- •I. Теория сигналов.
- •1.1. Классификация сигналов.
- •1.2. Амплитудно - временные параметры детерминированных сигналов.
- •1.3 Спектральный анализ и синтез детерминированных сигналов.
- •1.3.1. Элементы обобщенной спектральной теории сигналов.
- •1.3.2. Примеры базисных функций и полиномов.
- •1.3.3. Спектральный анализ сигналов.
- •1.3.4. Особенности спектрального представления непериодических сигналов .
- •1.3.5. Исследование сигналов с помощью преобразований Лапласа.
- •1.4. Ортогональные разложения Котельникова для непрерывных
- •1.4.1. Сигналы с ограниченными и полосовыми спектрами.
- •1.4.2. Сигналы с полосовыми спектрами.
- •1.4.3. Теорема отсчетов в частотной области.
- •1.5. Корреляция и спектральные характеристики случайных сигналов и помех.
- •1.5.1. Корреляционные функции.
- •1.5.2. Экспериментальная оценка характеристик случайных сигналов.
- •1.5.3. Эргодичность сигналов.
- •1.5.4. Преобразования Хинчина - Винера.
- •1.6. Модели случайных сигналов и помех.
- •1.6.1. Телеграфный сигнал.
- •1.6.2. Белый шум.
- •1.6.3. Гауссовский процесс.
- •1.6.4. Гауссовский белый шум.
- •1.7. Узкополосные и аналитические сигналы.
- •1.7.1. Определение узкополосного процесса.
- •1.7.2.Формы математических моделей.
- •1.7.3. Аналитические сигналы.
- •1.7.4. Условие ортогональности сигналов в усиленном смысле.
- •1.7.5. Корреляционная функция узкополосного процесса.
- •1.8. Выводы.
- •Управление информационными параметрами сигналов.
- •1.9. Классификация методов модуляции.
- •1.10. Корреляционные и спектральные характеристики модулированных сигналов.
- •1.11. Выводы.
- •2. Прохождение сигналов через линейные цепи с постоянными параметрами.
- •2.1. Определение линейной цепи. Добавить параметры и спектры модулированных сигналов.
- •2.2. Дельта - функция - как пример пробного сигнала.
- •2.3. Временной и спектральный методы анализа передачи сигналов через линейные цепи.
- •2.4. Особенности анализа радиосигналов в избирательных цепях.
- •Эквивалентные схемы четырехполюсников.
- •Характеристические параметры четырехполюсников.
- •3.2. Характеристики линейных активных четырехполюсников.
- •3.3. Транзисторный усилитель - как пример активного линейного четырехполюсника.
- •3.4. Частотные свойства усилителей.
- •3.5. Свойства и характеристики активных линейных цепей с обратной связью.
- •1. Последовательная обратная связь по току.
- •2. Параллельная обратная связь по напряжению.
- •3. Последовательная обратная связь по напряжению.
- •4. Параллельная ос по току.
- •В) Устойчивость линейных активных цепей с обратной связью.
- •1. Алгебраический критерий устойчивости.
- •2. Частотный критерий устойчивости ( критерий Найквиста).
- •Генерирование колебаний в электрических цепях
- •Автоколебательная система - устройство с ос.
- •Самовозбуждение lc - автогенератора гармонических колебаний.
- •Анализ стационарного режима автогенератора методом гармонической линеаризации
- •4.4 Графический метод анализа стационарного режима.
- •Анализ автоколебаний методом уравнений состояния
- •5. Анализ нелинейных цепей
- •5.1. Общие понятия об элементах нелинейных цепей
- •5.2. Модели нелинейных элементов
- •5.2.2 Безынерционные нелинейные четырехполюсники
- •5.2.3. Нелинейная емкость
- •5.2.4. Нелинейная индуктивность.
- •5.3. Аналог цепей с безынерционными элементами
- •5.3.1. Общие сведения
- •5.3.2. Графический метод анализа
- •5.3.3. Графоаналитический метод
- •5.3.4. Численные методы
- •5.4. Преобразование спектров сигналов в нелинейных цепях и его практическое применение.
- •5.4.1. Общие положения
- •5.4.2. Умножение частоты
- •5.4. Амплитудная модуляция
- •5.5. Детектирование ам-колебаний
- •6. Анализ параметрических цепей
- •5.1. Общие понятия о параметрических цепях
- •6.2. Импульсная характеристика и передаточная функция параметрической цепи
- •6.3. Энергетика цепей с параметрическими реактивными элементами
- •6.4. Параметрический резонанс.
- •6.5. Баланс мощностей в параметрических цепях.
- •6.6. Параметрические усилители
- •7. Фильтрация сигналов на фоне помех.
- •7.1. Задачи и методы фильтрации
- •7.2. Согласованная фильтрация заданного сигнала
- •7.2.1. Методика анализа.
- •7.2.2 Импульсная характеристика согласованного фильтра. Физическая осуществимость.
- •7.2.3. Сигнал и помеха на выходе согласованного фильтра
- •8. Основы цифровой обработки сигналов
- •8.1.Основные понятия
- •8.2.Спектр дискретного сигнала
- •С пектральная плотность периодической функции
- •8.3.Алгоритм быстрого преобразования Фурье
- •8.4. Временные и спектральные методы исследования линейных стационарных цифровых фильтров.
- •8.5. Использование z-преобразования в теории стационарных линейных цифровых фильтров.
- •8.6. Основы реализации цифровых фильтров.
