А   Б  В  Г  Д  Е  Є  Ж  З  І  Ї  Й  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Щ  Ю  Я 


Аналізований сигнал

Аналізований сигнал, перетворений на частоту 160 МГц, подається через смуговий фільтр на змішувач 1 аналізатора. У режимі аналізу спектрів радиоимпульсов смуга частот УПЧ1 становить 10 МГц, в режимі аналізу спектрів безперервних сигналів 3 МГц. З виходу УПЧ1 сигнал надходить на аналізує ступінь приладу, яка складається з змішувача 2 ЧМ генератора, УПЧ2 і ДЛЗ, за допомогою якої здійснюється розкладання сигналу в спектр. В режимі аналізу спектрів радиоимпульсов запуск ЧС генератора здійснюється сигналом з детектора, включеного на вихід УПЧ2 або імпульсним зовнішнім сигналом; в режимі аналізу спектрів безперервних сигналів - періодичними синхроімпульсами, які надходять від блоку управління.

Аналізований сигнал, який є відомою функцією напруги (струму) від часу u (t), графічно часто представляють в декартовій системі координат. Такий графік y u (t) називають формою електричного сигналу. 
Якщо аналізований сигнал s (t) - речова функція, то відповідна спектральна функція 5 (ю) є сполученої-симетричною відносно нульової частоти.

Спектр аналізованого сигналу відображається на екрані електронно трубки нелінійному і логарифмічному масштабах.

З аналізованого сигналу беруться вибірки миттєвих значень. Частота вибірок визначається по теоремі Котель-ників максимальною частотою спектра сигналу. Якщо ЗУ заповнюється, наступні вибірки заносяться на місце старих, які стираються. Записана в ЗУ інформація зчитується, але зі швидкістю, що значно перевищує швидкість запису.

Спектр аналізованого сигналу відображається на екрані електронно трубки в лінійному і логаріф-номічному масштабах.

На практиці аналізовані сигнали, як правило, спотворюються перешкодами. Залежно від рівня і частотного спектра перешкод і корисного сигналу, а також від якості роботи фільтрів можливі два підходу до аналізу сигналів, що характеризують реальні процеси управління. У разі коли частотні спектри корисного сигналу і перешкод істотно рознесені є можливість якісно відфільтрувати аналізований сигнал.

З виходу ФНЧ аналізований сигнал надходить на схему вибірки і зберігання, що здійснює дискретні вибірки відповідно до подаються на її керуючий вхід тактовими імпульсами-вибірками. Частота проходження цих імпульсів при перемиканні частотних поддиапазонов автоматично (за допомогою дільника частоти) встановлюється рівною 256 FB. Після успішної реєстрації на короткий інтервал значення досліджуваного сигналу, отримані при дискретних вибірках, перетворюються АЦП в числові еквіваленти. Вони передаються через інтерфейс введення /на шину даних мікропроцесорної системи, що здійснює обробку інформації згідно з алгоритмом ШПФ.

Осцилограми імпульсів АЕ на початковому, (про і завершальному (б етапах навантаження зразків кераміки Y-Ba-Cu-O при 4 2 К (масштаб по осі абсцис 1 мс /справ. Для перевірки фізичної природи аналізованих сигналів АЕ були проведені контрольні експерименти по навантаженню зразків кадмію, що деформується, головним чином шляхом двойникования. Виконання операцій прямого і зворотного перетворення Фур'є за допомогою лінз. Нехай, наприклад , аналізованих сигналом є діапозитив, прозорі місця якого відтворюють сторінку з книги.

Перешкода виключається вирахуванням її з аналізованого сигналу. Для цього визначається значення коефіцієнта ряду Фур'є (за тими ж формулами, які використовує пакет Mathcad 6.0 plus для виконання операції cfft) на частоті перешкоди, наведеної до цілого числа. Далі з усією функції віднімається частина, що формує один член ряду Фур'є, який і відповідає заваді. Таким шляхом з усього спектра аналізованої функції видаляється спектральна складова перешкоди.

Спрощена структурна схема цифрової обробки сигналів.

