Spektrális sűrűség. A deformáció spektrális tömörségének ereje A jel spektrális nyomása

Mayuchi az uvazi vypadkovy eljárással lich (együttes) funkciók nélkül egy órán keresztül ellenőrizze az űrlapot, bemutatja a sokoldalú spektrális jellemzőket. A 2.6 vagy 2.1 §-ban bevezetett komplex spektrális teljesítmény átlagolása minden függvényre, hogy a folyamat nulla spektrumra (at) kerüljön a spektrális tárolás fázisainak sűrűségén és közömbösségén keresztül az új megvalósításokban.

Lehetséges azonban a vipadkovo-függvény középső négyzetének spektrális erejének megértése, bár a középső négyzet értéke nem a harmóniák relatív fázisában rejlik, így elveszik. Amennyire a vipadkovy függvény az elektromos teljesítmény vagy a strum tiszteletén alapul, akkor az egész függvény középső négyzete tekinthető középső húzásnak, ami az 1 Ohm-os támogatásban látható. A szívóssága rozpodіlen a frekvenciák a folyamat turmixok, mint megállapítani a mechanizmus létrehozása a bomlási folyamat. A középső húzás spektrális intenzitása є a középső húzás, amely adott frekvencián 1 Hz-et esik. Funkcionális tartomány,

A lipidfolyamat spektrális sűrűsége a lipidfolyamat létrejöttének mechanizmusaként ismert. Az anyag atomisztikus szerkezetéhez és az elektromossághoz kötődni fognak zajok, a kialakítást a 7.3 §-ban tekintjük át. Itt összefonódunk a decilkommal és a karakterrel.

Az együttesből nézve, legyen az egy megvalósulás, és körülöleljük a Kintsev T intervallum trivialitását, lehet stagnálni a nem normális Fur' újraalkotásig és növelni a spektrális kompetencia(ka)t. A kidolgozott megvalósítás áramenergiája a (2.66) kiegészítő képlet alapján számítható ki:

Középre emelte az energiát a k-adik sürgőssége végrehajtása a T. alapján

A növekedés T energiájának növekedésével, tiltakozás a pragmatikus határ ellen. Zdіysnivshi határátkelőhely otrimaєmo

є az elemzett megvalósítás átlagos erőfeszítésének spektrális ereje.

Esés esetén a ma buty értékét átlagoljuk a realizálás hiányához képest. A stacionárius és éves folyamat láttán összekapcsolódik, figyelembe kell venni, ami köztudottan a funkció megvalósítása során átlagolódik, jellemzi a teljes égetési folyamatot.

A k index lecsökken, a maradék viraz átlagos feszültségig adagolható a folyamat során

Ha látsz egyfajta folyamatot nem nulla átlagértékekkel, akkor az adó spektrális ereje a formában

A jel spektrumán belüli teljesítménydisszipációt jellemző értéket energia spektrális teljesítménynek nevezzük, ami a jeleknél kisebb, az energia egy része a jel végének egy órájában végtelenül hosszú időközönként lesz stagnált számukra.

Nem oltó jeleknél az energia végtelenül nagy, és az integrál (1,54) divergál. A Zavdannya amplitúdóspektruma kényelmetlen. Azonban az átlagos törzs a Psr, hogyan kell kezdeni

vyavlyayetsya kintsevoyu. Ez megragad a "készség spektrális erejének" tágabb értelmében. Vizuálisan elveszítem az átlagos erőfeszítést a Ck (u) frekvencia jeléhez képest:

A k index az erőkifejtés spektrális intenzitásának azonosítására szolgál, mint a jel megvalósítását leíró u (t) determinisztikus függvény jellemzőjeként.

A jel karakterisztikája kevésbé jelentős, az amplitúdók spektrális amplitúdója kisebb, a töredékeket a fázisinformáció helyettesíti [div. (1,38)]. Nem szerencsés, ha egyértelműen frissíti az új jelmegvalósítást. Védje a fázisinformáció láthatóságát, lehetővé téve, hogy a megértés megértése a jelek előtt hallható legyen, mivel a fázis nincs hozzárendelve.

