Лекция 5 Спектральный анализ непериодических сигналов Между сигналом и его спектральной плотностью существует однозначное соответствие. Для практических.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Лекция 4 Спектральные характеристики непериодических сигналов Если функция, отображающая реальный сигнал, абсолютно интегрируема, то ее спектральная плотность.
Advertisements

Лекция 7 Динамические характеристики измерительных систем Импульсной характеристикой стационарной измерительной системы, описываемой оператором, называют.
5. Спектральный метод анализа электрических цепей.
Основы автоматического управления Лекция 3 Операционное исчисление.
Типовые звенья Передаточная функция. Описание линейных систем Дифференциальное уравнение наиболее общий инструмент описания системы связанных физических.
DSP Лекция 2 Digital Signal Processing. DSP Дискретные сигналы и системы Классификация сигналов и системКлассификация сигналов и систем Дискретные сигналы.
Лекция 6 СПЕКТРАЛЬНО- КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ТЕОРИЯ СТАЦИОНАРНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ.
Сигнал это физический процесс, предназначенный для передачи информации. Информация - сведения о поведении интересующего нас явления, события или объекта.
Лекция 11 Дискретное преобразование Фурье Дискретное преобразование Фурье (ДПФ) относится к классу основных преобразований при цифровой обработке сигналов.
1 Тема 4 Спектральное представление сигналов Спек 4 тральная (частотная) форма представления сигналов использует разложение сигнальных функций на периодические.
Лекция 7 Статистические характеристики огибающей суммы гармонического сигнала и узкополосного шума.
Лекция 8 План лекции 8 Контрольные вопросы Теорема отсчетов Дискретное преобразование Фурье Спектральная плотность мощности Дополнение последовательности.
ЭЛЕКТРОМАГНИТНАЯ СОВМЕСТИМОСТЬ Тихонов Д.В., кафедра ЭЭС Лекция 3.
Лекция 6. Физические системы и их математические модели В общем виде математическая модель такой системы может быть записана следующим образом: где – системный.
Презентация по ТЭЦ Презентация по ТЭЦ. Элементы Фурье-оптики Математическое содержание метода Фурье сводится к представлению произвольных функций в виде.
Ряд Фурье и интеграл Фурье Презентация лекции по курсу «Общая теория связи» © Д.т.н., проф. Васюков В.Н., Новосибирский государственный.
Степенные ряды Лекции12, 13, 14. Функциональные ряды Ряд, члены которого являются функциями, называется функциональным и обозначается. Если при ряд сходится,
1 Тема 5 Энергетические спектры сигналов Энергия сигнала равна интегралу от мощности по всему интервалу существования сигнала. Еs = w(t)dt = |s(t)|2dt.
Лекция 11 Дискретное преобразование Фурье Преобразование Фурье где : Дискретный сигнал бесконечной длительности ; Спектр дискретного сигнала – непрерывная.
1 Неопределённый интеграл 1 Неопределённый интеграл Функция F (x) называется первообразной для функции f (x) в промежутке a < x < b, если в любой точке.
Транксрипт:

Лекция 5 Спектральный анализ непериодических сигналов Между сигналом и его спектральной плотностью существует однозначное соответствие. Для практических приложений является важным установление связи между преобразованием сигнала и соответствующим этому преобразованию изменением спектральных характеристик. Рассмотрим следующие важные преобразования сигналов: смещение сигнала во времени; сжатие (растяжение) сигнала во времени; суммирование сигналов; дифференцирование сигнала; интегрирование сигнала.

Спектральный анализ непериодических сигналов Спектральная плотность сигнала, смещенного во времени Функция времени задержанного сигнала при сохранении его формы запишется в виде: Спектральная плотность задержанного сигнала очевидно имеет вид: Вводя новую переменную интегрирования, получим: Итак, задержка во времени сигнала на интервал приводит к изменению спектра фаз на величину.

Спектральный анализ непериодических сигналов Спектральная плотность сигнала, сжатого во времени Пусть сигнал длительностью подвергся сжатию во времени так, что новый сжатый сигнал связан с исходным соотношением: Длительность сжатого сигнала очевидно равна. Определим спектральную плотность сжатого сигнала: Вводя новую переменную интегрирования, получаем:.

Спектральный анализ непериодических сигналов Спектральная плотность сигнала, сжатого во времени: Интеграл в правой части выражения есть не что иное, как спектральная плотность исходного сигнала при частоте, то есть: 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..

Спектральный анализ непериодических сигналов 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: где – произвольные числовые коэффициенты..

Спектральная плотность продифференцированного сигнала Подадим сигнал на вход линейного устройства, осуществляющего дифференцирование сигнала. Сигнал на выходе дифференцирующего устройства будет иметь вид: Используя свойство преобразования Фурье, записываемое в виде: получим: Спектральный анализ непериодических сигналов

Спектральная плотность сигнала на выходе интегратора Сигнал на выходе интегратора пропорционален интегралу от входного воздействия : где – константа преобразования. По аналогии с операцией дифференцирования нетрудно найти формулу связи спектральных плотностей сигналов на входе и выходе интегратора:

Спектральный анализ непериодических сигналов 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 используют энергетический критерий, согласно которому практическую ширину амплитудного спектра выбирают так, чтобы в нем была сосредоточена подавляющая часть энергии сигнала.

Спектральный анализ непериодических сигналов Практическая ширина спектра сигнала Для ее оценки используют равенство Парсеваля, позволяющее выразить энергию сигнала через : Практическая ширина спектра сигнала, сосредоточенная в диапазоне частот от 0 до некоторого значения, определяется из соотношения: Здесь – граничная частота, определяющая верхнее значение спектра сигнала; – коэффициент, значение которого выбирают в интервале от 0.9 до 0,998 в зависимости от требований к качеству воспроизведения сигнала.

Спектральный анализ непериодических сигналов Практическая ширина спектра экспоненциального импульса Задача: определить граничную частоту спектра сигнала вида: ориентируясь на практическую ширину спектра сигнала с Спектральные характеристики такого сигнала равны: Трансцендентное уравнение, решение которого позволяет определить, имеет вид:

Спектральный анализ непериодических сигналов Практическая ширина спектра экспоненциального импульса Задача: определить граничную частоту спектра сигнала вида: ориентируясь на практическую ширину спектра сигнала с Принять Исходя из трансцендентного уравнения, решение которого позволяет определить, получаем: Отсюда: и