19089

Выбор шага дискретизации с использованием интерполирующих полиномов Лагранжа

Практическая работа

Физика

Лекция № 3. Выбор шага дискретизации с использованием интерполирующих полиномов Лагранжа. При дискретизации реального сигнала описываемого непрерывной функцией имеющей ограниченную производную в качестве аппроксимирующей воспроизводящей функции может ис

Русский

2013-07-11

181 KB

36 чел.

Лекция № 3.

Выбор шага дискретизации с использованием интерполирующих полиномов Лагранжа.

При дискретизации реального сигнала, описываемого непрерывной функцией , имеющей   ограниченную производную, в качестве аппроксимирующей (воспроизводящей) функции может использоваться степенной многочлен степени:

                                        (3.1)

В зависимости от выбранного способа восстановления степенной полином может быть интерполирующим или экстраполирующим. Если базисные функции выбраны так, что значения аппроксимирующего полинома совпадают со значениями выборок в моменты их отсчета, то такой полином называют интерполирующим. Если аппроксимация предусматривает восстановление исследуемой функции только по предыдущим отсчетам, то такой полином называют экстраполирующим.

Погрешность дискретизации (восстановления) функции полиномом  на каждом участке аппроксимации определяется остаточным членом  :

.                                                                  (3.2)

Задача обеспечения минимальной погрешности при восстановлении сигнала на практике не ставится. Обычно задается допустимое значение этой погрешности и по нему определяется соответствующий шаг дискретизации.

Рассмотрим задачу точечной интерполяции, позволяющую выбрать шаг дискретизации сигнала (или частоту дискретизации) с помощью полиномов Лагранжа и критерия наибольшего отклонения.

Математическая формулировка задачи точечной интерполяции: требуется определить на заданном интервале времени    шаг дискретизации , при котором текущая погрешность восстановления не превысит допустимого значения , если функция задана  узлом, т.е. совокупностью значений   

Другими словами, требуется построить аппроксимирующий полином так, чтобы в узлах аппроксимации погрешность восстановления отсутствовала, а между узлами не превышала заданного значения.

В общем случае решение этой задачи сводится к решению системы уравнений:

                                                      (3.3)

Решение этой системы можно представить в виде интерполяционного полинома Лагранжа, имеющего вид:

                                             (3.4)

При равномерной дискретизации шаг дискретизации  и, введя безразмерный параметр , можно записать интерполирующий полином Лагранжа в виде:

                                                           (3.5)

Значение остаточного члена , определяющего погрешность дискретизации (восстановления), имеет вид:

                                                                  (3.6)

где максимальное во всем интервале преобразования значение модуля  производной сигнала . Для равноотстоящих узлов (равномерная дискретизация) остаточный член  имеет вид:

 .                                               (3.7)

Последнее выражение позволяет определить шаг дискретизации сигнала при заданной допустимой погрешности восстановления  (см. 3.2). При этом следует иметь в виду, что выбор более высокой степени аппроксимирующего полинома при заданной погрешности обеспечивает меньшее число отсчетов, однако при этом существенно возрастает сложность технической реализации метода. Поэтому обычно ограничиваются многочленами нулевой (ступенчатая аппроксимация), первой (линейная аппроксимация) и второй степеней (параболическая аппроксимация).

Интерполяция полиномами нулевой степени

Значение восстанавливающей функции  в любой момент времени  на каждом том интервале    принимается равным отсчету  . Соотношение (3.7) позволяет получить выражение для остаточного члена:

                                                                           (3.8)

Максимальное значение погрешности достигается при .  Отсюда получаем, что шаг дискретизации не должен превышать значения:

.                                                                                        (3.9)

Интерполяция полиномами первой степени

Определим шаг равномерной дискретизации с помощью интерполирующих полиномов Лагранжа первой степени вида . При восстановлении исходного сигнала  на каждом интервале времени  используются  два отсчета  и , соединяемые прямой линией. Максимальное значение для остаточного члена, записываемого для линейной аппроксимации в виде , найдем, приравняв нулю его производную, откуда допустимый шаг дискретизации равен:

.                                                                         (3.10)

Интерполяция полиномами второй степени

Интерполирующий полином второй степени при параболической аппроксимации имеет вид:  . Для восстановления исходного сигнала по дискретным значениям используют три отсчета на интервале времени. Остаточный член такого приближения записывается в виде  . Оценив его максимальное значение, определяем допустимый шаг дискретизации:

.                                                                      (3.11)

В общем случае, при использовании интерполирующих полиномов степени  формула для вычисления шага равномерной дискретизации имеет вид:

,                                                                            (3.12)

где  числовой коэффициент, зависящий от .

