- •1 Классификация сигналов
- •2. Дельта-функция или функция Дирака.
- •4 Обобщенный ряд Фурье. Базисные функции. Отронормированный базис.
- •5 Функции Уолша и их свойства
- •6 Итегральное преобразование Фурье. Спектральная плотность сигналов и ее свойства.
- •7 Теоремы о спектрах
- •8 Теоремы о спектрах
- •9 Спектры модулированных сигналов
- •10 Автокорреляционная функция сигналов
- •11Взаимокорреляционная функция двух сигналов
- •12Сигналы и векторы.
- •13 Аналитический сигнал.
- •14 Преобразования Гильберта
- •15 Дискретное преобразование Фурье
- •16 Быстрое преобразование Фурье
- •18 Случайные процессы. Ансамбль реализаций.Плотность вероятности и функция распределения.
- •19 Числовые характеристики случайных величин (моментные функции).
- •20 Стационарные и эргодические случайые процессы.
- •21Спектральное представление стационарных случайных процессов. Теорема Винера-Хинчина
- •22Узкополосные случайные сигналы
- •23 Гауссовский случайный процесс. Белый шум и его свойства.
- •24 Воздействие случайных сигналов на линейные стационарные цепи
- •25 Воздействие стационарных случайных сигналов на безынерционные нелинейные цепи
- •30 Комбинационное разделение сигналов
- •26Шумоподобный сигнал
- •27Основы теории многоканальной передачи сообщений
- •28Частотное разделение сигналов
- •29Фазовое и Разделение сигналов по форме
- •31 Система сдма
- •32Постановка задачи оптимального приёма дискретных сообщений.
- •33Критерии качества оптимального приёмника
- •34Алгоритм оптимального приёма при полностью известных сигналах. Когерентный приём
- •35Структурное построение оптимального приёмника
- •36Реализация алгоритма оптимального приёма на основе согласованных фильтров. Свойства согласованного фильтра
- •Помехоустойчивость приема т сигналов, известных точно
- •38Потенциальная помехоустойчивость систем с различными видами манипуляции
- •39Приём сигналов с неопределённой фазой (некогерентный приём)
- •40. Потенциальная помехоустойчивость оптимального приемника двоичных частотно-модулированных сигналов с неизвестной начальной фазой
- •Потенциальная помехоустойчивость оптимального приемника двоичного амплитудно-модулированного сигнала с неизвестной начальной фазой
- •41Потенциальная помехоустойчивость приема дискретных сообщений при замираниях сигнала
- •42 Цифровые фильтры
- •43. Импульсная реакция фильтров.
- •2.4. Частотные характеристики фильтров
- •44 Трансверсальные цифровые фильтры
- •45 Рекурсивный цифровой фильтр
- •48 Вейвлет–преобразование
- •47 Пример синтеза линейных цифровых фильтров
13 Аналитический сигнал.
Анализируя формулу обратного преобразования Фурье, приходим к выводу, что произвольный сигнал S(t) с известной спектральной плотностью можно записать как сумму двух составляющих, каждая из которых содержит или только положительные, или только отрицательные частоты:
(3.26)
Назовём функцию:
(3.27)
аналитическим
сигналом, отвечающим колебанию S(t).
Первый из интегралов в правой части
формулы (3.26) путём замены переменной
преобразуется к виду:
(3.28)
Поэтому
формула (3.26) устанавливает связь между
сигналами S(t)
и
:
(3.29)
или:
- вещественная часть аналитического
сигнала. Мнимая часть аналитического
сигнала:
(3.30)
Называется сопряжённым сигналом по отношению к исходному колебанию S(t). Итак аналитический сигнал:
(3.31)
На комплексной плоскости этот сигнал отображается вектором, модуль и фазовый угол которого изменяются во времени. Проекция аналитического сигнала на вещественную ось в любой момент времени равна исходному сигналу S(t).
Исследуем
спектральную плотность аналитического
сигнала. Пусть
Если
- спектральная плотность сопряжённого
сигнала, то в силу линейности преобразования
Фурье:
(3.32)
Спектральная плотности исходного и сопряжённого сигналов связаны между собой следующим образом:
(3.33)
Чтобы
на практике получить сопряжённый
сигнал, необходимо исходное колебание
S(t)
подать на вход некоторой системы,
которая осуществляет поворот фаз всех
спектральных составляющих на угол -
в
области положительных частот и на угол
в области отрицательных частот, не
изменяя по амплитуде. Формула (3.33)
показывает, что спектральная плотность
сопряжённого сигнала есть произведение
спектра
исходного сигнала и функции
.
