Пара преобразований Фурье. Спектральная плотность сигнала

Что такое спектральная плотность сигнала

В статистической радиотехнике и физике при изучении детерминированных сигналов и случайных процессов широко используется их спектральное представление в виде спектральной плотности, которая базируется на преобразовании Фурье.

Пусть сигнал s(t) задан в виде непериодической функции, причем он существует только на интервале (t1 ,t2) (пример — одиночный импульс). Выберем произвольный отрезок времени T, включающий в себя интервал (t1 ,t2).

потом мы находим s(t) с помощью разложения п ряду Фурье бляяяяяя и затем в пределе получаем

Пределы интегрирования можно для общности поставить бесконечными, так как все равно там, где s(t) равна нулю, и интеграл равен нулю.

Выражение для спектральной плотности называют прямым преобразованием Фурье. Обратное преобразование Фурье определяет временную функцию сигнала по его спектральной плотности:

Смысл модуля S(w ) определяется как амплитуда сигнала (тока или напряжения), приходящаяся на 1 Гц в бесконечно узкой полосе частот, которая включает в себя рассматриваемую частоту w . Его размерность — [сигнал/частота].

7. Применение БПФ для моделирования искажений сигналов в линейных цепях

Линейная цепь – состоит из линейных элементов (емкость, сопротивление)

Искажение сигнала — это искажение сигнала. Обусловленое не линейностью

Сопротивление – элемент, который энергию превращает в тепло.

Конденсатор — накапливает заряды.

В механике аналогией конденсатору служит пружина(элемент,который запасает энергию).

Ток течет через конденсатор, когда меняется напряжение. Чем больше скорость изменения напряжения, тем больше ток.

Самый простой сигнал: последовательность прямоугольных импульсов. Искажение наиболее просто выявить, так, как прямоугольный сигнал имеет крутые фронты.

Если пропустить сигнал прямоугольных импульсов,через простейшую Rc цепочку(фильрр низких частот),то спектр этого сигнала исказится,так,как фильтр не пропускает импульсы на больших частотах.

Активными элементами считаются источники электрической энергии (источники напряжения и тока), к пассивным элементам относятся резисторы, катушки индуктивности, электрические конденсаторы.

Количественные характеристики элементов электрической цепи называются ее параметрами.

Электрические цепи с постоянными параметрами — это такие такие цепи, в которых сопротивления резисторов R, индуктивность катушек L и емкость конденсаторов С являются постоянными, не зависящими от действующи в цепи токов и напряжений. Такие элементы называются линейными.

Если сопротивление резистора R не зависит от тока, то линейная зависимость между падением напряжения и током выражается законом Ома ur = R х ir, а вольт-амперная характеристика резистора (представляет собой прямую линию (рис. 1,а).

Если индуктивность катушки не зависит от величины (протекающего в ней тока, то потокосцепление самоиндукции катушки ψ прямо пропорционально этому току ψ= L х il (рис. 1,б).

Наконец, если емкость конденсатора С не зависитот приложенного к обкладкам напряжения uc то заряд q, накопленный на пластинах, и напряжение uc связаны между собой линейной зависимостью графически показанной на рис. 1,в.

Рис. 1. Характеристики линейных элементов электрической цепи: а — вольт-амперная характеристика резистора, б — зависимость потокосцепления от тока в катушке, в — зависимость заряда конденсатора от напряжения на нем.

Линейность сопротивления, индуктивности и емкости носит условный характер, так как в действительности все реальные элементы электрической цепи являются нелинейными. Так, при прохождении тока через резистор последний нагревается и его сопротивление изменяется.

Электрическая цепь, состоящая из линейных элементов, называется линейной электрической цепью. Процессы в таких цепях описываются линейными алгебраическими или дифференциальными уравнениями. Для анализа процессов в линейных электрических цепях используются законы Кирхгофа.

