Айфичер Э., Джервис Б. Цифровая обработка сигналов, практический подход (2-е изд., 2004), страница 13

1. Аачапсеа МоЬг!е РЬопе 5еолсе. Ве!! Вуиет Теслтсаг .!онгла1, 58(1), )апиагу 1979. 2. Вепагпу $. С. (1982) Р!81!а! Тегерьолу. Неиг Чог)г: (ЧПеу. 3. Вепок Н. (1997) Р!8!Га! Те!ечгг!ол МРЕР 1, МРЕР-2 алА Рилйфег оГГЛе 0 ~В 5Уггет. Епископ: Агпо!й 4. В!оот Р. $. (1985) НсвЬ-Чна(иу 4!8(га! анйо анйо гп йе епгепаиипепг гпйпггу; ап очепбенг оГ асыечетепн апг$ сьайепяев. !ЕЕЕ А55Р Маяацле, Ос!пьес, 2-25. 5. Сагавво М. Р., Рее1г $ .В. Н. апа 5)п)ои $. Р. (1982) ТЬе сопграсг йвс 618!!а! аийо сумею, Рыггрг Тесьлгсаг Яеи, 40(6), $51-!56. 6. С)тк К.

$., 1ГеасЬог Е. С., Ковегв Р. М. апд Чап Еемев Р. 3Ч. $. (2000) ТесЬпкргев Гог яепегаипв 4$8!га) егрм! Вег сое(Пс(епив. /легла! о/АиА!о Ел(рлеенлк 5осгегу, 48(4), 281-298. 7. Ропв С., Кеьое $., Непгу 1., 1Геасьог Е. С., Кеече С. Р. апа Бпеуг$ $. К. (!998) С$овег$!оор сопгрйег соппоиеа ведаиоп илй ргороГо!. Внгпь.уоигг~а! о!'Алаевгьт!а, 81, 63! Р.

8. Рапв С., Кеече С. Р., зпеуа $. К. апа 1Геасьог Е. С. (!999) С!овт)-1оор сопгго$ оГ (пггачепоив Пгив )пгнв(оп. 1ЕЕ Ргос. 5с!. Меаг. Тесьло(. (вньппиеа). 9. Рогачей!ег Р. 1.. (1978) А псе!че-сьаппе! йв(ьв! еспо сансе!ее. !ЕЕЕ Тгалг. Соттлтсололк 26, 647-653. !О. ЕТ51108М Кесотгоепданопв: ЕТ51, ВР 152, Р-06561 Ча(ьоппе СЕРЕХ, Ргапсе. 11. Ргапгг Р. А.

апа $0188)пв К. Н. (1982) Реавп саве Магогу: зреа1г апа 5реП (еапп ю пик !ЕЕЕ 5ресггчт, Реьгиагу, 45-49. В этой главе рассказывается о значении цифровой обработки сигнала, обсуждаются области ее применения, и дается определение основных операций ЦОС. Отдельные рассмотренные примеры применения показывают, что ЦОС уже оказывает значительное влияние на электронику профессионального и потребительского уровня.

Глава 1. Введение 02 12. Нопос)гя И. !. апб Бсап Р. %. А. (1993) Ри(иге Тгелю (л Те!есоттыл(салоле. Хев Чогй %Псу. 13. Ниап8 !. %., Ьн У., ХауаЬ А. апб Иоу Р. !. (! 999) Оер(Ь оГ апаеяйеяа еяппаПоп апб сои(то). ГЕЕЕ Тгалз. В(отей ЕлВ., 46(1), 71-81.

14. 1ГеасЬог Е. С., НеИуаг М. Т., Марра Гх 1, апб АИеп Е. М. (1990) Кпов е68е-Ьязеб епЬапсевепс оГ ЕЕО я)8пася. РюсееВ(лВз о/(ЕЕЕ ЯаАаг алд 5тхпа! Рптсязсл8, 37, 302 — 310. 15. 1ГеасЬог Е. С. апб Оттаю Х.). (1995) А Паху ехреп яуяяп со аяяяс )п йе вапа8етпепс оГ 1аЬоиг.

