Дискретные и цифровые сигналы. Основные дискретные последовательности теории цос.
В задачах ЦОС объектом изучения являются дискретные сигналы и системы. Дискретные по времени сигналы могут иметь различную природу, но чаще всего они получаются в результате дискретизации аналоговых (непрерывных по времени) сигналов (рис. 1.3).
Дискретные сигналы в большинстве случаев описываются решётчатыми функциями где – интервал (шаг) дискретизации. Величина, обратная интервалу является частотой дискретизации:
(1.1)
В большинстве случаев интервал дискретизации выбирается постоянным (равномерная дискретизация), т. е.
Значения сигнала в момент времени называются его выборками или отсчётами. Дискретный сигнал может быть вещественным или комплексным.
Рис. 1.3. Дискретизация сигналов: ...,
При анализе дискретных сигналов удобно пользоваться нормированным временем
(1.2)
Таким образом, номер n отсчета дискретного сигнала можно интерпретировать как нормированное время.
Переход к нормированному времени позволяет рассматривать дискретный сигнал как функцию целочисленной переменной n, т.е. представлять его в виде последовательности чисел где x(n) обозначает n-й член последовательности, а индекс n может изменяться в конечных или бесконечных пределах.
При обработке сигналов в цифровых устройствах их отсчёты представляются в виде двоичных чисел, имеющих ограниченное число разрядов. Этот процесс преобразования отсчётов сигнала в числа называется квантованием по уровню с последующим кодированием.
Таким образом, сигнал, дискретный по времени и квантованный по уровню, и есть цифровой сигнал.
Операции дискретизации по времени и квантования по уровню с последующим кодированием осуществляются аналого-цифровыми преобразователями (АЦП). Об этом более подробно будет изложено в третьем разделе курса лекций.
Следует отметить, что учёт в цифровых приборах и системах квантованности сигналов и коэффициентов математических операций в значительной степени усложняет теоретические исследования. Поэтому при теоретических исследованиях сигналы обычно считаются дискретными, но не квантованными (шаг квантования бесконечно мал), а затем квантованность сигналов и коэффициентов учитывается при определении погрешностей, возникающих вследствие этой процедуры.
Рассмотрим некоторые широко используемые в теории цифровой обработки сигналов дискретные последовательности.
1) Дискретная дельта-функция (единичный импульс) (рис. 1.4):
(1.3)
где n = 0, 1, 2, 3, … .
Рис. 1.4. Единичный импульс
В практике исследования дискретных систем единичный импульс играет такую же роль, что и -функция в аналоговых системах.
2) Единичная последовательность (единичный скачок) (рис. 1.5):
(1.4)
где n = 0, 1, 2, 3, … .
Рис. 1.5. Единичная последовательность
3) Периодическая последовательность. Последовательность удовлетворяющая условию
(1.5)
где k и N целые числа, называется периодической. При этом число N является периодом данной последовательности.
Очевидно, периодическую последовательность достаточно задать на интервале одного периода, например,
Периодическая последовательность с периодом представлена на рисунке 1.6.
Рис. 1.6. Периодическая последовательность
По известному периоду дискретной последовательности можно определить параметр называемой основной частотой периодической последовательности.
4) Синусоидальная (косинусоидальная) последовательность играет существенную роль в цифровой обработке сигналов и в общем виде имеет следующий вид (рис. 1.7):
(1.6)
где A – амплитуда, 0 – частота, Т – период, – фаза, n = 0, 1, 2, … .
Рис. 1.7. Дискретная косинусоидальная последовательность
5) Экспотенциальная последовательность является наиболее важной при представлении и анализе линейных стационарных дискретных систем. В самом общем виде такая последовательность записывается в виде:
(1.7)
где n = 0, 1, 2, 3, … .
Если A и – вещественные числа, то соответствующая последовательность также называют вещественной степенной последовательностью. Если 0 и A > 0, то значение последовательности положительны и убывают при возрастании n, как на рис. 1.8.
Рис. 1.8. Дискретная убывающая экспоненциальная последовательность
Когда –1< < 0, последовательность будет знакопеременной, а ее абсолютные значения также будут убывающими. При последовательность по абсолютной величине с ростом n будет возрастать.
Экспотенциальная последовательность с комплексной имеет вещественную и мнимую части, являющиеся взвешенными синусоидами. В этом случае, если и то исходную последовательность можно представить одним из следующих способов:
(1.8)
или
(1.9)
Это последовательность осцилирует с экспотенциально растущей огибающей, если и с экспотенциально убывающей огибающей, если
Когда последовательность называется комплексной экспотенциальной последовательностью:
(1.10)
Как видно, в этом случае вещественная и мнимая части последовательности в зависимости от n меняются синусоидально. По аналогии с непрерывным временем величину называют частотой (круговой) комплексной синусоиды или комплексной экспоненты, а – ее фазой. Так как n – безразмерное целое число, то должна измеряться в радианах. Следовательно, для дискретной экспоненты единицей частоты будет радиан на один отсчет (при этом n представляет собой последовательностей отсчетов).
