Подякувати Студентському архіву довільною сумою
Admin
26.02.2023 12:38
Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!
Інформація про навчальний заклад
ВУЗ:
Національний університет Львівська політехніка
Інститут:
Не вказано
Факультет:
Не вказано
Кафедра:
Захист інформації
Інформація про роботу
Рік:
2010
Тип роботи:
Інші
Предмет:
Цифрова обробка сигналів та зображень
Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА»
/
СПЕКТРАЛЬНИЙ АНАЛІЗ СИГНАЛІВ
НА ОСНОВІ ДИСКРЕТНОГО ПЕРЕТВОРЕННЯ ФУР’Є
ІНСТРУКЦІЯ
до лабораторної роботи № 1
з курсу “Цифрова обробка сигналів і зображень”
для студентів спеціальностей 8.160102
“Захист інформації з обмеженим доступом та автоматизація її обробки”
Затверджено
на засiданнi кафедри
"Захист інформації"
Протокол № 2 вiд 6. 09. 2010 p.
Львів 2010
Спектральний аналіз сигналів на основі дискретного перетворення Фур’є: Інструкція до лабораторної роботи № 1 з курсу ”Цифрова обробка сигналів і зображень” для студентів спеціальності 8.160102 “Захист інформації з обмеженим доступом та автоматизація її обробки” / Укл. В.В. Хома, Я. Р. Совин - Львiв: Національний університет "Львівська політехніка", 2010. - 17 с.
Укладачі: Хома В.В., професор, д.т.н.
Совин Я. Р., доцент, к.т.н.
Вiдповiдальний за випуск: Дудикевич В.Б., професор, д.т.н.
Рецензент: Максимович В.М., професор, д.т.н.
Горпенюк А.Я., доцент, к.т.н.
Мета роботи – ознайомлення із математичнм апаратом опису сигналів у частотній області, змістом дискретного перетворення Фур’є та його застосуванням для спектрального аналізу реальних сигналів.
ОСНОВНІ ТЕОРЕТИЧНІ ВІДОМОСТІ
Перетворення Фур’є та його використання для спектрального аналізу сигналів
Перетворення Фур’є є основним інструментом аналізу сигналів у частотній області – так званого спектрального аналізу. З математичної точки зору опис сигналів у часовій області за допомогою часової функції і в частотній області за допомогою спектральної густини є ідентичним, однак сенс використання тієї чи іншої форми зумовлений певними вигодами при розв’язанні тієї чи іншої задачі.
Зв’язок між та визначається парою інтегральних перетворень Фур’є:
прямим
; (1)
зворотним
. (2)
Комплексна величина містить інформацію про спектр, тобто вміст в аналізованому сигналі конкретної частоти , оскільки аналізуючий сигнал (ядро інтегрального перетворення) за формулою Ейлера
представляє собою нескінченний набір гармонічних сигналів.
Якщо за допомогою прямого перетворення Фур’є здійснюється розклад сигналу на складові різних частот (аналіз), то природно, що зворотне перетворення забезпечує реконструкцію (синтез) сигналу зі спектру шляхом підсумовування (інтегрування) всіх гармонік , взятими із відповідними вагами .
Основні властивості перетворення Фур’є наведені в Додатку 1.
Відомо, що періодичні сигнали представляються рядом Фур’є у вигляді суми гармонічних складових, оскільки у цьому випадку в аналізованому сигналі виступає лише основна гармоніка та її багатократні компоненти . У показниковій формі ряд Фур’є має вигляд
. (3)
Коефіцієнти ряду є комплексними величинами і визначаються із співвідношення
(4)
Сукупність коефіцієнтів ряду складає спектр періодичного сигналу. Спектр амплітуд і спектр фаз однозначно визначають сигнал і показують, яку участь бере гармонічна складова кожної частоти в складі результуючого коливання. Часто обмежуються розглядом який визначає енергетичні властивості сигналу, а має відношення лише до форми сигналу.
