- •10.6. Сложные четырехполюсники
- •11. Электрические фильтры
- •11.1. Общие сведения об электрических фильтрах
- •11.2. Анализ обобщенных
- •11.2.2. Характеристическая постоянная передачи
- •11.3. Фильтры нижних частот
- •11.4. Преобразование частоты. Фильтры верхних частот. Полосовые и заграждающие фильтры
- •11.4.1. П р еобр азов аи ие фильтра нижних частот в фильтр верхних частот
- •11.4.2. Преобразование фильтра нижних частот в полосовой фильтр
- •11.4.З. Преобразование фильтра нижних частот
- •11.5. Анализ обобщенной мостовой схемы фильтра
- •11.6. Пьезоэлектрические фильтры
- •11.6.1. Схема замещения и частотные характеристики пьезоэлектрического резонатора
- •11.6.2. Анализ мостовой схемы полосового пьезоэлектрического фильтра
- •12. Анализ линейных активных цепей
- •12.1. Понятие о линейных активных цепях
- •12.2. Анализ с помощью эквивалентных схем
- •12.3. Матричные методы анализа
- •12.4. Сигнальные (направленные) графы и их применение для расчета электронных схем
- •13.2. Переходные процессы в неразветвленных цепях первого порядка
- •13.2.1. Свободные напряжения и токи в неразветвленных цепях первого порядка
- •13.2.2. Переходные процессы в неразветвленных цепях первого порядка с источником постоянного напряжения
- •13.2.3. Переходные процессы в неразветвленных цепях первого порядка с источниками синусоидального напряжения
- •13.3. Переходные процессы в разветвленных цепях первого порядка
- •13.4. Переходные процессы в неразветвленных цепях второго порядка
- •13.4.1. Свободные напряжения и токи в цепи rLc
- •13.4.2. Подключение цепи rLc к источнику постоянного напряжения
- •13.4.3. Подключение цепи rLc к источнику синусоидального напряжения
- •13.5. Переходные процессы в разветвленных цепях второго порядка
- •14. Метод интеграла свертки
- •14.1. Принцип наложения в теории переходных процессов
- •14.2. Типовые импульсные воздействия
- •14.3. Временные характеристики цепи
- •14.4. Расчет реакции цепи на воздействие произвольной формы с использованием временных характеристик
- •14.5. Понятие о расчете переходных процессов по огибающим временных функций. Интеграл свертки для огибающих
- •15. Спектры периодических сигналов
- •15.1. Общие сведения о сигналах. Спектральный способ описания периодических сигналов
- •15.2. Действующее, среднее значения и мощность периодических сигналов
- •15.3. Спектры периодической последовательности прямоугольных видеоимпульсов
15. Спектры периодических сигналов
15.1. Общие сведения о сигналах. Спектральный способ описания периодических сигналов
В радиотехнике, радиолокации, автоматическом управлении и других областях техники основными проблемами являются получение, передача и обработка информации. Носителем информации являются сигналы. Сигнал—это физический процесс, протекающий в системе. Электро- и радиосигналами называются электромагнитные процессы, несущие информацию. Примерами таких сигналов могут служить импульсы различной формы. Обычно различают импульсы постоянного тока и импульсы переменного тока, являющиеся ограниченными отрезками синусоидальных колебаний с заданным законом изменения амплитуды. Первые называются видеоимпульсами, а вторые — радиоимпульсами.
При теоретическом исследовании используют, как правило, математическую модель сигнала. В зависимости от способа описания сигнала она может быть построена по-разному. Важнейшими формами представления сигнала является временное и спектральное представление. В первом случае сигнал описывается как функция времени, во втором — как сумма ортогональных составляющих.
В основе классического спектрального представления сигнала лежит его разложение по системе синусоидальных функций. Однако известно и используется на практике разложение и по системе других ортогональных функций (функции Бесселя, Хаара, Уолша и др.).,.В общем случае сигналы могут быть представлены в виде суммы ортогональных составляющих бесчисленным количеством способов. Выбор той или иной системы функций в качестве основной определяется удобством решения поставленной практической задачи.
Начало решению задачи разложения периодических сигналов в ряд по синусоидальным функциям было положено в XVIII в. Эйлером и Лагранжем. Эта теория приобрела законченную форму в блестящих работах Фурье по исследованию тепловых потоков (1822 г.). С тех пор многим крупным математикам удалось внести серьезный вклад в развитие спектральной теории. Выдающаяся роль в развитии классических спектральных представлений
применительно к задачам радиотехники и автоматики принадлежит советским ученым Л. И. Мандельштаму, В. А. Котельникову, Г. С. Горелику, С. М. Рытову, A. A. Харкевичу, Я. 3. Цып-кину и др.
