2.5. Свойства преобразования Фурье
1. Линейность:
если то:
. (2.10)
2. Инвариантность к линейному смещению (задержке) сигнала:
–время задержки:
; – задержанная накопия сигнала, тогда:
(2.11)
линейный фазовый множитель.
Отсюда следует, что амплитудный спектр сигнала не изменится при любой его задержке (линейный сдвиг). Фазовый спектр приобретает дополнительное слагаемое , линейно зависящее от частоты.
3. Масштабируемость спектральной плотности
Пусть , где– масштабирующий множитель, присигнал сжимается, при– растягивается, кроме того если, то дополнительно происходит зеркальное отражение сигнала по вертикальной оси.
Для :
Для :
(2.12)
или ;
И для :
4. Дифференцирование сигнала:
Тогда
(2.13)
При дифференцировании низкие частоты ослабляются, а высокие усиливаются. Фазовый спектр сдвигается на для положительных частот и на– для отрицательных.
5. Интегрирование сигнала
–это справедливо для сигналов, не содержащих постоянных составляющих, т.е. если .
В противном случае появляется дополнительное слагаемое от постоянной составляющей в виде - функции на частоте.
(2.14)
При этом происходит ослабление высоких частот и усиление низкочастотных гармоник.
6. Спектр свёртки двух сигналов:
Свёртка двух сигналов определяется как:
, тогда спектральная плотность свёртки двух сигналов есть:
(2.15)
7. Спектральная плотность от произведения двух сигналов
Пусть
Тогда спектральная плотность такого сигнала равна:
, (2.16)
т.е. является свёрткой спектральных плотностей двух сигналов.
8. Эффект переноса спектра
Умножим исходный сигнал на гармоническую функцию:
и попытаемся найти спектральную плотность такого сигнала:
.
Представим в виде:
–на основе формулы Эйлера, тогда:
(2.17)
9. Равенство Парсеваля или закон сохранения энергии:
.
Однако на практике сигнал имеет конечную длительность, т.е. финитен:
тогда – и является определённым интегралом, т.е. числом.
Величина является определённым интегралом
тогда – также является определённым интегралом
и .
Под практической полосой частот сигнала понимается полоса частот, в пределах которой передаётся подавляющая доля энергии сигнала (до 90÷95).
Тогда:
Ширина полосы частот называется практической шириной спектра сигнала.
- Цифровая обработка сигналов
- Санкт-Петербург
- Содержание
- 7.2. Вейвлеты 106
- Введение
- 1. Основные понятия цифровой обработки сигналов
- Понятие о первичной и вторичной обработке сигналов
- Основные требования к системам цос
- 2. Понятие сигналов. Виды сигналов
- 2.1. Виды сигналов
- 2.2. Энергия и мощность сигнала
- 2.3. Представление периодических сигналов в частотной области
- 2.4. Представление в частотной области непериодических сигналов
- Введение в теорию ортогональных преобразований
- 2.4.2. Интегральное преобразование Фурье
- 2.5. Свойства преобразования Фурье
- 2.5.1. Фурье-анализ неинтегрируемых сигналов
- 2.6. Интегральное преобразование Хартли
- 2.7. Случайные сигналы
- 2.7.1.Модели случайных процессов
- 2.7.2. Вероятностные характеристики случайного процесса Функциональные характеристики.
- Числовые характеристики
- Примеры случайных процессов с различными законами распределения
- 3. Корреляционный анализ сигналов
- 3.1. Корреляционная функция (кф):
- 3.2. Взаимная корреляционная функция
- 3.3. Взаимный спектр сигналов
- 3.4. Корреляционные функции случайных процессов
- 3.4.1. Стационарные и эргодические случайные процессы
- 3.5. Спектральные характеристики случайных процессов
- 3.5.1. Теорема Винера-Хинчина
- 3.6. Комплексная огибающая сигнала
- 4. Переход от аналоговых сигналов к цифровым
- 4.1. Дискретизация сигналов
- 4.1.1. Влияние формы дискретизирующих импульсов
- 4.1.2. Теорема Котельникова
- 4.1.3. Дискретизация при использовании квадратурных сигналов
- 4.1.4. Определение шага временной дискретизации при восстановлении сигнала полиномами 0-го порядка
- 4.1.5. Определение шага дискретизации при заданной автокорреляционной функции
- Изменение частоты дискретизации. При решение различных задач обработки сигналов достаточно часто требуется изменение частоты дискретизации сигнала.
