Моделирование разрешения сложных сигналов в MathCAD

Сущность и назначение, классификация и разновидности сложных сигналов. Понятие о разрешении и разрешающей способности. Разработка моделей сложных сигналов и направления их исследования. Методика различения двух сложных сигналов в программе Mathcad 15.

Рубрика Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 14.08.2015
Размер файла 228,4 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Моделирование разрешения сложных сигналов в MathCAD

Введение

На практике часто важно не пропустить полезный слабый радиосигнал на фоне близко с ним расположенного мешающего сильного. Так, в радиолокации отраженный лоцируемой целью импульс нередко теряется в более сильных отражениях от близких посторонних объектов (построек, морской поверхности, элементов рельефа, специально устанавливаемых ложных целей); в дальней радионавигации используемый для местоопределения слабый сигнал поверхностной волны маскируется накладывающимся на него более сильным, отраженным ионосферой, и т.д.

Поэтому так актуальны попытки избежать осложнений, связанных с наличием у ЛЧМ-импульсов больших боковых лепестков. Определенного снижения уровня последних можно добиться, применяя ЛЧМ-сигналы с непрямоугольными, гладкими (типа колоколообразной) огибающими, переходя к нелинейной частотной модуляции либо заменяя согласованную фильтрацию специальной весовой обработкой.

1. Сложные сигналы. Разрешение сигналов

1.1 Сложные сигналы. Виды сложных сигналов

Модель применяемого в радиолокации радиосигнала U(t) записывается

U(t)=A(t) · cos [2р f0 t+Ш(t)+ц0],

0 ? t ? фи

где A(t) и Ш(t) - функции амплитудной и фазовой модуляции, ц0 - начальная фаза, фи - длительность сигнала, f0 - частота заполнения - несущая частота, 2р f0 = щ - круговая частота.

Сигналы принято разделять на простые и сложные.

Простым сигналом называется сигнал, у которого отсутствует внутриимпульсная модуляция Ш(t) = 0. Для простых сигналов произведение эффективной длительности фэ на эффективную ширину спектра ?fэ, называемое базой сигнала, равно единице

d=фэ · ?f =1. (1)

Простой сигнал U(t) с прямоугольной огибающей A(t) приведён на рис. 1, а.

Сложным называется сигнал, у которого имеется внутриимпульсная модуляция - Ш(t) ? 0. База сложных сигналов больше единицы (обычно много больше единицы)

d =фэ · ?fэ >> 1. (2)

Рисунок 1.1. Виды сложных сигналов

Значения фэ и ?fэ обычно незначительно отличаются от длительности сигнала фu и ширины его спектра ?f. Поэтому значение

d=фэ · ?fэ ? фu · ?f.

Увеличение базы у сложных сигналов по сравнению с простыми достигается введением внутриимпульсной модуляции. В зависимости от вида внутриимпульсной модуляции различают следующие виды сложных сигналов:

а) при частотной модуляции - частотно-модулированные (ЧМ) (рис. 1.1, б). На рис. 1.1, в показан один из возможных законов изменения частоты ЧМ сигнала;

б) при дискретной фазовой модуляции - фазо-манипулированные (ФМ) (рис. 1.1, г). На рис. 1, д показан закон фазовой манипуляции ФМ сигнала;

в) при амплитудной модуляции - амплитудно-манипулированные (импульсно-кодовая модуляция) (рис. 1.1, е).

Законы изменения частоты частотно-модулированных сигналов, количество и чередование дискрет фазы у фазо-манипулированных сигналов могут быть различными. Наиболее часто используемыми на практике сложными сигналами являются сигналы с линейной частотной модуляцией (ЛЧМ сигналы) и бинарные, использующие две градации фазы, фазо-манипулированные сигналы.

Кроме перечисленных сложных сигналов возможны и сигналы с комбинациями различных видов модуляции: частотно-фазовой, амплитудно-частотной и амплитудно-фазовой.

