
- •Общие принципы получения информации в физических исследованиях. Основные цели обработки сигналов. Преимущества цифровых методов обработки сигналов. Примеры практического применения.
- •Содержание, этапы, методы и задачи цифровой обработки сигналов. Основные методы и алгоритмы цос.
- •Основные направления, задачи и алгоритмы цифровой обработки сигналов
- •Дискретные и цифровые сигналы. Основные дискретные последовательности теории цос.
- •Линейные дискретные системы с постоянными параметрами. Импульсная характеристика. Физическая реализуемость и устойчивость.
- •Линейные разностные уравнения с постоянными параметрами, их практическое значение и решение.
- •Соотношение между z-преобразованием и преобразованием Фурье
- •Обратное z-преобразование и методы его нахождения: на основе теоремы о вычетах, разложение на простые дроби и в степенной ряд.
- •Передаточная функция дискретных систем. Диаграммы нулей и полюсов. Условие устойчивости.
- •Частотная характеристика дискретных систем. Амплитудно-частотная и фазочастотная характеристики.
- •Фазовая и групповая задержка. Цифровая частота и единицы измерения частоты, которые используются в цифровой обработке сигналов.
- •Общая характеристика дискретного преобразования Фурье. Задачи, решаемые с помощью дпф. Дискретный ряд Фурье.
- •Дискретный ряд Фурье
- •Свойства дискретных рядов Фурье. Периодическая свертка двух последовательностей.
- •Дискретное преобразование Фурье. Основные свойства.
- •Общая характеристика ряда и интеграла Фурье, дискретного ряда Фурье и дискретного преобразования Фурье. Равенство Парсеваля.
- •Прямой метод вычисления дпф. Основные подходы к улучшению эффективности вычисления дпф.
- •Алгоритмы бпф с прореживанием по времени. Основные свойства.
- •Двоичная инверсия входной последовательности для
- •Алгоритмы бпф с прореживанием по частоте. Вычисление обратного дпф.
- •Вычисление периодической, круговой и линейной свертки. Алгоритм быстрой свертки. Вычислительная эффективность.
- •Вычисление линейной свертки с секционированием.
- •Амплитудный спектр, спектр мощности. Определение и алгоритмы получения.
- •Оценка спектра мощности на основе периодограммы. Свойства периодограммы. Методы получения состоятельных периодограммных оценок.
- •Основные проблемы цифрового спектрального анализа. Взвешивание. Свойства весовых функций. Модифицированные периодограммные оценки спм.
- •1.6.1. Просачивание спектральных составляющих и размывание спектра
- •Взвешивание. Свойства весовых функций
- •Паразитная амплитудная модуляция спектра
- •Эффекты конечной разрядности чисел в алгоритмах бпф
- •Метод модифицированных периодограмм
- •Метод Блэкмана и Тьюки получения оценки спектральной плотности мощности. Сравнительная оценка качества методов получения спм.
- •Сравнение методов оценки спектральной плотности мощности
- •Основные характеристики цифровых фильтров. Рекурсивные и нерекурсивные цифровые фильтры, их преимущества и недостатки.
- •Структурные схемы бих-фильтров (прямая и каноническая, последовательная и параллельная формы реализации).
- •Структурные схемы ких-фильтров (прямая, каскадная, с частотной выборкой, схемы фильтров с линейной фазой, на основе метода быстрой свертки).
- •Проектирование цифровых фильтров. Основные этапы и их краткая характеристика.
- •Расчет цифровых бих-фильтров по данным аналоговых фильтров. Этапы и требования к процедурам перехода.
- •Общая характеристика аналоговых фильтров-прототипов: Баттерворта, Чебышева I и II типа, Золоторева-Каура (эллиптические). Методика применения билинейного z-преобразования.
- •Эффекты конечной разрядности чисел в бих-фильтрах. Ошибки квантования коэффициентов, ошибки переполнения и округления. Предельные циклы.
- •Расчет цифровых ких-фильтров: методы взвешивания и частотной выборки.
- •Эффекты конечной разрядности чисел в ких-фильтрах.
- •Общая структурная схема системы цос. Дискретизация сигналов. Теорема отсчетов.
- •Погрешности дискретизации. Выбор частоты дискретизации в реальных условиях. Эффект наложения спектров
- •Дискретизация узкополосных сигналов
- •Выбор частоты дискретизации на практике
- •Квантование сигналов. Погрешность квантования. Отношение сигнал/шум и динамический диапазон при квантовании сигналов. Равномерное и неравномерное квантование
- •Анализ ошибок
- •Отношение сигнал/шум и динамический диапазон
- •Способы реализации алгоритмов и систем цос. Понятие реального времени обработки.
