- •1.Цифровые сигналы. Обработка цифровых сигналов.
- •4.Полосовой цифровой фильтр Баттерворта.
- •5.Цифровые фильтры Чебышева.
- •6.Ключевые операции цифровой обработки
- •7.Низкочастотный и высокочастотный цифровые фильтры Баттерворта.
- •8.Передаточные функции фильтров. Z-преобразование.
- •10.Цифровые фильтры обработки одномерных сигналов.
- •11. Нерекурсивные фильтры.
- •12. Импульсная реакция фильтров. Передаточные функции фильтров
- •14. Рекурсивные цифровые фильтры
- •15. Конструкция рекурсивных цифровых фильтров
- •16. Каскадная и параллельная форма
- •17. Режекторные и селекторные фильтры.
- •18. Цифровые фильтры
- •19. Частотные характеристики фильтров
- •20. Фазовая и групповая задержка.
- •21.Структурные схемы цифровых фильтров.
- •22.Билинейное z-преобразование при синтезе рекурсивных цифровых фильтров.
- •23.Деформация частотной шкалы.
- •24.Аппроксимационная задача синтеза фильтров. Передаточная функция фильтров
- •27 Метод наименьших квадратов.
- •28. Фильтры мнк 1-го, 2-го и 4-го порядка
- •29.Расчет коэффициентов фильтров.
- •Удобным методом решения разностных уравнений линейных систем является именно z-преобразование.
- •31. Определение z-преобразования.
- •32. Пространство z - полиномов. Аналитическая форма z-образов.
- •В общем случае, множества z, для которых полиномы s(z) сходится, образуют на z-плоскости.
- •33. Фильтры сглаживания сигналов методом наименьших квадратов.
- •34. Импульсные реакции и частотные характеристики фильтров. Модификации фильтров. Оптимизация сглаживания. Расчет простого цифрового фильтра по частотной характеристике.
- •Удобным методом решения разностных уравнений линейных систем является именно z-преобразование.
- •Разностные операторы.
- •Выделение в сигналах шумов.
- •38. Восстановление утраченных или пропущенных данных.
- •39.Аппроксимация производных. Частотные характеристики операторов.
- •40.Нерекурсивные частотные цифровые фильтры.
- •43Гладкие частотные фильтры
- •Цифровые фильтры интегрирование данных. Алгоритмы интегрирования по формулам трапеций, прямоугольников, Симпсона.
- •45.Частотные характеристики фильтров. Дифференцирующие цифровые фильтры. Методика расчетов.
- •47.Применение весовых функций.
- •51Явление Гиббса. Параметры эффекта.
- •52. Последствия для практики. Нейтрализация явления Гиббса.
- •Основные весовые функции.
- •54.Фильтрация случайных сигналов. Спектр мощности выходного сигнала. Средняя мощность выходного сигнала. Дисперсия выходного сигнала.
- •55. Взаимный спектр мощности входного и выходного сигналов.
- •56. Функция когерентности входного и выходного сигналов фильтра оценивается по формуле:
- •57. Рекурсивные частотные цифровые фильтры Чебышева.
- •58. Передаточная функция цифрового фильтра. Методика расчета фильтров.
Основные весовые функции.
В настоящее время известны десятки различных по эффективности весовых функций. В идеальном случае хотелось бы иметь весовую свертывающую функцию с минимальной амплитудой осцилляций, высокую и узкую в главном максимуме, и при этом с минимальными размерами весового окна.
Носители весовых функций, в принципе, являются неограниченными и при использовании в качестве весовых окон действуют только в пределах окна и обнуляются за его пределами, что выполняется без дальнейших пояснений. Формулы приводятся в аналитической форме, с временным окном 2, симметричным относительно нуля (т.е. 0 ). При переходе к дискретной форме окно 2 заменяется окном 2N+1, а значения t - номерами отсчетов n (t = nt). Большинство весовых функций на границах окна (n = N) принимают нулевые или близкие к нулевым значения, т.е. фактическое окно усечения данных занижается на 2 точки. Последнее исключается, если принять 2= (2N+3)t.
Основные весовые функции
Временное окно |
Весовая функция |
Фурье-образ |
Естественное (П) |
П(t) = 1, |t|П(t) t |
П() = 2 sinc[] |
Бартлетта () |
b(t) = 1-|t|/ |
B() = sinc2(/2). |
Хеннинга, Ганна |
p(t) = 0.5[1+cos(t/)] |
0.5П()+0.25П(+/)+0.25П(-/) |
Хемминга |
p(t) = 0.54+0.46·cos(t/) |
0.54П()+0.23П(+/)+0.23П(-/) |
Карре (2-е окно) |
p(t) = b(t)·sinc(t/) |
·B()*П(), П() = 1 при ||</ |
Лапласа-Гаусса |
p(t) = exp[-2(t/)2/2] |
[(/) exp(-22/(22))] * П() |
Кайзера-Бесселя
|
p(t) = Jo[x] = [(x/2)k/k!]2 |
Вычисляется преобразованием Фурье. Jo[x] - модифицированная функция Бесселя нулевого порядка |
Характеристики спектров весовых функций
Параметры |
Ед. изм. |
П- окно |
Барт- летт |
Лан-цош |
Хен- нинг |
Хемминг |
Кар- ре |
Лаплас |
Кайзер |
Амплитуда: Главный пик 1-й выброс(-) 2-й выброс(+) Ширина Гл. пика Положения: 1-й нуль 1-й выброс 2-й нуль 2-й выброс |
%Гл.п. - “ - /
/ / / / |
2 0.217 0.128 0.60
0.50 0.72 1.00 1.22 |
1 - 0.047 0.89
1.00 - - 1.44 |
1.18 0.048 0.020 0.87
0.82 1.00 1.29 1.50 |
1 0.027 0.0084 1.00
1.00 1.19 1.50 1.72 |
1.08 0.0062 0.0016 0.91
1.00 1.09 1.30 1.41 |
0.77 - - 1.12
- - - - |
0.83 0.0016 0.0014 1.12
1.74 1.91 2.10 2.34 |
0.82 .00045 .00028 1.15
1.52 1.59 1.74 1.88 |