
- •200106 «Информационно-измерительная техника и технологии»
- •Введение
- •1.2. Сигналы
- •1.3. Преобразование измерительных сигналов
- •1.4. Спектр периодических сигналов
- •1.5. Модуляция
- •1.5.1. Амплитудная модуляция
- •1.5.2. Частотная модуляция
- •1.5.3. Фазовая модуляция
- •1.5.4. Двукратные виды модуляции
- •1.6. Квантование
- •1.6.1. Квантование по уровню
- •1.6.2. Квантование по времени
- •1.6.3. Квантование по уровню и времени
- •1.7. Кодирование
- •1.7.1. Цифровые коды
- •1.7.2. Помехи
- •1.8. Модель канала
- •Раздел 2 измерительные каналы и их разделение
- •2.1. Канал связи и его характеристики
- •2.2. Согласование канала с источником информации
- •2.3. Линии связи для передачи измерительной информации
- •2.4. Структуры линий связи
- •2.5. Многоканальные системы для передачи измерительной информации
- •2.6. Погрешность систем с частотным разделением каналов
- •2.7. Погрешности систем с временным разделением каналов
- •Раздел 3 принципы обработки данных
- •3.1. Виды погрешностей
- •3.2. Обработка результатов измерений. Оценки измеряемой величины
- •3.3. Обработка результатов прямых равноточных измерений
- •3.4. Обработка результатов косвенных измерений
- •3.5. Обработка результатов совместных измерений
- •3.6. Обработка результатов неравноточных измерений
- •3.7. Проверка статистических гипотез
- •3.7.1. Проверка соответствия гипотезы и экспериментальных данных
- •3.7.2. Исключение резко отклоняющихся значений
- •3.8. Построение эмпирических распределений
- •3.9. Критерии согласия
- •3.9.1. Критерий согласия Пирсона
- •3.9.2. Критерий согласия Колмогорова
- •Раздел 4 планирование многофакторного эксперимента
- •4.1. Задачи планирования эксперимента
- •4.2. Пассивные эксперименты
- •4.3. Дисперсионный анализ
- •4.4. Регрессионный анализ
- •4.5. Активный эксперимент
- •4.6. Полный факторный эксперимент
- •4.7. Дробный факторный эксперимент
- •4.8. Устранение влияния временного дрейфа
- •4.9. Проведение факторного эксперимента и обработка его результатов
- •4.10. Оптимизация
- •4.11. Рандомизация
- •Раздел 5 введение в алгоритмическую теорию измерений
- •5.1. Вводные замечания
- •5.2. Развитие понятий числа и измерения величин
- •5.3. Теория шкал и алгоритмические измерения
- •5.4. Алгоритмы измерения в номинальной шкале, аддитивной и порядка
- •5.5. Моделирование цифровых алгоритмических измерений
- •5.6. Эквивалентность между фильтрацией и алгоритмическим измерением
- •5.7. Моделирование сигналов. Дискретизация
- •5.7.1. Модели дискретизации аналогового сигнала
- •5.7.2. Дискретизация с усреднением
- •5.7.3. Дискретизация сигналов конечной длительности
- •5.8. Цифровое представление информации
- •5.9. Системы счисления с иррациональными основаниями
- •5.9.1. Золотая пропорция
- •5.9.2. Числа Фибоначчи
- •5.9.4. Код золотой p-пропорции
- •5.10. Общий алгоритм метрологического кодирования
- •5.10.1. Алгоритм Стахова
- •5.10.2.Фибоначчиевы алгоритмы цифрового метрологического кодирования
- •Раздел 6 введение в информационную теорию измерений
- •6.1. Основные положения теории информации
- •6.1.1. Энтропия
- •6.1.2. Единицы измерения энтропии
- •6.1.3. Условная энтропия (энтропия помехи)
- •6.1.4. Суммирование нескольких погрешностей
- •6.1.5. Явление «краевой эффект». Приближенность информационных оценок каналов передачи информации
- •6.1.6. Основные положения теории информации для характеристики процесса измерения
- •6.2. Сущность измерения
- •6.2.1. Понятие натурального ряда однородных величин
- •6.2.2. Понятие шкалы реперов измеряемой величины
- •6.2.3. Измерение как сужение интервала неопределенности
- •6.3. Измерительные преобразования, функциональные шкалы, единицы измеряемой величины
- •6.3.1. Функциональная шкала измеряемой величины
- •6.3.2. Понятие единицы измерения
- •6.3.3. Метод построения измерительных устройств
- •6.4. Измерительные преобразования и преобразователи
- •6.5. Энтропийное значение погрешности
- •6.5.1. Математическое определение энтропийного значения погрешности
- •6.5.2. Эффективное значение погрешности
- •6.6. Сравнение энтропийного и среднеквадратического значений погрешности для плавных симметричных одномодальных законов распределения погрешностей
- •6.7. Энтропийное значение погрешности – основной критерий точности приборов и измерений
- •6.8. Определение энтропийного значения погрешности на практике
- •6.9. Суммирование погрешностей измерительных устройств
- •6.10. Статистическое суммирование погрешностей при наличии корреляции
- •6.11. Энтропийное значение результирующей погрешности
- •6.12. Суммирование погрешностей с равномерными законами распределения вероятностей
- •6.13. Суммирование погрешностей при равномерном и нормальном законах распределения составляющих результирующей погрешности
- •6.14. Суммирование погрешностей при произвольной степени корреляции и произвольных законах распределения вероятностей составляющих результирующей погрешности
- •И объемов (n) выборок
- •Интервала
- •Оглавление
5.7.2. Дискретизация с усреднением
Рассмотрим дискретизацию с помощью последовательности импульсов конечной ширины. Таким импульсам соответствуют средние значения функции в течение длительности импульса (рис. 5.7.5). Осуществить операцию, идеально схожую с -функцией, невозможно. Поэтому -функцию заменяют "щелевой" функцией с конечным носителем. Если щель имеет прямоугольную форму, то формула взятия замера приобретает вид
Рис. 5.7.5. Дискретизация с усреднением
(5.7.11)
где – ширина щели.
