Ссылка на файл: >>>>>> http://file-portal.ru/Методы проектирования цифровых фильтров/
Проектирование цифровых фильтров
Белодедов М.В. Методы проектирования цифровых фильтров
Проектирование цифровых фильтров
Министерство образования Российской Федерации Волгоградский государственный университет. Рецензент д - р техн. Б 43 Белодедов М. Методы проектирования цифровых фильтров: Издательство Волгоградского государ - ственного университета , В пособии дается систематическое изложение основных методов проекти - рования цифровых фильтров. Для обоснования применения излагаемых методов. Теоретический материал подкреплен большим количеством практических примеров. Метод инвариантного преобразования импульсной характеристики. Подавляющее большинство сигналов , обрабатываемых современными техническими системами , так или иначе имеет цифровое представление , ко - торое можно рассматривать с двух точек зрения. Во - первых , значение сигна - ла в данный конкретный момент времени , являясь по сути непрерывным , может быть воспринято любой обрабатывающей системой как одно из ко - нечного набора значений. Наиболее часто встречающимся случаем подобно -. Такое цифровое представление непрерывного по сути зна - чения сигнала принято называть дискретизацией по уровню. Во - вторых , ин - формация о сигнале , зависящем , например , от времени даже в том случае , если значения этого сигнала дискретизированы по уровню не может быть. Обрабатывающая система мо - жет оперировать лишь конечным набором значений сигнала и такое пред - ставление непрерывно изменяющегося сигнала принято называть дискрети - зацией по времени. В большинстве практических применений уровни дискре -. Аналогично моменты дискретизации сигнала по времени выбираются обыч -. Как правило , замена непрерывных. Замена же непрерывно изменяющегося сигнала дискретным набором зна - чений , напротив , приводит к ряду интересных эффектов , которые , собствен - но , и составляют предмет изучения теории цифровой обработки сигналов. Итак , далее мы будем рассматривать системы , обрабатывающие дис - кретный набор дискретных значений сигнала. Если обратиться к упомянуто - му АЦП , интервал дискретизации по уровню определяется разрядностью АЦП и уменьшается с увеличением разрядности , интервал же дискретизации. В приведенном примере изменение сигнала происходит с изменени - ем времени и дискретный набор значений сигнала соответствует разным мо - ментам времени. Большинство дискретных сигналов имеет именно такую природу. Следует учитывать , однако , что практический интерес могут иметь также сигналы , зависящие не от времени , а от какой - либо другой непрерыв - ной величины , например , от пространственной координаты. Будем , тем не менее , в основном рассматривать сигналы , зависящие именно от времени и обозначать интервал дискретизации по времени символом. Эффекты , свя - занные с дискретизацией по уровню , обычно учитывать не будем , предпола -. Итак , определим дискретный сигнал как не более чем счетный на практике , разумеется , конечный , но для удобства аналитического рассмотре - ния имеет смысл учесть вариант бесконечного числа отсчетов набор вели - чин , заданных в моменты времени n и принимающих непрерывный на практике , разумеется , дискретный ряд значений. Для значения дискретного сигнала в n - ный момент времени введем обозначение x n эти значения будем. Назовем также конечным сигналом дискретный сигнал , имеющий конечное число от - личных от нуля значений и ограниченным сигналом дискретный сигнал , сумма абсолютных значений отсчетов которого конечна , или , иными слова -. Такой сигнал имеет смысл назы -. При рассмотрении непрерывных сигналов теория цепей и сигналов ,. Радиотехнические цепи и сигналы. Высшая школа , , с. Спектром дискретного сигнала можно теперь назвать спектр соответст -. Множитель в выражении 1. При неизменном интервале дис - кретизации этот множитель можно опустить. Будем , таким образом , называть. Если отсчеты сигнала являются чисто действительными а в большин - стве случаев это действительно так , спектр является симметричной функци - ей: Введенный таким образом спектр дискретного сигнала обладает таким неожиданным свойством , как периодичность. Как известно , спектры непрерывных сигналов не обладают периодич - ностью. Выявленная периодичность спектра присуща именно дискретным сигналам и обусловлена , вообще говоря , тем фактом , что само понятие час - тота определена для дискретного сигнала неоднозначно. Так , например , гар -. Сформулированное условие называется условием Котельникова хотя за ру - бежом его чаще связывают с именем Найквиста и обычно определяет часто - ту дискретизации непрерывных сигналов. Вычислим спектр часто встречающегося прямоугольного сигнала. Итак , спектр прямоугольного сигнала имеет вид: Нетрудно заметить , что. Окончательно отсчеты дискретного сигнала выражаются через его спектр следующим образом: Приблизительно столь же важное значение , как спектр или преобразо - вание Фурье для непрерывных сигналов , для дискретных сигналов имеет так называемое z- преобразование. Оно определяется следующим