цифрове пристрій усереднення, що забезпечує усереднення аналізованого сигналу за лінійним і експоненціальним (або показовому) законам, відрізняється універсальністю і ефективністю, недосяжним для аналогових усереднюються пристроїв.

Пасивні методи НК класифікують за характером аналізованих сигналів.

Схеми чекають мультивибраторов-формувачів. Застосування електронних нормалізується схем дозволяє надавати аналізованих сигналів форму, найбільш зручну для проведення точних вимірювань. Однак вони можуть бути застосовані при вимірах на таких базах, при яких відсутні ревербераційні перешкоди і крім того, частота власних коливань ультразвукових імпульсів не нижче 100 кГц.

Так як інтенсивність світіння кожної лампочки визначається потужністю аналізованого сигналу в смузі ft А /, то фотопапір виявиться засвічений на окремих ділянках в тій чи іншій мірі.

Часовий розподіл одноелектронних імпульсів, відповідне світловому імпульсу від еталонного джерела світлових імпульсів. | Типове часовий розподіл одноелектронних імпульсів, відповідне світловому імпульсу від сплавного р - л-переходу при запуску в прямому (а і зворотному (б напрямках. З виходу час-амплітудного конвертора імпульси подаються на вхід аналізованого сигналу багатоканального аналізатора. Єдиним обов'язковим вхідним параметром є х - вектор відліків аналізованого сигналу. Всі інші параметри мають значення по замовчуванням, які використовуються, якщо при виклику в якості параметра вказана порожня матриця ([]) або якщо кілька останніх параметрів опущено.

Таким обпазом, з (334) випливає, що спектр, аналізованого сигналу можна отримати алгебраїчним підсумовуванням відповідних спектрів проміжних вибірок.

Набір вейвлетов (рис. 265) утворює базис, який дозволяє розкласти аналізований сигнал на суму таких сплесків різного розміру і місця розташування в часі. Коефіцієнти розкладання, що є функцією від тривалості сплеску (має сенс зворотної частоти) і часу, дають важливу інформацію про еволюцію сигналу. Вони також залежать від форми материнського вейвлета, який для кожної прикладної задачі вибирається відповідним чином. З числа отриманих таким чином вейвлетов методом нейронної мережі вибирають вейвлет, найбільш точно відповідає наявності дефектів.

Багато важливих співвідношення теорії сигналів отримані в припущенні про кінцівки енергії аналізованих сигналів.

ВКФ прямокутного і трикутного імпульсів. Оскільки як кореляційні функції, так і спектри є інтегральними перетвореннями аналізованих сигналів, логічно припустити, що ці характеристики якось пов'язані один з одним.

Як вже говорилося, при ДПФ передбачається, що послідовність відліків аналізованого сигналу є періодично продовженої вперед і назад в часі. При цьому, якщо значення початкових і кінцевих відліків сигналу сильно розрізняються, при періодичному повторенні на стиках сегментів виникають скачки, через які спектр сигналу розширюється.

Дискретне перетворення Фур'є для цілого (зверху і нецілого (знизу числа періодів гармонічного сигналу (зліва - вихідні послідовності. Необхідно підкреслити, що причиною розтікання спектру є саме періодичне продовження аналізованого сигналу. Зниження порядку ДПФ при використанні однією з поширених форм БПФ. Різновидів алгоритму БПФ досить багато, що обумовлено великою різноманітністю і особливостями аналізованих сигналів, до яких ці алгоритми пристосовуються.

У КІС споследовательной архітектурою (її іноді називають централізованою системою) частини системи, що перетворюють аналізовані сигнали, обробляють їх в послідовному режимі. Тому вся відповідна електроніка розміщується на слотах комп'ютера. Переваги такої архітектури побудови КІС очевидні: завдяки використанню принципу поділу обробки за часом вартість системи невелика.

Схема шункціонкпоБанія шкльтра. X (t) (рис. 14106) буде визначатися не тільки формою аналізованого сигналу xK - (i), але і параметрами амплітудно-частотної характеристики фільтра, що залежать від коефіцієнтів CD, ci, з, bi і bz, які визначають відносну смугу пропускання фільтра і прямокутність характеристики. Тп Т, то частота фільтра максимальна. Збільшення вдвічі періоду дискретизації (інтервалу вибірки) призводить до зміщення частотного діапазону фільтра на октаву нижче, причому відносна ширина смуги пропускання залишається незмінною.