! Писала, то что запомнила с сегодняшней консультации и с лекций

8. Применение БПФ для фильтрации сигналов

Под фильтрацией подразумевается выделение полезного сигнала из его смеси с мешающим сигналом — шумом. Наиболее распространенный тип фильтрации — частотная фильтрация. Если известна область частот, занимаемых полезным сигналом, достаточно выделить эту область и подавить те области, которые заняты шумом.

Рисунок 19 иллюстрирует технику фильтрации с применением БПФ. Сначала синтезируется исходный сигнал, представленный 128 отсчетами вектора v. Затем к этому сигналу присоединяется шум с помощью генератора случайных чисел (функция rnd) и формируется вектор из 128 отсчетов зашумленного сигнала.


Рисунок 19. Фильтрация аналоговых сигналов

Используя прямое БПФ, сигнал с шумом преобразуется из временной области с частотную, что создает вектор f из 64 частотных составляющих. Затем выполняется фильтрующее преобразование, эффективность которого оценивается параметром a . Фильтрующее преобразование удобно выполнять с помощью функции Хевисайда

Ф(х) Ступенчатая функция Хевисайда. Возвращает 1, если х >= 0; иначе 0.

Отфильтрованный сигнал (вектор g) подвергается обратному БПФ и создает вектор выходного сигнала h.

Сравнение временных зависимостей исходного и выходного сигналов, показывает, что выходной сигнал почти полностью повторяет входной и в значительной мере избавлен от высокочастотных шумовых помех, маскирующих полезный сигнал.

9. Аналогии цепей различной физической природы;

Моделирование аналоговое,один из важнейших видов моделирования, основанный на аналогии (в более точных терминах — изоморфизме) явлений, имеющих различную физическую природу, но описываемых одинаковыми математическими (дифференциальными, алгебраическими или какими-либо другими) уравнениями.

Простой пример — две системы, первая из которых имеющая механическую природу, состоит из оси, передающей вращение через пружину и маховик, погруженный частично в вязкую тормозящую жидкость, валу, жестко связанному с маховиком. Вторая система — электрическая — состоит из источника электродвижущей силы, соединённого через катушку индуктивности, конденсатор и активное сопротивление со счётчиком электрической энергии. Если подобрать значения индуктивности, ёмкости и сопротивления так, чтобы они определённым образом соответствовали упругости пружины, инерции маховика и трению жидкости, то эти системы обнаружат структурное и функциональное сходство (даже тождество), выражаемое, в частности, в том, что они будут описываться одним и тем же дифференциальным уравнением с постоянными коэффициентами вида

Читать еще:  Схемы машин из бумаги ссср. Модели автомобильной техники известных марок

Это уравнение может служить «теоретической моделью» обеих систем, любая же из них — «экспериментальной моделью» этого уравнения и «аналоговой моделью» друг друга. Эта аналогия лежит в основе электрического моделирования механических систем: электрические модели гораздо более удобны для экспериментального исследования, нежели моделируемые механические. Другой традиционной областью применения Моделирование аналоговое является исследование процессов теплопроводности, основанное на электротепловой и гидротепловой аналогиях (в первой из них аналогами температурного поля в твёрдом теле и теплоёмкости служат соответственно поле электрического потенциала в электропроводной среде и ёмкости некоторых конденсаторов, во второй — температура моделируется уровнем воды в вертикальных стеклянных сосудах, образующих гидравлическую модель, теплоёмкость элементарного объёма — площадью поперечного сечения этих сосудов, а тепловое сопротивление — гидравлическим сопротивлением соединяющих сосуды трубок). Для исследования лучистого (радиационного) переноса тепла часто применяют метод светового моделирования, при котором потоки теплового излучения заменяют подобными им потоками излучения светового. Таким путём определяют угловые коэффициенты излучения, а если оптические свойства (степень черноты и поглощательные способности) соответствующих поверхностей у модели и натуры тождественны, то и распределение тепловых потоков по поверхностям, входящим в систему лучистого теплообмена.

