- •1. Основные определения.
- •2. Этапы обращения информации.
- •3. Понятие сигнала и его модели.
- •4. Формы представления детерминированных сигналов.
- •5. Представление сигнала в виде взвешенной суммы базисных функций. Понятие дискретного спектра сигнала и спектральной плотности.
- •6. Ортогональное представление сигналов.
- •7. Временная форма представления сигнала.
- •8. Частотная форма представления сигнала.
- •9. Спектры периодических сигналов.
- •10. Распределение энергии в спектре периодичного сигнала.
- •11. Спектры непериодических сигналов.
- •12. Распределение энергии в спектре непериодического сигнала. Равенство Парсеваля.
- •13. Соотношение между длительностью импульсов и шириной их спектра.
- •14. Спектральная плотность мощности детерминированного сигнала.
- •15. Функция автокорреляции детерминированного сигнала.
- •16. Случайный процесс как модель сигнала. Понятие ансамбля и пространства состояний. Виды случайных процессов.
- •17. Вероятностные характеристики случайного процесса.
- •18. Стационарные и эргодические случайные процессы.
- •19. Спектральное представление случайных сигналов.
- •20. Частотное представление стационарных случайных сигналов. Дискретные спектры.
- •21. Частотное представление стационарных случайных сигналов. Непрерывные спектры.
- •22. Основные свойства спектральной плотности.
- •23. Дискретизация непрерывных величин.
- •24. Квантование по времени. Теорема Котельникова.
- •25. Понятие модуляции.
- •26. Амплитудная модуляция.
- •27. Частотная модуляция.
- •28. Фазовая модуляция.
- •29. Модуляция импульсного тока.
- •30. Кодоимпульсные сигналы.
- •31. Многократная модуляция.
- •32. Количество информации в дискретных сообщениях. Энтропия дискретного источника.
- •33. Свойства энтропии.
- •34. Условия энтропии и ее свойства.
- •35. Передача информации от дискретного источника. Частное количество информации.
- •37. Частная условная энтропия. Условная энтропия источника. Апостериорная энтропия источника.
- •38. Количество информации в переданном сообщении дискретным источником.
- •39. Энтропия квантовой величины.
- •40. Количество информации в непрерывном сообщении. Априорная (безусловная) и апостериорная (условная) дифференциальные энтропии. Симметричность выражения количества информации.
- •43. Количество и скорость передачи информации при нормальном распределении сигнала и помехе (погрешности).
- •42. Количество информации, передаваемое за определенное время. Скорость передачи информации.
- •41. Количество передаваемой информации с учетом наличия аддитивной помехи.
- •44. Количество и скорость передачи информации при равномерном распределении сигнала и нормальном распределении помехи (погрешности).
- •45. Дифференциальная энтропия равномерно распределенной погрешности. Энтропийная погрешность.
- •46. Код, кодирование, кодовые сигналы.
- •47. Системы счисления.
- •48. Числовые коды.
- •49. Коды, не обнаруживающие возможных искажений.
- •50. Коды, обнаруживающие ошибки.
- •51. Информационная способность кода и избыточность.
- •52. Коды с коррекцией искажений.
4. Формы представления детерминированных сигналов.
В зависимости от структуры параметров сигналы подразделяют на дискретные, непрерывные и дискретно-непрерывные.
Сигнал считают
дискретным
по
данному параметру,
если число значений,
которое может
принимать этот параметр,
конечно (или
счетно).
Если множество
возможных значений
параметра образуют
континуум, то сигнал
считают непрерывным
по данному параметру.
Сигнал дискретный
по данному параметру
и непрерывный по
другому, называют
дискретно-непрерывным.
В соответствии с этим существуют следующие разновидности математических представлений (моделей) детерминированного сигнала:
-
Непрерывная функция непрерывного аргумента (например, времени) (рис. 3, а);
-
Непрерывная функция дискретного аргумента, например, функция, значения которой отсчитывают только в определенные моменты времени (рис.3, б);
3) Дискретная функция непрерывного аргумента, например функция времени, квантованная по уровню (рис. 3, в);
4) Дискретная функция дискретного аргумента, например функция, принимающая одно из конечного множества возможных значений (уровней) в определенные моменты времени (рис. 3, г).
5. Представление сигнала в виде взвешенной суммы базисных функций. Понятие дискретного спектра сигнала и спектральной плотности.
Для упрощения построения моделей сложные сигналы представляются совокупностью элементарных (базисных) функций, удобных для последующего анализа.
Наиболее широкий класс исследуемых систем – это инвариантные во времени линейные системы.
При анализе прохождения сложного сигнала u(t) через такие системы его представляют в виде взвешенной суммы базисных функций k(t) (или соответствующего ей интеграла):
(1)
где [t1, t2] – интервал существования сигнала.
При выбранном наборе базисных функций сигнал u(t) полностью определяется совокупностью безразмерных коэффициентов Ск. Такие совокупности чисел называют дискретными спектрами сигналов.
На интервале [t1, t2] выражение (1) справедливо как для сигналов неограниченных во времени так и для сигналов конечной длительности. Однако за пределами интервала [t1,t2] сигнал конечной длительности не равен нулю, т.к. он представляется суммой в том случае, если условно считается периодически продолжающимся. Поэтому, когда для ограниченного во времени сигнала необходимо получить представление, справедливое для любого момента времени, используется интеграл
(2)
где (, t) – базисная функция с непрерывно меняющимся параметром .
В этом случае имеется непрерывный сплошной спектр сигнала, который представляется спектральной плотностью S(). Разрешимость ее обработки размерности . Аналогом безразмерного коэффициента Ск здесь является величина S()d.
Совокупность методов представления сигналов в виде (1) и (2) называют обобщенной спектральной теорией сигналов. В рамках линейной теории спектра являются удобной формой представления сигналов.
Базисные функции k(t) должны быть просты, обеспечивать быструю сходимость ряда (1) для любых сигналов u(t) и позволять легко вытенять значения коэффициентов Ск. Базисные функции не обязательно должны быть действительными, их число может быть неограниченным (- к ).
В случае практической аппроксимации реального сигнала совокупностью базисных сигналов решающее значение приобретает простота их технической реализации. Сигнал представляется суммой ограниченного числа (0 к n) действительных линейно независимых базисных функций (сигналов).