Реферат: Цифровая обработка сигналов - текст реферата. Скачать бесплатно.
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ. Много и бесплатно. # | Правила оформления работ | Добавить в избранное
 
 
   
Меню Меню Меню Меню Меню
   
Napishem.com Napishem.com Napishem.com

Реферат

Цифровая обработка сигналов

Банк рефератов / Экономика и финансы

Рубрики  Рубрики реферат банка

закрыть
Категория: Реферат
Язык реферата: Русский
Дата добавления:   
 
Скачать
Microsoft Word, 6844 kb, скачать бесплатно
Заказать
Узнать стоимость написания уникального реферата

Узнайте стоимость написания уникальной работы

38 Сибирская Государственная Академия телекоммуникаций и информатики. А. Т. Бизин ВВЕДЕНИЕ В ЦИФРОВУЮ ОБРАБОТКУ СИГНАЛОВ Автор: Бизин Анатолий Тимофеевич, Доцент кафедры ТЭЦ СибГАТИ Содержание. стр. 1. Дискретные сигналы 1.1. Дискретизация непрерывных сигналов 2 1.2. Связь спектров дискретных и непрерывных сигналов 2 1.3. Преобразование Фурье и Лапласа для дискретных сигналов 3 1.4. Z - преобразование 5 1.5. Основные теоремы Z - преобразования 8 1.6. Дискретное преобразование Фурье 9 2. Дискретные цепи 2.1. Разностное уравнение и дискретная цепь 12 2.2. Передаточная функция дискретной цепи 15 2.3. Общие свойства передаточной функции 17 2.4. Частотные характеристики 17 2.5. Импульсная характеристика. Свертка. 19 2.6. Круговая свертка 22 2.7. Энергия дискретного сигнала. Корреляция и энергетический спектр 24 2.8. Расчет энергии сигнала в дискретной цепи 26 2.9. Секционирование 28 3. Цифровые фильтры 3.1. Цифровая система обработки сигналов 30 3.2. Расчет не рекурсивных ЦФ общего вида 31 3.3. Схема и характеристики фильтров с линейной фазой 33 3.4. Общие свойства фильтров с линейной фазой 35 3.5. Расчет ЦФ с линейной фазой. Метод взвешивания. 36 3.6. Метод частотной выборки 40 3.7. Расчет рекурсивных фильтров. Метод билинейного преобразования 44 4. Эффекты конечной разрядности и их учет. 4.1. Шум квантования и шумовая модель 48 4.2. Расчет шумов квантования 49 4.3. Влияние структуры ЦФ на шум квантования 51 4.4. Квантование коэффициентов. Расчет разрядности. 53 4.5. Чувствительность 55 4.6. Масштабирование сигнала в цепи 57 4.7. Динамический диапазон ЦФ 61 4.8. Предельные циклы 61 5. Восстановление непрерывного сигнала 5.1. Характеристики ЦАП 63 5.2. Погрешности восстановления 64 Литература 66 Обсуждены основные положения теории дискретных сигналов и способы их обработки. Рассмотрены особенности цифровой реализации дискретных систем. Изложены методы ра с чета цифровых фильтров, получившие наибольшее распространение. Эффекты конечной разрядности ЦФ и их учет рассмотрены применительно к системам с фиксированной запятой. Погрешности дискретизации и восстановления обсуждены на уровне необходимом для понимания вопроса. Для технических факультетов. 1. Дискретные сигналы. 1.1 Дискретизация непрерывных сигналов. Обработка сигналов на цифровых ЭВМ начинается с замены непрерывного сигнала X(t) на дискретную последовательность, для которой применяются такие обозначения x(nT) , x(n) , x n , x 0 ; x 1 ; x 2 ; … . Дискретизация осуществляется электронным ключом (ЭК) через равные интервалы времени T (Рис. 1.1). Дискретная последовательность аппроксимирует исходный сигнал X(t) в виде решетч а той функции X(nT). Частота переключения электронного ключа f д и шаг дискретизации T св я заны формулой f д = 1 / T . (1.1) Дискретная последовательность или дискретный сигнал выражается через исходный непрерывный (аналоговый) сигнал следующим образом x(nT) = x(t) d (t - nT) , (1.2) где d (t) - дискретная d - функция (Рис. 1.2, а), d (t - nT) - последовательность d - функций (Рис. 1.2, б). Погрешность, возникающую при замене аналогового сигнала дискретным сигналом, удобно оценить сравнивая спектры этих сигналов. 1.2. Связь спектров дискретного и непрерывного сигналов. Исходное выражение для спектра дискретного сигнала с учетом (1.2) запишется след у ющим образом X(j w ) = x(nT) e -j w t dt = x(t) d (t - nT) e -j w t dt . Периодическую последовательность d - функций здесь можно разложить в ряд Фурье d (t - nT) = , где с учетом формулы связи спектров периодического и непериодического сигналов , поскольку F d (j w ) = 1 После замены в исходном выражении периодической последовательности d - функций ее разложением в ряд Фурье получим X(j w ) = x(t)( ) e -j w t dt = x(t) e -j w t dt . Учитывая здесь теорему смещения спектров, т.е. : если f(t) ® F(j w ), то f(t) ® F[j( w ± w 0 )] , последнее равенство можно представить в виде формулы, выражающей связь спектров ди с кретного X(j w ) и аналогового X a (j w ) сигналов X(j w ) = X a [j( w - )] . (1.3) На основании формулы (1.3) с учетом поясняющих рисунков 1.3, а, б можно сделать следующие выводы : 1. Спектр дискретного сигнала состоит из суммы спектров исходного непрерывного сигнала, сдвинутых друг относительно друга по оси частот на величину равную частоте дискретиз а ции w д 2. Спектры аналогового и дискретного сигналов совпадают в диапазоне частот [-0,5 w д ; 0,5 w д ], если удовлетворяется неравенство w в Ј 0,5 w д , (1.4) где w в - верхняя частота спектра аналогового сигнала. Равенство в (1.4) соответствует утверждению теоремы Котельникова о минимальной частоте w д . 1. Смежные спектры X a (j w ) в (1.3) частично перекрываются, если условие (1.4) не выполняе т ся (Рис 1.3, б). В этом случае спектр дискретного сигнала искажается по отношению к спектру аналогового сигнала. Эти искажения являются неустранимыми и называются ошибками наложения. 2. Аналоговый сигнал можно восстановить полностью по дискретному сигналу с помощью ФНЧ, частота среза которого w с = 0,5 w д . Это утверждение основано но совпадении спе к тров дискретного сигнала на выходе ФНЧ и непрерывного сигнала. Сигнал восстанавлив а ется без искажений, если выполняется условие (1.4). в противном случае сигнал восстана в ливается с искажениями, обусловленными ошибками наложения. Выбор частоты дискретизации осуществляется в соответствии с (1.4). если частота w в не известна, то выбор из w д определяется расчетом по формуле (1.1), в которой интервал T выбирается приближенно с таким расчетом, чтобы аналоговый сигнал восстанавливался без заметных искажений плавным соединением отсчетов дискретного сигнала. 1.3 Преобразование Фурье и Лапласа для дискретных сигналов. Для дискретных сигналов формулы Фурье и Лапласа представляется возможным упр о стить. Действительно, поскольку то после перехода к дискретной переменной пара преобразований Фурье принимает вид Здесь применяются формулы одностороннего преобразования Фурье, так как начало отсчета совмещается с началом действия дискретного сигнала. Формулы Фурье для дискретных сигналов применяются в нормированном виде, поэт о му после замены X(nT) ® X(nT) / T преобразование Фурье принимает окончательный вид (1.5) Формулы Лапласа для дискретных сигналов получаются на основании (1.5) после обобщения частоты на всю плоскость комплексного переменного, то есть j w ® P = d + j w (1.6) 1.4. Z - преобразование. Эффективность частотного анализа дискретных сигналов существенно возрастает, если заменить преобразование Лапласа Z - преобразованием. В этом случае изображение сигнала X(p), которое представляет собой трансцендентную функцию переменной P = d + j w , замен я ется Z - изображением сигнала X(Z), которое является рациональной функцией переменной Z = x + jy. Формулы Z - преобразования получаются из формулы Лапласа (1.6) заменой переме н ных e pT = Z . (1.7) Подстановка (1.7) и ее производной dZ / dp = Te pT в (1.6) приводит к формулам прямого и обратного Z - преобразования (1.8) Точки на мнимой оси комплексного переменного p = d +j w , то есть точки p = j w , опр е деляют реально частотные характеристики сигнала. Мнимой оси соответствует на плоскости Z единичная окружность, так как в этом случае согласно (1.7) Z = e j w T = (1.9) Поэтому непрерывному росту переменной на мнимой оси плоскости p = d + j w , соответствует многократный обход единичной окружности на плоскости z = x + jy (Рис. 1.4). Этим фактом объясняется, в частности, то обстоятельство, что интегрирование в формуле обратного z - преобразования (1.8) осуществляется вдоль единичной окружности плоскости z взамен инт е грирования вдоль прямой параллельной мнимой плоскости p. Учитывая вышеизложенное и формулы (1.7), (1.9) можно утверждать, что левая пол у плоскость переменного p = d + j w отображается на плоскость единичного круга переменного z = x + jy, правая полуплоскость - на плоскость z за пределами единичного круга. Подстановка (1.9) в z - изображение сигнала приводит к спектру этого сигнала, подст а новка (1.7) дает изображение по Лапласу. Пример. Определить спектр и построить графики модуля и аргумента спектральной плотности сигнала x(nT) = a ; b (Рис. 1.5, а). Решение. Z - изображение сигнала согласно (1.8) X(Z) = x(nT) Z -n = x(0T) Z -0 + x(1T) Z -1 = a + bZ -1 Отсюда подстановкой (1.9) определяем спектр сигнала X(j w ) = a + be -j w T . Графики модуля и аргумента спектральной плотности приведены на рисунке 1.6, а, б на и н тервале частот [0 ; w д ]. Вне интервала частот [0 ; w д ] частотные зависимости повторяются с периодом w д . 1.5 Основные теоремы Z - преобразования. Перечислим без доказательства теоремы z - преобразования, которые потребуются в последующих разделах. 1. Теорема линейности. Если x(nT) = ax 1 (nT) + bx 2 (nT) , то X(Z) = a X 1 (Z) + bX 2 (Z). 2. Теорема запаздывания. Если x(nT) = x 1 (nT - QT) , то X(Z) = X 1 (Z) Z -Q . 3. Теорема о свертке сигналов. Если X(nT) = x 1 (kT) x 2 (nT - kT) , то X(Z) = X 1 (Z) X 2 (Z). 4. Теорема об умножении сигналов. Если x(nT) = x 1 (nT) x 2 (nT) , то X(Z) = X 1 (V) X 2 ( ) V -1 dV, где V, Z - переменные на плоскости Z. 5. Теорема энергий (равенство Парсеваля). x 2 (nT) = X(Z) X(Z -1 ) Z -1 dZ. Z - преобразование дискретных сигналов имеет значение равное значению преобразования Лапласа непрерывных сигналов. 