- •1.1. Введение. Роль информационных технологий.
- •1.2. Компьютеризированные системы цифровой обработки
- •1.3. Классификация сигналов. Их характеристики.
- •Энергетические характеристики сигналов:
- •2.1. Обобщенный ряд Фурье и системы базисных функций.
- •2.2. Разложение в ряд Фурье.
- •2.3. Примеры разложения в ряд Фурье.
- •Б) Пилообразный сигнал.
- •3.1 Преобразование Фурье.
- •3.2. Свойства преобразования Фурье.
- •4.1. Аналоговые, дискретные и цифровые сигналы.
- •4.2. Частота Найквиста.
- •4.3. Спектр дискретного сигнала.
- •4.4. Теорема Котельникова.
- •Частота дискретизации
- •5.1. Функции окна.
- •5.2. Виды окон.
- •5.3. Особенности функций окна.
- •6.1. Нерекурсивные фильтры
- •6.1.1. Алгоритм.
- •6.1.2. Импульсная характеристика.
- •6.1.3. Передаточная функция.
- •6.1.4. Определение параметров нерекурсивного фильтра низкой частоты.
- •6.1.5. Синтез нрф с использованием окон.
- •6.1.5. Расчет коэффициентов фильтра.
- •6.2. Явление Гиббса.
- •7.1. Коэффициенты для высокочастотных, полосовых и
- •7.2. Расчет вч, пф и рф.
- •Преобразование фнч в пф.
- •Преобразование фнч в режекторный фильтр.
- •8.1. Корреляционный анализ.
- •9.1. Основные свойства речевых сигналов.
- •9.2. Дискретизация и квантование речевых сигналов.
- •Обработке речевых и аудио сигналов.
- •10.1. Анализ речевых сигналов во временной области.
- •Одним из важных параметров речевого сигнала является его энергия:
- •Энергия может служить хорошей мерой отличия вокализованных и невокализованных участков речи. Энергия невокализованных участков речи намного меньше, чем вокализованных.
- •10.2. Анализ речевых сигналов в частотной области.
- •10.3. Гомоморфная обработка речи.
- •10.4. Психоакустическая модель восприятия звука.
- •Технологии при обработке и анализе изображений.
- •11.1. Обработка изображений, предназначенных для зрительного
- •Применение обработки изображений в задачах анализа.
- •Теоретические основы обработки изображений.
- •11.2. Сигналы во временной и пространственной областях.
- •12.1. Модель реставрации изображений.
- •12.2. Методы повышения контраста.
- •13.1. Операторы сглаживания.
- •Низкочастотные операторы с усреднением.
- •Низкочастотные гауссовские операторы.
- •12.2. Другие методы сглаживания.
- •Пороговое сглаживание.
- •Сигнально-адаптивные сглаживающие операторы.
- •Подчеркивание контуров низкочастотным оператором.
- •Подчеркивание контуров дифференциальным оператором.
- •Градиентные операторы.
- •Операторы Лапласа.
- •Специальные методы обострения контуров.
- •14.1. Основные требования к алгоритмам сжатия изображений. Класс изображений.
- •Примеры приложений, использующих алгоритмы компрессии графики
- •Требования к алгоритму.
- •Критерии оценки алгоритмов сжатия изображений.
- •14.2. Алгоритмы архивации без потерь.
- •14.2.1. Алгоритм rle.
- •14.2.2. Алгоритм lzw.
- •14.2.3. Алгоритм Хаффмана.
- •15.1. Алгоритм jpeg.
- •Работа алгоритма.
- •Характеристики алгоритма jpeg.
- •15.2. Рекурсивный (волновой) алгоритм.
- •Заключение.
2.2. Разложение в ряд Фурье.
Периодические сигналы можно представить в виде суммы гармонических функций либо комплексных экспонент с частотами, образующими арифметическую прогрессию.
Для того чтобы такое разложение существовало, фрагмент сигнала длительностью в один период должен удовлетворять условиям Дирихле:
– не должно быть разрывов второго рода (с уходящими в бесконечность ветвями функции);
– число разрывов первого рода должно быть конечным;
– число
экстремумов должно быть конечно (в
качестве примера функции, не удовлетворяющей
этому условию можно привести функцию
в
окрестности нуля).
Существует несколько форм записи ряда Фурье.
Синусно-косинусная форма.
,
(11)
где
,
-
кратная частота, называемая гармоникой.
Коэффициенты
ряда
,
и
рассчитываются по формулам:
;
;
.
Если
- четная функция,
,
- нечетная –
.
Вещественная форма.
.
(12)
Для
четной функции
и
,
для нечетной –
.
Комплексная форма:
.
(13)
Комплексные коэффициенты ряда связаны с вещественными следующими соотношениями:
,
,
.
Связь с синусно-косинусной формой:
,
,
.
(14)
Расчет
коэффициентов
ряда Фурье в комплексной форме:
.
(15)
Если – четная, то - вещественные, если нечетная – мнимые.
Совокупность амплитуд гармоник ряда Фурье называется амплитудным спектром, а совокупность их фаз – фазовым спектром.
Если анализируемый сигнал является вещественным, то его амплитудный и фазовый спектры обладают симметрией:
;
;
.
(16)
2.3. Примеры разложения в ряд Фурье.
а) Последовательность прямоугольных импульсов.
Рис 2. Последовательность прямоугольных импульсов.
Данный сигнал является четной функцией и для его представления удобно использовать синусно-косинусную форму ряда Фурье:
.
(17)
Длительность
импульсов и период их следования входят
в полученную формулу в виде отношения,
которое называется скважностью
последовательности импульсов:
.
.
(18)
Значение
постоянного слагаемого ряда с учетом
соответствует:
.
Представление последовательности прямоугольных импульсов в виде ряда Фурье имеет вид:
.
(19)
График
функции
носит лепестковый характер. Горизонтальную
ось градуируют в номерах гармоник и в
частотах.
Рис 3. Представление последовательности прямоугольных импульсов
в виде ряда Фурье.
Ширина
лепестков,
измеренная в количестве гармоник, равна
скважности (при
,
имеем
,
если
).
Отсюда следует важное свойство спектра
последовательности прямоугольных
импульсов – в нем отсутствуют
гармоники с номерами, кратными скважности.
Расстояние по частоте между соседними
гармониками равно частоте следования
импульсов
.
Ширина лепестков, измеренная в единицах
частоты, равна
,
т.е. обратно пропорциональна длительности
сигнала. Можно сделать вывод: чем
короче импульс, тем шире спектр.
