4. Podstawy analizy korelacyjnej sygnałów.doc, 1/17
4. Podstawy analizy korelacyjnej sygnałów.doc, 2/17
PODSTAWY ANALIZY KORELACYJNEJ1
PODSTAWY ANALIZY KORELACYJNEJ (cd)
•
• iloczyn skalarny zespolonego sygnału odpowiednio x( t) i jego przesuniętej o τ kopii widmowe podejście do opisu właściwości sygnału:
szereg Fouriera, przekształcenie Fouriera
x( t − τ) ≡ xτ( t) oraz x( n) i jego przesuniętej o m kopii x( n − m) ≡ x ( n) m
∞
• czasowe podejście do opisu właściwości sygnału:
x x
= x t x*
,
t − τ
funkcja korelacji sygnału
( τ)
( ) (
)
∫
dt
−∞
• funkcje korelacyjne - miary podobieństwa sygnałów
∞
*
( x, x ) =
x n x n
m
m
∑ ( ) ( − )
• różnice w definicjach dla różnych klas sygnałów
n =−∞
•
ϕ τ
ϕ
funkcją autokorelacji odpowiednio
( )
m
x
oraz
( )
x
, zespolonego sygnału
Sygnały o ograniczonej energii
o ograniczonej energii x( t) i jego przesuniętej kopii x( t − τ) oraz x( n) i jego
−
•
przesuniętej kopii x( n
m) nazywamy zależność ich iloczynów skalarnych od
w praktyce zachodzi potrzeba porównywania analizowanego sygnału z innym (w szczególnym przypadku ze swoją własną, przesuniętą w czasie kopią), potrzeba przesunięcia τ oraz m
ilościowego określenia stopnia ich podobieństwa (odmienności)
∞
*
ϕ (τ) = x( t) x ( t − τ)
x
∫
dt
• miarą tego podobieństwa jest funkcja autokorelacji (korelacji wzajemnej) określonej w oparciu o definicję iloczynu skalarnego sygnałów
−∞
∞
*
ϕ ( m) =
x n x n
m
x
∑ ( ) ( − )
1 opracowano na podstawie [1-4], wersja z dnia 02.10.2014
n=−∞
materiał nie jest pełnym i ścisłym pod względem formalnym opracowaniem poszczególnych tematów, stanowi funkcja autokorelacji sygnału zespolonego jest zespolona, rzeczywistego-rzeczywista jedynie szkielet, wokół którego budowany jest wykład
4. Podstawy analizy korelacyjnej sygnałów.doc, 3/17
4. Podstawy analizy korelacyjnej sygnałów.doc, 4/17
PODSTAWY ANALIZY KORELACYJNEJ (cd)
PODSTAWY ANALIZY KORELACYJNEJ (cd)
• właściwości funkcji autokorelacji
- jeśli dla pewnego przesunięcia τ funkcja autokorelacji ϕ (τ ) = 0 to sygnały x( t)
- funkcja autokorelacji sygnału jest funkcją hermitowską
0
x
0
i x( t − τ ) są ortogonalne (dla sygnałów dyskretnych - jeśli dla pewnego przesunięcia
*
0
ϕ (τ) = ϕ (− τ)
x
x
m
ϕ m =
x n
x n − m
0 funkcja autokorelacji
( ) 0
x
0
to sygnały ( ) i (
)
0 są ortogonalne)
*
ϕ ( m) = ϕ (− m)
x
x
- funkcja autokorelacji jest niezmiennicza względem przesunięcia, tzn. funkcja (dla sygnałów rzeczywistych jest funkcją rzeczywistą i parzystą) autokorelacji sygnału x( t) równa jest funkcji autokorelacji sygnału x( t − t ) 0 dla