1.6. Дискретное преобразование Фурье. Если сигнал ограничен во времени значением t u , а его спектр - частотой w в , то он по л ностью характеризуется конечным числом отсчетов N как во временной, так и в частотной областях (Рис. 1.7, а, б) : N = t u /T - во временной области, где T = 1/f д , N = f д /f 1 - в частотной области, где f 1 = 1/t u . Дискретному сигналу соответствует периодический спектр, дискретному спектру будет соответствовать периодический сигнал. В этом случае отсчеты X(nT) = X 0 ; X 1 ; … X N-1 я в ляются коэффициентами ряда Фурье периодической последовательности X(jk w 1 ), период, к о торый равен w д . Соответственно, отчеты X(jk w 1 ) = X 0 ; X 1 ; … X N-1 являются коэффицие н тами ряда Фурье периодической последовательности X(nT), период, который равен t u . Связь отсчетов сигнала и спектра устанавливается формулами дискретного преобраз о вания Фурье (ДПФ). Формулы ДПФ следуют из формул Фурье для дискретных сигналов (1.5), если непрерывную переменную w заменить дискретной переменной k w 1 , то есть w ® k w 1 , d w ® w 1 . После замены переменной в (1.5) получим X(jk w 1 ) = x(nT) , x(nT) = X(jk w 1 ) . Отсюда после подстановки w 1 = w д /N, T = 2 p / w д формулы ДПФ принимают окончательный вид X(jk w 1 ) = x(nT) - прямое ДПФ , x(nT) = X(jk w 1 ) - обратное ДПФ (1.10) Сигнал с ограниченным спектром имеет, строго говоря, бесконечную протяженность во времени и, соответственно бесконечное число отсчетов и непрерывный спектр. Спектр ост а нется непрерывным, если число отсчетов сигнала ограничить конечным числом N. Формулы (1.10) в этом случае будут выражать связь между N отсчетами дискретного сигнала и N отсч е тами его непрерывного спектра, который можно полностью восстановить по его отсчетам. Пример. Определить отсчеты спектра сигнала на Рис. 1.5, а. Здесь N = 2 поэтому X(jk w 1 ) = x(nT) e -j p kn следовательно X(j0 w 1 ) = x(nT)e -j0 = x(0T) + x(1T) = a + b X(j1 w 1 ) = x(nT)e -j p n = x(0T) e -j0 + x(1T) e -j p = a - b график отсчетов спектра приведен на Рис. 1.5, б, где w 1 = w д /N = 0,5 w д . Сигнал с конечным числом отсчетов N имеет спектр, который повторяет с конечной погрешностью спектр сигнала с бесконечным числом отсчетов : спектры совпадают на о т счетных частотах k w 1 и отличаются на других частотах. Отличие спектров тем меньше, чем больше N. В самом деле, реальные сигналы обладают конечной энергией и, следовательно, начиная с некоторого номера отсчета остальными номерами можно пренебречь ввиду их м а лости, что не окажет заметного влияния на спектр сигнала. Пример. Осуществить дискретизацию экспоненциального импульса X(t) = Ae - a t = 1 e -10t и сравнить спектры исходного и дискретного сигналов. Решение. График сигнала X(t) представлен на Рис. 1.8 Пусть T = 0,02с. В этом случае плавным соединением отсчетов сигнала (штриховая л и ния на Рис. 1.8) сигнал восстанавливается удовлетворительно хотя заметны искажения в окрестности точки t = 0, поэтому ошибки наложения будут некоторым образом влиять на спектральные характеристики. Пусть t u = 0,4с. В этом случае N = t u /T = 20. Расчет спектра по формуле прямого ДПФ в точке w = 0 (k = 0) запишется так X(j0 w 1 ) = 1,0 + 0,8187 + 0,6703 + 05488 + 0,4493 + 0,368 + 0,3012 + 0,2466 + 0,2019 + 0,1653 + 0,1353 + 0,1108 + 0,09072 + 0,07427 + 0,06081 + 0,04979 + 0,04076 + 0,03337 + 0,02732 + 0,02237 = 5,41 Истинное значение спектра в точке w = 0 можно определить зная спектр аналогового экспоненциального импульса X a (j w ) = , следовательно X a (j0) = = 0,1. чтобы сравнить спектры дискретного и непрерывного сигналов, дискретный спектр необходимо денормировать умножением на T, так как формулы Фурье для дискретных сигн а лов применяются в нормированном виде. Поэтому X(jo w 1 ) = 5,41 T = 5,42 Ч 0,02 = 0,1082. Таким образом совпадение спектров X a (j w ) и X(j w ) в точке w = 0 вполне удовлетворительное. Некоторая неточность объясняется влиянием ошибок наложения. Уместно заметить, что выбор шага дискретизации достаточно контролировать в точках максимальной крутизны исходной функции X(t). В рассмотренном примере такой точкой я в ляется момент времени t = 0. В заключение отметим, что формулы ДПФ упрощают расчетные процедуры по взаи м ному преобразованию сигналов и их спектров, что особенно важно для технических систем, функционирующих В реальном масштабе времени. В этих случаях применяется алгоритм быстрого преобразования Фурье (БПФ), основанный на формулах ДПФ. Ускоренная проц е дура расчетов по алгоритму БПФ достигается за счет исключения повторных арифметических оп е раций, характерных для расчетов по формулам ДПФ. 2. Дискретные цепи. 2.1 Разностное уравнение и дискретная цепь. Непрерывный сигнал на входе линейной системы x(t) и соответствующий сигнал y(t) на выходе связаны дифференциальным уравнением. Замена непрерывной переменной t на ди с кретную переменную nT приводит к замене дифференциального уравнения разностным ура в нением. Каноническая форма разностного уравнения общего вида, учитывающая в явном в и де наличие в системе как прямых, так и обратных связей, запишется так y(nT) = a m x(nT - mT) + y(nT - ), (2.1) где (M + 1) - число прямых связей, Z - число обратных связей, m, , n - целые положительные числа. Аналитические методы решения разностных уравнений во многом повторяют методы решения дифференциальных уравнений и позволяют получить решение в общем виде, пр и годном для анализа работы дискретной системы. Численные методы решения приводят к р е зультату в виде числовой последовательности, поэтому разностное уравнение в этом случае воспринимается как алгоритм функционирования дискретной системы, пригодной для пр о граммирования на ЭВМ работы такой системы. Система работа которой описывается разностными уравнениями, является дискретной так как она способна воздействовать только на отсчеты сигнала. Дискретная система и ди с кретная цепь осуществляет, согласно (2.1) следующие операции над дискретными сигналами. 1. Сдвиг (запаздывание) на целое число интервалов T 2. Умножение на некоторый коэффициент a m или b 3. Сложение сигналов. Перечисленные операции образуют полный базис, в котором можно реализовать заданное воздействие на сигнал. Набору операций базиса соответствует набор типов элементов дискретной цепи : эл е менты памяти (задержки), умножители и сумматоры. Каноническая схема дискретной цепи общего вида, соответствующая разностному уравнению (2.1), приведена на Рис. 2.1. Разностное уравнение с постоянными коэффициентами a m , b описывает линейную дискретную цепь. Разностное уравнение с коэффициентами, зависящими от уровня отсчетов дискретного сигнала, описывает нелинейную дискретную цепь. Разностное уравнение составляется непосредственно по схеме цепи, учитывая возмо ж ные пути прохождения сигнала, или по системным характеристикам цепи. Пример. Составить разностное уравнение цепи, схема которой приведена на Рис. 2.2, а. Решение. Здесь имеется три пути прохождения сигнала от входа до выхода цепи, по которым сигналы проходят и затем складываются в сумматоре. Поэтому разностное уравнение имеет вид y(nT) = 0,5 x(nT) - 0,7 x(nT - T) + 0,35 x(nT - 2T). Пример. Определить y(nT) (Рис. 2.2, б), если x(nT) = 1,0 ; 0,5 . Решение. Разностное уравнение цепи y(nT) = 0,5 x(nT - T) + 0,1 x(nT) численное решение разностного уравнения : n=0; y (0T) = 0,5 x(-T) + 0,1 x(0T) = 0,1; n=1; y (1T) = 0,5 x(0T) + 0,1 x(1T) = 0,55; n=2; y (2T) = 0,5 x(1T) + 0,1 x(2T) = 0,25; n=3; y (3T) = 0,5 x(2T) + 0,1 x(3T) = 0. Следовательно y(nT) = 0,1; 0,55; 0,25 . Графики сигналов x(nT) и y(nT) приведены на рис (2.3,а,б). Пример. Определить сигнал на выходе цепи (рис 2.2,в), если y(nT)= 0,1; 0,1 . Решение. Цепь содержит обратную связь (ОС), поэтому сигнал на выходе цепи формируется как сигнал со стороны входа, так и со стороны выхода. y(nT) = 0,4 x(nT-T) - 0,08 y(nT-T) n=0 y(0T) = 0,4 x(-T) - 0,08 y(-T) = 0 n=1 y(1T) = 0,4 x(0T) - 0,08 y(0T) = 0,4 n=2 y(0T) = 0,4 x(1T) - 0,08 y(1T) = 0,368 и т . д . ... Следовательно y(nT) = 0; 0,4; 0,368; ... . В данном случае за счет циркуляции сигнала по цепи ОС выходной сигнал состоит из бесконечного числа отсчетов. Дискретная цепь, содержащая ОС, называется рекурсивной. Дискретная цепь без ОС называется нерекурсивной. 2.2 Передаточная функция дискретной цепи. Замена сигналов в разностном уравнении (2.1) на Z - изображения этих сигналов , приводит к алгебраизации разностного уравнения . Алгебраизация осуществляется применением теорем линейности и запаздывания. Переход в область Z - изображений позволяет ввести понятие передаточной функции дискретной цепи H(Z), которая определяется как отношение Z - изображения сигнала на в ы ходе цепи к Z - изображению сигнала на входе цепи. Поэтому, учитывая алгебраическую форму разностного уравнения общего вида, можно записать общий вид передаточной фун к ции дискретной цепи . (2.3) Отсюда, в частности, для нерекурсивной цепи . (2.4) Если нерекурсивная цепь состоит всего из одного элемента запаздывания, то , что находит своё отражение в обозначении элементов памяти на схемах дискретных цепей. Передаточная функция конкретной цепи формируется по передаточным функциям её элементов согласно общих правил линейных цепей. В частности, для цепи содержащей ОС применяется известная формула , (2.5) где - передаточная функция цепи прямого прохождения сигнала, - предаточная функция цепи ОС. Пример. Оперделить передаточную функцию цепи на рис. (2.4,а). Решение. , где , . Пример. Определить передаточную функцию на рис.(2.4,б). Решение. , где - передаточная функция рекурсивной части схемы, - передаточная функция нерекурсивной части цепи. По известной передаточной функции можно легко определить разностное уравнение цепи. Пример. Составить разностное уравнение цепи на рис.(2.2,в). Решение. Здесь . Поэтому . Отсюда . Следовательно переходя к оригиналам: y(nT)= 0,4 x(nT-T) - 0,08 y(nT-T). 2.3 Общие свойства передаточной функции. Критерий устойчивости дискретной цепи совпадает с критерием устойчивости аналог о вой цепи: полюсы передаточной функции должны располагаться в левой полуплоскости ко м плексного переменного , что оответствует положению полюсов в пределах едини ч ного круга плоскости z = x + jy. Передаточная функция цепи общего вида записывается, согласно (2.3), следующим о б разом: , (2.6) где знаки слагаемых учитываются в коэффицентах a i , b j , при этом b 0 =1. Свойства передаточной функции цепи общего вида удобно сформулировать в виде тр е бований физической реализуемости рациональной функции от Z: любая рациональная фун к ция от Z может быть реализована в виде передаточной функции устойчивой дискретной цепи с точностью до множителя H 0 Ч H Q , если эта функция удовлетворяет требованиям: 1. коэффициенты a i , b j - вещественные числа, 2. корни уравнения V(Z)=0, т.е. полюсы H(Z), расположены в пределах единичного круга плоскости Z. Множитель H 0 Ч Z Q учитывает постоянное усиление сигнала H 0 и постоянный сдвиг си г нала по оси времени на величину QT. 2.4 Частотные характеристики. Комплекс передаточной функции дискретной цепи определяет частотные характиристики цепи - АЧХ, - ФЧХ. На основании (2.6) комплекс передаточной функции общего вида запишется так . Отсюда формулы АЧХ и ФЧХ , (2.7) , (2.8) Частотные характеристики дискретной цепи являются периодическими функциями. Период повторения равен частоте дискретезации w д . Частотные характеристики принято нормировать по оси частот к частоте дискретезации , (2.9) где W - нормированная частота. В расчетах с приенением ЭВМ нормирование по частоте становится необходимостью. Пример. Определить частотные характеристики цепи, передаточная функция которой H(Z) = a 0 + a 1 Ч Z -1 . Решение . Комплекс передаточной функции: H(j w ) = a 0 + a 1 e -j w T . с учетом нормирования по частоте: w T = 2 p Ч W . Поэтому H(j w ) = a 0 + a 1 e -j2 p W = a 0 + a 1 cos 2 p W - ja 1 sin 2 p W . Формулы АЧХ и ФЧХ H( W ) = , j ( W ) = - arctg . графики АЧХ и ФЧХ для положительных значений a 0 и a 1 при условии a 0 > a 1 приведены на рис.