Вопросы и ответы к экзамену по Теории Организации
НАЦИОНАЛЬНИЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ УКРАИНЫ
“КИЕВСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ”
ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
Кафедра
физико–технических средств защиты информации
Лабораторная работа
по предмету Обработка широкополосных сигналов
Представление сигналов в базисе несинусоидальных
ортогональных функций
Выполнил
студент гр. ФЕ-21
Коваленко
А.С.
Киев
2008
Введение
Представление
сигналов в базисе несинусоидальных ортогональных функций. Обобщенный ряд Фурье.
Функции Радемахера. Представление сигнала с конечной энергией в базисе функций
Хаара.
Цель
работы: Изучение
особенностей кусочно-постоянных ортогональных функций Радемахера и Хаара.
Получение практических навыков расчета спектров сложных сигналов, используя
преобразование Хаара.
Теоретические
сведения
Обобщенный
ряд Фурье
Обобщенный
ряд Фурье сигнала в
выбранном базисе для
сигнала с конечной энергией
может
быть представлен в виде ряда
,
где
– коэффициент
разложения, определяющий спектр сигнала; – система ортонормированных вещественных
функций (базис), причем для произвольных функций, ортонормированных на
интервале , можно
записать
Коэффициенты
разложения определяются
следующим образом
.
Для
минимизации времени вычислений необходимо выбирать систему базисных функций по
возможности более согласованную по форме с исследуемым сигналом. Причем
необходимо также учитывать возможность более простой аппаратной или программной
реализации базиса. Для импульсных сигналов представляет интерес разложение в базисах функций Хаара,
Уолша и др.
Дискретное
преобразование Фурье (ДПФ)
Спектральная
плотность дискретного
сигнала определяется
выражением
, (1.1)
где
n – номер дискретного отсчета непрерывной функции; - период дискретизации непрерывной функции x(t).
Согласно
выражению (1.1) спектр дискретного сигнала сплошной. Но таковым он бывает
только лишь при условии, что объем выборки дискретного сигнала бесконечен. В
приложениях выборка отсчетов сигнала всегда конечномерна. Кроме того, по многим
причинам желательно вычислять преобразование Фурье на ЭВМ. Это означает, что
конечномерной является не только выборка дискретных отсчетов сигнала, но и
соответствующее этой выборке число гармоник спектра дискретного сигнала.
Каждая
спектральная линия состоит из амплитудной и фазовой составляющих.
Следовательно, из N данных отсчетов можно получить амплитуды и фазы для N/2
дискретных частот, которые находятся в интервале от до , где - частота дискретизации равная .
Соответствующие
спектральные линии повторяются в интервале от до . В области от до можно построить N линий для частот
,
где
k = 0, 1, …, N –1. Если в уравнении (1.1) заменить на, то получим уравнение полностью дискретное как
по времени, так и по частоте и поэтому удобное для вычислений на ЭВМ.
;
,
где
k = 0, 1, …, N –1.
Выражение
для обратного ДПФ следующее:
,
где
n = 0, 1, …, N –1.
Быстрое
преобразование Фурье (БПФ)
Классические
формы прямого и обратного ДПФ просты и легко реализуемы на ЭВМ. Однако их
практическое применение ограничивается большими объемами вычислений, которые
растут в квадратичной зависимости от объема выборки . Так, если число отсчетов временной функции составляет N, то полный
спектр-мерной
последовательности дискретных сигналов определяется посредством приблизительно комплексных операций
умножения и сложения. При достаточно больших может оказаться, что ресурса даже
высокопроизводительных ЭВМ недостаточно для вычисления спектра в реальном
времени (т.е. в темпе поступления входных данных). Существуют различные способы
сокращения объема вычисления при определении дискретно спектра, которые
приводят к алгоритмам быстрого преобразования Фурье. Алгоритмы БПФ основаны на
устранении избыточности вычислений. Покажем на примере.
Допустим,
что нужно рассчитать число А
А
= ac + ad + bc + bd
В записанном виде расчет
содержит четыре операции умножения и три сложения. Если число А нужно считать
много раз для разных множеств данных, то его представляют в эквивалентной
форме:
А
= (a+b) (c+d)
которая
требует выполнения лишь одной операции умножения и двух операций сложения.
Основная
идея БПФ заключается в разделении исходной - точечной последовательности входных сигналов
на две более короткие последовательности, ДПФ которых можно скомбинировать
таким образом, чтобы получилось ДПФ исходной - точечной последовательности. Так, например,
если – четное, а
исходная - точечная
последовательность разбита на две - точечные последовательности, то для вычисления
искомого - точечного ДПФ
потребуется комплексных
операций умножения, т.е. вдвое меньше по сравнению с прямым вычислением ДПФ.
Здесь множитель равен
числу умножений, необходимых для определения - точечного ДПФ, а множитель 2 соответствует
двум ДПФ, которые должны быть вычислены. Эту операцию можно повторить, вычисляя
вместо - точечного ДПФ
две точечные ДПФ (предполагая,
что – четное) и
сокращая тем самым объем вычислений еще в два раза. Выигрыш в два раза является
приблизительным, поскольку не учитывается, каким образом из ДПФ меньшего
размера образуется искомое - точечное ДПФ.
