- •Цифровая обработка сигналов и изображений
- •Лабораторный практикум по цифровой обработке сигналов и изображений
- •Тема 1. Спектральный анализ и синтез сигналов
- •Краткие теоретические сведения.
- •Лабораторная работа №1 Расчет спектра центрированного прямоугольного импульса
- •Нахождение амплитудного спектра в среде математического пакета Mathcad
- •Лабораторная работа №2 Расчет спектра прямоугольного импульса, начинающегося в нулевой момент времени
- •Нахождение амплитудного и фазового спектра в среде математического пакета Mathcad
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 2. Построение и моделирование цифровых нерекурсивных фильтров
- •2.1. Краткие теоретические сведения о цифровых фильтрах Классификация сигналов
- •Связь между аналоговыми и дискретными сигналами. Теорема Котельникова. Связь между дискретными и цифровыми сигналами
- •Динамические характеристики цифровых фильтров: передаточная функция, частотная передаточная функция, импульсная переходная функция, связь между ними с помощью преобразования Фурье
- •Понятие рекурсивных и нерекурсивных цифровых фильтров, ких и бих фильтров
- •Понятие устойчивости фильтров
- •Синтез нерекурсивных цифровых фильтров
- •Второй рассмотрим введение весовой функции Фейера:
- •Лабораторная работа №4 Расчет и моделирование нерекурсивного низкочастотного фильтра с высокочастотным синусоидальным шумом в среде математического пакета Mathcad
- •Пример программы в Mathcad.
- •Лабораторная работа №5 Расчет и моделирование нерекурсивного низкочастотного фильтра с высокочастотным псевдобелым шумом в среде математического пакета Mathcad
- •Пример программы в Mathcad.
- •Вопросы для самопроверки
- •Понятие устойчивости фильтров.
- •Тема 3. Построение и моделирование цифровых рекурсивных филитров
- •3.1. Краткие теоретические сведения о цифровых фильтрах. Синтез рекурсивных фильтров
- •Полиномиальные цифровые фильтры нч
- •Синтез цифровых фильтров нч Баттерворта Для фильтра Баттерворта справедливо записать:
- •Лабораторная работа №6 Расчет и моделирование рекурсивного низкочастотного фильтра Баттерворта с высокочастотным псевдобелым шумом в среде математического пакета Mathcad
- •Вопросы для самопроверки
- •Понятие устойчивости фильтров.
- •Тема 4. Цифровая обработка сигналов с помощью вейвлет-преобразований
- •Тема 5. Цифровая обработка изображений в matlab
- •1. Краткие теоретические сведения
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 6. Цифровая обработка сигналов и изображений с помощью нейронных сетей Краткие теоретические сведения
- •Классификация и свойства нейронных сетей
- •Обучение искусственных нейронных сетей
- •Обучение с учителем
- •Обучение без учителя
- •Нечеткие (гибридные) нейронные сети
- •Алгоритмы обучения и использования нечетких нейронных сетей
- •Лабораторная работа № 10. Низкочастотная фильтрация с помощью нейронных сетей
- •Порядок выполнения работы
- •Программа моделирования нч фильтра на основе нейронной сети
- •Вопросы для самопроверки
- •Литература
Какие сигналы называются аналоговыми, дискретными и цифровыми.
Сформулируйте теорему Котельникова. Что такое частота Найквиста.
Что представляет собой импульсная характеристика фильтра.
Какае фильтры называется нерекурсивным или рекурсивным. Их передаточные функции.
КИХ и БИХ фильтров.
Понятие устойчивости фильтров.
Что представляет собой импульсная переходная характеристика НЧ фильтра с единичной амплитудной характеристикой.
Как зависят свойства амплитудно-частотной характеристики ФНЧ от количества отсчетов N, или длины импульсно-переходной характеристики.
Для чего вводят весовые функций – «окна» и какие «окна» вы знаете.
Тема 3. Построение и моделирование цифровых рекурсивных филитров
3.1. Краткие теоретические сведения о цифровых фильтрах. Синтез рекурсивных фильтров
Представим передаточную функцию фильтра в виде:
(3.1)
При
,
передаточная функция
примет вид:
(3.2)
Введем в рассмотрение выражение:
,
где
-
целое (3.3)
Отсюда:
(3.4)
и
(3.5)
Тогда:
(3.6)
следовательно
(3.7)
Учитывая то, что
и
,
в полученном рекуррентном выражении
(3.7)
является действительным полиномом от
.
