lab5:теория_54

Это старая версия документа!


Развитие электроники и вычислительной техники резко увеличило значение цифровых методов для обработки сигналов измерений. В отличие от аналогового способа, в этом случае используется предварительное преобразования сигнала в некоторое двоичное число. Затем полученная последовательность данных может быть проинтегрирована, продифференцирована, умножена на масштабирующий множитель и т.д. Количество доступных операций для обработки сигнала становится практически неограниченным. Но цифровым устройствам свойственны некоторые особенности, которые нужно учитывать при измерениях.

Спектральный анализ — это один из методов обработки сигналов, который позволяет охарактеризовать сигнал как сумму гармонических составляющих. В 1807 г. французский ученый Жан Батист Жозеф Фурье высказал предположение, что любую произвольную периодическую функцию x(t)x(t) с периодом TT можно выразить в виде суммы x(t)=a0+n=1ancos(2πntT)+bnsin(2πntT),x(t)=a0+n=1ancos(2πntT)+bnsin(2πntT), где значение коэффициентов определяется формулами a0=1TT0x(t)dt,an=2TT0x(t)cos(2πntT)dt,bn=2TT0x(t)sin(2πntT)dt.a0=1TT0x(t)dt,an=2TT0x(t)cos(2πntT)dt,bn=2TT0x(t)sin(2πntT)dt. Форма ряда, представленная в первом выражении, называется тригонометрической. Более часто используемая экспоненциальная форма получается путем выражения тригонометрических функций через комплексную экспоненту x(t)=n=cnexp(i2πntT),cn=1T12T12Tx(t)exp(i2πntT)dt.x(t)=n=cnexp(i2πntT),cn=1T12T12Tx(t)exp(i2πntT)dt. Сумма в этом представлении охватывает не только положительные, но и отрицательные значения n.n. Гармоники cncn в общем случае являются комплексными числами, поэтому для их представления, как правило, используется два графика — один для модуля, а другой для аргумента комплексной функции.

Множество всех коэффициентов ряда Фурье cncn называется спектром функции x(t)x(t). В частности, c0c0 является средним значением функции x(t)x(t), а величина c1c1 называется комплексной величиной основной гармоники. Если функция x(t)x(t) является вещественной, тогда выполняется следующее тождество cn=cn,cn=cn, (1) где * операция комплексного сопряжения. Отсюда следует, что модуль спектра является четной функцией индекса n,n, а аргумент — нечетной. Таким образом, в случае вещественной функции x(t)x(t) достаточно знать только часть спектра, соответствующую положительным частотам.

Рассмотрим периодическую последовательность прямоугольных импульсов, которая изображена на рис. 1. Ряд Фурье для этой функции x(t)=12+2πcos(2πtΔ)23πcos(6πtΔ)+25πcos(10πtΔ)+.x(t)=12+2πcos(2πtΔ)23πcos(6πtΔ)+25πcos(10πtΔ)+. На рис. 2 показано как частичные суммы этого ряда сходятся к x(t)x(t). В комплексной форме гармоники имеют вид x(t)=12+1π(exp(i2πtΔ)+exp(i2πtΔ))13π(exp(i6πtΔ)+exp(i6πtΔ))+15π(exp(i10πtΔ)+exp(i10πtΔ))

Метод дискретного преобразования Фурье применяется для спектрального анализа сигнала, представленного в виде ряда отсчетов. Например, такой ряд получается при измерении сигнала с помощью АЦП (аналого-цифрового преобразователя) через определенные промежутки времени.

Из теоремы Найквиста — Котельникова следует [2], что при дискретизации с частотой fswitch изначально непрерывного сигнала полезную информацию будут нести только частоты ниже частоты fmax fswitch=2fmax. Эта частота носит название частоты Найквиста. Частоты выше частоты Найквиста будут проецироваться в область нижних частот. Если спектр сигнала не имеет составляющих выше частоты Найквиста, то только в этом случае он может быть оцифрован и затем восстановлен без искажений. Поэтому если в сигнале изначально присутствуют высокочастотные компоненты, то необходимо либо использование более высокочастотных АЦП, либо предварительная фильтрация сигнала с помощью аналогового фильтра (см. ч. I, п. 5.4).

Другим важным параметром спектрального анализа является спектральное разрешение. Оно характеризует способность различать близкие по частоте сигналы и равно минимальной разнице частот колебаний, которую способен фиксировать прибор. В случае \textit{N} измерений с временным шагом τ спектральное разрешение равно fmin=1Nτ. Эта же величина равна шагу по частоте Δf=fmin для спектра сигнала в случае дискретного преобразования Фурье.

Каждый обрабатываемый сигнал имеет конечную длительность. Ее, разумеется, можно менять и регулировать, но она обязательно остается конечной. Если мы анализируем сигнал x(t) на конечном промежутке T, то это означает, что он может быть представлен в виде x(t)=x1(t)f(t),  f(t)={1,|t|<T0,|t|>T, где x1(t) есть непрерывная функция, определенная на всем временном интервале. Прямоугольный вид функции f(t) называется естественным временным окном, но используются и другие формы f(t). Она влияет на обнаружимость гармоник в присутствии других гармоник большой амплитуды и на спектральное разрешение. Роль этого эффекта продемонстрирована на рис. 3. Из бесконечного сигнала с фиксированной частотой и амплитудой вырезается конечный интервал с помощью треугольного или прямоугольного окна. На рис. 4 приведены соответствующие спектры сигналов. Видно, что, несмотря на то, что исходный сигнал характеризуется одной гармоникой, показанной на рис. 4 вертикальным отрезком, после ограничения сигнала на конечный интервал в его спектре появляются паразитные гармоники. Причина этого в том, что дискретное преобразование Фурье требует периодичности ряда. Последняя точка временного ряда замыкается с его первой точкой. В результате реально обрабатываемый сигнал отличается от исходного. Использование правильно подобранной весовой функции окна f(t) позволяет существенно уменьшить этот эффект, как это видно из примера с треугольным окном.

  1. Мешков И.Н., Чириков Б.В., Электромагнитное поле. Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 1987. Ч. 1.
  2. Марпл С.Л., Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1990.