A Ck (u) spektrális rés és az u (t) jelű sebesség amplitúdóinak spektruma közötti kapcsolat létrehozásához a szomszédos óra (-T) intervallumban wisnu<. t

de - a jelre gyakorolt ​​nyomás spektrális sűrűsége, órákban.

Nadal lesz látható (div. § 1.11), nos, az átlagos jellemző a végrehajtás lehetetlensége, lehetséges levonni a spektrális sűrűséget a törzs a nagy osztályú vypadkovyh folyamatokat.

A meghatározott jel autokorrelációjának funkciója

Most a frekvenciaterületnek két jellemzője van: a spektrális karakterisztikája és a tömörség spektrális intenzitása. A spektrális karakterisztikát az u(t) jelre vonatkozó további információk feltárása érdekében a Fur reimplementációjaként mutatjuk be az órafüggvény nézetében. A tömítettség spektrális sűrűségének óraterületén megjelenő Z'yasumot a fázisinformáció váltja fel.

Ennek eredményeként az erőkifejtés egy azonos típusú spektrális erőssége úgy tűnik, hogy órafüggvények nélkül van, amelyek fázisokká alakulnak. Radyansky hallgatók L.Ya. Hinchin és az amerikai jegyző, N. Winer gyakorlatilag azonnal rájött, hogy Furnál az erőkifejtés spektrális erejének újjáéledése kiderült:

Használom az r () órafüggvényt, de nem állok bosszút a fázisinformációkon, az úgynevezett óra autokorrelációs függvényen. A kapcsolat lépései során az u (t) függvény értékét mutatja meg óránkénti eloszlásban, és a korreláció megértésének fejlesztésével kivehető a statisztikai elméletből. Lényeges, hogy a csapatóra funkcióban a megvalósítás határain egy órán keresztül átlagolás történik a nagy trivialitás elérése érdekében.

Való igaz, hogy a Fur'є fogadásánál más integrál összefüggések is újra vannak konfigurálva:

1.6. függelék A harmonikus jel autokorrelációjának időfüggvényének láthatósága u (t) = u0 cos (t-c). Legfeljebb (1,64)

Miután kínos újrakészítéssel töltöttem

maradék maєmo

Yak і next ochіkuvati, ru () nem і c і-ben rejlik, ugyanebből, (1.66) igaz az erőtlen harmonikusokra, amelyek fázisokban fordulnak elő.

Nemzetközi Egészségügyi Társaság

Alkalmazott Tudományok Kara

absztrakt

a témában"E kapcsolat feszültségének spektruma és a korreláció függvénye"

Fegyelem"Az elektromos kommunikáció elmélete »

Viconala: diákcsoport

FPN-PEIT (s) -4C *

Dzsumageldin D

Fordítva: Glukhova N.V.

Almati, 2015

I Belépés

II Fő rész

1. A diszkomfort spektrális intenzitása

1.1 Vypadkovі értékek

1.2 A méret funkciójának minőségének erőssége

2. Vypadkovy folyamat

3. A deformáció spektrális erősségének mérési módszere a korrelációs függvényhez

ІІІ Visnovok

IV A győzelmi irodalom jegyzéke

Belépés

Ennek a jellemzőnek a nagyságrendjének definícióinak elmélete a "statisztikában". Előzetesen leírom, hogy a vyvchennya vypadkovykh jelek „dinamikában”, mint vіvchennya vypadkovykh megjelenések, amelyek egy óra alatt alakulnak ki, a be-milyen vipadkovyh jelekre, keringve a vypadkovyh folyamatok elméletét.

A független tél nagyságának növelésére szolgáló univerzális koordináta minőségében mi leszünk a győztesek, általában a "t"-t megváltoztatom, és pusztán a kényelem kedvéért időkoordinátaként értelmezem. Az óra értékének növekedését, valamint a bármilyen matematikai formában megjelenített jelet vypadkovy folyamatoknak nevezik. A fogalom szakirodalmában az „élénk jel” és az „élénk folyamat” szinonimává válik.

