Діагностика роботи цифрових фільтрів шляхом аналізу їх амплітудно-частотної характеристики

Інформація про навчальний заклад

ВУЗ:
Національний університет Львівська політехніка
Інститут:
Не вказано
Факультет:
Не вказано
Кафедра:
Кафедра ЕОМ

Інформація про роботу

Рік:
2004
Тип роботи:
Лабораторна робота
Предмет:
Інші
Група:
КСМ-52

Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):

Міністерство освіти та науки України Національний університет „Львівська політехніка” кафедра ЕОМ Лабораторна робота №4 Діагностика роботи цифрових фільтрів шляхом аналізу їх амплітудно-частотної характеристики. Мета роботи: Дослідити параметри амплітудно-частотної характеристики та вплив віконної обробки при спектральному аналізі сигналів. Завдання: 22 32 13 -64 32 8 7 3-3   Загальні відомості. Для адекватного відтворення вхідного сигналу, що використовується в системах обробки, які розв’язують задачі спектрального аналізу сигналів, опис вхідного діагностичного сигналу представляється у формалізованому вигляді. Зазначені задачі розв’язуються цифровими методами, на основі швидких дискретних ортогональних перетворень, що представляються узагальненим класом швидких перетворень Фур'є з різними системами базисних функцій. Дані перетворення відносяться до класу лінійних ортогональних перетворень, зв'язаних з обчисленням виразів виду , де Х = [Х(0), Х(1), ... , Х(L-1)]Т , х = [х(0), х(1), ... , х(L-1)]Т - вектори, відповідно, вихідних гармонік і початкових відліків, А - відтворююча ортогональна матриця розміром L x L, L- кількість початкових відліків. Системи, які реалізують ці алгоритми відносяться до стаціонарних систем з частотним коефіцієнтом передачі K(j():  де h(t) - імпульсна характеристика, що має таку інтерпретацію: якщо на вхід системи поступає гармонійний сигнал з відомою частотою ( і комплексною амплітудою , то комплексна амплітуда вихідного сигналу  буде рівною:  (1) Представлення частотного коефіцієнта передачі (див. формулу 1) в показниковій формі має вигляд : , де - амплітудно-частотна характеристика (АЧХ). Оскільки для фільтрів з скінченою імпульсною характеристикою АЧХ є однією з визначальних характеристик, на основі її аналізу визначається достовірність побудови фільтра. Розглянемо варіант перевірки фільтра методом аналізу його АЧХ на прикладі системи опрацювання інформації когерентно-імпульсної РЛС з n каналами погоджених фільтрів. Для процесора, що виконує N-точкове амплітудне дискретне перетворення Фур’є згідно з формулою (2) , (2) де N визначає розмір перетворення, n-номер елемента віддалі, l – номер гармоніки, i-номер періоду повторення в межах інтервалу обчислення ДПФ, W(i) вагова функція, вхідний сигнал  представимо у вигляді:  , (3) де А - амплітуда сигналу, S - кількість частотних діапазонів між сусідніми l, Q – визначає смугу перевірки АЧХ (, де m, p - кількість гармонік, в діапазоні яких (відносно l) перевіряється АЧХ, , , si – біжуче значення частотного діапазону між сусідніми l). Процедура діагностики відбувається таким чином. Для процесора задається значення гармоніки lj. На інформаційні входи поступає вхідний сигнал . Зміна значень  (синфазна і квадратурна складові) на вході процесора відбувається на кожному періоді повторення (по і). Одне значення визначається сумуванням по і (див.формулу 2). Після того змінюється частота поступлення , зміна задається значенням , і вираховується наступне значення . Повна АЧХ, для заданого lj, отримується після поступлення на вхід S*N значень вхідного сигналу. На практиці обмежуються перевіркою АЧХ для (3l, відносно lj. Після перевірки амплітудно-частотних характеристик для всіх гармонік і елементів віддалі процес діагностики завершується. В ідеальному випадку характеристики всіх АЧХ повинні бути ідентичними. Тобто, при використанні такого підходу процес перевірки розбивається на три етапи: - задання значень для отримання числової послідовності вхідних сигналів; - визначення значень Y(n,l) реальної АЧХ; - порівняння значень ідеальної і реальної АЧХ в кожній точці виміру. Застосування підходу дозволяє: - виявити помилки в роботі з точністю до функціонального вузла, наприклад помилки в заданні вагової функції, при сумуванні, в ОЗП проміжних результатів, при пересиланні інформації між процесорами, конструктивні та технологічні помилки при проектуванні цифрових вузлів і т.