Дискретизация сигнала, при условии его восстановления методом интерполяции. Дискретизация сигналов и функций

А. Т. Бизин

Сибирская Государственная Академия телекоммуникаций и информатики

Новосибирск 1998 г.

Последовательность кодовых слов на выходе цифрового фильтра необходимо преобразовать в аналоговый сигнал. Преобразование осуществляется с помощью двух устройств: ЦАП и ФНЧ. В ЦАП происходит преобразование каждого кодового слова в узкий импульс, амплитуда которого соответствует значению кодового слова. В ФНЧ происходит выделение той части спектра, которая соответствует спектру аналогового сигнала.

Характеристики ЦАП

Цап преобразует отсчеты сигнала в виде кодовых слов в отсчеты сигнала в виде импульсов. Преобразование происходит с постоянным коэффициентом преобразования, не зависящим от величины отсчета. Следовательно ЦАП является линейной системой, импульсная характеристика которой совпадает с формой импульсов на выходе ЦАП. Поэтому сигнал на выходе ЦАП можно определить по формуле свертки аналоговых сигналов

yцап(t) = y(t) Е hцап(t) (5.1)

где y(t)=y(nT) - дискретный сигнал на входе ЦАП,

hцап(t) - импульсная характеристика ЦАП.

На рис. 5.1, а,в показана форма сигналов на входе и выходе ЦАП на примере импульсной характеристики в форме прямоугольного импульса длительностью t (Рис. 5.1, б)

В частотной области свертке (5.1) соответствует произведение спектров

Yцап (jw) = Y (jw) * Hцап (jw) (5.2)

где, согласно (1.3),

Y (jw) =

Yа(jw) - спектр аналогового сигнала, подлежащего восстановлению,

Hцап(jw) - передаточная функция ЦАП.

Множитель Т-1 в формуле Y (jw) принято относить к передаточной функции ЦАП, поэтому передаточная функция ЦАП для случая, соответствующего импульсу на Рис. 5.1, б, запишется так

Hцап(jw) = (5.3)

Отсюда, если t << Т, получаем

Hцап(jw) » t / Т (5.4)

что подтверждается известным фактом спектральной теории: спектр короткого импульса равен его площади и не зависит от формы импульса.

Погрешности восстановления

Аналоговый сигнал ya(t) обращается на выходе ФНЧ, который выделяет спектр частот , соответствующий спектру Yа(jw).

Yа(jw) = Y (jw) * Hцап (jw) * Hфнч (jw) (5.5)

Неравномерность реальных частотных характеристик ЦАП и ФНЧ приводит к искажениям восстанавливаемого непрерывного сигнала. На рис. 5.2 показаны характерные особенности реальных АЧХ восстанавливающих устройств.

Искажения ЦАП обусловлены наклоном АЧХ. На Рис. 5.2 АЧХ соответствует импульсной характеристике в форме прямоугольного импульса длительностью t. Но с уменьшением t, согласно (5.3) и (5.4), падает усиление ЦАП, что приводит к малым уровням сигнала и, соответственно, к низкой помехозащищенности сигнала по отношению к собственным помехам системы.

Искажения ФНЧ увеличиваются по мере приближения к частоте среза ФНЧ wс = 0,5wд. Поэтому рабочую полосу частот сигнала Y (jw) целесообразно размещать на неискаженном участке полосы пропускания ФНЧ, что можно сделать увеличением тактовой частоты wд цифрового фильтра. Таким образом, если имеется возможность увеличить тактовую частоту, то в качестве ФНЧ можно использовать простую цепочку RC. В противном случае качественные показатели восстанавливающего устройства приходится улучшать усложнением схемы ФНЧ. Наконец, погрешности восстановления можно скомпенсировать, если создавать соответствующие предыскажения в ЦФ. В этом случае нормы на проектируемый ЦФ необходимо поправить в расчете на реальные характеристики ЦАП и ФНЧ.