(2.5,а,б.) Логарифмический масштаб АЧХ - ослабление А: ; . (2.10) Нули передаточной функции могут распологаться в любой точке плоскости Z. Если н у ли расположены в пределах единичного круга, то характеристики АЧХ и ФЧХ такой цепи связаны преобразованием Гильберта и однозначно могут быть определены одна через др у гую. Такая цепь называется цепью минимально-фазового типа. Если хотябы один нуль поя в ляется за пределами единичного круга, то цепь относится к цепи нелинейно-фазового типа, для которого преобразование Гильберта неприменимо. 2.5 Импульсная характеристика. Свертка. Передаточная функция характеризует цепь в частотной области. Во временной области цепь характеризуется импульсной характеристикой h(nT). Импульсная характеристика ди с кретной цепи представляет собой реакцию цепи на дискретную d - функцию. Импульсная х а ракетеристика и передаточная функция являются системными характеристиками и связаны между собой формулами Z - преобразования. Поэтому импульсную реакцию можно рассма т ривать как некоторый сигнал, а передаточную функцию H(Z) - Z - изображение этого сигнала. Передаточная функция является основной характеристикой при проектировании, если нормы заданы относитеольно частотных характеритик системы. Соответственно, основной характеристикой является импульсная характеристика, если нормы заданы во временной о б расти. Импульсную характеристику можно определить непосредственно по схеме как реа к цию цепи на d - функцию, или решением разностного уравнения цепи, полагая, x(nT) = d (t). Пример. Определить импульсную реакцию цепи, схема которой приведена на рис.2.6,б. Решение. Разностное уравнение цепи y(nT)=0,4 x(nT-T) - 0,08 y(nT-T). Решение разностного уравнения в численном виде при условии, что x(nT)= d (t) n=0; y(0T) = 0,4 x(-T) - 0,08 y(-T) = 0; n=1; y(1T) = 0,4 x(0T) - 0,08 y(0T) = 0,4; n=2; y(2T) = 0,4 x(1T) - 0,08 y(1T) = -0,032; n=3; y(3T) = 0,4 x(2T) - 0,08 y(2T) = 0,00256; и т . д . ... Отсюда h(nT) = 0 ; 0,4 ; -0,032 ; 0.00256 ; ... Для устойчивой цепи отсчеты импульсной реакции с течением времени стремятся к нулю. Импульсную характеристику можно определить по известной передаточной функции, прим е няя а. обратное Z-преобразование, б. теорему разложения, в. теорему запаздывания к результатам деления полинома числителя на полином зн а менателя. Последний из перечисленных способов относится к численным методам решения поставле н ной задачи. Пример. Определить импульсную характеристику цепи на рис.(2.6,б) по передаточной функции. Решение. Здесь H(Z) = . Разделим числитель на знаменатель Применяя к результату деления теорему запаздывания, получаем h(nT) = 0 ; 0,4 ; -0,032 ; 0.00256 ; ... Сравнивая результат с расчетами по разностному уравнению в предидущем примере, можно убедиться в достоверности расчетных процедур. Предлагается определить самостоятельно импульсную реакцию цепи на рис.(2.6,а), применяя последовательно оба рассмотренных метода. В соответствии с определением передаточной функции, Z - изображение сигнала на выходе цепи можно определите как произведение Z - изображения сигнала на входе цепи и передаточной функции цепи: Y(Z) = X(Z) Ч H(Z). (2.11) Отсюда, по теореме о свертке, свертка входного сигнала с импульсной характеристикой дает сигнал на выходе цепи y(nT) = x(kT) Ч h(nT - kT) = h(kT) Ч x(nT - kT). (2.12) Определение выходного сигнала по формуле свертки находит применение не только в расчетных процедурах, но и в качестве алгоритма функционирования технических систем. Пример. Определить сигнал на выходе цепи, схема которой приведена на рис.(2.6,б), если x(nT) = 1,0; 0,5 . Решение. Здесь h(nT) = 0 ; 0,4 ; -0,032 ; 0,00256 ; ... Расчёт по (2.12) n=0 : y(0T) = h(0T)x(0T) = 0; n=1 : y(1T) = h(0T)x(1T) + h(1T) x(0T) = 0,4; n=2 : y(2T)= h(0T)x(2T) + h(1T) x(1T) + h(2T) x(0T) = 0,168; Таким образом y(nT) = 0; 0,4; 0,168; ... . В технических системах вместо линейной свертки (2.12) чаще применяется круговая или циклическая свертка . 2.6 Круговая свёртка . Реальным сигналам соответствуют числовые последовательности конечной длины. К о нечную числовую последовательность можно продолжить по оси времени путём периодич е ского повторения и получить периодическую числовую последовательность. Периодической числовой последовательности соответствует спектр в виде периодической числовой послед о вательности. Обе последовательности имеют одинаковый период N и связаны формулами ДПФ. Замена реальных последовательностей периодическими позволяет повысить эффе к тивность использования вычислительной техники применительно к дискретным сигналам (скоростная свёртка, БПФ и др. ) Свёртка периодических последовательностей называется круговой и определяется на инте р вале равном одному периоду. y(nT) = x(kT) Ч h(nT - kT), (2.13) Линейная и круговая свёртки дают одинаковый результат, если соответствующим обр а зом выбрать в круговой свёртке размер исходных последовательностей. Дело в том, что свёртка конечных последовательностей приводит к последовательности, размер которой N превышает длину каждой из исходных последовательностей и, по определению, равен N = N 1 + N 2 - 1, (2.14) где N 1 - длина последовательности x(nT), N 2 - длина последовательности h(nT). Поэтому замена исходной последовательности на периодическую выполняется с таким расч ё том, чтобы длина периода получилась равной N, добавляя с этой целью нули в качестве нед о стающих элементов. Пример. Вычислить круговую свёртку по данным примера в параграфе 2.4. Решение. Здесь, пренебрегая малыми значениями отсчётов представим импульсную реакцию в виде конечной числовой последовательности h(nT) = 0; 0,4 ; -0,032 . Отсюда, поскольку x(nT) = 1,0; 0,5 , с учётом (2.14) N 1 = 2,N 2 = 3,N = 4. Следовательно исходные числовые последовательности запишутся так x(nT) = 1,0; 0,5; 0; 0 , h(nT) = 0; 0,4; -0,032; 0 . Отсюда, применяя (2.13), получаем n=0: y(0T) = x(0T)h(0T) + x(1T)h(-1T) + x(2T)h(-2T) + x(3T)h(-3T) = 0; n=1: y(1T) = x(0T)h(1T) + x(1T)h(0T) + x(2T)h(-1T) + x(3T)h(-2T) = 0,4; n=2: y(0T) = x(0T)h(2T) + x(1T)h(1T) + x(2T)h(0T) + x(3T)h(-1T) = 0,168; n=3: y(0T) = x(0T)h(3T) + x(1T)h(2T) + x(2T)h(1T) + x(3T)h(0T) = -0,016; Следовательно y(nT)= 0; 0,4; 0,168; -0,016 , что совпадает с расчётами по линейной свёртке в примере параграфа 2.4. Графики периодических числовых последовательностей x(nT), h(nT), y(nT) приведены на рис.(2.7). К периодическим числовым последовательностям, полученным изложенным выше сп о собом, можно применить ДПФ, перемножить результаты и после выполнения обратного ДПФ получить последовательность y(nT), совпадающую с результатами расчётов по круговой свёртке. 2.7. Энергия дискретного сигнала. Корреляция и энергетический спектр. В качестве энергии дискретного сигнала принята мера W x = x 2 (nT), (2.15) соответственно в частотной области, согласно равенству Парсеваля, W x = X 2 ( w )d w = X(j w )X * (j w )d(j w ), (2.16) где X(j w ) = X( w )e j j ( w ) - спектр сигнала x(nT), X * (j w ) = X( w )e -j j ( w ) - спектр x(-nT) в соответствии с теоремой о спектре инверсного сигнала, X 2 ( w ) = X(j w ) Ч X * (j w ) = S x (j w ) - энергетический спектр сигнала x(nT). На рис.(2.8) показан в качестве примера сигнал x(nT) и его инверсная копия x(-nT) для некоторого частного случая Энергетический спектр выражает среднюю мощность сигнала x(nT), приходящуюся на узкую полосу частот в окрестности переменной w . Во временной области энергетическому спектру соответствует свертка инверных си г налов, что определяет корреляционную функцию S x (nT) сигнала x(nT). . (2.17) Согласно (2.17) и (2.15) корреляционная функция в точке n = 0 равна энергии сигнала, т. е. (2.18) Для периодических дискретных сигналов корреляционная функция и энергетический спектр связаны формулами ДПФ . (2.19) Отсюда получаются расчётные формулы энергии периодических дискретных последов а тельностей , (2.20) что соответствует равенству Парсеваля для дискретных периодических сигналов. Корреляц и онная функция таких сигналов определяется по формуле круговой свёртки . Расчет энергии дискретного сигнала можно выполнить при необходимости, применяя равенство Парсеваля относительно Z - изображений сигнала и его инверсной копии (теорема энергий) , (2.21) где - Z - изображение корреляционной функции. Умесно заметить, что применительно к случайным сигналам корреляционная функция чаще определяется формулой с весовым множителем , т.е. , соответственно для энергетического спектра , что приводит к результату, при котором среднее значение случайной величины с ростом N сходится к постоянной величине. Свертка сигнала с инверсной копией другого сигнала называется взаимной коррел я цией этих сигналов. 2.8 Расчёт энергии сигнала в дискретной цепи. В любой точке дискретной цепи энергию сигнала можно вычислить по известному си г налу или по корреляционной функции сигнала в этой точке. Корреляционную функцию си г нала в некоторой точке цепи можно определить не только по известному сигналу, но и по и з вестной корреляционной функции входного сигнала и импульсной реакции , (2.22) где - корреляционная функция сигнала на входе цепи, - корреляционная функция импулсного отклика в данной точке, - условный знак свёртки. Докажем равенство (2.22). . В этом выражении в силу линейности цепи сигналы можно сочетать различными способами. Поэтому , что доказывает справедливость (2.22). Следовательно . (2.23) Автокорреляционная функция является чётной функцией, поэтому применяя круговую свёртку (2.22), периоды и необходимо выровнять с таким расчетом, чтобы с о хранить чётный характер этих функций. Пример. Определить энергию сигнала на выходе цепи, если x(nT) = 0,5; 0,5 , h(nT) = 1,0; 0,5 . Решение. 1. Расчет во временной области. Определяем сигнал на выходе цепи по формуле круговой свёртки Отсюда . 2. Расчёт в частотной области. Вначале необходимо определить отсчёты спектра сигнала по формуле прямого ДПФ . Отсюда, согласно равенству Парсеваля, . 3. Расчёт по формуле (2.23). Определяем корреляционные функции и . Следовательно, . увеличивая период и до N=5, получаем , . На рис.(2.9,а) показана периодическая последовательность до увеличения пер и ода, на рис. (2.9,б) - после увеличения периода . Согласно (2.22) . Отсюда . В заключении рассмотрим важный часный случай применения формулы (2.23). Для случайных сигналов с нулевым средним , (2.24) где - дисперсия случайного сигнала x(nT). Отсюда, учитывая (2.23), . Следовательно , (2.25) Формула (2.25) применяется, в частности, для расчёта шумов квантования в цифровых цепях . 