19532

Цифровая обработка сигналов. Основные понятия

Лекция

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

Лекция 1.Цифровая обработка сигналов. Основные понятия Введение В настоящее время методы цифровой обработки сигналов digital signal processing DSP находят все более широкое применение вытесняя постепенно методы основанные на аналоговой обработке. В данном курсе рассматрива...

Русский

2013-07-12

608.07 KB

9 чел.

Лекция 1.Цифровая обработка сигналов. Основные понятия

Введение

В настоящее время методы цифровой обработки сигналов, digital signal processing (DSP) находят все более широкое применение, вытесняя постепенно методы, основанные на аналоговой обработке. В данном курсе рассматриваются основы теории, и наиболее употребляемые алгоритмы обработки. 

При работе над данным конспектом автор пользовался следующими источниками

  1.  Р.Отнес, Л.Энокон. Прикладной анализ временных рядов. М.:Мир, 1982.
  2.  A.Oppenheim, R.Schafer. Discrete-time signal processing. Prentice-Hall, 1989.

Кроме того, при изложении вопросов, связанных с Wavelet теорией использованы статьи, о которых будет сказано в соответствующем месте.

Постановка задачи.

Пусть имеется непрерывный сигнал x(t), заданный на интервале . При переходе к оцифровке происходит следующая операция. Выбирается шаг дискретизации , и вместо исходного сигнала получается последовательность . Далее, выбирается формат оцифровки r. Обычно он бывает кратным 8, хотя это не обязательно. Предположим, что существует такое число М, что выполнены неравенства:  для всех n. Интервал [-M,M] разбивается на частей. После этого каждое значение  заменяется номером интервала, в который попало соответствующее значение. В результате последовательность  заменяется новой последовательностью , но теперь каждый член новой последовательности принимает значения из интервала . При желании вместо указанного представления можно перейти к представлению сигнала целыми числами со знаком.

На каждом из упомянутых шагов происходит огрубление сигнала. Первая задача цифровой обработки заключается в оценке искажения исходного сигнала. Дальнейшая обработка состоит в извлечении из полученного сигнала нужной информации и подавлении шумов. Это осуществляется с помощью цифровой фильтрации. Даже оцифрованный сигнал занимает много места, и следующий шаг обработки заключается в сжатии сигнала. Обычно имеется в виду сжатие с потерей информации. Здесь важно установить критерии допустимой потери информации. В зависимости от выбранного критерия выбирается способ сжатия. Хотя последовательность бесконечна, в реальных условиях мы имеем дело лишь с конечными последовательностями. В этой связи нужна оценка потерь, связанных с усечением последовательностей.

Преобразование Фурье

Важнейшей характеристикой исходного сигнала является его преобразование Фурье. Если исходный сигнал задан функцией , заданной на всей вещественной оси, то его преобразование Фурье задается формулой

  (1)

Функция  или ее модуль трактуется как интенсивность исходного сигнала на частоте . Обратное преобразование задается аналогичной формулой:

  (2)

Справедливость указанных формул возможна лишь при  определенных ограничениях на исходные функции. В зависимости от наложенных ограничений данным формулам придают различный смысл. Мы не будем уточнять данное обстоятельство, предполагая, что все выполняемые операции типа изменения порядка интегрирования законны. Однако в любом случае при обычном понимании интегрирования необходимым условием является убывание функций на бесконечности. В реальных условиях это ограничение не имеет места, поэтому предварительно нужно ознакомиться со специальным математическим аппаратом, позволяющим в некоторых случаях обойти данное ограничение.

Прежде, чем переходить к изложению этого аппарата, напомним основные свойства преобразования Фурье. Для краткости связь между функцией и ее преобразованием Фурье будем обозначать так: .

Если  то 

Сверткой двух функций называется функция , заданная формулой: . Имеет место соотношение 

Двойственное соотношение имеет вид .

Вообще говоря, не предполагается, что функция  - вещественная. Если же это так, то  

. Эта формула получается формальным дифференцированием под знаком интеграла в (2).

Обобщенные функции

Как уже отмечалось, для  того, чтобы в обычном смысле существовало преобразование Фурье от функции, необходимо ее убывание на бесконечности. Очевидно, что это не выполнено для стационарного сигнала. Для того, чтобы иметь возможность работать с преобразованием Фурье и от таких функций нужен вспомогательный аппарат.