Используя
прямоугольную функцию
,
которая равна 1 в интервале (-/2,
/2)
и 0 вне этого интервала, получаем
(5.7.12)
Из равенства
(5.7.13)
находим выражение для дискретизированной функции
. (5.7.14)
Переходя в (5.7.14) к Фурье-образам, определяем
. (5.7.15)
Из (5.7.15) следует, что при усреднении спектр сигнала X(v) заменяется функцией
(5.7.16)
Сомножитель
приводит к сдвигу фазы, не изменяя модуль
спектральной функции. Спектр X1(v)
получается
из спектра X(v)
с помощью
функции фильтра, модуль и сдвиг фазы
которой равны соответственно
и
.
Таким образом, вместо X(v) используется периодическое продолжение функции X1(v) (рис. 5.7.6). Часть центрированного относительно начала координат спектра равна:
. (5.7.17)
Итак, фильтрация
изменяет модуль спектра в
раз. Проиллюстрируем это обстоятельство
конкретными числовыми данными. Пусть
,
,
,
.
Коэффициент фильтрации принимает вид
.
Для того чтобы влияние фильтрации было
меньше одного процента для всех частот
вплоть до
,
необходимо выполнение неравенства
.
Отсюда получаем
.
Рис. 5.7.6. Периодическое продолжение функции x(t)
Пусть
α = 1 (дискретизация с частотой Котельникова).
Тогда
,
т.е. ширина импульса дискретизации
должна быть меньше 16 % расстояния
между импульсами.
Пусть α = 5. Тогда
,
т.е. ширина импульса может составлять
80% расстояния между импульсами. Если
влияние фильтрации уменьшить до 0,1%, то
16 и 80% следует соответственно заменить
на 4 и 20%. Поэтому влиянием ширины импульсов
дискретизации пренебречь нельзя.
Проиллюстрируем
влияние сдвига фаз. Угол сдвига фаз в
радианах равен
,
или в градусах
.
Поскольку
,
,
то
.
Сдвиг фазы для
будет меньше 5°, если
,
т.е.
.
Пусть, как и в предыдущем примере,
,
что соответствует погрешности в
модуле не больше 1%. Тогда сдвиг фазы для
составит
.
5.7.3. Дискретизация сигналов конечной длительности
Рассмотрим сигнал
вне
интервала (-Т/2,
Т/2).
Сигнал
можно получить
из сигнала
бесконечной продолжительности,
умножив его на прямоугольную функцию
:
(5.7.18)
Пусть носителем
фурье-образа X(v)
сигнала x(t)
является интервал
,
т.е. X(v)
= 0 для
,
тогда
(5.7.19)
Поскольку носитель
функции
не ограничен,
то носитель функции
также будет
не ограничен. Неограниченность
носителя функции
не позволяет
провести дискретизацию сигнала
,
так как в этом
случае частота дискретизации должна
быть неограниченно большой, поэтому
нельзя осуществить дискретизацию
сигнала конечной продолжительности.
На практике предполагают, что носители
функций
и
совпадают,
т.е. спектры сигналов
и
определены в
одинаковых областях.
Естественно, что в результате такого предположения возникает погрешность. Доказано, что для сигнала продолжительностью Тс вне интервала справедливо выражение
. (5.7.20)
Рассмотрим сигнал
неограниченной длительности со
спектральным носителем
,
не усеченный и дискретизированный
гребенчатой функцией
.
Взяв только
N импульсов
дискретной функции, запишем
. (5.7.21)
Очевидно, этот
сигнал неограниченной длительности,
поскольку синк-функция отлична от
нуля вне любого конечного интервала,
поэтому обычно производится усечение
функции
:
. (5.7.22)
Доказано, что
среднеквадратичная разность между
функциями
и
,
т.е. погрешность,
вносимая усечением, имеет порядок
.
Эта погрешность
является интегральной, а не локальной
разностью между
и
.
Если
дискретизация произведена с частотой
,
то число точек
.
На практике
рекомендуют выбирать
,
а не
.
Следовательно,
в большинстве случаев можно проводить
дискретизацию усеченного сигнала,
предполагая, что носитель спектральной
функции совпадает с отрезком
и что
велико.
Ясно, что необходимо проявлять осторожность
при интерпретации полученных таким
путем результатов.
Приведенные в этом параграфе теоремы дискретизации и связанные с ними методы ограничивают область применения цифровых алгоритмических измерений. Ведь при необходимости обработки сигналов, содержащих высокочастотные составляющие, делаются попытки до предела увеличить частоту дискретизации, что всегда связано с различными схемотехническими ухищрениями. Поскольку практически достигаемый в настоящее время для сигнального микропроцессора верхний предел частоты дискретизации составляет порядка тысяч мегагерц, то при использовании периодической дискретизации цифровыми методами можно обработать сигналы в относительно узкой полосе частот.