Плотность спектральная входного сигнала

Взаимная спектральная плотность мощности входного и выходного сигналов в линейной системе прямо пропорциональна спектральной плотности мощности входного сигнала и частотной характеристике системы. [c.100]

Чтобы оценить количественно потерю корреляции, положим, что спектральная плотность мощности входного сигнала (внеш- [c.101]

Есть, однако, еще один фактор, оказывающий существенное влияние на величину коэффициента взаимной корреляции между сигналами на входе и выходе,— это форма спектральной плотности мощности входного сигнала. Выше при количественной оценке потери корреляции в различных структурах мы предполагали, что спектральная плотность мощности входного сигнала равномерно распределена в полосе измерения. Легко убедиться, что, меняя форму спектра входного сигнала, можно получить завышенные или заниженные значения коэффициента взаимной корреляции по сравнению с приведенными выше. Возьмем, например, линейную систему с гребенчатой характеристикой (см. рис. 3.19). Пусть спектральная плотность мощности сигнала на входе в точности повторяет форму частотной характеристики си- [c.107]

На рис. 2.12 представлены экспериментальные зависимости усиления M. = W84 узкополосных (Ауг< Лу ) импульсов, спектрально совпадающих с центром линии люминесценции и имеющих сравнительно большую длительность от плотности энергии излучения Ш яо на входе усилителя для трех типов стекол при фиксированном для каждого из них значении а1. Точки на оси ординат представляют усредненное по сечению усиление слабого сигнала усилителем — Мо=ехр(а/). Относительное падение усиления с ростом плотности энергии входного сигнала происходит тем сильнее, чем больше сечепие усиления стекла. Обобщенные экспериментальные зависимости плотности энергии усиливаемых импульсов [c.85]

Спектральные плотности мощности выходного и входного сигна- [c.99]

На рис. 1 указаны поверхности, характеризующие зависимость дисперсии (при фиксированном значении спектральной плотности входного сигнала Sg) от обобщенных параметров автоколебательной системы б, и Ti для различных р,. [c.68]

Если обозначить спектральную плотность входного сигнала — возмущающего действия через (ш), то спектральная плотность выходного сигнала (исследуемого процесса) определяется так [2] [c.261]

Отсюда видно, что спектральная плотность входного сигнала выражается непосредственно через плотность распределения вероятности переменной 2Q. [c.265]

Если известны— максимальное значение х(0 входного сигнала и о) . = 2nf — частота среза спектральной плотности функции x(t), то [c.162]

Где / — средний квадрат яркости объекта (входного сигнала). Спектральная плотность (спектр мощности) сигнала дается выражением [c.89]

Т. о., по спектральной плотности входного сигнала Л д (со) может 6t)iTb определено среднеквадратичное [c.257]

Полученные выше основная и дополнительные температурная и временная ошибки составляют часть полной ошибки Е Ео- -Ед- -В, где Во — основная, Ео — дополнительная и В — динамическая. Определение динамической ошибки сопровождается большими трудностями. Априорно спектральная плотность входного сигнала 5 (ю/) известна весьма приблизительно. Поэтому сделаем некоторые допущения, которые дают возможность получить оценку динамической ошибки В. [c.96]

В этих уравнениях и S ,J — взаимные корреляционная функция и спектральная плотность входного и выходного сигналов и — автокорреляционная функция и спектральная плотность входного сигнала с — сдвиг (запаздывание) по времени X — время ш — частота / — мнимая единица (соответственно / ю — комплексная частота) к (I) — импульсная переходная функция исследуемой системы, т. е. функция, показывающая реакцию объекта исследования на импульсное воздействие в виде 8-функции. Последняя есть импульс бесконечно большой амплитуды и бесконечно малой длитель- [c.169]

Нижняя граница ожидаемого уровня входного сигнала обычно определяется по минимальной величине окружающего шума океана, характеристики которого подробно рассмотрены в гл. 10. Однако следует отметить, что случайные флюктуации давления охватывают широкий частотный диапазон и зависят от целого ряда причин. Характеристики окружающего шума описывают с помощью графиков интенсивности спектральной плотности (см. пп. 2.5.3). [c.78]

В типичных узкополосных приемниках гребенку фильтров формируют с помощью дискретного преобразования Фурье входного сигнала. Полоса каждого фильтра обратно пропорциональна длительности входного сигнала, которая использована для преобразования. Обычно эта полоса существенно меньше ширины спектра сигнала от цели. Если она равна ширине дискретной составляющей сигнала, то последетекторная фильтрация не улучшит характеристик обнаружения. Однако наиболее часто произведение длительности сигнала и полосы фильтра превышает единицу и тогда применимы выражения для широкополосного сигнала. Расчет ОСП для узкополосной системы существенно упрощается, если предположить, что спектральная плотность помех постоянна в полосе фильтров. В качестве примера рассмотрим случай, когда комплексный синусоидальный сигнал, узкополосный фильтр и спектр помехи представлены в виде [c.352]