1.2 Понятие о разрешении и разрешающей способности

Для того чтобы с наибольшей долей наглядности уяснить, в каком смысле в современной радиоэлектронике употребляются термины «разрешение», «разрешающая способность», целесообразно начать с примера, относящегося к системам локации. Как известно, в активных радио- и звуколокаторах решение о наличии цели в данном секторе пространства выносится в том случае, когда при зондировании (облучении) этого сектора приемник локатора улавливает эхосигнал, отраженный целью. При этом время запаздывания и доплеровский сдвиг эхосигнала относительно зондирующего сигнала содержат сведения о расстоянии до цели и ее радиальной скорости, а положение нормали к фронту отраженной целью волны - о ее угловых координатах. Предположим, что на каком-то зондируемом направлении оказались две близко расположенные цели.

Рисунок 1.2. Эхосигнал от двух близкорасположенных целей

Тогда разность времен запаздывания соответствующих им эхосигналов (пунктир на рис. 1.2) относительно зондирующего сигнала s(t) (рис. 1.2, а) может оказаться меньше длительности последнего, так что эхосигналы наложатся друг на друга, образовав суперпозицию (штрихпунктир на рис. 1.2). Поскольку названная суперпозиция искажается шумом, неизбежно сопутствующим приему, в результирующем колебании y(t) (сплошная линия на рис. 1.2) довольно трудно «разглядеть» присутствие именно двух сигналов, а не одного. При большем числе накладывающихся эхосигналов отмеченная трудность усугубляется. Таким образом, определение числа сигналов в наблюдаемой реализации и измерение параметров каждого из них при перекрытии сигналов существенно сложнее, чем в том случае, когда индивидуальные эхосигналы в достаточной мере разнесены по времени запаздывания.

В этом и состоит проблема разрешения по запаздыванию, т.е. выделения полезной информации, заключенной в каждом из наложившихся сигналов, отличающихся друг от друга временем запаздывания. Можно ввести понятие разрешения сигналов по углу (направлению прихода), с которым приходится иметь дело в локаторах, просматривающих заданный сектор с помощью последовательно перемещающегося в пространстве (сканирующего) луча: эхосигналы от двух целей, расположенных на угловом расстоянии, сравнимом с шириной луча, вновь могут перекрыться друг с другом, что приведет к уже упомянутым последствиям. При этом, пытаясь извлечь необходимые сведения о каждом входящем в принимаемую суперпозицию сигнале, наблюдатель опирается на тот факт, что отличительным признаком индивидуального сигнала является направление прихода. Если, например, наблюдатель знает априори, что эхосигналы, которые могут наложиться, отличаются друг от друга доплеровским смещением частоты и на этой основе строит стратегию определения числа наблюдаемых сигналов и их параметров, то уместно говорить о разрешении по частоте. Характерны для локаторов и такие комбинации, как совместное разрешение по времени запаздывания и углу, времени запаздывания и частоте и т.п. Ссылка на локационные системы в связи с понятием разрешения не случайна. Именно в локации проблемы разрешения встают особенно остро. Помимо того, что современные радиолокаторы должны решать такие прямо формулируемые на языке разрешения задачи, как определение числа, параметров движения и типов самолетов и кораблей в ордере, локационные наблюдения целей к тому же всегда ведутся на фоне смеси паразитных эхосигналов, отраженных морской и земной поверхностями, различными местными предметами, постройками, специально разбрасываемыми маскирующими отражателями и т.д. Очевидно, все мешающие эхосигналы однотипны с полезными и выделить информацию, содержащуюся в последних, можно лишь учтя различие параметров (времени запаздывания, доплеровского сдвига и пр.) полезных и мешающих эхосигналов. Таким образом, обработку локационных сигналов на фоне совместно действующих флуктуационных шумов и мешающих отражений можно рассматривать как разновидность разрешения.

Вместе с тем относить вопросы разрешения исключительно к задачам локации было бы неверно. С необходимостью раздельного извлечения информации из налагающихся друг на друга однотипных сигналов приходится сталкиваться в различных радиоэлектронных системах.

В радионавигации и связи приходится разделять многолучевые сигналы, образующиеся за счет многомодового распространения радиоволн на трассе передатчик-приемник, в системах управления воздушным движением самолетный приемник должен «разглядеть» в потоке ответных сигналов маяка-ответчика сигнал, адресованный ему, на фоне однотипных ответов другим самолетам и т.д. В итоге целесообразно дать такое обобщающее определение понятию разрешения: разрешение сигналов по параметру (в общем случае векторному) л есть извлечение информации из каждого из наблюдаемых одновременно однотипных сигналов, использующее тот факт, что образующие суперпозицию индивидуальные сигналы отличаются друг от друга значениями л. Если конкретизировать понятие «извлечение информации», выяснится, что разрешение всякий раз выливается в уже рассматривавшиеся ранее процедуры различения, измерения параметров, обнаружения сигналов.

