- •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.
8.4. Временные и спектральные методы исследования линейных стационарных цифровых фильтров.
П
одобно
тому, как отклик аналоговой линейной
стационарной системы y(t)
на произвольное внешнее воздействие
x(t) можно
найти временным методом через импульсную
характеристику системы g(t)
и
ли
спектральным методом через комплексный
коэффициент
передачи цепи, так и отклик линейного стационарного цифрового фильтра y(n) на произвольное внешнее воздействие x(n) можно найти через импульсную характеристику ЦФ g(n) или спектральным методом.
В
ыполнив
в (19) дискретизацию по переменным и
t, положив =k,
t=m,
получаем цифровой аналог свертки (19):
где g(
),
=0,1,2,…,L
– отсчеты импульсной характеристики
ЦФ, т.е. отклика на единичный импульс
(1,0,0,0,0,0,…), поступающий на вход фильтра
в момент времени t=0. Из
условий реализуемости ЦФ надо принять
g(-
)=0,
=1,2…
(21)
Если входные отсчеты x(k) начинают поступать в момент t=0, то можно написать
И
з
условия реализуемости ЦФ (21) следует,
что суммирование в (22) фактически
выполняется только при km:
Если число входных отсчетов x(0),
x(1),…,x(N-1)
равно N, а число отсчетов
импульсной характеристики ЦФ (g(0),
g(1),…,x(L))
равно (L+1), то в (23) m
принимает значения 0,1,2,…,N-1
(N=N+L).
Для нахождения одного значения y(m)
в соответствии с (23) надо выполнить не
более чем (L+1) операций
умножения. Для нахождения всех значений
y(m) надо
выполнить примерно
операций умножения.
Ч
исло
операций можно существенно сократить,
если использовать спектральный метод
расчета ЦФ и методы БПФ. Чтобы это
показать, напишем сначала дискретную
свертку (23) в нормированном виде:
Д
ополнив
последовательность из N
входных отсчетов x(k)
L нулями, представим x(k)
через ОДПФ:
Д
ополнив
последовательность из (Q+1)
отсчетов импульсной характеристикой
ЦФ (N+1) нулями, определим
ОДПФ:
где
- коэффициенты ДПФ для импульсной
характеристики ЦФ.
П
одставляя
(25) и (26) в (24), получаем:
С
праведливо
условие
Равенство суммы N при n=
очевидно. Равенство же суммы нулю при
n
объясняется тем, что в этом случае имеем
сумму единичных векторов, образующих
в совокупности правильный N-угольник.
Сумма эта, естественно, равна нулю.
С
учетом (28) формула (27) принимает вид
Уравнение (29) определяет ОДПФ выходных отсчетов ЦФ, если ДПФ над этими отсчетами определяется произведением ДПФ входных отсчетов и отсчетов импульсной характеристики фильтра:
Если методами БПФ найти спектральные
компоненты
![]()
а
затем и ОДПФ от их произведения
, то можно при больших N
существенно экономить в вычислительных
операциях по сравнению с непосредственными
вычислениями y(m)
по формуле дискретной свертки.
8.5. Использование z-преобразования в теории стационарных линейных цифровых фильтров.
Это преобразование можно получить из преобразования Лапласа или Фурье для дискретного сигнала xg(t)
О
пределим
одностороннее преобразование Лапласа
(для сигналов, определенных при t0
для дискретного сигнала вида (1)):
При p=j из (31) следует преобразование Фурье для дискретного сигнала.
Е
сли
обозначить:
т
о
преобразование Лапласа (31) переходит в
Z- преобразование дискретного
сигнала Xg(t):
О
чевидно,
что из преобразования Фурье дискретного
сигнала Xg(t)
при
следует также Z-преобразование X(z).
Справедливо и обратное утверждение:
из Z-преобразования X(z)
дискретного сигнала (33) при
следует его преобразование
Лапласа. (Или из X(z)
при
следует преобразование Фурье сигнала).
Е
сли
дискретный сигнал Xg(t)
определен и при t<0, то
вместо (33) можно ввести более общее
преобразование для такого сигнала:
Следует оговорить сходимость X(z) при неограниченном числе слагаемых в (33) или (35). Отсчеты x(k) всегда удовлетворяют условию |x(k)|<CRk, k>0, C>0 и R>0 постоянные вещественные числа. Тогда (33) сходится при всех Z , для которых │z│>R (т.е. в кольцевой области с радиусом сходимости R). В области сходимости X(z) представляет собой аналитическую функцию переменной z, не имеющую в этой области ни полюсов, ни существенно особых точек.
Д
ля
нахождения x(k)
по X(z) (т.е.
обратного Z-преобразования)
умножим левую и правую части (33) на Zn-1
В
озьмем
от левой и правой частей (36) интеграл
по z по замкнутому контуру
в области аналитичности, охватывающей
все полюсы функции X(z)zn-1. Получим
следующий результат:
Этот результат следует из теоремы Коши при интегрировании функции комплексного переменного z:
Н
аиболее
важное свойство Z-преобразования
связано со сдвигом сигнала во времени:
Таким образом, Z-преобразование дискретного сигнала y(t), у которого все отсчеты смещены на один такт (в сторону запаздывания) относительно дискретного сигнала Xg(t), равно произведению z-1 на X(z). Можно сказать, что z-1 является оператором сдвига на один такт в сторону запаздывания. Для доказательства (39) запишем Z-преобразование последовательности{y(k)=x(k-1)}:
В
водя
переменную k-1=n,
из (40) получим (39). Очевидно, если
y(k)=x(k-n), то Y(z)=z-1X(z).
Рассмотрим
дискретную свертку конечной протяженности
:
Н
айдем
Z-преобразование этой
свертки:
Таким образом, свертка двух дискретных сигналов соответствует произведению их Z-преобразований.
Покажем, что импульсная характеристика
ЦФ {g(0), g(1)…g(
)}
является его откликом на единичный
импульс (1,0,0,0,0,…). Действительно, при
воздействии единичного импульса формула
(41) принимает вид:
y(
)=g(
),
=0,1,2…
(43)
Если импульсная характеристика ЦФ финитна, то
y(
)=0
при
=Q+1,
(44)
где (L+1)- число тактовых отрезков на интервале финитности.
Рассмотрим прохождение через линейный ЦФ гармонической последовательности вида x(t)=ej(t+) или в дискретном виде:
x(k)=ej (k+) (45)
Согласно формуле свертки (41) с учетом (45) находим выходной сигнал:
В
ведем
над знаком суммы новый индекс суммирования
q-k=n
и учтем, что из соображений реализуемости
g(n)=0 при
n<0. Тогда:
г
де
-
комплексная передаточная характеристика
ЦФ. Импульсная характеристика ЦФ в
реальном масштабе времени будет иметь
вид:
причем Ќцф(f) является преобразованием Фурье от дискретного сигнала вида (48).
Как следует из (47), Ќцф(f) является периодической функцией частоты дискретизации Fg=1/Δ (как и спектр дискретного сигнала).
Если в (47) ввести переменную z=ej, то получим Z-преобразование импульсной характеристики ЦФ:
H
(z)
называют системной функцией стационарного
линейного ЦФ.
И
з
(42) при замене G(z)
на H(z) видно,
что системная функция ЦФ определяется
как отношение Z-преобразования
выходного сигнала фильтра к Z-преобразованию
входного сигнала:
Е
сли
в системной функции ЦФ положить
,
получим частотную характеристику ЦФ
Таким образом, применение Z-преобразований позволяет проводить анализ цифровых фильтров теми же методами, что и анализ аналоговых линейных цепей.
