Восстановление спектрально-ограниченного сигнала по его известной части
Рассмотрение восстановления спектрально-ограниченного сигнала по известной части одномерного сигнала. Информация, содержащаяся в отдельных областях исходного сигнала. Анализ спектрально-ограниченного сигнала, у которого спектр получен из белого шума.
Рубрика | Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 30.10.2018 |
Размер файла | 181,0 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/
Восстановление спектрально-ограниченного сигнала по его известной части
В.А. Коротков
ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН
Аннотация
В работе рассмотрена возможность восстановления спектрально-ограниченного сигнала по известной его части.
Ключевые слова: восстановление сигналов, спектры, спектрально-ограниченные сигналы.
Abstract
The possibility of restoration of spectral-limited signal from its well-known part is considered in the work.
Key words: restoration of signals, spectra, spectral-limited signals.
В данной работе рассматривается попытка восстановления спектрально-ограниченного сигнала по известной части одномерного сигнала. Посылом для выполнения данной работы явилось то соображение, что ограниченная часть спектра сигнала содержит всю информацию для воссоздания сигнала вообще говоря неограниченной длины. Следовательно, в этом сигнале исходный спектр ограниченной длины известным образом копируется с соответствующими коэффициентами неограниченное количество раз. Понятно, что если по ограниченному отрезку сигнала мы сможем восстановить весь этот ограниченный спектр, то затем можно будет восстановить сигнал по всей длине.
Если на сигнал не накладывать условия спектральной ограниченности, то вышеуказанные соображения не работают. В [4] показано, что доопределяя в области, где сигнал неизвестен, другим сигналом, получим результирующий сигнал, совпадающий с исходным только в известной части. Таким образом, требование спектральной ограниченности для возможности восстановления всего сигнала по известной его части является обязательным.
Проверим это. Пусть исходный сигнал представляет собой белый шум. Этот сигнал и его спектр представлены соответственно на Рис.1-2.
Рис.1. Исходный сигнал. Nn=256 - общее количество пикселей.
Рис.2. Спектр исходного сигнала.
Ограничим теперь этот спектр. Полученные спектр и спектрально-ограниченный сигнал представлены соответственно на Рис.3-4.
Рис.3. Спектр спектрально-ограниченного сигнала. No=65 - ширина спектра.
Рис.4. Спектрально-ограниченный сигнал.
Если теперь мы представим процедуру получения сигнала на Рис.4 из спектра на Рис.3 в виде перемножения матрицы A, соответствующей обратному преобразованию Фурье, на вектор F, содержащий данные спектра на Рис.3, то сигнал f или любую его часть можно вычислить по формуле:
f = A * F. (1)
Понятно, что если нам известен сигнал f, то можно, решив систему уравнений (1), вычислить спектр F. Теперь встает закономерный вопрос о том, какой длины надо взять сигнал f, для того, чтобы достаточно точно определить спектр F? Минимальная длина понятна - меньше чем количество пикселов в спектре брать бессмысленно. Необходимая длина завязана на точность измерений, точность вычислений и то, какая доля энергии входит в измеряемую область по отношению к полной энергии спектрально-ограниченного сигнала. Оставим вопрос о необходимой длине на будущее. А сейчас в качестве измеренной области возьмем область длиной в 128 пикселей - ровно половину от целого сигнала.
Рис.5. Измеренный сигнал - красная линия и полный спектрально-ограниченный сигнал - синяя линия.
Ну а теперь сформируем матрицу A в формуле (1). Если в качестве f из (1) взять fop из Рис.5, то из решения (1) по методу наименьших квадратов с помощью метода SVD получим спектр F (Рис.6-7).
Рис.6. Реальная часть спектра, полученного решением (1) - красная линия, реальная часть исходного спектра - синяя линия.
Рис.7. Мнимая часть спектра, полученного решением (1) - красная линия, мнимая часть исходного спектра - синяя линия.
Знание спектра позволяет с помощью преобразования Фурье восстановить полный сигнал. Результат этой операции представлен на Рис.8.
спектральный ограниченный сигнал восстановление
Рис.8. Восстановленный сигнал - красная линия, исходный спектрально ограниченный сигнал - синяя линия.
Понятно, что чем дальше находится восстанавливаемые значения сигнала от известных измеренных значений, тем ошибка в восстановлении больше. В данной работе рассматривался спектрально-ограниченный сигнал, у которого спектр получен из белого шума.