До создания цифровых электронных вычислительных машин в конце 1940-х гг. Моделирование аналоговое было основным способом «предметно-математического моделирования» (см. об этом в ст. Моделирование) многих процессов, связанных с распространением электромагнитных и звуковых волн, диффузии газов и жидкостей, движения и фильтрации жидкостей в пористых средах, кручения стержней и др. (в связи с чем его часто называли тогда просто «математическим моделированием»), причём для каждой конкретной задачи моделирования строилась своя «сеточная» модель (основными её элементами служили соединённые в плоскую сеточную схему электрические сопротивления различных видов), а аналоговые вычислительные машины позволяли проводить Моделирование аналоговое целых классов однородных задач. В настоящее время значение Моделирование аналоговое значительно уменьшилось, поскольку моделирование на ЭВМ имеет большие преимущества перед ним в отношении точности моделирования и универсальности. В достаточно фиксированных и специальных задачах свои преимущества (простота, а тем самым и дешевизна технического выполнения) имеет и Моделирование аналоговое Употребительно также и совместное использование обоих методов (см. Гибридная вычислительная система).

10. Математические модели накопителей потенциальной и кинетической энергии;

Потенциальная энергия — скалярная физическая величина, характеризующая способность некого тела (или материальной точки) совершать работу за счет своего нахождения в поле действия сил

Кинети́ческая эне́ргия — энергия механической системы, зависящая от скоростей движения её точек. Часто выделяют кинетическую энергию поступательного и вращательного движения.

Преобразование Фурье непериодических сигналов

DSPL-2.0 — свободная библиотека алгоритмов цифровой обработки сигналов

Распространяется под лицензией LGPL v3

Страница проекта на GitHub.

Содержание

Предельный переход от ряда Фурье к преобразованию Фурье

Использование периодических функций для представления периодических сигналов выглядит вполне логичным и позволяет перевести анализ в частотную область. Таким образом, мы можем заменить сигнал набором спектральных гармоник , путем разложения в ряд Фурье:

Однако, периодические функции могут быть использованы и для частотного представления непериодических сигналов. В данном разделе мы произведем переход от ряда Фурье (1) к интегральному преобразованию Фурье для непериодических сигналов .

Для начала рассмотрим, что будет происходить, если мы будем увеличивать период повторения периодического сигнала. На рисунке 1 показаны временные осциллограммы периодической последовательности прямоугольных импульсов , а также амплитудный спектр , при различном периоде повторения с, с и с, при амплитуде сигнала равной 2 В.

Из рисунка 1 видно, что при увеличении периода , гармоники спектра приближаются друг к другу, потому что расстояние между гармониками обратно пропорционально периоду . Амплитуды гармоник при этом уменьшаются из-за уменьшения средней мощности сигнала на одном периоде повторения.

При увеличении периода повторения до бесконечности, периодический сигнал становится непериодическим, расстояние между гармониками уменьшатся до нуля (дискретные гармоники сольются в одну сплошную линию), а амплитуды гармоник уменьшатся до бесконечно-малых значений.

Подставим в уравнение (1) для сигнала выражение для коэффициентов ряда Фурье :

Непериодический сигнал можно получить как предельный переход периодического сигнала (2) при стремящимся к бесконечности:

Окончательно, из выражения (7) можно выделить пару интегральных преобразований Фурье для непериодического сигнала:

Уравнение (8) определяет прямое преобразование Фурье непериодического сигнала. Прямое преобразование Фурье обозначается оператором , ставит в соответствие сигналу непрерывную функцию частоты , которая носит название спектральной плотности сигнала .

Выражение (9) представляет собой обратное преобразование Фурье, которое обозначается оператором и позволяет восстановить сигнал по его спектральной плотности .

В терминах частоты , выраженной в Гц, с учетом , уравнения (8) и (9) принимают вид:

Пояснения понятия спектральной плотности сигнала

Часто спектральную плотность непериодического сигала называют спектром, что не совсем корректно, потому что не определяет конечные амплитуды гармоник сигнала, как это было при разложении периодического сигнала в ряд Фурье, а задает распределение энергии сигнала по оси частот. Для пояснения отличия понятия спектра периодического сигнала от спектральной плотности непериодического сигнала рассмотрим следующую аналогию.

