Реферат: Дискретно-аналоговое представление
Реферат: Дискретно-аналоговое представление
Содержание
Введение
1. Дискретно-аналоговое представление регулярными выборками
2. Физическая трактовка процессов интерполяции сигналов
3. Задачи идеальной интерполяции
4. Интерполяция алгебраическими полиномами
5. Определение частоты опроса
Заключение
Список литературы
Введение
В первой половине ХХ века при регистрации и обработке информации использовались, в основном, измерительные приборы и устройства аналогового типа, работающие в реальном масштабе времени, при этом даже для величин, дискретных в силу своей природы, применялось преобразование дискретных сигналов в аналоговую форму. Положение изменилось с распространением микропроцессорной техники и ЭВМ. Цифровая регистрация и обработка информации оказалась более совершенной и точной, более универсальной, многофункциональной и гибкой. Мощь и простота цифровой обработки сигналов настолько преобладают над аналоговой, что преобразование аналоговых по природе сигналов в цифровую форму стало производственным стандартом.
Под дискретизацией сигналов понимают преобразование функций непрерывных переменных в функции дискретных переменных, по которым исходные непрерывные функции могут быть восстановлены с заданной точностью. Роль дискретных отсчетов выполняют, как правило, квантованные значения функций в дискретной шкале координат. Под квантованием понимают преобразование непрерывной по значениям величины в величину с дискретной шкалой значений из конечного множества разрешенных, которые называют уровнями квантования. Если уровни квантования нумерованы, то результатом преобразования является число, которое может быть выражено в любой числовой системе. Округление с определенной разрядностью мгновенных значений непрерывной аналоговой величины с равномерным шагом по аргументу является простейшим случаем дискретизации и квантования сигналов при их преобразовании в цифровые сигналы.
Как правило, для производственных задач обработки данных обычно требуется значительно меньше информации, чем ее поступает от измерительных датчиков в виде непрерывного аналогового сигнала. При статистических флюктуациях измеряемых величин и конечной погрешности средств измерений точность регистрируемой информация также всегда ограничена определенными значениями. При этом рациональное выполнение дискретизации и квантования исходных данных дает возможность снизить затраты на хранение и обработку информации.
Кроме того, использование цифровых сигналов позволяет применять методы кодирования информации с возможностью последующего обнаружения и исправления ошибок при обращении информации, а цифровая форма сигналов облегчает унификацию операций преобразования информации на всех этапах ее обращения.
1. Дискретно-аналоговое представление регулярными выборками
При
дискретно-аналоговом представлении сообщение на интервале времени T
описывается вектором ![]()
, (1)
где
-
координаты.
Если шкала каждой координаты непрерывная, то это представление называется дискретно-аналоговым, а если шкала квантованная, то представление дискретно-квантованное, т.е. цифровое.
Дискретно-аналоговое
представление сообщений может быть реализовано различными способами в
зависимости от выбора системы координат. Наибольшее применение в РСПИ получили
представления, у которых в качестве координат
сообщения используется текущее
значение сигнала в фиксированные моменты времени.
(2)
Координаты
называются
выборками или отсчетами, а моменты времени
- точками опроса.
При
представлении регулярными выборками расстояние между соседними точками опроса
одинаково и равно
.
, (3)
где
- период
опроса,
-
частота опроса.
Частота
опроса
является
важнейшим параметром, который надо выбирать при представлении сообщения
регулярными выборками.
Процесс формирования выборок в этом случае изображен на рисунке 1:

Рисунок 1
Выбор
частоты опроса
зависит от способа восстановления
исходного сообщения на приемном конце. Восстановление непрерывной функции по её
выборкам называется интерполяцией.
Рассмотрим
случай, когда потребителю необходимо восстановить на приёмной стороне функцию
. Реально при
восстановлении функции
может быть получена только её
оценка
.
Для доказательства этого утверждения представим интерполяционную обработку в
следующем виде:
![]()
, (4)
где
-
интерполирующая (восстанавливающая, синтезирующая) функция. Функция
, (5)
т.е.
есть
функция с началом отсчета в точкемер выборки первичного сигнала. Суммирование в
выражении (4) ведется по всем выборкам, участвующим в обработке. Определение
вида функции
составляет сущность задачи выбора
способа интерполяционной обработки.
На
точность функции восстановления функции
влияют следующие факторы:
- шумы интерполяции;
- шумы радиолинии;
- погрешности системы.
В дальнейшем будем учитывать только ошибку за счет интерполяции. Т.е. выборки будут считаться точными, а шумы отсутствующими. Тогда выражение для оценки первичного сигнала будет иметь следующий вид:
. (6)
Ошибка интерполяционной обработки в этом случае равна:
. (7)
При
этом оценка
должна
быть получена на некотором интервале интерполяции
с учетом выборок, расположенных
на конечном интервале обработки
. Интервал обработки
должен
последовательно перемещаться в пределах интервала наблюдения
(рисунок 2).

Рисунок 2
Таким
образом, функция
должна быть восстановлена для
всех значений времени, лежащих внутри интервала интерполяции
, путем использования
выборок в моменты времени
.
Это возможно потому, что
существует корреляционная зависимость между значением первичного сигнала
, моментами
времени
и
. Интерполяция
белого шума невозможна, т.к. его корреляционная функция есть дельта – функция.
Теоретически
необходимо учитывать все отсчеты
на интервале наблюдения
, т.е. полагать
=
. Но при этом
результаты интерполяции могут быть получены спустя время
, и для реализации
требуется устройство с большой памятью. С удалением точки опроса от интервала
интерполяции
уменьшаются корреляционные связи
и их учет дает малый вклад в ошибку интерполяции. Поэтому имеют смысл учитывать
только те отсчеты, выборки которых коррелированны с функцией
на интервале
интерполяции
, с коэффициентами корреляции
К(τ) = 0.05 – 0.2. Конкретные значения К(τ) определяются требованиями
к точности интерполяции.
2. Физическая трактовка процессов интерполяции сигналов
Основное математическое соотношение интерполяционной обработки:
, (8)


