- •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
Ошибки квантования
В реальных устройствах цифровой обработки сигналов необходимо учитывать эффекты, обусловленные квантованием входных сигналов и конечной разрядностью всех регистров. Источниками ошибок в процессах обработки сигналов являются округление (усечение) результатов арифметических операций, шум аналого-цифрового квантования входных аналоговых сигналов, неточность реализации характеристик цифровых фильтров из-за округления их коэффициентов (параметров). В дальнейшем с целью упрощения анализа предполагается, что вес источники ошибок независимы и не коррелируют с входным сигналом (хотя мы и рассмотрим явление предельных циклов, обусловленных коррелированным шумом округления).
Эффект квантования приводят в конечном итоге к погрешностями выходных сигналах цифровых фильтров (ЦФ), а в некоторыхслучаяхи к неустойчивым режимам. Выходную ошибку ЦФ будем рассчитыватькаксуперпозицию ошибок, обусловленных каждым независимымисточником.
Квантование чисел– нелинейная операция;m-разрядное двоичное числоА представляетсяb-разрядным двоичнымчислом B=F(A), причем b < m. В результате квантования число А представляется с ошибкой
е =B–А= F(А) –А.
Шаг квантования Q = 2–b определяется весом младшего числовогоразряда. При квантовании используется усечение или округление.
Усечение числаА состоит в отбрасываниит – b младших разрядов числа, при этом ошибка усечения eус= Fус(А) –А.
Оценим величину ошибки в предположении m » b. Для положительных чисел при любом способе кодирования –2–b <еус 0. Для отрицательных чисел при использовании прямого и обратного кодов ошибка усечения неотрицательна: 0еус < 2–b, а в дополнительном коде эта ошибка неположительна: 0еус > –2–b. Таким образом, во всех случаях абсолютное значение ошибки усечения не превосходит шага квантования:maxeус < 2–b =Q.
Округление
m-разрядного
числаA
доb
разрядов (b «
m)b-й
разряд остается неизменным или
увеличивается на единицув
зависимости от соотношения (больше –
меньше) между отбрасываемой дробью
0,аb+1...ат
и величиной
,
гдеаi–i-й
разряд числаA;
i =
b+1,
...,m.
Округление можно практически выполнить
путемприбавления
единицы к (b+1)-му
разряду и усечения полученного числа
до b разрядов.
В таком случае ошибка округления еoк
=
fок(А)–
А
при всех способах кодирования лежит в
пределах
–2–(b+1) < еoк < 2–(b+1) (1.11)
и, следовательно,
max
<2–b
= Q/2.
(1.12)
В задачах ЦОС ошибки квантования чисел рассматриваются как стационарный шумоподобный процесс с равномерным распределением вероятности по диапазону распределения ошибок квантования.
(nT)

x(nT)

e(nT)
Рис. 3. Линейная модель квантования сигналов:
(nT) —дискретный или m-разрядный цифровой сигнал (m > b);
x(nT) —квантованный b-разрядный цифровой сигнал;
e(nT) = x(nT) –f(nT) — ошибка квантования.
Квантование дискретных сигналов состоит в представлении отсчета (выборки сигнала) числамиx(nT), содержащими b числовых разрядов. Квантование сигналов, как и квантование чисел – нелинейная операция. Однако при анализе процессов в ЦФ целесообразно использовать линейную модель квантования сигналов – рис. 3.
Верхнее значение ошибки квантования
определяетсясоотношением
(1.11) или (1.12).
Вероятностные
оценки ошибок квантования основаны на
предположениях о том, что
последовательностье(пТ)являетсястационарным
случайным процессом с равномерным
распределением вероятности по
диапазону ошибок квантования ие(пТ)
не коррелирован
с f(nT).
Математическое
ожидание (среднее значение) e
и дисперсия
ошибки квантованияе
определяются
по формулам:
=E(е)
=
,
=
=
=E(е2)
–
,
где ре — плотность вероятности ошибки. По этим формуламвычисляются математическое ожидание и дисперсия для ошибок округления и усечения:
=
=
![]()
В логарифмическоммасштабе
=![]()
Лекция 2
