Цифровая обработка сигналов

1. Дискретизация непрерывных сигналов

2. Связь спектров дискретных и непрерывных сигналов

3. Преобразования Фурье и Лапласа для дискретных сигналов

4. Z — преобразования

5. Основные свойства Z-преобразования

6. Дискретные цепи

7. Разностные уравнения

8. Алгебраизация разностных уравнений

9. Передаточная функция дискретной цепи

10. Частотные характеристики дискретной цепи

11. Общие свойства передаточной функции дискретной цепи

12. Импульсная характеристика

13. Расчет сигнала на выходе цепи применением свертки

14. Секционирование

15. Энергия дискретного сигнала

16. Расчет энергии сигнала дискретной цепи

17. Цифровые фильтры

18. Расчет не рекурсивного ЦФ общего вида

19. Фильтры с линейной фазой

20. Общие свойства фильтра с линейной фазой

21. Расчет фильтров с линейной фазой

22. Метод частотной выборки

23. Расчет рекурсивных фильтров

24. Эффекты конечной разрядности и их учет

25. Расчет усредненной энергии шума

26. Влияние структуры цепи на шум квантования

27. Квантование коэффициентов

28. Масштабирование сигнала в цепи

29. Оценка эффективности использования динамического диапазона цепи

30. Предельные циклы

31. Чувствительность цифровых фильтров

32. Быстрое преобразование Фурье

33. Алгоритм инверсно кодированных перестановок

34. Алгоритм расчета ДПФ

35. Параллельные соединения ЦФ

36. Оптимальная обработка сигнала

37. Перенос спектра сигнала в заданную область. Выделение боковой (нижней или верхней)

1. Дискретизация непрерывных сигналов

Цифровые системы связи вырабатывают дискретные сигналы, которые получаются из непрерывных путем дискретизации.

Схема дискретизации:

blank blank

fg– частота дискретизации

Т – интервал дискретизации

X(t) – непрерывный (аналоговый) сигнал

X(nТ) – дискретный сигнал

X(nТ) = X(n) = Xn = {X0; X1; X2; … } – обозначения дискретного сигнала.

blank – формула связи дискретного и аналогового сигналов.

blankblank – дискретная blank– функция.

blank

blank – периодическая последовательность blank– функции, следующая с интервалом T.

blank

1. Дискретизация непрерывных сигналов

Цифровые системы связи вырабатывают дискретные сигналы, которые получаются из непрерывных путем дискретизации. Схема дискретизации: fg– частота дискретизации Т – интервал дискретизации X(t) – непрерывный (аналоговый) сигнал X(nТ) – дискретный сигнал X(nТ) = X(n) = Xn = {X0; X1; X2; … } – обозначения дискретного сигнала. – формула связи дискретного и аналогового сигналов. – дискретная – […]

Подробнее

10. Частотные характеристики дискретной цепи

Частотные характеристики определяются по известному выражению H(Z) для H(Z) общего вида: Частотные характеристики получаются после замены: – АЧХ. – ФЧХ. При расчетах и проектировании дискретных цепей вводят нормирование по частоте. ; т.е. при ω=0 → Ω=0 при ω= ωg → Ω=1

Подробнее

11. Общие свойства передаточной функции дискретной цепи

Для дискретной цепи общего вида передаточная функция является рациональной функцией и записывается так: Согласно этому выражению можно сделать заключение общего характера: любая рациональная функция от Z может быть реализована в виде дискретной цепи. Передаточная функция, которая совпадает с заданной рациональной функцией с точностью до постоянного множества ZQ при условии, что заданная рациональная функция удовлетворяет следующим […]

Подробнее

12. Импульсная характеристика

Импульсная характеристика и передаточная функция являются общими характеристиками цепи. h(nT) – импульсная характеристика, H(Z) – передаточная функция. Обе характеристики связаны Z – преобразованиями. При проектировании дискретной цепи требования к цепи задаются в виде требований импульсной характеристики цепи или передаточной функции. Обычно схему цепи строят по известной передаточной функции. Если схема цепи известна, то импульсную характеристику […]

