- •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 функциюприk=0.
(3.10)
так как норма любого сигнала одинакова независимо от сдвига во времени. Определим квадрат нормыи 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 частотто 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 временис.
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 иявляется низкочастотными, их относительное изменение за период высокочастотных колебанийдостаточно малы. Функциюпринято называть синфазной амплитудой узкополосного сигналапри 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).