ТЕОРИЯ СИГНАЛОВ Презентация лекции по курсу «Общая теория связи» © Д.т.н., проф. Васюков В.Н., vasyukov@edu.nstu.ru Новосибирский государственный технический.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Классификация сигналов Под сигналом обычно понимают величину, отражающую состояние физической системы. Поэтому естественно рассматривать сигналы как функции,
Advertisements

Некогерентный приём сигналов Презентация лекции по курсу «Общая теория связи» © Д.т.н., проф. Васюков В.Н., Новосибирский государственный.
Математические модели Динамические системы. Модели Математическое моделирование процессов отбора2.
1 2. Матрицы. 2.1 Матрицы и их виды. Действия над матрицами. Джеймс Джозеф Сильвестр.
Презентация по ТЭЦ Презентация по ТЭЦ. Элементы Фурье-оптики Математическое содержание метода Фурье сводится к представлению произвольных функций в виде.
Основы теории СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ Презентация лекции по курсу «Общая теория связи» © Д.т.н., проф. Васюков В.Н., Новосибирский государственный.
Ряд Фурье и интеграл Фурье Презентация лекции по курсу «Общая теория связи» © Д.т.н., проф. Васюков В.Н., Новосибирский государственный.
ОСНОВЫ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ Презентация лекции по курсу «Общая теория связи» © Д.т.н., проф. Васюков В.Н., Новосибирский государственный.
1 Тема 3 Динамическая форма отображения сигналов Основной задачей динамической модели является математическое описание реакции системы (выходного сигнала.
Наумова Ирина Михайловна1 Функция y = cos x Ее свойства и график.
Натуральные числа Целые числа Рациональные числа Вещественные числа Комплексные числа Множества и массивы.
Свойства линейных операций над матрицами Свойства линейных операций над векторами.
1 3. Системы линейных уравнений. Леопо́льд Кро́некер.
Лекция 6. Физические системы и их математические модели В общем виде математическая модель такой системы может быть записана следующим образом: где – системный.
ЭЛЕМЕНТЫ ВЕКТОРНОЙ АЛГЕБРЫ Лекция 3. План лекции: Понятие вектора. Действия над векторами. Линейно зависимые и линейно независимые векторы. Размерность.
Лекция 5 Спектральный анализ непериодических сигналов Между сигналом и его спектральной плотностью существует однозначное соответствие. Для практических.
1 Линейные пространства Базис линейного пространства Подпространства линейного пространства Линейные операторы Собственные векторы и собственные значения.
Сигнал это физический процесс, предназначенный для передачи информации. Информация - сведения о поведении интересующего нас явления, события или объекта.
Лекция 4 План лекции 4 Теория дискретных линейных систем Разностные уравнения Z-преобразование и его свойства Представление ЛПП-систем в Z-области.
Потоки платежей, ренты. 2 Основные определения Потоком платежей будем называть последовательность (ряд) выплат и поступлений, приуроченных к разным моментам.
Транксрипт:

ТЕОРИЯ СИГНАЛОВ Презентация лекции по курсу «Общая теория связи» © Д.т.н., проф. Васюков В.Н., Новосибирский государственный технический университет, Новосибирск, пр. К. Маркса, 20 Факультет Радиотехники и электроники Кафедра теоретических основ радиотехники

Многие вещи нам непонятны не потому, что наши понятия слабы; но потому, что сии вещи не входят в круг наших понятий. Козьма Прутков. Мысли и афоризмы, 66 2

3 Модели сигналов Вообще под моделью понимается некоторый объект (реальный или воображаемый), который заменяет в некотором смысле другой объект. Для нас под этим другим объектом будет подразумеваться сигнал как физический процесс. Теоретическое рассмотрение (в противоположность эксперименту) всегда предполагает использование моделей. Например, выражение представляет собой модель сигнала (колебания). Другая модель того же сигнала – график

