- •Раздел 4
- •4. Понятие дискретной и цифровой линейной фильтрации аналогового сигнала.
- •5.Алгоритм работы дискретного фильтра,эквивалентного аналоговому фильтру с заданной импульсной характеристикой.
- •6. Импульсная характеристика нерекурсивного дискретного фильтра.
- •7. Передаточная функция нерекурсивного дискретного фильтра
- •8. Рекурсивный дискретный фильтр и его передаточная функция
- •9. Частотные характеристики дискретных линейных фильтров.
- •10. Применение z-преобразования для анализа дискретных сигналов и фильтров.
- •11. Анализ прохождения сигнала через дискретный фильтр временным методом.
- •12. Теорема отсчетов в частотной области.
- •13. Дискретное преобразование Фурье (дпф)
- •14. Свойства дискретного преобразования Фурье.
- •15. Структурная схема линейной дискретной фильтрации на основе дпф (бпф)
- •16. Особенности построения цифровых фильтров.
- •17. Сравнительная оценка цифровых и аналоговых фильтров.
- •Постановка задачи анализа прохождения сигнала через дф спектральным методом.
- •Спектральный метод анализа прохождения сигнала через дискретный фильтр.
- •Быстрое преобразование Фурье (бпф)
- •Раздел 5
- •1. Понятие случайного сигнала (сс) и применение для его описания законов распределения и неслучайных числовых характеристик закона распределения.
- •2. Стационарность и эргодичность сс.
- •3. Понятие автокорреляционной функции (акф) случайного сигнала.
- •4. Свойства акф стационарного сс.
- •5. Энергетический спектр стационарного сс.
- •6. Соотношение между шириной энергетического спектра и интервалом корреляции стационарного сс.
- •7. Нахождение (вычисление) энергетического спектра эргодического сс по амплитудному спектру его реализации.
- •8. Классификация сс.
- •10. Модель сс в виде «белого шума».
- •11. Узкополосный сс. Закон распределения его огибающей и фазы.
- •Раздел 6.
- •1. Постановка задачи прохождения сс через линейную рэц. Закон распределения сс на выходе линейной рэц
- •2. Математическое ожидание сс на выходе линейной цепи.
- •3. Энергетический спектр сс на выходе линейной цепи.
- •4. Акф и дисперсия сс на выходе линейной рэц.
- •5. Понятие оптимальной линейной фильтрации. Частотные характеристики оптимального линейного фильтра.
- •6. Импульсная характеристика оптимального (согласованного) линейного фильтра.
- •7. Прохождение сигнала и шума через оптимальный линейный фильтр.
- •8. Выигрыш в отношении сигнал-шум при оптимальной линейной фильтрации.
- •9. Синтез линейного фильтра, согласованного с одиночным прямоугольным видеоимпульсом (фсови).
- •10. Синтез линейного фильтра, согласованного с одиночным прямоугольным радиоимпульсом (фсори).
- •11. Синтез линейного фильтра, согласованного с фкм-импульсом.
- •Раздел 7
- •1. Постановка задачи.
- •2. Преобразование одномерного закона распределения случайного сигнала нелинейным безинерционным элементом.
- •3. Прохождение узкополосного нормального шума через амплитудный детектор.
- •4. Отношение сигнал-шум на выходе амплитудного детектора.
8. Классификация сс.
По своим свойствам все СС можно разбить на несколько групп:
1) СС бывают:
- непрерывные,
- импульсные;
- аналоговые,
- дискретные.
2)
- нестационарные,
- стационарные,
- эргодические.
3)По закону распределения:
- нормальные (гауссовские),
- негауссовские.
4) По ширине спектра:
- широкополосные,
- узкополосные.
9. Гауссовский (нормальный) СС.
СС
называется
нормальным, если любые его мгновенные
значения
есть
нормальные СВ.
СВ
–
одномерная СВ – называется нормальной,
если она распределена по закону Гаусса.
Обозначим
– дисперсия в сечении
─
математическое
ожидание в сечении
;
Гауссовский закон распределения
Для удобства обычно используют нормированный гауссовский закон распределения.
Учитывая,
что для гауссовского СС справедливо
правило трёх
:
вероятность превышения СВ
значения
ничтожно мала, изобразим примерный вид
реализации гауссовского случайного
сигнала:
Интегральный закон распределения гауссовской СВ
10. Модель сс в виде «белого шума».
Наиболее распространенными видами внутренних шумов радиоаппаратуры являются тепловой и дробовой шумы.
Отличительная особенность этих СС такая, что закон распределения у них нормальный, а энергетический спектр практически равномерен в очень широкой полосе частот.
Шумы имеют нормальный закон распределения, так как они представляют собой совокупность большого числа элементарных колебаний., а согласно центральной предельной теореме теории вероятности сумма большого числа независимых СВ имеет нормальное распределение при любом законе распределения слагаемых.
Удобно для описания таких широкополосных СС воспользоваться математической моделью в виде «белого шума».
«Белый шум» - СС, энергетический спектр которого равномерен (постоянен) в бесконечной полосе частот.
,
АКФ «белого шума»
«Белый шум», благодаря такой АКФ, называют δ-коррелированным шумом (некоррелированным).
«Белый шум» в природе существовать не может, так как площадь под энергетическим спектром (АКФ в точке 0) равна бесконечности (средняя мощность равна бесконечности).
Более удобной моделью широкополосных СС является квазибелый шум – СС, энергетический спектр которого равномерен в ограниченной полосе частот.
АКФ квазибелого шума.
11. Узкополосный сс. Закон распределения его огибающей и фазы.
СС Х(t) – называется узкополосным, если его энергетический спектр сосредоточен в основном вблизи некоторой центральной частоты f0 и ширина этого спектра много меньше частоты f0.
Пусть
Х(t) – стационарный
гауссовский узкополосный СС с нулевым
математическим ожиданием mx=0
и дисперсией
.
Запишем выражение для СС по аналогии с радиосигналом.
Где А(t) – случайная огибающая,
φ(t) – случайная фаза.
Найдем закон распределения огибающей W(A) и закон распределения фазы W(φ).
Воспользуемся разложением cos(α-β)=cosαcosβ+sinαsinβ.
В
учебниках доказывается, что новые
(вспомогательные) СС А1(t)
и А2(t) являются
стационарными нормальными СС с
математическим ожиданием mА1=
mА2=0 и дисперсией
Если выразить А1 и А2 через А и φ.
-
ортогональные СС
Из высшей математики известно, что ортогональные СС всегда статистически независимы.
Проведем замену переменных (А1, А2) на (А, φ).
Зная двумерную плотность найдем одномерную:
-
Релеевский закон распределения
-
равномерный закон распределения
Оказывается W(A, φ)=W(A) W(φ), т. е. огибающая и фаза СС статистически независимы.