Пусть имеется стержень длины м, единичной площади , который состоит из сегментов сплава меди и алюминия в различных пропорциях, как это показано на рисунке 2.

Каждый сегмент имеет постоянную плотность , где , но различные сегменты имеют различную плотность. Масса стержня может быть представлена как сумма масс всех сегментов:

Также как стержень в приведенном примере состоит из отдельных сегментов конечных масс, так и периодический сигнал состоит из суммы дискретных гармоник конечной амплитуды, в соответствии с рядом Фурье.

Предположим теперь, что такой же стержень представляет собой непрерывно-меняющийся по длине сплав меди и алюминия, как это показано на рисунке 3.

Плотность такого стержня непрерывно уменьшается по длине. Тогда массу мы не можем представить как сумму конечных дискретных масс, а только как интеграл плотности по длине стержня:

Другими словами, конечная масса состоит из бесконечного числа бесконечно-малых масс . Размерность плотности при постоянной площади стержня можно выразить в единицах кг/м.

Аналогично, спектральная плотность непериодического сигнала есть непрерывная функция частоты . При этом каждой бесконечно-малой полосе соответствует амплитуда , по аналогии бесконечно-малых масс из которых состоит полная масса стержня.

Читать еще:  Скачать как открыть ип. Единый сельскохозяйственный налог

Единица измерения плотности в приведенном примере кг/м, тогда единица измерения равна сигнал/(единицу полосы), или В с, если характеризует изменение напряжения. Таким образом, размерность спектральной плотности непериодического сигнала отличается от размерности спектра периодического сигнала и эти два термина отождествлять не следует.

Связь спектральной плотности непериодического сигнала и огибающей коэффициентов ряда Фурье

В предыдущем параграфе мы привели пояснения понятия спектральной плотности непериодического сигнала физической аналогией с плотностью непрерывного сплава двух металлов. Мы говорили, что спектральная плотность непериодического сигнала представляет собой непрерывную функцию частоты . При этом каждой частоте соответствует бесконечно-малая амплитуда , спектра сигнала.

И хотя физический смысл спектральной плотности отличается от физического смысла спектра периодического сигнала, равно как масса стержня отличается от плотности, но оба этих представления находятся в тесной связи друг с другом. Эту взаимосвязь спектра периодического сигнала и спектральной плотности мы проследим на примере одиночного импульса длительности и его периодических копий.

Пример одиночного импульса показан на рисунке 4 сплошной линией. Обратим внимание, что исходный импульс ограничен по длительности, т.е. при .

Преобразование Фурье одиночного импульса равно:

Периодический сигнал имеет дискретный спектр , где , , который равен:

Сравнивая (14) и (15) на фиксированной секте частот , можно заключить, что:

Непрерывная по частоте спектральная плотность, деленная на период повторения задает непрерывную огибающую дискретного спектра , как это показано на рисунке 5 пунктирной линией.

Забегая немного вперед, можем заметить, что периодическое повторение одиночного импульса привело к дискретизации непрерывной по частоте огибающей и переходу к дискретному спектру . Мы еще будем подробно рассматривать этот вопрос в следующих главах.

Условия существования преобразования Фурье

Мы осуществили передельный переход от периодического сигнала к непериодическому при устремлении периода повторения к бесконечности. При увеличении периода длительность сигнала не увеличивалась. Это можно видеть на рисунке 1, длительность импульса остается постоянной при увеличении периода повторения .

Таким образом мы можем утверждать, что преобразование Фурье (8) и (9) существует для всех ограниченных во времени сигналов , для которых выполняется условие Дирихле [1, стр. 165].

Представим теперь, что сигнал не является ограниченным во времени, но затухает настолько быстро, что выполняется условие:

Говорят, что — абсолютно интегрируемая функция времени [2, стр. 510], если выполняется (17).

