- •Общие принципы получения информации в физических исследованиях. Основные цели обработки сигналов. Преимущества цифровых методов обработки сигналов. Примеры практического применения.
- •Содержание, этапы, методы и задачи цифровой обработки сигналов. Основные методы и алгоритмы цос.
- •Основные направления, задачи и алгоритмы цифровой обработки сигналов
- •Дискретные и цифровые сигналы. Основные дискретные последовательности теории цос.
- •Линейные дискретные системы с постоянными параметрами. Импульсная характеристика. Физическая реализуемость и устойчивость.
- •Линейные разностные уравнения с постоянными параметрами, их практическое значение и решение.
- •Соотношение между z-преобразованием и преобразованием Фурье
- •Обратное z-преобразование и методы его нахождения: на основе теоремы о вычетах, разложение на простые дроби и в степенной ряд.
- •Передаточная функция дискретных систем. Диаграммы нулей и полюсов. Условие устойчивости.
- •Частотная характеристика дискретных систем. Амплитудно-частотная и фазочастотная характеристики.
- •Фазовая и групповая задержка. Цифровая частота и единицы измерения частоты, которые используются в цифровой обработке сигналов.
- •Общая характеристика дискретного преобразования Фурье. Задачи, решаемые с помощью дпф. Дискретный ряд Фурье.
- •Дискретный ряд Фурье
- •Свойства дискретных рядов Фурье. Периодическая свертка двух последовательностей.
- •Дискретное преобразование Фурье. Основные свойства.
- •Общая характеристика ряда и интеграла Фурье, дискретного ряда Фурье и дискретного преобразования Фурье. Равенство Парсеваля.
- •Прямой метод вычисления дпф. Основные подходы к улучшению эффективности вычисления дпф.
- •Алгоритмы бпф с прореживанием по времени. Основные свойства.
- •Двоичная инверсия входной последовательности для
- •Алгоритмы бпф с прореживанием по частоте. Вычисление обратного дпф.
- •Вычисление периодической, круговой и линейной свертки. Алгоритм быстрой свертки. Вычислительная эффективность.
- •Вычисление линейной свертки с секционированием.
- •Амплитудный спектр, спектр мощности. Определение и алгоритмы получения.
- •Оценка спектра мощности на основе периодограммы. Свойства периодограммы. Методы получения состоятельных периодограммных оценок.
- •Основные проблемы цифрового спектрального анализа. Взвешивание. Свойства весовых функций. Модифицированные периодограммные оценки спм.
- •1.6.1. Просачивание спектральных составляющих и размывание спектра
- •Взвешивание. Свойства весовых функций
- •Паразитная амплитудная модуляция спектра
- •Эффекты конечной разрядности чисел в алгоритмах бпф
- •Метод модифицированных периодограмм
- •Метод Блэкмана и Тьюки получения оценки спектральной плотности мощности. Сравнительная оценка качества методов получения спм.
- •Сравнение методов оценки спектральной плотности мощности
- •Основные характеристики цифровых фильтров. Рекурсивные и нерекурсивные цифровые фильтры, их преимущества и недостатки.
- •Структурные схемы бих-фильтров (прямая и каноническая, последовательная и параллельная формы реализации).
- •Структурные схемы ких-фильтров (прямая, каскадная, с частотной выборкой, схемы фильтров с линейной фазой, на основе метода быстрой свертки).
- •Проектирование цифровых фильтров. Основные этапы и их краткая характеристика.
- •Расчет цифровых бих-фильтров по данным аналоговых фильтров. Этапы и требования к процедурам перехода.
- •Общая характеристика аналоговых фильтров-прототипов: Баттерворта, Чебышева I и II типа, Золоторева-Каура (эллиптические). Методика применения билинейного z-преобразования.
- •Эффекты конечной разрядности чисел в бих-фильтрах. Ошибки квантования коэффициентов, ошибки переполнения и округления. Предельные циклы.
- •Расчет цифровых ких-фильтров: методы взвешивания и частотной выборки.
- •Эффекты конечной разрядности чисел в ких-фильтрах.