2.9 Секционирование. Реальные сигналы могут иметь значительную протяжённость во времени, поэтому о б работка таких сигналов на ЭВМ осуществляется посекционно. Расчёты по каждой секции выполняются по формуле круговой свёртки , где h(nT) - импульсная характеристика, определяющая способ обработки сигнала . Каждая секция совмещается с предидущей секцией с учётом сдвига между се к циями входного сигнала . Применяются два основных метода секционирования: метод перекрытия с суммиров а нием и метод перекрытия с накоплением. 1. Метод перекрытия с суммированием. Сигнал x(nT) разбивается на секции длиной L. Отсюда - длина секции , - дл и на секции , - длина . Длина секции больше длины секции на . Поэтому смежные се к ции выходного сигнала перекрываются на интервале длиной . На интервале перекрытия необходимо выполнить арифметические операции по суммированию отсчётов. 2. Метод перекрытия с накоплением. Сигнал x(nT) разбивается на секции длиной L. Затем каждая секция наращивается слева участком предидущей секции длиной . Поэтому - длина , - длина , - длина . Искусственное удлинение каждой секции приводит к тому, что первые и последние отсчётов секции являются ложными и поэтому отбрасываются. Оставшиеся L отсчётов каждой секции, являются истинными, поэтому смежные секции совмещаются без перекрытия и без зазора. Пример. Осуществить посекционную обработку сигнала x(nT) = 1,0; 0,5 , если h(nT)= 1,0; 0,5 . Решение. Применим метод перекрытия с накоплением. Пусть L = 1. Отсюда ; , поэтому после искусственного удлинения секций: . Выравниваем периоды сигналов для применения круговой свёртки: N = N 1 + N 2 - 1 = 3. Следовательно x 0 (nT)= 0; 0,4; 0 , x 1 (nT)= 0,4; 0,8; 0 , x 2 (nT)= 0,8; 0; 0 После свёртки по каждой секции и отбрасывания отсчётов получаем: отсюда y(nT)= 0,4; 1,0; 0,4 . Метод перекрытия с накоплением получил преимущественное распространение, п о скольку здесь не требуется проведения дополнительных арифметичкских операций после о б работки каждой секции. 3. Цифровые фильтры. 3.1 Цифровая система обработки сигналов. Обработка дискретных сигналов осуществляется как правило в цифровой форме: ка ж дому отсчёту ставится в соответствие двоичное кодовое слово и, в результате, действия над отсчётами заменяются на действия над кодовыми словами. Таким образом дискретная цепь становится цифровой цепью, цифровым фильтром (ЦФ). Перевод отсчётов в двоичные код о вые слова происходит в аналогово-цифровом преобразователе (АЦП). На выходе ЦФ (рис.3.1) осуществляется обратная операция: кодовые слова в цифро-аналоговом преобразователе пр е вращаются в отсчёты дискретного сигнала и, наконец, на выходе, синтезирующего фильтра (СФ) формируется обработанный аналоговый сигнал. Дискретная и цифровая цепи описываются одинаковыми уравнениями. Отличие сост о ит в приближённом характере представления отсчётов сигнала кодовыми словами конечной размерности (ошибки квантования). Поэтому сигнал на выходе цифровой цепи отличается от идеального варианта на величину погрешности квантования. Цифровая техника позволяет получить высокое качество обработки сигналов несмотря на ошибки квантования: ошибки (шумы) квантования можно привести в норму увеличением разрядности кодовых слов. Рациональные способы конструирования цифровой цепи также способствуют минимизации уровня шумов квантования. Расчёт цифровой цепи по заданным требованиям к её характеристикам имеет ряд при н ципиальных особенностей в зависимости от наличия обратной связи. Эти особенности явл я ются следствием конечной длины импульсного отклика нерекурсивного ЦФ. Поэтому нерекурсивные фильтры содержат большое число элементов цепи, но вместе с тем имеют целый ряд важных достоинств: нерекурсивные ЦФ всегда устойчивы, позволяют стр о ить фильтры с минимальной линейной фазой, отличаются простой настройкой. С учётом и з ложенного становятся понятны причины, по которым методы расчёта нерекурсивных ЦФ и рекурсивных цифровых фильтров принято рассматривать отдельно. 3.2 Расчёт нерекурсивных ЦФ общего вида. Цель расчёта нерекурсивных цифровых фильтров (рис. 3.2,а) заключается в расчёте значений коэффицентов и их числа N по допускам на системные характеристики, а так же в расчёте разрядности кодовых слов и выборе оптимального динамического диапазона ЦФ по нормам на помехозащищённость сигнала и вероятность перегрузки системы, что определяе т ся эффектами конечной разрядности кодовых слов. Требования к системным характеристикам чаще задаютс относительно одной из них: импульсной или частотной. Поэтому различают расчёт ЦФ во временной области и расчёт ЦФ в частотной области. Расчёт ЦФ во временной области. Требуемая импульсная характеристика в общем случае имеет бесконечную протяжё н ность во времени. Поэтому вначале необходимо задаться конечным числом N первых отсч ё тов требуемой импульсной характеристики . Оставшиеся отсчёты по причине их малости отбрасывают и определяют погрешность пр и ближения, которую можно оценить, например, по среднеквадратичному критерию близости. Коэффициенты фильтра принимаются равными соответствующим отсчётам требу е мой импульсной характеристики. После расчёта разрядности коэффицентов, шумов квантов а ния и масштабирующих коэффицентов остаётся оценить погрешность реализованной импул ь сной характеристики по отношению к требуемой и принять решение о необходимости п о вторного расчёта. Расчёт ЦФ в частотной области. Вначале необходимо продолжить требуемую частотную характеристику на диапазон [0,5 w д ; w д ] по правилам комплексно-сопряжённой симметрии (рис. 3.2,б), что определяется вещественным характером импульсного отклика. По характеристикам следует определить N комплексных частотных отсчётов , где число N выбирается ориентировачно с таким расчётом, чтобы плавным соединением т о чек и требуемые кривые восстановились без заметных искажений. Расчёт коэффицентов фильтра выполняется по формуле обратного ДПФ (3.1) Затем необходимо расчитать реализованные частотные характеристики по формулам, которые следуют из выражения для передаточной функции фильтра. , или . (3.2) Остаётся сравнить требуемые и реализованные характеристики и принять решение о необх о димости повторного расчёта. Расчёты по учёту эффектов конечной разности кодовых слов остаются прежними. 3.3. Схемы и характеристики фильтров с линейной фазой Нерекурсивный фильтр позволяет получить четную или нечетную импульсную характ е ристику и, как результат, линейную ФЧХ или произвольной АЧХ, что следует из теоремы о спектре четных и нечетных сигналов: спектр фаз четных и нечетных сигналов является л и нейным. Фильтры с четными импульсными характеристиками называются симметричными, с н е четными - антисимметричными. Каждый из отмеченных типов фильтров имеет свои особе н ности в зависимости от четности числа отводов N, что удобно рассмотреть на конкретных примерах. Симметричные фильтры с нечетным N. На рис. 3.3, а приведена схема и импульсная характеристика симметричного фильтра для случая N=5. Передаточная функция такой цепи: H(Z) = a 2 + a 1 Z -1 + a 0 Z -2 + a 1 Z -3 + a 2 Z -4 = Z -2 [a 0 + a 1 (Z + Z -1 ) + a 2 (Z 2 + Z -2 )] Отсюда, после подстановки Z = e j w T и с учетом формулы Эйлера H (j w ) = e -j2 w T (a 0 + 2a 1 cos w T + 2a 2 cos 2 w T) следовательно, формулы АЧХ и ФЧХ H( w ) = a 0 + 2a 1 cos w T + 2a 2 cos 2 w T, j ( w ) = -2 w T График АЧХ и графики поясняющие характер АЧХ - cos w T, cos 2 w T - приведены на рис. 3.4, а. Симметричные фильтры с четным N. На рис. 3.3, б приведены схема и импульсная характеристика симметричного фильтра для случая N=4. Передаточная функция фильтра H(Z) = a 2 + a 1 Z -1 + a 1 Z -2 + a 2 Z -3 = Z -1,5 [a 1 (Z 0,5 + Z -0,5 ) + a 2 (Z 1,5 + Z -1,5 )] Отсюда H (j w ) = e -j1,5 w T (2a 1 cos 0,5 w T + 2a 2 cos 1,5 w T) Соответствующие формулы АЧХ и ФЧХ H( w ) = 2a 1 cos 0,5 w T + 2a 2 cos 1,5 w T, j ( w ) = -1,5 w T Характер АЧХ и поясняющие графики - на рис. 3.4, б. Антисимметричные фильтры с нечетным N. На рис. 3.5, а приведены схема и импульсная характеристика антисимметричного фил ь тра для случая N=5. Передаточная функция фильтра H(Z) = a 2 + a 1 Z -1 + 0Z -2 - a 1 Z -3 - a 2 Z -4 = Z -2 [a 1 (Z - Z -1 ) + a 2 (Z 2 - Z -2 )] отсюда H (j w ) = e -j2 w T j(2a 1 sin w T + 2a 2 sin2 w T) Поэтому формулы АЧХ и ФЧХ H( w ) = 2a 1 sin w T + 2a 2 sin 2 w T, j ( w ) = -2 w T Характер АЧХ и поясняющие графики - на рис. 3.6, f. Антисимметричные фильтры с четным N. Схема и импульсная характеристика для случая N=4 приведены на рис. 3.5, б. Перед а точная функция H(Z) = a 2 + a 1 Z -1 - a 1 Z -2 - a 2 Z -3 = Z -1,5 [a 1 (Z 0,5 - Z -0,5 ) + a 2 (Z 1,5 - Z -1,5 )] Отсюда H (j w ) = e -j1,5 w T j(2a 1 sin 0,5 w T + 2a 2 sin 1,5 w T) Формулы АЧХ и ФЧХ H( w ) = 2a 1 sin 0,5 w T + 2a 2 sin 1,5 w T, j ( w ) = -1,5 w T Характер АЧХ и поясняющие графики - на рис. 3.6, б. 3.4 Общие свойства фильтров с линейной фазой Анализ рассмотренных вариантов фильтров с линейной фазой позволяет сделать выводы общего характера. 1. Симметричные фильтры. H(0) № 0, j ( w ) = - w T (3.3) а. Если N - нечетное, то АЧХ - четная функция H( w ) = а 0 + 2 а m cos m w T (3.4) Применяется при условии H(0,5 w д ) № 0 б. Если N - четное, то АЧХ - нечетная функция H( w ) = 2 а m cos [(m - 0,5) w T] (3.5) Применяется при условии H(0,5 w д ) = 0 2. Антисимметричные фильтры H(0) = 0, j ( w ) = - w T (3.6) а. Если N - нечетное, то АЧХ - нечетная функция H( w ) = 2 а m sin m w T (3.7) Применяется при условии H(0,5 w д ) = 0 б. Если N - четное, то АЧХ - четная функция H( w ) = 2 а m sin [(m - 0,5) w T] (3.8) Применяется при условии H(0,5 w д ) № 0 На рис. 3.7, а, б приведены графики, поясняющие отмеченные выше свойства. Если требуемая передаточная функция имеет в качестве множителя мнимую единицу, то применяются исключительно антисимметричные фильтры. Например, передаточная функция дифференциатора или интегратора H(j w ) = j w , H(j w ) = 1 / j w В этом случае условия Н(0) = 0, или H(0,5 w д ) = 0, или H(0,5 w д ) № 0 при необходимости следует воспроизвести искусственно. 3.5. Расчет ЦФ с линейной фазой. Метод взвешивания. Расчет фильтров с линейной фазой начинается с выбора типа фильтра (симметричный, антисимметричный) и четности N в соответствии с общими свойствами фильтров с линейной фазой и требуемой АЧХ. а. Если Н(0) № 0, то фильтр симметричный. Отсюда: N - нечетное, если H(0,5 w д ) № 0 N - четное, если H(0,5 w д ) = 0 б. Если Н(0) = 0, то фильтр антисимметричный. Отсюда: N - нечетное, если H(0,5 w д ) = 0 N - четное, если H(0,5 w д ) № 0 После выбора типа фильтра и четности N необходимо продолжить требуемую АЧХ на диапазон [0,5 w д ; w д ] в соответствие с графиками на Рис. 3.7, а, б. Выбор расчетной формулы для ФЧХ, т.