
- •1. Одномерные последовательности. Их классификация и способы задания
- •Примеры последовательностей:
- •2. Дискретные лис-системы. Импульсная характеристика.
- •3. Физическая реализуемость лис-систем.
- •4. Устойчивость лис-систем
- •5. Классификация лпп систем по форме импульсной характеристики
- •6. Разностные уравнения и структурные схемы.
- •7. Частотная характеристика лис-системы. Спектры сигналов. Преобразование Фурье.
- •8. Свойства спектров последовательностей
- •9. Соотношение между спектрами непрерывных и дискретных сигналов. Эффект наложения спектров.
- •10. Одномерное z-преобразование. Область сходимости
- •11. Дробно-рациональное z-преобразование. Диаграмма нулей и полюсов. Связь со спектром последовательности
- •12. Основные свойства z-преобразований. Примеры.
- •13. Методы вычисления обратного z-преобразования. Примеры.
- •14. Анализ и синтез одномерных лис-систем с использованием z-преобразования. Исследование устойчивости.
- •15. Дискретное преобразование Фурье.
- •16. Связь дпф с непрерывным спектром и z-преобразованием
- •17. Использование дпф для вычисления отсчетов непрерывного спектра
- •18. Использование дпф для вычисления последовательности по ее спектру
- •19. Основные свойства дпф
- •20. Вычисление линейной апериодической свертки при помощи дпф
- •21. Алгоритм быстрого преобразования Фурье. Оценка эффективности
- •22. Совмещенный алгоритм бпф для двух вещественных последовательностей
- •23. Совмещенный алгоритм бпф для одной вещественной последовательности
- •24. Задача проектирования цифровых фильтров, этапы ее решения
- •25. Задача проектирования ких-фильтров
- •26. Усечение их идеального фильтра
- •27. Метод взвешивания
- •28. Метод частотной выборки
- •29. Структурные схемы ких-фильтров
- •30. Задача проектирования бих-фильтров
- •31. Метод инвариантного преобразования их
- •32. Структурные схемы бих-фильтров
- •33. Стационарные случайные последовательности. Их характеристики
- •34. Преобразование стационарных случайных последовательностей в лис-системах
- •35. Факторизация энергетического спектра
- •36. Постановка задачи восстановления сигналов. Оптимальное и квазиоптимальное восстановление
- •37. Уравнение Винера-Хопфа. Лемма об ортогональном проецировании
- •38. Оптимальное восстановление. Расчет погрешности восстановления
- •39. Линейная модель наблюдения. Фильтр Винера
- •40. Частный случай применения Винеровского фильтра
- •41. Реализация оптимального фильтра. Обработка в прямом и обратном времени.
- •42. Реализация оптимального восстановления при помощи дпф
19. Основные свойства дпф
Свойство 1. Линейность
,
,
Свойство 2. Периодичность
,
Свойство 3. Свойство сдвига
Если
– периодическая с периодом
и ее ДПФ
,
то ДПФ последовательности
имеет вид
Свойство 4. Циклическая свертка последовательностей
и
– периодические с периодом
.
Им соответствует ДПФ
и
.
Найдем
и вычислим ОДПФ от
.
– круговая или циклическая свертка,
.
Это нелинейная (апериодическая) свертка
.
20. Вычисление линейной апериодической свертки при помощи дпф
Пусть
и
– две конечные последовательности.
Найдем свертку
.
Длина итоговой последовательности
составит
.
Замечание 1.Последовательность можно дополнять нулями сколь угодно долго.
Замечание 2. В общем случае последовательности и могут быть комплексными.
21. Алгоритм быстрого преобразования Фурье. Оценка эффективности
Алгоритм с прореживанием во времени.
.
Введем обозначение
.
Эта величина называется фазовым,
поворачивающим множителем.
Свойства фазового множителя:
– периодичность с периодом
Поскольку дискретный спектр рассматривается
в
точках (
),
то если вычислять его непосредственно
по формуле
,
потребуется
раз выполнить по
операций умножений и по
операций сложения комплексных чисел.
Так как преобразование вычисляется на
ЭВМ, то общее вермя его выполнения (без
учета служебных операций) равно
.
Возрастание вычислительной сложности
ДПФ, пропорциональное квадрату длины,
вызывает необходимость разработки
алгоритмов БПФ.
Одна из основных идей БПФ заключается в том, что исходная -точечная последовательность разбивается на несколько более коротких последовательностей, дискретные спектры которых могут быть скомбинированы таким оразом, чтобы в итоге получилось ДПФ полной последовательности.
Разобьем
длины
на две подпоследовательности, в первую
из которых войдут четные, а во вторую –
нечетные элементы исходной
последовательности:
,
,
.
Тогда -точечное ДПФ разбивается на два слагаемых:
при
.
Из свойств фазового множителя
.
Это позволяет в два раза сократить число
используемых значений фазового множителя.
По свойствам спектров
.
Окончательно, для
Полученное соотношение определяет операцию объединения «половинных» ДПФ в целое. Ее часто изображают графически.
Замечание 1. На входе должны быть в двоично-инверсионном порядке
0 |
000 |
000 |
0 |
1 |
001 |
100 |
4 |
2 |
010 |
010 |
2 |
3 |
011 |
110 |
6 |
4 |
100 |
001 |
1 |
5 |
101 |
101 |
5 |
6 |
110 |
011 |
3 |
7 |
111 |
111 |
7 |
Замечание 2. Всё преобразование
выполняется на одном и том же мете без
использования дополнительной памяти.
,
Замечание 3. Схема БПФ годится и для обратного ПФ – достаточно заменить множитель.
22. Совмещенный алгоритм бпф для двух вещественных последовательностей
Пусть
,
,
,
,
.
Рассчитаем спектр
,
где
,
.
Продолжим спектры
и
на промежуток
:
.
Как разделить и в ?
Доказали свойство симметрии дискретного
спектра вещественной последовательности:
,
,
и