Теперь рассмотрим немного другой входной сигнал и проделаем над ним все те же манипуляции. Итак, исходный сигнал Рис. 9-10.
Рис.9. Исходный сигнал. Nn=256 - общее количество пикселей.
Рис.10. Спектр исходного сигнала.
Практически, это такой же шумовой сигнал, как и на Рис.1-2, только вырезана та область сигнала, которая в дальнейшем будет использоваться как область измеренного сигнала.
Ограничим теперь этот спектр. Полученные спектр и спектрально-ограниченный сигнал представлены соответственно на Рис.11-12.
Рис.11. Спектр спектрально-ограниченного сигнала. No=65 - ширина спектра.
Рис.12. Спектрально-ограниченный сигнал
Рис.13. Измеренный сигнал - красная линия и полный спектрально-ограниченный сигнал - синяя линия. Измеряется только та область сигнала, где до фильтра сигнал был равен нулю.
Рис.14. Реальная часть спектра, полученного решением (1) - красная линия, реальная часть исходного спектра - синяя линия
Рис.15. Мнимая часть спектра, полученного решением (1) - красная линия, мнимая часть исходного спектра - синяя линия
Рис.16. Восстановленный сигнал - красная линия, исходный спектрально ограниченный сигнал - синяя линия.
Таким образом очевидно, что если до фильтра отдельные области исходного сигнала могут иметь существенно разные свойства, то после фильтра сигнал меняется. Каждая его часть содержит информацию обо всем сигнале. Другое дело то, что использовать эту информацию можно только проделав определенные манипуляции и имея информацию о свойствах фильтра (полосе пропускания). При этом необходимо учитывать, что конечно же общие свойства сигнала у отдельных его частей создаются фильтром. Однако, если эти общие для отдельных частей сигнала свойства были и до фильтра, то восстановление проходит легче (область измеренного сигнала может быть выбрана меньше). Например, в случае сигналов на рис.4 и рис.12 области для измеренного сигнала выбирались соответственно 128 и 144.
Литература
1. В.А.Зверев. Радиооптика. М. «Советское радио». 1975г.
2. Зражевский А. Ю., Коротков В. А. Восстановление одномерных финитных сигналов, прошедших через фильтр низких частот. // Журнал радиоэлектроники: электронный журнал. 2013. N3. URL: http://jre.cplire.ru/jre/mar13/10/text.pdf
3. Зражевский А. Ю., Коротков В. А. Исследование восстановления сигнала, прошедшего через неидеальный фильтр низких частот. // Журнал радиоэлектроники: электронный журнал. 2013. N4. URL: http://jre.cplire.ru/jre/apr13/8/text.pdf
4. Аксенов. Математический анализ. (Ряды Фурье. Интеграл Фурье. Суммирование расходящихся рядов.) Учебное пособие. СПб.: Изд-во «Нестор», 1999 г.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Расчет спектрально-корреляционных характеристик сигнала и шума на входе усилителя промежуточной частоты (УПЧ). Анализ прохождения аддитивной смеси сигнала и шума через УПЧ, частотный детектор и усилитель низкой частоты. Закон распределения частоты.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 22.03.2015Расчет спектральных характеристик сигнала. Определение практической ширины спектра сигнала. Расчет интервала дискретизации сигнала и разрядности кода. Определение автокорреляционной функции сигнала. Расчет вероятности ошибки при воздействии белого шума.
курсовая работа [356,9 K], добавлен 07.02.2013Уменьшение дисперсии шумовой составляющей многокритериальными методами сглаживания цифрового сигнала, представленного единственной реализацией нестационарного случайного процесса в условиях априорной информации о функциях сигнала и характеристиках шума.
реферат [488,8 K], добавлен 01.04.2011Экспериментальное исследование принципов формирования АИМ – сигнала и его спектра. Методика и этапы восстановления непрерывного сигнала из последовательности его дискретных отсчетов в пункте приема, используемые для этого главные приборы и инструменты.
лабораторная работа [87,1 K], добавлен 21.12.2010Определение практической ширины спектра сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Определение интервала дискретизации сигнала. Расчет вероятности ошибки при воздействии "белого шума". Расчет энергетического спектра кодового сигнала.
курсовая работа [991,1 K], добавлен 07.02.2013Характеристики суммарного процесса на входе и на выходе амплитудного детектора. Амплитудно-частотная характеристика усилителя промежуточной частоты. Спектральная плотность сигнала. Корреляционная функция сигнала. Время корреляции огибающей шума.
