Sygnały i przestrzenie w CPS
Sygnały 1D, 2D, 3D
Przykłady:
Zwykle będziemy rozważać 1D, ale czasem będzie uogólnienie na 2D
Przetwarzanie sygnałów CPS (DSP) to wydobywanie informacji
Sygnały ciągłe(analogowe), dyskretne cyfrowe
Sygnały ciągłe – pospolite w przyrodzie
t∈ℝ , x t∈ℝ lub ℂ
Sygnały dyskretne
t∈ℤ , x t ∈ℝ lub ℂ
Sygnały cyfrowe
t∈ℤ , x t ∈ℤ
w praktyce ani t ani x(t) nie są liczbami całkowitymi, ale są dyskretne
dodatkowo zwykle czas jest wartością dyskretną próbkowaną w stałych odstępach czasu
n=kT , k ∈ℤ , T =
1
F
s
, x n
Sygnały deterministyczne i losowe
x n=A∗sin 2∗∗ f ∗n - syg. deterministyczny
x n=A n∗sin 2∗∗ f n∗nn - przykładowy syg. losowy
Sygnały o skończonej/nieskończonej energii
E
x
∞
- sygnał o skończonej energii
E
x
=±∞
- sygnał o nieskończonej energii
- 1 -
Parametry sygnałów
–
energia
E
x
=
∫
−∞
∞
x
2
t dt E
x
=
∑
−∞
∞
x
2
n=
∑
n =0
N
x
2
n
–
moc średnia (energia w przedziale czasowym)
P
x
=
lim
T ∞
1
2T
∫
−
T
T
x
2
t dt P
x
=
lim
N ∞
1
N
∑
n=0
N −1
x
2
n
–
moc średnia sygnału okresowego o okresie T (energia pojedynczego okresu sygnału)
P
x
=
1
T
∫
t
0
t
0
T
x
2
t dt … P
x
=
1
N
∑
n=0
N −1
x
2
n
–
wartość średnia
m
x
=
lim
T ∞
1
2T
∫
−
T
T
x t dt m
x
=
lim
N ∞
1
N
∑
n=0
N −1
x n
–
wariancja
v
x
=
lim
T ∞
1
2T
∫
−
T
T
[
x t −m
x
]
2
dt v
x
=
lim
N ∞
1
N
∑
n=0
N −1
[
x n−m
x
]
2
–
wartości chwilowe
E
x
n , P
x
n , m
x
n
–
wartości bieżące (stała adaptacji, ograniczenia stałej adaptacji)
m
x
n= m
x
n−11− x n , 01
przykład:
x = (-5:.1:5); y = x+randn(size(x));
m = mean(x) # m =~ 0,01
La = .6; m(1) = x(1);
for n=2:length(y)
m(n) = La*m(n-1)+(1-La)*y(n);
end
plot(x,';x(n);'); hold on; plot(y,';y(n);'); plot(m,';my(n);'); hold off;
- 2 -
Ilustracja 1: La=0.7
Typowe model sygnałów
–
delta Diracka
t =
{
∞
, t=0
0,
t≠0
∫
−∞
∞
t dt=1
–
impuls Kroneckera
n=
{
1, n=0
0, n≠0
∑
−∞
∞
n=1
własności:
n−a=
{
1, n=a
0, n≠a
f t t−k = f k - pojedyncza próbka
–
funkcja grzebieniowa (ang. comb)
T
n =
∑
k=−∞
∞
n−kT gdzie k ∈ℤ - próbkowanie
–
sygnał okresowy
x n=x nkT dla k ∈ℤ np. jeżeli x n=sin 2 f n to T =
1
f
–
sygnał zespolony
x n=x
r
n j x
i
n=A ne
j n
gdzie A n=∣x n∣, n=arg x n
- 3 -
Ilustracja 2: La = 0.9