- 4.2. Квантование непрерывных сигналов по уровню
- 5. Основные типы дискретных алгоритмов цифровой обработки сигналов
- 5.1. Линейные и нелинейные преобразования
- 5.2. Характеристики линейных систем
- 5.4. Апериодическая свертка и корреляция
- 5.5. Двумерная апериодическая свертка и корреляция
- 5.6 Нерекурсивные и рекурсивные фильтры
- 5.7. Метод синхронного или когерентного накопления
- 5.8. Адаптивные фильтры.
- 5.8.1. Фильтр Винера-Хопфа.
- 5.10. Фильтр Калмана.
- 6. Дискретные ортогональные преобразования
- Задачи цос, решаемые методами дискретных ортогональных преобразований
- 6.1. Дискретное преобразование Фурье
- 6.2. Дискретное преобразование Хартли
- 6.3. Двумерные дискретные преобразования Фурье и Хартли
- 6.4. Ортогональные преобразования в диадных базисах
- 6.5. Дискретное косинусное преобразование
- 6.6. Оконное преобразование Фурье
- 6.7. Выполнение фильтрации в частотной области
- Виды фильтров
- 7. Вейвлет преобразования или разложение по всплескам
- 7.1. Понятие о Wavelet-преобразованиях. Преобразование Хаара
- 7.2. Вейвлеты
- 7.2.1. Непрерывные вейвлет преобразования
- 7.2.2. Частотный подход к вейвлет преобразованиям
- 7.2.3. Вейвлет-ряды дискретного времени
- 7.2.4. Дискретное вейвлет-преобразование
- 7.2.4.1. Условия полного восстановления сигнала
- 7.2.5. Пакеты вейвлетов (алгоритм одиночного дерева)
- 7.2.6. Целочисленное вейвлет-преобразование
- Целочисленное вычисление вейвлет–преобразование (2,2). Это преобразование эквивалентно вейвлет-преобразованию Хаара, использующему следующие фильтры декомпозиции:
- Целочисленное вычисление вейвлет-преобразования (2,6). Данное преобразование эквивалентно использованию следующих фильтров анализа:
- Целочисленное вычисление вейвлет –преобразования (5,3). Такое преобразование также является разновидностью биортогонального преобразования и использует следующую пару фильтров:
- 7.3. Применение вейвлет-преобразований для сжатия изображения
- 8. Быстрые алгоритмы ортогональных преобразований
- 8.1. Вычислительная сложность дпф и способы её сокращения
- 8.2. Запись алгоритма бпф в векторно-матричной форме
- 8.3. Представление алгоритма бпф в виде рекурсивных соотношений
- 8.4. Алгоритмы бпф с прореживанием по времени и по частоте
- 8.6. Вычислительная сложность алгоритмов бпф
- 8.7. Выполнение бпф для случаев
- 8.8. Быстрое преобразование Хартли
- 8.9. Быстрое преобразование Адамара
- 8.10. Выбор метода вычисления свертки / корреляции
- 9. Алгоритмы нелинейной обработки сигналов
- 9.1. Ранговая фильтрация
- 9.2. Взвешенная ранговая фильтрация
- 9.3. Скользящая эквализация гистограмм
- 9.4. Преобразование гистограмм распределения
- Контрольные вопросы и задания. Разделы 1-3.
- Раздел 4
- Разделы 5 и 6
- Раздел 5
- Раздел 8
- Раздел 9
- Кафедра вычислительной техники