19109

Спектральный анализ непериодических сигналов

Практическая работа

Физика

Лекция № 5. Спектральный анализ непериодических сигналов Для практических приложений является важным установление связи между преобразованием сигнала и соответствующим этому преобразованию изменением спектральных характеристик. Спектральная плотность сигнала...

Русский

2013-07-11

246 KB

54 чел.

Лекция № 5.  

Спектральный анализ непериодических сигналов

Для практических приложений является важным установление связи между преобразованием сигнала и соответствующим этому преобразованию изменением спектральных характеристик.

Спектральная плотность сигнала, смещенного во времени.

Предположим, что сигнал  произвольной формы, существующий на интервале от  до , имеет спектральную плотность . Найдем спектральную плотность этого же сигнала при условии его задержки на интервал , например преобразователем, называемым  линией задержки. Функция времени задержанного сигнала при сохранении его формы запишется в виде:

                                                                                           (5.1)

Спектральная плотность задержанного сигнала очевидно  имеет вид:

                                              (5.2)

Вводя новую переменную интегрирования , получим:

=.               (5.3)

Из этого соотношения видно, что задержка во времени сигнала  на интервал  приводит к изменению фазовой характеристики спектра   (спектра фаз) на величину . Очевидно, что в общем случае при сдвиге сигнала во времени на величину   его фазовый спектр изменится на величину  .   Спектр амплитуд этого сигнала (модуль спектральной плотности) от положения сигнала на временной оси не зависит.

Спектральная плотность сигнала, сжатого во времени.

Пусть сигнал  длительностью  подвергся сжатию во времени в соответствии с рисунком:

Новый сжатый сигнал  связан с исходным сигналом соотношением:

,                                                                                     (5.4)

Длительность сжатого сигнала очевидно равна .  Определим спектральную плотность сжатого сигнала  :

                                                   (5.5)

Вводя новую переменную интегрирования    , получаем:

                                             (5.6)

Интеграл в правой части выражения (5.6)  есть не что иное, как спектральная плотность исходного сигнала  при частоте  , т.е.:

.                                                                                  (5.7)

Итак, при сжатии сигнала в  раз на временной оси имеем:

  •  уменьшение модуля спектральной плотности в  раз;
  •  расширение во столько же раз его спектральных составляющих на оси частот.

Очевидно, при расширении исходного сигнала во времени  (т.е. при ) имеют место обратные процессы: сужение спектра и увеличение модуля спектральной плотности.

Можно также показать, что длительность сигнала и ширина его спектра амплитуд не могут быть одновременно ограничены конечными интервалами: если длительность сигнала ограничена, то спектр его неограничен, и, наоборот, сигнал с ограниченным спектром длится бесконечно долго. Говорят, что ширина спектра и длительность импульса связаны соотношением неопределенности: ,  где  – длительность импульса, а  – ширина спектра (практическая ширина),  – постоянная, зависящая от формы импульса (в первом приближении принимают ).

Спектральная плотность на выходе сумматора сигналов.

Преобразование Фурье, определяющее спектральную плотность заданного сигнала, является линейным преобразованием. Если на вход сумматора подать некоторую совокупность сигналов   …, обладающих спектральными плотностями соответственно , , , …, то взвешенной сумме сигналов на выходе сумматора   будет соответствовать спектральная плотность:

,                                          (5.8)

где  – произвольные числовые коэффициенты. Для доказательства этого утверждения следует подставить сумму сигналов в формулу для прямого преобразования Фурье.

Спектральная плотность продифференцированного сигнала.

Пусть сигнал  и его спектральная плотность  заданы. Подадим сигнал на вход линейного устройства, осуществляющего дифференцирование сигнала. Сигнал на выходе дифференцирующего устройства  будет иметь вид:

,                                                                                            (5.9)

где  – константа преобразования.

Используя свойство преобразования Фурье, часто записываемое в виде:

,                                                                              (5.10)

где символом  обозначено прямое преобразование Фурье над функцией ,

получим:

                                                                                (5.11)

Итак, дифференцирование сигнала по времени эквивалентно алгебраической операции умножения спектральной плотности на множитель , часто называемым оператором дифференцирования в частотной области. Отметим, что при дифференцировании скорость изменения сигнала во времени возрастает, а сам сигнал укорачивается. Следовательно, модуль спектра производной имеет большие значения в области высоких частот по сравнению с модулем исходного сигнала.

Спектральная плотность сигнала на выходе интегратора.   Во многих измерительных системах находят применение так называемые интеграторы – преобразователи, выходной сигнал которых пропорционален интегралу от входного воздействия :

,  – константа преобразования.                              (5.12)

По аналогии с операцией дифференцирования нетрудно  найти формулу связи спектральных плотностей сигналов на входе и выходе интегратора:

.                                                                                       (5.13)

Так как модуль знаменателя растет линейно с увеличением частоты, это свидетельствует о том, что рассматриваемый интегратор действует подобно фильтру нижних частот, ослабляя высокочастотные спектральные составляющие входного сигнала.