Действительно, пусть известно, что в y(t) присутствует не более n однотипных сигналов, у каждого из которых значение л принадлежит своей области Л1, Л2,…, Лnij=Ш, i? j). Обозначим эти сигналы как s1 (t, л), s2 (t, л),…, sn (t, л), где у сигнала si(t, л). Если извлечение информации означает выяснение того, сколько и каких именно сигналов действительно содержится в наблюдении y(t), то эту задачу можно интерпретировать как проверку М=2n гипотез, т.е. обычное различение М=2n некоторых новых сигналов sэi(t, л), i=0, 1,…, М - 1, представляющих собой исходные, суммы всевозможных пар исходных, троек исходных и т.д.: sэ0(t;л)=0, sэ1 (t, л)= =s1 (t, л),…, sэn(t, л)=sn(t; л), sэn+1(t; л)=s1(t, л)+s2(t, л),…, sэМ-1(t, л)=s1(t; л)+s2(t; л)+ … +sn(t; л). Например, при n=2 приходим к проверке четырех гипотез: Н0:y(t)= =х(t) [в y(t) ни одного из сигналов s1(t; л), s2(t; л) нет]; H1:y(t)=x(t)+s1 (t, л) [в y(t) присутствует только сигнал s1 (t; л)]; Н2:y(t)=х(t)+s2(t; л) [в y(t) присутствует только сигнал s2(t, л)]; Н3:y(t)=х(t)+s1(t, л)+s2(t; л) [в y(t) присутствуют и s1 (t; л), и s2 (t, л)].

Если число k и номера i1, i2,…, ik разрешаемых сигналов установлены и извлечение информации состоит в измерении параметров каждого из них, то следует говорить об измерении некоторого результирующего, эквивалентного многомерного [составленного из векторов информационных параметров всех сигналов si(t; л)] информационного параметра лэ суммарного сигнала sУ(t; лэ) = k = У si (t; л), что вновь означает переход к традиционным процедурам оценки либо фильтрации параметров сигналов.

Таким образом, введенное ранее определение дает статистическую трактовку разрешения на языке уже изучавшихся «стандартных» процедур извлечения информации. Не выходя за рамки статистического подхода, можно вложить в понятие разрешения несколько более узкий смысл. Так, решение вопроса о числе и номерах присутствующих в y(t) сигналов из прежнего множества {si(t, л): i= 1, 2,…, n} можно трактовать как параллельное обнаружение каждого из n сигналов. При этом сложная гипотеза об отсутствии в y(t) конкретного i-го сигнала si(t; л) независимо от наличия или отсутствия остальных проверяется по отношению к альтернативе о наличии si(t, л) в y(t) безотносительно к тому, есть в y(t) другие сигналы или нет. Очевидно, при каждой процедуре обнаружения все сигналы, кроме обнаруживаемого 1-го, выступают в роли мешающих, т.е. являются помехой. Аналогично, измерение параметров индивидуальных перекрывающихся сигналов можно разбить на ряд параллельных измерений параметров каждого отдельно взятого (i-го) сигнала, считая по отношению к нему все остальные сигналы, входящие в наблюдаемую суперпозицию, помехами. Например, при обнаружении или измерении параметров сигнала (t, л) помехами в дополнение к шуму являются s2(t, л), s3(t, л),…, sn(t, л); при обнаружении или измерении параметров s2 (t, л) в результирующую помеху входят (t; л), s3(f, л),…, sn(i; л) и т.д. Такая интерпретация разрешения по параметру X позволяет определить его как обнаружение либо измерение параметров некоторого полезного сигнала в условиях совокупного мешающего воздействия флуктуационных шумов и помех в виде суперпозиции копий полезного сигнала, отличающихся от последнего значениями л. Термин «разрешающая способность» при этом означает способность к выполнению соответствующей функции (обнаружения, измерения параметров) в присутствии помех названной природы. Иногда используют уточняющие названия «разрешение - обнаружение» и «разрешение - измерение», желая этим подчеркнуть, что в первом случае целью разрешения служит установление факта наличия i-го сигнала в наблюдении y(t), во втором - измерение параметров этого сигнала.