Розглянемо тепер особливості дискретного методу спектрального аналіва, коли завдання полягає у визначенні коефіцієнтів Фур'є аналізованого сигналу.

В цілому властивості ДПФ аналогічні властивостям безперервного перетворення Фур'є (див. Главу 1), проте дискретний характер аналізованого сигналу привносить деяку специфіку.

У структуроскопії для контролю виробів з феромагнітних матеріалів застосовують або низькочастотні магнітні поля великої напруги (в цьому випадку аналізованих сигналом є значення напруги перетворювача), або високочастотні поля невеликої напруженості (сигналом в цих приладах є амплітуда і фаза однієї або декількох гармонік перетворювача), також можуть застосовуватися двох - і багаточастотні поля. 
Структурна схема аналізатора спектра. Особливість цифрового детектора в тому, що на його виході формується числове значення, відповідне істинного середньому квадратичному значенню напруги аналізованого сигналу без технічних обмежень на пікфактор, які мають місце для аналогових детекторів.

Підбір функцій чи И дозволяє так перетворити спектр шуму H (w), щоб він став аналогічний спектру аналізованого сигналу.

В роботі проведено теоретичний аналіз, наводяться результати експериментального дослідження розроблених авторами аналогових програмно-керованих пристроїв для вимірювання максимальних і мінімальних значень аналізованих сигналів.

Характеристики авторегресійних методів спектрального аналізу. При використанні авторегресійних методів важливо правильно вибрати порядок авторегрессионной моделі - він повинен бути в два рази більше числа синусоїдальних коливань, які ймовірно, містяться в аналізованому сигналі.

Однак ми знаємо ще з першого розділу, що чим гостріше резонансна крива системи, тим більш тривалий час в ній відбувається процес встановлення і таким чином, тим більше буде потрібно часу для аналізу, оскільки при аналізі необхідно, щоб аналізований сигнал не спотворюється, а процеси встановлення ведуть до спотворення. Нас повинні цікавити мінімальний час аналізу і максимальна роздільна здатність. На підставі сказаного вище ми бачимо, що ці вимоги суперечливі тому що чим більше роздільна здатність, тим більше час, необхідний для проведення аналізу.

Розрахунок спектра проводиться таким чином. Аналізований сигнал х ділиться на перекриваються фрагменти згідно параметрам Nwin і Noverlap.

У роботах[27](§ 10.3) і в[211 розглянуті схеми з контролем амплітудно-частотної характеристики шляхом аналізу спектру сигналу в деякій точці системи при відомому спектрі вхідного сигналу. Аналізований сигнал подається на два фільтра: низькочастотний і високочастотний, а з виходу фільтрів - на два амплітудних детектора. Фільтри підбираються таким чином, що при заданій частотній характеристиці системи середні значення вихідних сигналів детекторів однакові. Різниця вихідних сигналів детекторів, що виходить при відхиленні частотної характеристики від заданої, використовується для настройки змінюваного пара-меч ра керуючого пристрою. Основним недоліком такої схеми є сильний вплив спектра вхідного сиг-налу на процес самонастроювання.

Типовим прикладом застосування цього принципу для побудови електронних пристроїв можуть служити спектр-аналізатори. Коли аналізований сигнал змінюється досить швидко, застосовують п фільтрів, що працюють паралельно па п різних частотах. Результат аналізу з'являється одночасно на виходах всіх фільтрів. При незмінному сигналі протягом тривалого часу (наприклад, записаному на магнітну лепту) здійснюють послідовний спектральний аналіз за допомогою фільтра, параметри якого вельми повільно (одиниці-десятки секунд) змінюють. В цьому випадку спектральні складові з'являються на виході фільтра послідовно в часі.

