- •Лекционный материал по курсу
- •1 Измерительные сигналы
- •1.1 Классификация измерительных сигналов и сигналов помех
- •1.2 Математическое описание детерминированных измерительных сигналов. Сигналы и их математические модели
- •1.2.1 Представление произвольного сигнала в виде суммы элементарных колебаний
- •1.2.2 Гармонический анализ периодических сигналов
- •1.2.3 Гармонический анализ непериодических сигналов
- •1.2.3.1 Основные свойства преобразования Фурье
- •1) Сдвиг сигналов во времени
- •3) Смещение спектра сигнала
- •1.2.4 Геометрическое представление сигналов
- •1.3 Корреляционный анализ детерминированных сигналов
- •Соотношение между корреляционной функцией и спектральной характеристикой сигнала
- •1.4 Модулированные сигналы
- •1.4.1 Радиосигналы с амплитудной модуляцией
- •1.4.1.1 Спектр амплитудно-модулированного колебания
- •1.4.2 Угловая модуляция. Фаза и мгновенная частота колебания
- •1.4.2.1 Спектр колебания при гармонической угловой модуляции
- •1.4.3 Огибающая, фаза и частота узкополосного сигнала
- •1.4.4 Аналитический сигнал
- •1.5 Математическое описание случайных измерительных сигналов
- •1.5.1 Основные характеристики случайных сигналов
- •1.5.2 Спектральная плотность мощности случайного процесса
- •1.5.3 Соотношение между спектральной плотностью и ковариационной функцией случайного процесса
- •1.6 Квантование, дискретизация и кодирование сигналов
- •1.6.1 Дискретизация непрерывных сигналов по времени
- •1.6.2 Представление сигналов с ограниченной полосой частот в виде ряда Котельникова
- •1.6.3 Связь между спектром сигнала s(t) и спектром базисной функции φn (t)
- •1.6.4 Восстановление сигналов по их отсчётам
- •Неограниченность спектров реальных сигналов
- •Отклонение фнч от идеальных
- •1.6.5 Задачи теории кодирования
- •1.6.5.1 Корректирующие коды
- •1.6.5.2 Систематические коды
- •Методы образования циклического кода
- •1.6.5.3 Непрерывные коды
- •2 Анализ прохождения измерительных сигналов через
- •2.1 Анализ прохождения измерительных сигналов через линейные цепи
- •2.1.1 Спектральная плотность мощности и корреляционная функция случайного процесса на выходе цепи
- •2.2 Анализ прохождения измерительных сигналов через нелинейные цепи
- •2.2.1 Безынерционные нелинейные преобразования
- •2.2.2 Внешние характеристики безынерционных нелинейных элементов
- •2.2.3 Спектральный состав тока в безынерционном нелинейном элементе при гармоническом внешнем воздействии
- •2.3 Классификация и основные характеристики фильтров
- •2.4 Фильтрация измерительных сигналов
- •2.4.1 Основные задачи при приёме сигналов
- •2.4.2 Согласованный линейный фильтр
- •2.4.3 Оптимальная фильтрация случайных сигналов
- •2.4.4 Дискретные фильтры.Цифровые линейные фильтры (цф). Алгоритм линейной цифровой фильтрации, Методы синтеза цифровых фильтров
- •2.4.4.1 Дискретное преобразование Фурье.
- •2.4.4.2 Теория z-преобразования
- •2.4.4.3 Принцип цифровой обработки сигналов
- •2.4.4.4 Реализация алгоритмов цифровой фильтрации
- •2.5 Принципы адаптивной фильтрации
- •2.5.1 Классификация адаптивных систем
- •2.5.2 Адаптивный линейный сумматор
- •2.5.3. Оптимальный весовой вектор
- •2.5.3.1 Метод градиентного поиска оптимального вектора w
- •2.5.3.2 Метод Ньютона для многомерного пространства
- •3.1 Модуляторы ам-сигналов. Способы осуществления амплитудной модуляции
- •3.1.1 Принцип работы амплитудного модулятора.
- •3.1.2 Получение сигналов с балансной модуляцией.
- •3.2 Методы получения угловой модуляции
- •Структурная схема радиоприемника модулированных сигналов. Элементы схемы. Понятие промежуточной частоты и зеркального канала. Демодуляция (детектирование) ам-сигналов
- •Как выбирается промежуточная частота:
- •3.3.1 Методы реализации преобразований частоты
- •3.3.3 Детектирование модулированных сигналов
- •3.3.4 Синхронный детектор ам-сигналов
- •3.3.5 Квадратичное детектирование
- •3.4 Демодуляция сигналов с угловой модуляцией
- •3.4.1Фазовые детекторы (фд)
- •Детекторы чм- сигналов
- •Список литературы
2.4.4.1 Дискретное преобразование Фурье.
Воспользуемся моделью в виде последовательности дельта-импульсов и сопоставим исходному колебанию x(t) его дискретное МИП-представление:

Представим дискретную модель (2.104) комплексным рядом Фурье:

