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 “–” )
|

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
По
аналогии с дискретными функциями Радемахера дискретные функции Хаара являются
отсчетами непрерывных функций Хаара. Каждый отсчет расположен в середине
связанного с ним элемента непрерывной функции. Обозначаются дискретные функции
Хаара как .
Построим
матрицу дискретных значений функций Хаара для
, в которой каждая строка отвечает
соответствующей функции.
|

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 | -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 | -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 | -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