- •Особенности цос, влияющие на элементную базу, ориентированной на реализацию цифровых систем обработки сигналов.
- •Общие свойства процессоров цифровой обработки сигналов и особенности их архитектуры.
- •Архитектура Фон Неймана и гарвардская архитектура в пцос. Преимущества и недостатки.
- •Универсальные процессоры цос. Общая характеристика процессоров с фиксированной и плавающей точкой (запятой).
- •Основные различия между микроконтроллерами, микропроцессорами и сигнальными процессорами.
Общая характеристика дискретного преобразования Фурье. Задачи, решаемые с помощью дпф. Дискретный ряд Фурье.
Как показывает опыт, оптимальные характеристики цифровых систем и устройств, ориентированных на обработку сигналов, определяются двумя главными факторами: качеством используемых в задачах обработки вычислительных методов и алгоритмов и качеством их отображения на архитектуру соответствующих аппаратно-программных средств.
Среди ряда вычислительных методов важное место занимают методы обработки на основе дискретных преобразований Фурье. Универсальность этих методов объясняется тем, что в них используются такие свойства преобразований, как ортогональность и полнота системы базисных функций, линейность и обратимость, существование равенства Парсеваля, инвариантность спектров к сдвигам, а рациональность этих методов – возможностью реализации на основе алгоритмов быстрого преобразования Фурье.
Задачи, решаемые с помощью ДПФ
Операция |
Задачи из области использования |
Свёртка в частотной области |
Определение выходного сигнала системы, цифровая фильтрация, идентификация систем, прогнозирование, моделирование |
Корреляционная функция (КФ) |
Выявление детерминированных (периодических) сигналов в зашумлённом сигнале, распознавание классов логических функций и их свойств, сравнение эталона с изображением |
Взаимокорреляционная функция (ВКФ) |
Определение задержки и тракта прохождения сигнала, выявление случайного сигнала на фоне шумов |
Энергетический спектр |
Вычисление КФ, определение вклада сигнала в смеси частот, построение спектрограмм, вычисление АЧХ системы |
Взаимный энергетический спектр |
Вычисление ВКФ, определение частотной характеристики системы, определение задержки сигнала как функции частоты, нахождение функции когерентности, линейное прогнозирование, синтез и анализ оптимальных фильтров с заданным критерием точности |
Преобразование Фурье, например, играет важную роль при статистическом анализе случайных сигналов, распознавании образов, в обработке изображений, исследовании физики плазмы и полупроводниковых материалов, микроволновой акустике, сейсмологии, океанологии, радиолокации и медицинских исследованиях.
Дискретный ряд Фурье
Рассмотрим периодическую последовательность
с периодом N, т. е.
такую, что
(1.94)
где r – любое целое число.
Как и непрерывные периодические сигналы, такие последовательности можно представить рядом Фурье, состоящим из сумм комплексных экспотенциальных последовательностей, т. е. экспонент, частоты которых кратны основной частоте (2/N):
(1.95)
где k – целое число.
При этом выражение
(1.96)
называют дискретным рядом Фурье (ДРФ).
Как видно, в
отличие от непрерывных периодических
сигналов, для представления которых в
виде ряда Фурье требуется бесконечно
много комплексных экспонент, в ряде
Фурье для N-периодического
дискретного сигнала участвует только
N таких
последовательностей. Это является
следствием того, что комплексные
экспоненты
из равенства (1.95) удовлетворяют тождествам:
и т. д., поскольку для любых целых чисел
k и n
имеют место равенства:
(1.97)
Множитель 1/N введен для удобства и не влияет на характер представления.
Чтобы найти
коэффициенты
ряда Фурье последовательности
воспользуемся попарной ортогональностью
комплексных экспонент. Для этого умножим
обе части равенства (1.96) на
и просуммируем результат по n
от 0 до N – 1. Получим
(1.98)
Учитывая далее ортогональность комплексных экспонент, которая означает, что
(1.99)
Выражение (1.98) можно представить в виде:
(1.100)
Отсюда следует, что коэффициент
ряда (1.96) получаются из последовательности
по следующей формуле
(1.101)
Следует отметить, что последовательность также периодической с периодом N, так как для любого целого k имеет место следующее:
(1.102)
Коэффициенты удобнее рассматривать как бесконечную периодическую последовательность, отсчеты которой определяются формулой (1.101), так как в этом случае сохраняется дуальность между временным и частотным представлением периодических последовательностей рядом Фурье формулы (1.96) и (1.010) составляют пару анализа-синтеза и называются представлением периодической последовательности в виде ДРФ.
Для удобства введем обозначение
(1.103)
Тогда пара выражений, определяющая ДРФ, принимает следующий вид:
(1.104)