A fizikai és műszaki adatok feldolgozása, elemzése során háromféle jelzésről kell tájékoztatni az anyát, melyeket statisztikai módszerekkel írnak le. Először is vannak információs jelek, amelyek a természetükhöz kapcsolódó fizikai folyamatokat reprezentálják, mint például az ionizáló sugárzás részecskéinek helyreállítása. Vagyis információs jelek, fizikai folyamatok, objektumok elavult paraméterei, vagyis olyanok, amelyek a múltban nem ismertek, hiszen az adott információs jelek értékére várnak. Először is vannak zajok és zajok, hogy milyen kaotikusan ingadozik az óra, az információs jelek felügyelete során, de általában statisztikailag függetlenek, mint az értékük, és az óra változásai.

A kellemetlen érzés spektrális intenzitása

Az erőkifejtés spektrális sűrűsége lehetővé teszi a csillapítási folyamat teljesítményének gyakoriságának megítélését. Vona a chi, іnkshe, közepes, de a szmog egyik frekvenciájához illeszkedő alsó frekvenciájának intenzitását jellemzi.

Az átlagos erőkifejtés frekvenciákon történő növekedésének képét erőkifejtés spektrumának nevezzük. A priládot, aki tisztában van az erőkifejtés spektrumával, a spektrum analizátorának nevezzük. A spektrumban lévő eredmény ismeretét hardveres spektrumnak nevezzük.

A spektrumanalizátor robot a vimiryuvan támadó módszerein fut:

· Szűrési módszerek;

· A Winer-Hinchen-tétel újbóli megvalósításának módszerei;

· Fur'є-transzformációs módszerek;

· Jelfüggvények helyettes funkcióinak módszere;

· Az ortogonális függvények eszköztárolási módja.

A mező szívóssága spektrumának sajátossága a kísérlet trivialitása szempontjából. Gyakran váltogatom a megvalósítás trivialitását, egy óra, néhány óra alatt egy óra kell ahhoz, hogy elérjük a folyamat szilárdságát. Az általában elfogadott stacionárius éves folyamat megvalósításával kapott erőfeszítés spektrumának értékelése. Sokszor elhangzik, hogy az alkalmak száma egyértelmű, és szükséges az egyes órák végrehajtásának átlagolása, és az együttesben. Sok esetben az előzetesen elhúzódó folyamatok megvalósítása során elfelejtik előtte, ami lehetővé teszi a kísérlet bagatoraznyos megismétlését az elemzéstől az elemzésig, új feldolgozási és apparátus-algoritmusok kidolgozásáig.

A folyamat során a hardveres abdukció megvalósításának első rögzítése esetén előfordulhat értékváltozás, amelyet a megvalósítás végtelen trivialitása és nem stacionaritása nagyít.

A megvalósítás megvalósításának memóriája lehetővé teszi a hardverelemzés és az automatizálás felgyorsítását.

Vypadkovy értékek

Vipadkov értékét imovirnіsnyh törvények írják le. Imovirn_st az a tény, hogy nincs megszakítás az értékben x a vimiriben igyál egy italt a szünetben x 1<х <х 2 , Virazom:

, de p (x)- A minőség erőssége ráadásul. Egy diszkrét vypadkovo értékért x i P (x = x i) = Pi, de P i- ymovіrnіst, wіdpovіdaє i-u egyenlő az értékkel X.

A tömörség spektrális sűrűségének becslése nyilvánvalóan problémát jelent a vypadkovyh folyamatoknál. A videofolyamatok gombjai lehetnek zajok, valamint információt hordozó jelek. Nevezze meg a statisztikai értékelés ismeretéhez szükséges. Jelelemzés a "Digitális jelfeldolgozás" előadási kurzusban. Cob házak

A látható statisztikai jellemzőkkel rendelkező jeleknél a spektrális tároló jelintervallumként használható. Ha a statisztikai jellemzők elfogadhatatlanok, a spektrum kiértékeléséből a jel versus jel következtethető. Rіznі módszerek vikoristovuyut ізні pörköltek, és hogy becsléseket adnak.