е. (3.3) или (3.6), определяется типом фильтра. После выполненных процедур расчет фильтра осуществляется по общим правилам ра с чета не рекурсивных ЦФ. Пример. Рассчитать ФНЧ с линейной фазой по следующим исходным данным: ПП ® [0; 200] Гц, переходная область ® [200; 300] Гц. Решение Выбираем f д = 800 Гц. Отсюда после нормирования частот W = ПП ® [0; 0,25], ПН ® [0,375; 0,5]. Здесь Н(0) № 0, поэтому фильтр симметричный. H(0,5 w д ) = 0, поэтому N - четное. Следовательно, требуемую АЧХ необходимо продолжить на диапазон [0,5 w д ; w д ] нече т ным образом (Рис. 3.8, а). Расчет начинается с выбора величины N. Пусть N = 8. Отсюда интервал между выборками W 1 = = 0,125. Формула для ФЧХ (3.3): j ( w ) = - w T . Отсюда j ( W ) = -7 p W , или для частот выборки j (k W 1 ) = -7 p W 1 , Отсчеты АЧХ - по требуемой АЧХ на графике Рис. 3.8, а. Следовательно, комплексные частотные отсчеты: Н(jk W 1 ) = 1e j0 ; 1e -j0,875 p ; 1e -j1,75 p ; 0; 0; 0; -1e -j5,25 p ; -1e -j6,125 p Отсюда расчет импульсной характеристики по формуле обр. ДПФ h (nT) = H (jk W 1 ) e j (2 p /N) kn = = 0,065; -0,165; 0,025; 0,53; 0,53; 0,025; -0,165; 0,065 что соответствует схеме фильтра на Рис. 3.8, б Расчетная формула АЧХ такого типа фильтра - (3.5). Поэтому Н( W ) = 1,06 cos p W + 0,05 cos 3 p W - 0,33 cos 5 p W + 0,13 cos 7 p W Результаты расчета реализованной АЧХ приведены на графике Рис. 3.8, а (штриховая линия). В окрестности точек разрыва требуемой АЧХ (в данном примере это частоты 0,25 и 0,75) отклонение от нормы реализованных характеристик получается значительным вследствие влияния эффекта Гиббса. Ослабить влияние эффекта Гиббса удается введением весовой функции (метод взвешивания) к импульсной характеристике. Новая импульсная характеристика формируется по правилу: h' (nT) = W (nt) * h (nT) Где W (nT) - весовая функция или "сглаживающее окно". Находят применение различные типы окон, например "окно" Хэмминга: W(nT) = 0,54 + 0,46 cos [2 p ], (3.9) где n = 0, 1, 2, ... (N - 1) Для рассматриваемого примера W (nT) = 0,08; 0,244; 0,64; 0,96; 0,96; 0,64; 0,244; 0,08 h' (nT) = 0,005; -0,04; 0,016; 0,51; 0,51; 0,016; -0,04; 0,005 Отсюда новые коэффициенты фильтра и новая передаточная функция H'(Z) = 0,005 - 0,04Z -1 + 0,016Z -2 + 0,51Z -3 + 0,51Z -4 + 0,016Z -5 - 0,04Z -6 + + 0,005Z -7 График АЧХ с учетом сглаживающего окна приведен на Рис. 3.9. Расчетная функция п о лучена из формулы для Н'(Z) после подстановки Z = e j w T = e j2 p W . Сравнивая реализованные АЧХ на Рис. 3.8, а и Рис. 3.9, можно убедиться в улучшении качества аппроксимации требуемой АЧХ при введении "окна". С ростом N положительный эффект от применения "сглаживающего окна" возрастает. В рассмотренном примере нормы на отклонение реализованной АЧХ от требуемой не заданы. Если эти нормы не выполняются, то.... (строчка ксерокопии не влезла) 3.6. Метод частотной выборки Коэффициенты не рекурсивного ЦФ (Рис. 3.2, а) соответствуют отсчетам импульсной характеристики. Схему не рекурсивного ЦФ можно преобразовать таким образом, чтобы к о эффициенты фильтра соответствовали отсчетам другой системной характеристики - перед а точной функции. Новая схема ЦФ является основой конструирования фильтров по методу ч а стотной выборки. 3.6.1 Схема фильтра. Схема фильтра формируется по результатам эквивалентных преобразований передато ч ной функции не рекурсивного ЦФ H(Z) = a n Z -n где в соответствии с формулой обратного ДПФ a n = h (nT) = H (jk w 1 ) e j(2 p /N)kn следовательно Н (Z) = H (jk w 1 ) e j(2 p /N)kn Z -n = (e j(2 p /N)kn Z -1 ) n Применяя здесь формулу суммы N первых членов геометрической прогрессии получаем H(Z) = = P(Z) (3.10) где P(Z) = 1 - dZ -N , F k (Z) = 1 / (1 - b k Z -1 ), d = e j2 p k , b k = e j2 p k/N (3.11) Схема фильтра, соответствующего (3.10), приведена на Рис. 3.10, а. Схемы звеньев фильтра, соответствующих (3.11), приведены на Рис. 3.10, б. Схема фильтра на рис. 3.10 применяется с учетом поправок, обусловленных особенн о стями расположения нулей и полюсов передаточной функции. Нули и полюсы H(Z) (3.10), т.е. корни уравнений 1- e j2 p k Z -N = 0, 1 - e j2 p k/N Z -1 = 0 Расположены на единичной окружности плоскости Z в точках Z k = e j2 p k/N и взаимно компенсируется. Но компенсация получается неполной по причине конечной разрядности кодовых слов, что приводит к скачкам частотной характеристики фильтра и, б о лее того, не исключена вероятность самовозбуждения цепи. Поэтому рекомендуется смещать точки Z k внутрь единичного круга на малую величину, т.е. Z k = e - a T/N e j2 p k/N , где a Т < 10 -5 что соответствует коэффициентам фильтра d = e - a T e j2 p k , b k = e - a T e j2 p k/N (3.12) Небольшая поправка коэффициентов фильтра (3.12) практически не отразится на хара к теристиках фильтра. 3.6.2 Частотная характеристика фильтра Частотная характеристика фильтра по методу частотной выборки получается подстано в кой Z = e j w T , в (3.10). Отсюда, с учетом формулы Эйлера, H(j w )= следовательно (3.13) что соответствует ряду Котельникова для спектров дискретных сигналов. Таким обр а зом, частотную характеристику не рекурсивного ЦФ можно представить как в форме ряда Фурье, так и в форме ряда Котельникова. Каждая из отсчетных функций в (3.13) (3.14) на частоте w = k w 1 принимает значение частотной выборки H(jk w 1 ); остальные отсче т ные функции на этой частоте обращаются в нуль. На графике Рис. 3.11 показана в качестве примера некоторая АЧХ и ее составляющие - равносмещенные отсчетные функции для случая N=8, где отсчетные функции представлены главным лепестком, кроме модуля отсчетной функции при К=0, которая изображена полностью. С учетом вышеизложенного становится понятным, что регулировка частотных отсчетов фильтра по методу частотной выборки является взаимонезависимой подобно взаимонезав и симой регулировке отсчетов импульсной характеристики не рекурсивного ЦФ по схеме на Рис. 3.2, а. Расчет фильтра начинается с ориентировочного выбора величины N. Коэффициенты фильтра приравнивают к соответствующим отсчетам требуемой частотной характеристики. Особый случай имеет место в точках разрыва характеристики: отсчеты, расположенные в окрестности точек разрыва, т.е. в переходной области, необходимо выбирать с таким расч е том, чтобы получить удовлетворительное приближение реализованной характеристики к тр е буемой в диапазоне частот, прилегающем к переходной области. Наиболее часто в перехо д ную область попадает 1 или 2 отсчетных частоты. В этом случае удовлетворительный резул ь тат аппроксимации можно получить простым подбором модуля отсчетов в переходной обл а сти. После проверочного расчета частотных характеристик по формуле 3.10 или 3.13 прин и мается решение о необходимости повторного расчета. 3.6.3. Схема фильтра с вещественными отводами Реализация фильтров по схеме на Рис. 3.10, а сопряжена с некоторыми особенностями, обусловленными комплексным характером коэффициентов в отводах. Поэтому на практике получил распространение еще один вариант схемы такого фильтра, отличающийся вещ е ственным характером коэффициентов. Фильтр с вещественными коэффициентами получается за счет объединения каждой пары отводов с индексами К и (N-K), которая является комплексно-сопряженной по причине ко м плексно-сопряженной симметрии частотных характеристик фильтра относительно частоты 0,5 w д . В результате (3.15) где a 0k = cos j k , a 1k = -b k cos ( j k - q k ), b 1k = -2b k cos q k , b 2k = b 2 k Схема вещественного отвода, соответствующего (3.15), приведена на Рис. 3.12. Завершая обсуждение фильтра с частотной выборкой следует отметить еще одно важное качество таких фильтров: в схеме отсутствуют звенья, соответствующие нулевым значениям требуемой АЧХ. В результате, например, схема частотно-селективного фильтра существенно упрощается, сохраняя при этом возможность получения линейной фазы. 3.7. Расчет рекурсивных фильтров. Метод билинейного преобразования. Методы расчета рекурсивных ЦФ можно разделить на прямые и косвенные. Прямые м е тоды предполагают расчет непосредственно рекурсивного ЦФ, косвенные используют в кач е стве промежуточного этапа расчет аналогового фильтра (АФ). К числу косвенных методов относится метод билинейного преобразования, основанный на таком преобразовании частот, при котором частотная ось сжимается до конечных разм е ров. Формула частотного преобразования или где w - реальная частота, т.е. частота проектируемого ЦФ, - расчетная частота, т.е. ч а стота вспомогательного АФ, , - соответствующие комплексные частоты. На рис. 3.13, а приведен график зависимости расчетной частоты от реальной частоты, на Рис. 3.13, б - пример соответствия кривых АЧХ фильтров АФ и ЦФ. Связь комплексных переменных вспомогательного АФ и реального ЦФ, т.е. и Z опр е деляется равенством (3.17) Формула (3.17) получается подстановкой в (3.16) Z = e pT . В результате Перечислим последовательность этапов расчета ЦФ методом билинейного преобразов а ния. 1. Перевести требуемые характеристики и нормы ЦФ в соответствующие требования к АФ, применяя формулу 2. Рассчитать передаточную функцию АФ , применяя методы расчета аналоговых фильтров. 3. Определить передаточную функцию ЦФ H(Z) по известной 4. Построить схему ЦФ по H(Z). 5. Выполнить необходимые расчеты по учету эффектов конечной разрядности. Пример. Рассчитать рекурсивный ЦФ нижних частот методом билинейного преобраз о вания по следующим исходным данным: ПП ® [0; 200] Гц, перех. область ® [200; 300] Гц, D А = 3 дБ, А min = 15 дБ. Решение Выбираем f д = 800 Гц. Контрольные частоты для перевода норм ЦФ в нормы АФ: 0; 200 Гц; 300 Гц. Расчетная формула для преобразования частот В результате f = 0 ® ® W н = 0 f = 200 Гц ® 1600 ® W н = 1 f = 300 Гц ® 3840 ® W н = 2,4 где W н = - нормированная частота ФНЧ, = 1600 - частота среза ФНЧ. Основная формула расчета АФ В данном случае достаточно ограничиться аппроксимирующим полиномом Баттерворта второго порядка. Поэтому, учитывая что Е=1 для D А = 3 дБ, получаем следовательно Отсюда полюсы Н(р н ): р н 1,2 = -0,707 ± j 0,707, что соответствует нормированной передаточной функции Подставляя здесь , получаем денормированную передаточную функцию АФ После подстановки здесь (3.17), получаем передаточную функцию рекурсивного ЦФ Что соответствует схеме рекурсивного ЦФ, приведенной на Рис. 3.14, а. Уместно напомнить, что схему цепи по дробной передаточной функции от Z удобно строить в 2 этапа: вначале строится не рекурсивная часть, соответствующая числителю Н(Z), затем каскадно с ней - рекурсивная часть, соответствующая дроби, в числителе которой - ед и ница. График реализованной АЧХ приведен на рис. 3.14, б. Нелинейная зависимость частотного преобразования (3.16) определяет как недостатки, так и достоинства метода билинейного преобразования. Недостаток в том, что наклонные участки частотной характеристики изменяют свой наклон тем больше, чем выше частота. П о этому, например, линейная фаза после преобразования (3.16) становится нелинейной. Дост о инство определяется отсутствием ошибок наложения при переходе АФ ® ЦФ, что позволяет получить высокие уровни ослабления в ПН при конструировании частотно-селективных фильтров. 