тимчасового і частотного уявлень гармонійного коливання наведено на рис. 2.7, де амплітуда U m і фаза j 0 відкладені у вигляді відрізків прямих.
Значення U m=U (w 0) і j 0=j (w 0) називаються відповідно амплітудним і фазовим спектром гармонійного коливання, а їх сукупність - просто спектром.
Замість використання в частотній області двох дійсних функцій можна використовувати одну, але комплексну функцію. Для цього запишемо часове представлення гармонійного коливання в комплексній формі:
.
Якщо виключити з розгляду область негативних частот (вони фізичного сенсу не мають), то можна записати:
,
Де - комплексна амплітуда гармонійного коливання, модуль якої дорівнює Um, а аргумент - j0.
4. Мети обробки фізичних сигналів
Головна мета обробки фізичних сигналів полягає в необхідності отримання міститься в них. Ця інформація зазвичай присутня в амплітуді сигналу (абсолютної або відносної), в частоті або в спектральному складі, у фазі або у відносних тимчасових залежностях декількох сигналів. Як тільки бажана інформація буде залучена з сигналу, вона може бути використана різними способами.
У деяких випадках бажано переформатувати інформацію, що міститься в сигналі. Зокрема, зміна формату має місце при передачі звукового сигналу в телефонній системі з багатоканальним доступом і частотним поділом (FDMA). У цьому випадку аналогові методи используются, щоб розмістити кілька голосових каналів в частотному спектрі для передачі через радіорелейний станцію мікрохвильового діапазону, коаксіальний або оптоволоконний кабель. У разі цифрового зв'язку аналогова звукова інформація спочатку перетвориться аналого-цифровим перетворювачем в цифрову. Цифрова інформація, що представляє індивідуальні звукові канали, мультиплексуюча в часі (багатоканальний доступ з тимчасовим поділом, TDMA) і передається по послідовній цифрової лінії зв'язку.
Ще одна причина обробки сигналів полягає в стисненні смуги частот сигналу (без істотної втрати інформації) з подальшим форматуванням і передачею інформації на знижених швидкостях, що дозволяє звузити необхідну смугу пропускання каналу. У високошвидкісних модемах і системах адаптивної імпульсно-кодової модуляції широко використовуються алгоритми усунення надмірності даних (стиснення), так само як і в цифрових системах мобільного зв'язку, системах запису звуку, в телебаченні високої чіткості.
Програмно-апаратні комплекси для автоматизації вимірювань в багатьох випадках використовують інформацію, отриману від датчиків, для вироблення відповідних сигналів зворотного зв'язку, які, у свою чергу, безпосередньо керують вимірювальним процесом. Ці системи вимагають наявності як АЦП і ЦАП, так і датчиків, пристроїв нормалізації сигналу і цифрових процесорів
У деяких випадках в сигналі, що містить інформацію, присутній шум, і основною метою є відновлення сигналу. Такі методи, як фільтрація, синхронне детектування і т.д., часто використовуються для виконання цього завдання як в аналоговій, так і в цифровій областях.
Таким чином, цілі перетворення сигналів:
· вилучення інформації про сигнал (амплітуда, фаза, частота, спектральні складові, тимчасові співвідношення);
· перетворення формату сигналу;
· стиснення даних;
· формування сигналів зворотного зв'язку;
· аналого-цифрове перетворення;
· цифро-аналогове перетворення;
· виділення сигналу з шуму.
. Методи обробки фізичних сигналів
Сигнали можуть бути оброблені з використанням:
· аналогових методів (аналогової обробки сигналів);
· цифрових методів (цифрової обробки сигналів);
· або комбінації аналогових і цифрових методів (комбінованої обробки сигналів).
Пристрої, в яких проводиться обробка аналогових сигналів (аналогова обробка), називаються аналоговими (аналоговими процесорами).
Пристрої, в яких проводиться обробка цифрових сигналів (цифрова обробка), називаються цифровими (цифровими процесорами).
У деяких випадках вибір методу обробки ясний, в інших випадках немає ясності у виборі і, отже, прийняття остаточного рішення грунтується на певних міркуваннях, заснованих на перевагах і недоліках зазначених методів.
До основних переваг цифрових методів обробки сигналів можна віднести:
· можливість реалізації складних алгоритмів обробки сигналів, які ...
