Дьяконов В.П. Matlab 6.5 SP1 7 0 Simulink 5 6 Обработка сигналов и проектирование фильтров 2005 (1245705), страница 53
Текст из файла (страница 53)
Рял блоков раздела ОБР 81абвбсв реализуют простейшие статистические вычисления. Примеры их применения представлены на рис. 4.60. Ввиду очевилности этих вычислений их полробное описание (как и описание типовых параметров большинства блоков) опущено. Блоками статистических преобразований являются те блоки, которые преобразуют входные данные множественного типа в выходные данные также множественного типа. Работа трех таких блоков (8ог(, Ое(гепо и Н)в(одгагп) представлена на рис. 4.б1. Там же показаны окна их параметров. Блок сортировки 8ог( возвращает отсортированный входной вектор. Порялок сортировки задается параметром 8оц Огс)ег.
Параметр Мосе позволяет выводить не только отсортированный вектор, но и индексы элементов этого вектора. Блок Ое!гвпо преобразует входной вектор данных в вектор, в котором отсутствует линейная составляющая. Блок Н1в(оцгагп распределяет ланные по заданному числу интервалов и находит количество вхолящих в них ланных (как в абсолютнолз виле, так и в относительном). Эти данные могут использоваться лля построения в лальнейшем графических гистограмм. 4.4. Пикет Всагги! Мдиа! Ргоеетиа (УЬР) В(ое!гтег ".гл Рис. 4.60, Блоки простейших ствтисгическпх операпий Рис.
4.6Б применение блоков 5оп. 0еггеМ и Рйяокппгпт Глава 4. Специальные средства обработки сигналов Блок Со!ге!а!!оп вычисляет вектор кросс-корреляции (Е!) для двух векторов входных дш~!ых, Параметров этот простой блок не имеет. 4.4.1б.
Фильтрация сигналов (раздел Е!!1ег!пп) Раздел ЕИ!ег!пс библиотеки пакета 0$Р является одним из самых крупных. Однако, поскольку моделирование фильтров представляет интерес для ограниченного круга читателе!6 мы рассмотрим этот разлел библиотеки обзорно. Он содержит четыре подраздела: ° Е!Иег Оев!спв — консзруирование фильтров разного вида; ° Е!Иег 8!гцс!цгев — структуры филь~ров разного вида; ° Ас1арйне ЕИ!ег — адаптивные фильтры; ° Мцйга!е ЕИ!ег — мно! ополосные фильтры. Полраздел Ейег Оев!ппв содержи! семь блоков фильтров. Они позволяют реализовать фильтры типа НК (с конечной импульсной характеристикой), П К (с бесконечной импульсной характеристикой) и аналоговые фильтры.
Подраздел Е(йег Я!гцс!цгев содержит восемь блоков фильтров, которые реализуют основные типы фильтрации сигналов. Подраздел Аг)ар!гге Е!Иег всего три блока алаптивных фильтров. Это фильтры Калмана, левой 1МБ и КМЯ боковых полос. И еще семь блоков содержит подраздел Мцйга!е Ейег. 3!!есь представлены варианты НК-фильтров (с конечной импульсной характеристикой), фильтры на основе ЕЕТ (БПФ) и вейвлет-преобразований.
Примеры моделирования фильтров рассматриваются ниже. 4.5. Примеры моделирования систем на основе пакета 08Р 4.5.1. доступ к примерам применения пакета ОЗР Доступ к дсмонстрационныл! примерал! пакета ОЯР возможен двумя способами: ° из окна демонстрационных примеров МАТЬАВ Оегпо ФЛпг(оьу, открывающегося командой меню Не!р 4 Оегпов; нз папки !оо!Ьох(с(врЫКв(г(врг)егпов. В заголовке окон представленных ниже моделей выводится имя файла делюнстрационного примера, находящегося в папке !оо!Ьох(г(врЫКвюврг(егпов.