Вычисляя поочередно взаимную спектральную плотность выходного сигнала с каждым из входных сигналов, получим систему (4.13) [c.119]

При этом, если спектральная плотность шума в измеренном входном процессе составляет 20% от спектральной плотности сигнала, то оценка частотной характеристики смещена в сторону снижения от истинного ее значения на 17%. [c.60]

Случайное широкополосное входное воздействие оценивается модулем частотной характеристики системы через спектральные плотности входного Gy и выходного сигнала [c.356]

Стохастическое возмущающее воздействие. Если на вход передающего звена подается стохастический сигнал, то на выходе из этого звена мы также имеем сигнал стохастического характера. Однако между этими сигналами имеется функциональная связь, определяемая динамическими свойствами звена. Располагая входными и выходными стохастическими сигналами некоторой системы, можно определить частотную характеристику этой системы с помощью измерения спектральной плотности. Преимущество этого способа заключается в том, что во многих случаях сигналы, возникающие при работе станка (силы резания), оказываются достаточными, чтобы произвести частотный анализ, так что исследования можно производить при работающем станке. Кроме того, вполне достаточно снимать сигналы в течение 10—15 с, чтобы записать всю информацию для частотного анализа на магнитную ленту. За это короткое время изменениями в системе можно пренебречь изменения происходят из-за перемещения масс вследствие движения подачи. [c.20]

Обычно дистанцию до цели определяют, измеряя время запаздывания эхо-сигнала по отношению к зондирующему импульсу. Для удобства будем использовать представление сигнала и помех в комплексной форме. Предположим, что помеха на входе приемника является белым шумом со спектральной плотностью Л о/2, а полоса спектра сигнала с центром на несущей частоте /о мала по сравнению с частотой /о- Тогда комплексная огибающая входного процесса [c.355]

Независимые источники [241]. Пусть спектральная плотность мощности входного сигнала Xi(t) равна (со), а частотная характеристика ггго линейного звена описывается функцией Я((и). Тогда спектральная плотность мощности выходного сигнала в силу независимости Xi t) равна [c.116]

На рис. 3.15 приведены графики амплитудно-частотной Я((о) и фазовой ф((а) характеристик (3.38), а также спектральной плотности мощности входного и выходного сигналов. По оси абсцисс здесь отложена безразмерная частота /юо-Спектр выходного сигнала согласно (3.34) повторяет форму квадрата амплитудно-частотной характеристики. Фазово-частотная характеристика не сказывается на спектральной плотности мощности выходного сигнала (смещения массы), но оказывает большое влияние на форму функций взаимной корреляции и взаимной спектральной плотности. Графики соответствующих корреляционных функций изображены на рис. 3.16. Коэффициент автокорреляции входного сигнала убывает при увеличении задержки времени как (см. формулу (3.22)), коэффициент автокорреляции выходного сигнала — как ехр (—х/( г). Медленнее других (как т ) убывает коэффициент взаимной корреляции Ri2 t). Максимальное значение i i2(tmas) не равно единице, [c.103]

Переход из временнбго масштаба в частотный осуществляется с помощью фурье-преобразования. Прямым фурье-преобразованием импульса Дирака получаем нормированную комплексную спектральную плотность входного сигнала (рис. 7.8, а) [c.310]

Спектральные плотности шума от отдельных источников суммируются. В качестве спектральной плотности выходного шума (размерность В /Гц) рассчитывается спектральная плотность напряжения между узлами схемы, указанных в спецификации Noise Output. Если в качестве источника входного сигнала включается источник напряжения, то на вход пересчитывается спектральная плотность напряжения, а если источник тока, то спектральная плотность тока. В результате расчету уровня шума на графиках и в таблицах выводятся значения квадратного корня из спектральной плотности напряжения шума (размерность В/л/Гц) или спектральной плотности тока шума (размерность А/ Гц). [c.152]

В качестве примера определим скорость передачи для случайного входного сигнала с треугольным спектром в сильно идеализированной модели система управления с обратной связью, включающая человека-оператора, представляется элементом с единичной передаточной функцией с частотой среза Wс, к выходу которого добавляется гауссовский шум с равномерной спектральной плотностью мощности, имеющей амплитуду и частоту среза Входной сигнал является белым шумом со средней мощностью 5 и ограниченным спектром. Его спектральная плотностьФ55 постоянна до частоты среза Wтак что 5 Согласно пред- [c.144]