Рюс. (л(егла(юла! ГСБС Бутрозшт ол Гиясу Ео8(с,!СБС, С97-102, 20псЬ, Бв)сгт1апб. 1б. КеИЬ К Р. Р., Весиеу Б., бапЬа1й !. М., %ея(Васе 1.,!ГеасЬог Е.С. апб бгеепе КВЬ (1995) А пш1исемге соврапяоп яснбу оГ 17 ехрепя апд ап (псеИ(8епс соврнсег яуясев Гог вапа8(п8 1аЬов няп8 йе сапйососо8гав. Впс 2 Обз(е(. Оулаесо!., 102, 688-700. 17.

Масапо И. С Ч. (ед) (199!) Регзола! ат! МоЬВе Вайо 5уясели (СЬарсегя 4, 9, 13 апб 14). Ре1ег Реге8ппся (.ис Гог йе 1юПшПоп оГ Есесспсас Еп8(песта. 18. Масапо К С. Ч. (еб.] (1996) Ь(оАегл Регзола! Майо 5уясели (СЬарсегя 3, 8, 11 атс 12). ТЬе 1пябпиюп оГ Е1есспса! Еп8)пеев, !.опбоп. 19.

Х(Ыая С. Ь апб ИаВЬнчеег М. И. (1987) Выресспнп в(сват!оп: а 6!8!ы! я)8пас ргосеяяп8 Вавевог1(. Ргос, (ЕЕЕ, 75, )н1у, 869-891. 20, Оттаю Х. !., 1ГеасЬог Е. С., Чап Емче!с Р. %. !. апб Снгпотч !. Б. Н. (!995) ТесЬп1цнея йг орбва( епхапсевепс апн Геавге ехссасноп оГ Ге(а! есессгосагбю8вв. (ее Ргос. 5с!. Ыеая тес(тло!., 142(б), ХочевЬег, 482-489. 21. %абПпяоп 1.

(!994) ТЬе Ап о/О(8((а! Аийо. Бесопб в)Июп. ОхГогб: ВииегвопЬ-Не1птпапп. 22. %ея8асе 1, Напк М., Ситнов !. апд бгеепе К. И. (1993) Р!увовЬ гапбовьеб спа( оГйе сагб)мосо8(ав оп!у чегяня БТ вачеГотгп р1ся са(6)оиюо8(ав Гог всврапнв вопиопп8 (и 2400 саят. Ат. й ОЬтес булесо!., 169, 1151-!160. 23. %и 1.,!ГеасЬог Е. С., АИеп Е. М., %ппа!агап(па Б. К. апд Ннбяоп Х. Р. (1997) 1псеИ(8епс апеГасс 16еп(18сассоп (и есесстоепсерЬа1о8врЬу я8пас ргосеяясп8.

!ЕЕЕ Рл(ссейлВз 5с(елее, Меазиттет алА Тегбло(ору, 144(5], 193-201. Дополнительная литература. МИга Б. К. (1998) О(8((а! 5(Вла! Рюсетял — А Сотри(ег-ВазеА Аррлтсб. Хев Чогй Мсбгав-Н(И. Мнтигев В., бган( Р. апб ТЬовряоп !. (1999) О(8((а! 5(Вла! Рюссяз(г(8 — Солсерт алА Аррдсалоат, Ваяв8ясо1(е: Маспт(Пап. ОррепЬе)в А. Ч. апб БсЬаГег Р.. %. (1975) Рсф(а! 5(Вла! Рюсет(л8. Еп8)евооб СИ(Ге Х): Ргепсюе-НаИ. Орре(йепп А.

Ч. апб БсЬаГег И. %. (1989) О(зобе(е-Л(те 5(Ела! Рлзссзз(лВ. Еп81ево(х) СИГ(я Х); Ргепбсе-НаИ. ОгГапЫВ Б. !. (1996) !л(гойсс(ол (о 5(Вла! Ргосеззт8. Еп8!евоод СИИя Хй Ргепбсе-НаИ. РараппсЬа1я Р. (1987) Ргаспса! Аррюасбез (о 5реесб Сойлй Еп81евоод СИ(тя Х): Ргепбсе-НаИ. ИаЬ(пег 1.. И. апб боЫ В.

