- •2.. Ортонормированный базис. Обобщенный ряд Фурье.
- •I.Свойство линейности.
- •II. Теорема о сдвигах.
- •IV.Теорема о спектре производной и неопределённого интеграла.
- •V. Теорема о свёртке.
- •VI.Теорема Планшереля
- •5.. Спектры модулированных сигналов.
- •6... Аналитический сигнал. Основные понятия и определения. Спектр аналитического сигнала
- •7… Преобразования Гильберта и его свойства. Применение преобразования Гильберта.
- •1) Преобразования Гильберта для гармонических сигналов
- •8... Автокорреляционная функция и ее свойства. Связь автокорреляционной функции и энергетического спектра сигнала.
- •9.. Взаимокорреляционная функция и ее свойства. Связь взаимокорреляционной функции и взаимного энергетического спектра.
- •10.. Дискретное преобразование Фурье. Свойства дискретного преобразования Фурье. Обратное дискретное преобразование Фурье.
- •11 Алгоритм быстрого преобразования Фурье. Число вычислительных операций. Сравнение дискретного и быстрого преобразования Фурье.
- •13.. Стационарные и эргодические случайные процессы.
- •14 ..Спектральные представления случайных процессов. Теорема Винера-Хинчина.
- •15 Белый шум и его свойства. Гауссовский случайный процесс.
- •17.. Шумоподобные сигналы и их свойства. Применение шумоподобных сигналов.
- •19.. Модуляция шумоподобных сигналов по форме и их детектирование.
- •20.. Основные положения линейной теории разделения сигналов. Структурная схема системы многоканальной передачи информации.
- •21.. Фазовое разделение сигналов.
- •22 Разделение сигналов по форме. Системы подвижной связи сдма.
- •23.. Информационные характеристики дискретных сообщений и сигналов.
- •24.. Взаимная информация и ее свойства.
- •25.. Пропускная способность каналов связи.
- •26 ..Информация в непрерывных сигналах. Дифференциальная энтропия.
- •27.. Информация в непрерывных сообщениях. Эпсилон-энтропия.
- •28.. Задача оптимального приема дискретных сообщений. Элементы теории решений.
- •29.. Критерии оптимизации приема дискретных сообщений.
- •30.. Алгоритм оптимального приема дискретных сообщений при полностью известных сигналах (Когерентный прием).
- •31.. Реализация алгоритма оптимального когерентного приема на основе корреляторов
- •33 Потенциальная помехоустойчивость оптимального когерентного приемника дискретных сообщений.
- •34.. Сравнение по помехоустойчивости систем когерентного приема с различными видами дискретной модуляции.
- •35.. Оптимальный прием дискретных сообщений с неопределенной фазой (Некогерентный прием).
- •36 Помехоустойчивость систем с различными видами дискретной модуляции при некогерентном приеме.
- •37 Прием дискретных сообщений в каналах с замираниями.
- •38 Основные принципы цифровой фильтрации
- •39 Характеристики и свойства цифровых фильтров. Алгоритм линейной цифровой фильтрации.
- •40 Трансверсальные (нерекурсивные) цифровые фильтры
- •41 Рекурсивные цифровые фильтры.
- •42 Устойчивость цифровых фильтров
- •43 Понятие вейвлет-преобразования. Основные вейвлеты, применяемые в системах связи.
- •44 Непрерывное и дискретное вейвлет-преобразования.
- •16.2 Дискретный вейвлет-анализ.
- •16.3 Непрерывное вейвлет-преобразование
40 Трансверсальные (нерекурсивные) цифровые фильтры
Так принято называть фильтры, которые работают в соответствии с алгоритмом
где – последовательность коэффициентов.
Число m является порядком трансверсального цифрового фильтра. Как видно из формулы (15.1), трансверсальный фильтр проводит взвешенное суммирование предшествующих отсчетов входного сигнала и не используют прошлые отсчеты выходного сигнала. Применив z-преобразование к обеим частям выражения (15.1), убеждаемся, что
Отсюда следует, что системная функция
является дробно-рациональной функцией z, имеющей m-кратный полюс при z = 0 и m нулей, координаты которых определяются коэффициентами фильтра.