Если спектральная плотность шума в системе зависит от частоты, то для той же средней мош ности входного сигнала максимальная скорость передачи информации может быть достигнута лишь в случае его неравномерного спектра для такого спектра должен иметь место ком,промисс между полным использованием допустимой полосы частот и большой величиной отношения сигнала к шуму. В полном соответствии с этим соображением Элкинд обнаружил, что для входного сигнала с хорошо подобранным конусообразным спектром скорость передачи информации почти удваивается по сравнению с максимумом, достижимым в случае треугольного спектра. [c.145]

Как следует из выражений (133) и (135), наибольшая трудоемкость при вычислении математического ожидания и спектральной плотности мощности сигнала на выходе нелинейных систем связана с вычислением изображений многомерных ядер. Поэтому и в том и в другом случае для гауссовских случайных входных во 1действий требуется выполнить лишь 2JVm log2m операций. Если вычисления выполнять по формулам (129) и 114 [c.114]

Нами рассмотрена теорема выборки в координатном и частотном пространствах и использовано понятие произведения пространства на ширину полосы для определения связи общего числа точек выборки с шириной спектра функции. Приведены примеры из оптики, иллюстрируюш,ие использование теоремы выборки в ряде применений. Представлено статистическое описание случайных сигналов, предполагаюш,ее выполнение условий стационарности и эргодичности, подчеркнуто значение усреднений по ансамблю и Координатам. Мы определили корреляционные функции, их фурье-образы, а также функции спектральной плотности. Нами проведено обш,ее сравнение операций корреляции и свертки как для симметричных, так и для несимметричных функций. Мы проиллюстрировали на примерах применение различных статистических методов к линейным оптическим системам при случайных входных сигналах и дали интерпретацию соответствуюш,их результатов. В этих примерах рассмотрены модель идеальной линейной фотопленки, винеровская фильтрация, обратная и согласованная фильтрации. В заключение мы показали, что использование метода, основанного на усреднении по ансамблю, улучшает отношение сигнал/шум в спекл-фотографии. [c.95]

Все перечисленные характеристики, рассчитанные при двух различных тактах квантования, помещены в колонках, озаглавленных Se, стох. min . Аналогичные характеристики, полученные для оптимизированного регулятора с детерминированным ступенчатым входным сигналом, помещены в колонках, обозначенных Se, дет. -> min . Анализ таблицы показывает, что для алгоритма управления типа ЗПР-З при оптимизации с учетом случайных возмущений параметры qo и К имеют меньшие значения, а параметр d — большее (исключение составляет лишь регулятор объекта II при То=4 с), нежели при оптимизации по отношению к ступенчатому входному воздействию. Постоянная интегрирования во всех случаях близка к нулю ввиду отсутствия постоянного возмущения, поскольку E v(k) =0. Судя по снижению показателя S , в среднем интенсивность управления несколько снижается. Соответственно улучшается качество управления, что подтверждается уменьшением показателя х. Более низкое качество и повышенная интенсивность управления, свойственные регуляторам, оптимизированным по отношению к ступенчатому воздействию, свидетельствуют о том что случайные шумы возбуждают собственные движения замкну того контура управления. Значения спектральной плотности случай ного возмущения п (к) в области высоких частот достаточно велики и этим объясняется то, что показатель v. для стохастически оптими зированных регуляторов лишь немногим меньше единицы. Поэтому средняя величина отклонения выходного сигнала за счет введения регулятора снижается незначительно эта особенность проявляется наиболее отчетливо для объекта II. При меньшем такте квантования То—4 с качество управления объектом III значительно выше, чем при То=8 с. Для объекта II данный показатель в обоих случаях примерно одинаков. В регуляторе ЗПР-2 оптимизировались два параметра — qi и qa, в то время как qo задавался равным начальному значению выходного сигнала и(0). Для объекта II величина данного параметра была чрезмерно завышена, что сказалось на качестве управления, которое хуже, чем при использовании регулятора ЗПР-З. В случае объекта III при обоих тактах квантования [c.249]

Частотная фглльтрация (частотная селекция) сигнала - выделение информативной частотной компоненты процесса в ограниченной полосе частот. Мы намеренно используем понятие "процесс" вместо понятия "сигнал", чтобы подчеркнуть случайный характер изменения ВА-сигнала. Поступающий с вибро-датчика процесс пропускают через узкополосный фильтр (частотное окно), обычно с полосой пропускания шириной А/ /о, где /о - центральная частота полосы пропускания фильтра (рис. 8.7). Связь между уровнем входного процесса и уровнем процесса на выходе можно получить, если учесть, что уровень процесса 0 связан с его спектральной плотностью С (со) соотношением [c.192]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...