- •Системы электрической связи. Общие сведения о системах электросвязи. Основные понятия и определения
- •Часть 1
- •Раздел 1. Элементы общей теории сигналов
- •1.1 Классификация сигналов
- •1.2. Некоторые элементы функционального анализа сигналов
- •1.3 Основы теории ортогональных сигналов
- •Раздел 2. Спектральные представления сигналов
- •2.1. Понятие о спектре периодических и непериодических сигналов
- •2.2 Спектральное представление периодических сигналов
- •2.3 Спектральное представление непериодических сигналов
- •2.4 Теоремы о спектрах
- •2.5 Спектральные представления сигналов с использованием негармонических функций
- •Раздел 3. Сигналы с ограниченным спектром
- •3.1. Некоторые математические модели сигналов с ограниченным спектром
- •3.2 Теорема Котельникова
- •3.3. Узкополосные сигналы
- •3.4. Аналитический сигнал и преобразования Гильберта
- •Раздел 4. Основы корреляционного анализа сигналов
- •4.1. Взаимная спектральная плотность сигналов. Энергетический спектр
- •4.2. Автокорреляционная функция сигналов
- •4.3. Акф дискретного сигнала
- •4.4. Взаимокорреляционная функция двух сигналов
- •Раздел 5. Модулированные сигналы
- •5.1. Сигналы с амплитудной модуляцией
- •5.2 Сигналы с угловой модуляцией
- •5.3. Дискретные формы угловой модуляции
- •5.4 Сигналы с импульсной модуляцией
- •Раздел 6. Основы теории случайных процессов
- •6.1. Случайные процессы. Основные понятия и определения
- •6.2. Характеристики случайных процессов
- •6.3. Моментные функции случайных процессов
- •6.4. Свойства случайных процессов
- •6.5. Функция корреляции двух случайных процессов
- •6.6. Измерение характеристик случайных процессов
- •6.7. Спектральное представление стационарных случайных процессов. Теорема Винера-Хинчина
- •6.8 Типовые модели случайных сигналов
- •6.9 Узкополосные случайные сигналы
- •Раздел 7. Основные элементы цифровой обработки сигналов
- •7.1. Дискретное преобразование Фурье
- •7.2. Быстрое преобразование Фурье
- •7.3 Z-преобразование
- •Раздел 1.Каналы электросвязи
- •Тема1.1 Общие сведения о каналах электросвязи и их классификация
- •1.2 Математические модели каналов электросвязи
- •1.2.1 Математические модели непрерывных каналов связи
- •1.2.2 Математические модели дискретных каналов связи
- •Раздел 2 Основные положения теории передачи информации
- •2.1 Информационные параметры сообщений и сигналов
- •2.2 Взаимная информация
- •Эффективное кодирование дискретных сообщений
- •Тема 2.4. Информация в непрерывных сигналах
- •Тема 2.5. Пропускная способность канала связи
- •Тема 2.6. Теорема к. Шеннона
- •Тема 2.7. Информация в непрерывных сообщениях. Эпсилон-энтропия
- •Раздел 3. Оптимальный приём дискретных сообщений
- •Тема 3.1. Постановка задачи оптимального приёма дискретных сообщений как статистической задачи. Понятие помехоустойчивости
- •3.2. Элементы теории решений
- •3.3. Критерии качества оптимального приёмника
- •3.4 Алгоритм оптимального приёма при полностью известных сигналах. Когерентный приём
- •3.5 Структурное построение оптимального приёмника
- •3.6 Реализация алгоритма оптимального приёма на основе согласованных фильтров. Свойства согласованного фильтра
- •3.8 Потенциальная помехоустойчивость систем с различными видами манипуляции
- •3.9 Приём сигналов с неопределённой фазой (некогерентный приём)
3.2 Теорема Котельникова
Эта теорема (доказана академиком Котельниковым В.А. в 1933 г.), устанавливает возможность сколь угодно точного восстановления мгновенных значений сигнала с ограниченным спектром, исходя из отсчетных значений (выборок), взятых через равные промежутки времени.
Любые два сигнала
с ограниченным спектром, принадлежащие
семейству
(3.9)
являются
ортогональными если установить сдвиг
![]()
Путём соответствующего
выбора амплитудного множителя А
можно добиться
того, чтобы норма каждого из этих сигналов
стала единичной. В результате будет
построен ортонормированный базис,
позволяющий разложить произвольный
сигнал с ограниченным спектром в
обобщённый ряд Фурье. Из семейства
функции
достаточно рассмотреть лишь функцию
приk=0.
(3.10)
так как норма
любого сигнала
одинакова независимо от сдвига во
времени. Определим квадрат нормы
и проинтегрируем поt.

Функции
будут ортонормированными, если:
(3.11)
Бесконечная совокупность функций.
(3.12)
образует базис
Котельникова в линейном пространстве
низкочастотных сигналов со спектрами,
ограниченными сверху значением
.
