Опора деревянной одностоечной и способы укрепление угловых опор: Опоры ВЛ - конструкции, предназначенные для поддерживания проводов на необходимой высоте над землей, водой...
Своеобразие русской архитектуры: Основной материал – дерево – быстрота постройки, но недолговечность и необходимость деления...
Топ:
Марксистская теория происхождения государства: По мнению Маркса и Энгельса, в основе развития общества, происходящих в нем изменений лежит...
Выпускная квалификационная работа: Основная часть ВКР, как правило, состоит из двух-трех глав, каждая из которых, в свою очередь...
Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов...
Интересное:
Распространение рака на другие отдаленные от желудка органы: Характерных симптомов рака желудка не существует. Выраженные симптомы появляются, когда опухоль...
Как мы говорим и как мы слушаем: общение можно сравнить с огромным зонтиком, под которым скрыто все...
Финансовый рынок и его значение в управлении денежными потоками на современном этапе: любому предприятию для расширения производства и увеличения прибыли нужны...
Дисциплины:
2017-10-11 | 1386 |
5.00
из
|
Заказать работу |
Содержание книги
Поиск на нашем сайте
|
|
Исходный физический сигнал является непрерывной функцией времени. Такие сигналы, определенные во все моменты времени, называют аналоговыми (analog). Последовательность чисел, представляющая сигнал при цифровой обработке, является дискретным рядом (discrete series) и не может полностью соответствовать аналоговому сигналу. Числа, составляющие последовательность, являются значениями сигнала в отдельные (дискретные) моменты времени и называются отсчетами сигнала (samples). Как правило, отсчеты берутся через равные промежутки времени Т, называемые периодом дискретизации (или интервалам, шагом дискретизации — sample time). Величина, обратная периоду дискретизации, называется частотой дискретизации (sampling frequency): fД=1/Т. Соответствующая ей круговая частота определяется следующим образом: ωД=2π/Т.
Процесс преобразования аналогового сигнала в последовательность от счетов называется дискретизацией (sampling), а результат такого преобразования — дискретным сигналом.
При обработке сигнала в вычислительных устройствах его отсчеты представляются в виде двоичных чисел, имеющих ограниченное число разрядов. Вследствие этого отсчеты могут принимать лишь конечное множество значений и, следовательно, при представлении сигнала неизбежно происходит его округление. Процесс преобразования отсчетов сигнала в числа называется квантованием по уровню (quantization), а возникающие при этом ошибки округления — ошибками (или шумами) квантования (quantization error, quantization noise). Сигнал, дискретный во времени, но не квантованный по уровню, называется дискретным (discrete-time) сигналом. Сигнал, дискретный во времени и квантованный по уровню, называют цифровым (digital) сигналом. Сигналы, квантованные по уровню, но непрерывные во времени, на практике встречаются редко. Разницу между аналоговыми, дискретными и цифровыми сигналами иллюстрирует рис. 7.1.
Рисунок 7.1. Аналоговый, дискретный и цифровой сигналы.
Процесс преобразования аналогового сигнала в цифровой предполагает последовательное выполнение следующих операций:
1. выборка значений исходной аналоговой величины в некоторые наперед заданные дискретные моменты времени, т. е. дискретизация сигнала по времени;
2. квантование (округление до некоторых известных величин) полученной в дискретные моменты времени последовательности значений исходной аналоговой величины по уровню;
3. кодирование — замена найденных квантованных значений некоторыми числовыми кодами.
Пусть задана некоторая аналоговая зависимость U(t). Для получения ее дискретного эквивалента U(nТД) = {U(0), U(ТД), U(2ТД),... } необходимо провести выборку ее значений в дискретные моменты времени nТД,, где n = 0, 1, 2... целое число. Постоянная величина ТД— носит название периода выборки или периода дискретизации, а сам процесс замены исходной аналоговой функции u(t) некоторой дискретной функцией U(nТД)называется дискретизацией сигнала во времени. Следует отметить, что полученная дискретная функция U(nТД)относительно самого сигнала U(t) носит по-прежнему аналоговый характер, так как может принимать бесконечное число различных значений.
|
Период дискретизации должен быть таким, чтобы было возможно восстановление непрерывной функции по ее отсчетам с допустимой точностью.
При выборе периода дискретизации можно воспользоваться теоремой В.А.Котельникова, согласно которой всякий непрерывный сигнал, имеющий ограниченный частотный спектр, полностью определяется своими дискретными значениями в моменты отсчета, отстоящие друг от друга на интервалы времени:
Тд = 1/2Fmax,
где Fmax – максимальная частота в частотном спектре сигнала.
