Лекция 8 План лекции 8 Контрольные вопросы Теорема отсчетов Дискретное преобразование Фурье Спектральная плотность мощности Дополнение последовательности.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Лекция 7 План лекции 7 Усреднение периодических функций Теорема Парсеваля Интегральное преобразование Фурье Свойства преобразования Фурье Связь между интегралом.
Advertisements

Лекция 11 Дискретное преобразование Фурье Дискретное преобразование Фурье (ДПФ) относится к классу основных преобразований при цифровой обработке сигналов.
Математические основы цифровой обработки сигнала.
Лекция 11 Дискретное преобразование Фурье Преобразование Фурье где : Дискретный сигнал бесконечной длительности ; Спектр дискретного сигнала – непрерывная.
Теорема Котельникова. Определения В исходном виде исследуемый аналоговый сигнал имеет непрерывную форму. Этот сигнал в дискретной форме представляется.
Самостоятельная работа по дисциплине: «Цифровая обработка сигналов» На тему: «Интерполяция с целым коэффициентом» Выполнил студент группы СК-14 П Хузаев.
Введение в задачи исследования и проектирования цифровых систем Санкт-Петербургский государственный университет Факультет прикладной математики - процессов.
Быстрое преобразование Фурье Введение. Представление сигналов с помощью гармонических функций В качестве примера рассмотрим представление сигнала типа.
Звук и слух. Основы DSP. Занятие 1. План Звуковые сигналы и их восприятие Звуковые сигналы и их восприятие Цифровые и аналоговые сигналы. Дискретизация.
Ряд Фурье и интеграл Фурье Презентация лекции по курсу «Общая теория связи» © Д.т.н., проф. Васюков В.Н., Новосибирский государственный.
Основы цифровой обработки речевых сигналов. Общая схема процесса речеобразования x[n] – дискретные отсчеты сигнала возбуждения y[n] – дискретные отсчеты.
Лекция 4 Спектральные характеристики непериодических сигналов Если функция, отображающая реальный сигнал, абсолютно интегрируема, то ее спектральная плотность.
Лекция 5. Основы цифровой обработки сигналов (DSP) Алексей Лукин
DSP Лекция 2 Digital Signal Processing. DSP Дискретные сигналы и системы Классификация сигналов и системКлассификация сигналов и систем Дискретные сигналы.
Лекция 12 Быстрое преобразование Фурье Нахождение спектральных составляющих дискретного комплексного сигнала непосредственно по формуле ДПФ требует комплексных.
1 Тема 7. Дискретизация сигналов Сигналы и системы дискретного времени. Значения дискретного сигнала определены только при дискретных значениях времени.
Дискретное преобразование Фурье Мультимедиа технологии.
Лекция 5 Спектральный анализ непериодических сигналов Между сигналом и его спектральной плотностью существует однозначное соответствие. Для практических.
Лекция 4 План лекции 14 Весовые окна Периодограммный метод оценки спектра Кореллограммный метод оценки спектра Функция когерентности Авторегрессионные.
5. Спектральный метод анализа электрических цепей.
Транксрипт:

лекция 8 План лекции 8 Контрольные вопросы Теорема отсчетов Дискретное преобразование Фурье Спектральная плотность мощности Дополнение последовательности нулями

лекция 8 Спектр сигнала после дискретизации г) 0 t x(t) t u(t) -2T -T 0 T 2T 3T a) б) в) -2T -T 0 T 2T 3T t x(n)=x(t)u(nT) -Fo 0 Fo f f U(f) F=1 / T-F X(f) X u (f)=X(f)*U(f) F -F 0 0 F 0 F f

лекция 8 Восстановление сигнала после дискретизации -1/F 1/F t H(f) -F/2 0 F/2 f h(t)=sin( Ft)/ t Для того, чтобы восстановить исходный временной сигнал по его отсчетам, можно пропустить дискретизированный сигнал через идеальный фильтр нижних частот с прямоугольной частотной характеристикой и импульсной характеристикой вида

лекция 8 Теорема отсчетов Котельникова Теорема отсчетов: сигнал с ограниченным спектром при |f| > F 0 может быть точно восстановлен с помощью интерполяционной формулы по бесконечному числу известных временных отсчетов, взятых с частотой Минимальная частота отсчетов при которой сигнал может быть восстановлен без искажений получила название частоты отсчетов Найквиста (или Котельникова) по имени исследователя, благодаря усилиям которого теорема отсчетов стала важнейшим положением теории связи и цифровой обработки сигналов

лекция 8 Дискретное преобразование Фурье Свойство: преобразование Фурье функции времени в виде периодической дискретной последовательности должно представлять собой периодическую импульсную (дискретную) последовательность в частотной области Пусть x(t) - временной сигнал, спектр которого X(f) периодичен с периодом W Тогда X(f)= X W (f) U(f)/W где

лекция 8 Дискретное преобразование Фурье Временной сигнал, соответствующий такому спектру запишется Таким образом, временной сигнал x(t), имеющий периодический спектр, должен быть последовательностью импульсов, амплитуды которых равны x W (t) - обратному преобразованию Фурье одного периода спектра X(f). Амплитуды этих импульсов можно представить как функции дискретного времени x(n)=x W (n/W)/W

лекция 8 Дискретное преобразование Фурье Сигнал и спектр можно определить по формулам: Это формула прямого дискретного преобразования Фурье (ДПФ), с помощью которой можно рассчитать спектр дискретного сигнала

лекция 8 Дискретное преобразование Фурье конечной последовательности Перепишем обратное ДПФ для дискретной последовательности, имеющей период,в виде Из свойства периодичности экспоненциальных функций следует

лекция 8 Дискретное преобразование Фурье конечной последовательности Следовательно можно записать Конечное прямое ДПФ запишется Вывод: коэффициенты ДПФ последовательности конечной длины однозначно представляют саму последовательность, т.к. по ним можно точно восстановить исходную последовательность, используя обратное ДПФ

лекция 8 Энергетический спектр и спектральная плотность Энергетический спектр дискретной последовательности Соотношение для спектральной плотности мощности дискетного сигнала

лекция 8 Дополнение последовательности нулями Пусть имеющиеся отсчеты данных дополнены еще N значениями ДПФ этой 2N - точечной последовательности данных будет определяться соотношением Пусть r=2l, тогда

лекция 8 Дополнение последовательности нулями Интерполяция в частотной области за счет дополнения нулями