PS Moduł 1

Za pomocą sygnałów przekazywana jest informacja. Często mówi się, że sygnał jest nośnikiem informacji. Modelami matematycznymi posługujemy się w wielu dziedzinach nauki i techniki. Operowanie modelami sygnałów ma szereg zalet, m.in. umożliwia: formalną analizę sygnałów na różnym poziomie dokładności, wprowadzenie jednoznacznych kryteriów podziału sygnałów i na tej podstawie dokonanie ich klasyfikacji, abstrahowanie od natury fizycznej sygnałów (tj. traktowanie sygnałów jako wielkości bezwymiarowych).

---

Rozważania ograniczymy wyłącznie do sygnałów determi¬nistycznych. Omówienie sygnałów losowych wymaga znajomości teorii procesów stochastycznych. Sygnały dzielimy także ze względu na ich przeciwdziedzinę (zbiór wartości). Jeżeli zbiór ten jest ciągły, sygnał nazywamy ciągłym w amplitudzie. Jeżeli jest on dyskretny (w szczególności skończony) sygnał nazywamy dyskretnym w amplitudzie. Łącząc kryteria podziału sygnałów ze względu na rodzaj ich dziedziny i przeciwdziedziny, można wyodrębnić cztery klasy sygnałów: z czasem ciągłym i ciągłe w amplitudzie z czasem ciągłym i dyskretne w amplitudzie z czasem dyskretnym i ciągłe w amplitudzie z czasem dyskretnym i dyskretne w amplitudzie (cyfrowe). W klasie sygnałów dyskretnych wyróżniamy sygnały binarne, które przybierają w każdej chwili tylko dwie wartości binarne (np. 0 i 1 lub 1 i –1 ).

---

Zwróćmy uwagę, że sygnały przedstawione na rys. b) i d) otrzymujemy w wyniku próbkowania sygnałów z rys. a) i odpowiednio c). Z sygnałami powstałymi w wyniku próbkowania sygnałów analogowych mamy w praktyce do czynienia najczęściej. Sygnałami dyskretnymi mogą być jednak także sygnały nie mające pierwowzorów analogowych, np. ciąg notowań dziennych kursu złotówki do dolara. Podkreślmy, że sygnał dyskretny jest w istocie rzeczy ciągiem liczb. Sygnały analogowe będziemy oznaczać $x(t),y(t),...$ ,zaś sygnały dyskretne - $x(t_n),y(t_n),...$ ,lub w przypadku próbkowania równomiernego w chwilach $n{T}_s-x(n{T}_s),y(n{T}_s),...$ , W odniesieniu do tych ostatnich z reguły operuje się czasem bezwymiarowym, unormowanym względem okresu próbkowania $T_s$ . Oznacza się je wówczas symbolami $x[n],y[n],...$ lub $x(n),y(n),...$ , gdzie $nϵ◻$ jest numerem próbki.

---

Podobnie jak w poprzednich przykładach, sygnały z rys. c) i d) są spróbkowanymi sygnałami z rys. a) i b). Terminem impuls określamy zazwyczaj sygnały o krótkim czasie trwania. Zwróćmy uwagę, że w myśl przyjętej definicji sygnał impulsowy niekoniecznie musi trwać w czasie krótko. Istotne jest jedynie, aby jego czas trwania był skończony.

---

Reprezentację sygnału harmonicznego stanowi liczba zespolona $A{e}^{j\phi }$ , nazywana amplitudą zespoloną, gdzie $A$ jest amplitudą sygnału, a $\phi$ – jego fazą. W przypadku rozwinięcia sygnału okresowego o ustalonym okresie $T_0$ w rzeczywisty trygonometryczny szereg Fouriera (1.1) jego reprezentacja jest zbiór liczb rzeczywistych $\{a_0,a_k,b_k:kϵ◻\}$ (zbiór współczynników Fouriera), zaś w przypadku rozwinięcia w zespolony trygonometryczny szereg Fouriera (1.2) – zbiór liczb zespolonych $\{X_k:kϵ◻\}$ . Znanych jest wiele, czasami bardzo złożonych pod względem formalnym, reprezentacji sygnałów. Do najczęściej stosowanych należą: transformata Fouriera (widmo sygnału) transformata Laplace’a szereg Kotielnikowa-Shannona sygnał analityczny Reprezentacje te będziemy omawiać na dalszych wykładach.

---

Parametry sygnałów są ich globalnymi charakterystykami liczbowymi. Definicje poszczególnych parametrów są zróżnicowane w zależności od klasy sygnału. Wartość średnia sygnału o nieskończonym czasie trwania jest definiowana jako wielkość graniczna. Podobny charakter będą miały definicje innych wielkości charakteryzujących klasę sygnałów o nieskończonym czasie trwania.

---

Energia, moc średnia (krótko moc) i wartość skuteczna, należą do najważniejszych parametrów sygnału. Wielkości te są nazywane parametrami energetycznymi sygnałów. Ponieważ założyliśmy, że sygnały są wielkościami bezwymia¬rowymi, ich energię określoną wzorem (1.6) wyrażamy w sekundach, moc zaś określona wzorami (1.7) lub (1.8) oraz wartość skuteczna są bezwymiarowe. Na podstawie parametrów energetycznych dokonujemy jeszcze jednego ważnego podziału sygnałów na dwie klasy: klasę sygnałów o ograniczonej energii oraz klasę sygnałów o ograniczonej mocy. Zauważmy, że: moc sygnałów o ograniczonej energii jest równa zeru, energia sygnałów o ograniczonej mocy jest nieskończona, każdy sygnał impulsowy ograniczony w amplitudzie jest sygnałem o ograniczonej energii, sygnały o nieskończonym czasie trwania mogą być sygnałami o ograniczonej energii bądź o ograniczonej mocy, sygnały o ograniczonej mocy i ograniczone w amplitudzie są sygnałami o nieskończonym czasie trwania, szczególną podklasą tych ostatnich są sygnały okresowe. Zwróćmy uwagę, że moc sygnału określona wzorem (1.7) ma sens wielkości granicznej. Również jako wielkości graniczne będą dalej definiowane inne wielkości charakteryzujące sygnały o ograniczonej mocy (np. widmo, funkcja autokorelacji itd.).