harmonska analiza

More documents

Recommendations

Info

osnutek naslov SIGNALI: Harmonska (in multiresolucijska) analiza avtor Žarko ČUČEJ revizija 20040414 14. april 2004 recenzija nerencenzirano jezik nelektorirano uredil in oblikoval Žarko ČUČEJ risbe Žarko ČUČEJ uporabljani programi MikTeX 2.2, WinEdt 5.4, CorelDraw 7 založba SPaRC knjižna oblika elektronska, datoteka signal_B.pdf vse pravice pridržane
Kazalo Kazalo I Harmonska in multiresolucijska analiza 1 1 Harmonska analiza periodičnih signalov 3 1.1 Realne Fourierove vrste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.1.1 Dirichletov pogoj . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.1.2 Uporaba simetrij signala pri računanja Fourierovih koeficientov . . . . . . . . 6 Liha simetrija signala . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 Soda simetrija signala . . . . . . . . . . . . . . . . 8 Polvalna simetrija signala . . . . . . . . . . . . . . 10 Četrtvalna simetrija sodega signala . . . . . . . . . . 10 Četrtvalna simetrija lihega signala . . . . . . . . . . 10 1.1.3 Gibbsov pojav . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.1.4 Ocena konvergentnosti Fourierovih vrst . . . . . . . 12 1.2 Kompleksna Fourierova vrsta . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.2.1 Izračun kompleksnih Fourierovih koeficientov . . . 14 1.2.2 Kompleksni spekter . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.2.3 Simetrije v spektru . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.2.4 Fourierov par . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.3 Parsevalov izrek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.4 Funkcija Sa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 1.5 Zaključek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 osnutek i 2 Harmonska analiza aperiodičnih signalov 25 2.1 Fourierova transformacija . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.1.1 Uporaba simetrij signala pri Fourierove transformacije . . . . . . . . . . . . . 27 2.1.2 Obstoj Fourierove transformacije . . . . . . . . . . 28 i
Page 1: UNIVERZA V MARIBORU osnutek Žarko
Page 5 and 6: iii 3.4.2 Fourierovi pari pri zapor
Page 7 and 8: Del I Harmonska in multiresolucijsk
Page 9 and 10: ZRAZVOJEM periodičnih signalov v F
Page 11 and 12: Funkcijo x(t), ki izpolnjuje Dirich
Page 13 and 14: 7 Liha simetrija signala Ko je sign
Page 15 and 16: 9 Upoštevajmo, da je: cosn 2π T 0
Page 17 and 18: 11 x( t) A x( t) A T 0 /2 T 0 /4 0
Page 19 and 20: Iz (1.15) tudi sledi, da funkcijo x
Page 21 and 22: ☞ ☞ 15 Integral v (1.20) je pod
Page 23 and 24: 17 1.2.4 Fourierov par Če pomnoži
Page 25 and 26: potem upoštevamo, da je kompleksni
Page 27 and 28: 21 REŠITEV: Koeficiente spektra iz
Page 29 and 30: 23 A A T 2 A A T 4 (a) τ/T 0 =
Page 31 and 32: 2 AJE MOGOČE TUDI APERIODIČNE SIG
Page 33 and 34: 27 OPOMBA 2.1 Za argument transform
Page 35 and 36: 29 sledi, da vsi signali, ki imajo
Page 37 and 38: 31 Časovni pomik. Zakasnite signal
Page 39 and 40: Lastnost frekvenčnega pomika je te
Page 41 and 42: Vidimo, da je transformiranka odvaj
Page 43 and 44: med tema točkama je W(ω) = 4π/a.
Page 45 and 46: 39 2.3.2 Transformacija konstante,
Page 47 and 48: 41 DOKAZ 2.4 in F { Acosω c t }
Page 49 and 50: 43 2.5 Gostota energijskega spektra
Page 51 and 52: 45 2.7 Gostota močnostnega spektra
Page 53 and 54:
V poglavjih Fourierove vrste in Fou
Page 55 and 56:
49 v( t) |V ( ) | 0 t m 0 m ( tn
Page 57 and 58:
51 a |V ( ) | m 0 m b n s m 0
Page 59 and 60:
53 3.1.5 Shannonova interpolacijska
Page 61 and 62:
55 Spomnimo se, da x p (ω) opisuje
Page 63 and 64:
frekvence vzorčenja ω s . Čeprav
Page 65 and 66:
59 sinteza x[n] = ∑ k∈N 0 c k e
Page 67 and 68:
61 { e -j(2 /N0 ) nk} e -j(2 /N ).
Page 69 and 70:
☞ 63 od koder lahko izpeljemo ∑
Page 71 and 72:
65 x N0 [n] X[ k 0 ]e jk 0 n 0 Sli
Page 73 and 74:
Če je x[n] realen, je amplitudni s
Page 75 and 76:
69 Diferenciranje x[n] − x[n −
Page 77 and 78:
71 |X [ m ] | x[ n] N . T s T s DFT
Page 79 and 80:
73 REŠITEV: Najprej določimo koef
Page 81 and 82:
75 DFT X[m] = √ 1 N−1 x[n] WN n
Page 83 and 84:
Časovni pomik Zakasnitev vzorca x[
Page 85 and 86:
Vidimo, da DFT algoritem zahteva v
Page 87 and 88:
4 Fourierova transformacija pri nak
Page 89 and 90:
ZGLED 4.1.1 Določimo karakteristi
Page 91 and 92:
Predpostavimo, da avtokorelacijska
Page 93 and 94:
87 ∣ rxx (τ) − r xx (τ ± ε)
Page 95 and 96:
izrek še na močnostne signale - t
Page 97 and 98:
91 2T 2T 2T t 1 2T t 2 Xt t 1 X t T
Page 99 and 100:
2. Srednja kvadratna vrednost staci
Page 101 and 102:
Avtokorelacijo belega šuma teoreti
Page 103 and 104:
97 vpeljemo tako imenovani integral
Page 105 and 106:
99 vrednost poenostavi v: µ y (t)
Page 107 and 108:
osnutek
Page 109 and 110:
138 [17] Ludvig Gyergyek: Teorija o
show all

harmonska analiza

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?