Ответы на контрольные вопросы
Какие из способов представления сигналов вам известны?
- Аналитическое (в виде формул и графиков): а) временное, б) спектральное.
- Векторное представление сигналов.
С какой целью введено понятие многомерного пространства?
Для того чтобы наглядно демонстрировать различия между сигналами.
Какое пространство называют линейным, метрическим, эвклидовым?
-Линейное – это пространство, для которого справедлив принцип суперпозиции. В этом пространстве при сложении векторов складываются их координаты.
-Метрическое – это пространство, в котором определяются разности между векторами.
-Эвклидово – это пространство для представления сигнала с конечным числом координат.
Каков смысл понятий «норма» и «расстояние» в применении к сигналам?
Расстояние между сигналами определяется вектором разности двух сигналов (d).
Какой смысл имеет понятие «скалярное произведение» в применении к сигналам?
Скалярное произведение двух сигналов – это есть интеграл от их произведения:
От чего зависит угол между векторами, отображающими сигналы в многомерном пространстве?
Угол между векторами зависит от соотношения амплитуд, частот и фаз обоих сигналов.
Какие сигналы называют ортогональными (приведите несколько примеров таких сигналов).
Ортогональными называются сигналы, векторы которых располагаются под углом 90 градусов друг к другу. Сигналы S0(t) и S1(t) в данной лабораторной работе являются ортогональными.
От каких параметров зависит скалярное произведение гармонических сигналов?
Скалярное произведение гармонических сигналов зависит от соотношения амплитуд, частот и фаз обоих сигналов.
Какую роль в оценке ортогональности сигналов играет время интегрирования (Т)?
Время интегрирования играет важную роль, поскольку величина скалярного произведения оценивается в момент окончания периода интегрирования:
Как с помощью понятия «расстояние» можно оценить помехоустойчивость системы связи?
Чем больше расстояние d, тем меньше скалярное произведение и тем лучше помехоустойчивость.
Вывод: В ходе проведенной работы я изучил свойства ортогональности сигналов. Мы изучили шум, приложение в практических задачах свойств сигналов