В соответствии с обратной теоремой о
свёртке сопряжённый сигнал представляет
собой свёртку двух функций S(t)
и f(t),
которая является обратным преобразованием
Фурье по отношении к функции
.
14 Преобразования Гильберта
Спектральная плотности исходного и сопряжённого сигналов связаны между собой следующим образом:
(3.33)
Чтобы
на практике получить сопряжённый
сигнал, необходимо исходное колебание
S(t)
подать на вход некоторой системы,
которая осуществляет поворот фаз всех
спектральных составляющих на угол -
в
области положительных частот и на угол
в области отрицательных частот, не
изменяя по амплитуде. Формула (3.33)
показывает, что спектральная плотность
сопряжённого сигнала есть произведение
спектра
исходного сигнала и функции
.
В соответствии с обратной теоремой о
свёртке сопряжённый сигнал представляет
собой свёртку двух функций S(t)
и f(t),
которая является обратным преобразованием
Фурье по отношении к функции
.
Для удобства вычислений представим эту функцию в виде предела:
Тогда:
(3.34)
Таким образом сопряжённый сигнал связан с исходным сигналом соотношением:
(3.35)
Можно поступить и по иному, выразив сигнал S(t) через , который полагается известным. Для этого достаточно заметить, что из (3.33) вытекает следующая связь между спектральными плотностями.
Поэтому соответствующая формула будет отличаться от (3.35) лишь знаком:
(3.36)
Формулы (3.35) и (3.36) называются прямым и обратным преобразованием Гильберта.
Символическая запись его такова:
(3.37)
Функция
называется
ядром этих преобразований.
Свойства преобразований Гильберта.
1)
Простейшее свойство – линейность.
(3.38)
2)
Сигнал, сопряжённый к константе,
тождественно равен нулю:
(3.39)
3)
Важное свойство преобразования Гильберта
состоит в следующем: если при каком-либо
t
исходный сигнал S(t)
достигнет экстремума(максимума или
минимума), то в окрестности этой точки
сопряжённый сигнал проходит через
нуль. Если исходный сигнал изменяется
во времени «подобно косинусу», то
сопряжённый с ним сигнал изменяется
«подобно синусу».
4) Преобразования Гильберта имеют нелокальный характер: в общем случае поведение сопряженного сигнала в окрестности какой-либо точки, зависит от свойств исходного сигнала на всей оси времени.
Некоторые применения преобразований Гильберта
1)
Преобразования Гильберта для гармонических
сигналов
(3.40)
2) Преобразования Гильберта для узкополосного сигнала.
Пусть
известна функция
- спектральная плотность комплексной
огибающей узкополосного сигнала S(t)
с опорной частотой
.
Согласно формуле (3.25), спектр данного
сигнала.
Первое
слагаемое в правой части соответствует
области частот
,
второе
.
Тогда на основании формулы (3.33) спектр
сопряжённого сигнала:
(3.41)
Откуда видно, что спектральная плотность комплексной огибающей сопряжённого сигнала.
(3.42)
Сопряжённый
сигнал в данном случае так же является
узкополосным. Если комплексная огибающая
исходного сигнала:
,
то в соответствии с равенством (3.42)
комплексная огибающая сопряжённого
сигнала равна
и отличается от комплексной огибающей
исходного колебания лишь наличием
постоянного фазового сдвига на
в
сторону запаздывания.
Отсюда следует что узкополосному сигналу:
соответствует
сопряжённый по Гильберту сигнал.
(3.43)
3) Преобразование Гильберта огибающей, полной фазы и мгновенной частоты.
В
рамках метода преобразования Гильберта
огибающая
произвольного сигнала S(t)
определяется как модуль соответствующего
аналитического сигнала:
(3.44)
По определению полная фаза любого сигнала S(t) равна аргументу аналитического сигнала :
(3.45)
Мгновенная
частота
сигнала есть производная полной фазы
по времени:
(3.46)
Зная аналитический сигнал можно определить огибающую и мгновенную частоту узкополосного сигнала, не применяя искусственное понятие опорной частоты. Кроме того, формулы (3.44, 3.45, 3.45) сохраняют смысл и применительно к сигналам произвольного вида.
Согласно методу преобразований Гильберта, огибающая и мгновенная частота сигнала жёстко связаны друг с другом и их нельзя выбрать произвольно.
Теория аналитического сигнала разработана выдающимся венгерским физиком Денешем Габором, лауреатом Нобелевской премии.