п.; - проводити діагностику в режимі реального часу; - перевірити правильність функціювання і рівень шумів зовнішніх пристроїв, наприклад, приймача проміжної частоти; - оцінити вплив різних типів вагових функцій на значення вихідного сигналу; - перевірити в РРЧ значення інформації, що поступає на вхід системи опрацювання шляхом її запису в ОЗП; - перевірити точностні параметри роботи процесорів; - перевірити реакцію фільтра на поступлення збійної інформації. Bаговa функція, що використовується при обробці наведена в таблиці 1. Таблиця 1 Номер функції Назва Тип функції Діапазон зміни n  3 Тюкі   0 ( (n( ( a N/2 a N/2 ( (n( ( N/2 a = 0,25 a = 0,5 a = 0,75   Примітка: Значення w(n) таблиці 1 відповідає значенню W(i) (див. формулу 2). Алгоритм формування вхідних даних для формування АЧХ полягають у видачі на кожному етапі обчислень синусоїдальної і косинусоїдальної складової комплексного сигналу, фаза яких відрізняється на значення Q на двох сусідніх періодах, на кожному з яких обчислюється одне значення U (i) Лістинг програми: #define N 128 #define Q_RANGE 256 class Tdoc { public: TDoc(); int initU(int Q);//int NN,int l,int Sm,int Sp,int S,int A); int ach(); complex<double> getResult(int i){ return Y[i];}; complex<double> getResultW(int i){ return YW[i];}; complex<double> getU(int i){ return U[i];}; double W(int n); void setSm(int p){Sm=p;}; void setSp(int p){Sp=p;}; void setS(int p){S=p;}; void setA(double p){A=p;}; void setL(int p){l=p;}; void setL2(int p){l2=p;}; int getSm(){return Sm;}; int getSp(){return Sp;}; int getS(){return S;}; double getA(){return A;}; int getL(){return l;}; int getL2(){ return l2;}; ~TDoc(){}; private: complex<double> Y[Q_RANGE],YW[Q_RANGE],U[N]; int Sm,Sp,S,l,l2; double A; }; TDoc::TDoc(){ for (int i=0;i<N-1;i++){ Y[i]= complex<double>(2.0,0.0); YW[i] = complex<double>(3.0,0.0); U[i]= complex<double>(-2.0,0.0); }; Sm = -64; Sp = 32; S = 8; A = 7.0; } int TDoc::ach(){ for(int k=Sm;k<Sp-1;k++){ initU(k);//N,l,-64,42,8,9); Y[k-Sm] = complex<double>(0.0,0.0); YW[k-Sm] = complex<double>(0.0,0.0); for(int i=0;i<N-1;i++){ Y[k-Sm] = Y[k-Sm]+U[i]*exp(complex<double>(0,-2*M_PI*l*i/N)); YW[k-Sm] = Y[k-Sm]+U[i]*W(i)*exp(complex<double>(0,-2*M_PI*l*i/N)); }; }; return 0; } double TDoc::W(int n) { double a=0.75; if((abs(n)>=0)&&(abs(n)<=a*N/2)) return 1.0; else return 0.5*(1.0+cos(M_PI*(n-a*N/2)/(2*(1-a)*N/2))); } int TDoc::initU(int Q){ for(int i=0;i<N-1;i++){ U[i] = exp(complex<double>(0,2*M_PI*i*(S*l2+Q)/(S*N))); }; return 0; }  Висновок. На цій лабораторній роботі я дослідив швидкі алгоритми дискретних тригонометричних перетворень і порівняв їх з алгоритмами безпосереднього обчислення тpигонометpних перетворень.
Антиботан аватар за замовчуванням

28.01.2013 14:01-

Коментарі

Ви не можете залишити коментар. Для цього, будь ласка, увійдіть або зареєструйтесь.

Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!

Маєш корисні навчальні матеріали, які припадають пилом на твоєму комп'ютері? Розрахункові, лабораторні, практичні чи контрольні роботи — завантажуй їх прямо зараз і одразу отримуй бали на свій рахунок! Заархівуй всі файли в один .zip (до 100 МБ) або завантажуй кожен файл окремо. Внесок у спільноту – це легкий спосіб допомогти іншим та отримати додаткові можливості на сайті. Твої старі роботи можуть приносити тобі нові нагороди!
Нічого не вибрано
0%

Оголошення від адміністратора

Антиботан аватар за замовчуванням

Подякувати Студентському архіву довільною сумою

Admin

26.02.2023 12:38

Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!