Az értékelés rezgésekor a jel folyamatként kerül be a jelelemzésbe. A jel spektrumának átlagolásához szükség van egy torzítatlan becslés rezgésére, mivel kicsi a szórása. A helyettesítéseket a becslés átlagértékei és az érték referenciaértékei közötti különbségnek nevezik. A megbánás nélküli értékelést nulla jogviszony értékelésének nevezzük. A shukan értékek jó lokalizációjának kis diszperziójának becslése, tobto. A mozdulatlanság mértéke a középérték közelébe koncentrálódik. Bazhano anya segítek az értékelésben, tobto. értékelés, ami a méretnövekedést illeti, a rezgés megegyezik a referenciaértékkel (a cserét és a szórást el kell távolítani nulláról). Paraméteres kiértékeléseket fejlesztenek ki, így a jelre vonatkozó információ és a nem paraméteres információ elveszik, de az esési jel statisztikai modellje és a teljes modell paraméterei megváltoznak.

Értékelésekor vypadkovyh folyamatok kiterjesztése meghatározása korrelációs függvények.

Egy évről évre végzett folyamat esetében a folyamat statisztikai paramétereinek értékét egy implementációra átlagolják.

Mert álló helyzetben Az R x (t) korrelációs függvényt a rendszer annak az órának az időtartamára tárolja, amelyen belül elkezdődik. A Tsya érték jellemzi az x (t) értékei közötti kapcsolatokat, amelyeket a t intervallum választ el. Minél több R (t) változik, annál nagyobb előrelépés történik, aminek nyújtásával elkerülhető a statisztikai összefüggés az esési folyamat értékei között.

de - Matematikai ochіkuvannya x (t).

Az R (t) korrelációs függvény és a W (w) spektrális erő közötti összefüggés a folyamatra a Winer-Khinchin tételen alapul.

Diszkrét folyamatok esetén a Winer-Khinchin tétel kapcsolatot hoz létre egy W (w) diszkrét folyamat spektruma és az R x (n) korrelációs függvénye között.

W (w) = R x (n) exp (-j w n T)

A jel energiájának értékeléséhez az óra- és frekvenciatartományokban meg kell vizsgálni a parszekál paritását.

A spektrális eloszlás értékelésének elutasításának egyik tágabb módja a periodogram módszer alkalmazása.

Periodogram Ebben a módszerben a Fur'є diszkrét transzformációját hajtják végre az x (n) jelre, amelyet a rezgés diszkrét pontjain adott meg N jel számával, és ezt statisztikailag átlagolják. Valójában az X (k) spektrum kiszámítása kisebb lesz, mint az N frekvenciapontok száma. A húzás spektrális sűrűségét akkor számítjuk ki, ha egy vidlik vibirkára illeszkedik:

P xx (X k) = | X (k) | 2/N, X(k) =, k = 0,1, ..., N-1.

A statisztikailag stabil értékelések elutasítása érdekében a nyilvánvaló adatokat rezgésekre bontják, amelyek görbültek, szélesebb átlagspektrumúak, és bőrrezgésekkel távolítják el. Állítsa be az N vibrátoronkénti találatok számát és a bőrrezgés kezdetének fülét az elülső N t előtti fülhöz. Minél kevesebb az eredmények száma a rezgésben, annál kisebb a rezgések száma és annál kisebb a szórása a becslésekben. Az N rezgés frekvenciaeloszlásának összes oszcillája az épület frekvenciaeloszlásához kötődik (2.4), majd a rezgéseloszlás változása az épület frekvenciaeloszlásának csökkenéséhez.

Ilyen rangban a jel az ablakon keresztül kukucskál be, és a dan-t, amelyet nem használunk az ablaknál, nullának kell tekinteni. Kintsev jel x (n), amely N jelben tárolható, az egy órán keresztül meg nem szűnt jel szorzásának eredményét szeretné megjeleníteni (n) egyenes vonalon egy fánkkal w R (n):

x (n) = (n)∙ w R (n),

és X N (f) jelek megszakítás nélküli spektruma, ahol az előrejelzések szerint x (n) csillagként jelenik meg egy megszakítás nélküli jel X (f), W R (f) képében. (n)∙ і вікна w R (n)

X N (f) = X (f) * W R (f) =

A szakaszos téglalap alakú ablak (rect) spektruma az integrál szinusz alakja sinc (x) = sin (x) / x. Álljon bosszút a fej "pelust" és a bogarak, a legnagyobbak körülbelül 13 dB-lel alacsonyabbak, mint a főcsúcs (15. ábra).