- wartość funkcji autokorelacji przy τ = 0 ( m = 0 ) jest rzeczywista i równa energii dowolnej wartości przesunięcia t (dla sygnałów dyskretnych - funkcja autokorelacji sygnału
0
∞
∞
sygnału x( n) równa jest funkcji autokorelacji sygnału x( n − n ) 0 dla dowolnej wartości
*
2
ϕ (0) = x( t) x ( t) dt =
x( t) dt = E
x
∫
∫
x
przesunięcia n 0 )
−∞
−∞
∞
∞
- funkcja autokorelacji sygnału o ograniczonej energii jest funkcją o ograniczonej energii
*
2
ϕ (0) =
x
∑ ( n) x ( n) =
x
∑ ( n) = E
x
x
( F-transormowalną)
n=−∞
n =−∞
- dla każdej wartości przesunięcia τ ( m ) moduł funkcji autokorelacji nie przekracza co do modułu wartości energii sygnału
ϕ (τ) ≤ ϕ (0) = E
ϕ m ≤ ϕ 0 = E
x
x
x
( )
( )
x
x
x
(funkcja autokorelacji ma dla τ = 0 ( m = 0 ) dodatnie maksimum)
4. Podstawy analizy korelacyjnej sygnałów.doc, 5/17
4. Podstawy analizy korelacyjnej sygnałów.doc, 6/17
PODSTAWY ANALIZY KORELACYJNEJ (cd)
PODSTAWY ANALIZY KORELACYJNEJ (cd)
• przykłady funkcji autokorelacji sygnałów rzeczywistych
• związek funkcji autokorelacji z widmem energii sygnału Φ x ( ) ω
∞
∞
można wykazać, że pomiędzy funkcją autokorelacji sygnału a widmem gęstości energii ϕ (τ) = x( t) x( t − τ)
ϕ m =
x n x n
m
istnieje związek:
x
∑
−
x
∫
dt
( )
( ) (
)
−∞
n=−∞
∞
− ωτ
Φ ( )
ω = ϕ (τ)
x
∫
e j
τ
d
x
x( t)
x( t)
x( n)
−∞
t
t
1
n
∞
0
1
t
ωτ
i
0
ti
0
N-1
ϕ (τ) =
Φ ( )
x
∫
ω e j
ω
d
x
x( t-τ
2π
1)
x( t-τ1)
x( n- m 1)
−∞
t
t
1
n
0 τ
0
1
ti+τ1
τ1
ti+τ1
0
m 1
N-1+ m 1
x( n) x( n- m
τ =
x( t) x( t-τ
x( t) x( t-τ
1)
zakładając w wyrażeniu na odwrotną transformatę Fouriera
0 otrzymamy
1)
1)
t
t
1
n
∞
0 τ
1
1
t
0 τ
i
1
ti
0
m 1 N-1
ϕ
ϕ
E = ϕ (0) =
Φ ( )
x
x
∫
ω ω
d
x(τ)
ϕ
x(τ)
x(τ1)
ϕ
ϕ
x
x(τ1)
x( m)
2π
E
E
−∞
x
x
τ
E
5
τ
x
ϕ x( m 1)
- t
0 τ1
0
i
ti
- ti
τ1
ti
n
- N+1
0
m 1 N-1
4. Podstawy analizy korelacyjnej sygnałów.doc, 7/17
4. Podstawy analizy korelacyjnej sygnałów.doc, 8/17
PODSTAWY ANALIZY KORELACYJNEJ (cd)
PODSTAWY ANALIZY KORELACYJNEJ (cd)
- podsumowując, energię sygnału można wyznaczyć na trzy sposoby w dziedzinie czasu
- charakterystyczną cechą widmowej reprezentacji energii sygnału jest jej prostota,
∞
polegająca na tym, że energie odpowiadające różnym przedziałom pulsacji sumują się 2
E =
x( t)
jako liczby rzeczywiste, podczas gdy opis widmowy za pomocą transformaty Fouriera x
∫
dt
−∞
sygnału polega na sumowaniu amplitud zespolonych, opisujących wkłady w dziedzinie korelacyjnej
