3625
Функция корреляции белого шума. Идеальный приемник ДЧМ сигналов.
Практическая работа
Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы
Функция корреляции белого шума, ограниченного полосой частот. Стационарный процесс с равномерной спектральной плотностью мощности в некоторой полосе частот называют квазибелым шумом....
Русский
2012-11-04
37.5 KB
61 чел.
1. Функция корреляции белого шума, ограниченного полосой частот от - до + (вывод математического выражения, построение графика, определение интервала корреляции).
Стационарный процесс с равномерной спектральной плотностью мощности в некоторой полосе частот называют квазибелым шумом. Его спектральную характеристику можно определить как:
Gw(f) =| N=const при |f|≤F
| 0 при |f|>F
Его функция корреляции:
F
Вw(τ) = 2 ʃ N cos 2πfτd f = 2N F (sin 2π Fτ)\2πFτ
0
При значениях τ, кратных 1\2F Вw(τ)=0, таким образом сечения процесса, разделенные интервалом k\2F не коррелированны между собой.
Если беспредельно увеличивать граничную частоту F, то придем к процессу, у которого любые два несовпадающих сечения не коррелированны. Такой процесс называется белым шумом. Его спектральная плотность N постоянна на всех частотах, а функция корреляции определяется:
Вw(τ) = N δ(τ) = N0 δ(τ) \2
где N0=2N односторонняя спектральная плотность белого шума, которою называют интенсивностью шума. Белый шум представляет собой нереальный физический процесс, а математическую идеализацию, широко применяемую.
Его дисперсия и функция корреляции равна бесконечности. Под описание белого шума подходят в частности тепловые шумы.
Определим функцию корреляции для сигналов, ограниченных полосой частот - до + .
Введем обозначения:
f1= - и f2= +
f2
Для него Вw(τ) = 2 ʃ N cos 2πfτd f = 2N F (sin 2π f2τ - sin 2π f2τ)\2πτ =
f1
= N0 (sin 2π Δfτ*cos 2π f0τ )\πτ
где N0=2N, f0 = (f1 + f2)/2, Δf = (f2 - f1)
При дискретной частотной модуляции ДЧМ: S1(t) = A cos w1t, S2(t) = A cos w2t, 0 £ t £ T
Мощности сигналов S1(t) и S2(t) равны между собой из-за равенства амплитуд этих сигналов. Получаем следующее оптимальное правило решения:
x(t)S1(t) > x(t)S2(t) , то S1
или, более кратко
BxS1(0) > BxS2(0) , то S1 .
Смысл полученного выражения очевиден: если функция взаимной корреляции входного сигнала x(t) и сигнала S1(t) больше, чем функция взаимной корреляции сигналов x(t) и S2(t), то x(t) содержит, кроме помехи, сигнал S1(t).
Cигналы S1(t) и S2(t), используемые для вычисления функций взаимной корреляции, должны генерироваться в схеме приемника и совпадать по частоте и фазе с оптимальными сигналами, которые поступают или могут поступать на вход приемника.
Схема, реализующая правило решения (6.1), также называется корреляционным приемником и приведена на рис. 6.1.
Схема содержит два коррелятора по числу передаваемых сигналов. При приеме сигналов ДЧМ местные генераторы генерируют сигналы A cos w1t и A cos w2t.
А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать | |||
4260. | Программирование на языке ассемблера. Методические указания по выполнению лабораторных работ | 472.5 KB | |
Введение Современный специалист в области создания программного обеспечения для вычислительной техники и автоматизированных систем должен обладать достаточными знаниями по использованию средств вычислительной техники в организации и управлении проце... | |||
4261. | Изучение системных средств языка ассемблер | 15.42 KB | |
Изучение системных средств языка ассемблер Цель работы: научиться работать в среде программирования Ассемблера Выполнение работы: 1. Для вызова редактора нажать клавиши SHIFT + F4. В редакторе набрать текст программы и затем сохранить с расширением ... | |||
4262. | Парадигмы программирования | 37.57 KB | |
Парадигмы программирования Парадигма программирования — это система идей и понятий, определяющих стиль написания компьютерных программ, а также образ мышления программиста. Развитие парадигм программирования Знакомое нам из курса философии слов... | |||
4263. | Разница между CPU и GPU в параллельных расчётах | 68.36 KB | |
Разница между CPU и GPU в параллельных расчётах Рост частот универсальных процессоров упёрся в физические ограничения и высокое энергопотребление, и увеличение их производительности всё чаще происходит за счёт размещения нескольких ядер в одном чипе... | |||
4264. | Области применения параллельных расчётов на GPU | 257.34 KB | |
Области применения параллельных расчётов на GPU. Чтобы понять, какие преимущества приносит перенос расчётов на видеочипы, приведём усреднённые цифры, полученные исследователями по всему миру. В среднем, при переносе вычислений на GPU, во многих зада... | |||
4265. | Возможности NVIDIA CUDA | 17.64 KB | |
Возможности NVIDIA CUDA Технология CUDA — это программно-аппаратная вычислительная архитектура NVIDIA, основанная на расширении языка Си, которая даёт возможность организации доступа к набору инструкций графического ускорителя и управления его ... | |||
4266. | Решения с поддержкой NVIDIA CUDA | 71.41 KB | |
Решения с поддержкой NVIDIA CUDA Все видеокарты, обладающие поддержкой CUDA, могут помочь в ускорении большинства требовательных задач, начиная от аудио- и видеообработки, и заканчивая медициной и научными исследованиями. Единственное реальное огран... | |||
4267. | Состав NVIDIA CUDA. Модель программирования CUDA | 118.94 KB | |
Состав NVIDIA CUDA CUDA включает два API: высокого уровня (CUDA Runtime API) и низкого (CUDA Driver API), хотя в одной программе одновременное использование обоих невозможно, нужно использовать или один или другой. Высокоуровневый работает «сверху» ... | |||