- •Раздел 1, Элементы общей теории сигналов.
- •Раздел 2. Преобразование Фурье.
- •2.1.2 Спектральное представления последовательности
- •2.1.2 Спектральное представления последовательности
- •Раздел 3. Корреляционный анализ.
- •Лекции по рцс.
- •Раздел 1, Элементы общей теории сигналов. Классификация сигналов
- •Ряд Фурье
- •Синусно-косинусная форма
- •Вещественная форма
- •Комплексная форма
- •Раздел 2. Преобразование Фурье. Примеры разложения сигналов в ряд Фурье
- •Последовательность прямоугольных импульсов
- •Пилообразный сигнал
- •Последовательность треугольных импульсов
- •Преобразование Фурье
- •Примеры расчета преобразования Фурье
- •Прямоугольный импульс
- •Несимметричный треугольный импульс
- •Симметричный треугольный импульс
- •Односторонний экспоненциальный импульс
- •Двусторонний экспоненциальный импульс
- •Гауссов импульс
- •Сигнал вида sin(X)/X
- •Свойства преобразования Фурье
- •Линейность
- •Задержка
- •Дифференцирование сигнала
- •Интегрирование сигнала
- •Спектр свертки сигналов
- •Спектр произведения сигналов
- •Умножение сигнала на гармоническую функцию
- •Связь преобразования Фурье и коэффициентов ряда Фурье
- •Фурье-анализ неинтегрируемых сигналов
- •Дельта-функция
- •Постоянный во времени сигнал (константа)
- •Функция единичного скачка
- •Гармонический сигнал
- •Раздел 3. Корреляционный анализ. Корреляционный анализ
- •Взаимная корреляционная функция
- •Связь между корреляционными функциями и спектрами сигналов
- •Энергетические расчеты в спектральной области
- •Комплексная огибающая
- •Преобразование Гильберта
- •Спектр аналитического сигнала
- •Случайные сигналы
- •Ансамбль реализаций
- •Модели случайных процессов
- •Гармонический сигнал со случайной начальной фазой
- •Вероятностные характеристики случайных процессов
- •Функциональные характеристики
- •Числовые характеристики
- •Корреляционные функции случайных процессов
- •Некоррелированность и статистическая независимость
- •Стационарные и эргодические случайные процессы
- •Стационарные случайные процессы
- •Эргодические случайные процессы
- •Спектральные характеристики случайных процессов
- •Случайный телеграфный сигнал
- •Вероятностные характеристики случайных процессов
Примеры расчета преобразования Фурье
В этом разделе будут рассмотрены примеры расчета преобразования Фурье для некоторых сигналов, часто встречающихся при решении различных задач.
Прямоугольный импульс
Начнем с прямоугольного импульса, центрированного относительно начала отсчета времени (рис. 1.10):
.
Рис. 1.10. Прямоугольный импульс
Вычисляем спектральную функцию:
Как видите, спектр представляет собой функцию вида sin(x)/x (рис. 1.11). Амплитудный спектр имеет лепестковый характер, и ширина лепестков равна 2π/τ, то есть обратно пропорциональна длительности импульса. Значение спектральной функции на нулевой частоте равно площади импульса — Аτ. Спектральная функция является вещественной, поэтому фазовый спектр принимает лишь два значения — 0 и π, в зависимости от знака функции sm(x)/x Значения фазы π и -π неразличимы, разные знаки для фазового спектра при ω > 0 и ω < 0 использованы лишь с целью представить его в виде нечетной функции.
Теперь посмотрим, что изменится после сдвига импульса во времени. Пусть импульс начинается в пулевой момент времени (рис. 1.12):
(1.13)
Рис. 1.11. Амплитудный (слева) и фазовый (справа) спектры прямоугольного импульса
Рис. 1.12. Прямоугольный импульс, задержанный во времени
Вычисляем преобразование Фурье и строим графики амплитудного и фазового спектров (рис. 1.13):
(1.14)
Рис. 1.13. Амплитудный (слева) и фазовый (справа) спектры задержанного
прямоугольного импульса
ЗАМЕЧАНИЕ
Этот пример демонстрирует проявление свойства преобразования Фурье, касающегося
изменения спектра при сдвиге сигнала во времени. Это свойство в общем виде будет рассмотрено далее, в разделе «Свойства преобразования Фурье».
Из формулы (1.14) И графиков рис. 1.13 видно, что после сдвига импульса во времени его амплитудный спектр остался прежним, а фазовый приобрел сдвиг, линейно зависящий от частоты,
Строго говоря, спектр данного сигнала простирается до бесконечности, лишь постепенно затухая. Поэтому вводят понятие эффективной ширины спектра. Как видно из графиков, спектр имеет лепестковый характер и ширина главного лепестка равна 2π/τ. При лепестковом характере спектра за эффективную ширину спектра можно принять ширину главного лепестка. Из графиков видно, что она составляет 2 π/τ. то есть обратно пропорциональна длительности импульса. Это общее соотношение: чем короче сигнал, тем шире его спектр. Произведение же эффективных значений длительности сигнала и ширины его спектра (оно называется базой сигнала) остается равным некоторой константе, зависящей от конкретного способа определения этих параметров. В пашем примере это произведение, очевидно, равно 2 π:. Вообще, для сигналов простой формы (не имеющих сложной внутриимпульсной структуры) величина базы независимо от способа определения эффективных значений длительности и ширины спектра составляет несколько единиц.
Длительность сигнала и ширина его спектра подчиняются соотношению неопределенности, гласящему, что произведение этих параметров (база сигнала) не может быть меньше единицы. Ограничений максимального значения базы сигнала не существует. Отсюда следует, что можно сформировать сигнал большой длительности, одновременно имеющий и широкий спектр (такие сигналы называют широкополосными, или сложными, или сигналами с большой базой). А вот короткий сигнал с узким спектром, согласно соотношению неопределенности, существовать не может.