Фактично можна сказати, що наявною інформацією в фур'є - або вейвлетного спектрі досить для повного статистичного опису гауссовский процесу з відомим середнім значенням. Однак коли аналізований сигнал містить складну структуру різних часових гармонік і породжується нелінійної динамічної системою, то одного фурье - або вейвлетного спектра потужності вже недостатньо для повного опису процесу. В цьому випадку можна припустити, що в сигналі з'являється фазова зв'язок між деякими частотними компонентами. Інформацію, що стосується наявності нелінійностей, дозволяють отримати спектри більш високого порядку, і зокрема, спектр третього порядку або біспектр.

Дискретне перетворення Фур'є, по можливості обчислюється швидкими методами, лежить в основі різних технологій спектрального аналізу, призначених для дослідження випадкових процесів. Справа в тому, що якщо аналізований сигнал являє собою випадковий процес, то просте обчислення його ДПФ зазвичай не представляє великого інтересу, так як в результаті виходить лише спектр єдиною реалізації процесу. Тому для спектрального аналізу випадкових сигналів необхідно використовувати усереднення спектра.

Спрощена структурна схема цифрової обробки сигналів. При перебудові цифрового фільтра немає необхідності міняти елементи, а досить його перепрограмувати. Цифровий детектор вимірює практично справжнє діюче значення аналізованого сигналу без обмежень, пов'язаних з його амплітудним значенням.

Схема оптичної частини приймача на осередку Брегга приведена на рис. 21.1. Як матеріал в осередку Брегга використовується оптично прозорий кристал ниобата літію або діоксиду телуру, на одній з поверхонь якого знаходиться п'єзоелектричний перетворювач. При надходженні з виходу приймача 2 на перетворювач 3 аналізованих сигналів в кристалі 6 виникають пружні (акустичні) хвилі.

Із сукупності спеціалізованих алгоритмів аналізу спектру найбільшою обчислювальної ефективністю володіють ітераційні обчислювальні процедури, звані швидкими, преобра тання. Суть їх полягає в тому, що вихідна вибірка аналізованого сигналу шляхом проріджування розбивається на ряд проміжних вибірок і спектр сигналу виражається через спектр цих вибірок. Так як розрахунок проміжних спектрів вимагає меншого числа обчислювальних операцій, ніж розрахунок спектра вихідної вибірки, і для обчислення всіх спектральних коефіцієнтів використовуються одні й ті ж проміжні спектри, то досягається істотна економія операцій.

Авторегресійні методи аналізу спектру найбільше підходять для сигналів, дійсно є Авторегрессіонний процесами. Взагалі хороші результати ці методи дають тоді коли спектр аналізованого сигналу має чітко виражені піки. Зокрема, до таких сигналів відноситься сума декількох синусоїд з шумом.

Терміни їх виконання гармонійного сигналу і його стислій копії. Отже, час затримки вибирається так, щоб воно разом з часом множення дорівнювало інтервалу вибірки. На вхід цифрового фільтру подається послідовність дискретних даних, що представляє тимчасову функцію аналізованого сигналу.

При цьому використовується меню Аналіз (рис. 226), в якому задаються аналізовані сигнали, їх параметри і спосіб їх відображення.

З точки зору архітектури та областей застосування оптичні системи обробки сигналів, як ми побачимо далі сильно відрізняються від систем обробки зображень, розглянутих вище. Основним завданням оптичних систем обробки сигналів є отримання великої кількості всілякої - інформації з аналізованого сигналу в присутності шумів і перешкод. Нижче зазначені основні види інформації при обробці сигналів разом з передбачуваними операціями обробки, що дозволяють її витягти.

На закінчення відзначимо, що входить до складу аналізатора спектра мікропроцесорна система, основним завданням якої є управління роботою синтезатора частоти, надала аналізатору нові властивості. Вона дозволила скоротити число органів управління, вводити інформацію в прилад в різній формі спростити настройку, визначати частоту аналізованого сигналу, вимірювати частоту складової спектра (або середню частоту ділянки спектра), із зображенням якої поєднана маркерная мітка, автоматично встановлювати діапазон виміру, поєднувати функції управління роздільною здатністю аналізатора і тривалістю розгортки з функцією управління хитанням частоти.