Практическая ширина спектра сигнала.

Реальные сигналы всегда ограничены во времени, следовательно, их  амплитудный спектр теоретически неограничен. Однако реальные сигналы генерируются и передаются устройствами, содержащими инерционные элементы (например, емкости и индуктивности в электрических цепях и прочих  преобразователях). Поэтому они не могут содержать гармонических составляющих сколь угодно высоких частот.

В связи с этим возникает необходимость ввести в рассмотрение модели сигналов, обладающих как конечной длительностью, так и ограниченным спектром. При этом в соответствии с каким-либо критерием дополнительно ограничивается либо ширина спектра, либо длительность сигнала, либо оба параметра одновременно.

Чаще всего в качестве такого критерия используется энергетический критерий, согласно которому практическую ширину амплитудного спектра выбирают так, чтобы в нем 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 :

.                                            (5.14)

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

.                                                                (5.15)

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 (5.15).

Практическая ширина спектра экспоненциального импульса.

Задача: определить граничную частоту спектра сигнала вида      

   ,                                                                                                 (5.16)

ориентируясь на практическую ширину спектра сигнала с

Принять следующие значения:  мВ,   1/сек.

Сигналы такого типа, называемые экспоненциальными видеоимпульсами, генерируются многими датчиками (например, полупроводниковыми детекторами при регистрации параметров ионизирующих излучений) . Условие  обеспечивает достаточно быстрое (экспоненциальное) уменьшение значений сигнала с ростом времени.

Спектральная плотность такого сигнала равна:

                                        (5.17)

Подставляя пределы, получаем:

   .                                                                                      (5.18)

Спектр амплитуд такого импульса равен:                                (5.19)

Трансцендентное уравнение, решение которого позволяет определить , имеет вид:

     .                                                            (5.20)

Так как      ,

получаем:  . Отсюда .

Практическую длительность подобных импульсов в измерительной технике обычно определяют из условия десятикратного уменьшения  уровня сигнала:

.  Отсюда .

PAGE  1


EMBED Equation.DSMT4  

EMBED Equation.DSMT4  


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

1306. Динамика вырубки лесного массива 65.5 KB
  Анализ количественных закономерностей входящего потока. Плотность распределения ежегодный вырубки лесного массива. Данные для исследования были получены по официальной отчётности вырубки, направляемой в министерство промышленности.
1307. Теория материаловедение 118 KB
  Основные группы радиоматериалов. Требования, которые должны удовлетворять радиоматериалы. Классификация диэлектрических материалов. Структура звена полимера (молекулярные, элементарные звенья). Агрегатные и фазовые состояния полимеров. Физические (релаксационные состояния полимеров).
1308. Основы психологии 121.5 KB
  Предмет, объект, этапы развития психологии. Просоциальное и асоциальное поведения. Механизмы неправильного воспитания детей в семье. Психика, сознание и деятельность, их структура и функции. Основные теоретические подходы к воспитанию.
1309. Создание и использование макросов 48.5 KB
  Макрос (макрокоманда) представляет собой процедуру на языку VBA, в которой содержится запись последовательности команд или операций, выполняемых в Excel. Просмотр, редактирование и переименование макросов. Создание панели инструментов и меню пользователя. Назначение макроса графическому объекту и кнопке
1310. Числовые характеристики случайных величин 73 KB
  Математическое ожидание. Формула для вычисления математического ожидания случайной величины по плотности распределения. Дисперсией случайной величины. Среднеквадратическое отклонение случайной величины.
1311. Ознакомление с организацией и технологией производства на ИП Дмитриев 107 KB
  Технологическая схема производства заварного пирожного. Контроль качества готовой продукции. Контроль производства заварного пирожного. Организационная характеристика.
1312. Экономические проблемы организации производства 75.5 KB
  Прибыль и убытки предприятия, производящего продукты питания. Прибыль и показатели рентабельности предприятия, производящего продукты питания. Налогооблагаемая прибыль и фактический налог на прибыль определяются по материалам налоговой отчетности.
1313. Ускорение. Прямолинейное движение с постоянным ускорением. Мгновеннная скорость 128 KB
  Векторная величина, равная отношению изменения скорости к промежутку времени, в течение которого это изменение произошло. Перемещение при равноускоренном движении. Уравнение движения.
1314. Адвокат в арбитражном процессе 27 KB
  Участие адвоката в арбитражной процессе обусловлено тем, что такие дела решают судьбу владения большими материальными ценностями. То есть, как известно, арбитражный процесс, и адвокат в арбитражном процессе являют собой процесс по решению хозяйственного вопроса между юридическими лицами.