В системе МАТ1АВ 6.5 ЗР! + В!птцйпК 5 доступ к демонстрационных примерам имеется в справочной сис~еме — вкладка Оегпов. В системе МАТ(.АВ 7 + Б!гпцйпК 6 вкладка Осгпов содержит красочные пиктограммы примеров. Пакет ОБР открывает широчайшие возможности в моделировании устройств и систем связи и телекоммуникаций.
Ниже расслютрсны некоторые примеры применения пакета ОБР. Их основная цель — показать возможности пакета ОЯР. 4.5.2. Адаптивная дельта-импульсная кодовая модуляция В соврелгенной! технике цифровой связи широкое применение находит так называел!ая дельта-модуляция (ОМ). При этом виде модуляции копируется приращение сигнала. Простейший вид такой модуляции — линейная дельта-модуляция (1 ОМ). На рис. 4.62 дан пример устройства, которое осуществляет алаптивную дельта-импульсную кодовую модуляцию (АОРСМ), заметно превосходящую 1.0М по качеству передачи быстро изменяющихся сигналов. На рисунке показана основ- 4.5. Примеры моделировинин систем но основе пакета 0БР 285 Рнс.
4.62. Пример моделирования аранта с АГ)РСМ ная модель тракта модуляции и подсистемы адаптивного модулгпора и демодулятора, построенные на основе блоков пакета 0ЗР. На рис. 4.63 показаны результаты моделирования в виде осциллограмм. Верхняя осциллограмма показывает исходный сигнал и наложенный на него сигнал, прошедший тракт модуляции — демодуляции. 4.5.3.
Дельта-модуляция типа СЧ80 Модель тракта еще одного вида дельта-модуляции (типа СУЗ0) представлена на рис. 4.64. Полное название этого вида модуляции представлено на рисунке. Там же приведены результаты моделирования тракта в виде осциллограмм. Здесь подсистемы модулятора и демодулятора не раскрыты, Читатель может прослютреть их реализацию самостоятельно, поскольку эти подсистемы являются типичными масками. 4.5.4. Сравнение трех видов дельта-модуляции Простая модель, иллюстрирукащая выполнение дельта-модуляции сразу трех типов ((.0М, СЧЗ0 и А0РСМ) представлена на рис.
4.65. На этот раз в качестве тестового (входного) сигнала использован сигнал свин-генератора в виде «синусоидыа с нарастающей частотой. Этот сигнал имеет довольно широкий спектр и хорошо подходит на роль тестового сигнала, близкого к реальным сигналам. Осциллограммы ыодулирующей функции и сигнала на кахдом выходе трактов модуляции — демодуляции даны на рис. 4.66. Глава 4. Специальные средства обрвбоелка свгиготов 1 3~ФР6Ю,Ф~ Н,ЕИ%14% Рис.
4.63. Осииллограииы молили тракта АОРСМ и. ав и и л,:.' е.в ы.:,иф. оь ! яь Лн ык Вия оеаа-илов В чво~ Рис. 4.64. Молель тракта лельта-иолтляиия тина САБО 4.5. Дритеры лтоделированин сиен!ем на основе пакета ВоР 287 '46: свг,"'лье ивха» '.твиа: тм:.ввр:,.':р"; "' Рис. 4.65. Модель тракта дельта-модуляпии трех типов Рис. 4.66. Результаты модслироваиия по модели рис. 4.65 Глава 4.
Сиециальиые средства обработки сигиалаа Рсзулыагы моделирования довольно очевидны: (.0М-метод дает самую большую погрешность и длительный начальный переходной процесс, СНВ0-метод даст намного лучшие результаты, а А0РСМ имеет наименьшее время начального переходноп1 процесса, но иногда создает очень короткие выбросы на выходе (то есть требует Фильтрации выходного сигнала, в принципе достаточно простой). 4.5.5. Однополосная модуляция (ВВВ) Как известно, спектр амплитудно-модулированного колебания состоит из линии несущей частоты и двух боковых полос. Обе они несут по существу одинаковую информацию о модулирующем сигнале.