В качестве примера абсолютно интегрируемой функции можно привести , график которой показан на рисунке 6. Поскольку затухает достаточно быстро, то всегда найдется такое конечное , при котором ошибка представления в виде ряда Фурье функции на интервале (при отбрасывании «затухающих хвостов») будет меньше любой конечной величины. Другими словами, «затухающие хвосты» с ростом периода будут оказывать исчезающе слабое влияние.

Таким образом, функция может быть бесконечной, но носить затухающий характер, и при условии абсолютной интегрируемости функции , мы можем использовать преобразование Фурье для расчета ее спектральной плотности.

Можно заметить, что всякий ограниченный во времени сигнал, удовлетворяющий условиям Дирихле также является абсолютно интегрируемым.

Приведенные рассуждения не являются строгим математическим доказательством условий существования преобразования Фурье, а скорее дают интуитивно-понятное разъяснение (17). Строгое доказательство условий существования преобразования Фурье можно найти [1, стр. 199] или в [2, стр. 511].

Выводы

В данном разделе мы рассмотрели предельных переход от периодического сигнала к непериодическому и получили выражения для прямого и обратного интегрального преобразования Фурье.

Мы отметили, что в отличии от спектра периодических сигналов, преобразование Фурье непериодического сигнала возвращает спектральную плотность сигнала, выраженную в единицах измерения сигнала, деленного на частоту. Были даны необходимые пояснения к понятию спектральной плотности.

Также были рассмотрены условия существования преобразования Фурье.

Пара преобразований Фурье. Спектральная плотность сигнала

Пусть сигнал s(t) задан в виде непериодической функции, причем он существует только на интервале (t1 ,t2) (пример — одиночный импульс). Выберем произвольный отрезок времени T, включающий в себя интервал (t1 ,t2) (см. рис.1).

Обозначим периодический сигнал, полученный из s(t), в виде sT(t). Тогда для него можно записать ряд Фурье

где

Подставим выражение для в ряд:

Для того, чтобы перейти к функции s(t) следует в выражении sT(t) устремить период к бесконечности. При этом число гармонических составляющих с частотами w =n2p /T будет бесконечно велико, расстояние между ними будет стремиться к нулю ( к бесконечно малой величине: , амплитуды составляющих также будут бесконечно малы. Поэтому говорить о спектре такого сигнала уже нельзя, т.к. спектр становится сплошным.

При предельном переходе в случае Т=> , имеем:

Таким образом, в пределе получаем

Внутренний интеграл является функцией частоты. Его называют спектральной плотностью сигнала, или частотной характеристикой сигнала и обозначают ,

Пределы интегрирования можно для общности поставить бесконечными, так как все равно там, где s(t) равна нулю, и интеграл равен нулю.

Выражение для спектральной плотности называют прямым преобразованием Фурье. Обратное преобразование Фурье определяет временную функцию сигнала по его спектральной плотности:

рямое (*) и обратное (**) преобразования Фурье вместе называют парой преобразований Фурье. Модуль спектральной плотности определяет амплитудно-частотную характеристику (АЧХ) сигнала, а ее аргумент называют фазо-частотной характеристикой (ФЧХ) сигнала. АЧХ сигнала является четной функцией, а ФЧХ — нечетной.

Смысл модуля S(w) определяется как амплитуда сигнала (тока или напряжения), приходящаяся на 1 Гц в бесконечно узкой полосе частот, которая включает в себя рассматриваемую частоту w . Его размерность — [сигнал/частота].

9. Свойства преобразования Фурье. Свойства линейности, изменения масштаба времени, другие. Теореме о спектре производной. Теорема о спектре интеграла.

10. Дискретное преобразование Фурье. Помехи радиоприёму. Классификация помех.