poszczególnych małych przedziałów pulsacji; amplitudy te sumują się jako liczby E = ϕ (0)
zespolone
x
x
w dziedzinie częstotliwości
∞
- opis sygnału przy pomocy funkcji autokorelacji (widma energii) powoduje utratę 1
informacji zawartej w fazowych charakterystykach sygnału
E =
Φ ( )
x
∫
ω ω
d
2π
x
−∞
- na podstawie znajomości funkcji autokorelacji (widma energii) nie można odtworzyć
- widmo energii jest nieujemną, rzeczywistą funkcją ω
czasowej postaci sygnału
- funkcja autokorelacji sygnału rzeczywistego jest funkcją rzeczywistą i parzystą, zatem widmo energii sygnału rzeczywistego też jest funkcją parzystą, wobec czego
∞
- wszystkie sygnały o jednakowym kształcie, różniące się jedynie położeniem na osi E = 1 Φ ( )
czasu, są w ujęciu energetycznym utożsamiane i tym samym nierozróżnialne x
∫
ω ω
d
π
x
0
energia zawarta w skończonym przedziale pulsacji
ω2
1
E (ω ,ω ) =
Φ ( ) d
x
1
2
∫ ω ω
π
x
ω1
4. Podstawy analizy korelacyjnej sygnałów.doc, 9/17
4. Podstawy analizy korelacyjnej sygnałów.doc, 10/17
PODSTAWY ANALIZY KORELACYJNEJ (cd)
PODSTAWY ANALIZY KORELACYJNEJ (cd)
• funkcja korelacji wzajemnej sygnałów
analogicznie do funkcji autokorelacji wartość funkcji korelacji wzajemnej dla τ = 0
- w odróżnieniu od funkcji autokorelacji, określającej związek pomiędzy danym sygnałem i odpowiednio m = 0 nazywana jest energią wzajemną
i jego przesuniętą kopią funkcja korelacji wzajemnej określa związki pomiędzy dwoma
∞
∞
różnymi sygnałami (np. na wejściu i na wyjściu układu)
ϕ ( ) = E = x( t) y*
0
( t)
ϕ
= E =
y t x*
0
t dt
xy
xy
∫
dt oraz
( )
( ) ( )
yx
yx
∫
- dla sygnałów o ograniczonej energii odpowiednio x( t) i y( t) oraz x( n) i y( n)
−∞
−∞
∞
∞
funkcje korelacji wzajemnej między sygnałami x( t) a y( t) oraz x( n) a y( n) ϕ ( ) = E =
x n y*
0
n
ϕ
=
y n x*
0
n
yx
∑
xy
xy
∑ ( ) ( ) oraz ( )
( ) ( )
określają wyrażenia
n=−∞
n=−∞
∞
∞
ϕ (τ) =
• właściwości funkcji korelacji wzajemnej
x( t) y*( t − τ)
ϕ m =
x n y* n
m
xy
∑
−
xy
∫
dt
( )
( ) (
)
- w przeciwieństwie do funkcji autokorelacji ϕ
(τ) ≠ ϕ (τ), można wykazać, że
−∞
n=−∞
xy
yx
ϕ
τ = ϕ* − τ
podobnie funkcja korelacji wzajemnej między sygnałami y( t) a x( t) oraz y( n) ( )
( )
xy
yx
a x( n)
- funkcje korelacji wzajemnej sygnałów rzeczywistych nie są funkcjami parzystymi
∞
∞
zmiennej τ oraz nie muszą przybierać wartości maksymalnych dla τ = 0
ϕ (τ) = y( t) x*( t − τ)
ϕ
m =
y n x* n
m
yx
∑
−
yx
∫
dt
( )
( ) (
)
- wartości funkcji korelacji wzajemnej nie przekraczają co do modułu pierwiastka
−∞
