Студопедия — Спектральный анализ
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Спектральный анализ






 

Аномальный эффект может быть также выделен и с помощью фильтрации, о которой речь пойдет позднее. Для процесса фильтрации необходима частотная характеристика как полезного сигнала, так и помехи. Получить такую характеристику помогает спектральный анализ.

Чтобы определить частотный диапазон для процесса фильтрации, необходимо определить частоты, на которых амплитуда полезного сигнала начинает превышать амплитуду сигнала-помехи. Для решения этой задачи необходимо рассчитать амплитудно-частотные спектры полезного сигнала и сигнала-помехи.

В качестве полезного сигнала в нашем случае выступает модельный сигнал, рассчитанный в работе 3, а в качестве сигнала-помехи – результат пятиточечного сглаживания, полученный в работе 1.

Сигналы бывают непрерывными и дискретными. В данном случае сигналы дискретны, так как их функции описываются не уравнением, а набором отдельных значений. Это связано с тем, что исходный сигнал также представляет собой набор отдельных значений магнитного поля в различных точках.

Каждый спектр состоит из двух частей: действительной – А и мнимой – В. Рассчитать действительную часть спектра дискретного сигнала можно по формуле:

 

[16].

 

Рассчитать мнимую часть спектра дискретного сигнала можно по формуле:

 

[17].

 

В этих выражениях Fi – значение функции в конкретной i-ой точке, х – координата i-ой точки, n – номер гармоники, изменяющийся от 1 до N/2, N – общее количество значений функции.

После получения значений действительной и мнимой частей, можно рассчитать непосредственно амплитудно-частотные спектры сигнала и помехи по следующей формуле:

[18].

 

Полученные в результате расчета спектры полезного сигнала и сигнала-помехи значительно отличаются по своей амплитуде, что усложняет, а в некоторых случаях делает практически невозможным их сравнение. Для того, чтобы такое сравнение было возможным, необходимо произвести нормировку обоих спектров на их максимальное значение и произвести построение спектров в единой системе координат как показано на рисунке 12.

Рис. 12

Из рисунка видно, что спектр полезного сигнала, обозначенный красной линией, превышает спектр сигнала-помехи в интервале с 15-ой по 17-ую гармоники (номера гармоник отложены на горизонтальной оси). В случае присутствия нескольких превышений, необходимо ориентироваться на главный максимум спектров.

После этого необходимо выбрать полосу частот для расчета фильтрующей функции. Поскольку каждая гармоника соответствут определенной частоте, нужно выписать номера гармоник, которые будут определять полосу пропускания будущего фильтра, при этом номера гармоник могут оказаться дробными.

Выбирать гармоники следуе последовательно в направлении увеличения их номера: первое значение – номер гармоники, на которой главный спектр полезного сигнала начинает превышать по амплитуде спектр помехи; второе и третье – на уровне пересечения лини 0, 8 максимума амплитуды и спектра полезного сигнала; четвертое значение – номер гармоники, на которой спектр полезного сигнала перестает превышать по амплитуде спектр помехи.

 

Задание.

 

1. Используя данные ранее выполненных работ, рассчитать аплитудно-частотные спектры модельного и наблюденного сигнала.

2. Произвести их нормирование.

3. Определить четыре номера гармоники, определяющие полосу пропускания фильтра.

Лабораторная 6.







Дата добавления: 2014-11-10; просмотров: 1001. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...

Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...

Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...

Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...

СПИД: морально-этические проблемы Среди тысяч заболеваний совершенно особое, даже исключительное, место занимает ВИЧ-инфекция...

Понятие массовых мероприятий, их виды Под массовыми мероприятиями следует понимать совокупность действий или явлений социальной жизни с участием большого количества граждан...

Тактика действий нарядов полиции по предупреждению и пресечению правонарушений при проведении массовых мероприятий К особенностям проведения массовых мероприятий и факторам, влияющим на охрану общественного порядка и обеспечение общественной безопасности, можно отнести значительное количество субъектов, принимающих участие в их подготовке и проведении...

Индекс гингивита (PMA) (Schour, Massler, 1948) Для оценки тяжести гингивита (а в последующем и ре­гистрации динамики процесса) используют папиллярно-маргинально-альвеолярный индекс (РМА)...

Методика исследования периферических лимфатических узлов. Исследование периферических лимфатических узлов производится с помощью осмотра и пальпации...

Роль органов чувств в ориентировке слепых Процесс ориентации протекает на основе совместной, интегративной деятельности сохранных анализаторов, каждый из которых при определенных объективных условиях может выступать как ведущий...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.014 сек.) русская версия | украинская версия