PS Moduł 2: 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 65: Linia 65:
**istnieje jedyny element <math>-x\epsilon X</math> , taki że <math>x+(-x)=\varnothing</math> ,
**istnieje jedyny element <math>-x\epsilon X</math> , taki że <math>x+(-x)=\varnothing</math> ,
**jeśli <math>\alpha x=\varnothing</math>  i <math>x\neq\varnothing</math> , to <math>\alpha=0</math> .
**jeśli <math>\alpha x=\varnothing</math>  i <math>x\neq\varnothing</math> , to <math>\alpha=0</math> .
|}
<hr width="100%">
{| border="0" cellpadding="4" width="100%"
|width="500px" valign="top"|[[Grafika:PS_M2_Slajd7.png]]
|valign="top"|
*W przestrzeni <math>\Box^n\,</math>  norma <math>||x||\,</math>  wektora  <math>x\,</math>  jest zarazem jego długością. Z tego względu w odniesieniu do przestrzeni sygnałowych norma sygnału jest nazywana niekiedy jego „długością”.
*Dwa elementy <math>(x,\, y)\,</math>  przestrzeni liniowej unormowanej są równe wtedy i tylko wtedy, kiedy  <math>||x-y)||=0</math> , tj. kiedy element różnicowy jest elementem zerowym. Mówimy wówczas o równości elementów sensie normy.
*Przestrzeń metryczną <math>(X,\, \rho)\,</math>  nazywamy przestrzenią zupełną, jeśli każdy ciąg Cauchy’ego (por. [1], def. 2.12) jej elementów jest zbieżny w sensie metryki do pewnej granicy i granica ta jest elementem przestrzeni.

Wersja z 12:38, 25 sie 2006

  • Ujęcie sygnałów w kategoriach przestrzeni funkcyjnych ma wiele zalet, m.in. umożliwia:
    • przeniesienie na grunt teorii sygnałów dobrze rozwiniętych metod analizy matematycznej,
    • formalne określenie miary odległości sygnałów w danej przestrzeni (analogicznej do odległości euklidesowskiej w zwykłej n -wymiarowej przestrzeni wektorowej n ),
    • wyodrębnienie w danej przestrzeni zbioru pewnych standardowych sygnałów spełniających funkcję sygnałów bazowych (analogiczną do tej jaką pełnią wersory osi w przestrzeni n ),
    • reprezentację sygnału w danej przestrzeni zbiorem współczynników (nieskończonym w przypadku przestrzeni nieskończenie wymiarowych i skończonym w przypadku przestrzeni skończenie wymiarowych) rozkładu tego sygnału na sygnały bazowe (analogiczną do reprezentacji każdego wektora w przestrzeni n jako kombinacji liniowej wersorów),
    • określenie kąta między sygnałami, w szczególności rozstrzyganie ich ortogonalności (analogicznie jak na podstawie iloczynu skalarnego można wnioskować o prostopadłości wektorów w przestrzeni n ).
  • Korzystanie z analogii między dobrze znaną zwykłą przestrzenią wektorową n (aczkolwiek jest to skończenie wymiarowa przestrzeń Hilberta) a przestrzeniami sygnałowymi Hilberta (które najczęściej, choć nie zawsze, są przestrzeniami nieskończenie wymiarowymi) znakomicie ułatwia zrozumienie pojęć tej części wykładu. Z uwagi na tę analogię metody analizy i syntezy sygnałów oparte na ich reprezentacjach w przestrzeniach Hilberta noszą nazwę metod geometrycznych.

  • Ponieważ baza przestrzeni (2.1) zawiera tylko dwa elementy, zatem przestrzeń ta jest dwuwymiarowa.
  • W przypadku przestrzeni L2T0 baza składa się z nieskończonej (przeliczalnej) liczby elementów. Jest to zatem przestrzeń nieskończenie wymiarowa.

  • W systemie czterowartościowej modulacji cyfrowej QPSK informacja jest transmitowana w postaci ciągu prostokątnych impulsów radiowych o jednakowym czasie trwania T , jednakowej częstotliwości f0=1/T i amplitudzie A oraz różnych losowych fazach. W każdym przedziale czasu o długości T transmitowany jest jeden z impulsów s1(t),s2(t),s3(t), lub s4(t) .
  • Informacja jest zakodowana w fazie, przy czym cztery możliwe wartości fazy odpowiadają transmitowanym dwubitom: „10”, „00”, „01” oraz „11”. Z reguły T0T , a ponadto T/T0 jest liczbą całkowitą, tzn. na przedział T przypada całkowita liczba okresów fali harmonicznej.

  • Korzystając z elementarnych tożsamości trygonometrycznych sygnały QPSK można doprowadzić do postaci (2.1). Otrzymane współczynniki a i b przy składowych bazowych cos2πf0t i sin2πf0t są zarazem współrzędnymi wektorów reprezentujących sygnały QPSK.

  • Pojęcie przestrzeni metrycznej jest podstawowym pojęciem analizy funkcjonalnej.
  • W danym zbiorze można określić więcej niż jedną metrykę. Ten sam zbiór z dwiema różnymi metrykami stanowi dwie różne przestrzenie metryczne.
  • Dla prostoty zapisu w definicjach metryk przestrzeni L2(0,T) i L2T0 opuszczony został argument t w zapisach sygnałów.
  • Analogicznie można zdefiniować przestrzenie metryczne L2(0,) oraz L2(,) sygnałów o ograniczonej energii określonych w przedziale [0,) i odpowiednio (,) , zmieniając w definicji metryki granice całkowania.

  • Metryka opisuje właściwości geometryczne zbioru X . W przestrzeni liniowej są natomiast określone dodatkowo operacje na jej elementach, a przez to konkretna struktura algebraiczna.
  • W zastosowaniach teorii sygnałów ciałem F jest zwykle albo zbiór liczb rzeczywistych albo zespolonych (zakładamy tu, że pojęcie ciała jest znane).
  • W zapisie aksjomatów 1-6 pomijany jest dla prostoty znak operacji mnożenia Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle "\cdot"\,} .
  • Z aksjomatów przestrzeni liniowej wynikają następujące oczywiste właściwości:
    • x+=x ,
    • istnieje jedyny element xϵX , taki że x+(x)= ,
    • jeśli αx= i x , to α=0 .

  • W przestrzeni n norma ||x|| wektora x jest zarazem jego długością. Z tego względu w odniesieniu do przestrzeni sygnałowych norma sygnału jest nazywana niekiedy jego „długością”.
  • Dwa elementy (x,y) przestrzeni liniowej unormowanej są równe wtedy i tylko wtedy, kiedy ||xy)||=0 , tj. kiedy element różnicowy jest elementem zerowym. Mówimy wówczas o równości elementów sensie normy.
  • Przestrzeń metryczną (X,ρ) nazywamy przestrzenią zupełną, jeśli każdy ciąg Cauchy’ego (por. [1], def. 2.12) jej elementów jest zbieżny w sensie metryki do pewnej granicy i granica ta jest elementem przestrzeni.