3.2 Теорема Котельникова
Эта теорема (доказана академиком Котельниковым В.А. в 1933 г.), устанавливает возможность сколь угодно точного восстановления мгновенных значений сигнала с ограниченным спектром, исходя из отсчетных значений (выборок), взятых через равные промежутки времени.
Любые два сигнала с ограниченным спектром, принадлежащие семейству (3.9)
являются ортогональными если установить сдвиг
Путём соответствующего выбора амплитудного множителя А можно добиться того, чтобы норма каждого из этих сигналов стала единичной. В результате будет построен ортонормированный базис, позволяющий разложить произвольный сигнал с ограниченным спектром в обобщённый ряд Фурье. Из семейства функции достаточно рассмотреть лишь функциюприk=0.
(3.10)
так как норма любого сигнала одинакова независимо от сдвига во времени. Определим квадрат нормыи проинтегрируем поt.
Функции будут ортонормированными, если:
(3.11)
Бесконечная совокупность функций.
(3.12)
образует базис Котельникова в линейном пространстве низкочастотных сигналов со спектрами, ограниченными сверху значением . Отдельная функция называетсяk-той отсчётной функцией. Если произвольный сигнал, спектральная плотность которого отлична от нуля лишь в полосе частотто его можно разложить в обобщенный ряд Фурье по базису Котельникова:
(3.13)
Коэффициентами ряда служат, как известно, скалярные произведения разлагаемого сигнала и k-той отсчётной функции:
(3.14)
Удобный способ вычисления этих коэффициентов заключается в применении теоремы Планшереля. Легко проверить, что каждая отсчётная функция в пределах отрезка имеет спектральную плотность, равную.
Тогда, если - спектр излучаемого сигналаS(t), то по теореме Планшереля ,
Тогда:
(3.15)
Величина в фигурных скобках есть не что иное, как , т.е. мгновенное значение сигналаS(t) в каждой отсчётной точке (по аналогии с)
Таким образом:
(3.16)
Откуда следует выражение ряда Котельникова:
(3.17)
Теорему Котельникова принято формулировать так: произвольный сигнал, спектр которого не содержит частот выше Гц, может быть полностью восстановлен, если известны отсчётные значения этого сигнала, взятые через равные промежутки временис.
Важная особенность теоремы Котельникова состоит в её конструктивном характере: она не только указывает на возможность разложения сигнала в соответствующий ряд, но и определяет способ восстановления непрерывного сигнала, заданного своими отсчётными значениями.
Теорема Котельникова показывает возможность «цифровизации» непрерывных сообщений.
- Системы электрической связи. Общие сведения о системах электросвязи. Основные понятия и определения
- Часть 1
- Раздел 1. Элементы общей теории сигналов
- 1.1 Классификация сигналов
- 1.2. Некоторые элементы функционального анализа сигналов
- 1.3 Основы теории ортогональных сигналов
- Раздел 2. Спектральные представления сигналов
- 2.1. Понятие о спектре периодических и непериодических сигналов
- 2.2 Спектральное представление периодических сигналов
- 2.3 Спектральное представление непериодических сигналов
- 2.4 Теоремы о спектрах
- 2.5 Спектральные представления сигналов с использованием негармонических функций
- Раздел 3. Сигналы с ограниченным спектром
- 3.1. Некоторые математические модели сигналов с ограниченным спектром
- 3.2 Теорема Котельникова
- 3.3. Узкополосные сигналы
- 3.4. Аналитический сигнал и преобразования Гильберта
- Раздел 4. Основы корреляционного анализа сигналов
- 4.1. Взаимная спектральная плотность сигналов. Энергетический спектр
- 4.2. Автокорреляционная функция сигналов
- 4.3. Акф дискретного сигнала
- 4.4. Взаимокорреляционная функция двух сигналов
- Раздел 5. Модулированные сигналы
- 5.1. Сигналы с амплитудной модуляцией
- 5.2 Сигналы с угловой модуляцией
- 5.3. Дискретные формы угловой модуляции
- 5.4 Сигналы с импульсной модуляцией
- Раздел 6. Основы теории случайных процессов
- 6.1. Случайные процессы. Основные понятия и определения
- 6.2. Характеристики случайных процессов
- 6.3. Моментные функции случайных процессов
- 6.4. Свойства случайных процессов
- 6.5. Функция корреляции двух случайных процессов
- 6.6. Измерение характеристик случайных процессов
- 6.7. Спектральное представление стационарных случайных процессов. Теорема Винера-Хинчина
- 6.8 Типовые модели случайных сигналов
- 6.9 Узкополосные случайные сигналы
- Раздел 7. Основные элементы цифровой обработки сигналов
- 7.1. Дискретное преобразование Фурье
- 7.2. Быстрое преобразование Фурье
- 7.3 Z-преобразование
- Раздел 1.Каналы электросвязи
- Тема1.1 Общие сведения о каналах электросвязи и их классификация
- 1.2 Математические модели каналов электросвязи
- 1.2.1 Математические модели непрерывных каналов связи
- 1.2.2 Математические модели дискретных каналов связи
- Раздел 2 Основные положения теории передачи информации
- 2.1 Информационные параметры сообщений и сигналов
- 2.2 Взаимная информация
- Эффективное кодирование дискретных сообщений
- Тема 2.4. Информация в непрерывных сигналах
- Тема 2.5. Пропускная способность канала связи
- Тема 2.6. Теорема к. Шеннона
- Тема 2.7. Информация в непрерывных сообщениях. Эпсилон-энтропия
- Раздел 3. Оптимальный приём дискретных сообщений
- Тема 3.1. Постановка задачи оптимального приёма дискретных сообщений как статистической задачи. Понятие помехоустойчивости
- 3.2. Элементы теории решений
- 3.3. Критерии качества оптимального приёмника
- 3.4 Алгоритм оптимального приёма при полностью известных сигналах. Когерентный приём
- 3.5 Структурное построение оптимального приёмника
- 3.6 Реализация алгоритма оптимального приёма на основе согласованных фильтров. Свойства согласованного фильтра
- 3.8 Потенциальная помехоустойчивость систем с различными видами манипуляции
- 3.9 Приём сигналов с неопределённой фазой (некогерентный приём)