Подробнее

13. Расчет сигнала на выходе цепи применением свертки

Линейная свертка. Спектр сигнала на выходе цепи равен произведению входного сигнала на передаточную функцию, т.е. Y(jω) = X(jω) · H(jω) В равной мере это относится и к Z–изображениям: Y(Z) = X(Z) · H(Z) Но произведению Z–изображений соответствует свертка сигнала: – формула линейной свертки. Пример: h(nT) = {1.0; 0.5} Определить y(nT), если x(nT) = {0.8; 1.0}. […]

Подробнее

14. Секционирование

Реальные сигналы, поступающие на вход цепи для обработки, могут иметь большую протяженность, поэтому эти сигналы приходится секционировать, т.е. разбивать на секции. xi(nT) – секция входного сигнала. Секцию можно представить как дискретную периодическую последовательность и использовать круговую развертку. – секция выходного сигнала. – выходной сигнал. На практике получили распределение два метода по секционной обработке. 1. Метод […]

Подробнее

15. Энергия дискретного сигнала

В качестве энергии Wx дискретного сигнала x(nT) применяется мера: Энергию можно вычислить и в частотной области, применяя равенство Парсеваля: – спектр сигнала x(nT). – спектр инверсного сигнала x(-nT). X(jω) · X*(jω) = X2(ω) = Sx(jω) – энергетический спектр сигнала x(nT). Энергетическому спектру Sx(jω) соответствует во временной области корреляционная функция Sx(nT) сигнала x(nT). В соответствии с […]

Подробнее

16. Расчет энергии сигнала дискретной цепи

Расчет корреляционной функции на выходе цепи: корреляционная функция выходного сигнала – Sy(nT), Sx(nT) и Sh(nT). Где – условное обозначение свертки. Докажем справедливость этой формулы: т.к. система линейная и математические операции линейные, то сигнал можно сочетать различными способами Согласно полученному выражению энергию полученного сигнала можно получить без расчета выходного сигнала. n = 0 Рассмотрим важный частный […]

Подробнее

17. Цифровые фильтры

Цифровая система для обработки сигнала. Цифровая форма реализации дискретной цепи называется цифровым фильтром. В цифровом фильтре в отличие от дискретной цепи действия над отсчетами заменяются соответствующими цифрами, которые представлены в виде кодовых слов (нули, единицы). Структура цифровой системы для обработки сигнала. ЭК – электронный ключ АЦП – аналого-цифровой преобразователь ЦФ – цифровой фильтр ЦАП – […]

Подробнее

18. Расчет не рекурсивного ЦФ общего вида

Каноническая схема: N – число отводов фильтра Различают расчет не рекурсивного ЦФ во временной области (по импульсной характеристике), и в частотной области (по частотной характеристике). а) Расчет фильтра во временной области. Требуемая импульсная характеристика имеет как правило бесконечную протяженность, поэтому приходится ограничивать импульсную характеристику первыми N отсчетами. Отбрасываемые отсчеты определяют погрешность, которую можно оценить по […]

Подробнее

19. Фильтры с линейной фазой

Не рекурсивные фильтры позволяют получить четную или нечетную импульсную характеристику и как результат – линейную фазу, потому что у четных и нечетных сигналов спектр фаз строго линейный. Рассмотрим различные варианты фильтров с линейной фазой. 1. Симметричные фильтры. а) N – нечетное (N=5 отводы) H(Z) = a2 + a1Z–1 + a0Z–2 + a1Z–3 + a2Z–4 = […]

Подробнее

2. Связь спектров дискретных и непрерывных сигналов

Пусть – спектр дискретного сигнала x(nТ); (jω) – спектр исходного аналогового сигнала x(t). Для установления связи между спектрами воспользуемся прямым преобразованием Фурье: Раскладываем в ряд Фурье: Fl– амплитуда гармоник. Определим Fl используя формулу связи между спектрами периодических и непериодических сигналов. В силу линейности операции в этом выражении знаки и можно поменять местами. Воспользуемся теоремой смещения […]