с коэффициентами

Подставляя формулу
(12.104) в (2.106) и вводя безразмерную переменную
,
получим

.
Наконец, используя фильтрующее свойство дельта-функции, имеем

Формула (2.107) определяет последовательность коэффициентов образующих дискретное преобразование Фурье(ДПФ) рассматриваемого сигнала. Отметим некоторые очевидные свойства ДПФ.
Дискретное преобразование Фурье есть линейное преобразование, т. е. сумме сигналов отвечает сумма их ДПФ.
Число различных коэффициентов
,
вычисляемых по формуле (2.107), равно
числуNотсчетов за период; прип=NкоэффициентCN= С0.Коэффициент С0(постоянная составляющая) является средним значением всех отсчетов:
.
Если N— четное число, то
.
Пусть отсчетные значения хк —вещественные числа. Тогда коэффициенты ДПФ, номера которых располагаются симметрично относительноN/2, образуют сопряженные пары:
.
Поэтому можно
считать, что коэффициенты
отвечают отрицательным частотам. При
изучении амплитудного спектра сигнала
они не дают новых сведений.
Восстановление
исходного сигнала по ДПФ.Если на
основании совокупности отсчетов
некоторого сигнала найдены коэффициенты
ДПФ
,
то по ним всегда можно восстановить
исходный сигналx(t)
с ограниченным спектром, который был
подвергнут дискретизации. Ряд Фурье
такого сигнала принимает вид конечной
суммы:
![]()
, (2.108)
где
- фазовый угол коэффициента ДПФ.
В качестве примера на рис. 2.15 изображен сигнал x(t), восстановленный по своим отсчетам. На основании формулы (2.108) этот сигнал имеет вид
.

Рис. 2.15. Сигнал, восстановленный по коэффициентам ДПФ
Следует подчеркнуть, что восстановление непрерывного сигнала по формуле (2.108) есть не приближенная, а точная операция, полностью эквивалентная получению текущих значений сигнала с ограниченным спектром по его отсчетам. Однако процедура, использующая ДПФ, в ряде случаев предпочтительна. Она приводит к конечным суммам гармоник, в то время как ряд Котельникова для периодического сигнала принципиально должен содержать бесконечное число членов.
Обратное
дискретное преобразование Фурье.Допустим, что коэффициенты
,образующие ДПФ, заданы. Положим в формуле
(2.105)
и учтем, что суммируется лишь конечное
число членов ряда, которые отвечают
гармоникам, содержащимся в спектре
исходного сигнала. Таким образом,
получаем формулу для вычисления отсчетных
значений:

выражающую алгоритм обратного дискретного преобразования Фурье (ОДПФ).
Взаимно дополняющие друг друга формулы (2.107) и (2.109) являются дискретными аналогами обычной пары преобразований Фурье для непрерывных сигналов.
В настоящее время дискретный спектральный анализ является одним из наиболее распространенных методов исследования сигналов с помощью компьютеров. Алгоритмы вычисления ДПФ и БПФ реализованы в таких широко распространенных прикладных математических пакетах
Алгоритм быстрого преобразования Фурье.Как видно из формулы (2.107) или (2.109), чтобы вычислить ДПФ или ОДПФ последовательности изNэлементов, требуется выполнитьN2операций с комплексными числами. Если длины обрабатываемых массивов имеют порядок тысячи или более, то использовать эти алгоритмы дискретного спектрального анализа в реальном масштабе времени затруднительно из-за ограниченного быстродействия вычислительных устройств.
Выходом из положения явился алгоритм быстрого преобразования Фурье(БПФ), предложенный в 60-х годах. Существенно сократить число выполняемых операций здесь удается за счет того, что обработка входного массива сводится к нахождению ДПФ (или ОДПФ) массивов с меньшим числом членов.
Будем предполагать,.
и это существенно для метода БПФ, что
число отсчетов
,гдер— целое
число.
Разобьем входную последовательность {хк}на две части с четными и нечетными номерами:
(2.110)
![]()
и представим п-й коэффициент ДПФ в виде

.
Непосредственно видно, что первая половина коэффициентов ДПФ исходного сигнала с номерами от 0 до N/2—1 выражается через коэффициенты ДПФ двух частных последовательностей:
![]()
.
Теперь учтем, что последовательности коэффициентов, относящихся к четной и нечетной частям входного массива, являются периодическими с периодом N/2:
.
Кроме того, входящий
в формулу (2.111) множитель при
можно преобразовать так:
.
Отсюда находим выражение для второй половины множества коэффициентов ДПФ:
![]()
.
Формулы (2.111) и (2.112) лежат в основе алгоритма БПФ. Далее вычисления строят по итерационному принципу: последовательности отсчетов с четными и нечетными номерами вновь разбивают на две части. Процесс продолжают до тех пор, пока не получится последовательность, состоящая из единственного элемента. Легко видеть, что ДПФ этого элемента совпадает с ним самим.
Можно показать,
что число операций, необходимых для
вычисления БПФ, оценивается как ![]()
