- •Случайная величина. Числовые характеристики.
- •Быстрое преобразование Фурье: назначение и способы реализации. Графы бпф.
- •Случайные процессы: классификация и примеры. Ансамбль реализаций.
- •Математическое описание случайных процессов. Плотности распределения вероятностей.
- •Дискретное преобразование Фурье.???
- •Количественное оценивание плотностей распределения. Начальные и центральные моменты функции.
- •Дискретные экспоненциальные функции: определение и свойства.
- •Стационарные случайные процессы. Определение стационарности в узком и широком смысле.
- •Теорема Шеннона для дискретных каналов без шумов и с шумами.
- •Корреляционные функции стационарных процессов. Физический смысл и свойства.??????
- •Борьба с помехами. Классификация методов.
- •Спектральные представления случайных процессов. Теорема Виннера-Хинчина.
- •Теория информации. Определения и свойства энтропии.
- •Спектральные плотности мощности: физический смысл и свойства.????
- •Полная и условная энтропия.
- •Белый шум.
- •Цифровые фильтры как частный случай конечных динамических систем. Способы описания. Ких- и бих-фильтры. Сравнительный анализ.
- •Гауссовские случайные процессы.
- •Расчет ких-фильтров во временной области. Метод окон. Окна Хемминга.
- •Пуассоновские случайные процессы и их применения.
- •Теория информации. Общая структура информационных систем.
- •Узкополосные случайные процессы.
- •Энтропия как мера неопределенности. Энтропия по Хартли и Шеннону.
- •Определение по Шеннону
- •Телеграфный сигнал как частный случай случайного процесса.????
- •Коды Хемминга.
- •Теорема Парсевалля применительно к случайным процессам. Пример использования для определения интервала дискретизации.
- •Эргодические случайные процессы. Необходимое и достаточное условие эргодичности.
- •Количественные оценки эргодических случайных процессов.
- •Количество информации: определение и свойства.
- •Экспериментальные исследования случ. Процессов. Определение тренда и скрытой периодичности.
- •Эргодические последовательности. Поток энтропии и поток информации. Связь энтропии с полосой занимаемых частот.
- •Теорема Котельникова: смысл, ограничение и практические приложения.
- •Поток информации и избыточность. Назначение избыточности.
- •Дэф и их свойства.
- •Избыточность информационных потоков и ее практическое использование.
- •Приведение дэф по модулю и свойства приведения для четного и нечетного n.
- •Эффективное кодирование. Коды Шеннона-Фано.
- •Коды Хафмана.
- •Общая задача помехоустойчивого приема. Методы борьбы с помехами.
- •Сжатие графических изображений. Стандарты gpeg и mpeg.
Дэф и их свойства.
Обозначим свойства функций ДЭФ. Они значительно отличаются от свойств обычных гармонических функций при их разложении в ряд Фурье. Кроме уже отмеченного свойства симметричности, при котором существуют семейство независимых функций снижается вдвое, существуют общие и специфические свойства.
Общие свойства:
1. Свойство нулевого среднего: при любом и постоянная составляющая функции равна 0:
|
. |
(5.8) |
Это свойство идентично гармоническому ряду, но в непрерывной области. В последнем случае вместо суммы присутствует интеграл. При сумма равна , что может быть воспринято как нормирующий множитель.
2. Ортогональность. Это очень важное свойство для любой системы разложения в ряд. В данной интерпретации свойство ортогональности принимает вид:
|
. |
(5.9) |
Другими словами, разложенные функции при усреднении на интервале из точек равны 0.
3. Симметричность: замена значений аргумента образует ту же функцию:
|
. |
(5.10) |
4. Полнота: при заданном система из функций полная, т. е. любая другая функция представляет одну из имеющихся. Предположим, номер функции равен . Тогда эта функция идентична ДЭФ с номером 1.
5. Замкнутость. Является следствием полноты и сводится к следующему:
|
; . |
(5.11) |
Выражение (5.11) означает следующее: процедура приводит к функции из замкнутой области , причем результирующая функция порядка С образуется как сумма номеров функций по модулю . Так, при произведение функций с номерами 7 и 4 даст функцию с номером 2, что легко проверить по матрице (рис.5.13).
Упомянутые процедуры могут продлеваться на любое целочисленное значение . При числовой обработке сигналов практические значения выбираются в других областях: 256, 512, 1024, 2056 и т. д. (все это степени двойки).
Избыточность информационных потоков и ее практическое использование.
Приведение дэф по модулю и свойства приведения для четного и нечетного n.
Приведем примеры матриц ДЭФ для двух вариантов , четного и нечетного. Рассмотрим четное , например . Матрица значений напоминает таблицу умножения (см.рис.5.5).
|
Рис. 5.7. Матрица ДЭФ при |
|
Матрица а) представляет перечисление фаз в их абсолютном выражении. В частности, фаза последней функции (правый нижний угол) соответствует шести полным оборотам (и еще немного).
Матрица б) соответствует формуле приведения, согласно которой из фазовой координаты вычитается число, удаляющее кратное число оборотов вектора. В приведенном нами примере, удаляются цифры, кратные 8. Остаток должен лежать в пределах от 0 до . В частности, в элементе, стоящем на пересечении пятого столбца и седьмой строки (это число 20), при получается .
Приведение по модулю является базовым преобразованием в ЦОС.
Обратим внимание на вторую матрицу б). Она приведена по модулю . При этом остатки от приведения лежат в пределах заданного множества . Приведение сводится к тому, что остаток находится в пределах от 0 до .
Стоит отметить, что нами принято четное число . При этом получается семейство комплексно сопряженных функций, симметричных относительно центра сопряжения. В варианте центром сопряжения является функция с номером . Если выделить эту функцию и изменять значения аргумента в пределах от 0 до , получаем после приведения, т. е. в остатках, матрицу типа б).
Приведение по модулю является фундаментальной операцией, приводящей к оригинальным последствиям. Рассмотрим матрицу ДЭФ в полном и приведенном варианте при , т. е. нечетном.
|
Рис. 5.8. Матрица ДЭФ при |
|
В итоге после приведения по модулю получается два семейства комплексно сопряженных функций; количество таких пар равно , а чисто действительная функция одна – нулевая. Это свойство обобщается на любое , причем везде есть разница между четными и нечетными значениями.