Подробнее

20. Общие свойства фильтра с линейной фазой

Анализ различных вариантов фильтров с линейной фазой позволяет выделить ряд общих свойств: 1. для симметричных фильтров H(ω) – четн., если N нечет. H(ω) – нечетн., если N четн. 2. для антисимметричных фильтров H(ω) – четн., если N четн. H(ω) – нечетн., если N нечетн. На основании общих свойств можно сформулировать рекомендации при проектировании фильтров с […]

Подробнее

21. Расчет фильтров с линейной фазой

Расчет осуществляется по общим правилам расчета нерекурсивных фильтров, но нужно учитывать общие свойства фильтров с линейной фазой. Пример: Рассчитать ФНЧ с линейной фазой. ПП = [0; 200] Гц Переходные области [200; 300] Гц Решение: Выбираем fg = 800 Гц ; ; ПП [0; 0.25] ; переходная область [0.25; 0.375] Пусть N = 8 Фильтр симметричный, […]

Подробнее

22. Метод частотной выборки

Схема фильтра по методу частотной выборки строится с таким расчетом, чтобы коэффициенты фильтра соответствовали частотным отсчетам частотной характеристики. а) Схема фильтра получается путем эквивалентных преобразований передаточной функции нерекурсивного фильтра. Применим : В соответствии с полученным результатом схема нерекурсивного фильтра примет следующий вид: Нули и полюсы полученной передаточной функции совпадают и расположены на единичной окружности плоскости […]

Подробнее

23. Расчет рекурсивных фильтров

При расчете рекурсивных фильтров применяются прямые и косвенные методы. Косвенные методы предполагают в качестве промежуточного этапа расчет аналогового фильтра (АФ). Затем по передаточной функции АФ получают схему цифрового фильтра (ЦФ). Метод билинейного преобразования. Основой этого метода является такое преобразование частоты, при котором частотная характеристика АФ сжимается до конечных размеров. В результате ошибок наложения, которые всегда […]

Подробнее

24. Эффекты конечной разрядности и их учет

Шумы квантования и шумовая модель. Отсчеты сигнала в АЦП округляются к ближайшему разрешенному уровню. Расстояние между смежными уровнями квантования равно шагу квантования Δ. В результате кодовые слова имеют конечную разрядность после округления (b – разрядность кодовых слов). Значение младшего разряда кодового слова равно шагу квантования. Δ и b связаны соотношением: Δ = 2 -b Разность […]

Подробнее

25. Расчет усредненной энергии шума

Расчет усредненной энергии шума на выходе цепи от i-го источника шума выполняется по формуле: где: σi2 – дисперсия шума на выходе i-го источника шума; hi (n) – импульсная характеристика. Шум квантования представляет собой случайную последовательность типа “белый” шум, поэтому σi2 на выходе i-го источника определяется: при округлении чисел; при усреднении чисел. Источники шума не коррелированны […]

Подробнее

26. Влияние структуры цепи на шум квантования

Если в передаточной функции некоторой цепи имеются высокодобротные полюсы, то отсчеты импульсной характеристики этой цепи медленно убывают с ростом номера отсчета, поэтому шум квантования оказывается значительным. Уровень шума такой цепи можно понизить, применяя каскадную реализацию цепи. Каскадная реализация цепи начинается с синтеза передаточной функции в виде произведения простейших сомножителей. где: Z0m – нули H(Z); Z∞m […]

Подробнее

27. Квантование коэффициентов

Специализированный процессор, предназначенный для обработки сигналов, будет тем эффективней (экономически), чем короче кодовые слова. Кодовые слова коэффициентов имеют конечную разрядность, т.к. при переходе от расчетных значений к двоичному представлению коэффициента кодовые слова получаются бесконечной разрядности, поэтому бесконечную разрядность приходится ограничивать. Чем меньше разрядность коэффициента, тем больше погрешность синтезируемых характеристик. Поэтому квантовать коэффициенты надо с таким […]

Подробнее

28. Масштабирование сигнала в цепи

Шум квантования на выходе цифровой цепи не зависит от уровня сигнала. Чем выше уровень сигнала в цепи, тем лучше соотношение сигнал/шум. Но высокие уровни сигнала могут привести к переполнению (перегрузке) сумматора, т.е. к выходу числа за пределы разрядной сетки слева. Чтобы получить нужный уровень применяется масштабирование сигнала. С этой целью на входе цепи устанавливают умножитель […]