Аналогично введем в рассмотрение выражение:
(3.8)
Тогда:
(3.9)
(3.10)
Следовательно:
(3.11)
Так как,
является действительным полиномом от
,
то
будет иметь вид этого полинома умноженного
на
.
С учетом последних
результатов рассмотрим выражение (3.2).
Действительные части числителя и
знаменателя являются суммами косинусов
углов, кратных
,
и, следовательно, могут быть представлены
в виде полиномов от
.
Мнимые части равны суммам синусов углов,
кратных
,
и поэтому они будут иметь одинаковый
коэффициент
,
который умножается на полиномы от
.
Тогда (3.2) запишем в следующем виде:
(3.12)
Квадрат АЧХ имеет вид:
=
=
(3.13)
С учетом того, что:
(3.14)
получим:
(3.15)
где
и
являются действительными постоянными
коэффициентами.
Обычно, выражение (3.15) записывают в следующем виде:
(3.16)
где
-
действительная константа,
-
действительная рациональная функция
от
.
Полиномиальные цифровые фильтры нч
Под полиномиальными фильтрами понимаются фильтры, для которых функция определяется в виде:
,
(3.17)
где
-
аргумент характеристики ФНЧ,
-
действительные постоянные коэффициенты.
Сформулируем
основные свойства квадрата АЧХ
.
Очевидно, что функция
,
определяемая выражением (3.16) периодична
по
с периодом
.
Поэтому можно ограничиться рассмотрением
только одного периода, например главной
полосы
,
для которой справедливо отметить
следующее.
В полосе не
пропускания квадрат АЧХ
монотонно уменьшается, начиная с
некоторой частоты
,
и равен нулю на частоте
.
В полосе пропускания
свойства функции
определяются типом выбранного ФНЧ: -
фильтр Баттерворта, фильтр Чебышева и
т.п.
Синтез цифровых фильтров нч Баттерворта Для фильтра Баттерворта справедливо записать:
(3.18)
где
-
действительный постоянный коэффициент.
Отметим, что эта функция монотонна как
в полосе пропускания, так и в полосе не
пропускания.
Подставим это
выражение в (3.16), при
получим квадрат АЧХ фильтра:
(3.19)
Пусть
(3.20)
тогда:
(3.21)
Значение коэффициента , определяемое выражением (3.20), дает ослабление АЧХ на частоте среза в 3 дб.
АЧХ фильтра НЧ описывается выражением:
(3.22)
график
которого при частоте среза
Гц
и порядке фильтра
имеет вид
Рис.3.1.
Порядок фильтра существенно влияет на наклон АЧХ фильтра на переходных частотах. Чем больше , тем круче АЧХ на переходных частотах. АЧХ должна стремиться к прямоугольному виду с частотой среза .
Погрешность АЧХ будем оценивать выражением:
(3.23)
Для того чтобы синтезировать фильтр НЧ Баттерворта, введем вспомогательную переменную:
(3.24)
где
.
Так как
соответствует окружности
,
то вспомогательная переменная
при условии, что
лежит на этой единичной окружности,
принимает вид:
(3.25)
или
,
(3.26)
На плоскости полюсы функции (3.24) будут совпадать с корнями уравнения:
(3.27)
где
.
Следовательно:
(3.28)
Для четных справедливо записать:
,
(3.29)
для нечетных:
,
(3.30)
На плоскости для четных :
(3.31)
,
(3.32)
Для нечетных :
(3.33)
,
(3.34)
Параметрические
уравнения (3.31, 3.32) и (3.33, 3.34) описывают
окружность на плоскости
радиусом
с центром в начале координат. Преобразуем
эту окружность в плоскости
в кривую на плоскости
с помощью преобразования (3.34). Введем в
рассмотрение:
(3.35)
с
учетом того, что
,
запишем:
(3.36)
Следовательно:
(3.37)
(3.38)
Для отображаемой окружности:
(3.39)
Тогда справедливо записать:
(3.40)
(3.41)
откуда
соотношение между
и
принимает следующий вид:
(3.42)
Это уравнение описывает на плоскости окружность радиуса:
(3.43)
с
центром
,
имеющим координаты:
(3.44)
Так как , радиус окружности и координаты ее центра будут равны:
,
(3.45)
На основе выражений (3.40, 3.41), (3.42, 3.43) и (3.44, 3.45) можно определить искомое расположение полюсов ФНЧ Баттерворта.
Для четных :
,
(3.46)
.
(3.47)
.
Для нечетных :
,
(3.48)
.
(3.49)
.
В лабораторной работе №6 рассмотрим порядок синтеза низкочастотного фильтра Баттерворта.