Тот факт, что в формуле (1.10) переменная n всегда принимает только целые значения, приводит к некоторым существенным отличиям в свойствах дискретных и непрерывных комплексных экспотенциальных и синусоидальных последовательностей. Это отличие наиболее заметно на частоте В этом случае:
(1.11)
Более общим является тот факт, что дискретные комплексные экспотенциальные последовательности с частотами где m – любое целое число, неотличимы одна от другой. Аналогичное утверждение справедливо и для синусоидальных последовательностей:
(1.12)
Все это приводит к тому, что при рассмотрении комплексных экспотенциальных последовательностей вида или вещественных синусоидальных последовательнстей типа необходимо ограничиваться частотами, лежащими в интервале длины 2, например или
Следующее важное отличие дискретных комплексных экспонент и синусоид от непрерывных относится к их периодичности. как известно, непрерывные синусоидальные и комплексные эскпотенциальные сигналы являются периодическими функциями, период которых равен 2, деленному на частоту. Для дискретных периодических последовательностей, как следует из определения, их период N – обязательно целое число. Поверяя это условие для дискретных синусоид, получим
(1.13)
Отсюда следует, что
(1.14)
где k = 0, 1, …, N – 1.
Аналогичное утверждение справедливо и для комплексной экспотенциальной последовательности Она будет периодичной с периодом N только в том случае, если
(1.15)
Это равенство верно тогда и только тогда, когда как и в соотношении (1.14). таким образом, дискретные комплексная экспотенциальная и синусоидальная последовательности не обязательно изменяются периодично в зависимости от n с периодом Свойство их периодичности зависит от значения частоты
Следует еще раз подчеркнуть тот факт, что период дискретной синусоидальной или комплексной экспотенциальной последовательности должны быть только целым числом. Если не целое, но рациональное число, то соответствующая синусоидальная последовательность будет периодической, однако с периодом, большим . Если не рационально, то синусоидальная и комплексная экспотенциальная последовательности вовсе не будут периодическими.
Для иллюстрации этого рассмотрим сигнал Его период N равен 8. Данный сигнал действительно периодичен, так как равенство
выполняется для всех целых n, что и требуется в определении периодичности дискретных сигналов.
Однако в отличие от непрерывных сигналов увеличение частоты дискретной синусоиды не обязательно влечет уменьшение его периода. Для подтверждения этого рассмотрим последовательность имеющую бóльшую частоту, чем последовательность Очевидно, что период отличен от 8. Действительно:
В то же время легко показать, что период данного сигнала равен 16. Следовательно, увеличение частоты от до приводит к увеличению периода сигнала. Это происходит из-за того, что дискретный сигнал определен только при целых значениях n. Именно это обстоятельство, как уже было отмечено, приводит к тому, что некоторые дискретные синусоидальные сигналы могут вообще не иметь периода. Например, какое бы целое число мы не взяли, равенство будет нарушаться при некоторых целых значений переменной n.
Из условий (1.12) и (1.14) следует также, что существует только N различных значений частоты, при которых комплексная экспотенциальная последовательность имеет период N, а именно k = 0, 1, …, N – 1. Это свойство дискретных комплексных экспотенциальных и синусоидальных последовательностей носит основополагающий характер как для теории, так и для разработки численных алгоритмов в дискретном преобразовании Фурье.
Необходимо далее отметить, что верхние и нижние частоты также по-разному проявляются в непрерывных и дискретных сигналах. При росте частоты 0 непрерывный сигнал осциллирует все быстрее и быстрее. Дискретный синусоидальный сигнал также увеличивает скорость осциллирования, при возрастании от до 2 его колебания замедляются.
Фактически, вследствие периодичности синусоидального и комплексного экспотенциального сигналов относительно , частоты и не отличаются друг от друга. Таким образом, частоты близкие к 0, ничем не отличаются от частот, близких к 2. Как следствие, для дискретных синусоидальных и комплексных (экспотенциальных) сигналов значение частоты в окрестности 2k при любом значении k принято называть нижними, в то время как ее значение в окрестности ( + 2k) называют верхними (соответственно, быстро осциллирующими).
6) Последовательность, сдвинутая по оси n. Последовательность образуется при сдвиге исходной последовательности на отсчетов вправо, если и влево, если Так, например, если имеется последовательность
т. е. x(0) = 3; x(1) = 2; x(2) = 1; x(3) = 1; x(4) = 1, то последовательности y1(n) = x(n – 2) и y2(n) = x(n + 2) будут выглядеть таким образом (рис. 1.10).
Произвольную последовательность можно выразить в виде линейной комбинации (суммы) сдвинутых единичных импульсов, взятых с соответствующими весами:
(1.15)
Рис. 1.10. Последовательность x(n) (а), сдвинутая вправо (б) и влево (в)
Например, рассмотренная выше последовательность может быть представлена в виде
Для более наглядного представления и получения новых последовательностей стандартные последовательности довольно часто комбинируются (складываются, умножаются и т. п.). Например, экспотенциальную последовательность, члены которой равны нулю при n < 0, можно определить выражением (1.5). Однако более просто такая последовательность задается как выражение
- Общие принципы получения информации в физических исследованиях. Основные цели обработки сигналов. Преимущества цифровых методов обработки сигналов. Примеры практического применения.
