала по спектру
Фазовая характеристика
АЧХ
Диаграмма Вольперта
Передаточная функция
Диаграмма Найквиста
Импульсная функция
Цифровая фильтрация
Операция, обратная свертке
Идентификация сигнала
Взаимно-корреляционная функция
Корреляционная функция
Анализ статических характеристик
Гистограммы мгновенных значений
Одномерная плотность вероятности
Квадратурные составляющие
Спектр мощности
Взаимный спектр
Кепстральный анализ
Спектральный анализ периодических,
импульсных и случайных сигналов
Корреляци-онный анализ
Модуль
спектра
Фазовый
спектр
Функция когерентности
Комплексный спектр
Усреднение спектра
Измерение параметров сигналов
Интегральная функция распределения
Характеристическая функция
Рисунок 2 –
Аппаратурное и математическое обеспечение
цифрового
анализатора спектра
спектральный анализ периодических, импульсных и случайных сигналов: анализ квадратурных (сдвинутых на 90°) составляющих: определение модуля спектра, фазового спектра, комплексного спектра; определение спектра мощности случайного процесса и его функции когерентности; вычисление взаимного спектра; усреднение спектра по полосе частот; определение кепстра сигналов — так называемый обобщенный гомоморфный (гомоморфизм — неоднозначность) линейный анализ мультипликативных сигналов;
изменение параметров сигналов (амплитуды, частоты, фазы, коэффициента или индекса модуляции, девиации (отклонения) частоты сигналов; определение параметров импульсных сигналов — амплитуды, длительности, длительностей переднего и заднего фронтов, периода следования и т.д.);
корреляционный анализ детерминированных и случайных сигналов: вычисление корреляционных и взаимокорреляционных функций; определение фазовых соотношений двух сигналов (идентификация сигналов);
анализ статистических характеристик случайных процессов; построение гистограмм (столбчатых распределений величин) мгновенных значений сигналов; определение одномерной плотности вероятности и интегральной функции распределения случайных процессов, характеристической функции.