ПВМ – преобразователь

АД – амплитудный детектор

ПД – пиковый детектор

ЧАСТОТНЫЙ ДЕТЕКТОР С ОДИНОЧНЫМ РАССТРОЕННЫМ КОНТУРОМ

Работает по принципу преобразователя ЧМ сигнала в AM, с даль­нейшим детектированием при помощи АД.

Если будет изменяться расстройка колебательного контура, это приведет к изменению колебательного контура эквивалентного входного сопротивления колебательного контура, следовательно будет изменен U_к(ω)=I∙ Z_к(ω)

 

ЧАСТОТНЫЙ ДЕТЕКТОР С ДВУМЯ ВЗАИМНО РАССТРОЕННЫМИ КОНТУРАМИ

Недостатки:

1. Наличие катушек индуктивности.

2. Все три катушки настраиваются на разные частоты.

ЧАСТОТНЫЙ ДЕТЕКТОР С ДВУМЯ ВЗАИМНО НАСТРОЕННЫМИ КОНТУРАМИ

Работает по принципу преобразователя ЧМ сигнала в ФМ сигнал.

 

 

Лекция-30 КВАДРАТУРНЫЙ ЧД

 

 

 

 

 

ЧД КАК СЧЕТЧИК ИМПУЛЬСОВ.

Работает по принципу преобразователя ЧМ сигнала в последова­тельность импульсов с постоянной амплитудой и шириной, и с частотой повторений равной частоте входного модулированного сигнала.

 

ГАРМОНИЧЕСКИЙ ЧД (ГЧД).

ЧМ преобразуется в ФМ сигнал, дальнейшее детектирование при помощи пикового детектора, при этом полезно используется токи первой и второй гармоника входного сигнала.

 

 

Лекция-31 СИГНАЛ И ПОМЕХА КАК СЛУЧАЙНЫЙ ПРОЦЕСС

1. Сигнал делится на: непрерывный, и дискретный.

2. Сигналы: сложные и простые.

3. Сигналы: детерминированные и случайные.

Наибольшими общими характеристиками случайных процессов явля­ются интегральный, дифференциальный законы распределения. Законы распределения делятся на одномерные и двумерные.

Одномерный интегральный закон распределения

плотность вероятности

Наиболее полными характеристиками случайных процессов являют­ся его п - мерный интегральный и дифференциальный закон распределе­ний. Наиболее часто для оценки случайных процессов пользуются:

1. Математическим ожиданием, усредненным по времени и по множест­вам (ансамблем) М(х).

2. Функция корреляции делится на: 1. Функцию автокорреляции. 2. Функцию взаимной корреляции. Функция автокорреляции.

Функция взаимной корреляции.

Все случайные процессы делятся на стационарные и нестационар­ные.

Под стационарным процессом в широком смысле понимают такой процесс, n мерный закон распределения которого на зависит от начала от­счета времени.

Стационарный случайный процесс в узком смысле - это такой про­цесс, математическое ожидание и дисперсия которого не зависит от начала отсчета времени. А функция корреляции В_хх (τ) также не зависит от от­дельных значений t₁ и t₂, а зависит от разности t₂ – t₁= τ;.

Не стационарный процесс - такой процесс, в котором функция кор­реляции, дисперсия, математическое ожидание зависят от начала отсчета времени.

Коэффициент автокорреляции:

 

Коэффициент взаимной корреляции:

Стационарные случайные процессы обладают свойством эргодичности.

 

Лекция-32 СВОЙСТВА ФУНКЦИИ КОРРЕЛЯЦИИ

1. Функция корреляции - четная функция. В(τ) =В(-τ)

2. В_хх (τ) =σ ², где σ ² - дисперсия случайного процесса.

3. В_хх(τ)≥ В_хх(τ)

4. Если R_xx (τ) = 1 при τ = 0, тогда

R_xx (τ) = 0 при τ ≠ 0, то такой процесс называется чисто случайным процессом.

5. Если стационарный случайный процесс не содержит регулярной со­ставляющей, то его функция корреляции В_хх (τ) → а².

6. Если стационарный случайный процесс содержит регулярную состав­ляющую В_хх (τ) → а², где а² - квадрат амплитуды регулярно составляющей.

7. Функция автокорреляции периодического процесса также является пе­риодической с тем же периодом, что и сам процесс. В_ху периодический процесс не зависит от его начальной фазы.

ИНТЕРВАЛ КОРРЕЛЯЦИИ

Для стационарных случайных процессов можно указать такой про­межуток времени Δ τ, что как только Δ τ > τ, то его отдельные значения ста­новятся независимыми.

Этот промежуток времени Δ τ, в пределах которого существует взаи­мосвязь между отельными значениями случайного процесса, называется интервалом корреляции.

Δ τ - определяется шириной основания прямоугольника с единичной высотой, площадь которого равно площади, ограниченной кривой В_хх.

РАЗЛОЖЕНИЕ СИГНАЛОВ НА ЭЛЕМЕНТАРНЫЕ СОСТАВЛЯЮЩИЕ.

Реальные сигналы носят случайные характер и имеют сложную форму

 

1. Элементарные сигналы должны быть взаимно независимыми, и будучи умноженными на а_к, мы должны получить S(t).

2. Значения весовых коэффициентов а_к не должны зависеть от количества элементных составляющих.

Этим двум требованиям отвечает ортогональная функция.

 

Лекция-33 РАЗЛОЖЕНИЕ СИГНАЛА В ТРИГОНОМЕТРИЧЕСКИЙ РЯД ФУРЬЕ.

(1)

(2) (3)

(4) (5)

ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ СПЕКТР СИГНАЛА.

Пусть S(t) носит случайный характер.

- текущий спектр для сигнала длительности Т.

Спектральная плотность мощности: 1. Формулы Винер-Хинчена

Эти формулы связывают функцию корреляции с энергетическим спектром.

Если В(τ) четная функция, тогда

ПРОХОЖДЕНИЕ СЛУЧАЙНЫХ СИГНАЛОВ (ПРОЦЕССОВ) ЧЕРЕЗ РАДИОТЕХНИЧЕСКОЕ ЗВЕНО

Лекция-34 ПРОХОЖДЕНИЕ СЛУЧАЙНОГО СИГНАЛА ЧЕРЕЗ ЛЭЦ

При прохождении случайных процессов (сигналов), через линейные радиотехнические устройства в общем случае изменяются все числовые характеристики отклика (математическое ожидание, дисперсия...) Только в одном случае, когда входной процесс (сигнал) подчиняется нормальному закону распределения, то и отклик Y(t) подчиняется нормальному закону распределения.

Если входной сигнал имеет спектр Δ ω _сп > > ω _эфф или Δ ω _пплс , то про­исходит нормализация закона распределения отклика, т.е. отклик будет подчиняться нормальному закону распределения. Согласно центральной предельной теореме. По теореме вероятности: сумма больше числа слу­чайных величин подчиняется нормальному закону распределения.

Флуктуационными помеху называют узкополосной, если интервал корреляции Δ τ > t_уст переходных процессов линейной системы. Если помеха широкополосная, то функция корреляции

Флуктуационную помеху называют гладкой или помехой белого шума.

Сигнал по КС передается по AM g = С/П