Дискретизация по времени не связана с потерей информации, если частота дискретизации fД=1/ТД в 2 раза выше максимальной частоты сигнала Fmax. Однако почти все сигналы, используемые на практике, имеют неограниченный по частоте спектр, поэтому теорема Котельникова учитывает лишь 90% спектра сигнала. Для неограниченного по частоте спектра частоту дискретизации увеличивают в 2-3 раза:
fД = (2÷3)*2 Fmax = (4÷6) Fmax
Для устранения недостатка теоремы Котельникова применяют критерий Железнова (выполняется для случайных сигналов, имеющих конечную длительность Т и неограниченный частотный спектр), в соответствии с которым рекомендуется принимать период дискретизации ТД, равный максимальному интервалу корреляции сигнала τ0, т.е.
ТД = τ0
Параметр τ0 характеризует такой промежуток времени, в пределах которого отдельные значения случайного процесса можно считать статистически зависимыми (коррелированными). Таким образом, исходный непрерывный сигнал заменяется совокупностью W = Т/τ0 некоррелированных отсчетов (выборок), следующих с частотой
|
fД = 1/ ТД = 1/τ0.
Кроме временной дискретизации необходимо производить еще квантование выборочных значений сигнала. Поскольку математической моделью непрерывного сигнала является случайный процесс U(t), мгновенные значения сигнала Uk = U(tk) представляют собой случайную величину. Диапазон ее изменения, называемый непрерывной шкалой мгновенных значений сигнала, ограничен значениями Umin и Umax, что отражает условие физической реализуемости сигнала. Непрерывную шкалу мгновенных значений Umax – Umin сигнала разбивают на m уровней. Отличительной особенностью дискретизации по уровню является замена непрерывной шкалы уровней сигнала U(t) дискретной шкалой Ūк{ к = 1,2,...,М), в которой различные значения сигнала отличаются между собой на некоторое фиксированное (или выбираемое в процессе квантования) значение ΔU, называемое шагом квантования. Таким образом, квантование представляет собой округление мгновенных значений преобразуемого сигнала. При равномерном квантовании (ΔU = const) число разрешенных дискретных уровней составляет
Чем больше шаг квантования, тем больше получается ошибка – шум квантования:
ξ(U) = Uк - Ūк .
Если в результате квантования любое из мгновенных значений сигнала U(t) оказалось в интервале
(Ūк – ΔU/2; Ūк + ΔU/2),
то оно округляется до Ū, а возникающая при этом ошибка
| ξ(U)|max = ΔU/2.
Рисунок 7.2. Выбор шага квантования сигнала
На практике ΔU выбирают следующим методом. Полагают ошибку квантования ξ(U) случайной величиной, подчиненной равномерному закону распределения. Плотность вероятности f(ξ) для случайной величины ξ принимает значение внутри интервала (– ΔU/2; + ΔU/2) и равна нулю вне этого интервала.
Дисперсия D[ξ] ошибки квантования ξ определяется как
Для выполнения последней операции необходимо выбрать некоторый код К = {K1, К2,...}, способный отображать не менее (N+1)-го значения, и каждому дискретному значению Ūк поставить в соответствие некоторый код Ki. В простейшем случае в качестве кода может быть использована последовательность чисел, соответствующих порядковым номерам уровней квантования. При таком выборе кода функция U(t)может быть заменена последовательностью десятичных чисел: Кn= {0, 1, 3, 4, 4, 5, 4, 4, 3, 2, 2}, или в двоичной форме Кn = {000, 001, 011, 100, 100, 101, 100, 100, 011, 010, 010}.
Р.Хартли предложил в качестве меры количества информации использовать логарифм числа возможных сообщений
I = W loga m,
Согласно этому логарифму, количество информации в дискретном сигнале зависит от числа отсчётов W= Т/τ0 и от числа уровней квантования m.
|
Часто принимают а = 2, при этом значение I измеряется в битах.
Количество информации, приходящееся на один отсчет сигнала, называют удельной информативностью сигнала, или энтропией сигнала
H = I/W.
Энтропия является мерой неопределенности исследуемого процесса.
|
|
Типы сооружений для обработки осадков: Септиками называются сооружения, в которых одновременно происходят осветление сточной жидкости...
Механическое удерживание земляных масс: Механическое удерживание земляных масс на склоне обеспечивают контрфорсными сооружениями различных конструкций...
Типы оградительных сооружений в морском порту: По расположению оградительных сооружений в плане различают волноломы, обе оконечности...
Таксономические единицы (категории) растений: Каждая система классификации состоит из определённых соподчиненных друг другу...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!