A diszkrét utóhatások fur'є-képe (spektruma), amely megszállottja a nem szakaszos téglalap alakú ablak N-pontos diszkretizálásának, a 32. ábrán látható. Kiszámolhatja az integrál szinuszok pótlásának összegeit (2.9), ennek eredményeként beléphet a Dirichle kernelbe

Kicsi. 32. Egy diszkrét téglalap alakú ablak spektruma

Abban az órában van egy megszakítás nélküli nyomáskoncentrációjú jel, pontosan diszkrét frekvenciában f k közvetlen rezgés egy alacsony nyomású jelre, egy nyomásspektrumra. A Chim rövidebb, mint a vibráció, ráadásul a hatótávolsága is rugalmasabb.

A spektrális analízis esetében a további ablakfunkciók tiszteletben tartása mellett a madárporolók beáramlásának a spektrális értékelésekhez való változását is növeljük.

Ha két f 1 és f 2 felharmonikus közeli frekvenciával detektálható, akkor a T időzítési ablakhoz szükséges, a fej "lehúzásának" szélessége Df -3 ≈ Df L = 0 = 1 / T, aminek a ponttól kell kezdődnie. -3 dB érték, ami kisebb, mint a frekvenciakülönbség, tréfálkozunk.

Df = f 1 -f 2> Df -3

A T óraablak szélességét az f s mintavételi frekvenciától és a rezgő jelek számától a (2.4) képlet köti le.

Instrumentális harmonikus elemzéshez... A jelfeldolgozás a MATLAB csomagban található jelek jelzésére szolgál.

Perioogramokkal módosítva vikoristovuyt ferde vіkonnі funktsії, sho a Gibbs hatásának megváltoztatásához. Jelentkezhet Vikna Hemming (Hamming) viktoriánusa. Ale ugyanabban az időben, egy óra, hogy hozzávetőlegesen megnőjön a fej korpásodása spektrogramokkal. Jobban optimalizálta a Kaiser ablak. A fő pelust szélességének növelése az alacsonyabb frekvenciák szűrőinek kinyitásának órájától az átmeneti vonal növekedéséig (az áthaladó és átfedő smugok között).

Welch értékelési funkció... A módszer alapja az utolsó óra eloszlása ​​egy szegmensben (esetleg újravonalakkal), a bőrszegmens messze van a bőrszegmenstől, majd a szegmensfeldolgozás eredményeinek átlagolásával ütemben becsülik meg a spektrumot. . Csökkentett értékeléshez használhat közvetett ablakfüggvényeket, például Hemming ablakát. A szegmensek számának növekedése csökkenti a szórást, míg a szegmensek száma csökken a gyakorisággal. A módszer nem szennyeződést ad, ha a jel kis mértékben változik a zajon keresztül, és gyakran praktikus.

A 33. ábrán a tribute harmonikus raktárának értékelései láthatók a vuzkosmugovy barna jelek és hangos zaj feltárása céljából, alacsony rezgések esetén (N = 100, N = 67), valamint új módszerek alapján.

Kicsi. 33. Jelharmonikusok becslése 1024 pontos FFT-konverzióhoz

Paraméteres módszerek vikoristovuyt autoregressziós modellek (AR). A módszerek szűrőmodelleket és a jelspektrum további értékelését tartalmazzák. A jelzaj jelenlétére vonatkozó erőfeszítés nélküli módszerek kompenzációs becsléseket adnak. Jelfeldolgozási módszereket alkalmaznak a tárolás és a zaj harmóniájának csökkentésére. A módszer (szűrő) sorrendje további két, kisebb számú harmonikusban van beállítva, de a jelnél є. Számos parametrikus módszert elterjedtek.

A Burg módszer nagy frekvenciaeloszlást ad rövid rezgések esetén. A szűrő magas sorrendje esetén a spektrumcsúcsok kettéválnak. A spektrális csúcsok helyzete a cob harmonikus fázisokban található.

Az alattomos módszer lehetővé teszi a jel spektrumának becslését, így kiderül a harmonikus komponensek összege.

