
- •Раздел 1: Элементы Теории Сигналов Параграф 1.1: Классификация сигналов.
- •Параграф 1.2: Пространство векторов и сигналов.
- •1.2.1: Общие сведения. Определение линейного векторного пространства.
- •1.2.2: Линейная независимость, размерность и базис линейного пространства.
- •1.2.3: Метрические и нормированные пространства. Скалярные произведения.
- •1.2.4: Функциональные пространства Евклида, Гильберта, Хемминга.
- •1.2.5: Операторы и функционалы.
- •1.2.6: Ортогональность элементов в пространстве.
- •1.2.7: Разложение сигналов в обобщенный ряд Фурье. Равенство Парсеваля
- •Параграф 1.3: Спектральное представление сигналов
- •Параграф 1.4: Тригонометрический ряд Фурье
- •Параграф 1.5: Комплексная и экспонентациальная форма представления ряда Фурье.
- •Параграф 1.6: Разложение в ряд Фурье периодическую функцию. Временное и частотное представление сигнала.
- •Параграф 1.7: Преобразования Фурье.
- •Параграф 1.8: Свойства преобразования Фурье.
- •Параграф 1.9: Сообщения, сигналы и помехи как случайные процессы. Параграф 1.9.1: Понятие случайного процесса.
- •Параграф 1.9.2: Вероятностное описание случайного процесса.
- •Параграф 1.9.3: Моментные функции случайных процессов.
- •Параграф 1.9.4: Стационарные случайные процессы.
- •Параграф 1.9.5: Эргодические случайные процессы.
- •Параграф 1.9.6: Случайные процессы, определяемые двумерной плотностью вероятности.
- •Параграф 1.9.7: Энергетический спектр случайного процесса.
- •Параграф 1.9.8: Теорема Винера - Хинчина.
- •Параграф 1.9.9: Квазибелый и белый шум.
- •Параграф 1.10: Комплексное и квазигармоническое представление сигналов. Параграф 1.10.1: Комплексное представление детерминированных сигналов.
- •Параграф 1.10.2: Комплексные случайные процессы.
- •Параграф 1.10.3: Огибающая и фаза комплексного случайного процесса. Квазигармоническое представление случайных процессов.
- •Параграф 1.10.4: Комплексная огибающая. Синфазная и квадратурная составляющая сигнала.
- •Параграф 1.10.5: Вероятностные характеристики огибающей фазы случайного процесса.
- •Раздел 2: Каналы электросвязи Параграф 2.1: Определение классификации каналов связи.
- •Параграф 2.2: Искажения и помехи в каналах связи.
- •Параграф 2.3: Математические модели каналов связи.
- •Параграф 2.3.1.: Математические модели непрерывных каналов.
- •Параграф 2.3.2: Канал с аддитивным шумом или гауссовский канал.
- •Параграф 2.3.3: Канал с неопределенной фазой сигнала.
- •Параграф 2.3.4: Канал с замиранием.
- •Параграф 2.3.5: Канал с межсимвольной интерференцией (мси) и аддитивным шумом.
- •Параграф 2.3.6: Математические модели дискретных и дискретно-непрерывных каналов.
- •Параграф 2.4: Преобразование сигналов в линейных и нелинейных звеньях каналов связи Параграф 2.4.1: Звенья каналов связи как физические системы и их математические модели. Классификация систем.
- •Параграф 2.4.2:Описание поведения линейных систем во временной области Параграф 2.4.2.1: Импульсная характеристика, интеграл Дюамеля, дифференциальные уравнения системы.
- •Параграф 2.4.2.2:Метод переменных состояний
- •Параграф 2.4.3:Описание поведения линейных систем в частной области
- •Параграф 2.4.4: Передаточная функция линейной системы
- •Параграф 2.4.5:Минимально-фазовые и неминимально-фазовые системы
- •Параграф 2.4.6.1: Основные принципы синтеза аналоговых электрических фильтров
- •Параграф 2.4.6.2: Синтез фнч
- •Параграф 2.4.6.3: Проектирование фвч и пф
- •Параграф 2.5: Нелинейные системы
- •Параграф 2.6: Параметрические системы
- •Параграф 2.7: Прохождение случайных сигналов, через линейные, параметрические и нелинейные системы Параграф 2.7.1: Прохождение случайных сигналов линейные параметрические системы. Общие сведения.
