- •1. Одномерные последовательности. Их классификация и способы задания
- •Примеры последовательностей:
- •2. Дискретные лис-системы. Импульсная характеристика.
- •3. Физическая реализуемость лис-систем.
- •4. Устойчивость лис-систем
- •5. Классификация лпп систем по форме импульсной характеристики
- •6. Разностные уравнения и структурные схемы.
- •9. Соотношение между спектрами непрерывных и дискретных сигналов. Эффект наложения спектров.
- •7. Частотная характеристика лис-системы. Спектры сигналов. Преобразование Фурье.
- •8. Свойства спектров последовательностей
- •10. Одномерное z-преобразование. Область сходимости
- •11. Дробно-рациональное z-преобразование. Диаграмма нулей и полюсов. Связь со спектром последовательности
- •12. Основные свойства z-преобразований. Примеры.
- •13. Методы вычисления обратного z-преобразования. Примеры.
- •14. Анализ и синтез одномерных лис-систем с использованием z-преобразования. Исследование устойчивости.
- •15. Дискретное преобразование Фурье.
- •16. Связь дпф с непрерывным спектром и z-преобразованием
- •17. Использование дпф для вычисления отсчетов непрерывного спектра
- •18. Использование дпф для вычисления последовательности по ее спектру
- •19. Основные свойства дпф
- •20. Вычисление линейной апериодической свертки при помощи дпф
- •21. Алгоритм быстрого преобразования Фурье. Оценка эффективности
- •22. Совмещенный алгоритм бпф для двух вещественных последовательностей
- •23. Совмещенный алгоритм бпф для одной вещественной последовательности
- •24. Задача проектирования цифровых фильтров, этапы ее решения
- •25. Задача проектирования ких-фильтров
- •26. Усечение их идеального фильтра
- •27. Метод взвешивания
- •28. Метод частотной выборки
- •29. Структурные схемы ких-фильтров
- •30. Задача проектирования бих-фильтров
- •31. Метод инвариантного преобразования их
- •32. Структурные схемы бих-фильтров
- •33. Стационарные случайные последовательности. Их характеристики
- •34. Преобразование стационарных случайных последовательностей в лис-системах
- •35. Факторизация энергетического спектра
- •36. Постановка задачи восстановления сигналов. Оптимальное и квазиоптимальное восстановление
- •37. Уравнение Винера-Хопфа. Лемма об ортогональном проецировании
- •38. Оптимальное восстановление. Расчет погрешности восстановления
- •39. Линейная модель наблюдения. Фильтр Винера
- •40. Частный случай применения Винеровского фильтра
- •41. Реализация оптимального фильтра. Обработка в прямом и обратном времени.
- •42. Реализация оптимального восстановления при помощи дпф
15. Дискретное преобразование Фурье.
Основой цифрового спектрального анализа сигнала является дискретное преобразование Фурье (ДПФ). Оно переводит из временной области в частотную. Ценность – разработаы быстрые алгоритмы.
Пусть
– непрерывная периодическая функция
времени с периодом
:
,
.
Ее можно разложить в ряд Фурье или
представить через спектр, ряд которого
содержит гармонические составляющие
с периодами
,
,
и т.д.:
.
Опр.
называется базисом преобразования или
спектральными компонентами преобразования.
При дискретизировании мы получаем тоже
периодическую функцию:
с разложением
.
Теперь оставим лишь
базисных функций
.
Тогда получим дискретный спектр
следующего вида:
.
Опр. Преобразование называется дискретным преобразованием Фурье.
Теперь домножим обе части этого уравнения
на
и просуммируем по
от
до
:
.
При
.
Откуда
.
Опр.
называется прямым ДПФ.
Опр.
называется обратным ДПФ.
Необходимо помнить, что последовательности
и
являются периодическими с периодом
:
Поскольку при вычислении ДПФ и ОДПФ
используются значения только одного
периода, то можно все вышесказанное
применить и к последовательности,
определенной на
,
которую, однако, надо продолжать
периодически.
16. Связь дпф с непрерывным спектром и z-преобразованием
Пусть
– последовательность конечной длины,
.
Вычислим ее
-преобразование:
.
Вспомним, чему равно ее ДПФ:
.
Видно, что ДПФ совпадает с
-преобразованием,
взятым в точке
.
По ДПФ можно определить
-преобразование:
.
Как известно, спектр последовательности
есть ее
-преобразование
при
:
,
То есть коэффициенты ДПФ – это отсчеты
непрерывного спектра, равномерно взятые
на интервале
:
Для обратного перехода от ДПФ к спектру
достаточно подставить в формулу для
перехода от ДПФ к
-преобразованию
вместо
.
17. Использование дпф для вычисления отсчетов непрерывного спектра
Пусть
– последовательность конечной длины,
.
Нужно определить
отсчетов ее непрерывного спектра
,
равномерно распределенных на интервале
.
.
,
–
точек.
.
Рассмотрим
.
Определим
-точечное
ДПФ новой последовательности:
.
.
Таким образом, дополнение последовательности конечной длины нулями позволяет получить сколь угодно большое число отсчетов ее непрерывного спектра при помощи ДПФ.
Проиллюстрируем сказанное:
18. Использование дпф для вычисления последовательности по ее спектру
Процедура перехода от непрерывных сигнала к его отсчетам называется дискретизацией. Она влияет на форму полученной последовательности.
Пусть
– произвольная последовательность.
.
Пусть
-преобразование
сходится на единичной окружности
:
.
Хотим перейти от спектра к исходной
последовательности. Вспомним дискретизацию
спектра, выберем
равномерно расположенных отсчетов
,
где
.
(*)
Рассмотрим сумму
.
Тогда (*) будет равно
.
Периодическая последовательность, полученная при помощи ОДПФ из дискретизированного спектра непериодической последовательности состоит из бесконечной суммы сдвинутых копий исходной непериодической последовательности.
Если последовательность конечна и ее длина превышает , то возникает эффект наложения.