A Yule-Walker módszer minden vibrátorhoz jó, rövid rezgések esetén nem ajánlott.

Corel módszerek... A MISIC módszer (Multiple Signal Classification) és az EV (sajátvektorok) az eredményeket pszeudospektrum formájában látja. A módszerek a jel korrelációs mátrixában lévő vektorok elemzésén alapulnak. A Tsi módszerek olcsó rövid hívást adnak a frekvencia, alacsonyabb autokorrelációs módszerekre.

Az alábbiakban röviden ismertetjük azokat a jeleket, amelyek elkezdik mutatni a spektrális gusztinokat. A jelek spektrális sűrűségének meghatározásakor elégedett vagyok az abszolút integrációval, nem használom a (4.41) képletet.

Számos jel spektrális sűrűsége az indukciós táblázatban. 4.2.

1) A téglalap alakú impulzus (4.2. táblázat, 4. poz.). ábrán látható Kolivannya. (4.28, a), a nézőbe írható

Jógó spektrális jártasság

Az indukciók spektrális intenzitásának grafikonja (4.28 a ábra) az unipoláris, egyenáramú impulzusok periodikus utóhatásainak spektrumának korábban elvégzett elemzése alapján (4.14). A Yak innen látható (4.28 b ábra), a függvény nullára változik az = argumentum értékeinél n, de P - 1, 2, 3, ... - legyen az egész szám. Ugyanazon kutovі frekvenciák és rіvnі =.

Kicsi. 4.28. Egyenáram hullámforma impulzus (a) és spektrális teljesítmény (b)

Az impulzus spektrális intenzitása numerikusan nagy területen, tobto G(0)=A. Az ár az impulzusra igaz s(t) dovіlnoї formában. Tényleg, vvazhayuchi zagalom (4.41) = 0, otrimaєmo

egy impulzus területére s(t).

4.3. táblázat.

Amikor az impulzusok ki vannak húzva, a függvény nullákként jelenik meg, így a fogás a spektrumban látható. A saját növekedésed értéke. Navpaki, ha az impulzust összenyomják, a kiterjesztett spektrum nő, és az érték változik. On (4.29. ábra, a, b) az egyenáramú impulzus amplitúdójának és fázisspektrumának grafikonja látható.

Kicsi. 4.29. Amplitúdó grafikonok (a) Kicsi. 4.30. Téglalap alakú impulzus és (b) fázisú károsodási spektrum óránként

Ha az impulzus órával jobbra törik (elveszett) (4.30. ábra), a fázisspektrum az exp () szorzó argumentuma által jelzett értékkel változik (4.2. táblázat, 9. poz.). ábra képeinek impulzus eredményeként megjegyezhető fázisspektruma. 4,29 pontozott vonallal.

2) Delta-függvény (4.3. táblázat, 9. poz.). Spektrális teljesítmény - a függvényt a (4.41) képlet ismeri, δ - funkciók:

Egy ilyen rangban az amplitúdóspektrum egyenlő a területtel δ -függvényeket [= 1], a fázisspektrumot pedig nullára [= 0].

Fur'є ördögi transzformációihoz az = 1 függvényből, hogy megbánja az egyik értékkel δ - funkciók:

Korrodálja az óránkénti zsuvu teljesítményét (4.2. táblázat, 9. poz.), a függvény spektrális teljesítménye miatt , tartsd meg egy órát rendben :

A függvény amplitúdója és fázisspektruma a táblázatban látható. 4.3, poz. 10. A Fur'є átalakulásának lázadása a ma viglyad funkciójából

3) Harmonikus kommunikáció (4.3. táblázat, 12. poz.). Harmonikus kommunikáció – teljesen integrált jel. Védje meg a th spektrális teljesítmény értékét közvetlenül a Fur'є transzformációja rögzíti, a (4.41) képletet így írjuk fel:

Todi z urahuvannyam (4.47) otrimumo

δ(ω) - Delta funkciók, eltolás a frekvencia tengelye mentén a frekvenciához, jobbra és balra egyaránt. A Yak a (4.48)-ból látható, a harmonikus rezgés spektrális ereje, diszkrét frekvenciákon végtelenül nagy értékű tartóssági amplitúdóval.