Значение ряда Фурье для математики хорошо выразил американский ученый К. Ланцош словами: «Если бы нам предложили выбросить все математические открытия, кроме одного, мы едва ли бы не оставили ряд Фурье. Этот ряд оказал наиболее глубокое влияние на все развитие анализа как в его теоретическом, так и в практическом аспекте». Такая высокая оценка в полной мере применима и к той роли, которую классический спектральный анализ играет в современной теоретической электро- и радиотехнике, радиолокации, автоматике и др.
Итак, возможны два классических способа представления сигнала: временной и спектральный. Сигнал может быть представлен этими способами в области как вещественных, так и комплексных величин.
Для спектрального представления периодических сигналов применяется разложение в ряд Фурье. Известно, что любая периодическая функция υ(x) с периодом 2π, удовлетворяющая в пределах периода условиям Дирихле, может быть представлена рядом Фурье, т. е. рядом вида
Пусть
временной периодический процесс
описывается функцией ƒ(t)
с произвольным периодом
.
Вводя
новую переменную
,
приходим к функции
периодом
ΩT=2π,
разложение которой в ряд Фурье делается
с помощью выражений (15.1)
и (15.2).
Возвращаясь к исходной временной функции ƒ(t), учитываем,
что
х
=
Ωt;
dx
= Ωdt
=
;
υ(x)=ƒ (t).
Тогда функция ƒ(t) принимает вид
где
Это разложение можно записать и в несколько иной форме:
где
Таким образом, периодический сигнал можно рассматривать как результат наложения постоянной составляющей и бесконечно большого числа синусоидальных (гармонических) колебаний с частотами Ω1==Ω, Ω2=2Ω, Ω3=3Ω,..., амплитудами С1, С2, Сз,…
и начальными фазами ψ1, ψ2, ψ2, … (рис. 15.1).
Гармонические колебания с частотами Ω, 2Ω, ЗΩ и т. д. называются соответственно основной или первой, второй, третьей и т. д. гармониками. Постоянная составляющая равна среднему значению колебания за период.
Определив
физический смысл коэффициентов Ωn,
Сп
и
ψn,
легко прийти к выводу о возможности
полного описания сигнала последовательностью
величин, носящей названия спектров: Ω1,
Ω2,
Ω2,
...—
спектр частот;
,
С1,
C2,
Сз…—
спектр амплитуд; ψ1,
ψ2,
ψ3,…-
спектр фаз. Такое представление сигнала
называется спектральным.
Большое применение на практике получили амплитудно-частотные и фазо-частотные спектры (АЧС и ФЧС), которыми называются совокупности спектральных линий, представляющих перпендикуляры к оси частот, отложенные в точках Ωn=nΩ (n=0, 1, 2, ...) так, что их ординаты соответственно равны значениям , С1, C2, Сз… или ψ1, ψ2, ψ3,… (рис. 15.2), При комплексной форме записи ряда Фурье
комплексные амплитуды вычисляются как
В этом случае шкала частот дополняется отрицательной полуосью: амплитудный и фазовый спектры изображаются парами ор-
динат, соответствующих положительным и отрицательным значениям частот nΩ и —nΩ (рис. 15.3). При этом АЧС становится симметричным относительно оси ординат, а ФЧС — относительно начала отсчета.
Таким образом, в зависимости от принятой формы записи ряда Фурье (тригонометрической или комплексной) получаются спектры двух видов: на положительной полуоси или на обеих полуосях частот.
Временной и спектральный способы представления сигналов равноправны и взаимозаменяемы. Они являются различными формами описания реально существующих процессов. Частота и время
являются дуальными величинами, дуальными могут быть названы и соответствующие им способы описания сигналов.
Методы определения спектров реальных сигналов можно разделить на три группы: аналитические, графоаналитические и экспериментальные. Аналитические методы сводятся к расчету спектров по формулам (15.3) — (15.8). Однако для аналитического описания реальных сигналов не всегда удается подобрать достаточно точную аппроксимирующую функцию ƒ(t). В подобных случаях используют графоаналитические методы, для применения которых необходимо знать лишь дискретные значения сигнала. Решение получается тем точнее, чем больше имеется таких дискретных значений. Экспериментальное определение спектров производится с помощью специальных приборов — анализаторов спектра.