Статистическое толкование разрешающей способности учитывает конечные цели обработки наблюдений в радиоэлектронных системах и является более содержательным, чем заимствованное из классической оптики детерминистическое. Напомним, что, согласно введенному У. Рэлеем классическому определению, разрешающая способность оптических приборов «есть способность этих приборов давать раздельные изображения двух близких друг к другу точек объекта», причем «наименьшее линейное или угловое расстояние между двумя точками, начиная с которого их изображения сливаются», может служить количественной мерой разрешающей способности.

Если попытаться отнести подобное определение к радиоэлектронным приборам, то получится примерно следующее: разрешающая способность радиоэлектронного прибора есть способность давать такой суммарный отклик на суперпозицию двух отличающихся значениями параметра л сигналов, в котором просматриваются два максимума, соответствующих отдельным сигналам. Мерой разрешающей способности при этом может служить минимальная разница значений л накладывающихся сигналов, при которой указанные два максимума еще не воспринимаются как один.

Несмотря на принципиальные различия статистического и детерминистического подходов к проблеме разрешения, практические выводы, получаемые на их основе, нередко совпадают. Причиной этого является то, что статистические и детерминистические характеристики разрешающей способности находятся в сильной зависимости от одной и той же величины - функции неопределенности сигнала по параметру л.

2. Моделирование разрешения сложных сигналов

2.1 Разработка моделей сложных сигналов

С целью повышения помехозащищенности информационных и измерительных радиосистем применяют сложные сигналы, у которых база сигнала (произведение длительности на ширину спектра) значительно больше единицы [2]:

. (2.1)

В качестве примеров сложных сигналов рассмотрим радиоимпульсы с дополнительной фазовой и частотной модуляцией. При этом наряду с временным и спектральным представлениями сигналов необходимо будет моделировать их автокорреляционную функцию, воспользовавшись полученным в [3] выражением для дискретизированных сигналов (представленных в ЭВМ дискретными отсчетами):

, (2.2)

где ICFFT() - обратное альтернативное быстрое преобразование Фурье [4], W(f) - энергетический спектр сигнала, Tc - длительность импульса.

Модель радиоимпульса с линейной частотной модуляцией

Аналитическое представление ЛЧМ-радиоимпульса, с которого мы начнем разработку модели, имеет следующий вид [2]:

, (2.3)

где Sm - амплитуда радиоимпульса, щ0 - круговая несущая частота, в = 2рДf/Tc - скорость изменения частоты внутри импульса, Дf - девиация частоты.

Создав новый файл в программной среде MathCAD, введем дискретные отсчеты времени и частоты:

и зададим параметры модели - длительность импульса, девиацию частоты внутри импульса и несущую частоту:

Нам необходимо сформировать ЛЧМ-радиоимпульс заданной длительности, поэтому для формирования временной формы сигнала можно воспользоваться условной функцией вида:

, (2.4)

где с1, с2 - значения переменной х, определяющие границы условия; d1 - значение, принимаемое функцией при выполнении условия; d2 - значение, принимаемое функцией при невыполнении условия. Обозначив идентификатором aj массив отсчетов первичного импульса заданной длительности, можем записать выражение для его формирования в программной среде MathCAD с использованием функции (2.4):

Введя выражение для скорости изменения частоты внутри импульса, можем записать формулу для расчета массива отсчетов ЛЧМ-радиоимпульса:

Покажем теперь, каким образом можно получить энергетический спектр ЛЧМ-радиоимпульса и построить его автокорреляционную функцию. Для расчета энергетического спектра воспользуемся функцией быстрого преобразования Фурье, передав ей в качестве входного параметра массив отсчетов сигнала, и возведем в квадрат модуль возвращаемого этой функцией результата. Программный код этих операций на языке MathCAD можно записать в следующем виде (листинг 5).

Здесь же мы выполнили нормировку энергетического спектра ЛЧМ-радиоимпульса и ввели формулу для расчета базы сигнала.

Для расчета массива отсчетов автокорреляционной функции ЛЧМ-радиоимпульса воспользуемся выражением (2.2), выделим реальную часть полученного комплексного массива с помощью функции Re() [4] и выполним нормировку его значений. Программный код этих операций запишем следующим образом (листинг 6).

