Некоторые элементы функционального анализа сигналов
В основе функционального анализа сигналов лежит (представление) сигнала как вектора, в специальным образом сконструированном бесконечномерном пространстве. Пусть - множество сигналов. Причина объединения этих объектов – наличие некоторых свойств, общих для всех элементов множества . Исследование свойств сигналов, образующих такие множества, можно осуществлять, если выражать одни элементы множества через другие элементы. При этом считается, что множество сигналов наделено определённой структурой. Электрические колебания могут складываться, а также умножаться на произвольный масштабный коэффициент. Это даёт возможность в множествах сигналов ввести структуру линейного пространства. Множество сигналов образует вещественное линейное пространство, если справедливы следующие аксиомы: 1. Любой сигнал при любых принимает лишь вещественные значения. 2. Для любых и существует их сумма , причём также содержится в . Операция суммирования коммутативна: и ассоциативна . 3. Для любого сигнала и любого вещественного числа определён сигнал . 4. Множество содержит особый нулевой элемент , такой, что для всех . Линейное пространство, элементами которого являются функции, называется функциональным. Если математические модели сигналов принимают комплексные значения, то, допуская в аксиоме 3 умножение на комплексное число, можем ввести понятие комплексного линейного пространства. Как и в обычном трёхмерном пространстве в линейном пространстве сигналов можно выделить специальное подмножество, играющее роль координатных осей. В качестве таких осей используются линейно независимые векторы. Совокупность векторов , принадлежащих , является линейно независимой, если равенство: (1.1) возможно лишь в случае одновременного обращения в нуль всех числовых коэффициентов . Система линейно независимых векторов образует координатный базис в линейном пространстве. Введём новое понятие, которое по своему смыслу соответствует длине вектора. Это позволит не только определить, что один сигнал больше другого, но и указать на сколько он больше. Длину вектора называют его нормой. Линейное пространство сигналов L является нормированным, если каждому вектору однозначно сопоставлено число - норма этого вектора. Аксиомы нормированного пространства 1. Норма неотрицательна, т.е. . Норма =0 тогда и только тогда, если 2. Для любого числа справедливо равенство . 3. Если и - два вектора из L, то выполняется неравенство: Существуют разные способы определения нормы сигналов. Чаще всего полагают, что вещественные аналоговые сигналы имеют норму: (1.2) (из двух возможных значений корня выбирается положительное). Для комплексных сигналов норма: , где *-символ комплексно-сопряжённой величины. Квадрат нормы называется энергией сигнала (1.3) Такая энергия выделяется в резисторе с сопротивлением 1Ом, если на его зажимах существует напряжение . Необходимо ввести фундаментальное понятие, которое обобщало бы наше обычное представление о расстоянии между точками в пространстве. Говорят, что линейное пространство L становится метрическим пространством, если каждой паре элементов сопоставлено неотрицательное число , называемое метрикой, или расстоянием между этими элементами. Метрика, независимо от способа её определения, должна подчиняться аксиомам метрического пространства: 1. Метрика рефлексивна = 2. =0 при любых . 3. Каков бы ни был элемент , всегда . Установим взаимосвязь между нормой и метрикой. Обычно метрику определяют как норму разности двух сигналов: = (1.4) Норму в свою очередь, можно понимать как расстояние между выбранным элементом пространства и нулевым элементом: .
|