5814

Теория и классификация сигналов

Лекция

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

Теория сигналов. Классификация сигналов. Электрическим сигналом S(t) называют изменение электрического заряда, или тока, или напряжения во времени. Различают следующие виды сигналов: сигналы, произвольные по величине и непрерывные во врем...

Русский

2012-12-21

60 KB

14 чел.

I. Теория сигналов.

1.1. Классификация сигналов.

Электрическим сигналом S(t) называют изменение электрического заряда, или тока, или напряжения во времени.

Различают следующие виды сигналов:

1. сигналы, произвольные по величине и непрерывные во времени. Сюда относят аналоговые сигналы (без разрывов) и континуальные сигналы (с разрывами) ;

    

2. сигналы произвольные по величине и дискретные во времени (дискретные сигналы) ;

                           

                            S(t)

3. сигналы квантованные по величине и непрерывные во времени (квантованные сигналы ) ;

4. сигналы, квантованные по величине и дискретные во времени (цифровые сигналы ) ;

Все четыре разновидности сигналов называются детерминированными, если мгновенное значение сигнала можно заранее предсказать в любой момент времени с вероятностью 1, т.е. абсолютно достоверно. К таким сигналам относятся, в основном, управляющие сигналы и несущие колебания. Если же мгновенное значение сигнала заранее неизвестно и может быть предсказано с вероятностью < 1, то такие сигналы называются случайными. Как правило, все информационные колебания являются случайными. Сюда могут быть отнесены все четыре разновидности сигналов.

К случайным сигналам относят также шумовые колебания, представляющие собой суперпозицию различных случайных сигналов.

Для описания детерминированных сигналов используют амплитудно - временные характеристики и представления в виде суперпозиции простых колебаний.

Для описания случайных сигналов применяют методы теории вероятности и математической статистики; случайные сигналы моделируют детерминированными сигналами.

Изучение теории сигналов обычно начинают с изучения свойств и математических моделей детерминированных сигналов, которые потом дополняют различными статистическими методами.

1.2. Амплитудно - временные параметры детерминированных

сигналов.

Рассмотрим график зависимости напряжения от времени, представляющий собой прямоугольный импульс с различными отклонениями от идеальной формы. На его примере рассмотрим некоторые возможные параметры, используемые для описания различных сигналов в амплитудно - временных координатах.

Импульс  идеальной формы.              Импульс реальной формы.      

Um- амплитуда импульса ;

Uср- средняя амплитуда импульса ;

UВ1- выброс фронта ;

UВ2- выброс среза ;

U- скол вершины ;

и- длительность импульса ;

ф- длительность фронта ;

ср- длительность среза ;

в- длительность вершины ;

У сигналов другой формы могут исключаться и добавляться некоторые параметры. Кроме сигналов в виде одиночных импульсов, как здесь рассмотренный, широко применяются периодически повторяемые сигналы. В этом случае к набору рассмотренных параметров добавляется период повторения сигнала Т , или частота повторения     F= 1/T или =2F.

                                            Кроме того часто используется обобщен-

                                            ный параметр периодической последо-

                                            вательности импульсов называемый

                                            скважностью : Q=T/и , или коэффици -

                                            ент заполнения, определяемый как

                                                                  Kзап=1/Q.

Используя упомянутые параметры сигналов, составляют их математические модели. При этом очень широко используется метод кусочной аппроксимации, когда на каждом конкретном отрезке времени   t1,t2  мгновенное значение сигнала , описывают некоторой функцией. В качестве последней широко используется линейная функция U=kt, где k=const. В этом случае метод называют методом кусочно - линейной аппроксимации. Например, математическая модель периодического трансцендального сигнала с помощью этого метода может быть записана следующим образом :


                                                                       


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

8124. Поиск в пространстве состояний. Формальная постановка задачи. Обобщенный алгоритм поиска. Критерии оценки стратегий 116.01 KB
  Поиск в пространстве состояний.Формальная постановка задачи. Обобщенный алгоритм поиска. Критерии оценки стратегий. Многие задачи,в частности игры и головоломки,могут быть представлены как задачи поиска в пространств...
8125. Методы неинформированного поиска. Поиск в ширину, в глубину, однородной стоимости, ограниченный по глубине поиск 142.53 KB
  Методы не информированного поиска. Поиск в ширину,в глубину, однородной стоимости, ограниченный по глубине поиск. Основная проблема в области поиска - нахождение хорошей стратегии поиска для заданной задачи. Страт...
8126. Методы неинформированного поиска. Поиск с итеративным углублением, двунаправленный поиск. Поиск c удовлетворением ограничений. Cложность методов поиска 241.79 KB
  Методы не информированного поиска. Поиск с итеративным углублением, двунаправленный поиск. Поискc удовлетворением ограничений. Cложность методов поиска. Итеративно углубляющийся поиск. В ограниченном по глубине пои...
8127. Методы информированного поиска. Поиск сначала лучший. A*-поиск. 316.08 KB
  Методы информированного поиска. Поиск сначала лучший. A*-поиск. Методы не информированного (слепого) поиска в большинстве случаев неэффективны. Эффективность поиска может быть повышена за счет использования дополнительны...
8128. Альфа-бета отсечение 392 KB
  Альфа-бета отсечение (конспект) При минимаксном поиске количество состояний игры, которые должны быть исследованы в процессе поиска, экспоненциально зависит от количества ходов. Эту зависимость, к сожалению, невозможно устранить, но существует возмо...
8129. Архитектура доски объявлений (ДО) 238 KB
  Архитектура доски объявлений (ДО). (Конспект) Архитектура ДО. В первой половине 70-х годов по заказу Управления перспективных исследований США DARPA рядом американских университетов была выполнена пятилетняя исследовательская программа, направленная...
8130. Модели представления и обработки неопределенных знаний. Коэффициенты уверенности Шортлифа 71 KB
  Модели представления и обработки неопределенных знаний. Коэффициенты уверенности Шортлифа. (Конспект) Представление и обработка в ЭС неопределенных знаний Экспертным знаниям, как правило, присуща неопределенность. В инженерии знаний принято выделять...
8131. Нечеткие множества. Лингвистическая переменная. Нечеткая логика. Нечеткий вывод. Композиционное правило вывода 142.5 KB
  Нечеткие множества. Лингвистическая переменная. Нечеткая логика. Нечеткий вывод. Композиционное правило вывода. (Конспект) В основе понятия нечеткого множества (НИ) лежит представление о том, что обладающие общим свойством элементы некоторого множес...
8132. Байесовские сети 75.5 KB
  Байесовские сети (Конспект) Теорема Байеса: Пусть Ai - полная группа несовместных событий, тогда формула Байеса (формула перерасчета гипотез) и B некоторое событие положительной вероятности Доказательство следует из теоремы умножения и формулы...