- Содержание, этапы, методы и задачи цифровой обработки сигналов. Основные методы и алгоритмы цос.
- Основные направления, задачи и алгоритмы цифровой обработки сигналов
- Дискретные и цифровые сигналы. Основные дискретные последовательности теории цос.
- Линейные дискретные системы с постоянными параметрами. Импульсная характеристика. Физическая реализуемость и устойчивость.
- Линейные разностные уравнения с постоянными параметрами, их практическое значение и решение.
- Соотношение между z-преобразованием и преобразованием Фурье
- Обратное z-преобразование и методы его нахождения: на основе теоремы о вычетах, разложение на простые дроби и в степенной ряд.
- Передаточная функция дискретных систем. Диаграммы нулей и полюсов. Условие устойчивости.
- Частотная характеристика дискретных систем. Амплитудно-частотная и фазочастотная характеристики.
- Фазовая и групповая задержка. Цифровая частота и единицы измерения частоты, которые используются в цифровой обработке сигналов.
- Общая характеристика дискретного преобразования Фурье. Задачи, решаемые с помощью дпф. Дискретный ряд Фурье.
- Дискретный ряд Фурье
- Свойства дискретных рядов Фурье. Периодическая свертка двух последовательностей.
- Дискретное преобразование Фурье. Основные свойства.
- Общая характеристика ряда и интеграла Фурье, дискретного ряда Фурье и дискретного преобразования Фурье. Равенство Парсеваля.
- Прямой метод вычисления дпф. Основные подходы к улучшению эффективности вычисления дпф.
- Алгоритмы бпф с прореживанием по времени. Основные свойства.
- Двоичная инверсия входной последовательности для
- Алгоритмы бпф с прореживанием по частоте. Вычисление обратного дпф.
- Вычисление периодической, круговой и линейной свертки. Алгоритм быстрой свертки. Вычислительная эффективность.
- Вычисление линейной свертки с секционированием.
- Амплитудный спектр, спектр мощности. Определение и алгоритмы получения.
- Оценка спектра мощности на основе периодограммы. Свойства периодограммы. Методы получения состоятельных периодограммных оценок.
- Основные проблемы цифрового спектрального анализа. Взвешивание. Свойства весовых функций. Модифицированные периодограммные оценки спм.
- 1.6.1. Просачивание спектральных составляющих и размывание спектра
- Взвешивание. Свойства весовых функций
- Паразитная амплитудная модуляция спектра
- Эффекты конечной разрядности чисел в алгоритмах бпф
- Метод модифицированных периодограмм
- Метод Блэкмана и Тьюки получения оценки спектральной плотности мощности. Сравнительная оценка качества методов получения спм.
- Сравнение методов оценки спектральной плотности мощности
- Основные характеристики цифровых фильтров. Рекурсивные и нерекурсивные цифровые фильтры, их преимущества и недостатки.
- Структурные схемы бих-фильтров (прямая и каноническая, последовательная и параллельная формы реализации).
- Структурные схемы ких-фильтров (прямая, каскадная, с частотной выборкой, схемы фильтров с линейной фазой, на основе метода быстрой свертки).
- Проектирование цифровых фильтров. Основные этапы и их краткая характеристика.
- Расчет цифровых бих-фильтров по данным аналоговых фильтров. Этапы и требования к процедурам перехода.
- Общая характеристика аналоговых фильтров-прототипов: Баттерворта, Чебышева I и II типа, Золоторева-Каура (эллиптические). Методика применения билинейного z-преобразования.
- Эффекты конечной разрядности чисел в бих-фильтрах. Ошибки квантования коэффициентов, ошибки переполнения и округления. Предельные циклы.
- Расчет цифровых ких-фильтров: методы взвешивания и частотной выборки.
- Эффекты конечной разрядности чисел в ких-фильтрах.
- Общая структурная схема системы цос. Дискретизация сигналов. Теорема отсчетов.
- Погрешности дискретизации. Выбор частоты дискретизации в реальных условиях. Эффект наложения спектров
- Дискретизация узкополосных сигналов
- Выбор частоты дискретизации на практике
- Квантование сигналов. Погрешность квантования. Отношение сигнал/шум и динамический диапазон при квантовании сигналов. Равномерное и неравномерное квантование
- Анализ ошибок
- Отношение сигнал/шум и динамический диапазон
- Способы реализации алгоритмов и систем цос. Понятие реального времени обработки.
- Особенности цос, влияющие на элементную базу, ориентированной на реализацию цифровых систем обработки сигналов.
- Общие свойства процессоров цифровой обработки сигналов и особенности их архитектуры.
- Архитектура Фон Неймана и гарвардская архитектура в пцос. Преимущества и недостатки.
- Универсальные процессоры цос. Общая характеристика процессоров с фиксированной и плавающей точкой (запятой).
- Основные различия между микроконтроллерами, микропроцессорами и сигнальными процессорами.