курсовая работа [314,9 K], добавлен 09.12.2015Спектральные характеристики периодических и непериодических сигналов. Свойства преобразования Фурье. Аналитический расчёт спектра сигнала и его энергии. Разработка программы в среде Borland C++ Bulder 6.0 для подсчета и графического отображения сигнала.
курсовая работа [813,6 K], добавлен 15.11.2012Анализ прохождения сигнала через линейное устройство. Анализ выходного сигнала на основании спектрального метода. Передаточная функция линейного устройства и его схема. Анализ спектра выходного сигнала. Расчёт коэффициента усиления по постоянному току.
курсовая работа [168,3 K], добавлен 25.05.2012Радиотехнический сигнал: понятие и принципы реализации, классификация и разновидности, сферы практического применения. Представление сигнала и спектр. Виды модуляции радиотехнического сигнала и его основные параметры, анализ. Частотные модуляторы.
контрольная работа [710,3 K], добавлен 15.05.2012Расчет спектральных характеристик, практической ширины спектра и полной энергии сигнала. Определение интервала дискретизации и разрядности кода. Расчет автокорреляционной функции кодового сигнала. Расчет вероятности ошибки при воздействии "белого шума".
курсовая работа [1,4 M], добавлен 07.02.2013Формирование математической модели сигнала и построение ее графика. Спектральный состав сигнала. Исследования спектрального состава сигнала с помощью быстрых преобразований ряда Фурье. Построение графика обработанного сигнала. Верхняя граничная частота.
курсовая работа [187,7 K], добавлен 14.08.2012Метод выделения огибающей АМ-сигнала при помощи преобразования Гильберта. Эквивалентная схема программного алгоритма. Способы выделения амплитудного огибающего сигнала. Синтез АМ-сигнала с несущей и боковыми частотами. Формирователь амплитудной огибающей.
курсовая работа [279,1 K], добавлен 23.06.2009Модуляция - процесс преобразования одного сигнала в другой, для передачи сообщения в нужное место, ее свойства, особенности и виды. Гармонические и импульсные переносчики. Демодуляция принятого сигнала. Спектр сигнала АИМ. Модуляция случайными функциями.
реферат [124,2 K], добавлен 04.03.2011Жесткий и гибкий пороги фильтрации речевого сигнала. Графики вейвлет-разложения речевого сигнала. Блок схема алгоритма фильтрации с гибким порогом. Статистический метод фильтрации речевого сигнала. Оценка качества восстановленного речевого сигнала.
реферат [440,2 K], добавлен 01.12.2008Схема цифрового канала связи. Расчет характеристик колоколообразного сигнала: полной энергии и ограничения практической ширины спектра. Аналитическая запись экспоненциального сигнала. Временная функция осциллирующего сигнала. Параметры цифрового сигнала.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 07.02.2013Изображение спектров на входе и выходе аппаратуры формирования первичной группы каналов ТЧ. Выбор частоты дискретизации первичного сигнала, спектр которого ограничен частотами. Расчет спектра сигнала на выходе дискретизатора. Тактовая частота ИКМ сигнала.
контрольная работа [870,6 K], добавлен 05.04.2011Способы некогерентного накопления сигнала. Эффект некогерентного накопления сигнала в системе "индикатор-оператор". Характеристики обнаружения при некогерентном накоплении сигнала. Преимущества некогерентного накопления по сравнению с когерентным.
реферат [430,9 K], добавлен 21.01.2009Спектральный анализ и расчет дискретизируемого сигнала, оценка его погрешности. Исследование частотных и временных характеристик восстанавливающего фильтра. Проверка основных расчетных результатов с помощью имитационного (схемотехнического) моделирования.
лабораторная работа [530,5 K], добавлен 21.03.2014Расчет энергетической ширины спектра сообщения. Показатели средней квадратической погрешности квантования. Кодирование значения дискретного сигнала двоичным блочным примитивным кодом. Спектр модулированного сигнала. Структурная схема системы связи.
контрольная работа [1,6 M], добавлен 17.11.2012Расчёт объёма звукового файла и порядка фильтра Баттерворта как основа для приложений обработки сигналов. Спектр входного сигнала и его частота. Расчет порядка фильтра и дискретная функция передач. Амплитудная модуляция и детектирование сигнала.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 07.05.2012