- •Общая структурная схема системы цос. Дискретизация сигналов. Теорема отсчетов.
- •Погрешности дискретизации. Выбор частоты дискретизации в реальных условиях. Эффект наложения спектров
- •Дискретизация узкополосных сигналов
- •Выбор частоты дискретизации на практике
- •Квантование сигналов. Погрешность квантования. Отношение сигнал/шум и динамический диапазон при квантовании сигналов. Равномерное и неравномерное квантование
- •Анализ ошибок
- •Отношение сигнал/шум и динамический диапазон
- •Способы реализации алгоритмов и систем цос. Понятие реального времени обработки.
- •Особенности цос, влияющие на элементную базу, ориентированной на реализацию цифровых систем обработки сигналов.
- •Общие свойства процессоров цифровой обработки сигналов и особенности их архитектуры.
- •Архитектура Фон Неймана и гарвардская архитектура в пцос. Преимущества и недостатки.
- •Универсальные процессоры цос. Общая характеристика процессоров с фиксированной и плавающей точкой (запятой).
- •Основные различия между микроконтроллерами, микропроцессорами и сигнальными процессорами.
Эффекты конечной разрядности чисел в ких-фильтрах.
Основные источники, как и для БИХ-фильтров следующие: шумы АЦП, ошибки квантования коэффициентов, ошибки округления результатов арифметических операций и ошибки за счет переполнения при суммировании.
Влияние ошибок коэффициентов проявляется в отклонении частотной характеристики от требуемой формы. Данное отклонение в предельном случае может означать, что фильтр не удовлетворяет заданным требованиям. В конкретной задаче разработки фильтра подходящую длину слова можно определить, получив частотные характеристики для нескольких значений длины коэффициентов. Существенную информацию можно получить, анализируя ошибки, которые вводятся квантованием коэффициентов:
(2.132)
где hq(n) – квантованный коэффициент, h(n) – неквантованный,
e(n) – ошибки квантования коэффициентов
Физически величину e(n) можно рассматривать как импульсную характеристику некоторого фильтра, соединенного параллельно с требуемым. В частотной области влияние ошибки коэффициентов представляются паразитной передаточной функцией, также включенной параллельно с передаточной функцией точного фильтра. Целью разработчика является ограничение амплитуды с тем, чтобы частотная характеристика реального фильтра удовлетворяла заданным требованиям.
Основным следствием квантования коэффициентов является возможное увеличение максимальной неравномерности в полосе пропускания и снижение максимального затухания в полосе подавления.
Ошибки округления можно минимизировать, если точно представить все произведения в регистрах с удвоенной точностью, а результаты округлять после получения окончательного результата, т.е. вычисления y(n). Данный подход приводит к меньшей ошибке, чем при округлении каждого промежуточного произведения до суммирования.
Ошибки переполнения возникают при сложении двух произведений, например, и .
Если выходная последовательность y(n) согласуется по размеру с данной длиной слова, то переполнение в частичных суммах будет незначительным. Данное свойство является отличительной особенностью в арифметике с дополнением до двух. Если же y(n) выходит за разрешенные границы, то эту ситуацию следует предотвратить. Можно выявлять и корректировать переполненение, но этот метод не эффективен. Другой способ – масштабировать коэффициенты и/или входные данные, чтобы избежать переполнения или держать его в определенных пределах. Для масштабирования коэффициентов можно использовать один из следующих подходов:
(2.136)
или
(2.137)
Если использовать первое выражение, то переполнения не произойдет никогда, но масштабирование в таком виде часто излишне, так как рассчитано на наихудший вариант переполнения, что практически не реально. Кроме того, в этом случае возникает большой шум квантования коэффициентов, чем в методе с использованием второго выражения, в котором предполагается, что переполнение происходит время от времени.
Масштабирование входных данных часто приводит к ухудшению отношения сигнал/шум. Третий подход – это масштабировать вход и выход с целью получения наилучшего отношения сигнал/шум. Эффективным является масштабирование с масштабом, представляющим собой степень двойки.