Подробнее

29. Оценка эффективности использования динамического диапазона цепи

Масштабирование позволяет повысить эффективность использования динамического диапазона. Динамический диапазон цепи определяется границами выходного сигнала [Δ; 1.0] применительно к числам фиксированной запятой. Δ – значение младшего разряда кодового слова. Эффективность использования динамического диапазона определяется с одной стороны значением вероятности перегрузки сумматоров, и помехозащищенностью Rш сигнала с другой стороны. Pc– мощность сигнала на выходе цепи Pш – […]

Подробнее

3. Преобразования Фурье и Лапласа для дискретных сигналов

Формула Фурье для дискретного сигнала: – прямое преобразование Фурье. – обратное преобразование Фурье. Сигнал x(nT) нормирован по отношению к X. После денормирования сигнала формулу записываем в виде: Устремляем T к нулю. Если , то T вырождается в непрерывную переменную Денормированные формулы прямого и обратного преобразования Фурье для непрерывных сигналов: Это доказывает справедливость формулы Фурье для […]

Подробнее

30. Предельные циклы

Предельными циклами называют ложные сигналы, которые возникают на выходе цепи, если на вход поступает сигнал в виде константы. Предельные циклы появляются на выходе цепи вследствии ограничения разрядности кодовых слов на выходе умножителей. Пример: Определить форму и величину предельных циклов, если в последовательности x(n) в момент времени t=0 наступила пауза. При этом Y(–1) = 0.5, учитываем, […]

Подробнее

31. Чувствительность цифровых фильтров

Чувствительностью величины m по параметру q называют соотношение: Чувствительность показывает на сколько процентов изменится величина m, если параметр q изменится на 1%. Для цифровой цепи часто в качестве величины m берут частотную характеристику. После дифференцирования получаем формулу чувствительности АЧХ и ФЧХ. – чувствительность АЧХ – чувствительность ФЧХ Пример: Полученная частотная зависимость показывает на сколько процентов […]

Подробнее

32. Быстрое преобразование Фурье

При цифровой обработке для повышения скорости обычно используют дискретное преобразование Фурье. Для частотного представления сигнала требуется большое количество операций умножения. В 1965г изобретено быстрое преобразование Фурье, существенно уменьшающее количество операций умножения. прямое преобразование Фурье. обратноe преобразование Фурье. При прямом преобразовании Фурье: ; где При обратном преобразовании Фурье: Для вывода БПФ заменим прямое и обратное преобразование […]

Подробнее

33. Алгоритм инверсно кодированных перестановок

Наряду с аппаратными средствами получения инверсно кодированных отсчетов существуют программные средства выполнения тех же самых операций. 10 DIM A(N) 20 FOR I = 1 TO N 30 INPUT A(I) 40 PRINT “A(I) =”, A(I) 50 NEXT I 60 LET j = 0 70 LET 80 LET I = 0 85 IF I > N-1 THEN […]

Подробнее

34. Алгоритм расчета ДПФ

10 DIM a(N) 20 DIM A(N) 30 FOR I = 0 TO N-1 40 INPUT a(I) 50 NEXT I 60 LET k = 0 70 LET n = 0 80 LET A(0) = 0 90 LET 100 LET n = n + 1 110 IF n < N-1 THEN GO TO 90 120 LET k […]

Подробнее

35. Параллельные соединения ЦФ

При синтезе последовательного ЦФ не возникает больших затруднений с получением элементарных передаточных характеристик, они получаются на основе элементарных преобразований математики. Есть существенный недостаток: обрабатываемый сигнал задерживается на столько тактовых интервалов, сколько элементарных ЦФ мы последовательно включаем. Если не разрешается задержка обрабатываемого сигнала, то решением данной проблемы является параллельное соединение элементов четырехполюсников. Пример: Нули: 1+j; 1-j; […]