- •Параграф 2.7.2: Определение корреляционной функции отклика y4(t) линейной параметрической системы со случайной характеристикой при случайном входном воздействии
- •Параграф 2.7.3: Определение корреляционной функции отклика y3(t)
- •Параграф 2.7.4: Определение корреляционной функции отклика y2(t)
- •Параграф 2.7.5: Определение корреляционной функции отклика y1 (t)
- •Параграф 2.7.6: Определение распределения вероятностей отклика линейной системы на случайное входное воздействие
- •Параграф 2.7.7: Прохождение случайных воздействий через нелинейные системы
- •Раздел 3: Модуляция Параграф 3.1: Общие сведения.
Параграф 1.9.7: Энергетический спектр случайного процесса.
Для
описания случайных процессов наряду с
корреляционными функциями широко
используются спектральные характеристики,
в частности, энергетический спектр
(спектральная плотность мощности)
.
Для выяснения физического смысла этой
величины проведем следующие рассуждения:
Реализация
стационарного центрированного случайного
процесса
в общем случае имеет бесконечную энергию,
и, следовательно, не имеют преобразования
Фурье.
Рассмотрим
усеченный процесс
,
получающийся из исходного:
Реализация такого процесса ограничена во времени, следовательно, для них существуют преобразования Фурье.
В
соответствие с равенством Парсеваля,
для каждой реализации
этого процесса справедливо соотношение:
Равенство Парсеваля
где
– преобразование Фурье реализации
;
– энергия
сигнала.
Данное
равенство показывает, что
характеризует распределение энергии
реализации
по оси частот. Усреднив эту функцию по
всем реализациям процесса, получим
спектральную плотность энергию процесса
.
Найдем математическое ожидание:
Оно определяет распределение энергии по частотам уже не одной реализации, а всего процесса . Однако с её использованием можно характеризовать лишь усеченный стационарный процесс , имеющий конечную энергию . Для того чтобы получить характеристику не усеченного стационарного процесса , обладающего бесконечной , разделим спектральную плотность энергии на Т и устремим :
Полученная
характеристика
представляет собой спектральную
плотность мощности стационарного
процесса; определяет среднюю мощность,
приходящуюся на 1 Гц на заданной частоте
.
При этом, мощность
обусловлена
частотной составляющей в пределах очень
узкой полосы
вокруг средней частоты
будет равна:
Поэтому
эту характеристику часто называют также
энергетическим спектром. Отметим
некоторые свойства спектральной
плотности мощности
:
из её определения следует, что она неотрицательна;
в отличие от обычной комплексной спектральной плотности, определенной преобразованием Фурье, энергетический спектр не зависит от спектра фаз реализации процесса , а однозначно определяется спектром амплитуд
;
кривая, изображающая функцию , ограничивает вместе с осью абсцисс площадь, равную мощности процесса :
Как
известно, для действительной функции
модуль
является четной функцией частоты,
поэтому л спектральной плотности
мощности можно судить и по одной половине
графика функции
,
например, при
.
В связи с этим вводят понятие односторонней спектральной плотности мощности, заданной при , таким образом:
Множитель
«2»
в этой формуле обеспечивает равенство:
.
Нормированной спектральной плотностью
мощности
или нормированным энергетическим
спектром называют отношение:
Площадь,
ограничивающая
и 0х, всегда равна 1.
Часто
применяют математическую модель
сигналов, у которых спектр отличен от
0 только в некоторой полосе частот
,
т.е. процессы с финитным спектром.
Разность
называют шириной спектра. В реальных
условиях жесткого ограничения не бывает,
и ширину энергетического спектра
определяют по различным критериям.
Иногда под шириной спектра
понимают ширину минимальной полосы
частот, в которой сосредоточена
подавляющая часть (95%) мощности сигнала.
Существует критерий эквивалентности
прямоугольника, по которому эквивалентная
ширина спектра определяется так:
где
– максимальное значение
в полосе частот случайного процесса.
Т.о.,
– это основание прямоугольника с высотой
,
у которого такая же площадь, как у кривой
энергетического спектра исследуемого
процесса.