Обозначим через  множество бесконечно дифференцируемых функций с компактным носителем. По определению, последовательность , если все эти функции имеют общий компактный носитель, принадлежат  и в каждой точке имеет место обычная сходимость. Функционал это отображение , причем . Если  - интегрируемая функция, то ей соответствует функционал . Однако существуют функционалы, не представимые в указанной форме. Например, . Этот функционал записывают в форме . Наряду с указанным функционалом определяют функционалы , исходя из формального правила замены переменных в интеграле. Хотя этот функционал нельзя представить с помощью обычной функции, можно ввести -образную последовательность. Положим  при  и 0 в остальных точках. Интеграл от нее равен 1. При больших  функция  представима в виде  при , поэтому  (второе слагаемое исчезает в силу симметричности). 

Лемма. Пусть  имеет интегрируемую производную. Тогда 

Доказательство проводится интегрированием по частям. Аналогичное утверждение справедливо и для .

Задача 1. Доказать, что 


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

38915. Исследование процесса квантования по уровню случайных последовательностей 137.5 KB
  Цель работы Исследование способов моделирования процесса квантования по уровню последовательностей непрерывных случайных величин. Приобретение практических навыков определения статистических характеристик последовательностей дискретных случайных величин и шумов квантования. При квантовании по уровню диапазон возможных изменений функции интервал Xmin Xmx разбивается на m интервалов квантования: qk=zkzk1 k=1 2 m где z0=Xmin z1 zm1 zm=Xmx.
38916. Исследование способов Моделирования стационарных случайных процессов с разной степенью дифференцируемости 180.5 KB
  Краткие теоретические сведения Распределение энергии случайного процесса по гармоническим составляющим описывается его спектральной плотностью спектром Sw где w=2πf круговая частота. В зависимости от временной структуры процесса этот спектр может принимать различную форму. Следовательно характер распределения энергии процесса по спектру связан со степенью гладкости самого процесса и может быть использован для ее оценки. Известно что спектр процесса однозначно связан с его корреляционной функцией Bτ парой преобразований Фурье...
38917. Исследование способов Моделирование стационарных случайных процессов с заданными статистическими свойствами 181.5 KB
  В настоящей работе такой моделью является модель случайного стационарного процесса с заданными статистическими свойствами описываемыми его корреляционной функцией и спектральной плотностью В соответствии с теорией сформировать случайный процесс с заданной корреляционной функцией можно в частности следующим образом.01; интервал дискретизации t=0 : Ts : 20; вектор моментов времени x1=rndn1 lengtht; белый шум...
38918. Исследование способов ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРЕМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ в программной среде curveexpert 1.3 236 KB
  Цель работы Исследование возможностей приложения CurveExpert для обработки и анализа экспериментальных данных. Получение практических навыков по аппроксимации данных различными моделями поиску наилучшей модели созданию собственных моделей. Получение практических навыков по анализу полученной модели получение дополнительных сведений о исследуемых данных и их моделях.
38919. Исследование способов интерполяции случайных стационарных процессов с разной степенью дифференцируемости 152 KB
  Цель работы Численное исследование погрешности интерполяции случайных стационарных процессов имеющих заданное количество производных. Экспериментальное определение погрешности интерполяции негауссовских процессов сопровождаемых аддитивным шумом. Такое восстановление непрерывного процесса по его дискретным отсчетам носит название интерполяции.
38920. Исследование Свойств энтропии одиночных отсчетов случайных последовательностей 107 KB
  Цель работы Численное определение величины энтропии последовательностей дискретных случайных величин. Краткие теоретические сведения Согласно классической теории информации минимальное количество данных на один отсчет необходимых при идеальном кодировании дискретной случайной величины X определяется распределением вероятностей этой величины Pxi. Квантование непрерывной случайной величины преобразует эту величину в дискретную. Очевидно что полученный при этом результат будет зависеть как от плотности распределения вероятностей...
38921. АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ПРОЕКТИРОВАНИИ 2.4 MB
  В каждом узле присутствует 2 степени свободы: X перемещение вдоль оси X; Z перемещение вдоль оси Z. В каждом узле присутствует 3 степени свободы: X перемещение вдоль оси X; Z перемещение вдоль оси Z; UY поворот вокруг оси Y. В каждом узле присутствует 3 степени свободы: Z перемещение вдоль оси Z; UX поворот вокруг оси X; UY поворот вокруг оси Y. В каждом узле присутствует 3 степени свободы: X перемещение вдоль оси X; Y перемещение вдоль оси Y; Z перемещение вдоль оси Z.