Лаба 1-8 Лабы и ПЗ [Вариант 1] / 6 / Цифровые методы спектрального анализа сигналов

1.Цели работы

Изучение методов спектрального анализа сигналов и получение навыков их моделирования в системе MATLAB

2.Схема модели с использованием коррелограммного метода

Рис. 1. Схема модели

3. Экспериментальная часть

а) спектральный анализ различных сигналов в схеме с одним и тем же фильтром

Рис. 2. Схема фильтра IIR_2

Далее будут приведены осциллограммы сигналов, пропущенных через схему в порядке отображения соответствующих им на схеме осциллографов слева направо. Вначале будет показан сигнал, снятый со Scope, после чего со Scope1, а затем – со Scope2. В завершение будет отображена спектральная плотность мощности.

Рис. 5. Схема фильтра IIR_2_b0_b1

Рис. 6. Осциллограмма Scope2 и спектральная плотность мощности

Рис. 7. Схема фильтра IIR_3

Рис. 8. Осциллограмма Scope2 и спектральная плотность мощности

4.Выводы

Вработе было произведено исследование коррелограммного метода определения

спектральной плотности мощности сигнала. Данный метод основан на использовании теоремы Винера-Хинчина, которая утверждает, что спектральная плотность мощности и автокорреляционная функция случайного процесса связаны между собой прямым и обратным преобразованиями Фурье. В дискретном исполнении этого метода вычисляются не сами значения СПМ, а их оценки. Эти оценки непосредственно зависят от оценок взвешенной АКФ, которые уже, в свою очередь, определяются способом фильтрации, проще говоря, самими фильтрами, используемыми в исследовании. Как видно из результатов эксперимента, различные фильтры позволяют добиться различной точности определения оценок СПМ, а также снизить помехи при их определении.