Алгоритм функционирования трансверсального ЦФ поясняется структурной схемой приведенной на рис. 15.1.
Рис.15.1. Схема построения трансверсального ЦФ
Основными элементами фильтра служат блоки задержки отсчетных значений на один интервал дискретизации (прямоугольники с символами ), а также масштабные блоки, выполняющие в цифровой форме операции умножения на соответствующие коэффициенты. С выходов масштабных блоков поступают в сумматор, где, складываясь, образуют отсчет выходного сигнала.
Вид представленной здесь схемы объясняет смысл термина «трансверсальный фильтр» (от англ. transverse – поперечный).
Импульсную характеристику трансверсального ЦФ вычислим, осуществив обратное z-преобразование выражения (15.2). Легко видеть, что каждое слагаемое H(z) дает вклад, равный коэффициенту , смещенному на n позиций в сторону запаздывания. Таким образом, здесь
К такому выводу можно прийти и непосредственно, рассматривая структурную схему фильтра (см. рис.15.1) и полагая, что на его вход подан «единичный импульс» (1,0,0,0,…).
Важно отметить, что импульсная характеристика трансверсального фильтра содержит конечное число членов.
Частотную характеристику можно получить путем замены переменной в (15.2)
При заданном шаге дискретизации 𝛥 можно реализовать самые разнообразные формы АЧХ, подбирая должным образом весовые коэффициенты фильтра.
41 Рекурсивные цифровые фильтры.
Этот вид цифровых фильтров характерен тем, что для формирования i-го выходного отсчета используются предыдущие значения не только входного, но и выходного сигнала:
причем коэффициенты определяющие рекурсивную часть алгоритма фильтрации, не равны нулю одновременно. Чтобы подчеркнуть различие структур двух видов ЦФ, трансверсальные фильтры называют также нерекурсивными фильтрами.
Системная функция рекурсивного ЦФ. Выполнив z-преобразование обеих частей рекуррентного соотношения (15.5), находим, что системная функция
Описывающая частотные свойства рекурсивного ЦФ имеет на z-плоскости n полюсов. Если коэффициенты рекурсивной части алгоритма вещественны, то эти полюсы либо лежат на вещественной оси, либо образуют комплексно-сопряженные пары.
Структурная схема рекурсивного ЦФ. На рис.15.2 изображена схема алгоритма вычислений, проводимых в соответствии с формулой (15.6). Верхняя часть структурной схемы отвечает трансверсальной (нерекурсивной) части алгоритма фильтрации. Для ее реализации требуется в общем случае m+1 масштабных блоков (операций умножения) и m ячеек памяти, в которых хранятся входные отсчеты.
Рис.15.2. Структурная схема рекурсивного ЦФ
Рекурсивной части алгоритма соответствует нижняя часть структурной схемы. Здесь используются n последовательных значений выходного сигнала, которые в процессе работы фильтра перемещаются из ячейки в я ячейку путем сдвига.
Недостатком данного принципа реализации является потребность в большом числе ячеек памяти, отдельно для рекурсивной и нерекурсивной частей. Более совершенны канонические схемы рекурсивных ЦФ, в которых используется минимально возможное количество ячеек памяти, равное наибольшему из чисел m и n. В качестве примера на рис 15.3 изображена структурная схема канонического рекурсивного фильтра 2-го порядка, которой отвечает системная функция
Рис.15.3. Структурная схема канонического рекурсивного ЦФ
2-го порядка
Для того чтобы убедиться в том, что эта система реализует заданную функцию, рассмотрим вспомогательный дискретный сигнал на выходе сумматора 1 и запишем два очевидных уравнения:
=+. (15.9)
Выполнив z-преобразование уравнения (15.8), находим, что
С другой стороны, в соответствии с выражением (15.9)
Объединив соотношения (15.10) и (15.11), приходим к заданной системной функции (15.7).