Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6 | Следующая страница реферата

1.1.3. Спектральные оценки по конечным последовательностям данных

Спектральная оценка, получаемая по конечной записи данных, характеризует некоторое предположение относительно той истинной спектральной функции, которая была бы получена, если бы в нашем распоряжении имелась запись данных бесконечной длины. Именно поэтому поведение и характеристики спектральных оценок должны описываться с помощью статистических терминов. Общепринятыми статистическими критериями качества оценки являются ее смещение и дисперсия. Аналитическое определение этих величин обычно наталкивается на определенные математические трудности, поэтому на практике просто совмещают графики нескольких реализаций спектральной оценки и визуально определяют смещение и дисперсию как функции частоты. Те области совмещенных графиков спектральных оценок, где экспериментально определенное значение дисперсии велико, будут свидетельствовать о том, что спектральные особенности, видимые в спектре отдельной реализации, не могут считаться статистически значимыми. С другой стороны, особенности совмещенных спектров в тех областях, где эта дисперсия мала, с большой достоверностью могут быть соотнесены с действительными частотными составляющими анализируемого сигнала. Однако в случае коротких записей данных часто не удается получить несколько спектральных оценок, да и сам статистический анализ отдельных спектральных оценок, полученных по коротким записям данных, в общем, случае представляет собой весьма трудную проблему.[1]

1.1.4.Общая картина

Из формального определения спектра, следует, что спектр является некоторой функцией одних лишь статистик второго порядка, относительно которых в свою очередь предполагается, что они остаются неизменными, или стационарными во времени. Следовательно, такой спектр не передает полной статистической информации об анализируемом случайном процессе, а значит, дополнительная информация может содержаться в статистиках третьего и более высокого порядка. Кроме того, многие обычные сигналы, которые приходится анализировать на практике, не являются стационарными. Однако короткие сегменты данных, получаемые из более длинной записи данных, можно считать локально стационарными. Анализируя изменения спектральных оценок от одного такого сегмента к другому, можно затем составить представление и об изменяющихся во времени статистиках сигналов, то есть нестационарных.

1.2.Основные определения и теоремы классического спектрального анализа

1.2.1.Непрерывно-временное преобразование Фурье.
Определение: Непрерывно-временным преобразованием Фурье называется функция

[pic]

В спектральном анализе переменная [pic]в комплексной синусоиде [pic] соответствует частоте, измеряемой в герцах, если переменная [pic]измеряется в единицах времени (в секундах). По сути дела, непрерывно-временное преобразование Фурье идентифицирует частоты и амплитуды тех комплексных синусоид, на которые разлагается некоторое произвольное колебание.
Определение: Обратное преобразование Фурье определяется выражением

[pic]

Существование прямого и обратного преобразований Фурье с непрерывным временем для данной функции определяется целым рядом условий. Одно из достаточных условий состоит в том, что сигнал [pic]должен быть абсолютно интегрируемым в смысле

[pic]

1.2.2 Операции дискретизации и взвешивания для получения дискретно- временных рядов Фурье.
Определение: Функцией отсчетов с интервалом [pic]называется следующая функция :

[pic]

Предположим, что берутся отсчеты непрерывного действительнозначного сигнала[pic]с ограниченным спектром, верхняя частота которого равна[pic] герц, так что преобразование Фурье равно нулю при частотах больше [pic].
Отсчеты сигнала[pic]с интервалом Т могут быть получены посредством умножения этого сигнала на функцию отсчетов:

[pic]

Теперь найдем непрерывное преобразование Фурье [pic], это свертка спектра сигнала [pic] и преобразования Фурье функции отсчетов по времени с интервалом Т секунд :

[pic]

То есть свертка [pic] с преобразованием Фурье функции отсчетов
[pic]просто периодически продолжает [pic] с частотным интервалом 1/T Гц, соответствующим частотному интервалу между импульсными функциями. В общем случае отсчеты в одной области (например, временной) приводят к периодическому продолжению в области преобразования (например, частотной).
Если частота отсчетов выбрана достаточно низкой, так что [pic], то периодически продолженные спектры будут перекрываться с соседними (эффект наложения в частотной области). Частота отсчетов [pic]получила название частоты отсчетов Найквиста.

Для того чтобы восстановить исходный временной сигнал по его отсчетам, то есть осуществить интерполяцию некоторого континуума значений между этими отсчетами, можно пропустить дискретизованные данные через идеальный фильтр нижних частот, обладающий прямоугольной частотной характеристикой
(взвешивание в частотной области ), используя теоремы о свертке во временной и частотной областях, получим :

[pic]

Полученное выражение представляет собой математическую запись теоремы отсчетов во временной области, которая утверждает, что с помощью этой интерполяционной формулы действительный сигнал с ограниченным спектром может быть точно восстановлен по бесконечному счетному числу известных временных отсчетов, взятых с частотой [pic]. Аналогичный результат может быть получен и для комплексных сигналов с ограниченным спектром.

Дуальной к теореме отсчетов во временной области является следующая

Теорема. Для ограниченного временем [pic] по длительности сигнала [pic] верно, что

[pic] где [pic]

Таким образом, преобразование Фурье [pic] некоторого сигнала с ограниченной длительностью может быть однозначно восстановлено по эквидистантным отсчетам спектра такого сигнала, если выбранный интервал отсчетов по частоте удовлетворяет условию [pic]герц.

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: шпаргалки по математике, банк рефератов бесплатно, шпаргалки по гражданскому.





Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6 | Следующая страница реферата