- •Учреждение образования «Высший государственный колледж связи»
- •Теория электросвязи
- •Раздел 1. Основы анализа сигналов.
- •1.1. Основные элементы функционального анализа сигналов. Норма и метрика.
- •1.2 Ортогональные сигналы. Ортонормированный базис. Обобщенный ряд Фурье
- •Раздел 2. Основы спектрального анализа сигналов
- •2.1 Теоремы о спектрах
- •2.3. Спектры модулированных сигналов.
- •2.3.1 Спектры амплитудно модулированных сигналов
- •2.3.2 Спектр сигналов с угловой модуляцией
- •Раздел 3. Аналитический сигнал и преобразования Гильберта
- •3.1 Аналитический сигнал. Основные понятия и определения. Спектр аналитического сигнала.
- •3.2 Преобразования Гильберта и его свойства. Применение пре образования Гильберта.
- •Раздел 4. Основы корреляционного анализа сигналов
- •4.1. Автокорреляционная функция сигналов
- •4.2. Взаимокорреляционная функция двух сигналов
- •Раздел 5. Основные элементы цифровой обработки сигналов
- •5.1. Дискретное преобразование Фурье
- •5.2. Быстрое преобразование Фурье
- •Раздел 6. Математические модели приема сигналов на фоне помех
- •6.1. Стационарные и эргодические случайные процессы.
- •6.2. Спектральное представление стационарных случайных процессов. Теорема Винера-Хинчина
- •Раздел 7. Математические модели приема сигналов на фоне помех (окончание)
- •7.1 Типовые модели случайных сигналов
- •7.2 Узкополосные случайные сигналы
- •Раздел 8. Основные сведения о шумоподобных сигналах
- •8.1 Шумоподобные сигналы и их свойства. Применение шумоподобных сигналов.
- •Раздел 9. Основы теории разделения сигналов
- •9.1 Основные положения линейной теории сигналов.
- •9.2 Структурная схема системы многоканальной передачи информации.
- •Раздел 10. Основные положения теории передачи информации
- •10.1 Информационные характеристики дискретных сообщений и сигналов
- •10.2 Взаимная информация
- •10.3. Информация в непрерывных сигналах. Дифференциальная энтропия.
- •10.4. Пропускная способность канала связи
- •10.5. Информация в непрерывных сообщениях. Эпсилон-энтропия
- •Раздел 11. Принципы оптимальной обработки сигналов на фоне помех
- •11.1. Задача оптимального приёма дискретных сообщений
- •11.2. Элементы теории решений
- •11.3. Критерии оптимизации приёма дискретных сообщений
- •11.4 Алгоритм оптимального приёма при полностью известных сигналах. (Когерентный приём)
- •Раздел 12. Принципы оптимальной обработки сигналов на фоне помех (продолжение)
- •16.5 Реализация алгоритма оптимального приема на основе корреляторов
- •12.2 Реализация алгоритма оптимального приёма на основе согласованных фильтров. Свойства согласованного фильтра
- •12.3 Потенциальная помехоустойчивость систем с различными видами манипуляции
- •Раздел 13. Принципы оптимальной обработки сигналов на фоне помех (окончание)
- •13.1 Оптимальный прием дискретных сообщений с неопределенной фазой (Некогерентный прием).
- •13.2 Помехоустойчивость систем с различными видами дискретной модуляции при некогерентном приеме
- •13.3 Прием дискретных сообщений в каналах с замираниями
- •Раздел 14. Основы цифровой обработки сигналов
- •14.1 Основные принципы цифровой фильтрации. Характеристики и свойства цифровых фильтров.
- •14.2 Алгоритм линейной цифровой фильтрации.
- •Тема 15. Основы цифровой обработки сигналов (окончание)
- •15.1 Трансверсальные цифровые фильтры.
- •15.2 Рекурсивные цф. Устойчивость цифровых фильтров
- •Раздел 16. Введение в вейвлет-преобразования сигналов
- •16.1 Понятие вейвлет-преобразования. Основные вейвлеты, применяемые в системах связи.
- •16.2 Дискретный вейвлет-анализ.
- •16.3 Непрерывное вейвлет-преобразование
- •Содержание.
Раздел 3. Аналитический сигнал и преобразования Гильберта
3.1 Аналитический сигнал. Основные понятия и определения. Спектр аналитического сигнала.