Дискретное преобразование Фурьеможет быть получено непосредственно из интегрального преобразования дискретизаций аргументов (tk = kDt, fn = nDf):

S(f) = s(t) exp(-j2pft) dt, S(fn) = Dt s(tk) exp(-j2pfnkDt), (6.1.1)

s(t) = S(f) exp(j2pft) df, s(tk) = Df S(fn) exp(j2pnDftk). (6.1.2)

Напомним, что дискретизация функции по времени приводит к периодизации ее спектра, а дискретизация спектра по частоте — к периодизации функции. Не следует также забывать, что значения (6.1.1) числового ряда S(fn) являются дискретизаций непрерывной функции S'(f) спектра дискретной функции s(tk), равно как и значения (6.1.2) числового ряда s(tk) являются дискретизацией непрерывной функции s'(t), и при восстановлении этих непрерывных функций S'(f) и s'(t) по их дискретным отсчетам соответствие S'(f) = S(f) и s'(t) = s(t) гарантировано только при выполнении теоремы Котельникова-Шеннона.

Читать еще:  Как выглядит виталий гиберт сейчас. Чем сейчас занимается Виталий Гиберт

Для дискретных преобразований s(kDt) Û S(nDf), и функция, и ее спектр дискретны и периодичны, а числовые массивы их представления соответствуют заданию на главных периодах Т = NDt (от 0 до Т или от -Т/2 до Т/2), и 2fN = NDf (от -fN до fN), где N – количество отсчетов, при этом:

Df = 1/T = 1/(NDt), Dt = 1/2fN = 1/(NDf), DtDf = 1/N, N = 2TfN. (6.1.3)

Соотношения (6.1.3) являются условиями информационной равноценности динамической и частотной форм представления дискретных сигналов. Другими словами: число отсчетов функции и ее спектра должны быть одинаковыми. Но каждый отсчет комплексного спектра представляется двумя вещественными числами и, соответственно, число отсчетов комплексного спектра в 2 раза больше отсчетов функции? Это так. Однако представление спектра в комплексной форме — не более чем удобное математическое представление спектральной функции, реальные отсчеты которой образуются сложением двух сопряженных комплексных отсчетов, а полная информация о спектре функции в комплексной форме заключена только в одной его половине — отсчетах действительной и мнимой части комплексных чисел в частотном интервале от 0 до fN, т.к. информация второй половины диапазона от 0 до -fN является сопряженной с первой половиной и никакой дополнительной информации не несет.

При дискретном представлении сигналов аргумент tk обычно проставляется номерами отсчетов k (по умолчанию Dt = 1, k = 0,1,…N-1), а преобразования Фурье выполняются по аргументу n (номер шага по частоте) на главных периодах. При значениях N, кратных 2:

S(fn) º Sn = sk exp(-j2pkn/N), n = -N/2,…,0,…,N/2. (6.1.4)

s(tk) º sk = (1/N) Sn exp(j2pkn/N), k = 0,1,…,N-1. (6.1.5)

Главный период спектра в (6.1.4) для циклических частот от -0.5 до 0.5, для угловых частот от -p до p. При нечетном значении N границы главного периода по частоте (значения ±fN) находятся на половину шага по частоте за отсчетами ±(N/2) и, соответственно, верхний предел суммирования в (6.1.5) устанавливается равным N/2.

В вычислительных операциях на ЭВМ для исключения отрицательных частотных аргументов (отрицательных значений номеров n) и использования идентичных алгоритмов прямого и обратного преобразования Фурье главный период спектра обычно принимается в интервале от 0 до 2fN (0 £ n £ N), а суммирование в (6.1.5) производится соответственно от 0 до N-1. При этом следует учитывать, что комплексно сопряженным отсчетам Sn* интервала (-N,0) двустороннего спектра в интервале 0-2fN соответствуют отсчеты SN+1-n (т.е. сопряженными отсчетами в интервале 0-2fN являются отсчеты Sn и SN+1-n).

Пример:На интервале Т= [0,99], N=100, задан дискретный сигнал s(k) = d(k-i) — прямоугольный импульс с единичными значениями на точках k от 3 до 8. Форма сигнала и модуль его спектра в главном частотном диапазоне, вычисленного по формуле S(n) = s(k)×exp(-j2pkn/100) с нумерацией по n от -50 до +50 с шагом по частоте, соответственно, Dw=2p/100, приведены на рис. 6.1.1.

