1.1 Классификация сигналов
Сигналы как физические процессы можно изучать с помощью различных приборов и устройств. Такой эмпирический метод имеет существенный недостаток. Явления, наблюдаемые экспериментатором, всегда выступают как частные, единичные проявления, лишённые той степени обобщённости, которая позволила бы судить об их фундаментальных свойствах, предсказывать результаты в изменившихся условиях.
Чтобы сделать сигналы объектами теоретического изучения и расчётов, следует указать способ их математического описания или создать математическую модель исследуемого сигнала.
Математическая модель позволяет абстрагироваться от конкретной природы носителя сигнала.
Существенная сторона абстрактного метода, базирующегося на понятии математической модели, заключена в том, что мы получаем возможность описывать наиболее важные свойства сигналов. Выбор модели – в значительной степени творческий процесс. Исследователь, руководствуясь всей совокупностью доступных ему сведений, выбирает из математических моделей сигналов те, которые в конкретной ситуации наилучшим и самым простым образом описывают физический процесс.
Зная математические модели сигналов, можно сравнивать эти сигналы между собой устанавливать их тождество и различие, проводить классификацию.
Сигналы могут классифицироваться по ряду принципов:
Функции, описывающие сигналы, могут принимать как вещественные, так и комплексные значения. По этому принципу сигналы делятся на вещественные и комплексные.
Сигналы делятся на одномерные и многомерные.
Сигнал, описываемый одной функцией времени, принято называть одномерным ( например, напряжение на зажимах какой-нибудь цепи, либо ток в ветви).
Многомерные, или векторные, - это сигналы вида:
,
образованные некоторым множеством одномерных сигналов. Целое число N называется размерностью такого сигнала.
Многомерным сигналом служит, например, система напряжений на зажимах четырёхполюсника.
Третий принцип классификации сигналов основан на возможности или невозможности точного предсказания их мгновенных значений в любые моменты времени. По этому принципу сигналы делятся на: детерминированные и случайные.
Если математическая модель сигнала позволяет осуществить такое предсказание, то сигнал называется детерминированным. Способы его задания могут быть разнообразными - математическая формула, вычислительный алгоритм, словесное описание. Строго говоря, детерминированных сигналов на практике не существует. Реальные сигналы являются в той или иной степени случайными функциями времени. Случайным – называется сигнал, математическим описанием которого является случайная функция времени. Физически сигнал можно считать случайным, если невозможно определённо предсказать или вычислить его мгновенные значения. Помехи являются чаще всего случайными.
Квазидетерминированные сигналы – это те, у которых какой-то один параметр случайный- например, сигнал гармонический, а фаза случайная.
Сигналы делятся на непрерывные и дискретные.
Сигналы, существующие непрерывно во времени и принимающие любые значения из какого-то интервала, называются непрерывными или аналоговыми. Дискретные сигналы – это сигналы, принимающие конечное число значений или состояний. Дискретные сигналы могут непосредственно создаваться на выходе преобразователя « сообщение – сигнал» или образовываться в результате дискретизации аналоговых сигналов. Следует различать дискретизацию по времени и по уровню.
Цифровые сигналы – разновидность дискретных сигналов, когда квантованные отсчётные значения представлены в виде цифр. Преимущество цифровых сигналов – более высокая помехоустойчивость и возможность их формирования и обработки микроэлектронными логическими устройствами.
5. Сигналы делятся на простые и сложные.
Простым называют сигнал, который можно отобразить простой функцией времени. К ним относятся: гармонические сигналы, конечные и бесконечные последовательности импульсов, испытательные сигналы и др.
а) Гармонический сигнал – колебания вида:
–максимальное значение (амплитуда); f – циклическая частота; – начальная фаза; (иногда используется угловая частота:
б) Импульсными сигналами являются сигналы, отличные от нуля в течение ограниченного времени. Эти сигналы существуют лишь в пределах конечного отрезка времени .
Для периодической последовательности импульсов вводится параметр –
скважность
,
–период повторения,
–длительность импульса.
в) Бесконечно короткий видеоимпульс бесконечной амплитуды называемый - импульсом. Он как бы сосредоточен в одной точке
–момент действия импульса.
- импульс отображается -функцией Дирака ( отсюда и название). Её можно
вычислить по формуле:
Сложные сигналы отображаются такими функциями времени, которые трудно выразить в виде простой математической формулы.
Большинство реальных сигналов – это сложные сигналы
Отрезок речевого сигнала ( ток через микрофон)
Для анализа таких сигналов их представляют в виде ряда некоторых элементарных ( простых) функций , называемых базисными:
- коэффициенты разложения, зависящие от сигнала :
– выбраны в качестве базисных прямоугольные функции
– выбраны в качестве базисных треугольные функции
Базисные функции должны быть простыми, обеспечивать простое вычисление коэффициентов и давать хорошую сходимость ряда.
6. Сигналы делятся на видеосигналы и радиосигналы.
7. Сигналы делятся на периодические и непериодические.
Сигнал называется периодическим, если его форма циклически повторяется во времени.
- период повторения сигнала
Сигналы, которые не удовлетворяют этому уравнению, называются непериодическими.
- 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)