4 Требования к моделям адекватность, то есть соответствие модели реальному объекту (не означает точного совпадения модели и объекта) точность, то есть степень близости результатов, полученных с помощью модели, с известными (экспериментальными) универсальность, то есть применимость модели для решения многих близких задач простота модели, то есть точность получаемых результатов и общность решения задачи должны увязываться с затратами на моделирование

5 Необходимость математических моделей Общий подход к разработке и проектированию современных технических систем, в том числе систем связи, заключается в получении оптимальных или хотя бы субоптимальных технических решений. Такие решения, как правило, не могут быть получены эмпирическим путем, для этого необходимо располагать соответствующими теоретическими, т.е. математическими методами.

6 Теория сигналов – математическая теория, описывающая с единых позиций все многообразие электрических сигналов, применяемых в проводной и радиосвязи, радио- и телевизионном вещании, радиолокации и радионавигации, автоматике и телемеханике, глобальных и локальных компьютерных сетях и во многих других областях техники.

7 Математические модели сигналов Естественно возникает вопрос о способах математического описания (математических моделях) сигналов и каналов связи и о возможностях преобразования различных моделей друг в друга. В качестве математических моделей сигналов чаще всего используются подходящие функции или их комбинации (суммы и/или произведения функций, их производных и первообразных и т.п.).

8 Модели простейших аналоговых сигналов Гармоническое колебание где- амплитуда, - частота, - начальная фаза Вместо косинуса с тем же успехом можно использовать синус. Кроме того, во многих случаях рассматривается кóмплексное гармоническое колебание

9 Связь гармонических колебаний Согласно формулам Эйлера

10 Вещественная и мнимая части комплексного гармонического колебания круговая частота - фаза ом é га

11 Функция включения Хэвисайда Прямоугольный импульс Oliver Heaviside,

12 Дельта-функция Дирака стробирующее (фильтрующее) свойство дельта-функции ПОЛЬ ДИРАК ( )

13 Связь функции Хэвисайда и дельта-функции Дирака Очевидно, что Отсюда следует, что и и дельта-функцию можно формально использовать для дифференцирования разрывных (ступенчатых) функций

14 Динамическое представление сигналов Выражение стробирующего (фильтрующего) свойства можно переписать (с учётом чётности дельта-функции) в виде и понимать как предел

15 Динамическое представление сигналов Это выражение в допредельном случае соответствует графику значит, динамическое представление – это «плотная» сумма «дельта-импульсов», умноженных на различные «амплитудные» множители

16 Модели простейших дискретных сигналов Гармонические последовательности

17 Модели простейших дискретных сигналов Гармонические последовательности вещественная часть мнимая часть

18 Модели простейших дискретных сигналов Ступенчатая последовательность Дельта-последовательность (единичная последовательность, «единичный импульс») их взаимосвязь:

19 Модели простейших дискретных сигналов Очевидные соотношения соответствуют выражениям для функций Хэвисайда и Дирака и и Заметим: производным соответствуют (конечные) разности; дифференциальным уравнениям – разностные уравнения

20 Представление дискретных сигналов суммой сдвинутых дельта-последовательностей Выражение, аналогичное динамическому представлению аналогового сигнала соответствует просто взвешенной сумме дельта- последовательностей, сдвинутых на целое число шагов Очевидно, так можно представить ЛЮБОЙ дискретный сигнал, так же, как динамическое представление справедливо для ЛЮБОГО аналогового (континуального) сигнала Однако во многих случаях удобнее оказываются иные модели…

21 Современные модели сигналов Представление сигнала в виде графика описывающей его функции является наглядным и привычным.