n =−∞
z iloczynu energii obydwu sygnałów
ϕ (τ) ≤ E E
ϕ
τ ≤ E E
xy
x
y oraz
( )
yx
x
y
4. Podstawy analizy korelacyjnej sygnałów.doc, 11/17
4. Podstawy analizy korelacyjnej sygnałów.doc, 12/17
PODSTAWY ANALIZY KORELACYJNEJ (cd)
PODSTAWY ANALIZY KORELACYJNEJ (cd)
Sygnały analogowe o ograniczonej mocy średniej
- jeśli ϕ
(τ ) = 0
x t
y t − τ
xy
0
to sygnały ( ) i (
)
0 są ortogonalne
• dla sygnałów o ograniczonej mocy średniej całka definiująca funkcję autokorelacji
- funkcje korelacji wzajemnej sygnałów o ograniczonej energii są całkowalne
∞
w kwadracie, a więc F-transformowalne
*
ϕ (τ) = x( t) x ( t − τ)
x
∫
dt
- właściwości funkcji korelacji wzajemnej sygnałów dyskretnych są analogiczne do
−∞
właściwości funkcji korelacji wzajemnej sygnałów analogowych
jest rozbieżna, zatem definicja funkcji autokorelacji dla tej klasy sygnałów wymaga
• widma energii wzajemnej sygnałów ciągłych
modyfikacji
Φ ( )
ω = X ( )
ω *
Y ( )
ω
Φ
ω = Y ω
*
X
• funkcją autokorelacji ψ (τ)
x t o ograniczonej mocy średniej nazywamy
xy
( )
( ) ( )
ω
yx
x
sygnału ( )
wielkość graniczną
•
T
związek widma energii wzajemnej z funkcjami korelacji wzajemnej 1
ψ
lim
x t x* t
dt
x (τ) =
( ) ( − τ)
T →∞
∫
∞
∞
T
2 − T
− ωτ
− ωτ
Φ ( )
ω = ϕ (τ)
Φ
ω = ϕ
τ e j dτ
xy
∫
e j
τ
d
xy
oraz
( )
( )
yx
∫ yx
dla sygnałów okresowych
−∞
−∞
t +
0
0
T
∞
∞
1
*
1
ψ (τ) =
x( t) x ( t − τ) dt
ωτ
1
ωτ
x
∫
ϕ (τ) =
Φ ( )
ϕ
τ =
Φ
ω e j
ω
d
T
xy
∫
ω e j
ω
d oraz
( )
( )
yx
∫
0
2π
xy
2π
yx
0
t
−∞
−∞
gdzie t 0 wartość dowolna
4. Podstawy analizy korelacyjnej sygnałów.doc, 13/17
4. Podstawy analizy korelacyjnej sygnałów.doc, 14/17
PODSTAWY ANALIZY KORELACYJNEJ (cd)
PODSTAWY ANALIZY KORELACYJNEJ (cd)
• właściwości funkcji autokorelacji
- funkcja autokorelacji ψ (τ)
x
jest niezmiennicza względem przesunięcia, tzn. funkcja
- wartość funkcji autokorelacji ψ (τ)
τ =
x
przy
0 jest rzeczywista i równa mocy sygnału
autokorelacji sygnału x( t) równa jest funkcji autokorelacji sygnału x( t − t ) 0 dla
T
T
1
1
ψ τ =
*
2
dowolnej wartości przesunięcia t
lim
x t x t dt = lim
x t
dt = P
0
x ( )
( ) ( )
( )
→∞
∫
2
→∞
∫
x
T
T
T
T
2
− T
− T
- funkcja autokorelacji ψ (τ)
x
sygnału o ograniczonej mocy średniej jest
- funkcja autokorelacji sygnału ψ (τ)
F -transformowalna w sensie granicznym
x
jest funkcją hermitowską
*
ψ τ
ψ (τ) = ψ (− τ)
- funkcja autokorelacji
( )
T jest również funkcją
x
x
x
sygnału okresowego o okresie 0
okresową o okresie T
(dla sygnałów rzeczywistych jest funkcją rzeczywistą parzystą) 0
