контрольные вопросы. 1. Спектр дискретного сигнала
![]()
|
1.Спектр дискретного сигнала. Преобразование Фурье позволяет вычислить спектральную плотность сигнала, представляющего собой функцию (как правило, времени либо пространственных координат). Дискретный же сигнал является последовательностью чисел, поэтому для анализа его спектра обычными (аналоговыми) средствами необходимо сопоставить этой последовательности некоторую функцию. ![]() Пр ![]() Гл ![]() Ра ![]() ![]() ![]() Та ![]() Cу ![]() В (5) учтено, что в интервал интегрирования (-T/2, Т/2) попадает только одна дельта-функция, соответствующая k = 0. Т ![]() ![]() П ![]() Умножение сигнала на ехр(jωnt) соответствует сдвигу спектральной функции на ωn, поэтому спектр дискретизированного сигнала будет: Сп ![]() дискретизированного сигнала ![]() Характер спектра дискретизированного сигнала еще раз демонстрирует частотно-временную дуальность преобразо-вания Фурье:периодический сигнал → дискретный спектр; периодический спектр → дискретный сигнал. Формула (2), позволяет рассчитать спектр последовательности отсчетов {x(k)} никак не связывая эти отсчеты с аналоговым сигналом. Формула (7) предполагает, что отсчеты {x(k)} получены путем дискретизации аналогового сигнала s(t), и показывает связь между спектрами дискретизированного и аналогового сигналов. Следует подчеркнуть, что эти две формулы дают одинаковый результат. Соединить отсчеты {x(k)}для получения аналогового сигнала можно произвольным образом. В каждом случае аналоговый сигнал будет, разумеется, иметь свой спектр. Однако результат суммирования сдвинутых копий спектров по формуле (7) всегда будет одним и тем же, поскольку определяется только значениями дискретных отсчетов {x(k)} = {s(kT)}и формулой (2). Рисунок показывает способ восстановления непрерывного сигнала по дискретным отсчетам. Для этого необходимо пропустить дискретный сигнал через идеальный фильтр нижних частот (ФНЧ) с частотой среза, равной половине частоты дискретизации. АЧХ такого фильтра показана на рис. пунктиром. Очевидно, что точное восстановление сигнала возможно, если сдвинутые копии спектра не перекрываются. Из рис. видно, что для этого необходимо, чтобы частота дискретизации как минимум в два раза превышала верхнюю граничную частоту в спектре сигнала; ωд>2ωв (8) ![]() Рис. Спектры аналоговой (сверху) и дискретизированной (снизу) синусоиды с частотой, превышающей частоту Найквиста. Спектральное представление дискретного сигнала позволяет объяснить появление ложных частот (aliasing),. Пусть дискретизации подвергается гармонический сигнал с частотой ω0, превышающей частоту Найквиста, но меньшей частоты дискретизации. Спектр такого сигнала показан на рис. сверху. Сдвинутые копии спектра, возникающие при дискретизации, создают попадающие в полосу восстановления (от нуля до частоты Найквиста) спектральные составляющие с частотой ωд–ω0 (рис. снизу). Спектры, получающиеся после дискретизации гармонических сигналов с частотами ω0 и ωд–ω0. оказываются идентичными. В случае произвольного сигнала, если условие ωд>2ωв (8) не выполняется, сдвинутые копии спектра будут накладываться друг на друга, что приведет к неизбежным искажениям при восстановлении непрерывного сигнала (см. рис.). ![]() Рис. Перекрытие сдвинутых копий спектра при недостаточно высокой частоте дискретизации Эти искажения вызваны тем, что спектральные составляющие сигнала с частотами, превышающими частоту Найквиста, равную ωд/2, не могут быть восстановлены правильно — вместо этого они вызывают наложение «хвостов» соседних сдвинутых копий спектра и появление ложных частот. Если подлежащий дискретизации сигнал может содержать спектральные составляющие с частотами, превышающими частоту Найквиста, полезно предварительно пропустить его через ФНЧ с частотой среза, равной частоте Найквиста (рис. 3.8). При этом все равно будут потеряны высокочастотные составляющие — сохранить их можно лишь путем повышения частоты дискретизации. Однако в этом случае благодаря отсутствию наложения «хвостов» не произойдет появления ложных частот и диапазон частот 0..ωд/2 будет представлен в дискретном сигнале без искажений. ![]() Рис. При дискретизации сигнала, содержащего высокочастотные составляющие (а), полезно пропустить его через ФНЧ (б), чтобы избежать появления ложных частот (в) 2.Ряд Фурье. Разложение сигналов в ряд Фурье. 3.Интегральное преобразование Фурье. 4.Дискретное и быстрое преобразование Фурье. 5.Дискретное преобразование Фурье конечной и периодической последовательностей. 6.Свойства преобразования Фурье. |