22 Принцип действия осциллографа

23 Временнóе представление не является, однако, ни единственным, ни самым лучшим. На практике при решении конкретных задач следует выбирать наиболее удобные формы описания сигналов. Основное неудобство временного представления сигналов: сигналу соответствует сложный объект (функция, изображаемая графиком) в простом пространстве (на плоскости). В современной теории сигналов используется представление сигнала простым объектом (точкой) в сложном пространстве. Это пространство представляет собой множество всевозможных сигналов, рассматриваемых в данной задаче, наделенное соответствующими структурными свойствами

24 Сигналы и действия над ними В каждой практической задаче, связанной с получением (генерированием), передачей, приемом и обработкой сигналов, рассматриваются сигналы из определенного множества. На практике над сигналами выполняются некоторые действия (операции), такие, например, как 1. сложение (суммирование): в сумматорах естественным путем при распространении различных сигналов в общем канале связи или в пространстве (в этом случае говорят о взаимных помехах) Суммирование применимо к сигналам, имеющим общую область определения

25 Сигналы и действия над ними 2. умножение сигнала на некоторый постоянный коэффициент: множитель больше единицы – усиление сигнала при помощи усилителей меньше единицы – ослабление естественное или преднамеренное с помощью аттенюатора множитель может быть и отрицательным, тогда меняется полярность сигнала, а соответствующее устройство называют инвертирующим усилителем, или инвертором

26 Сходство сигналов с векторами Сумма двух сигналов – сигнал Сумма двух векторов – вектор замкнутость относительно сложения Сигнал, умноженный на скаляр – сигнал Вектор, умноженный на скаляр – вектор замкнутость относительно умножения на скаляр линейное пространство – модель для множества сигналов, которое становится пространством сигналов

27 Представление сигналов векторами Рассмотрим для примера множество дискретных сигналов, таких, что все значения (отсчеты) этих сигналов равны нулю, за исключением значений, соответствующих и Пустьи Конкретный сигнал из этого множества – вектор на плоскости, а всё множество сигналов – это множество точек плоскости, т.е вся плоскость и

28 Представление сигналов векторами Для множества дискретных сигналов, таких, что все значения (отсчеты) этих сигналов равны нулю, за исключением значений, соответствующих трём моментам времени Конкретный сигнал из этого множества – вектор в 3-мерном пространстве, а всё множество сигналов – это трехмерное евклидово пространство

29 Представление сигналов векторами Множество всех сигналов, определяемых их значениями в конечном множестве N точек дискретной временнóй оси представляется множеством векторов N-мерного евклидова пространства. Это пространство имеет бесконечное, но счетное множество «координатных осей». Бесконечномерное евклидово пространство, пригодное для представления всех дискретных сигналов, определенных на бесконечной целочисленной временнóй оси получается при N Континуальным сигналам соответствует бесконечномерное пространство с несчетным множеством (континуумом) «координатных осей»

30 Линейное пространство Линейным пространством называется множество объектов (векторов), удовлетворяющее следующим аксиомам: А. Определена операция сложения, множество замкнуто относительно сложения: а 1. ассоциативность а 2. существование нейтрального элемента (нулевого вектора) а 3. существование противоположного элемента а 4. коммутативность а 1…а 3 – группа; а 1…а 4 – коммутативная (áбелева) группа (Niels Henrik Abel; )

31 Б. C множеством М векторов связано другое множество скаляров, и определена операция умножения вектора на скаляр: б 1. ассоциативность б 2. существование в поле скаляров особого элемента – единицы б 3. дистрибутивность сложения векторов и умножения вектора на скаляр (правила раскрытия скобок) замкнутость по умножению Все эти аксиомы выполняются для сигналов, как аналоговых, так и дискретных – вещественных и комплексных. Поэтому сигналы можно рассматривать как векторы и называть векторами.

32 Пространства сигналов (примеры) Пространство всех аналоговых сигналов, определенных на всей вещественной (временной) оси: или Пространство аналоговых сигналов ограниченной энергии, заданных на бесконечной временной оси, которое принято обозначать или просто Пространство сигналов ограниченной энергии, определенных на данном конечном временнóм интервале (сигналы конечной длительности, тождественно равные нулю вне интервала) Пространство сигналов с ограниченной полосой частот Пространство всех дискретных сигналов ограниченной энергии, заданных на всей дискретной временной оси ЦОС