4131

Изучение алгоритма цифровой сверки

Лабораторная работа

Информатика, кибернетика и программирование

Изучение алгоритма цифровой сверки Целью работы является изучение алгоритмов цифровой свертки изучение функций MatLab, позволяющих автоматизировать процесс вычисления цифровой свертки получение навыков расчета низкочастотных фильтров с использо...

Русский

2012-11-13

98 KB

15 чел.

Изучение алгоритма цифровой сверки

Целью работы являетстся:

изучение алгоритмов цифровой свертки;

изучение функций MatLab, позволяющих автоматизировать процесс вычисления цифровой свертки;

получение навыков расчета низкочастотных фильтров с использованием алгоритмов цифровой свертки.

Порядок выполнения работы

1. По заданному вектору входного сигнала и коэффициентам импульсной переходной функции определить выходную последовательность, используя функцию conv. 

Задав временные последовательности  векторами, в пакете MatLab дискретная свертка вычисляется с помощью функции conv. 

%Вычисление дискретной свертки (нерекурсивный фильтр)

x = [1,3,2]; % входной сигнал

h = [1,2,3,4]; % импульсная характеристика

y = conv(x,h); % функция дискретной свертки

 y                     % результат

y =     1     5    11    17    18     8                                             

2. По заданному вектору входного сигнала и коэффициентам импульсной переходной функции определить выходную последовательность, используя filter.

В пакете MatLab дискретная фильтрация выполняется командой filter.

%Фильтрация выполненная командой filtеr

%y=filtеr(b,a,x)

%b-вектор нерекурсивной части фильтра (числитель функции передачи)

%a-вектор коэффициентов рекурсивной части фильтра(знаменателя функции

%передачи)

%x-входной сигнал

z= filter(h,1,x) %b=h-импульсная характеристика(вектор h), a=1-скаляр

%Чтобы получить полный выходной сигнал,входной вектор x необходимо

%дополнить необхидимым количеством нулей

z1= filter(h,1,[x,0,0,0])

z =     1     5    11

z1 =     1     5    11    17    18     8

%Реализация фильтрации с нулевым фазовым сдвигом

s=[zeros(50,1);ones(100,1);zeros(50,1)];%Входной сигнал.

[b,a]=cheby1(5,3,0.05);                %Коэффициенты фильтра Чебышева.

s1=filter(b,a,s);                      %Результат фильтрации.

plot(s)

hold on

plot(s1,'--'),grid on                   %Графики выходных сигналов.

hold off

3. По заданному вектору входного сигнала и коэффициентам импульсной переходной функции определить выходную последовательность, используя  filtfilt.

Для реализации фильтрации с нулевым фазовым сдвигом в MatLab разработана функция filtfilt.

Реализация фильтрации с нулевым фазовым сдвигом(функция filtrfiltr)

%Синтаксис y=filtrfiltr(b,a,x)

s=[zeros(50,1);ones(100,1);zeros(50,1)];%Входной сигнал.

[b,a]=cheby1(5,3,0.05);                 %Коэффициенты фильтра Чебышева.

s2=filtfilt(b,a,s);                     %Результат фильтрации.

plot(s)

hold on

plot(s2,'-.'),grid on                   %Графики выходных сигналов.

hold off

По известным коэффициентам передаточных функций коэффициенты импульсной  характеристики определяются с помощью функции impz:

n=impz(b,a,n)

где b, a – полинома числителя и знаменателя; n – вектор отсчетов импульсной характеристики. Если он явно не указан, то MatLab автоматически выбирает число отсчетов в зависимости от поведения импульсной характеристики.

[b,a]=butter(5,0.2);%Фильтр Баттерворта 5-го порядка с частотой среза 0.2.

impz(b,a),grid on   %Импульсная характеристика фильтра.

Рис.2. Импульсная характеристика фильтра.

Принципиальная схема фильтра с использованием линий задержек

Фильтрация сигналов с использованим блоков задержек (1- сигнал на выходе фильтра, 2 – на входе фильтра).

Вывод:

На этой лабораторной работе мы выяснили что, в теории автоматического управления и при цифровой обработке сигналов широко используються понятия линейной системы. Это объясняется тем, что процессы в линейных системах описываются линейными уравнениями, имеющие общее решение, что позволяет применить ее к описанию процессов в более широких областях техники по сравнению с математическими моделями нелинейных систем. Под системой будем понимать устройство, которое меняет свое состояние при поступлении внешних воздействий. Поэтому к системе относится устройства не только преобразующие энергию,  но и устройства, преобразующие информацию.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

18221. Урок – основна форма фізичного виховання молодших школярів 308.5 KB
  Змістовий модуль 4 Тема 8. Урок основна форма фізичного виховання молодших школярів. Зміст навчального предмету Фізична культура. 1.1. Аналіз програми Основи здоровя і фізична культура Київ 2001 року програмовий матеріал години на проходження зміст к...
18222. Фізична культура в системі виховання дітей шкільного віку 106.5 KB
  Змістовий модуль 5 Тема 10. Фізична культура в системі виховання дітей шкільного віку. План. Соціальнопедагогічне значення фізичної культури дітей шкільного віку. 1.1. Мета завдання спрямованість фізичного виховання школярів. 1.2. Вікові особливості розвитк...
18223. Форми організації занять фізичними вправами в школі 174 KB
  Змістовий модуль 4 Тема 7. Форми організації занять фізичними вправами в школі. Форми фізичного виховання протягом навчального дня. 1.1. Гімнастика перед заняттями. 1.2. Фізкультурні хвилинки і фізкультурні паузи. 1.3. Години здоровя. 1.4. Спортивна година в групах подо...
18224. Математичні терміни 154.5 KB
  Математичні терміни. Твердження судження думка в якій виділяється певний об'єкт встановлюються його властивості або зв'язки з іншими об'єктами. Ознака думка про властивість об'єктів. Ознака істотна ознака без якої об'єкт існувати не може. Ознака неі...
18225. Поняття інформаційних системи, б/д - визначення, властивості, етапи розвитку, класифікація; інформаційна модель концептуального рівня 94.5 KB
  Поняття інформаційних системи б/д визначення властивості етапи розвитку класифікація; інформаційна модель концептуального рівня. 1.1. Поняття інформаційної системи. При самому загальному підході інформаційну систему ІС можна визначити як сукупність організац
18226. Реляційне числення. Мова Альфа 87.5 KB
  Реляційне числення. Мова Альфа Реляційне числення Кодда є одним із найважливіших наріжних каменів теорії реляційних моделей баз даних. У СУБД що існували до появи реляційного підходу було багато засобів для обробки даних і формулювання запитів. Основою для їх р
18227. Логічне проектування баз даних 106.5 KB
  Логічне проектування баз даних. Функціональна залежність. При логічному проектуванні баз даних вирішуються проблеми відображення обєктів предметної області в абстрактні обєкти моделі даних. Це відображення не повинно бути у протиріччі з семантикою предметної
18228. Накриття множин залежності 112.5 KB
  Накриття множин залежності. Стосовно реляційного відношення R ми можемо розглядати множину функціональних залежностей F які визначені на ньому. У.Армстронг досліджуючи властивості таких функціональних залежностей виділив дві групи: система R система Р. Пізніше бу
18229. Особливості мови QBE в середовищі СУБД Paradox 75 KB
  Особливості мови QBE в середовищі СУБД Paradox Реалізація мови QBE в СУБД Paradox є однією з найближчих по функціональним можливостям та по концептуальній схемі до тієї версії яку запропонував Zloof. Але дрібних відмінностей всетаки багато. Функція Print P задається за допом