Hasonlóképpen, analóg újraimplementációval a szám spektrális ereje is felismerhető (4.3. táblázat, 13. poz.)

4) A funkció típusa (4.3. táblázat, 11. poz.)

A jel spektrális teljesítménye A kezdje a (4.48) képlettel, és a kulcs = 0:

5) Egyetlen funkció (vagy egyetlen sáv) (4.3. táblázat, 8. poz.). A funkció nem teljesen integrált. Yaksho uyaviti jak az exponenciális impulzus között , tobto.

akkor a függvény spektrális teljesítménye szignifikáns lehet az exponenciális impulzus spektrális teljesítménye között (4.3. táblázat, 1. poz.), amikor:

A sor vége előtt a viraz jobb oldalán minden frekvencián nulla van, krim = 0, szinte lehetetlen befejezetlenségbe fordulni, de a terület az utolsó értékig megy az út függvényébe.

Tom lesz az első, aki használja a funkciót. Mezheyu más dodanku є funkció. Maradék mo

Két leminősítés elismerése a viraznál (4,51) viglyadі 1/2 + 1/2 jel ( t). Állandó raktárak 1/2 díjmentesen (4,50) spektrális teljesítmény alapján, de párosítatlan funkciók - Egyértelműen jelentős spektrális teljesítmény.

Egyetlen csík lándzsára való befecskendezésének elemzésekor a = 0-nál lévők átviteli függvénye nulla (vagyis lándzsára, de ne hagyja ki a folyamatos folyamot), a (4.51) képletben csak akkor használható egyéb előszéria, képviselő

6) Komplex exponenciális jel (4.3. táblázat, 16. poz.). Yaksho, hogy megmutassa a vigliád funkcióját

majd a Fur'є transzformáció linearitása és a viraz (4.48) és (4.49) paraméterei alapján a komplex exponenciális jel spektrális teljesítménye

Ezenkívül a komplex jel aszimmetrikus spektrum, egyetlen delta-függvény reprezentációja, amelyet egy frekvencia helyettesít, pontosan megfelelő.

7) Megbízható periodikus funkció. Periodikus függvény (4.31. ábra, a) vezérli a Fur'є összetett sorozatát

de - Az áthaladó impulzusok gyakorisága.

Együtthatók számos Fur'є

átlendítik egyetlen impulzus spektrális sűrűségének értékét s(t) frekvenciákon ( n=0, ± 1, ± 2, ...). Periodikus (4,55) (4,54) és gyermekek számára észlelhető (4,53), a periodikus függvények spektrális ereje miatt:

A (4.56) szerint ugyanannak a periodikus függvénynek a spektrális teljesítménye látható az utolsó függvényektől, amelyek egyenként változnak, a frekvenciáig (4.31. ábra, b). Együtthatók at δ -a funkciók egyetlen impulzus spektrális teljesítménye szerint változnak s(t) (szaggatott görbe a 4.31. ábrán, b).

8) A δ-függvények periodikus sorozata (4.3. táblázat, 17. poz.). Periodikus utófüggvények spektrális sűrűsége

kezdje a (4.56) képlettel, amely a periodikus függvény spektrális sűrűségének közelítése = 1:

4.31. ábra. Kielégítő impulzusfrekvencia (a) és spektrális teljesítmény (b)

Kicsi. 4.32. Rádiójel (a), a tűz rádiójelének spektrális teljesítménye (c) (b)

és utoljára látom a folyóiratot δ -függvény, szorozva a teljesítménnyel.

9) Rádiójel egy egyenes oldalú tűzből. A (4.32. ábra, a) címre szállított rádiójelet rögzítheti jak

Pos. A 4.2. táblázat 11. ábrája szerint a rádiójel spektrális teljesítménye az egyenes hullám spektrális teljesítményének pályáján halad a frekvenciatengely mentén jobbra, és az ordinátákról jobbra is változik, így.

Tsei viraz kilép a (4.42)-ből a frekvencia frekvenciára való változtatásával - zsuv jobbkezes és zsuv livoruch. A spektrum transzformációját a (4.32. ábra, b, c) mutatja.

Csatlakoztasson nem periodikus jelek spektrumát is a célponthoz.