Анализируя формулу обратного преобразования Фурье, приходим к выводу, что произвольный сигнал с известной спектральной плотностьюможно записать как сумму двух составляющих, каждая из которых содержит или только положительные, или только отрицательные частоты:
(3.1)
Назовём функцию
(3.2)
аналитическим сигналом, отвечающим колебанию S(t). Первый из интегралов в правой части формулы (3.1) путём замены переменной преобразуется к виду:
(3.3)
Поэтому из формулы (3.1) можно получить следующее соотношение между сигналами и:
(3.4)
или: - вещественная часть аналитического сигнала. Мнимая часть аналитического сигнала:
(3.5)
называется сопряжённым сигналом по отношению к исходному колебанию S(t). Итак, аналитический сигнал:
(3.6)
На комплексной плоскости этот сигнал отображается вектором, модуль и фазовый угол которого изменяются во времени. Проекция аналитического сигнала на вещественную ось в любой момент времени равна исходному сигналу .
Исследуем спектральную плотность аналитического сигнала. Пусть . Из (3.2) с очевидностью следует:
(3.7)
Если - спектральная плотность сопряжённого сигнала, то в силу линейности преобразования Фурье:
(3.8)
Анализируя (3.7) и (3.8), можно убедиться в том, что спектральная плотность исходного и сопряжённого сигналов связаны между собой следующим образом:
. (3.9)
3.2 Преобразования Гильберта и его свойства. Применение пре образования Гильберта.
Чтобы на практике получить сопряжённый сигнал, необходимо исходное колебание подать на вход некоторой системы, которая осуществляет поворот фаз всех спектральных составляющих на угол -в области положительных частот и на уголв области отрицательных частот, не изменяя по амплитуде. Формула (3.8) показывает, что спектральная плотность сопряжённого сигнала есть произведение спектраисходного сигнала и функции. В соответствии с обратной теоремой о свёртке сопряжённый сигнал представляет собой свёртку двух функций икоторая является обратным преобразованием Фурье по отношении к функции.
Для удобства вычислений представим эту функцию в виде предела:
Тогда:
(3.10)
Таким образом, сопряжённый сигнал связан с исходным сигналом соотношением:
(3.11)
Можно поступить и по иному, выразив сигнал через, который полагается известным. Для этого достаточно заметить, что из (3.9) вытекает следующая связь между спектральными плотностями:
Поэтому соответствующая формула будет отличаться от (3.11) лишь знаком:
(3.12)
Формулы (3.11) и (3.12) называются прямым и обратным преобразованием Гильберта.
Символическая запись его такова:
(3.13)
Функция называется ядром этих преобразований.
Свойства преобразований Гильберта.
1) Простейшее свойство – линейность. (3.14)
2) Сигнал, сопряжённый к константе, тождественно равен нулю: (3.15)
3) Важное свойство преобразования Гильберта состоит в следующем: если при каком-либо исходный сигнал) достигнет экстремума(максимума или минимума), то в окрестности этой точки сопряжённый сигнал проходит через нуль. Если исходный сигнал изменяется во времени «подобно косинусу», то сопряжённый с ним сигнал изменяется «подобно синусу»
4) Преобразования Гильберта имеют нелокальный характер: в общем случае поведение сопряженного сигнала в окрестности какой-либо точки, зависит от свойств исходного сигнала на всей оси времени.
Некоторые применения преобразований Гильберта
1) Преобразования Гильберта для гармонических сигналов
(3.16)
2) Преобразования Гильберта для узкополосного сигнала.
Пусть известна функция - спектральная плотность комплексной огибающей узкополосного сигналас опорной частотой. Спектр данного сигнала:
Первое слагаемое в правой части соответствует области частот , второе. Тогда на основании формулы (3.9) спектр сопряжённого сигнала:
(3.17)
Откуда видно, что спектральная плотность комплексной огибающей сопряжённого сигнала
(3.18)
Сопряжённый сигнал в данном случае так же является узкополосным. Если комплексная огибающая исходного сигнала: , то в соответствии с равенством (3.18) комплексная огибающая сопряжённого сигнала равнаи отличается от комплексной огибающей исходного колебания лишь наличием постоянного фазового сдвига нав сторону запаздывания.
Отсюда следует что узкополосному сигналу
соответствует сопряжённый по Гильберту сигнал.
(3.19)
3) Преобразование Гильберта огибающей, полной фазы и мгновенной частоты.
В рамках метода преобразования Гильберта огибающая произвольного сигналаS(t) определяется как модуль соответствующего аналитического сигнала:
(3.20)
По определению полная фаза любого сигнала S(t) равна аргументу аналитического сигнала :
(3.21)
Мгновенная частота сигнала есть производная полной фазы по времени:
(3.22)
Зная аналитический сигнал можно определить огибающую и мгновенную частоту узкополосного сигнала, не применяя искусственное понятие опорной частоты. Кроме того, формулы (3.20, 3.21, 3.22) сохраняют смысл и применительно к сигналам произвольного вида.
Согласно методу преобразований Гильберта, огибающая и мгновенная частота сигнала жёстко связаны друг с другом и их нельзя выбрать произвольно.
Теория аналитического сигнала разработана выдающимся венгерским физиком Денешем Габором, лауреатом Нобелевской премии.