Дьяконов В.П. Matlab 6.5 SP1 7 0 Simulink 5 6 Обработка сигналов и проектирование фильтров 2005 (1245705), страница 71
Текст из файла (страница 71)
Однако из-за комплексного представления всех параметров устроиств получение точного согласования в широкой полосе частот оказывается довольно проблематичным делом. Средства пакета КЕ В!оскзег позволяют моделировать каскадные схемы, содержащие различные компоненты — линии передачи, усилители, миксеры и др. Рис. 6.43 показывает пример моделирования трех таких устройств с различными наборами блоков и олного устройства на основе уже упомянутого универсального блока Оепега) Сьтсшь Е!ептепп 6.5. Примеры лринененил пикета Кр В!осйхе( 397 Щ х1 яхве се 1 ХЬ Хее а 1О а .10 .О2 Е ее 1%1 015 -01 005 О 005 01 015 02 025 Г ееее е 10НП Рис.
6.43, еноаслыпя ряды воппепетов хосколпьел устпопств Частотные зависимости их коэффш1иентоа передае1и, полученные как реакции на белый шум предстшлсны под лиагрзммой модели. Для лучшего понимания работы этой модели рскоме1шустся апиизтельпо прослютреть устаноаки парамстроа всех блоков. 6.5.4. Примеры совместного применения пакетов НГ и Согпгпип1саИоп В!оскае1 Как уже отмечалось, пзксг расширения КР В1оскхег может использоваться с рядом пакетоа расширении с близким характером применении Выше уже были приведены примеры тако1о применения с пакетами ЯР, ~)ВР и КГ Тоороох. В справке по пакету КЕ В1оскзег прсдстапле1ю пара примеров соамеспюго применения этого пакета с пзкетом Со1шппшсеиюпв В1осйхсг. Рис. 6.44 демоистрируе1 рзб1оту тракта переосши сип1ала с СОР~К модуляниеи через усилитель с портами пходз!аыхода. построенный на основе блоков пакета КГ В1осйаеи Передат1ик и приели1ик сипюлз используют срелстаз печкетз Сопшшп1сагюпа В1осйае1.
С помощью блокоп 1рафического представления сигналов из пакета Сопзшзп1сайопл В1осйле1 можно проследить насколько искажается сигнал а ходе передачи а тракте усил1псля. Еще один пример совместного применения пакетов расширения КГ В1оскасг и Сопнппшса1юпл В1осйае1 представлен иа рис. 6.45, Здесь анализируется передача сигнала с ОАМ модуляциси (см. описание п11кезз Сопопшшсайюпв В1осйвс1) через тракт узкополосного усилителя с пеги ральной частотой 2,1 П и, Анализатор спектра строп~ АЧХ приемника и канала исрелачи, з сип1ал на аыходс визуализируется с помощью глазковой лизграммы, Глава б.
Проектирование радночастотнаи целей 398 ШД+ф,"*'фтргяф,'~-',г. г!:;".!,',;-„'„Щ~ х4 риего.ае И ряю "ги г Г *'-аьр [] ~ а ц й Гл пл'е!' о ' ~ Р 1 Гоо 1й м=3~ ы аа,н Ф 'г51$6 а аа Ф ж трама Лмрйоаа рьрааае рл~рйаав Рис. 6.44. Модель тракта перелачи сигнала с (;ГР5К модуляпией Рдм, - М, гв ~ ач.а.'г 0~ацйМ ~;Г" Етам р ° Го ГЙ а 3~ЮИ$0ггаклзЫай'Фж Рис. 6.45. Модель тракта передачи сигнала с ГУАМ модулянией и узкополосным каналом передачи б.5. Примеры применении пакета КХ.В1асйзег 399 Разумеется, приведенные примеры иллюстрируют лишь часть обширных возможностей КГ В!оскзек Однако это новейший пакет, впервые введенный в систему МАТ1.АВ 7 + Б1шц11пк 6. Пока в нем можно обнаружить рял «пенок», которые, в основном, связаны с нестыковкой форматов данных и параметров блоков этого пакета с блоками других пакетов расширения.
Пакету явно недостает своих блоков генерации сигналов и контроля их параметров, Возможности пакета реализуются, в основном, в часютной области и возможное~и анализа широкополосных и СВЧ-схем во временной области практически отсутствуют. Можно ожидать, что эти недостатки будут устранены в очередных реализациях этою весьма полезного пакета. Это очевидно, если учесть, что области применения СВЧ-техники непрерывно развиваются — достаточно отметить разработку СВЧ-микросхем беспроводных сетей, сотовых телефонов.
кабельного и эфирного телевидения и многих других устройств связи, коммуникаций и вычислительной техники. Глава 7 Вейвлеты в пакете ччаче!е1 Тоо!Ьох В этой главе описано сравнительно новое направление в обработке сигналов и изображений — вейвлеты. Оно возникло полтора десятка лет назал. Начало главы содержит развернутое описание некоторых положений теории сигналов, которые полезно зш1ть даже тем, кто ограничивается классическими методами обрабогки сиг1~алов на основе преобразований Фурье и косинусных преобразований. Далее дается введение в теорию вейвлетов и описание техники вейвлет-преобразований. Приведено описание пакета ткахе)ег Тоо)Ьох (версии 2 и 3) в части задания веивлс1ов различно~о, в зом числе специального, типа и их представления.
