Реферат Спектры непериодических сигналов
Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2015-10-28Поможем написать учебную работу
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
от 25%
Подписываем
договор
1.
2.
Спектры непериодических сигналов
| |
Пусть задан сигнал в виде ограниченной во времени функции s(t), отличной от нуля в промежутке t1t2. Выделим произвольный отрезок времени T, включающий промежуток t1t2, далее продолжим аналитически s(t) на всю бесконечную ось с периодом T. Тогда мы сможем разложить такую периодическую функцию s(t) в гармонический ряд Фурье. В комплексной форме будем иметь:
Полученный ряд на участке t1t2 будет точно соответствовать нашей функции s(t). Однако, если нас интересуют моменты времени за участком t1t2, то необходимо увеличить период Т, т. е. отодвинуть повторные значения функции s(t). Производя замену переменных и переходя от суммирования к интегрированию, получим
Спектр непериодического сигнала сплошной (непрерывный) и распространяется на отрицательные частоты.
Если
Необходимое условие существования спектральной плотности
Пример. Спектр прямоугольного сигнала
| |
Согласно формуле Эйлера
| |
1.1 Свойства преобразования Фурье
а) Сдвиг сигнала во времени s2(t)=s1(t-t0).
Сдвиг во времени функции s(t) на ±t0 приводит к сдвигу фазы спектра на ±wt0. Это позволяет для удобства разложения в спектр сдвигать сигнал относительно начала координат.
б) Сжатие и расширение сигнала s2(t)=s1(nt).
При сжатии сигнала в n раз на временной оси во столько же раз расширяется его спектр на оси частот при уменьшении модуля в n раз. Наоборот, при растяжении сигнала во времени имеет место сужение спектра и увеличение модуля спектральной плотности. Т. о. сжатие спектра импульса с целью повышения точности измерения частоты требует удлинения времени измерения. В то же время сжатие импульса по времени с целью, например, повышения точности измерения времени его появления заставляет расширять полосу пропускания измерительного устройства. В теории преобразования Фурье доказывается, что
В реальности это проявление принципа неопределенности:
в) Дифференцирование и интегрирование сигнала
Аналогично спектральная плотность интеграла
г) Сложение сигналов (линейность преобразования)
д) Спектр произведения двух функций
Изменяем порядок интегрирования:
Спектр произведения двух функций равен свертке их спектров (с множителем
Аналогично можно показать, что свертке двух функций
е) Взаимная обратимость s(t) и
Для четного сигнала s(t)=s(-t), и в связи с симметричностью пределов интегрирования в выражении для
1.2 Распределение энергии в спектре непериодического сигнала
Найдем спектр квадрата функции s(t).
В частном случае (
Для энергии, приходящейся на конечную полосу частот, получим:
Примеры. Спектр Гауссова (колокольного) импульса
| |
Произведем преобразование в показателях степени:
где d - определяется из условия:
При d - конечном
Тогда
Можно показать, что Гауссов импульс обладает наименьшим
Спектр d-функции
| | |
В качестве d-функции может выступать сигнал любой формы с бесконечно малой длительностью и единичной площадью.
1.3 Свойства d-функции
1)
2) Четность
3) Нормировка
Спектральная плотность
При t0 = 0,
при t0 ¹ 0,
| |
Аналогично
Спектральная плотность гармонического колебания
| | Одним из условий применения интегрального преобразования Фурье функции s(t) является ее абсолютная интегрируемость Применениеd-функции позволяет получить спектральную плотность и для неинтегрируемых функций. |
Пусть
Произведем замену
Но
Гармоническому колебанию с конечной амплитудой соответствует бесконечно большая спектральная плотность на дискретных частотах ±w0.
В частности, для постоянного напряжения w0 = 0,
Задание 2
В соответствии с номером варианта (последняя цифра в номере списка группы) определить энтропию источника сообщений.
| 4 | 0,15 | 0,01 | 0,09 | 0,25 | 0,01 | 0,04 | 0,1 | 0,18 | 0,02 | 0,15 |
Задание 3
Для источника сообщений предыдущего задания построить эффективный код Хаффмена.
| x4 | 0,25 | 0,25 | 0,25 | 0,25 | 0,25 | 0,25 | 0, 32 | 0,4 3 | 0,5 7 | 1 |
| x8 | 0,18 | 0,18 | 0,18 | 0,18 | 0,18 | 0,25 | 0,25 | 0,32 | 0,43 | |
| x6 | 0,15 | 0,15 | 0,15 | 0,15 | 0,1 7 | 0,18 | 0,25 | 0,25 | | |
| x9 | 0,15 | 0,15 | 0,15 | 0,15 | 0,15 | 0,17 | 0,18 | | | |
| x3 | 0,10 | 0,10 | 0,10 | 0,10 | 0,15 | 0,15 | | | | |
| x7 | 0,09 | 0,09 | 0,09 | 0,03 | 0,10 | | | | | |
| x10 | 0,04 | 0,04 | 0,04 | 0, 08 | | | | | | |
| x1 | 0,02 | 0,02 | 0,0 4 | | | | | | | |
| x2 | 0,01 | 0,0 2 | | | | | | | | |
| x5 | 0,01 | | | | | | | | | |
|
|
|
|
|
|
|
|
x5-1110000
x7-010
|
|
|
|
Задание 4
Построить двоичный групповой помехоустойчивый код Хэмминга для исправления одиночных ошибок. Количество передаваемых сообщений – 45.
Дать описание построенного кода в виде проверочных равенств и матрицы.
k=3
m=3
n=m+k
n=6
(6,3)
Исходный код:
k1k2k3
Код Хэмминга:
m1m2k1m3k2k3
a1a2a3a4a5a6
Варианты разрядов в которых может возникнуть ошибка
Номера разрядов в которых может возникнуть ошибка
Значения проверочных битов
Проверочные равенства:
Проверочная матрица:
Пример:
Закодируем сообщение 101
Исходный код
Закодированный код
Найдем проверочные разряды
Получаем код
Смоделируем ошибку при передаче сообщения. Инвертируем 5 бит сообщения 101101 и получим 101111.
Представим принятый код в виде
Используя проверочные равенства найдем
Получаем проверочный синдром S(101), который указывает на ошибку в 5 бите. Для исправления ошибки необходимо проинвертировать указанный бит 101101. В результате получаем исходный закодированный код. Для его декодирования необходимо исключить из сообщения биты 1,2, и 4 биты. Получаем исходный код 101.
Литература
1. Блейтхут Р. Для теории и практики кодов, контролирующих ошибки. / Под общей редакцией К. Ш. Зигангирова . -г. Москва.: Мир, 2003.
2. Дмитриев В.И. Прикладная теория информации. – М.: Высшая школа, 1989.
3. Мсхаля Ж. Основы современных информационных технологий. Учебное пособие для вузов. М.: АСВ, 2003.
4. Методические указания к лабораторным работам по курсу "Элементы теории информации" для студентов специальности "Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем" / Составители: В.Н. Ярмолик, А.В. Литвиненко, А.И. Янушкевич. – Мн.: БГУИР, 1996.