Отдельная функция
называетсяk-той
отсчётной функцией. Если
произвольный сигнал, спектральная
плотность которого отлична от нуля лишь
в полосе частот
то его можно разложить в обобщенный ряд
Фурье по базису Котельникова:
(3.13)
Коэффициентами ряда служат, как известно, скалярные произведения разлагаемого сигнала и k-той отсчётной функции:
(3.14)
Удобный способ
вычисления этих коэффициентов заключается
в применении теоремы Планшереля. Легко
проверить, что каждая отсчётная функция
в пределах отрезка
имеет спектральную плотность, равную
.
Тогда, если
- спектр излучаемого сигналаS(t),
то по теореме Планшереля
,
Тогда:
(3.15)
Величина в фигурных
скобках есть не что иное, как
,
т.е. мгновенное значение сигналаS(t)
в каждой отсчётной точке
(по аналогии с
)
Таким образом:
(3.16)
Откуда следует выражение ряда Котельникова:
(3.17)
Теорему Котельникова
принято формулировать так: произвольный
сигнал, спектр которого не содержит
частот выше
Гц, может быть полностью восстановлен,
если известны отсчётные значения этого
сигнала, взятые через равные промежутки
времени
с.
Важная особенность теоремы Котельникова состоит в её конструктивном характере: она не только указывает на возможность разложения сигнала в соответствующий ряд, но и определяет способ восстановления непрерывного сигнала, заданного своими отсчётными значениями.
Теорема Котельникова показывает возможность «цифровизации» непрерывных сообщений.
3.3. Узкополосные сигналы
Сигнал называется
узкополосным, если его спектральная
плотность отлична от нуля лишь в пределах
частотных интервалов шириной П, образующих
окрестности точек
, причём должно выполняться условие
.
Как правило, можно
считать, что частота
,
называемая опорной частотой сигнала,
совпадает с центральной частотой
спектра.
(3.18)
Обе входящие
функции
и
является низкочастотными, их относительное
изменение за период высокочастотных
колебаний
достаточно
малы. Функцию
принято называть синфазной амплитудой
узкополосного сигнала
при заданном значении опорной частоты
,
а функцию
-
его квадратурной амплитудой.
Синфазную и
квадратурную амплитуду можно выделить
аппаратурным способом. Пусть имеется
перемножающее устройство, на один из
входов которого подан узкополосный
сигнал
, а на другой – вспомогательное колебание,
изменяющееся во времени по закону
.
На выходе перемножителя будет получен
сигнал
:

Пропустим выходной
сигнал перемножителя через фильтр
нижних частот (ФНЧ), подавляющий
составляющие с частотами порядка
.
Ясно, что с выхода фильтра будет поступать
низкочастотное колебание, пропорциональное
синфазной амплитуде
.
Если на один из
входов перемножителя подать вспомогательное
колебание
,
то такая система будет выделять из
узкополосного сигналаS(t)
его квадратурную амплитуду
.
С физической точки зрения узкополосные сигналы представляют собой квазигармонические колебания. Обобщим метод комплексных амплитуд, известный из электротехники на узкополосные сигналы вида (3.18).
Введём комплексную низкочастотную функцию:
(3.19)
называемую комплексной огибающей узкополосного сигнала.
Формулу (3.19), определяющую комплексную огибающую, можно представить также в показательной форме:
(3.20)
Здесь
-
вещественная неотрицательная функция
времени, называемая физической огибающей
(часто для практики просто огибающей),
- медленно изменяющаяся во времени
начальная фаза узкополосного сигнала.
Величины
,
связаны с синфазной и квадратурной
амплитудами соотношениями:
![]()
(3.21) Откуда
вытекает ещё одна форма записи
математической модели узкополосного
сигнала:
(3.22)
Введём полную фазу
узкополосного колебания
и определим мгновенную частоту сигнала,
равную производной по времени от полной
фазы:
(3.23)
В соответствии с формулой (3.22) узкополосный сигнал общего вида представляет собой колебание, получающееся при одновременной модуляции несущего гармонического сигнала, как по амплитуде, так и по фазовому углу.
Используя равенства
(3.21) физическую огибающую
можно определить через синфазную и
квадратурную амплитуды:
(3.24)
Комплексная
огибающая узкополосного сигнала не
определяется однозначно сигналом
,
а зависит также от выбора частоты
.
Если обозначить
через
спектральную плотность комплексной
огибающей узкополосного сигналаS(t);
который, в свою очередь, имеет спектральную
плотность
то нетрудно видеть что:
(3.25)
Таким образом,
спектральная плотность узкополосного
сигнала может быть найдена путём переноса
спектра комплексной огибающей из
окрестности нулевой частоты в окрестности
точек
.
Амплитуды всех спектральных составляющих
сокращаются вдвое; для получения спектра
в области отрицательных частот
используется операция комплексного
сопряжения.
Формула (3.25) полезна тем, что по известному спектру узкополосного сигнала позволяет найти спектр его комплексной огибающей, (которая в свою очередь определяет физическую огибающую и мгновенную частоту сигнала).