Нарялу с временным представлением, рассматривается частотное представление веивлетов и построение вейвлст-фильтров, обеспечивающих быстрые лискретные вейвлет-преобразования па основе частотного подхода. 7.1. Характеристика и место вейвлетов 7.1.1. Вейвлеты как новое научное направление Веивлеглы (ваге/еа) — это обобщенное название временных функций, имеющих вид волновых пакетов той или иной формы (в том числе фрактальной), локализованных по оси независимой переменной (г или х) и способных к сдвигу по неи и масштабированию (сжатию(растяжению). Вейвлеты создаются с помощью специальных базовых функции — прототипов, задающих их вил и свойства.
В сущности, вейвлеты — это новый бизис приближения функций и сигналов произвольной формы. Набор вейвлетов, в их временном или частотном представлении, можез. приближать сложный сигнал или изображение, причем идеально точно или с некоторой погрешностью. Вейвлсты имеют явные преимушества перед рядами Фурье в представлении локальных особенностей функций. В об;исти обработки изображений они дают новые эффективные способы обработки изображений, например, удаления из них шума и сжапгя файлов, хранящих изображения.
благодаря прекрасному предотавлению яохольяых особсяяостлеи сигналов, принципиально отсутствующему у рядов Фурье, и множеству видов вейвлеты нашли практическое применение лля анализа тонких особенное~ей сложных сигналов и изображений, лля их сжатия и очистки от шума. Это полезно в геофизике, биологии, медицине, радиотехнике и в других отраслях науки и техники. Вейвлет-преобразования считаются перспективными лля перелачи сжатых изображений по каналам Интернета с ограниченной пропускной способностью.
Они уже положены в основу новейшей техники сжатия водеоодфориийио по массовому и популярному стандарту записи изображений — 3РЕС 2000. Технология вейвлет-компрессии сигналов используется в новых графических программах, напри- 7.1. Харакглеристика и место вейвлелгов мер, Соге! Огатг 9/10/! 1 и перспективна для передачи сжатых изображении по каначам И нтернета. Вейвлсты и основанные на них интегральные вайолет-преог7ралкалат были предложены в начале 90-х годов прошлого века (хотя первый простейшпи зпи вейвлета, по существу, был описан Хааром (Нааг) еще в 1909 голу) и в послед)чощее время интенсивно развивались.
Наибольший вклад в разрабогку тес!зсзпчсских основ вейвлетов внесли Мейер (Меусг), Добеши (ОапЬесщйеа) и Малл (Ма!- !а!), опубликовавшие первые теорети ~еские работы в этом направлении и понесшие их до широкой научной общественности [71 — 73[. К настоящему времени за рубежом в области вейвлет-преобразований опубликованы сотни кпшг (отмстиьк например [71 — 32[), а число статей исчисляется многими тысячами.
Рял книг и статей вышел и в России [10, 13, 81 — 90[. В их числе первые кнгп и по всйвлегам российских авторов [10, 13, 90[, в которых впервые описаны программпыс инструментальныеые средства вей влет-технологий. Изложение возможностей вейвлетов в данной книге рассматривается пе изолировано, как это характерно для изданной у нас литературы по ве)йьзстам, а параллельно с описанием лругих современных средств решения задач обработки сигналов и изображений на основе возможностей систем класса МАТБАВ и пакетов их расширения В)арпа! Ргосеав)пд, Гйгсг Оса[да и !взасос Ргоссаа[пй Тоо1Ьох..')то позволяет читателю критично оценить и при необходимости практшюски опробовать все подходы к обработке сигналов и изображений, и выбрать из пих наи(яьчее подходящие для решения своих задач.
7.1.2. Список основных сокращений по вейвпетам Ниже представлен список ословкых сокро!кении) по вейвлетам и вейвлст-преобразован и я м: БВП вЂ” быстрое вейвлет-преобразование; ВП вЂ” вейвлет-преобразование; КЗС вЂ” квадратурныс зеркальные фильтры; КМА — кратномасштабный анализ; КФ вЂ” квадратурные фильтры; ОВП вЂ” обратное вейвлет-преобразование; ОДВП вЂ” обратное дискретное вейвлет-преобразование; ОНВП вЂ” обратное непрерывное вейвлет-преобразование; П В П вЂ” п ря мое вей влет-п рсоб разов ан ие; ПДВП вЂ” прямое дискретное всйалет-преобразование; ПНВП вЂ” прямое непрерывное всйвлет-преобразование; рйй — функция аппроксимации д(Г); ргй — детализирующая функция ~~(г). 7.1.3. Ограничения и недостатки преобразования Фурье Вейвлет-преобразования в понимании, к сожалепщо, существенно сложнее.
чем преобразования Фурье. Поэтому для практическо~о применен ~ вс(пшетов важно четко понять отличия между этими преобразованиями и их принципиальные недостатки и достоинства. 4Ог Глава 7. Вейвяетьг в иакете В'агегег Тоо!Ьок В основе представления периодического сигнала у(г) рядолг Фурье лежит соотношение: у(г) — ~ с„е'"', (7. 1) х-л где 1 — мнимая единица. Функция у(г) представляется суммой произведений синусоид, представленных членом е"", на коэффициентом Фурье с„. Они вычисляются как: ж с„= — ) у(Г)е 'ий. 2л „ КоэфФициенты Фурье — комплексные числа.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