Оценки показывают, что при относительно больших значениях погрешности   различие в шагах дискретизации при использовании линейной и параболической аппроксимаций незначительно. Лишь при малых погрешностях  целесообразно рассматривать возможность применения степенных полиномов со степенью .

Пример. Определить частоту дискретизации и число интервалов квантования функции  на интервале значений  при использовании ступенчатой, линейной и параболической аппроксимаций. Положить .

Для оценки погрешности по формуле (3.7) необходима информация о максимальном значении модуля  производной функции . Обычно такая информация априори отсутствует. Однако для оценки этой величины можно воспользоваться неравенством Бернштейна, которое справедливо для функций, ограниченных по модулю и имеющих ограниченный спектр:

,                                                                        (3.13)

где верхняя граничная частота спектра непрерывной функции , а максимальное значение модуля этой функции. Подставляя (3.13) в (3.12), получаем еще одно соотношение для выбора шага дискретизации сигнала:

.                                                                       (3.14)

Анализ формулы (3.14) позволяет ввести приведенную погрешность восстановления сигнала  

.                                                                                      (3.15)

Учитывая, что частота дискретизации – величина, обратная  шагу дискретизации , можно получить выражения для оценки величины приведенной погрешности восстановления при различных вариантах аппроксимации в зависимости от отношения двух частот: граничной частоты  и частоты дискретизации :

для ступенчатой аппроксимации;

для линейной аппроксимации;              (3.16)

            для параболической аппроксимации.  

PAGE  1


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

71284. Професійна діяльність учителя початкових класів і педагогічна технологія 35.98 KB
  Аналіз вітчизняних і світових досліджень з технологізації початкового навчання. Розвивальне навчання. Тому пріоритетне завдання навчання в початковій школі у світлі реалізації Національної доктрини розвитку освіти України у XXI столітті нових концепцій виховання і навчання...
71285. РЕГИСТРЫ 174 KB
  В зависимости от способа записи информации кода числа различают параллельные последовательные и параллельно последовательные регистры. Их функция сводится только к приему хранению и передаче информации двоичного числа. Параллельный Nразрядный регистр состоит из N триггеров...
71286. Триггеры как элементы памяти и двоичной информации 180.5 KB
  Указанное свойство триггера обусловлено тем что факторами воздействующими на его состояния являются не только внешние управляющие сигналы но и сигналы самого триггера сигналы обратной связи. Их отличают функциональный признак определяющий поведение триггера при воздействии...
71287. ФИЛОСОФИЯ КАК МЕТОДОЛОГИЯ СИНТЕЗА МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫХ ЗНАНИЙ 36.5 KB
  Дифференциация была долгое время ведущей тенденцией в сфере науки. Это привело к тому, что, несмотря на большие успехи, достигнутые наукой на пути прогрессирующей специализации, происходил рост рассогласования научных дисциплин. Возник кризис единства науки.
71288. ФИЛОСОФИЯ ГЛОБАЛЬНОГО ЭВОЛЮЦИОНИЗМА 116.5 KB
  Процесс становления данной концепции имеет длительную историю. Долгое время в философии и науке господствовал метафизический подход в понимании сущности бытия. Согласно ему, все природные и социальные объекты рассматриваются как стабильные, неизменные образования, лишенные внутренней связи и развития
71289. ТЕХНИКА И ТЕХНИЧЕСКАЯ РАЦИОНАЛЬНОСТЬ 71 KB
  Техника является предметом изучения самых различных дисциплин как технических, так естественных и общественных. Количество специальных технических дисциплин возрастает в наше время с поразительной быстротой, поскольку не только различные отрасли техники, но и разные аспекты этих отраслей становятся предметом их исследования.
71290. СТРУКТУРА И УРОВНИ НАУЧНОГО ПОЗНАНИЯ И ОРГАНИЗАЦИИ ЗНАНИЯ 89 KB
  Научное познание сложившаяся на его основе система знания представляют собой сложно организованную целостность, отличающуюся особой структурной организацией.
71291. СТАТУС И РОЛЬ ФИЛОСОФИИ В ЖИЗНИ ОБЩЕСТВА 59 KB
  Философия представляет собой продукт духовного развития общества и является особым типом мировоззрения, сложившимся в ходе культурно-исторического развития. В связи с этим необходимо рассмотреть смысл понятия «мировоззрение».
71292. Разработка среды научной визуализации для представления процессов намагничивания 7.3 MB
  Пакет DOMEN предназначен для расчёта статического распределения и динамического поведения доменных границ в магнитных плёнках при различных физических свойствах материала плёнок и воздействии внешних электрических и магнитных полей различного типа.