4. Эффекты конечной разрядности и их учет. 4.1. Шум квантования и шумовая модель. Отсчеты сигнала на входе цифровой системы квантуются к ближайшему из разрешенных уровней. Расстояния между смежными уровнями равно шагу квантования D . Шаг квантования и разрядность кодовых слов связаны соотношением D = 2 -b (4.1) где b - разрядность кодовых слов. Значение младшего разряда кодовых слов численно равно шагу квантования. Разность истинного и квантованного числа называется ошибкой квантования. Ошибка квантования е(n) определяется неравенствами: - при округлении чисел, - при усечении чисел. (4.2) На выходе цифровой системы ошибки квантования воспринимаются в виде шума, кот о рый называется шумом квантования. Цифровые умножители наравне с АЦП являются источниками шума квантования; на выходе умножителей длину кодовых слов приходится ограничивать, т.к. разрядность резул ь тата перемножения кодовых слов возрастает и равна сумме разрядностей множимого и мн о жителя. Расчет уровня шума квантования осуществляется по шумовой модели, которая отличае т ся от исходной цепи наличием источников шума квантования на выходе АЦП и каждого из умножителей. На Рис. 4.1, а приведена в качестве примера шумовая модель цифровой цепи, схема к о торой показана на Рис. 4.1, б. Обозначения для источников шума: e 0 (n) - источник шума от АЦП e i (n) - источник шума от каждого из Z множителей. 4.2. Расчет шумов квантования Уровень шума квантования можно оценить, например, по величине максимума шума, т.е. оценка шума по условию наихудшего случая, или по величине усредненной энергии ш у ма, т.е. вероятностная оценка шума. 4.2.1. Расчет максимума шума Шум квантования на выходе цепи от i-го источника шума определяется по формуле свертки где e i (n) - шум на выходе i-го источника шума, h i (n) - импульсная характеристика участка цепи от i-го источника шума до выхода цепи. Максимум шума Е i получается в этом выражении при условии выполнения равенств в формулах (4.2) и совпадении знаков e i (k) и h i (n-k). В результате - при округлении чисел, - при усечении чисел. Максимум шума на выходе цепи Е от всех источников шума определяется суммой ма к симумов, т.е. наихудший случай, от всех источников шума (4.3) где D 0 /2 - максимум шума на выходе АЦП при округлении чисел, D /2 - максимум шума на выходе каждого из Z умножителей при округлении чисел или условии одинаковой разрядности всех умножителей. Оценка шума по максимуму приводит к значительному превышению расчетного уровня шума по отношению к реальному. Поэтому чаще применяется вероятностная оценка шума. 4.2.2. Расчет усредненной энергии шума. Шум квантования имеет характер случайной последовательности типа "белый шум". П о этому дисперсия шума на выходе цепи согласно (2.24), (2.25) определяется формулой , где - дисперсия шума на выходе i-го источника шума. Учитывая характер шума, ди с персия шума на выходе источника будет определяться известными формулами: - при округлении чисел - при усечении чисел (4.4) Следовательно, при округлении чисел Дисперсия шума от всех источников на выходе цепи, при условии отсутствия коррел я ции между источниками шума, определяется суммой дисперсий шума от всех источников (4.5) где - дисперсия шума на выходе АЦП при округлении чисел. - дисперсия шума на выходе каждого из Z множителей при округлении чисел. Вероятностная оценка шума характеризует усредненный уровень энергии шума, поэтому в реальных условиях не исключены кратковременные скачки помехи относительно расчетн о го значения. 4.3. Влияние структуры ЦФ на шум квантования. Уровень шума квантования зависит от добротности полюсов передаточной функции. Добротность К-ого полюса определяется по формуле (4.6) где r k - радиус полюса, Z k = (Рис. 4.2, а), Q к = w к Т - угол полюса, w к - частота п о люса. Действительно, поскольку Z = e pT , то следовательно Отсюда поэтому Чем выше добротность полюсов, тем выше уровень шумов квантования поскольку выс о кой добротности соответствует длительная циркуляция сигнала по цепи ОС при условии ме д ленного снижения уровня сигнала с каждым новым обходом петли обратной связи. Но цепь ОС содержит, как правило, умножители, поэтому с каждой новой циркуляцией по цепи ОС сигнал все больше поражается помехой. Реализация цепи на каскадном принципе позволяет ослабить негативное воздействие п о люсов на помехозащищенность сигнала если, с одной стороны, каждому полюсу подобрать в пару ближайший к нему нуль (при совпадении полюса и нуля влияния полюса на шум полн о стью исключено), с другой стороны - располагать звенья в порядке нарастания добротности полюсов. Основой каскадной реализации является представление передаточной функции в виде произведения простейших сомножителей в числителе и знаменателе (4.7) где Z 0m - нули H(Z), Z Ґ m - полюсы H(Z). Сомножителям 1-го порядка (нули и полюсы - вещественные) соответствуют звенья 1-го порядка, сомножителям 2-го порядка (нули и полюсы - комплексно-сопряженные) соотве т ствуют звенья 2-го порядка. При этом добротность вещественных полюсов тем выше, чем ближе к единичной окружности на плоскости Z располагается полюс. Пример. Построить цепь на каскадном принципе по известной передаточной функции H(Z) = 0,8 Решение. Здесь = 0,1 ± 0,4, = 0,1 ± 0,3 Следовательно что соответствует схеме цепи на рис. 4.2, б. Реализация на каскадном принципе передаточных функций высокого порядка может привести к значительному снижению уровня шумов квантования по сравнению с реализацией другими структурами цепи. 4.4. Квантование коэффициентов. Расчет разрядности. Габариты, вес и стоимость специализированного процессора, предназначенного для о б работки сигналов, тем меньше, чем короче кодовые слова и, в частности, кодовые слова, соо т ветствующие коэффициентам цифровой цепи. Кодовые слова коэффициентов имеют, в общем случае, бесконечную разрядность, поэтому разрядность приходится ограничивать в пределах допусков на отклонение от нормы системных характеристик. Спецпроцессор функционирует в системе чисел с фиксированной запятой. В этом случае дробная часть кодовых слов определяет модуль числа, целая часть - знак числа: знаку плюс соответствует нуль, знаку минус - единица. Перевод чисел из десятичной системы в двоичную удобно выполнить в форме таблицы, в которой первая клетка отводится исходному числу, остальные клетки - результату перемножения на два дробной части предыдущего числа. Ц е лая часть числа в основных клетках определяет дробную часть двоичного числа. Пример. Дано десятичное число А (10) = 0,32. Определить прямой код двоичного числа А (2) , если разрядность двоичного числа принять равной 8. Решение Заполним таблицу промежуточных расчетов. 0,32 2 0,64 2 1,28 2 0,56 2 1,12 2 0,24 2 0,48 2 0,96 2 1,92 2 1,84 Отсюда двоичное число А (2) = 0,010100011 Последний - девятый - разряд необходим для округления. Окончательный результат: А (2) = 0,01010010 - после округления; А (2) = 0,01010001 - после усечения. Оценим погрешность полученных чисел конечной разрядности. При округлении А (10) 0*2 -1 + 0*2 -3 + 1*2 -4 + 0*2 -5 + 0*2 -6 + 1*2 -7 + 0*2 -8 = 0,3203125 Отсюда, относительная погрешность представления исходного числа кодовым словом конечной разрядности равной 8 составляет d » 0,1 % При усечении А (10) 0*2 -1 + 0*2 -3 + 1*2 -4 + 0*2 -5 + 0*2 -6 + 0*2 -7 + 1*2 -8 = 0,31640625 что соответствует d » 1,15 % Существуют различные способы расчета разрядности коэффициентов по допускам на системные характеристики. Самый простой способ - метод проб. Расчет по методу проб начинается с выбора разрядности коэффициентов ориентирово ч но, субъективно. Затем следует расчет системных характеристик с новыми - приближенными - значениями коэффициентов, оценка искажений характеристик и соответствующая коррекция разрядности коэффициентов в ту или иную сторону. Расчет повторяется столько раз, сколько потребуется для удовлетворительного решения задачи по выбору разрядности коэффицие н тов. 4.5. Чувствительность Анализ искажений, вызванных квантованием коэффициентов, удобно выполнить по функции чувствительности S. Чувствительность некоторой величины M к изменению параметра q (сокращенно - чу в ствительность M по q) определяется так: (4.8) Чувствительность отвечает на вопрос: на сколько процентов изменится величина М, если параметр q изменится на 1%. Параметром q цифровой цепи могут быть как коэффициенты цепи, так и зависящие от них вторичные параметры, например, координаты полюсов и нулей на плоскости Z. Содержание величины М может быть разным в зависимости от поставленной задачи; например, одна из системных характеристик или положение полюса, если параметром q является коэффициент цепи. Рассмотрим более подробно чувствительность передаточной функции по одному из к о эффициентов цепи a i (4.9) Чувствительность комплекса передаточной функции удобно получать непосредственно по (4.9) Чувствительность АЧХ и ФЧХ Можно выразить через вещественную и мнимую части чувствительности комплекса п е редаточной функции. Действительно, Следовательно (4.10) Пример. Определить чувствительность АЧХ по коэффициенту b, если Решение Здесь Следовательно где Отсюда чувствительность АЧХ по коэффициенту b Чувствительность частотных характеристик достаточно оценить на частоте полюса ма к симальной добротности w к , которая определяется, согласно (4.6), значением угла полюса Q к = w к Т На частоте w к чувствительность принимает максимальное значение: Оценку максимума чувствительности по коэффициенту a i можно применить, в частн о сти, к расчету разрядности коэффициентов по допускам на отклонение АЧХ. Расчет начин а ется с определения среднеквадратичной чувствительности по всем коэффициентам a i . (4.11) Необходимость среднеквадратичного критерия объясняется разным сочетанием знаков чувствительностей в зависимости от частоты, поэтому суммарная чувствительность может оказаться равной нулю даже на частоте w к . В режиме малых приращений коэффициентов реакция системы проявляется по лине й ному закону, поэтому можно воспользоваться пропорцией 1% - d S - d Н и определить среднеквадратичное значение погрешности коэффициентов d S по допуску на отклонение АЧХ d Н . Сравнивая требуемое значение d S и реализованное значение среднеквадратичной п о грешности коэффициентов d ' S d ' S = (4.12) можно определить разрядность коэффициентов методом проб. В качестве примера анализа цепи по функции чувствительности можно сделать ссылку на анализ чувствительности полосового ЦФ к изменению тактовой частоты. Оказалось, что смещение полосы пропускания увеличением тактовой частоты, при неизменной ширине п о лосы пропускания, потребует увеличения разрядности коэффициентов. 