3. Спектральный анализ в точках z-плоскости
Рис. 9. Фильтр для скользящего спектрального анализа:
блоки с обозначением z–1 – элементы задержки;
величины, равные степеням z1, – коэффициенты умножителей
Спектральный анализ можно рассматривать как задачу вычисления z-преобразования модифицированного сигнала в некоторой области на z-плоскости. Спектральные составляющие сигнала х(п) можно измерять в любой точке z1 на z-плоскости
Sn(z1) = , (20)
где N — число отсчетов, по которым находится оценка спектра.
Во многих приложениях, например, когда спектр сигнала меняется, приходится измерять Sn(z1) для последовательных значений п, т. е. значения S0(z1), S1(z1), S2(z1) и т. д. Такой способ измерений называют скользящим спектральным измерением; оно обеспечивается за счет смещения на один отсчет вперед временнόго окна (содержащего N отсчетов) и повторения измерения. Из формулы (5.40) видно, что скользящее спектральное измерение в одной точке z = z1 эквивалентно преобразованию фильтром с импульсной характеристикой вида
h(n) = , 0 n N – 1, (21)
По формуле (5.40) составляется схема вычисления прямой свертки, обеспечивающая спектральные измерения – рис. 5.9.
По выражениям для двух последовательных спектральных измерений Sn – 1(z1) и Sn(z1), можно получить рекуррентную формулу:
Sn (z1) = Sn – 1(z1) + x(n) – x(n – N) (22)
– рис.10.
Рис. 10. Рекурентный метод скользящего спектрального анализа
Лекция 6
- Конспект лекций по цос
- Частотная область
- Реальные сигналы
- Ширина полосы
- Дискретизация
- Период дискретизации и время дискретизации
- Непериодические мгновенные значения
- Периодическая дискретизация
- Дискретизация с очень высокой частотой
- Дискретизация с частотой Найквиста
- Дискретизация с частотой ниже частоты Найквиста
- Спектры реальных сигналов
- Ограничение спектра
- Формирование цифрового сигнала
- Дискретизация
- Квантование
- Точность
- Ошибка квантования
- Уменьшение ошибок квантования
- Дополнительная информация
- Практически используемые ацп
- Ацп с последовательным приближением
- Двунаклонные ацп
- Сглаживание на выходе
- Коммерческие ацп и цап
- Функциональные блоки платы dsk
- Выводы по лекциям
- Лекция 2.
- 1. Числовые последовательности
- 2. Представление числовых последовательносте
- Представление чисел
- Кодирование чисел
- Ошибки квантования
- Дискретные линейные системы
- 1. Общие сведения
- 2. Линейные системы с постоянными параметрами
- 3. Физическая реализуемость
- Из (2.1) получаем
- Лекция 3
- 1. Частотные характеристики
- 2. Частотные характеристики систем первого порядка
- 3. Частотные характеристики систем второго порядка
- Лекция 4
- 1. Дискретный ряд Фурье
- 2. Единицы измерения частоты
- 4. Теорияz-преобразования в задачах анализа и синтеза линейных систем применяется преобразование Лапласа, которое приводит дифференциальные уравнения в алгебраические уравнения.
- Для упрощения анализа можно перейти к новой переменной z, связанной с p соотношением
- Такая сумма, если она существует, называется z-преобразовани-ем последовательности {xk}. Ясно, что комплексная функция (5.16) определена лишь для тех значений z, при которых степенной ряд сходится.
- Примеры z-преобразований на основании (16):
- Бесконечная дискретная последовательность
- 5. Соотношение между z–преобразованием и
- 6. Обратное z-преобразование
- 1. Дискретное преобразование Фурье
- Определим набор коэффициентов дпф
- 2. Свойства дпф
- 3. Свойства симметрии
- 3. Спектральный анализ в точках z-плоскости
- Импульсная характеристика
- 2. Линейная свертка конечных последовательностей
- 3. Секционированные свертки
- 1. Уравнения цифровых фильтров
- 2. Структурные схемы цифровых фильтров
- 1. Цифровые фильтры
- Третий метод проектирования – оптимизация фильтров с минимаксной ошибкой
- !. Цифровые фильтры с бесконечными импульсными характеристиками
- Всепропускающего фильтра 2-го порядка
- 1) Ось из s–плоскости должна отображаться в единичную окружность на z – плоскости;
- 6. Прямые методы расчета цифровых фильтров
- Быстрое преобразование фурье
- 1. Основы алгоритмов бпф
- 2. Алгоритм бпф с прореживанием по времени
- 3. Алгоритм бпф с прореживанием по частоте
- 4. Применение метода бпф для вычисления одпф
- 12.5. Применение бпф для вычисления реакции цифрового фильтра