Laboratorium wirtualne 1/Moduł 4 - ćwiczenie 4: Różnice pomiędzy wersjami

Z Studia Informatyczne
Przejdź do nawigacjiPrzejdź do wyszukiwania
Daniel-PW (dyskusja | edycje)
Nie podano opisu zmian
Daniel-PW (dyskusja | edycje)
Nie podano opisu zmian
Linia 27: Linia 27:


Na potrzeby analizy widmowej niezbędne jest wprowadzenie klasyfikacji sygnałów, <math>x(t)\,</math> oznacza sygnał zmienny w czasie, na sygnały o ograniczonej energii, dla których jest spełniona zależność:
Na potrzeby analizy widmowej niezbędne jest wprowadzenie klasyfikacji sygnałów, <math>x(t)\,</math> oznacza sygnał zmienny w czasie, na sygnały o ograniczonej energii, dla których jest spełniona zależność:
: <math>\int_{-\infty}^{+\infty} x^2(t) dt<\infty</math>
oraz sygnały okresowe o ograniczonej mocy średniej, dla których:
: <math>\int_{t_0}^{t_0+T} {x_p}^2(t) dt<\infty</math>
Dla ciągłego sygnału analogowego <math>x(t)\,</math> o ograniczonej energii definiuje się pojęcie widma <math>X(\omega)\,</math> za pomocą tzw. ciągłej transformaty Fouriera (1) określanej też mianem transformaty całkowej. Na odtworzenie sygnału z jego widma pozwala transformata odwrotna (2). W obydwu wzorach <math>\omega=2 \pi f=2 \pi/T</math> oznacza pulsację.


|}
|}

Wersja z 10:53, 16 sie 2006



Analiza widmowa Fouriera sygnałów, jako superpozycja funkcji sinus i cosinus, jest obecnie niemal wszechobecna w dziedzinie rozpoznawania i analizy sygnałów pomiarowych. Mniej lub bardziej zaawansowane algorytmy cyfrowego przetwarzania i analizy sygnałów stanowią obecnie nieodłączną część modułów programowych każdego przyrządu pomiarowego.

Algorytm dyskretnej transformaty Fouriera umożliwia, przy stosunkowo niewielkim nakładzie obliczeniowym, badanie w dziedzinie częstotliwości właściwości sygnałów określonych w funkcji czasu. Mówimy, że umożliwia on przeprowadzenie tzw. analizy częstotliwościowej lub inaczej analizy widmowej.


Użyteczność transformaty Fouriera zawiera się w jej zdolności do analizy przebiegu czasowego sygnału pod kątem jego „zawartości częstotliwościowej”. Zastosowana w tym celu transformacja sygnału polega na przetworzeniu funkcji opisanej w dziedzinie czasu na funkcję opisaną w dziedzinie częstotliwości. Dopiero wtedy, sygnał może być analizowany pod kątem jego właściwości częstotliwościowych.

Na potrzeby analizy widmowej niezbędne jest wprowadzenie klasyfikacji sygnałów, x(t) oznacza sygnał zmienny w czasie, na sygnały o ograniczonej energii, dla których jest spełniona zależność:

+x2(t)dt<

oraz sygnały okresowe o ograniczonej mocy średniej, dla których:

t0t0+Txp2(t)dt<

Dla ciągłego sygnału analogowego x(t) o ograniczonej energii definiuje się pojęcie widma X(ω) za pomocą tzw. ciągłej transformaty Fouriera (1) określanej też mianem transformaty całkowej. Na odtworzenie sygnału z jego widma pozwala transformata odwrotna (2). W obydwu wzorach ω=2πf=2π/T oznacza pulsację.


W przypadku sygnału okresowego xp(t) wyznaczenie widma jest bardziej proste i polega na rozwinięciu jednego jego okresu w zespolony szereg Fouriera (3), gdzie współczynniki tego rozwinięcia Xpk stanowią dyskretne widmo sygnału, i można je wyliczyć za pomocą całki Fouriera zastosowanej do pojedynczego okresu (4). W obydwu wzorach ω0=2πf0=2π/T stanowi pulsację sygnału okresowego.