3. Секционированные свертки
Во многих практических задачах необходимо вычислять свертку двух конечных последовательностей, когда одна из них гораздо длиннее другой (скажем, N1 » N2 или N2 » N1). Конечно, всегда можно выбрать L = N1 + N2 – 1, но такой подход неэффективен и по ряду причин неудобен. Во-первых, перед вычислением свертки нужно иметь всю более длинную последовательность. На практике, например в радиолокации или при обработке речевых сигналов, это условие не всегда выполнимо. Во-вторых, поскольку обработка начинается только после приема всей последовательности, то результат получается с большой задержкой. И наконец, при слишком больших (N1 + N2 – 1) вычисление ДПФ значительно усложняется, – требуется большой объем памяти и возникают некоторые другие, чисто практические трудности, связанные с алгоритмами БПФ.
От перечисленных недостатков свободны два метода вычисления свертки: метод перекрытия с суммированием и метод вычисления линейной свертки последовательностей. Методы основаны на разбиении длинной последовательности на секции и вычислении частичных сверток, из которых затем формируется искомая выходная последовательности.
Первый из двух методов, называемый методом перекрытия с суммированием, иллюстрируется рисунком 6.4. Для простоты положим, что последовательность x(n) не ограничена, а последовательность h(n) содержит N2 отсчетов. Разделим последовательность x(n) на смежные секции длиной по N3 отсчетов – рис. 4.
Выбор N3 довольно сложен, но хорошие результаты получаются, если N3 – величина того же порядка, что и N2. Входная последовательность x(n) представляется в виде
x(n) = xk(n), (6)
где xk(n) =
Линейная свертка последовательностей x(n) и h(n)
y(n) =h(m)xk(n – m)
или y(n) =h(n)*xk(n) =yk(n). (7)
Рис. 4. Метод перекрытия с суммированием
Каждая из частичных сверток в сумме (7) длиной (N1 + N2 – 1) отсчетов содержит участок длиной в (N2 – 1) отсчетов, на котором k-я и
(k + 1)-я частичные свертки перекрываются, поэтому их отсчеты на участке перекрытия нужно сложить.
Рис. 5. Метод перекрытия с суммированием
На рис. 5 показано расположение и суммирование соседних частичных сверток yk(n). Каждая из частичных сверток вычисляется методом быстрой свертки (с помощью БПФ). Рассмотренный метод был назван методом перекрытия с суммированием именно потому, что промежуточные частичные свертки перекрываются и для получения конечного результата их необходимо сложить.
Рис. 6. Метод перекрытия с накоплением
Другой метод вычисления линейной свертки последовательностей, одна из которых значительно длиннее другой, также основан на секционировании более длинной последовательности. Его называют методом перекрытия с накоплением, причем в данном случае перекрываются входные, а не выходные секции. Ошибочные отсчеты круговых сверток отдельных секций отбрасываются. Остальные отсчеты накапливаются и из них формируется конечный результат.
Рассмотрим пример – рис. 6. Последовательность h(n)содержит N2 отсчетов, а последовательность x(n) разделена на секции xk(n) длиной по (N3 + N2 – 1) отсчетов, перекрывающиеся друг с другом на участках длиной по (N2 – 1) отсчетов. (Отметим, что участок перекрытия находится в конце последовательности xk(n). Это удобно для вычисления круговой свертки с помощью ДПФ.) Здесь перекрытие носит условный характер: последние (N2 – 1) отсчетов секции повторяют первые (N2 – 1) отсчетов предыдущей секции. Для каждой секции вычисляется круговая свертка последовательностей h(n) и xk(n), содержащая (N3 + N2 – 1) отсчет. В результате получается набор последовательностей yk(n) – рис. 7
Последние (N2 – 1) отсчетов каждой из последовательностей yk(n) отбрасываются (они неверны из-за циклического характера свертки), а остальные присоединяются к правильным отсчетам последовательности yk–1(n) и т. д. В результате получается искомая последовательность, тождественная свертке y(n). Итак, используя метод перекрытия с суммированием или метод перекрытия с накоплением, можно сравнительно легко найти свертку короткой и очень длинной последовательностей, причем результат получается в виде отдельных небольших секций, которые объединяются соответствующим образом в одну последовательность.
Рис. 7. Метод перекрытия с накоплением
Лекция 6
Цифровые фильтры
- 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