19088

Выбор частоты дискретизации с помощью функций отсчетов

Практическая работа

Физика

Лекция № 2. Выбор частоты дискретизации с помощью функций отсчетов. Теорема Котельникова: произвольный сигнал непрерывный спектр которого не содержит частот выше может быть полностью восстановлен если известны отсчетные значения этого сигнала взятые через равн

Русский

2013-07-11

187.5 KB

18 чел.

Лекция № 2.

Выбор частоты дискретизации с помощью функций отсчетов.

Теорема Котельникова: произвольный сигнал, непрерывный спектр которого не содержит частот выше ,  может быть полностью восстановлен, если известны отсчетные значения этого сигнала, взятые через равные интервалы  времени  Теорема Котельникова устанавливает принципиальную возможность полного восстановления детерминированного сигнала с ограниченным спектром и указывает предельное значение шага (интервала) дискретизации, при котором такое восстановление возможно.

Доказательство теоремы. Пусть функция , описывающая дискредитируемый сигнал, имеет ограниченную спектральную плотность , причем

при ,                                                                       (2.1)

где  наибольшая частота спектра  . Используя обратное преобразование Фурье с учетом соотношения (2.1), запишем:

.                                                                    (2.2)

Для любых моментов времени, например , где  любое целое число, функция  принимает значения

.                                                          (2.3) 

Рассматривая спектральную плотность  как функцию частоты с периодом ,  и периодически продолжая ее с этим периодом, разложим   в ряд Фурье  на интервале частот :

                                                                         (2.4)

где коэффициенты разложения равны:

                                                              (2.5)

Сравнивая (2.3) и (2.5),  видим, что , откуда определяем:

                                                                                 (2.6)

Выразим  через отсчеты исходной функции:

                     (2.7)

Поскольку суммирование ведется как по положительным, так и по отрицательным числам , знак перед  в выражении (2.7) можно изменить на обратный:

.                                                             (2.8)

Подставив (2.8)  в выражение (2.2), определим значения исходной функции в любой момент времени:

                                           (2.9)

Учитывая сходимость ряда Фурье, изменим порядок суммирования и интегрирования:

.                                                  (2.10)

В полученном выражении вычислим интеграл:

                                (2.11)

Подставив результат вычисления интеграла в (2.10) окончательно получим:

.                                                        (2.12)

Итак, непрерывная функция с ограниченным спектром может быть представлена множеством своих значений (отсчетов), взятыми в моменты времени .

Выражение (2.12) представляет собой ряд Котельникова, в котором роль коэффициентов выполняют отсчеты функции , а базисными являются функции вида:      .                                                               (2.13)

Базисные функции называют функциями отсчетов. 

Свойства функций отсчетов.

1. Так как  при любых целых числах  и  справедливы соотношения , то очевидно

                                            (2.14)

Каждая из функций имеет неограниченную протяженность во времени и достигает своего наибольшего значения, равного 1,  в моменты времени . Относительно этого момента времени функция   симметрична. В любые другие моменты времени, кратные , функция  обращается в нуль. Общий вид функций отсчетов приведен на рис 2.1. Благодаря свойству (2.14) сигналы  с ограниченным спектром могут быть представлены своими дискретными отсчетами без потери информации.

2. Функции отсчетов ортогональны с весом 1 на бесконечно большом интервале времени:            .                                                         (2.15)

Каждую функцию отсчета можно рассматривать как реакцию (отклик) идеального фильтра нижних частот с частотой среза  на дельта-импульс, приходящий в момент времени  и имеющий площадь, равную .

Практические аспекты использования теоремы Котельникова. Важная особенность теоремы Котельникова состоит в ее конструктивном характере: она не только указывает на возможность разложения сигнала в соответствующий ряд, но и определяет способ восстановления непрерывного сигнала, заданного своими дискретными значениями (отсчетами). Очевидно, с ее помощью может быть выбран оптимальный шаг дискретизации реального сигнала и оценена возникающая при этом погрешность дискретизации. Однако использование теоремы как точного утверждения по отношению к реальным сигналам наталкивается на ряд принципиальных трудностей. Во-первых, реальный сигнал имеет конечную длительность и, следовательно, обладает неограниченным спектром. Однако в силу реальных свойств источников сигналов и ограниченности полосы пропускания реальных приборов и систем  спектр сигнала с той или иной степенью точности можно считать ограниченным некоторой предельной  частотой.  Чаще всего предельное (граничное) значение частоты  определяют  на основе энергетического критерия, согласно которому практическую ширину спектра сигнала выбирают так, чтобы в ней была сосредоточена подавляющая часть энергии сигнала.  Для этого используют равенство Парсеваля, позволяющее определить энергию сигнала  либо через функцию, описывающую реальный сигнал длительностью ,  либо через модуль ее спектральной плотности :

