- •Конспект лекций по цос
- •Частотная область
- •Реальные сигналы
- •Ширина полосы
- •Дискретизация
- •Период дискретизации и время дискретизации
- •Непериодические мгновенные значения
- •Периодическая дискретизация
- •Дискретизация с очень высокой частотой
- •Дискретизация с частотой Найквиста
- •Дискретизация с частотой ниже частоты Найквиста
- •Спектры реальных сигналов
- •Ограничение спектра
- •Формирование цифрового сигнала
- •Дискретизация
- •Квантование
- •Точность
- •Ошибка квантования
- •Уменьшение ошибок квантования
- •Дополнительная информация
- •Практически используемые ацп
- •Ацп с последовательным приближением
- •Двунаклонные ацп
- •Сглаживание на выходе
- •Коммерческие ацп и цап
- •Функциональные блоки платы dsk
- •Выводы по лекциям
- •Лекция 2.
- •1. Числовые последовательности
- •2. Представление числовых последовательносте
- •Представление чисел
- •Кодирование чисел
- •Ошибки квантования
- •Дискретные линейные системы
- •1. Общие сведения
- •2. Линейные системы с постоянными параметрами
- •3. Физическая реализуемость
- •Из (2.1) получаем
- •Лекция 3
- •1. Частотные характеристики
- •2. Частотные характеристики систем первого порядка
- •3. Частотные характеристики систем второго порядка
- •Лекция 4
- •1. Дискретный ряд Фурье
- •2. Единицы измерения частоты
- •4. Теорияz-преобразования в задачах анализа и синтеза линейных систем применяется преобразование Лапласа, которое приводит дифференциальные уравнения в алгебраические уравнения.
- •Для упрощения анализа можно перейти к новой переменной z, связанной с p соотношением
- •Такая сумма, если она существует, называется z-преобразовани-ем последовательности {xk}. Ясно, что комплексная функция (5.16) определена лишь для тех значений z, при которых степенной ряд сходится.
- •Примеры z-преобразований на основании (16):
- •Бесконечная дискретная последовательность
- •5. Соотношение между z–преобразованием и
- •6. Обратное z-преобразование
- •1. Дискретное преобразование Фурье
- •Определим набор коэффициентов дпф
- •2. Свойства дпф
- •3. Свойства симметрии
- •3. Спектральный анализ в точках z-плоскости
- •Импульсная характеристика
- •2. Линейная свертка конечных последовательностей
- •3. Секционированные свертки
- •1. Уравнения цифровых фильтров
- •2. Структурные схемы цифровых фильтров
- •1. Цифровые фильтры
- •Третий метод проектирования – оптимизация фильтров с минимаксной ошибкой
- •!. Цифровые фильтры с бесконечными импульсными характеристиками
- •Всепропускающего фильтра 2-го порядка
- •1) Ось из s–плоскости должна отображаться в единичную окружность на z – плоскости;
- •6. Прямые методы расчета цифровых фильтров
- •Быстрое преобразование фурье
- •1. Основы алгоритмов бпф
- •2. Алгоритм бпф с прореживанием по времени
- •3. Алгоритм бпф с прореживанием по частоте
- •4. Применение метода бпф для вычисления одпф
- •12.5. Применение бпф для вычисления реакции цифрового фильтра
Определим набор коэффициентов дпф
Hp(k)
=
H(z)z=exp(j2k/N)
=
h(n)
. (15)
По этим коэффициентам можно найти периодическую последовательность hp(n), равную
hp(n)
=
![]()
Hp(k)
.
(16)
Подставляя значения коэффициентов (15) в формулу (16) и, заменяя индекс суммирования n на m, получим
hp(n)
=
h(m)
u0(m
–
n
+
rN)
или
hp(n)
=
h(m
– rN).
(17)
Соотношение (17) показывает, что в результате обратного ДПФ набора значений z–преобразования непериодической последовательности, вычисленных в N точках, которые равномерно распределены по единичной окружности, получается периодическая последовательность, состоящая из сдвинутых и наложенных копий исходной непериодической последовательности.
Соотношение (17) показывает, что периодическая последовательность, получаемая из обратного ДПФ набора значений z–преобразования непериодической последовательности, вычисленных в N точках, которые равномерно распределены по единичной окружности, состоит из сдвинутых и наложенных копий исходной непериодической последовательности. Если длина последовательности h(n) не превышает N отсчетов, то наложение в hp(n) фактически отсутствует.

Рис. 7. Последовательности h(n) и hP(n)
Равенство (17) также показывает, что искажения, связанные с наложением, которые возникают при описании бесконечной последовательности конечным числом N коэффициентов ДПФ, уменьшаются при увеличении N.
На рис. 7 изображены две последовательности h(n) и соответствующие им N-точечные периодические эквиваленты. В первом примере длина последовательности h(n) близка к N, поэтому hp(n) повторяет ее почти без искажений; во втором примере длина h(n) значительно больше N, поэтому периодическая последовательность заметно отличается от исходной последовательности.
2. Свойства дпф
Некоторые свойства ДПФ играют в практических вопросах обработки сигналов важную роль.
1. Линейность
Если xp(n) и yp(n) – периодические последовательности (с периодом в N отсчетов каждая), а Xp(k) и Yp(k) – их ДПФ, то дискретное преобразование Фурье последовательности xp(n) + yp(n) равно Xp(k) + Yp(k). Это положение справедливо и для последовательностей конечной длины.
2. Сдвиг
Если
последовательность xp(n)
периодическая с периодом в N
отсчетов, а ее ДПФ равно Xp(k),
то ДПФ периодической последовательности
вида xp(n
–
n0)
будет равно Xp(k)
.
При анализе последовательностей конечной длины необходимо учитывать специфический характер временного сдвига последовательности. На рис. 8, а) изображена конечная последовательность x(n) длиной в N отсчетов; крестиками () изображены отсчеты эквивалентной периодической последовательности xp(n), имеющей то же ДПФ, что и x(n).

Рис. 8.
Чтобы найти ДПФ сдвинутой последовательности
x(n – n0) при n0 < N,
следует
рассмотреть сдвинутую периодическую
последовательность xp(n
–
n0)
и в качестве
эквивалентной сдвинутой конечной
последовательности (имеющей ДПФ
X(k)
)
принять отрезок последовательности
xp(n
–
n0)
в интервале 0
n
N
– 1. Таким образом, с точки зрения ДПФ
последовательность x(n
–
n0)
получается путем кругового
сдвига
элементов последовательности x(n)
на n0
отсчетов.
