- •Н.Н. Куцый теория информации
- •1. О понятии "информация"
- •2. Этапы обращения информации
- •3. Информационные системы
- •4. Система передачи информации: основные понятия и определения
- •5. Уровни проблем передачи информации
- •6. Теория информации
- •7. Понятия сигнала и его модели
- •8. Формы представления детерминированных сигналов
- •9. Ортогональные представления сигналов
- •10. Временная форма представления сигнала
- •11. Частотная форма представления сигнала. Спектры периодических сигналов
- •12. Распределение энергии в спектре периодического сигнала
- •13. Частотная форма представления сигнала. Спектры непериодических сигналов
- •14. Распределение энергии в спектре непериодического сигнала
- •15.Соотношения между длительностью импульсов и шириной их спектра
- •16.Спектральная плотность мощности детерминированного сигнала
- •17.Функция автокорреляции детерминированного сигнала
- •18.Случайный процесс как модель сигнала
- •19.Стационарные и эргодические процессы
- •20.Спектральное представление случайных сигналов
- •21.Частотное представление стационарных случайных процессов (дискретный спектр)
- •22.Частотное представление стационарных случайных сигналов. Непрерывные спектры
- •23.Основные свойства спектральной плотности
- •24.Преимущества цифровой формы представления сигналов
- •25.Общая постановка задачи дискретизации
- •26.Способы восстановления непрерывного сигнала
- •27.Критерии качества восстановления
- •28.Методы дискретизации посредством выборок
- •29.Равномерная дискретизация. Теорема котельникова
- •30.Теоретические и практические аспекты использования теоремы котельникова
- •31.Дискретизация по критерию наибольшего отклонения
- •32.Адаптивная дискретизация
- •33.Квантование сигнала
- •34.Квантование сигналов при наличии помех
- •35.Геометрическая форма представления сигналов
- •36.Энтропия как мера неопределенности выбора
- •37.Свойства энтропии
- •38.Условная энтропия и её свойства
- •39.Энтропия непрерывного источника информации (дифференциальная энтропия)
- •40.Свойства дифференциальной энтропии
- •41.Количество информации как мера снятой неопределенности
- •42.Эпсилон-энтропия случайной величины
- •43.Информационные характеристики источника сообщений и канала связи. Основные понятия и определения
- •44.Информационные характеристики источника дискретных сообщений
- •45.Информационные характеристики дискретных каналов связи
- •46.Информационные характеристики источника непрерывных сообщений
- •47.Информационные характеристики непрерывных каналов связи
11. Частотная форма представления сигнала. Спектры периодических сигналов
Рассмотрим какие функции целесообразно выбирать в качестве базисных при анализе стационарных линейных систем. В основе аналитических исследований таких систем лежат соответствующие дифференциальные уравнения, решение которых в общем случае содержат комплексные экспоненциальные функции времени. Детерминированные сигналы, которые описываются экспоненциальными функциями времени, при прохождении через инвариантные во времени линейные системы не изменяются по своему характеру, что является следствием инвариантности класса экспоненциальных функций относительно операций дифференцирования и интегрирования.
Широко используются представления детерминированных сигналов с применением базисных функций как при (преобразование Фурье), так и при (обобщенное преобразование, известное как преобразование Лапласа).
До сих пор мы не касались физической интерпретации базисных функций. Для чисто математических преобразований она не обязательна. Однако такая интерпретация имеет безусловные преимущества, так как позволяет глубже вникнуть в физический смысл явлений, протекающих в системах при прохождении сигналов.
Использование экспоненциальных базисных функций в преобразовании Фурье комплексно-сопряженными парами (с положительным и отрицательным параметром ) позволяет в соответствии с формулой Эйлера
представить сложный детерминированный сигнал в виде суммы гармонических составляющих. Так как параметр в этом случае имеет смысл круговой частоты, то результат такого преобразования называют частотной формой представления сигнала.
Перед тем как рассматривать спектры периодических сигналов необходимое предварение. Периодических сигналов, естественно, не существует, так как любой реальный сигнал имеет начало и конец. Однако при анализе сигналов в установившемся режиме можно исходить из предположения, что они существуют бесконечно долго и принять в качестве математической модели таких сигналов периодическую функцию времени. Рассмотрим представление таких функций как в виде суммы экспоненциальных составляющих, так и с преобразованием их в гармонические.
Пусть функция которая задана в интервале и которая удовлетворяет условиям Дирихле2, повторяется с периодом
на протяжении времени от до
Ранее мы записывали (9.3)
и если в качестве базисных выберем экспоненциальные функции, то это выражение запишем в виде
Соотношение (11.2) представляет собой ряд Фурье в комплексной форме, который содержит экспоненциальные функции как с положительным, так и с отрицательным параметром (двустороннее частотное представление). Составляющие с отрицательными частотами являются следствием комплексной формы записи функции.
Функцию принято называть комплексным спектром периодического сигнала Этот спектр дискретный, так как функция определена на числовой оси только при целых значениях Значение функции при конкретном называется комплексной амплитудой.
Огибающая комплексного спектра имеет вид
Запишем комплексный спектр в форме
Модуль комплексного спектра называют спектром амплитуд, а функцию , взятую с обратным знаком - спектром фаз (фазовым спектром). С учётом последнего
Если известны спектр амплитуд и спектр фаз сигнала, то в соответствии с формулой (11.2) он (сигнал) восстанавливается однозначно. В практических приложениях более значимым является спектр амплитуд, а информация о фазах составляющих часто несущественна.
Поскольку и отличны от нуля только при целых , спектры амплитуд и фаз периодического сигнала являются дискретными.
Воспользуемся формулой Эйлера
и выразим комплексный спектр в виде действительной и мнимой частей
где
Спектр амплитуд
является четной функцией т.е.
Поскольку четность и противоположные, спектр фаз
функция нечетная, т.е.
При получаем постоянную составляющую
От двустороннего спектрального представления перейдем к одностороннему (не имеющих отрицательных частот), объединяя комплексно-сопряженные составляющие (11.1). В этом случае получаем ряд Фурье в тригонометрической форме. Действительно, выделив в (11.2) постоянную составляющую и суммируя составляющие симметричных частот и имеем
Учитывая соотношение (11.5), запишем
или
.
Воспользовавшись формулой Эйлера (11.1) и обозначив через окончательно получим
Имеет распространение и другая тригонометрическая форма ряда Фурье
Отметим, что в практических приложениях она встречается реже.
Отдельные составляющие в представлениях (11.14) и (11.15) называют гармониками. Как спектр амплитуд, так и спектр фаз периодического сигнала удобно наглядно представлять спектральными диаграммами. На диаграмме спектра амплитуд каждой гармонике ставится в соответствие вертикальный отрезок, длина которого пропорциональна амплитуде, а расположение на оси абсцисс отвечает частоте этой составляющей. Аналогично на диаграмме спектра фаз обозначают значения фаз гармоник. Поскольку в результате спектры отображаются совокупностями линий, их часто называют линейчатыми.
О
Рис. 11.1