- •1. Роль и место цос и в современной радиоэлектронике. Преимущества и эффективность цос. Последовательность операций цос.
- •2. Дискретные линейные системы. Представление дискретных последова-тельностей. Нормированное время.
- •3.Дискретизация и квантование сигналов. Способы отсчета значений сигнала. Нормированная частота.
- •4. Теорема дискретизации Найквиста-Котельникова. Выбор интервала дискретизации для нестационарных процессов.
- •5. Дискретные системы. Примеры: идеальная система задержки; система без запоминания.
- •6. Дискретные линейные стационарные системы. Примеры: сумматор, система с запоминанием.
- •7. Дискретные линейные системы с постоянными параметрами. Уравнение циклической свертки.
- •11. Нерекурсивные линейные дискретные системы. Пример. Схема.
- •9. Линейные разностные уравнения с постоянными параметрами. Пример.
- •10. Рекурсивные линейные дискретные системы. Пример. Схема.
- •12. Представление дискретных систем и сигналов в частотной области. Комплексная частотная характеристика дискретных систем. Пример.
- •13. Представление кчх дискретных систем в алгебраической и в показательной форме. Расчет кчх. Пример.
- •14. Импульсная характеристика дискретных систем. Импульсная характеристика рекурсивной линейной дискретной системы. Пример.
- •15. Свойства преобразования Фурье. Теорема о периодической свертке
- •16. Расчет комплексной частотной характеристики рекурсивной системы. Пример.
- •17. Дискретизированное по времени преобразование Фурье.
- •18. Выбор подходящего класса дискретных фильтров. Сравнение бих и ких-фильтров.
- •19. Идеальные частотно-избирательные фильтры. Спецификация требований фильтра. Преимущества цф. Формула
- •20. Дискретный фильтр с конечной импульсной характеристикой. Вычисление коэффициентов ких-фильтра.
- •21. Метод весовых функций. Расчет частотной характеристики прямоугольного окна. Эффект Гиббса.
- •23. Структурная схема ких-фильтра.
- •24. Импульсная характеристика идеального фнч.
- •25. Дискретные экспоненциальные функции. Свойства функций дэф
- •26. Метод окон. Стандартные весовые функции (окна). Пример вычисления коэффициентов импульсной характеристики ких – фильтра нч.
- •27. Дискретное преобразование Фурье. Свойства дпф. Теорема о корреляции.
- •28. Соотношения двойственности преобразования Фурье.
- •29. Дпф. Свойства. Инвариантность дпф относительно сдвига по времени и частоте.
- •30.38 Вычислительнаясложностьдискретныхпреобразований: дпф, дпх, дпу-a, дкп.
- •31. Алгоритм быстрого преобразования Фурье. Алгоритм разделения входной последовательности на части. Посмотреть48
- •32. Дискретное преобразование Уолша-Адамара. Свойства.
- •33.Ортогональные преобразования. Базисные функции ядра унітарного преобразования Хартли
- •34.Цифровая корреляционная функция. Корреляционное декодирование кодових последовательностей. Пример.
- •36. Дисперсионная фильтрация сигналов и изображений. Пример.
- •37. Вычисление циклической дискретной автосвертки последовательности с помощью дпф.
- •30.38. Вычисление двумерных преобразований. Вычислительная сложность двумерных преобразований. Пример.
- •39.Фурье-образ прямоугольного окна. Пример.
- •41. Устойчивость линейных дискретных систем.
- •43. Дискретное преобразование Фурье. Свойства. Симметричность дпф. Теорема о свертке.
- •44. Сжатие изображений. Статистические характеристики изображений.
- •45. Пороговая фильтрация коэффициентов преобразования Уолша-Адамара. Пример.
- •46. Описание границ объектов на изображениях посредством преобразований. Пример.
- •47. Оценка вычислительной сложности бпф. Выигрыш в вычислительной сложности бпф.
- •48. Структурная схема процессора для вычисления n-мерного сигнала. Пример бпф с прореживанием по времени
- •49. Дисперсионный принцип фильтрации трансформант. Пример.
- •50.Алгоритс бпф с прореживанием по времени.
- •51. Вычисление двумерной функции распределения трансформант.
- •52. Компрессия изображений посредством дкп. Пример.
12. Представление дискретных систем и сигналов в частотной области. Комплексная частотная характеристика дискретных систем. Пример.
Дискретные
сигналы могут быть представлены
различными способами, причем, как и для
аналоговых сигналов и систем, особо
важную роль для дискретных сигналов и
систем играют синусоидальные и комплексные
экспоненциальные последовательности.
Это объясняется тем, что основное
свойство линейных инвариантных к сдвигу
систем состоит в том, что в установившемся
состоянии отклик на синусоидальный
входной сигнал является синусоидой той
же частоты с амплитудой и фазой,
определяемыми системой. Именно это
свойство линейных инвариантных к сдвигу
систем делает представление сигналов
через синусоиды и комплексные экспоненты
таким полезным.
Отсюда
видно, что
описывает изменение комплексной
амплитуды комплексной экспоненты как
функции частоты W
. Величина называется частотной
характеристикой системы, у которой
импульсная характеристика равна h(n). В
общем случае
— комплексная функция и может быть
выражена через свои действительную
.
Поскольку — периодическая функция частоты, она может быть представлена в виде ряда Фурье. Фактически (2.44) и представляет в виде ряда Фурье, в котором коэффициентами Фурье являются значения импульсной характеристики h(n). Отсюда следует, что h(n) могут быть определены через как коэффициенты Фурье периодической функции , т. е.
(2.46
где
(2.47)Эти равенства можно также трактовать
как представление последовательности
h(n).
Л именно, полезно рассматривать (2.46) как
представление последовательности h(n)
в виде суперпозиции (интеграла)
экспоненциальных сигналов, комплексные
амплитуды которых определяются выражением
(2.47). Таким образом, (2.46) и (2.47) являются
парой преобразований Фурье для
последовательности h(n),
где (2.47) играет роль прямого, а (2.46)
обратного преобразования Фурье. Такое
представление существует только тогда,
когда ряд в (2.47) сходится.
комплексная
частотная характеристика, определяемая
как отношение комплексного спектра
сигнала на выходе системы к комплексному
спектру входного сигнала. Частотная
характеристика фильтра определяется
как преобразование Фурье (дискретное
преобразование Фурье в случае цифрового
сигнала) от импульсной характеристики.
Пример: Вычислить КЧХ идеальной системы задержки y(n)=x(n-nd).
Заменим
формулу для отклика системы, если входной
сигнал:
,
т.к. это линейная стационарная система,
то
,
где
–
коэффициент пропорциональности,
комплексная амплитуда
Пусть
nd=1,
тогда
амплитудно-частотная
характеристика системы для любых
значений частоты постоянна и равна 1.
13. Представление кчх дискретных систем в алгебраической и в показательной форме. Расчет кчх. Пример.
Т.к.
комплексно частотная характеристика
это и есть комплексное число, то она
записывается в виде:
,
с=Rec+jImc
Показательная
формула:
,
Пример: Вычислить КЧХ идеальной системы задержки y(n)=x(n-nd).
Заменим формулу для отклика системы, если входной сигнал: , т.к. это линейная стационарная система, то
, где – коэффициент пропорциональности, комплексная амплитуда
Пусть nd=1, тогда
амплитудно-частотная характеристика системы для любых значений частоты постоянна и равна 1.
