- •2.Основы теории сигналов
- •2.1.Общие понятия
- •2.2.Классификация сигналов
- •2.3.Геометрические методы описания сигналов
- •2.3.1.Основные понятия
- •2.3.2.Скалярное произведение сигналов
- •2.3.3.Понятие ортогональных сигналов и обобщенного ряда Фурье
- •2.4. Спектральное представление сигналов
- •2.4.1.Периодические сигналы
- •2.4.2.Непериодические сигналы
- •2.4.3.Связь преобразований Фурье
- •2.4.4.Преобразование Лапласа
- •2.4.5.Понятие текущего и мгновенного спектров
- •2.4.6.Основные свойства преобразований Фурье
- •4. Свойство временного сдвига (теорема запаздывания).
- •5. Спектры производной и интеграла.
- •6. Свойство частотного сдвига (теорема о переносе спектра).
- •7. Теорема о свертке.
- •2.5.Энергетические характеристики сигналов
- •2.5.1.Энергетический и мощностный спектры
- •2.5.2.Корреляционная функция
- •2.6.Примеры детерминированных сигналов и их математическое описание
- •2.7.Связь между длительностью сигнала и шириной его спектра
- •2.8.Прохождение детерминированных сигналов через линейные устройства
- •2.8.1.Режимы работы и основные характеристики
- •2. Частотные характеристики:
- •2.8.2.Основные задачи динамики
- •2.8.3.Пример прохождения сигнала через идеальный фильтр нижних частот
- •2.9.Случайные сигналы и их характеристики
- •2.9.1.Общие понятия
- •2.9.2.Основные характеристики случайных процессов
- •2.9.2.1.Нестационарные процессы
- •2.9.2.2.Стационарные процессы
- •2.9.3.Эргодическое свойство стационарных процессов
- •2.9.4.Спектральное представление стационарных процессов
- •2.9.5.Прохождение стационарных случайных сигналов через линейные устройства
- •2.10.Аппроксимация детерминированных сигналов
- •2.10.1.Постановка задачи и общие понятия
- •2.10.2.Ортогональная аппроксимация
- •2.10.3.Ортогональные функции Уолша
- •2.10.4.Неортогональная аппроксимация
- •2.10.4.1.Экстраполяция
- •2.10.4.2.Интерполяция
4. Свойство временного сдвига (теорема запаздывания).
Если
,
то
,
где t0
время запаздывания. Доказательство
подобно свойству 3 при
.
Выразим спектральную функцию через спектры амплитуд и фаз. Тогда получим:
,
где
.
Итак, при сдвиге
на t0
амплитудный спектр не изменяется.
Изменится только спектр фаз на величину
.
5. Спектры производной и интеграла.
Если , то
Доказательство:
,
где
спектральная функция производной.
Учитывая равенство
,
можно подобным образом доказать второе
соотношение.
6. Свойство частотного сдвига (теорема о переносе спектра).
Если
,
то
.
Действительно,
выполняя преобразование Фурье сигнала
,
получим:
.
Таким образом,
умножение на функцию
во временной области эквивалентно
сдвигу на
в частотной
области. В результате такого умножения
весь спектр
переносится на частоту
.
Обычно перенос
спектра осуществляется умножением
сигнала x(t)
на косинусоидальный сигнал
.
Этот сигнал согласно формуле Эйлера
можно выразить суммой экспонент. Поэтому
умножение x(t)
смещает весь частотный спектр сигнала
x(t):
.
Отсюда следует
.
Пример переноса спектра (рис.2.10).
Рис.2.10
7. Теорема о свертке.
Свёрткой двух функций называется интеграл вида
,
где
знак операции свёртки функций.
Если
и
,
то
а)
,
т.е. свертка двух функций во временной области эквивалентна перемножению их спектров в частотной области;
б)
,
т.е. перемножение двух функций во временной области эквивалентно свертке их спектров в частотной области.
2.5.Энергетические характеристики сигналов
2.5.1.Энергетический и мощностный спектры
Как известно, в электротехнике мощность P и энергия E определяются выражениями
,
где U напряжение; I ток; R сопротивление; tm время наблюдения. Эти энергетические характеристики пропорциональны квадрату напряжения или тока.
Пусть
есть напряжение (или ток) на сопротивлении
R
= 1 Ом. Тогда при описании сигнала во
временной области
мгновенная мощность, средняя мощность
и
энергия
будут равны:
,
где обозначение
означает
усреднение по времени квадрата сигнала.
Если допустить периодическое продолжение сигнала x(t) с периодом T=tm, то среднюю мощность можно находить, исходя из спектрального представления периодического сигнала в частотной области:
для ряда (2.4.1);
для ряда (2.4.2);
для ряда (2.4.4).
Часто сигнал
задается на бесконечном интервале
.
Тогда
.
Здесь различают два вида сигналов:
Пусть
и энергетический сигнал
.
Выразим энергию сигнала через его
частотную характеристику. Для этого в
выражении x2(t)
одну из функций представим в виде
обратного преобразования Фурье. Тогда
энергия сигнала
.
Изменим порядок интегрирования. Тогда
.
Внутренний интеграл в квадратных скобках имеет вид
комплексно-сопряженная
функция.
Так как
,
где A()
амплитудный спектр, то окончательно
получим
.
Это соотношение называется равенством Парсеваля (или теоремой Рейли).
Величина
это доля энергии сигнала, приходящаяся
на полосу частот
.
Функция
называется
спектральной плотностью энергии или
энергетическим спектром.
Она является четной функцией и определяет
величину энергии, приходящейся на
полосу в 1 рад/с.
Для мощностных сигналов рассматривают среднюю мощность, так как понятие энергии теряет смысл. Пусть функция x(t) задана на конечном интервале tm и имеет спектральную функцию
.
Тогда энергия сигнала конечна и равна
.
Средняя мощность
при
будет
,
где
спектральная плотность мощности.
Спектр плотности мощности сигнала сохраняет информацию только об амплитудах спектральных составляющих. Информация о фазе теряется. Поэтому все сигналы с одинаковым спектром амплитуд и различными спектрами фаз будут иметь одинаковые спектры плотности мощности.
Данному сигналу соответствует единственный спектр плотности мощности. Обратное утверждение неверно: один и тот же спектр плотности мощности соответствует большому числу сигналов.