Дискретні сигнали утворюється шляхом дискретизації (взяття вибірок) неперервного сигналу з часовим інтервалом . За теоремою Котельникова-Шеннона, частота вибірок повинна принаймні удвічі перевищувати максимальну частоту у спектрі дискретизованого сигналу. Для дискретних сигналів пара інтегральних перетворень Фур’є (1) і (2) набуває вигляду (див. Додаток 2):
; (5)
і
. (6)
де - нормалізована частотою дискретизаціїї кругова частота.
Враховуючи періодичний характер спектра дискретизованого сигналу із періодом (для нормованої кругової частоти ), у виразі (6) межі інтегрування звужено до одного періоду, що включає нульову частоту.
Характер спектра дискретизованого сигналу підтверджує принцип часо-частотної дуальності перетворення Фур’є:
періодичний сигнал → дискретний спектр;
дискретний сигнал → періодичний спектр.
Дискретне перетворення Фур’є та його зв'язок зі спектром дискретних сигналів
На практиці при спектральному аналізі реальних сигналів дослідник не оперує неперервним сигналом , а лише скінченною послідовністю його вибірок у заданому форматі. Разом з тим застосування виразу (5) для обчислення спектральної функції неможливе через нескінченні значення межі підсумовування. Саме тому в техніці цифрового оброблення сигналів для спектрального аналізу застосовується дискретне перетворення Фур’є.
Дискретним перетворенням Фур’є (ДПФ; англійський термін – Discrete Fourier Transform, DFT) називається пара взаємооднозначних перетворень, що повязує вибірки дискретного періодичного сигнал із комплексними коефіцієнтами його дискретного спектра:
, (7)
, (8)
де кількість вибірок в періоді дискретного сигналу.
Перетворення (7) називається прямим, а перетворення (8) – зворотним ДПФ (ЗДПФ). ДПФ виконується над скінченою періодичною послідовністю вибірок сигналу , у якої період складається з дискретних значень, тобто . Послідовність репрезентує спектр дискретного сигналу , що також є періодичним
.
Зіставлення виразів (5) та (7) показує, що ДПФ представляє лише дискретні вибірки неперервної спектральної функції функції дискретного сигналу, що відповідає частотам :
. (9)
Отже, значення дискретних частот у спектрі залежать від періоду дискретизації , а розрізнювальна здатність по частоті (спектральна селективність), обернено пропорційна часу спостереження за сигналом
. (10)
З співвідношення (9) витікає важливий висновок: якщо до існуючої кількості вибірок додати деяку кількість нулів, наприклад , то спектральна функція дискретного сигналу не зміниться, а ДПФ дасть вдвічі більшу кількість спектральних відліків, які відповідають частотам, тісніше розташованим в інтнервалі від нуля до частоти дискретизації.
Спектральний аналіз реальних сигналів. Розтікання спектру. Накладання вікон
При ДПФ вважається, що послідовність відліків аналізованого сигналу є періодично продовженою вперед і назад в часі. При цьому, якщо значення початкових і кінцевих відліків сигналу сильно відрізняються, при періодичному повторенні на стиках сегментів виникають стрибки із-за яких спектр розширюється, тобто в спектрі з’являються додаткові складові. Це явище, яке називають розтіканням спектру (англійський термін – spectrum leakage) можна проілюструвати на прикладі обчислення спектру дискретного гармонічного сигналу (рис. 1). Дискретні сигнали містять 16 відліків гармонічного сигналу з періодами рівними 4 відлікам (періодично продовжений сигнал є періодичним) і 6 відлікам (періодично продовжений сигнал містить скачок).
/
Рис. 1. ДПФ для цілого (а) і нецілого (б) числа періодів гармонічного сигналу та із застосуванням вікна Ханна (в)
Для зменшення розтікання спектру при ДПФ застосовують вагові функції (англійський термін – weighting functions), які також називають вікнами (window). В цьому випадку перед розрахунком ДПФ сигнал домножується на вагову функцію , яка повинна спадати до країв сегменту. Формула прямого ДПФ при використанні вагових функцій приймає вигляд:
Якщо ми використовуємо вагову функцію, яка має максимум в середині (при ) і плавно спадає до країв (при
Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!
0%
Оголошення від адміністратора