- •1. Передача информации между двумя оконечными устройствами. Тип соединения оконечных устройств
- •2. Основные определения: информация, сообщение, система связи, сигнал, алфавит.
- •5. Форматирование информации. Форматирование текстовых данных. Существующие стандарты.
- •6. Передача сообщений по каналу, искажения, краевые искажения, дробление
- •9. Дискретизация по методу «выборка-хранение».
- •10. Сигнал, как реализация процесса. Классификация процессов.
- •11. Детерминированные процессы. Гармонические и переходные непериодические процессы.
- •12. Полигармонические и непериодические процессы их спектральные характеристики.
- •13. Определение случайного процесса. Непрерывные и дискретные случайные процессы.
- •14. Измерение случайных процессов.
- •15. Числовые характеристики случайных процессов, их инженерно-физический смысл.
- •16.Законы распределения и основные характеристики случайных процессов
- •17. Автокорреляционная функция случайного процесса. Примеры автокорр. Функций.
- •18. Взаимная корреляционная функция случайных процессов. Примеры применения корреляционных характеристик.
- •19. Усреднение по ансамблю и по времени. Эргодическое свойство случайных процессов.
- •20. Стационарные и нестационарные случайные процессы. Стационарность в широком и узком смыслах. (2 стр)
- •21. Количество информации. Формула Хартли.
- •22. Формула Шеннона.
- •23. Энтропия источника сообщений. Свойства энтропии источника дискретных сообщений
- •24. Избыточность при передаче сообщений. Роль избыточности при передаче информации
- •25. Математические модели сигналов. Спектральное представление сигналов.
- •26. Ряд Фурье по произвольной ортогональной системе функций.
- •27. Ряд Фурье по основной тригонометрической системе функций.
- •28. Разложение периодических функций в ряд Фурье. Спектр амплитуд и спектр фаз.
- •29. Ряд Фурье в комплексной форме. Спектр фаз и спектр амплитуд.
- •30. Спектр мощности сигнала. Практическая ширина спектра. Равенство Парсеваля. (3 стр!!!)
- •31. Спектральные характеристики непериодического сигнала. Прямое и обратное преобразования Фурье.
- •32. Оценивание спектральной плотности с помощью дпф
- •33. Дискретное преобразование Фурье (дпф). Гармонический анализ.
- •34. Примеры ортогональных базисов. Функции Уолша.
- •35. Модуляция. Зачем она нужна
- •36. Спектр ам сигнала. Ширина полосы.
- •38. Амплитудная модуляция.
- •41. Угловая модуляция
- •42. Частотная модуляция.
- •43. Спектр колебаний с угловой модуляцией
- •44. Сравнение методов амплитудной и угловой модуляций
- •45. Шумы. Тепловой шум. Представление тепловых шумов. Мощность шума. Распределение тепловых шумов.
- •49. Спектральные характеристики случайных процессов.
- •50. Коды, применяемые в информационных системах. Преобразование кодов.
- •51.Исправляющие или корректирующие коды.
- •52. Кодирование источников без памяти: Код Хаффмана.
- •53. Кодирование источников без памяти: Код Шеннона-Фано
- •Оглавление
26. Ряд Фурье по произвольной ортогональной системе функций.
Два сигнала U(t) и V(t) называются ортогональными на промежутке [0,Т] если
.
Пусть мы имеем систему ортогональных функций {U1 ,U2 ,U3, …,Un}
Функции называются ортогональными если
, m≠n
Пусть имеем систему попарно ортогональных функций и функцию x(t) € [0,T]. Запишем ряд Фурье по этой системе функций.
(1) x(t) = - ряд Фурье по выбранной системе произвольно ортогональной системе функций (базису).
Выразим неизвестные коэффициенты Ci через известную функцию x(t). Возьмем произвольную функцию с номером k. Умножим левую и правую части (1) на функцию Uk(t) и проинтегрируем:
В следствие попарной ортогональности функций системы получим:
Ck => Ck = - Формула коэффициентов Фурье по ортогональной системе функций.
- норма функций на отрезке [0,T] => Ck =
27. Ряд Фурье по основной тригонометрической системе функций.
ОТС: U0 = 1; U1 = sin(w1*t); U2 = cos(w1); U3 = sin(2w1*t)
U4 = cos(2w1*t)
Для того чтобы доказать ортогональность системы функций нужно доказать что:
, m≠n
Ряд Фурье по ОТС:
, ,
28. Разложение периодических функций в ряд Фурье. Спектр амплитуд и спектр фаз.
Ряд Фурье произвольной периодической функции любого аргумента:
f(x)=
Коэффициент с номером 0 обозначим
ak = коэффициенты при косинусах
bk = коэффициенты при синусах
ak =
bk =
, w1 =
Множество коэффициентов Фурье – спектр
Ak =
x(t)= - Ряд Фурье в тригонометрической форме
Тригонометрический базис инвариантен к сдвигу. Спектры по периоду Т1 и Т2 совпадают.
Тригонометрический базис является мощным средством и инструментом описания сигналов и анализа систем.
29. Ряд Фурье в комплексной форме. Спектр фаз и спектр амплитуд.
= , т.к.
- Ряд Фурье в комплексной форме , где
Отрицательные частоты в комплексном спектре понятие не физическое, а математическое, как следствие представления комплексных чисел.
30. Спектр мощности сигнала. Практическая ширина спектра. Равенство Парсеваля. (3 стр!!!)
- Энергия, где u(t) – напряжение, i(t) – сила тока.
- Энергетический спектр.
P=u(t)*i(t), P= - мощность
- Прямое преобразование Фурье (спектральная плотность мощности).
- Равенство Парсеваля – энегрия рассеиваемая на 1-ом Оме.
Практическая ширина спектра.
Периодический сигнал: x(t)= ,
На практике передаваемые по каналу не могут быть переданы с очень высокими частотами т.к. реальные системы имеют ограниченную частоту пропускания (ограниченная частотная характеристика).
Обычно используют два критерия для выбора высшей частоты спектра.
1. Критерий, в основе которого лежит выбор частоты, которая обеспечивает передачу сигнала заданной мощности. Каждая гармоника несет свою долю мощности. Вся мощность сигнала:
=> число; => функция
λ =
2. Критерий основанный на соображениях формы сигналов. Важно не сохранение мощности сигнала, а его форма.
Равенство Парсеваля.
- Энергия, где u(t) – напряжение, i(t) – сила тока.
- Энергетический спектр.
P=u(t)*i(t), P= - мощность
- Прямое преобразование Фурье (спектральная плотность мощности).
- Равенство Парсеваля – энегрия рассеиваемая на 1-ом Оме.
31. Спектральные характеристики непериодического сигнала. Прямое и обратное преобразования Фурье.
Пусть имеется одиночный сигнал, наблюдаемый на времени Т.
Устремим Т --> ∞, тогда соседние спектре могут стать сколь угодно близкими друг к другу. Дискретную переменную kw1 можно заменить переменной w текущей частоты, тогда суммы преобразуются в интеграл:
, где
- Прямое преобразование Фурье (спектральная плотность мощности).
Физический смысл спектральной плотности мощности – комплексная функция частоты одновременно является несущей информацию об амплитуде и фазе элементарных синусоид.
х(t) = - Обратное преобразование Фурье.