- •2.. Ортонормированный базис. Обобщенный ряд Фурье.
- •I.Свойство линейности.
- •II. Теорема о сдвигах.
- •IV.Теорема о спектре производной и неопределённого интеграла.
- •V. Теорема о свёртке.
- •VI.Теорема Планшереля
- •5.. Спектры модулированных сигналов.
- •6... Аналитический сигнал. Основные понятия и определения. Спектр аналитического сигнала
- •7… Преобразования Гильберта и его свойства. Применение преобразования Гильберта.
- •1) Преобразования Гильберта для гармонических сигналов
- •8... Автокорреляционная функция и ее свойства. Связь автокорреляционной функции и энергетического спектра сигнала.
- •9.. Взаимокорреляционная функция и ее свойства. Связь взаимокорреляционной функции и взаимного энергетического спектра.
- •10.. Дискретное преобразование Фурье. Свойства дискретного преобразования Фурье. Обратное дискретное преобразование Фурье.
- •11 Алгоритм быстрого преобразования Фурье. Число вычислительных операций. Сравнение дискретного и быстрого преобразования Фурье.
- •13.. Стационарные и эргодические случайные процессы.
- •14 ..Спектральные представления случайных процессов. Теорема Винера-Хинчина.
- •15 Белый шум и его свойства. Гауссовский случайный процесс.
- •17.. Шумоподобные сигналы и их свойства. Применение шумоподобных сигналов.
- •19.. Модуляция шумоподобных сигналов по форме и их детектирование.
- •20.. Основные положения линейной теории разделения сигналов. Структурная схема системы многоканальной передачи информации.
- •21.. Фазовое разделение сигналов.
- •22 Разделение сигналов по форме. Системы подвижной связи сдма.
- •23.. Информационные характеристики дискретных сообщений и сигналов.
- •24.. Взаимная информация и ее свойства.
- •25.. Пропускная способность каналов связи.
- •26 ..Информация в непрерывных сигналах. Дифференциальная энтропия.
- •27.. Информация в непрерывных сообщениях. Эпсилон-энтропия.
- •28.. Задача оптимального приема дискретных сообщений. Элементы теории решений.
- •29.. Критерии оптимизации приема дискретных сообщений.
- •30.. Алгоритм оптимального приема дискретных сообщений при полностью известных сигналах (Когерентный прием).
- •31.. Реализация алгоритма оптимального когерентного приема на основе корреляторов
- •33 Потенциальная помехоустойчивость оптимального когерентного приемника дискретных сообщений.
- •34.. Сравнение по помехоустойчивости систем когерентного приема с различными видами дискретной модуляции.
- •35.. Оптимальный прием дискретных сообщений с неопределенной фазой (Некогерентный прием).
- •36 Помехоустойчивость систем с различными видами дискретной модуляции при некогерентном приеме.
- •37 Прием дискретных сообщений в каналах с замираниями.
- •38 Основные принципы цифровой фильтрации
- •39 Характеристики и свойства цифровых фильтров. Алгоритм линейной цифровой фильтрации.
- •40 Трансверсальные (нерекурсивные) цифровые фильтры
- •41 Рекурсивные цифровые фильтры.
- •42 Устойчивость цифровых фильтров
- •43 Понятие вейвлет-преобразования. Основные вейвлеты, применяемые в системах связи.
- •44 Непрерывное и дискретное вейвлет-преобразования.
- •16.2 Дискретный вейвлет-анализ.
- •16.3 Непрерывное вейвлет-преобразование
8... Автокорреляционная функция и ее свойства. Связь автокорреляционной функции и энергетического спектра сигнала.
Задача корреляционного анализа возникла из радиолокации, когда нужно было сравнить одинаковые сигналы, смещённые во времени.
Для
количественного определения степени
отличия сигнала
и его смещённой во времени копии
принято вводить автокорреляционную
функцию (АКФ) сигнала
равную скалярному произведению сигнала
и его сдвинутой копии.
(4.1)
Свойства АКФ
1)
При
автокорреляционная функция становится
равной энергии сигнала:
(4.2)
2) АКФ – функция чётная
(4.3)
3)
Важное свойство автокорреляционной
функции состоит в следующем: при любом
значении временного сдвига
модуль АКФ не превосходит энергии
сигнала:
![]()
4)
Обычно, АКФ представляется симметричной
линей с центральным максимумом, который
всегда положителен. При этом в зависимости
от вида сигнала
автокорреляционная функция может иметь
как монотонно убывающей, так и колеблющийся
характер.
Существует тесная связь между АКФ и энергетическим спектром сигнала.
В
соответствии с формулой (4.1) АКФ есть
скалярное произведение
.
Здесь символом
обозначена
смещённая во времени копия сигнала
.
Обратившись к теореме Планшереля – можно записать равенство:
![]()
(4.4)
(4.4) Таким образом, приходим к результату
(4.5)
Квадрат модуля спектральной плотности представляет собой энергетический спектр сигнала. Итак энергетический спектр и автокорреляционная функция связаны парой преобразований Фурье.
![]()
Ясно, что имеется и обратное соотношение
(4.6)
Эти результаты принципиально важны по двум причинам: во-первых, оказывается возможным оценивать корреляционные свойства сигналов, исходя из распределения их энергии по спектру. Во-вторых, формулы (4.5), (4.6) указывают путь экспериментального определения энергетического спектра. Часто удобнее вначале получить АКФ, а затем, используя преобразование Фурье, найти энергетический спектр сигнала. Такой приём получил распространение при исследовании свойств сигналов с помощью быстродействующих ЭВМ в реальном масштабе времени.
Часто
вводят удобный числовой параметр –
интервал корреляции
,
представляющий собой оценку ширины
основного лепестка АКФ.
9.. Взаимокорреляционная функция и ее свойства. Связь взаимокорреляционной функции и взаимного энергетического спектра.
Взаимокорреляционная функция двух сигналов
Взаимокорреляционной
функцией (ВКФ) двух вещественных сигналов
и
называется скалярное произведение
вида:
(4.8)
ВКФ служит мерой «устойчивости» ортогонального состояния при сдвигах сигналов во времени.
![]()
При
прохождении этих сигналов через различные
устройства возможно, что сигнал
будет сдвинут относительно сигнала
на некоторое время
.
Свойства ВКФ.
1)
В отличие от АКФ одиночного сигнала,
ВКФ, описывающая свойства системы двух
независимых сигналов, не является чётной
функцией аргумента
:
(4.9)
2) Если рассматриваемые сигналы имеют конечные энергии, то их ВКФ ограничена.
3)
При
значения ВКФ вовсе не обязаны достигать
максимума.
Примером ВКФ может служить взаимокорреляционная функция прямоугольного и треугольного видеоимпульсов.
На основании теоремы Планшереля
получаем![]()
(4.11)
Таким образом, взаимокорреляционная функция и взаимный энергетический спектр связаны между собой парой преобразований Фурье.
