- •«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.
1.5Расчет спектральной плотности
В практических расчетах от интеграла (8) переходят к сумме и выборочную спектральную плотность оценивают по формуле:
;
. (9)
В пакете MATLAB быстрое одномерное преобразование Фурье реализовано парой функций, выполняющих прямое и обратное БПФ: fft/ifft. Данные функции используются как для действительных, так и для комплексных последовательностей, при этом длина последовательностей может быть произвольной.
Обращение к функциям:
fft(v) – возвращает дискретное преобразование Фурье 2m-мерного вектора, аргумент которого есть результат дискретизации через равные промежутки времени некоторой функции. Результат работы программы – комплексный вектор размерности 2m+1. элементы вектора, возвращаемого функцией fft, вычисляются по формуле:
где N – число элементов вектора v;
ifft(v) – обратное дискретное преобразование Фурье, комплексного вектора, содержащего значения ДПФ. Вектор v должен иметь 2m+1 элементов. Результат работы программы действительный вектор размерности 2m+1. Элементы вектора, возвращаемого функцией ifft, вычисляются по формуле:
где N – число элементов вектора v. Отметим, что для всех векторов справедливо соотношение ifft(fft(v))=v ;
fft(v,n)- возвращает дискретное преобразование Фурье 2n – мерного вектора, аргумент которого есть результат дискретизации через равные промежутки времени некоторой функции. Результат работы программы есть комплексный вектор размерности 2n+1. Если n>length(v) последовательность, хранящаяся в векторе v, дополняется нулями;
ifft(v,n) – обратное дискретное преобразование Фурье, комплексного вектора, содержащего значения ДПФ. Результат работы программы – комплексный вектор размерности 2n+1. Если n>length(v) последовательность, хранящаяся в векторе v, дополняется нулями.
В качестве примера в приложении А приведён текст М-файла для вычисления спектра функции, являющейся суммой двух периодических функций:
,
где А1=0.8, f1 =40 Гц, A2 =0.4, f2=90 Гц, заданной набором дискретных значений N=8192 точках на интервале [0,2] с.
2Задания к лабораторной работе
Вычислить спектр функции
при A=3,
f=10
Гц по N=210
известным значениям на интервале [0,2]
с. Изменился ли вид спектра по сравнению
с примером, рассмотренным в приложении
А? Влияет ли фаза гармонической
составляющей на вид спектра?Вычислите спектр функции
постройте и проанализируйте графики спектральной плотности.
Данные взять из таблицы 1 в соответствии с номером варианта, указанным преподавателем, изобразите его графически и определите фазы соответствующих спектральных гармоник. Значения менять в 5-й, 6-й и 8-й строке M-файла.
Таблица 1- Исходные данные для расчета
№ варианта |
Значения для 1-ой синусоиды |
Значения для 2-ой синусоиды |
1 |
А=3; f=10;
|
А=0,3; f=10; 5 |
2 |
А=2; f=20; 5 |
А=0,3; f=10; 5 |
3 |
А=0,3; f=30; 50 |
А=0,3; f=20; 5 |
4 |
А=0,1; f=40; 10 |
А=0,3; f=30; 5 |
5 |
А=2,5; f=50; 20 |
А=0,3; f=40; 5 |
6 |
А=1,5; f=60; 45 |
А=0,3; f=50; 5 |
7 |
А=1,3; f=70; 40 |
А=0,3; f=60; 5 |
8 |
А=4; f=80; 5 |
А=0,3; f=70; 5 |
9 |
А=0,8; f=90; 10 |
А=0,3; f=80; 5 |
10 |
А=0,4; f=100; 25 |
А=0,3; f=90; 5 |
11 |
А=0,8; f=40; 1 |
А=0,3; f=100; 5 |
12 |
А=0,9; f=20; 7 |
А=0,3; f=20; 5 |
13 |
А=2,1; f=30; 12 |
А=0,3; f=30; 5 |
14 |
А=1,6; f=60; 5 |
А=0,3; f=60; 5 |
15 |
А=1,4; f=80; 20 |
А=0,3; f=80; 5 |
Рассчитать значения спектральных плотностей для всех трех выборок, с которыми выполнялись предыдущие лабораторные работы. Построить графики спектральных плотностей и проанализировать их.
Сделать вывод о характере случайного процесса на основании анализа графиков спектральных плотностей и корреляционных функций, полученных в лабораторной работе № 3.
