12536

Процессы протекающие в оптимальном фильтре детерминированных сигналов. Оптимальная линейная фильтрация детерминированных сигналов

Домашняя работа

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

Оптимальная линейная фильтрация детерминированных сигналов Цель работы: эксперементальное исследование процессов протекающих в оптимальном фильтре детерминированных сигналов; закрепление теоретически

Русский

2015-01-27

1023 KB

18 чел.

Домашнее задание

по курсу ТЭС

к лабораторной работе №17

«Оптимальная линейная фильтрация детерминированных сигналов»

Цель работы: эксперементальное исследование процессов, протекающих в оптимальном фильтре детерминированных сигналов; закрепление теоретических знаний по теме «Оптимальная фильтрация сигналов», а также ознакомление с методами расчета и анализа характеристик согласованного фильтра.

Схема лабораторной установки:

Домашнее задание.

Исходные данные:

Код: 1,1,-1,-1,1,1,1,-1,-1,1,1

Длительность сложного сигнала Т=11мкс

Длительность элементарного импульса τ=1мкс

Вероятность правильного обнаружения Рпр=0,990

Одиночный прямоугольный импульс:

Построим АЧХ:

В этих точках АЧХ имеет нули

Построим импульсную реакцию спектра, согласованного с одиночным прямоугольным импульсом:

Одиночный импульс:

Импульсная характеристика:

Импульсная реакция спектра, согласованного с одиночным прямоугольным импульсом:

Изобразим временную диаграмму исходного сигнала S2:

Структурная схема согласованного с сигналом S2 фильтра имеет вид:

Посчитаем сигнал U1(t) на выходе сумматора:

сигнал

знак фазовращателя

+

+

-

-

+

+

+

-

-

+

+

1

1

2

1

1

-1

-1

1

1

-4

-1

-1

1

1

1

1

-1

-1

1

1

6

1

1

-1

-1

1

1

3

1

1

1

-1

-1

1

1

-4

-1

1

1

1

-1

-1

1

1

-7

-1

-1

1

1

1

-1

-1

1

1

2

1

-1

-1

1

1

1

-1

-1

1

1

11

1

1

-1

-1

1

1

1

-1

-1

1

1

Построим его и временную диаграмму на выходе ФСОИ:

Пропустим наш исходный сигнал код Баркера через фильтр, согласованный с кодом Баркера:

Код Баркера:

1,1,1-1,-1,-1,1,-1,-1,1,-1

Структурная схема фильтра согласованного с кодом Баркера имеет вид:

Посчитаем сигнал U1(t) на выходе сумматора:

сигнал

знак фазовращателя

-

+

-

-

+

-

-

-

+

+

+

-1

1

0

1

1

-1

1

1

1

0

-1

1

1

1

-1

-1

-1

1

1

1

0

-1

-1

-1

1

1

1

-1

1

-1

-1

-1

1

1

1

0

-1

1

-1

-1

-1

1

1

1

-1

-1

-1

1

-1

-1

-1

1

1

1

0

1

-1

-1

1

-1

-1

-1

1

1

1

11

-1

1

-1

-1

1

-1

-1

-1

1

1

1

Построим его и временную диаграмму на выходе ФСОИ:

Пропустим через фильтр, согласованный с сигналом S2 почти ортогональный ему сигнал S3: -1,1,1,-1,-1,1,-1,-1,1,1,1

Его временная диаграмма:

Посчитаем сигнал U1(t) на выходе сумматора:

сигнал

знак фазовращателя

+

+

-

-

+

+

+

-

-

+

+

1

1

2

1

1

1

1

1

1

-2

-1

1

1

1

-3

-1

-1

1

1

1

2

1

-1

-1

1

1

1

5

-1

1

-1

-1

1

1

1

-2

-1

-1

1

-1

-1

1

1

1

-3

1

-1

-1

1

-1

-1

1

1

1

2

1

1

-1

-1

1

-1

-1

1

1

1

1

-1

1

1

-1

-1

1

-1

-1

1

1

1

Построим его и временную диаграмму на выходе ФСОИ:

Определим ОСШmax:

ОСШmaxсшс/(2*n*G0)

Рпр=0,990-> Ес/G0=22

n=11

ОСШmax=22/(2*11)=1


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

49825. Стратегія управління стресом. Профілактика стресів та стратегія виходу зі стресових ситуацій 215 KB
  Виникнення стресу. Стрес його сутність та види. Причини виникнення стресів та динаміка розвитку внутрішнього напруження під час стресу. Висновки та рекомендації Список використаної літератури Додатки Вступ Переважна більшість людей в сучасному суспільстві знаходиться під впливом стресу бо у часи науковотехнічної революції в які ми живемо посилюється психічна діяльність людей. Тому й виникає проблема емоційного стресу тобто напруження і перенапруження...
49826. Использование нейронных сетей на рынке недвижимости 850.5 KB
  Представлен результат нейросетевого моделирования в графиках указывается ошибка обучения а также выведен закон зависимости цен на квартиры от удаленности от центра. Сама нейросеть представляет собой набор специальных математических функций с множеством параметров которые настраиваются в процессе обучения на прошлых данных. Другая существенная особенность нейронных сетей состоит в том что зависимость между входом и выходом находится в процессе обучения сети. Самые продвинутые симуляторы позволяют конструировать НС с экзотическими...
49827. Работа с базами данных в сети 214.5 KB
  База данных – это организованная структура, предназначенная для хранения информации. В современных базах данных хранятся не только данные, но и информация. Это утверждение легко пояснить, если, например, рассмотреть базу данных библиотеки.
49828. Использование аппарата нейронных сетей для прогнозирования индекса потребительских цен 174.5 KB
  Индексы цен производителей широко используются в процессе экономического анализа и прогнозирования в том числе в прогнозе материальных и других затрат потребителей и выделении ценового фактора при анализе динамики показателей прогнозировании промежуточного потребления в счете ВВП а также при оценке последствий реализации мер экономической политики. Анализ и прогнозирование индексов потребительских цен необходим для анализа динамики...
49830. РАЗВИТИЕ ТВОРЧЕСКОГО МЫШЛЕНИЯ МЛАДШЕГО ШКОЛЬНИКА 299.5 KB
  КУРСОВАЯ РАБОТА РАЗВИТИЕ ТВОРЧЕСКОГО МЫШЛЕНИЯ МЛАДШЕГО ШКОЛЬНИКА Студентки НОИ0 Липатовой А. Теоретические методологические и педагогические основы развития творческого мышления младших школьников Понятие творческого мышления и педагогические принципы его развития Проблема развития и условия...
49832. Оценка стоимости квартир 354 KB
  Подходы к оценке стоимости квартир ПЕРСЕПТРОН И ВОЗМОЖНОСТЬ ЕГО ПРИМЕНЕНИЯ В ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ОЦЕНКЕ НЕДВИЖИМОСТИ Подготовка входных и выходных параметров ПРИМЕНЕНИЕ ПЕРСЕПТРОНА В ОЦЕНКЕ СТОИМОСТИ КВАРТИР Исследование модели Заключение Список литературы Введение Оценка квартиры подразумевает определение рыночной стоимости права собственности или иных вещных прав например права аренды в отношении оцениваемого объекта.