
- •Спеціальні типи перетворення фур'є . Віконне перетворення фур'є
- •2.1. Дискретний Фур'є-аналіз і спектр періодичних функцій.
- •2.2 Гармонічний синтез дискретного заданого сигналу.
- •2.3. Безперервне перетворення Фур'є.
- •2.4. Швидке перетворення Фур'є (шпф).
- •2.5 Віконне перетворення Фур'є. Обмеження і недоліки перетворення Фур'є.
- •2.6 Короткочасне (віконне) перетворення Фур'є.
- •2.7. Функції віконного спектрального аналізу в Mathcad.
- •Контрольні питання
- •Завдання для самостійної підготовки
2.5 Віконне перетворення Фур'є. Обмеження і недоліки перетворення Фур'є.
Вейвлет-перетворення істотно складніше, ніж перетворення Фур'є. Тому для практичного застосування вейвлетів важливо чітко зрозуміти відмінності між цими перетвореннями. Основоположна відмінність - втрата інформації і часу існування частотних компонент сигналу при звичайному Фур'є - перетворенні.
В
основі представлення періодичного
сигналу
рядом
Фур'є лежить співвідношення:
(2.4)
де
- уявна одиниця Функції
представляється
сумою добутків синосоїд, представлених
членом
,
на коефіцієнти Фур'є
Вони
обчислюються як:
(2.5)
Коефіцієнти
Фур'є - комплексні числа. Вони представляють
набір (спектр) гармонічних сигналів,
званих гармоніками. Число
- набір гармоніки (
..).
Теоретично ряд Фур'є має нескінченне число членів (гармоніки), але на практиці воно завжди звичайно і одно . Тому ряд (2.4) записується як наближений. Гармоніки, що представляють собою синусоїди з різною частотою, кратною частоті першої гармоніки, і різної фазою, утворюються множенням на .
З позиції точного уявлення перетворенням Фур'є довільних сигналів і функцій можна відзначити цілий ряд його недоліків:
• Незастосовність до аналізу нестаціонарних сигналів;
• Перетворення Фур'є навіть для однієї заданої частоти вимагає знання сигналу не тільки в минулому, але і в майбутньому, що є теоретичною абстракцією;
• В умовах практично неминучого обмежена частота гармонік або спектру коливань точне відновлення сигналу після прямого і зворотного перетворень Фур'є теоретично (і, тим більше, практично) неможливо, зокрема, через появу ефекту Гіббса;
• Базисною функцією при розкладанні в ряд Фур'є є гармонійне (синусоїдальна) коливання, яке математично визначено в інтервалі часу від - ∞ до ∞ і має незмінні в часі параметри.
• Чисельне інтегрування в тимчасовій області від до при прямому перетворенні Фур'є (ППФ) і від до в приватній області при зворотному перетворенні Фур'є (ЗПФ) зустрічається великі обчислювальні труднощі;
• Окремі особливості сигналу (розриви, піки) викликають незначні зміни частотного способу сигналу у всьому інтервалі частот, які «розмазуються» по всій частотній осі, що робить їх виявлення за спектром практично неможливим;
• Така плавна базисна функція, як синусоїда, в принципі не може представляти перепади сигналів з нескінченною крутістю (прямокутні імпульси та ін), хоча такі сигнали застосовуються досить широко;
• Єдиним пристосуванням до уявлення швидких змін сигналів, таких як піки або перепади, є різке збільшення числа гармонік, які впливають на форму сигналу і за межами локальних особливостей сигналу;
• За складом вищих складових спектра практично неможливо оцінити місце розташування особливостей на тимчасовій залежності сигналу і їх характер;
• Для нестаціонарних сигналів (а таких зараз більшість), труднощі ППФ і ОПФ (і ШПФ відповідно) багаторазово зростають.
Завдання 2.6.
Необхідно реалізувати пряме і зворотне ПФ для синусоїди зі сходинками, при:
Рішення:
Рис. 2.5. Спектральний аналіз та синтез синусоїдального сигналу з невеликими сходинками при переході через нуль.
Невеликі
розриви (сходинки) на синусоїдальному
або будь-якому плавно змінюючому сигналі
важко виявити в його Фур'є-спектрі, бо
вони створюють безліч вищих гармонік
дуже малої амплітуди (Рис. 2.5.). Сигнал
тут отриманий підсумовуванням синусоїди
з меандром, який моделюється виразом
вигляду
.
Таким чином, сходинка має величину
від
амплітуди синусоїди: і видно на осцилограмі
сигналу і його реставрації (для усунення
злиття криві розсунули по вертикалі).
Спектр таких сигналів містить ледь помітні високочастотні складові спектру, за якими розпізнати локальну особливість сигналу і, тим більше, її місце і характер, практично неможливо. Складові спектру особливості як би розмазані по осі частот.