.                                            (2.16)

Практическая ширина спектра сигнала, сосредоточенная в диапазоне частот от 0 до некоторого значения ,  определяется из соотношения:

.                                                                (2.17)

Здесь  – граничная частота, определяющая верхнее значение спектра сигнала;  – коэффициент, достаточно близкий к 1 (на практике его значение выбирают в интервале от 0.9 до 0,998 в зависимости от требований к качеству воспроизведения сигнала). Значение  означает, что в полосе частот от  до  содержится 99 % энергии сигнала. Значение граничной частоты находят, решая трансцендентное уравнение (2.17).

Ограничение спектра реального сигнала, естественно, приводит к искажению сигнала. Таким образом, восстановление ограниченного во времени сигнала по отсчетам в соответствии с теоремой Котельникова при условии принудительного ограничения спектра сигнала возможно только приближенно.  Точность такого приближения может быть оценена как абсолютным значением погрешности, называемой энергией погрешности:      ,                                                            (2.18)

так и относительной погрешностью: ,  где   .    (2.19)

Погрешность дискретизации возникает не только за счет принудительного ограничения спектра, но и за счет конечного числа отсчетов на интервале длительности сигнала ,  которых в соответствии с теоремой Котельникова будет  .  Эта составляющая является следствием пренебрежения вкладом бесконечного числа функций отсчетов, соответствующих выборкам за пределами интервала . Для реальных сигналов теорему Котельникова следует рассматривать как приближенную:

.                                                      (2.20)

Не смотря на вышеперечисленные трудности, теорема Котельникова ( в зарубежных источниках – теорема Найквиста) широко используется в процессе преобразования аналоговых сигналов в цифровую форму.

                                          

PAGE  4


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

51113. Разработка калькулятора с использованием формы и компонентов Button, Label и TextBox 64.94 KB
  Разработать калькулятор с использованием формы и компонентов Button, Label и TextBox. Сделать проверку вводимых значений, реализовать 4 действия: сложение, умножение, деление, вычитание. Код программы...
51114. Изучение переходных частотных типовых динамических звеньев 63.73 KB
  Сравнить полученные графики с табличными и сделать выводы. Теоретические сведения Частотными характеристиками называются формулы и графики характеризующие реакции звена или системы на синусоидальное входное воздействие в установившемся режиме вынужденные синусоидальные колебания звена. В данном случае имеет место опережение по фазе так как график лежит в первой четверти. Форсирующее звено 2го порядка 1 3000 V К=15 Т1=7 Т2=5 150000 V
51116. Метрологическая надежность средств измерений 427.81 KB
  Метрологической надежностью называют способность СИ сохранять установленное значение метрологических характеристик в течение заданного времени при определенных режимах и условиях эксплуатации.
51117. Исследование частотных характеристик типовых динамических звеньев 24.84 KB
  Цель работы: исследование амплитудных и фазовых частотных характеристик типовых динамических звеньев. Задачи: Ознакомиться с программой для исследования амплитудной частотной АЧХ и фазовой частотной ФЧХ характеристик типовых динамических звеньев. Произвести снятие частотных характеристик для различных значений параметров.
51119. Реєстрація сигналів в MatLAB 613.88 KB
  Прочитати за допомогою функції load в робочу область сигнал ЕКГ, отриманий з допомогою комп’ютерного електрокардіографа та збережений у mat-файлі. Вивести графік, позначити вісі. (файл архіву ECG_rec.rar на сайті, обрати сигнал згідно номеру за списком; ЕКГ дискретизована з частотою 400 Гц, значення напруги в мілівольтах отримується діленням величин відліків на 500). Визначити (програмно) тривалість записаного сигналу.
51120. Исследование устойчивости системы автоматического регулирования с использованием критериев Гурвица и Михайлова 73.21 KB
  По критерию Михайлова система 1 устойчива график начинается на положительной вещественной полуоси проходит против часовой стрелки 3 квадранта система 2 неустойчива график проходит через 3 квадранта но не против часовой стрелки система 3 устойчива график проходит через точку 00. для системы третьего порядка критерий Гурвица сводится к положительности всех...
51121. Моделювання лінійних систем в часовій та частотній області 500.67 KB
  Сформувати два синусоїдальних сигнали частоти 3 та 20 Гц тривалістю1 с. Проілюструвати властивість адитивності системи, визначивши реакціюсистеми спочатку на кожний з сигналів окремо, а потім на суму цих сигналів.Проілюструвати властивість однорідності системи.