образом: Математический анализ функции одного переменного. Z - преобразование сигнала x может быть определено не на всей комплексной z - плоскости , та область плоскости , где оно определено , то есть ряд 1. Z - преобразование единичного сигнала тождественно равно единице , область схо - димости — вся z - плоскость. Экспоненциально убывающий или нарастающий сигнал: Его z - преобразование вычислим как сумму геометрической прогрессии: Таким образом , областью сходимости z - преобразования сигнала x является. Для вычисления z - преобразования представим синус в виде суммы экспонент: Область сходимости вычисленного z - преобразования —. Рассмотрим абстрактный гармонический сигнал. Такие сигналы , тем не менее , играют большую роль в математическом анализе дискрет - ных систем , поскольку все реальные сигналы можно представить в виде линейной комби - нации рассматриваемых сигналов. Так , например ,. Итак , найдем z - преобразование абстрактного гармонического сигнала: Анализируя последнее выражение , нетрудно убедиться , что оно равно нулю прак -. Этот факт дает ос -. Поиск точного значения этой константы представляет собой достаточно сложную математическую задачу , поэтому в дальнейшем будем использовать выражение 1. Рассмотрим основные свойства z - преобразования. FAQ Обратная связь Вопросы и предложения. Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Полтавский национальный технический университет им. Методы проектирования цифровых фильтров, Министерство образования Российской Федерации Волгоградский государственный университет М. Прохоров Печатается в авторской редакции Б 43 Белодедов М. ISBN В пособии дается систематическое изложение основных методов проекти - рования цифровых фильтров. Для обоснования применения излагаемых методов рассматриваются свойства и методы анализа дискретных сигналов и дискретных систем. Дискретные сигналы и их основные свойства. Цифровые фильтры с сосредоточенными параметрами. Структуры построения цифровых фильтров. Проектирование цифровых фильтров методом взвешивания. Проектирование цифровых фильтров методом частотной выборки 36 7. Подбор нулей и полюсов передаточной характеристики. Наиболее часто встречающимся случаем подобно - го цифрового представления является преобразование непрерывного сигнала каким - либо АЦП. Во - вторых , ин - формация о сигнале , зависящем , например , от времени даже в том случае , если значения этого сигнала дискретизированы по уровню не может быть предоставлена обрабатывающей системе в виде значений сигнала в каждый момент непрерывно изменяющегося времени. В большинстве практических применений уровни дискре - тизации значений сигнала выбираются равно отстоящими друг от друга и расстояние между ними называется интервалом дискретизации по уровню. Аналогично моменты дискретизации сигнала по времени выбираются обыч - но равно отстоящими друг от друга и расстояние между ними называется интервалом дискретизации по времени. Как правило , замена непрерывных значений сигнала дискретными уровнями может быть аналитически учтена добавлением в обрабатываемый сигнал равномерно распределенного в неко - тором интервале шума и не приводит к каким - либо неожиданным следстви - ям. Замена же непрерывно изменяющегося сигнала дискретным набором зна - чений , напротив , приводит к ряду интересных эффектов , которые , собствен - но , и составляют предмет изучения теории цифровой обработки сигналов digital signal processing. Если обратиться к упомянуто - му АЦП , интервал дискретизации по уровню определяется разрядностью АЦП и уменьшается с увеличением разрядности , интервал же дискретизации по времени определяется частотой дискретизации АЦП и уменьшается с ее ростом. Для значения дискретного сигнала в n - ный момент времени введем обозначение x n эти значения будем далее называть отсчетами сигнала , а сам сигнал обозначим как x. При рассмотрении непрерывных сигналов теория цепей и сигналов , см. Будем , таким образом , называть спектром дискретного сигнала x величину: Наука , , с. Рассмотрим абстрактный гармонический сигнал x: Соседние файлы в папке Цифровая обработка сигналов сборник книг Теория и применение алгоритмических измерений. Голд Цифровая обработка сигналов, Грибунин Теория и практика вейвлет преобразования, Цифровая обработка сигналов, Введения в методы стохастической оптимизации и оценивания, Маркел Линейное предсказание речи, Проектирование цифровых фильтров методом частотной выборки. Форма модуля спектра 1. Выражение 2 можно обра -. При выводе последнего выражения использован тот общеизвестный.
Как завязывать шарфы платки палантины
Где можно сдать клеща
Киа рио программа утилизации
Проектирование цифровых фильтров
Что является доходом физического лица
Расписание автобусов каменск шахтинский морозовск
Картинки узоров схемы
Проектирование цифровых фильтров
Где возрастает производная функции
План недели немецкого языка в школе мероприятия
Проектирование цифровых фильтров
Монастыри московской области на карте
Требования к написанию статей
Дмитрий машков тест драйв ютуб
Проектирование цифровых фильтров
Подключить материнскую плату foxconn