Программирование - это просто
Advertisement
Главная arrow Размышления arrow Цифровая обработка сигналов. arrow Цифровая обработка сигналов. Урок 5. Классификация сигналов
19.05.2024 г.
Главное меню
Главная
Интернет магазин
Программные продукты
Биржевые роботы
Искусственный интеллект
Математика и информатика
1С:Предприятие
Уроки C#
Уроки Delphi
Уроки программирования
Web-программирование
Дизайн и графика
Компьютер для блондинок
Исходники
Статьи
Платный раздел
Рассказы про компьютеры
Хитрости и секреты
Системный подход
Размышления
Наука для чайников
Друзья сайта
Excel-это не сложно
Все о финансах
.
Цифровая обработка сигналов. Урок 5. Классификация сигналов Печать E-mail
Автор megabax   
12.12.2011 г.
New Page 1

Цифровая обработка сигналов. Урок 5. Классификация сигналов

Это последний урок из серии "Цифровая обработка сигналов", публикуемый в бесплатном разделе. Начиная со следующего, публикация уроков будет продолжена в платном разделе. В бесплатном же разделе иногда будут публиковать некоторые статьи, посвященные идеям и способам цифрового анализа сигналов.

Основная цель анализа сигналов - сравнение их с друг другом для выявления сходств и различий. Можно выделить три основные составляющие анализа сигналов:

  • Измерение числовых параметров сигналов. В частности, энергия, мощность, их средние и среднеквадратичные значения.

  • Разложение сигнала на элементарные составляющие. В частности, разложение в ряд Фурье см. урок 1, урок 2, урок 3 и урок 4.

  • Количественные характеристики сходства между различными сигналами. Так называемый корреляционный анализ.

Рассмотрим сначала классификацию сигналов. Во первых, проверка принадлежности сигналов к конкретному классу уже является анализом сигналов. Во вторых, для анализа сигналов различных классов зачастую применяются разные подходы.

И так, сигналы можно классифицировать по детерминированности. Различают детерминированные и случайны сигналы. К первым относятся те сигналы, которые полностью известны. Это те сигналы, значение которых в каждый момент времени можно определить точно. Случайные же сигналы принимают в каждый конкретный момент времени определенное значение лишь с какой то долей вероятности.

Еще есть сигналы с интегрируемым квадратом. Еще их называют сигналом с ограниченной энергией. Для них справедливо условие:

Цифровая обработка сигналов. Урок 5. Классификация сигналов

где f(t) - функция значения сигнала в каждый конкретный момент времени.

Существуют так же периодические и непериодические сигналы. Для первых справедливо равенство:

Цифровая обработка сигналов. Урок 5. Классификация сигналов

где n - любое целое число, T - период сигнала. Величина, обратная периоду F=1/T есть частота сигнала. Очевидно, что если периодический сигнал не равен нулю при любом t, то его энергия бесконечна.

Если сигнал выражен формулой:

Цифровая обработка сигналов. Урок 5. Классификация сигналов

где A - амплитуда, ω - угловая частота, φ - начальная фаза, то такой сигнал называется гармоническим сигналом.

Существуют так же два типа теоретических сигналов. Первый из них - это дельта функция или функция Диарка. Этот сигнал выражается формулой:

Цифровая обработка сигналов. Урок 5. Классификация сигналов

Данный сигнал может быть только в теории, на практике реализовать его невозможно. Но эта функция очень важна для теоретического анализа сигналов и систем.

Площадь данной функции равна единице:

Цифровая обработка сигналов. Урок 5. Классификация сигналов

Одно из важных свойств дельта функции так называемое фильтрующее свойство. Оно состоит в том, что если дельта функция стоит под интегралом в качестве множителя, то результат интегрирования будет равен значению остального подынтегрального выражения в той точке, где сосредоточен дельта импульс:

Цифровая обработка сигналов. Урок 5. Классификация сигналов

Следующий теоретический сигал: функция единичного скачка. Она выражается формулой:

Цифровая обработка сигналов. Урок 5. Классификация сигналов

Функцию единичного скачка удобно использовать для сигналов конечной длительности. Простейшим примером является формирование прямоугольного импульса с амплитудой A и длительностью T:

Цифровая обработка сигналов. Урок 5. Классификация сигналов

Вообще, любую кусочно-заданную зависимость можно выразить в виде единого математического выражения, используя функцию единичного скачка.

 

Последнее обновление ( 22.05.2013 г. )
 
Пред. »
 
© 2024 Программирование - это просто
Joomla! - свободное программное обеспечение, распространяемое по лицензии GNU/GPL.
Русская локализация © 2005-2008 Joom.Ru - Русский Дом Joomla!
Design by Mamboteam.com | Powered by Mambobanner.de
Я принимаю Яндекс.Деньги