Для визуализации полученных массивов временного представления ЛЧМ-радиоимпульса, его энергетического спектра и автокорреляционной функции разместим в модели три графика. После установки пределов отображения на горизонтальных осях графиков должен получиться результат моделирования ЛЧМ-радиоимпульса, представленный на рис.

Результаты моделирования ЛЧМ-радиоимпульса с параметрами Тс = 0,5 мс, Дf = 20 кГц, f0 = 50 кГц

2.2 Моделирование разрешения сигналов

Допустим, первый абонент посылает сигнал «0» в коде Баркера:

Первый сигнал

А второй «1» в виде:

Второй сигнал

На входе приемника получили суммарный сигнал двух описанных выше, причем второй сигнал наложился со сдвигом ф=2:

Суммарный сигнал

Для того чтобы различить два это сигнала или нет, применяется следующая методика.

Записываем первый сигнал в обратном порядке:

Листинг 10

Затем производим преобразование (рисунок 2.12) над сигналами для получения результирующей последовательности вида (рисунок 2.13)

Как видим из рисунка 2.13 сигнал имеет два пика, значит, он имеет в своем составе два сложных сигнала.

Листинг 11

Листинг 12

Заключение

сигнал программа разрешающий

В данной курсовой работе были рассмотрены теоретические вопросы, связанные с разрешением и разрешающей способностью, описаны виды сложных сигналов.

Рассмотрен вариант методики разработки моделей сложных сигналов, предназначенных для использования в системах схемотехнического моделирования радиоэлектронных устройств в качестве источников входных колебаний. Также рассмотрена методика различения двух сложных сигналов в программе Mathcad 15.

Список используемой литературы

1. Антипенский Р.В. Разработка моделей сигналов с дискретной модуляцией // Компоненты и технологии. 2007. №6.

2. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы. М.: Радио и связь. 1986.

3. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб: Питер. 2003.

4. Richard C. Saffe. Random Signals for Engineers using MATLAB and Mathcad. Springer - Verlag, 2000.

5. Разевиг В.Д. Система сквозного проектирования электронных устройств DesignLab 8.0.М.: Солон. 1999.

6. Абрамов В.С. Обнаружение-измерение пачечных ЛЧМ-сигналов в многоцелевых ситуациях // Радиотехника. 1998. №2. Журнал в журнале: «Радиосистемы». Вып. 27. «Конфликтно-устойчивые РЭС». №4.

7. Антипенский Р.В. Разработка моделей сложных сигналов // Компоненты и технологии. 2007. №7. с. 157-161.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Изучение основ построения математических моделей сигналов с использованием программного пакета MathCad. Исследование моделей гармонических, периодических и импульсных радиотехнических сигналов, а также сигналов с амплитудной и частотной модуляцией.

    отчет по практике [727,6 K], добавлен 19.12.2015

  • Моделирование алгоритма выделения огибающей сложных периодических сигналов и получение первичных признаков различных звуков, их использование в системах идентификации и верификации. Анализ безопасности разработки при её эксплуатации; определение затрат.

    дипломная работа [3,7 M], добавлен 23.09.2011

  • Анализ основных видов сложных сигналов, анализ широкополосных систем связи. Классификация радиолокационных систем, их тактических и технических характеристик. Разработка и обоснование основных путей развития радиолокационных систем со сложными сигналами.

    курсовая работа [470,3 K], добавлен 18.07.2014

  • Принцип работы системы сотовой связи с кодовым разделением каналов. Использование согласованных фильтров для демодуляции сложных сигналов. Определение базы широкополосных сигналов и ее влияние на допустимое число одновременно работающих радиостанций.

    реферат [1,3 M], добавлен 12.12.2010

  • Методы реализации цифровых фильтров сжатия и их сравнение. Разработка модуля сжатия сложных сигналов. Разработка структурной схемы модуля и выбор элементной базы. Анализ работы и оценка быстродействия. Программирование и конфигурирование микросхем.

    дипломная работа [5,7 M], добавлен 07.07.2012

  • Индикаторное устройство. Измерение амплитуд сложных сигналов на отдельной частоте. Частотная селекция входного сигнала. Анализ спектра сигналов. Структурная схема фильтрового анализатора. Измерение нелинейных искажений. Сущность спектрального метода.