4.6. Масштабирование сигнала в цепи. Уровень шума квантования на выходе источника шума не зависит от уровня сигнала: уровень шума определяется величиной шага квантования. Поэтому соотношение сигнал/шум тем выше, чем выше уровень сигнала в цепи. Но высокие уровни сигнала могут привести к переполнению сумматоров цепи, т.е. к выходу числа за пределы разрядной сетки слева в р е гистре сумматора, на котором вырабатывается сумма. В системе чисел с фиксированной зап я той таким пределом называется единица. Переполнение сумматора равносильно ограничению сигнала сверху пороговым нел и нейным элементом в аналоговой цепи. Поэтому возникает необходимость в масштабировании сигнала с таким расчетом, чтобы получить высокие уровни сигнала в цепи с минимальным риском перегрузки сумматоров. Масштабирование осуществляется специальным умножителем, который устанавливается на входе цепи. На рис. 4.3. приведен пример цепи с масштабным умножителем. Расчет множителя l выполняется по каждому сумматору отдельно. Из множества ра с четных значений l необходимо выбрать наименьшее, т.е. l того сумматора, который наиб о лее подвержен опасности переполнения. Расчетные значения l рекомендуется округлить в меньшую сторону до ближайшего чи с ла кратного степени 2: операцию умножения на число кратное степени 2 можно выполнить простым сдвигом числа в числовом регистре, что практически не требует затрат времени и оборудования на умножение поступающих кодовых слов. Рассмотрим методы расчета масштабного множителя. 4.6.1. Расчет по условию ограничения максимума сигнала. Сигнал на входе i-ого сумматора определяется по формуле свертки где x(n) - сигнал на входе цепи l h i (n) - импульсная характеристика участка цепи от входа до выхода i-ого сумматора. Максимум модуля сигнала y i (n) имеет место при соблюдении условия: x(n-k)= +1, если h i (k)>0 -1, если h i (k)<0 поэтому Если ограничить максимум модуля сигнала единицей, т.е. , то требование отсутствия переполнения сумматора выполняется при условии: (4.13) Расчет масштабного множителя по (4.13), т.е. по условию ограничения максимума си г нала, приводит к режиму работы цепи, при котором перегрузка сумматоров исключена, но уровни сигнала в цепи - низкие. Поэтому чаще применяется вариант расчета по условию ограничения энергии сигнала, который приводит к более высоким уровням сигнала. 4.6.2. Расчет по условию ограничения энергии сигнала. Энергия сигнала на выходе i-го сумматора определяется согласно (2.25) по формуле Формула справедлива для случайных сигналов с равномерным энергетическим спе к тром, что примерно соответствует реальным сигналам. Сигнал на входе цепи не превышает единицы по абсолютной величине, поэтому сигнал на выходе i-го сумматора не превысит, наиболее вероятно, модуля единицы, если потребовать выполнение условия: 1. 2. Корреляционные связи сигнала и системы - отсутствуют. В результате исходная формула принимает вид Отсюда (4.14) Масштабный умножитель с коэффициентом (4.14) обеспечивает относительно высокие уровни сигнала в цепи, но возникает опасность перегрузок сумматоров. Перегрузки малов е роятны и кратковременны, поэтому для многих систем обработки сигналов вполне допуст и мы, тем более, что отрицательный эффект от перегрузок можно ослабить, если подставлять единицу на выход сумматора по признаку переполнения. 4.6.3. Расчет по условию ограничения максимума усиления цепи. Усиление участка цепи от входа цепи до выхода i-го сумматора в значительной мере определяет условия перегрузки i-го сумматора. Поэтому, ограничивая максимум усиления единицей приходим к режиму работы цепи, при котором опасность перегрузки i-го сумматора ст а новится минимальной, поскольку сигнал на входе цепи не превышает по модулю единицы. Отсюда расчетная формула для масштабного множителя (4.15) Частоту максимального усиления w к можно определить по известному углу высокодо б ротного полюса Q к = w к Т (4.6) передаточной функции H i (Z). Расчет масштабного множителя по (4.15) применяется чаще при каскадной реализации, когда масштабирование можно выполнить внутри каждого звена. 4.7. Динамический диапазон ЦФ. Динамический диапазон цепи определяется границами уровня выходного сигнала. Для цифровой цепи, функционирующей в системе чисел с фиксированной запятой, динамический диапазон равен [ D ; 1,0], где D - значение младшего разряда кодовых слов. Эффективность использования динамического диапазона оценивается с одной стороны - вероятностью перегрузки сумматоров, с другой - величиной помехозащищенности сигнала на выходе цепи относительно уровня шумов квантования на выходе цепи (4.16) где R ш - помехозащищенность сигнала, - дисперсия шума - усредненная энергия сигнала, Р с , Р ш - мощности сигнала и шума. Масштабирование сигнала позволяет добиться высокой эффективности использования динамического диапазона цепи. 4.8. Предельные циклы. Предельными циклами называется ложный сигнал, который возникает на выходе реку р сивного ЦФ, если на вход цепи поступает сигнал в виде константы. Причиной появления пр е дельных циклов является процедура квантования сигнала в умножителях, охваченных обра т ной связью. Пример. Определить форму предельных циклов заданной цепи (рис. 4.4), если сигнал на выходе умножителя округляется на уровне десятых долей, а сигнал на входе в момент t=0 прерывается, т.е. наступает пауза. Состояние цепи к моменту t=0 характеризуется условием: y(-1) = 0,5. Решение. Разностное уравнение цепи: y(n) = x(n) + 0,8y(n-1) Решение разностного уравнения. n=0 : y(0) = 0 + 0,8 * 0,5 = 0,4 n=1 : y(1) = 0 + 0,8 * 0,4 = 0,32 » 0,3 n=2 : y(2) = 0 + 0,8 * 0,3 = 0,24 » 0,2 n=3 : y(3) = 0 + 0,8 * 0,2 = 0,16 » 0,2 n=4 : y(4) = 0 + 0,8 * 0,2 = 0,16 » 0,2 ............................................................ Следовательно y(n) = 0,4; 0,3; 0,2; 0,2; 0,2; ... , т.е. сигнал "зависает" на уровне 0,2. Е с ли знак коэффициента 0,8 заменить на противоположный, то форма предельных циклов пр и нимает вид знакопеременной последовательности y(n) = -0,4; 0,3; -0,2; 0,2; -0,2; ... . В цепях высокого порядка предельные циклы имеют сложную форму и определяются, при необходимости, моделированием фильтра на ЭВМ. Ложные сигналы в системах передачи информации не допустимы, поэтому применяются различные способы борьбы с предельными циклами. Можно, например, подмешивать к си г налу на входе цепи псевдослучайную последовательность нулей и единиц на уровне младш е го разряда кодовых слов. Но в этом случае необходимо увеличить на единицу разрядность к о довых слов, чтобы помехозащищенность сигнала оставить на прежнем уровне. 5. Восстановление непрерывного сигнала. Последовательность кодовых слов на выходе цифрового фильтра необходимо преобр а зовать в аналоговый сигнал. Преобразование осуществляется с помощью двух устройств: ЦАП и ФНЧ. В ЦАП происходит преобразование каждого кодового слова в узкий импульс, амплитуда которого соответствует значению кодового слова. В ФНЧ происходит выделение той части спектра, которая соответствует спектру аналогового сигнала. 5.1. Характеристики ЦАП. Цап преобразует отсчеты сигнала в виде кодовых слов в отсчеты сигнала в виде импул ь сов. Преобразование происходит с постоянным коэффициентом преобразования, не завис я щим от величины отсчета. Следовательно ЦАП является линейной системой, импульсная х а рактеристика которой совпадает с формой импульсов на выходе ЦАП. Поэтому сигнал на в ы ходе ЦАП можно определить по формуле свертки аналоговых сигналов y цап (t) = y(t) Е h цап (t) (5.1) где y(t)=y(nT) - дискретный сигнал на входе ЦАП, h цап (t) - импульсная характеристика ЦАП. На рис. 5.1, а,в показана форма сигналов на входе и выходе ЦАП на примере импульсной характеристики в форме прямоугольного импульса длительностью t (Рис. 5.1, б) В частотной области свертке (5.1) соответствует произведение спектров Y цап (j w ) = Y (j w ) * H цап (j w ) (5.2) где, согласно (1.3), Y (j w ) = Y а (j w ) - спектр аналогового сигнала, подлежащего восстановлению, H цап (j w ) - передаточная функция ЦАП. Множитель Т -1 в формуле Y (j w ) принято относить к передаточной функции ЦАП, п о этому передаточная функция ЦАП для случая, соответствующего импульсу на Рис. 5.1, б, з а пишется так H цап (j w ) = (5.3) Отсюда, если t << Т, получаем H цап (j w ) » t / Т (5.4) что подтверждается известным фактом спектральной теории: спектр короткого импульса равен его площади и не зависит от формы импульса. 5.2. Погрешности восстановления. Аналоговый сигнал y a (t) обращается на выходе ФНЧ, который выделяет спектр частот [0; 0,5 w д ], соответствующий спектру Y а (j w ). Y а (j w ) = Y (j w ) * H цап (j w ) * H фнч (j w ) (5.5) Неравномерность реальных частотных характеристик ЦАП и ФНЧ приводит к искаж е ниям восстанавливаемого непрерывного сигнала. На рис. 5.2 показаны характерные особе н ности реальных АЧХ восстанавливающих устройств. Искажения ЦАП обусловлены наклоном АЧХ. На Рис. 5.2 АЧХ соответствует импуль с ной характеристике в форме прямоугольного импульса длительностью t . Но с уменьшением t , согласно (5.3) и (5.4), падает усиление ЦАП, что приводит к малым уровням сигнала и, соо т ветственно, к низкой помехозащищенности сигнала по отношению к собственным помехам системы. Искажения ФНЧ увеличиваются по мере приближения к частоте среза ФНЧ w с = 0,5 w д . Поэтому рабочую полосу частот сигнала Y (j w ) целесообразно размещать на неискаженном участке полосы пропускания ФНЧ, что можно сделать увеличением тактовой частоты w д ци ф рового фильтра. Таким образом, если имеется возможность увеличить тактовую частоту, то в качестве ФНЧ можно использовать простую цепочку RC. В противном случае качественные показатели восстанавливающего устройства приходится улучшать усложнением схемы ФНЧ. Наконец, погрешности восстановления можно скомпенсировать, если создавать соответств у ющие предыскажения в ЦФ. В этом случае нормы на проектируемый ЦФ необходимо попр а вить в расчете на реальные характеристики ЦАП и ФНЧ. Литература. 1. Гольденберг Л.М. и др. Цифровая обработка сигналов. - Учебное пособие для вузов. - М.: Радио и Связь, 1990 г. 2. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы. - М.: Радио и связь, 1986 г. 3. Гольденберг Л.М. и др. Цифровая обработка сигналов. - Задачи и упражнения. Учебное пособие для вузов. - М.: Радио и Связь, 1992 г. 4. Карташев В.Г. Основы теории дискретных сигналов и цифровых фильтров. - М.: Высшая школа, 1982 г. 5. Гольденберг Л.М. и др. Цифровая обработка сигналов. - Справочник - М.: Радио и Связь, 1985 г. 6. Лэм Г. Аналоговые и цифровые фильтры. Расчет и реализация. - М.: Радио и связь, 1982. 7. Антонью А. Цифровые фильтры: анализ и проектирование. - М.: Радио и связь, 1983г. 8. Крук Б.И. и др. 25 вопросов по цифровым фильтрам. Издание НЭИС, 1990 г. 9. Зеневич А.Ф. Дискретные сигналы и цепи. Учебное пособие. Издание НЭИС, 1992 г.
1Архитектура и строительство
2Астрономия, авиация, космонавтика
 