Функции
Радемахера и их представление
Функции
Радемахера составляют неполную систему ортонормированных функций, что
ограничивает их применение. Но их широкое использование обусловлено тем, что на
их основе можно получить полные функций, например, Хаара и Уолша. Непрерывная
Функция Радемахера с индексом m, которая обозначается как rad(m,x), имеет вид
последовательности прямоугольных импульсов, содержит периодов на полуоткрытом интервале [0;1) и
принимает значения +1 или –1. Исключением является rad (0,x), которая имеет вид
единичного импульса. Функции Радемахера периодические с периодом 1, т.е.
rad(m,x) = rad(m,x+1). Кроме того, они периодические и на более коротких
интервалах: , , Их можно получить с помощью рекуррентного
соотношения: ,
Получить
функции Радемахера можно также с помощью следующего соотношения:
Первые четыре функции
Радемахера представлены на рис.1.1 а, б
а)
б)
Рис.
1.1. Первые четыре непрерывные функции Радемахера:
a)
на интервале [0; 1); б) на интервале [-0.5; 0.5);
Пример
разложения функции f(x) в базисе функций Радемахера, используя общую формулу
(1.2) представлен на рис 1.2.
, (1.2)
где
Рис.1.2.
Пример разложения в базисе функций Радемахера.
Дискретные
функции Радемахера
Дискретные
функции Радемахера являются отсчетами непрерывных функций Радемахера. Каждый
отсчет расположен в середине связанного с ним элемента непрерывной функции.
Обозначаются дискретные функции Радемахера как Rad(m,x). Для дискретных функций Радемахера
удобно использовать матрицу, каждая строка которой является дискретной функцией
Радемахера. Например, для третьей диады (m=3) имеем: (для удобства обозначим “+1” как “+”, а “–1”
как “–” )
Rad(0,x)
Rad(1,x)
Rad(2,x)
Rad(3,x)
|
|
Функции
Хаара и их представление
Множество
непрерывных функций Хаара составляет
периодическую, ортонормированную и полную систему функций. Широкое
распространение функции Хаара получили в вэйвлет-анализа и сжатии изображений.
Рекуррентное соотношение, которое дает возможность сформировать непрерывную
функцию , имеет вид:
где
и , N – общее количество функций.
Первые
восемь функций Хаара представлены на рис. 1.3.
Рис.1.3.
Первые восемь непрерывных функции Хаара.
Дискретные
функции Хаара
Построим
матрицу дискретных значений функций Хаара для , в которой каждая строка отвечает
соответствующей функции.
Нar(0,0,x)
Har(0,1,x)
Har(1,1,x)
Har(1,2,x)
Har(2,1,x)
Har(2,2,x)
Har(2,3,x)
Har(2,4,x)
|
|
При цифровой обработке сигналов, вэйвлет-анализе,
сжатии изображений, анализе и синтезе логических функций, часто применяются
ненормированные функции Хаара, которые на отдельных участках принимают одно из
трех значений +1; 0; –1.
Преобразование
Хаара
Любую
интегрируемую на интервале функцию можно представить рядом Фурье по системе
функций Хаара:
, где (1.3)
с
коэффициентами
. (1.4)
Домашнее
задание
1.
Выражения для непрерывных
функций Радемахера
2. Матрица для системы дискретных
функций Радемахера при N = 5.
Rad(0,t)
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
Rad(1,t)
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
Rad(2,t)
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
Rad(3,t)
|
1
|
1
|
1
|
1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
1
|
1
|
1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
-1
|
-1
|
-1
|
-1
|
Rad(4,t)
|
1
|
1
|
-1
|
-1
|
1
|
1
|
-1
|
-1
|
1
|
1
|
-1
|
-1
|
1
|
1
|
-1
|
-1
|
1
|
1
|
-1
|
-1
|
1
|
1
|
-1
|
-1
|
1
|
1
|
-1
|
-1
|
1
|
1
|
-1
|
-1
|
Rad(5,t)
|
1
|
-1
|
1
|
-1
|
1
|
-1
|
1
|
-1
|
1
|
-1
|
1
|
-1
|
1
|
-1
|
1
|
-1
|
1
|
-1
|
1
|
-1
|
1
|
-1
|
-1
|
1
|
-1
|
1
|
-1
|
1
|
-1
|
1
|
-1
|
3.
Графики функций
от до .
4.
Выражение для нормированных функций Хаара.
5.
Графики
нормированных функций от до
.
6.
Графики
ненормированных функций от до .
Выполнение работы
1.
Используя преобразование Хаара рассчитаем амплитудный и фазовый спектр
заданного сигнала
А.
Используем нормированные функции Хаара.
Б.
Используем ненормированные функции Хаара
2.
Синтезируем
заданный сигнал и построим графики для обоих случаев
А.
Используем нормированные функции Хаара
Б.
Используем ненормированные функции Хаара
Выводы
по работе
В данной
лабораторной работе мы изучили особенности кусочно-линейных ортогональных
функций Радемахера и Харра. Получили выражения для непрерывных функций Харра и
Радемахера, построили графики этих функций. Построили матрицу для системы
дискретных функций Радемахера при N = 5. Для функций Харра задали и построили
графики нормированных и ненормированных функций. Получили практические навыки
расчета спектров сложных сигналов, используя преобразование Хаара, найдя
амплитудный и фазовый спектры заданного сигнала. После синтезирования сигналов,
в случае нормированных функций Харра, получили исходный сигнал только после
перехода на нормированное время. Это объясняется погрешностью программных
расчетов. В случае же нормированных функций, заданный сигнал получить не
удалось из-за, опять же, программных погрешностей вычисления.