    реферат [43,2 K], добавлен 10.12.2008

  • Анализ методов обнаружения и определения сигналов. Оценка периода следования сигналов с использованием методов полных достаточных статистик. Оценка формы импульса сигналов для различения абонентов в системе связи без учета передаваемой информации.

    дипломная работа [3,0 M], добавлен 24.01.2018

  • Использование СШП сигнала и его модель. Влияние антенн на сигнал. Расчет угловой разрешающей способности сигналов для линейной и кольцевой антенн. Разработка мероприятий, снижающих воздействие выявленных вредных факторов. Влияние среды на эхо-сигнал.

    дипломная работа [3,2 M], добавлен 21.09.2011

  • Сигналы и их характеристики. Линейная дискретная обработка, ее сущность. Построение графиков для периодических сигналов. Расчет энергии и средней мощности сигналов. Определение корреляционных функций сигналов и построение соответствующих диаграмм.

    курсовая работа [731,0 K], добавлен 16.01.2015

  • Исследование принципов разработки генератора аналоговых сигналов. Анализ способов перебора адресов памяти генератора аналоговых сигналов. Цифровая генерация аналоговых сигналов. Проектирование накапливающего сумматора для генератора аналоговых сигналов.

    курсовая работа [513,0 K], добавлен 18.06.2013

  • Ансамбли различаемых сигналов - группы M однородных сигналов. Условие различимости сигналов - их взаимная ортогональность. Правило задачи распознавания-различения по аналогии с задачей обнаружения. Задачи обнаружения по критерию минимума среднего риска.

    реферат [1,0 M], добавлен 28.01.2009

  • Понятие, сущность, размерность, виды, классификация, особенности преобразования и спектральное представление сигналов, их математическое описание и модели. Общая характеристика и графическое изображение аналогового, дискретного и цифрового сигналов.

    реферат [605,8 K], добавлен 29.04.2010

  • Принципы построения беспроводных телекоммуникационных систем связи. Общая характеристика корреляционных и спектральных свойств сигналов. Анализ вероятностей ошибок различения М известных и М флуктуирующих сигналов на фоне помех и с кодовым разделением.

    курсовая работа [1,6 M], добавлен 19.05.2010

  • Устройство первичной обработки сигналов как неотъемлемая часть системы, ее значение в процессе сопряжения датчиков с последующими электронными устройствами. Понятие и классификация сигналов, их функциональные особенности и основные критерии измерения.

    контрольная работа [39,9 K], добавлен 13.02.2015

  • Анализ современного состояния пропускной способности систем широкополосного беспроводного доступа. Математическая модель и методы модуляции сверхширокополосных сигналов, их помехоустойчивость и процедура радиоприема. Области применения данных сигналов.

    контрольная работа [568,2 K], добавлен 09.05.2014

  • Сигнал - материальный носитель информации и физический процесс в природе. Уровень, значение и время как основные параметры сигналов. Связь между сигналом и их спектром посредством преобразования Фурье. Радиочастотные и цифровые анализаторы сигналов.

    реферат [118,9 K], добавлен 24.04.2011

  • Канал передачи дискретных сообщений. Межсигнальная интерференция сигналов в канале. Решение с помощью системы Mathcad. Решение системы уравнений по формуле Крамера. Максимальный модуль разности между ожидаемым и полученным сигналом.

    контрольная работа [67,4 K], добавлен 26.01.2007

  • Классификация цифровых приборов. Модели цифровых сигналов. Методы амплитудной, фазовой и частотной модуляции. Методика измерения характеристики преобразования АЦП. Синтез структурной, функциональной и принципиальной схемы генератора тестовых сигналов.

    дипломная работа [2,2 M], добавлен 19.01.2013

  • Оценка алгоритмов цифровой обработки сигналов в условиях наличия и отсутствия помех. Проектирование модели дискретной свертки в среде Mathcad 14. Анализ кодопреобразователей циклических кодов и их корректирующие способности. Работа цифрового фильтра.

    курсовая работа [3,0 M], добавлен 11.02.2013

  • Разработка функциональной схемы устройства, осуществляющего обработку входных сигналов в соответствии с заданным математическим выражением зависимости выходного сигнала от двух входных сигналов. Расчет электрических схем вычислительного устройства.

    курсовая работа [467,5 K], добавлен 15.08.2012

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.