Рис. 6.1.1. Дискретный сигнал и модуль его спектра.

На рис. 6.1.2 приведена огибающая значений другой формы представления главного диапазона спектра. Независимо от формы представления спектр периодичен, в чем нетрудно убедиться, если вычислить значения спектра для большего интервала аргумента n с сохранением того же шага по частоте, как это показано на рис. 6.1.3 для огибающей значений спектра.

Рис. 6.1.2. Модуль спектра. Рис. 6.1.3. Модуль спектра.

На рис. 6.1.4. показано обратное преобразование Фурье для дискретного спектра, выполненное по формуле s'(k) =(1/100) S(n)×exp(j2pkn/100), которое показывает периодизацию исходной функции s(k), но главный период k= <0,99>этой функции полностью совпадает с исходным сигналом s(k).

Рис. 6.1.4. Обратное преобразование Фурье.

Преобразования (6.1.4-6.1.5) называют дискретными преобразованиями Фурье (ДПФ). Для ДПФ, в принципе, справедливы все свойства интегральных преобразований Фурье, однако при этом следует учитывать периодичность дискретных функций и спектров. Произведению спектров двух дискретных функций (при выполнении каких-либо операций при обработке сигналов в частотном представлении, как, например, фильтрации сигналов непосредственно в частотной форме) будет соответствовать свертка периодизированных функций во временном представлении (и наоборот). Такая свертка называется циклической (см. раздел 6.4) и ее результаты на концевых участках информационных интервалов могут существенно отличаться от свертки финитных дискретных функций (линейной свертки).

Из выражений ДПФ можно видеть, что для вычисления каждой гармоники нужно N операций комплексного умножения и сложения и соответственно N 2 операций на полное выполнение ДПФ. При больших объемах массивов данных это может приводить к существенным временным затратам. Ускорение вычислений достигается при использовании быстрого преобразования Фурье.

Помехи

Помехами обычно называют посторонние электрические возмущения, накладывающиеся на передаваемый сигнал и затрудняющие его прием. При большой интенсивности помех прием становится практически невозможным.

а) помехи от соседних радиопередатчиков (станций);

б) помехи от промышленных установок;

в) атмосферные помехи (грозы, осадки);

г) помехи, обусловленные прохождением электромагнитных волн через слои атмосферы: тропосферу, ионосферу;

д) тепловые и дробовые шумы в элементах радиоцепей, обусловленные тепловым движением электронов.

Математически сигнал на входе приемника можно представить либо в виде суммы передаваемого сигнала и помехи, и тогда помеху называют аддитивной, либо просто шумом, либо в виде произведения передаваемого сигнала и помехи, и тогда такую помеху называют мультипликативной. Эта помеха приводит к значительным изменениям интенсивности сигнала на входе приемника и объясняет такие явления как замирания.

Наличие помех затрудняет прием сигналов при большой интенсивности помех, распознавание сигнала может стать практически невозможным. Способность системы противостоять мешающему воздействию помехи носит название помехоустойчивости.

Внешние естественные активные помехи представляют собой шумы, возникающие в результате радиоизлучения земной поверхности и космических объектов, работы других радиоэлектронных средств. Комплекс мероприятий, направленных на уменьшение влияния взаимных помех РЭС, называется электомагнитной совместимостью. Этот комплекс включает в себя как технические меры совершенствования радиоаппаратуры, выбор формы сигнала и способа его обработки, так и организационные меры: регламентация частоты, разнесение РЭС в пространстве, нормирование уровня внеполосных и побочных излучений и др.

11. Дискретизация непрерывных сигналов. Теорема Котельникова (отсчётов). Понятие частоты Найквиста. Понятие интервала дискретизации.

Источники:

http://studopedia.ru/9_99984_chto-takoe-spektralnaya-plotnost-signala.html

http://ru.dsplib.org/content/fourier_transform/fourier_transform.html

http://mydocx.ru/4-15999.html

Ссылка на основную публикацию
Статьи на тему:

Adblock
detector