3Безопасность жизнедеятельности
4Биология
 
5Военная кафедра, гражданская оборона
 
6География, экономическая география
7Геология и геодезия
8Государственное регулирование и налоги
 
9Естествознание
 
10Журналистика
 
11Законодательство и право
12Адвокатура
13Административное право
14Арбитражное процессуальное право
15Банковское право
16Государство и право
17Гражданское право и процесс
18Жилищное право
19Законодательство зарубежных стран
20Земельное право
21Конституционное право
22Конституционное право зарубежных стран
23Международное право
24Муниципальное право
25Налоговое право
26Римское право
27Семейное право
28Таможенное право
29Трудовое право
30Уголовное право и процесс
31Финансовое право
32Хозяйственное право
33Экологическое право
34Юриспруденция
 
35Иностранные языки
36Информатика, информационные технологии
37Базы данных
38Компьютерные сети
39Программирование
40Искусство и культура
41Краеведение
42Культурология
43Музыка
44История
45Биографии
46Историческая личность
47Литература
 
48Маркетинг и реклама
49Математика
50Медицина и здоровье
51Менеджмент
52Антикризисное управление
53Делопроизводство и документооборот
54Логистика
 
55Педагогика
56Политология
57Правоохранительные органы
58Криминалистика и криминология
59Прочее
60Психология
61Юридическая психология
 
62Радиоэлектроника
63Религия
 
64Сельское хозяйство и землепользование
65Социология
66Страхование
 
67Технологии
68Материаловедение
69Машиностроение
70Металлургия
71Транспорт
72Туризм
 
73Физика
74Физкультура и спорт
75Философия
 
76Химия
 
77Экология, охрана природы
78Экономика и финансы
79Анализ хозяйственной деятельности
80Банковское дело и кредитование
81Биржевое дело
82Бухгалтерский учет и аудит
83История экономических учений
84Международные отношения
85Предпринимательство, бизнес, микроэкономика
86Финансы
87Ценные бумаги и фондовый рынок
88Экономика предприятия
89Экономико-математическое моделирование
90Экономическая теория

 Анекдоты - это почти как рефераты, только короткие и смешные Следующий
Синхронность резкого роста курсов доллара и евро делает очевидным существование антироссийского сговора заокеанских и европейских политиканов.
Anekdot.ru

Узнайте стоимость курсовой, диплома, реферата на заказ.

Банк рефератов - РефератБанк.ру
© РефератБанк, 2002 - 2016
Рейтинг@Mail.ru