- •Цифровая обработка сигналов и изображений
- •Лабораторный практикум по цифровой обработке сигналов и изображений
- •Тема 1. Спектральный анализ и синтез сигналов
- •Краткие теоретические сведения.
- •Лабораторная работа №1 Расчет спектра центрированного прямоугольного импульса
- •Нахождение амплитудного спектра в среде математического пакета Mathcad
- •Лабораторная работа №2 Расчет спектра прямоугольного импульса, начинающегося в нулевой момент времени
- •Нахождение амплитудного и фазового спектра в среде математического пакета Mathcad
- •Тема 2. Построение и моделирование цифровых нерекурсивных фильтров
- •2.1. Краткие теоретические сведения о цифровых фильтрах Классификация сигналов
- •Связь между аналоговыми и дискретными сигналами. Теорема Котельникова. Связь между дискретными и цифровыми сигналами
- •Вопросы для самопроверки
- •Динамические характеристики цифровых фильтров: передаточная функция, частотная передаточная функция, импульсная переходная функция, связь между ними с помощью преобразования Фурье
- •Понятие рекурсивных и нерекурсивных цифровых фильтров, ких и бих фильтров
- •Понятие устойчивости фильтров
- •Синтез нерекурсивных цифровых фильтров
- •Второй рассмотрим введение весовой функции Фейера:
- •Лабораторная работа №4 Расчет и моделирование нерекурсивного низкочастотного фильтра с высокочастотным синусоидальным шумом в среде математического пакета Mathcad
- •Пример программы в Mathcad.
- •Лабораторная работа №5 Расчет и моделирование нерекурсивного низкочастотного фильтра с высокочастотным псевдобелым шумом в среде математического пакета Mathcad
- •Пример программы в Mathcad.
- •Вопросы для самопроверки
- •Понятие устойчивости фильтров.
- •Тема 3. Построение и моделирование цифровых рекурсивных филитров
- •3.1. Краткие теоретические сведения о цифровых фильтрах. Синтез рекурсивных фильтров
- •Полиномиальные цифровые фильтры нч
- •Синтез цифровых фильтров нч Баттерворта Для фильтра Баттерворта справедливо записать:
- •Лабораторная работа №6 Расчет и моделирование рекурсивного низкочастотного фильтра Баттерворта с высокочастотным псевдобелым шумом в среде математического пакета Mathcad
- •Вопросы для самопроверки
- •Понятие устойчивости фильтров.
- •Тема 4. Цифровая обработка сигналов с помощью вейвлет-преобразований
- •Тема 5. Цифровая обработка изображений в matlab
- •1. Краткие теоретические сведения
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 6. Цифровая обработка сигналов и изображений с помощью нейронных сетей Краткие теоретические сведения
- •Классификация и свойства нейронных сетей
- •Обучение искусственных нейронных сетей
- •Обучение с учителем
- •Обучение без учителя
- •Нечеткие (гибридные) нейронные сети
- •Алгоритмы обучения и использования нечетких нейронных сетей
- •Лабораторная работа № 10. Низкочастотная фильтрация с помощью нейронных сетей
- •Порядок выполнения работы
- •Программа моделирования нч фильтра на основе нейронной сети
- •Вопросы для самопроверки
- •Литература
Лабораторная работа №6 Расчет и моделирование рекурсивного низкочастотного фильтра Баттерворта с высокочастотным псевдобелым шумом в среде математического пакета Mathcad
Цель работы. Проведение расчета и моделирование низкочастотного фильтра Баттервлрта в среде математического пакета Mathcad. Получение навыков моделирования фильтров в Mathcad.
Порядок выполнения работы.
Сформируем полезный синусоидальный сигнал
x(n∆t) =A sin(2πf∆t),
где A – амплитуда синусоидального сигнала, f – частота сигнала, n – номер дискрета, ∆t – величина дискрета времени. Параметры синусоидального сигнала можно взять из таблицы 1 в соответствие с последней цифрой шифра студента. Построим график этого сигнала.
Сформируем высокочастотный псевдобелый шум.
Псевдобелый шум может быть получен с помощью частичной суммы ряда Фурье (см. Тему 1, лаб. №3 и Тему 2, лаб. №5)
S(t) = .
Коэффициенты Фурье выбираются случайным образом, подчиняются нормальному закону распределения, математическое ожидание равно 0, и
σ = 1).
Сформируем аддитивную смесь полезного и высокочастотного синусоидальных сигналов
y(n∆t) = x(n∆t) + v(n∆t).
Из таблицы 1 находим порядок n цифрового фильтра Баттерворта. Порядок фильтра существенно влияет на наклон АЧХ фильтра на переходных частотах. Чем больше , тем круче АЧХ на переходных частотах.
Находим расположение полюсов на плоскости в соответствии с выражениями (2.76, 2.77) или (2.78, 2.79) и выбираются те из них, которые лежат вне круга единичного радиуса.
Передаточная
функция фильтра Баттерворта может быть
представлена в виде
где
,
- нули передаточной функции,
,
- полюса передаточной функции.
Точка
является нулем
-го
порядка. С учетом найденных нулей и
найденных на предыдущем этапе полюсов,
а так же с учетом того, что при
,
,
находится искомая передаточная функция
фильтра и рекуррентное уравнение
фильтра.Проведем моделирование работы фильтра Баттерворта 4-го порядка. Построим график сигнала, прошедшего через фильтр.
Найти величину относительной ошибки работы фильтра
e = .
Проведем моделирование работы фильтра Баттерворта n-го, порядок фильтра указан в таблице 1. Построим график сигнала, прошедшего через фильтр.
Найти величину относительной ошибки работы фильтра
Пример программы в Mathcad.
Рис.1. Полезный синусоидальный низкочастотный сигнал
Формирование синусоидального шума
Рис.2. Синусоидальный шум
Формирование аддитивной смеси сигнал плюс шум
Рис.3. Аддитивная смесь сигнал + шум
Формирование условий для расчетов по рекуррентному уравнению фильтра
Рекуррентное уравнение фильтра Баттерворта 4-го порядка
Сигналы на входе x(n) выходе u(n) фильтра
Ошибка на выходе фильтра
e = 27,087
Таблица 1
№ вар |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
f |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
fw |
100 |
200 |
300 |
400 |
500 |
600 |
700 |
800 |
900 |
1000 |
fc |
10 |
20 |
30 |
40 |
50 |
60 |
70 |
80 |
90 |
100 |
fmin |
20 |
30 |
40 |
50 |
60 |
70 |
80 |
90 |
100 |
150 |
fmax |
50 |
50 |
100 |
100 |
200 |
200 |
300 |
400 |
500 |
500 |
N |
200 |
300 |
400 |
500 |
600 |
700 |
800 |
900 |
2000 |
3000 |
fd |
4fmax |
5fmax |
6fmax |
2fmax |
4fmax |
7fmax |
8fmax |
9fmax |
4fmax |
2fmax |
n |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
5 |
4 |
3 |
2 |
6 |
A |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
5 |
4 |
3 |
2 |