Подробнее

36. Оптимальная обработка сигнала

Под оптимальной обработкой сигнала подразумевается задание исходных данных для амплитудно-частотной и фазо-частотной характеристик цифрового фильтра или аналогового фильтра. Оптимальная фильтрация наиболее актуальна в связи с широким внедрением цифровых фильтров. Это связано с тем, что цифровой фильтр можно со сколько угодно большой точностью приблизить к рассчитанным характеристикам. Pвх Pвых максимизировать Eвх Eвых nвх(t)-шум nвых(t) Для выкладок […]

Подробнее

37. Перенос спектра сигнала в заданную область. Выделение боковой (нижней или верхней)

При синтезе систем связи с частотным разделением канала (с ЧРК) делаются следующие операции: 1. Расчет области частот среды распространения (в радиоаппаратуре — отведенная полоса частот, в кабельных линиях связи – это полоса частот от минимально разрешенной до максимально разрешенной для данной аппаратуры, для оптоволоконных линий – это окно прозрачности 1.55 мкм.). 2. Формирование группового сигнала […]

Подробнее

4. Z – преобразования

Изображение по Лапласу дискретных сигналов X(p) является функцией трансцендентной, что значительно затрудняет частотный анализ дискретных сигналов. Переменную p, находящуюся в показателе экспоненты, заменяют: X(p) заменяется на рациональную функцию, что упрощает частотный анализ. X(Z) – Z-изображение дискретного сигнала x(nT). Если в формулах Лапласа сделать замену: В результате получаем формулы Z-преобразования: – прямое Z-преобразование. – обратное Z-преобразование. […]

Подробнее

5. Основные свойства Z-преобразования

1. Линейность: Если , то . 2. Запаздывание: Если 3. Свертка: Если 4. Умножение: Если , то V, Z – переменные на плоскости Z. 5. Равенство Парсеваля (теорема энергии): Дискретное преобразование Фурье (ДПФ). Если сигнал x(nT) ограничен одновременно по времени некоторым значением tи, и по частоте fв, то он характеризуется конечным числом отсчетов N как […]

Подробнее

6. Дискретные цепи

Обычная аналоговая (RL-цепь) цепь описывается дифференциальными уравнениями. Если непрерывную переменную t заменить на дискретно изменяющуюся переменную nT, то дифференциальные уравнения вырождаются в разностные уравнения. Разностные уравнения общего вида, в котором в явной форме выражены прямые и обратные связи и который связывает сигналы на входе и выходе имеют следующий вид: – разностное уравнение общего вида, где: […]

Подробнее

7. Разностные уравнения

Разностные уравнения – это алгоритм функционирования дискретной цепи. Разностное уравнение записывается непосредственно по схеме. Пример: Составить разностное уравнение. y(nT) = 0.5·x(nT) + (-0.7) ·x(nT-T) + 0.8·x(nT-2T) + 0.2·x(nT-3T) Пример: Определить y(nT) если x(nT)={1;0.5} для цепи: y(nT) = 0.1·x(nT) + 0.5·x(nT-T) Воспользуемся численным методом. n=0; y(0T) = 0.1·x(0T) + 0.5·x(-T) = 0.1 + 0.5·0 = 0.1 […]

Подробнее

8. Алгебраизация разностных уравнений

Разностные уравнения становятся алгебраическим уравнением, если сигналы заменить их Z-изображениями. Рассмотрим это на примере общего вида: X(nT) Þ X(Z), y(nT) Þ Y(Z) x(nT–mT) Þ X(Z)·Z—m, y(nT–lT) Þ Y(Z)·Z—l В результате теоремы линейности получим: алгебраическое уравнение относительно Z. Алгебраическое уравнение существенно проще разностного уравнения. В результате эффективность анализа расчета становится выше.

Подробнее

9. Передаточная функция дискретной цепи

Передаточная функция дискретной цепи определяется отношением: Получим выражение общего вида для передаточной функции дискретной цепи. Для этого используем алгебраическое уравнение общего вида: передаточная функция рекурсивной цепи общего вида. передаточная функция не рекурсивной цепи общего вида. Найдем передаточную функцию элемента запаздывания: y(nT) = x(nT–T) Y(Z) = X(Z)·Z-1 H(Z) = Z-1 Передаточная функция дискретной цепи определяется непосредственно […]

Подробнее

To top