- •Сигнали і їх характеристики
- •1.1. Загальні відомості про сигнали
- •1.1.1. Классификація сигналів
- •1.1.2. Спеціальні сигнали
- •1.2. Детермініровані аналогові сигнали і їх характеристики
- •1.2.1. Властивості і характеристики непрервних сигналів
- •1.2.2. Спектральні характеристики сигналів. Ряд Фурье
- •1.2.3. Спектр періодичного сигнала
- •1.2.4. Спектр неперіодичного сигнала. Перетворення Фур'є
- •1.2.5. Властивості перетворення Фур'є
- •1.2.6. Енергетичні характеристики сигналов
- •1.3. Детерміновані цифрові сигнали і їх характеристики
- •1.3.1. Пристрої дискретизації і квантування сигналів
- •1.3.2. Математична модель цифрових сигналів
- •1.3.3. Зв'язок спектрів безперервних і дискретних сигналів
- •Для зменшення ефекту накладення спектра необхідно вибрати частоту дискретизації більше подвоєної частоти вихідного сигналу і пропустити дискретний сигнал через фнч.
- •1.3.4. Теорема відліків а.В. Котельникова
- •1.3.5. Дискретне перетворення Фур'є
- •1.4. Випадкові сигнали та їх характеристики
- •1.4.1. Поняття випадкової функції і випадкового процесу
- •1.4.2. Характеристики випадкового процесу
- •1.4.3. Перелік функцій для обчислення характеристик в матлаБе
- •2. Перетворення сигналів в елементах і системах зв'язку
- •2.1. Форми динамічних моделей каналів зв'язку
- •2.2. Способи отримання динамічних моделей
- •2.3. Види стохастичних моделей каналів
- •2.4. Перетворення детермінованих сигналів лінійними безперервними системами. Тимчасові характеристики систем
- •2.5. Перетворення детермінованих сигналів лінійними
- •Диференціальна ланка
- •Запізнюється ланка
- •Ідеальний фільтр низьких частот
- •2.7. Умова неспотвореного відтворення сигналу
- •2.8. Характеристики ідеального фільтра низьких частот
- •2.9. Перетворення випадкових сигналів лінійними системами
- •2.10. Постановка задачі оптимальної фільтрації
- •2.11. Рішення задачі оптимальної фільтрації в класі ідеальних фільтрів з обмеженою пропускною здатністю
- •2.12. Рішення задачі оптимальної фільтрації
- •Основні функції аналізу сигналів в середовищі матлаб
- •3.1. Функції генерації сигналів
- •3.2. Функції дискретного перетворення Фур'є (табл. 3.7)
- •3.3. Функції аналізу безперервних систем в частотній області (табл. 3.8)
- •3.4. Функції завдання лінійного фільтра Функції завдання лінійного безперервного фільтра (табл. 3.9)
- •Функції завдання лінійного дискретного фільтра (табл. 3.10)
- •4. Лабораторні работи Лабораторна работа № 1
- •Лабораторна работа № 2
- •Лабораторна работа № 3
- •Лабораторна работа № 4
- •Лабораторна работа № 5
- •61070, Харків-70, вул. Чкалова, 17 http://www.Khai.Edu
- •61070, Харків-70, вул. Чкалова, 17 izdat@khai.Edu
1.1.2. Спеціальні сигнали
До спеціальних відносять сигнали, використовувані в практиці синтезу та аналізу систем зв'язку. Види спеціальних сигналів і їх команди генерації в системі МАТЛАБ представлені в табл. 1.2.Таблиця 1.2
Назва |
Функціональний вид (параметри) |
Команда генерації в МАТЛАБе |
Одиничний ступінчастий сигнал |
⎧0, t < 0 ⎪ x(t) =1(t) =⎨0.5, t = 0 ⎪1, t > 0 ⎩ |
>> y = (t > 0); |
Імпульсна функція Дірака |
⎧= 0, t ≠ 0 δ(t) =⎨ ⎩≠ 0, t = 0 ∞ ∫ f (τ)δ(τ− t)dt = f (t) −∞ |
- |
Дискретна імпульсна функція |
⎧=1, k = l δ(k − l) =⎨ ⎩= 0, k ≠ l
|
- |
гармонійний сигнал |
x(t) = Acos(ωt)
x(t) = Acos(ωt +ϕ)
|
>> t = 0:0.1*pi:4*pi; y = sin(t); >> Tk=2*pi; = 2*pi;Ts =0.1*2*pi; >> [y,t] = gensig(‘sin’,T,Tk,Ts);
|
Гармонійний сигнал з наростаючою частотою |
x(t) = Asin((ω0 +Δωt)t) |
>>t = 0:0.01:10; >>y = chirp(t,1,10,5); |
Закінчення табл. 1.2
Назва |
Функціональний вид (параметри)
|
Команда генерації в МАТЛАБе |
Послідовність періодичних трикутних імпульсів |
x(t) = Asign(sin(ωt))
x(t) = Asign(sin(ωt +ϕ)) |
>> [y,t] = gensig(‘square’, 2*pi); |
Пилообразний сигнал (пила) |
2A x(t)
= Ts
(k
−
|
>>t = 0:0.1*pi:5*pi; >>y = sawtooth(t); |
Послідовність періодичних трикутних імпульсів |
x(t) = A⎜⎜1− 4 Ts ⎟⎟⎠ ⎝
(k
−
|
- |
Послідовність однополярних періодичних імпульсів
|
⎧ 1 1
⎪ A,kT−
⎪⎩0,
|
>> [y,t] = gensig('pulse',2,10,0.1); |
Інтерполяціонная функція А.В. Котельникова |
x(t) = sin(Nx0.5)/ Nx0.5
x(t) = sinc(t) = sin(πx)/πx |
>> x = 0:0.01:1;y = diric(x,50);
>>x = 0:0.01:10;y = sinc(x); |
Випадковий рівномірний «білий шум »
|
0 < x(t) <1 |
>>y = rand(1,100); plot(1:100,y) |
Випадковий гауссовский «Білий шум»
|
M[x(t)]= 0, M[(x(t))2]=1 |
>>y = randn(1,100); plot(1:100,y) |

(1−kTs
)
⎛ t
−kTs
⎞
)Ts
<
t
<
(k
+
)Ts
Ts
<t<kT+
Ts,
x(t)=⎨ 2 2