(!975) ТЬеогу алА Аррдсаиою о/О(ВВа! 5(Вла! Ргосезз(лВ. Еп8)евооб СИ((я ХЕ РгепПсе-НаП. 66 Глава 2. Аналоюаый интерфейс ввода-вывода дли систем ЦОС реального времени ив 68 -гг в 4 5 6 Моменгм вития выборки Гип 7 а 9 !О 5 Рнс. г 3. Пример л некратного сигнала (идеальная лнскретимния). дискретные значения сигнала равны значениям неладного аналогового сигнала в зтн моменты времени Заметим, что и дискретный во времени (т.е. дискретизоаанный сигнал), и цифровой сигнал можно передать в виде последовательности чисел х(лТ), или просто х(п)(п = О, 1, 2,...). Рассмотрим процесс оцифровки сигнала подробнее, шаг за шагом, -:, 2.3, дйскретизациья.—, низкочастотные" и позлгогсоеые-;:снгназлы' Дискретизация — зто определение значений непрерывного сигнала (например, аналогового) в дискретные моменты времени.

Это основное понятие обработки сигнала в реальном времени. Пример аналогового сигнала, подвергшегося дискретизации, показан на рис. 2.3. Отметим, что в данном идеальном случае после дискретизации аналоговый сигнал представлен толью в дискретные моменты времени, причем значения сигнала в зти моменты равны соответствующим значениям исходного аналогового сигнала. Ниже будет дано качественное описание теоремы о дискретном представлении, определяющей частоту, с которой должна осуществляться дискретизация аналогового сигнала, чтобы вся важная информация, содержащаяся в сигнале, собиралась и сохранялась при дискретизации.

На практике чаше всего встречаются два вида дискретизации— дискретизация низкочастотных сигналов и полосовых сигналов. Как будет показано ниже, дискретизацию полосовых сигналов можно рассматривать как частный случай более общей низкочастотной дискретизации. 2.3. дискретизация — низкочастотные и пспосоеые сигналы 67 '.:,: 2к3,1л Дискретизация низкочастотных сигналов 2.3.1.1. Теорема о дискретном представлении' Если 2,„— самый высокочастотный компонент сигнала, то, чтобы элементы выборки полностью описывали сигнал, дискретизация сигнала должна осуществляться с частотой не ниже 22" Р,)2( (2.1) где Р, — частота дискретизации. Следовательно, если максимальная частота аналогового сигнала составляет 4 кГц, то для того, чтобы собрать или сохранить всю информацию, содержащуюся в сигнале, его дискретизация должна осуществляться с частотой 8 кГц или больше. Дискретизация с частотой, меньшей той, которую дает теорема о дискретном представлении, приведет к появлению перегибов или наложению зеркальных частот в интересующей нас частотной области.

Следовательно, если захочется преобразовать дискретную информацию обратно в аналоговую, исходный сигнал будет уже невозможно восстановить. Важно помнить о том, что часто значительная доля энергии сигнала может попадать за пределы интересующей нас частотной области, и/или сигнал может содержать шум, ширина полосы которого всегда будет большой.

Например, в телефонной связи самая высокая из представляющих интерес частот составляет приблизительно 3,4 кГц, но частоты речевого сигнала могут превышать 1О кГц. Поэтому, если не удалить лишний сигнал или шум за пределы полосы интересующих нас частот, теорема о дискретном представлении выполняться не будет. На практике это достигается путем предварительного пропускания сигнала через аналоговый фильтр защиты от наложения спектров. 2.3.1.2. Наложение и спектры дискретных сигналов Предположим, мы выполнили дискретизацию сигнала в определенной временной области с интервалом Т (в секундах) (т.е.

частота дискретизации равна 1(Т (в герцах)). Видно (рис. 2.4), что в исходном сигнале есть еще одна частотная составляющая с таким же набором дискретных значений. Следовательно, этот частотный компонент можно ошибочно принять за компонент с более низкой частотой. Это и есть наложение. С точки зрения анализа следствий или поиска решения задачи наложения исследовать наложение лучше в частотных координатах. На рис. 2.5 показан процесс дискретизации, который можно рассматривать как умножение аналогового сигнала х(г) на выборочную функцию р(1).