x( t)
- dla każdej wartości przesunięcia τ moduł funkcji autokorelacji ψ (τ) x
nie przekracza
t
co do modułu wartości mocy sygnału
0
-3 T 0
-2 T 0
- T 0
T 0
2 T 0
3 T 0
ψ (τ) ≤ ψ (0) = P
ψ
x
x
x
x(τ)
(funkcja autokorelacji ma zawsze dla τ = 0 dodatnie maksimum) τ
- jeśli dla pewnego przesunięcia τ
ψ τ =
x t
0
0 funkcja autokorelacji
( ) 0
x
0
to sygnały ( )
-3 T 0
-2 T 0
- T 0
T 0
2 T 0
3 T 0
i x( t − τ )
0 są ortogonalne
4. Podstawy analizy korelacyjnej sygnałów.doc, 15/17
4. Podstawy analizy korelacyjnej sygnałów.doc, 16/17
PODSTAWY ANALIZY KORELACYJNEJ (cd)
PODSTAWY ANALIZY KORELACYJNEJ (cd)
• związek funkcji autokorelacji z widmem mocy sygnału
∞
1
właściwości energetyczne sygnałów o ograniczonej energii opisuje w dziedzinie pulsacji
- dla τ = 0
ψ (0) =
Ψ ( )
ω dω = P
x
∫ x
x
widmo energii
2π −∞
właściwości energetyczne sygnałów o ograniczonej mocy średniej opisuje w dziedzinie
- widmo mocy również nie zawiera informacji o strukturze fazowej sygnału pulsacji widmo mocy
•
x t
y t
- widmem mocy sygnału o ograniczonej mocy średniej x( t) nazywamy granicę funkcje korelacji wzajemnej sygnałów ( ) i ( ) o ograniczonej mocy średniej T
1
1
*
Ψ ( )
ω = lim
Φ ( )
ω
ψ (τ) = lim
x( t) y ( t − τ) dt
x
xy
T →∞
∫
→∞
T
T
T
T
2 − T
gdzie Φ
x t
T (
)
ω jest widmem energii wycinka sygnału
( )
T
o długości T
T
1
ψ (τ) = lim
y( t) x*( t − τ) dt
yx
T →∞
∫
można wykazać, że funkcja autokorelacji ψ (τ)
x t
x
sygnału ( ) i jego widmo mocy
T
2
Ψ ( )
ω
− T
x
stanowią parę transformat Fouriera (w sensie granicznym)
• dla sygnałów okresowych
∞
− ωτ
t +
t +
0
0
T
0
0
T
Ψ ( )
ω = ψ (τ)
1
1
x
∫
e j
τ
d
x
ψ (τ) =
x( t) *
y ( t − τ) dt ψ (τ) =
y( t) *
x ( t − τ) dt
xy
∫
yx
∫
−∞
T
T
0
0
∞
0
t
0
t
1
ωτ
ψ (τ) =
Ψ ( )
x
∫ ω ej ω
d
2π
x
właściwości funkcji korelacji wzajemnej sygnałów o ograniczonej mocy średniej są
−∞
analogiczne do właściwości funkcji korelacji wzajemnej sygnałów o ograniczonej energii
4. Podstawy analizy korelacyjnej sygnałów.doc, 17/17
BIBLIOGRAFIA
1. Szabatin J.: Przetwarzanie sygnałów. Materiały dydaktyczne Politechniki Warszawskiej, 2003, www.ise.pw.pl/~szabatin.
2. Baskakow S.I.: Sygnały i układy radiotechniczne. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1991.
3. Gonorowskij I.S.: Radiotechniczeskije cepi i signały. Sowietskoje Radio, Mockva, 1977.
4. Proakis J.G., Manolakis D.G.: Digital signal processing. Principles, Algorithms, and Applications. Third Edition. Prentice-Hall, Inc., Upper Saddle River, New Jersey, 1996.