Удаление одной из боковых частот уменьшае~ вдвое полосу частот, которую должен иметь приемник сигнала. При этом снижается уровень помех при приеме. Дополнительный выигрыш в помсхозащишенности достигается путем удаления (полного или частичного) несущей частоты, что при заданной мощности передатчика означает существенное повышение уровня сигнала. К сожалению, модуляция на одной боковой полосе (ВВВ) с подавлением несущей час~о~ы реализуется технически сложно, и моделирование э~ого процесса с помощью средств пакета 03Р и Ягпцйп)с имеет большое значение. Рис.
4.67 демонстрирует простейшую модель системы ВВ — Яппр(е Вав(с Негаюп. В ней используются источники синусоидальных сигналов пакета 0ВР и блоки математических операций, выделяющие боковые полосы (балансный метод ВВВ). Результаты моделирования представлены спектрами боковых полос и осциллограммами сигналов этих полос.
Рнс. 4.йт. Модель опнополосноа модуляции (ВВВ) — Ягор!с Впяс Чссйоп 4.5. Примеры моделирования систем на основе пакета РБР 2д'9 Егце одна система ВВВ представлена на рис. 4.68 — Ргагпв Вагйс Чегв)оп. Здесь наряду с математическими операциями широко используются блоки матричных операций. Результаты моделирования наглядно представлены спектрами полос и временными зависимостями сигналов. Рис. 4.68. Модель однололосной чодуллали (ЯВВ) -- гглте Влас Чегь)ол Следует отметить, что в этих примерах реш)изована возможность наблюдения за процессом однополосной модуляции в динамике, Представленные результаты получены как стоп-кадры анимационной кар~ины модуляции при ограниченном временн моделирования. 4.5.6.йй-интерполяция синусоидального сигнала В основе техники цифрового преобразования и фильтрации сигналов лежит возможность квантования аналоговых сигналов и дальнейшего восстановления их исходной формы.
Для восстановления формы сигнала широко используется техника интерполяции с ограничением скорости выходного сигнала. Она реализуется с помощью фильтрующих цепей с конечной импульсной характеристикой (НК или КИХ) различного порядка. Рис. 4.69 иллюстрирует технику задержки квантованного синусоидального сигнала и восстановления его на основе Нгс-интерполяции. На этом рисунке показаны также окна параметров блоков интерполяции. Нетрудно заметить, что НВ-интерполятор превосходно восстанавливает синусоидальный сигнал, что свидетельствует о высокой точности представления этого сигнала в цифровом виде.
При этом характерно, что интерполированный сигнал появляется со значительной задержкой. Именно поэтому для 290 Глава 4. Специальные средства обработка сигналов Рис. 4.69. Залеркка и Р1К-интергголянии квантоынного синусоилального сигнала удобства сравнения в тракт контроля квантованного снег~зла искусственно введена задержка. 4.5.7. Моделирование адаптивного фильтра Цифровые средства открывают путь к широкому применению адаптивных фильтров, свойства которых подстраиваются под особенности входного сигнала— особенно если они априорно известны. Рис. 4.70 иллюстрирует технику адаптивной фильтрации для смеси синусоидального сигнала с шумом.
Представленные на рис. 4.70 характеристики фильтра даны в виде стоп-кадра. На самом деле можно видеть, как они меняются во времени, подстраиваясь под фильтрацию сигнала. Осциллограммы дают представление о временных зависимостях сигнала и о погрешности, вызванной шумами. 4.5.8. Моделирование многополосных фильтров Файл двргпг1 гпепц открывает окно с пиктограммами ряда простых демонстрационных примеров на построение многополосных фильтров, Это окно представлено на рис.
4.71. Фильтры заданы в двух вариантах — с фреймами и без фреймов, Рис. 4.72 показывает пример моделирования узкополосного полосового фильтра. Здесь можно просмотреть и другие примеры реализации фильтров — для этого достаточно активизировать пиктограмму 011зег Мц1йгаге Е111егз Оеп1оа 4.5. Примеры моделирования гнетем на аеноае нанета ВЯР 291 Рис. 4.70. Моделироввние адаптивного Кьо-4гильтрв Рис. 4.71. Влеки моделирования многополосных фильтров 4.5.9.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