- •8.7. Синтез цифровых фильтров.
- •8.7.1. Синтез по заданной импульсной характеристики аналогового прототипа g(t).
- •8.7.2. Синтез цф по заданной частотной характеристике ќ(ω) (или операторного коэффициента передачи k(p)).
- •8.8. Учет погрешности цифровой фильтрации из-за квантования сигнала по уровням.
- •8.9. Выводы.
7. Фильтрация сигналов на фоне помех.
7.1. Задачи и методы фильтрации
Электрическим фильтром называется пассивный четырехполюсник пропускающий электрические сигналы некоторой полосы частот без существенного ослабления или с усилением, а колебания вне этой полосы частот - с большим ослаблением. Такие устройства применяются для выделения полезных сигналов на фоне помех. Задача фильтрации формулируется следующим образом.
Если на вход линейного фильтра поступает смесь сигнала и помехи
(1)
то проблема состоит в том, как наилучшим образом выделить сигнал их этой смеси, т.е. как создать оптимальный фильтр. Известными считаются статические характеристики (т.е. спектр или корреляционная функция)
функции х(t), представляющей собой смесь сигнала и помехи. Искомой является периодическая функция оптимального фильтра.
Задача об оптимальной фильтрации решается по-разному в зависимости от того смысла, который вкладывается в понятие оптимальности. Рассмотрим три наиболее важных случаи оптимальной фильтрации.
1. Форма сигнала известна. От фильтра требуется только сохранение полученного сообщения, заключенного в сигнале, т.е. сохранение неискаженным помехой информационного параметра сигнала и не требуется сохранение формы. Такая задача может быть поставлена при фильтрации сигналов, форма которых известна на приемной стороне (например, обнаружение сигнала в радиотелеграфии и радиолокации). Фильтр при этом называют оптимальным, если в некоторый момент времени t0 на его выходе обеспечивается максимальное отношение сигнала к среднеквадратическому значению напряжения шума. Такой фильтр может быть интегратором, поскольку речь идет о типовом значении полезного сигнла. При этом он должен лучше пропускать те частоты, на которых больше интенсивность спектральных составляющих сигнала и меньше интенсивность помех.
Для передаточной функции только оптимального фильтра теория дает следующие выражения:
(2)
где а - некоторая постоянная;
- величина, комплексно сопряженная
амплитудному спектру сигнала;
- спектр мощности помехи.
В случае помехи с равномерным спектром частная характеристика оптимального фильтра с точностью до постоянного множителя совпадает с амплитудным спектром сигнал:
(3)
Отсюда специфическое название подобных оптимальных фильтров - согласованные фильтры (т.е. согласованные с сигналом).
Например, при приеме сигнала в виде передаточной повторяющихся импульсов, спектр каждого из которых состоит из отдельных узких полос (см. рис.), фильтр должен пропускать лишь эти полосы.

2. Форма сигнала неизвестна, а от фильтра требуется ее сохранения. Например, фильтрация после детектора должна обеспечивать наилучшее воспроизведение на фоне шума не одного или нескольких параметров сигнала, а всего сигнала S(t). В этом случае в качестве критерия оптимальности (точности воспроизведения сигнала) удобно принять среднеквадратичнную ошибку, т.е. средний квадрат уклонения воспроизведенного сигнала от периодического. если сигнал и помеха являются независимыми и стационарными случайными процессами, то частотная характеристика такого оптимального фильтра, обеспечивающего минимальную среднеквадратичную ошибку, определяется спектрами мощности сигналом РС и помехи GП.
(4)
Фильтр ослабляет те спектральные составляющие, которые сильней поражены помехой, и для которых больше отношение GП/ РС А на тех частотах, где помеха отсутствует GП<< РС, коэффициент передачи K→1.
3. Выделение длительного периодического сигнала из его смеси с помехой может быть осуществлено путем исследования функции корреляции этой смеси. Корреляционный фильтр, осуществляющий такое исследование, содержит блок переключения и блок усреднения (интегратор).
При взаимокорреляционной фильтрации, когда фильтр, располагая образцом сигнала, определяет функцию взаимной корреляции между принятой смесью X(t) и образцом сигнала S(t) (в данном случае речь идет только о констатации факта наличия сигнала):
![]()
Если
сигнал и помеха некоррелированы, то
и напряжения
будет свидетельствовать о наличие
сигнала в смеси.
Автокорреляционная фильтра используется при отсутствии определенных сведений о форме сигнала. Фильтр в этом случае определяет автокорреляционную функцию смеси:

При отсутствии корреляции между сигналом и помехой последние два слагаемых исчезнут. Что касается оставшихся двух слагаемых, то первое из них может носить черты периодичности, т.к. является автокорреляционной функцией сигнала близкого к периодическому, а второе обращается в ноль, если сдвиг больше интервала корреляции помехи П. Таким образом, при достаточно большом сдвиге и времени усреднения Т наличие напряжения KC.C() на выходе коррелятора свидетельствует о наличии периодического сигнала в смеси.
Однако реальные сигналы связи не являются периодическими и ограничены некоторой длительностью с. Следовательно, при с автокорреляционная функция сигнала становится равной нулю (см. рис.). С другой стороны, интервал корреляции помехи П возрастает тем больше, чем большему ограничению подвергается спектр помехи в фильтре, поскольку помеха приобретает характер периодичности. При оптимальной фильтрации до коррелометра П может превысить с и корреляционная фильтрация не даст никакого эффекта.

