logo search
Методическое пособие по ТЭС (Мет пособие)

1.2. Некоторые элементы функционального анализа сигналов

В основе функционального анализа сигналов лежит (представление) сигнала как вектора, в специальным образом сконструированном бесконечномерном пространстве.

Пусть - множество сигналов. Причина объединения этих объектов – наличие некоторых свойств, общих для всех элементов множества.

Исследование свойств сигналов, образующих такие множества, можно осуществлять , если выражать одни элементы множества через другие элементы. При этом считается, что множество сигналов наделено определённой структурой. Электрические колебания могут складываться, а также умножаться на произвольный масштабный коэффициент. Это даёт возможность в множествах сигналов ввести структуру линейного пространства.

Множество сигналов образует вещественное линейное пространство, если справедливы следующие аксиомы:

  1. Любой сигнал при любыхпринимает лишь вещественные значения.

  2. Для любых исуществует их сумма, причёмтакже содержится в. Операция суммирования коммутативна:и ассоциативна.

  3. Для любого сигнала и любого вещественного числаопределён сигнал.

  4. Множество содержит особый нулевой элемент, такой, что для всех.

Линейное пространство, элементами которого являются функции, называется функциональным.

Если математические модели сигналов принимают комплексные значения , то, допуская в аксиоме 3 умножение на комплексное число, можем ввести понятие комплексного линейного пространства.

Как и в обычном трёхмерном пространстве в линейном пространстве сигналов можно выделить специальное подмножество, играющее роль координатных осей. В качестве таких осей используются линейно независимые векторы.

Совокупность векторов ,принадлежащих, является линейно независимой, если равенство:

(1.1)

возможно лишь в случае одновременного обращения в нуль всех числовых коэффициентов .

Система линейно независимых векторов образует координатный базис в линейном пространстве.

Введём новое понятие, которое по своему смыслу соответствует длине вектора. Это позволит не только определить, что один сигнал больше другого, но и указать на сколько он больше.

Длину вектора называют его нормой. Линейное пространство сигналов L является нормированным , если каждому вектору однозначно сопоставлено число- норма этого вектора.

Аксиомы нормированного пространства

1. Норма неотрицательна, т.е. . Норма=0 тогда и только тогда, если

2. Для любого числа справедливо равенство.

3. Если и- два вектора изL, то выполняется неравенство:

Существуют разные способы определения нормы сигналов. Чаще всего полагают, что вещественные аналоговые сигналы имеют норму:

(1.2)

(из двух возможных значений корня выбирается положительное). Для комплексных сигналов норма:

,

где *-символ комплексно-сопряжённой величины.

Квадрат нормы называется энергией сигнала

(1.3)

Такая энергия выделяется в резисторе с сопротивлением 1Ом, если на его зажимах существует напряжение .

Необходимо ввести фундаментальное понятие, которое обобщало бы наше обычное представление о расстоянии между точками в пространстве.

Говорят, что линейное пространство L становится метрическим пространством, если каждой паре элементов сопоставлено неотрицательное число, называемое метрикой, или расстоянием между этими элементами. Метрика, независимо от способа её определения, должна подчиняться аксиомам метрического пространства:

  1. Метрика рефлексивна =

  2. =0 при любых .

  3. Каков бы ни был элемент , всегда.

Установим взаимосвязь между нормой и метрикой. Обычно метрику определяют как норму разности двух сигналов :

=(1.4)

Норму в свою очередь, можно понимать как расстояние между выбранным элементом пространства и нулевым элементом: .