Частота дискретизации Fд >= 2Fв. Для восстановления непрерывного сигнала из последовательности его дискретных отсчетов в пункте приема используется ФНЧ (фильтр низких частот) с частотой среза равной Fв. На выходе фильтра в результате суммирования отдельных откликов переданный сигнал непрерывный сигнал вновь восстанавливается. При амплитудно-импульсной модуляции (АИМ) по закону модулирующего

стемы. Содержание Нормативные ссылки Введение 1 Расчет информационных характеристик источников дискретных сообщений 2 Расчет информационных характеристик дискретного канала 3 Согласование дискретного источника с дискретным каналом 4 Дискретизация и квантование Заключение Нормативные ссылки В настоящем отчете использованы ссылки на следующие стандарты: - ГОСТ 1.5 – 93 ...

Кодовыми словами конечной размерности (ошибки квантования). Поэтому сигнал на выходе цифровой цепи отличается от идеального варианта на величину погрешности квантования. Цифровая техника позволяет получить высокое качество обработки сигналов несмотря на ошибки квантования: ошибки (шумы) квантования можно привести в норму увеличением разрядности кодовых слов. Рациональные способы конструирования...

Функций в виде зависимости их значений от определенных аргументов Δвремени, линейной или пространственной координаты и т.п.) при анализе и обработке данных широко используется математическое описание сигналов по аргументам, обратным аргументам динамического представления. Так, например, для времени обратным аргументом является частота. Возможность такого описания определяется тем, что любой...

Для информационного расчёта в качестве исходного критерия будем использовать допустимую среднеквадратическую погрешность системы, которая определяется через погрешность отдельных узлов. В нашем случае она определяется по следующей формуле:

где - среднеквадратическая погрешность АЦП, возникающая за счёт шума квантования (погрешность квантования АЦП);

Погрешность восстановления сигнала.

Для упрощения расчётов все указанные погрешности предварительно принимаются равными. Таким образом, из формулы (1) следует, что

В соответствии с техническим заданием погрешность преобразования

1%, следовательно

Расчет разрядности АЦП

АЦП преобразуют аналоговые сигналы в цифровую форму и являются оконечными устройствами в интерфейсе ввода информации в ЭВМ. Основными характеристиками АЦП являются: разрешающая способность, точность и быстродействие. Разрешающая способность определяется разрядностью и максимальным диапазоном входного аналогового напряжения.

Относительная среднеквадратическая погрешность, вносимая за счет квантования АЦП, вычисляется по формуле

где - среднеквадратическое значение шума квантования.

Шаг квантования АЦП, определяемый диапазоном изменения сигнала U с. и числом разрядов АЦП n.

Таким образом, погрешность квантования АЦП

Из этого выражения можно определить минимально необходимую разрядность АЦП:

Исходя из,

Следовательно, минимальная разрядность АЦП для решения поставленной задачи - 6 разрядов. Но поскольку АЦП в модуле ADAM-6024 имеет 16 разрядов, то его реальная погрешность преобразования будет равна

Расчет максимально возможной погрешности восстановления

Так как в задании указано, что максимальная погрешность преобразования составляет 1%, то для удовлетворения этому условию погрешность восстановления должна быть меньше либо равна

Восстановление непрерывного сигнала U(t) с помощью интерполяционного метода

Интерполяционный метод восстановления очень широко распространён в наши дни. Этот метод наиболее приспособлен для обработки сигналов с помощью средств вычислительной техники. Этот метод восстановления основан на использовании интерполяционного многочлена Лагранжа. Из соображений простоты реализации интерполирующих устройств обычно используют многочлен не выше второго порядка, применяя в основном интерполяцию нулевого и первого порядка (ступенчатая и линейная). Восстановление сигналов с помощью ступенчатой (а) и линейной (б) интерполяции поясняется на рисунке 13.

Рисунок 13. Восстановление сигналов с помощью ступенчатой (а) и линейной (б) интерполяции

При ступенчатой интерполяции мгновенные значения U(kT) дискретного сигнала U(t) сохраняются постоянными на всём интервале дискретизации Т (рисунок 13, а).

Линейная интерполяция заключается в соединении отрезками прямых мгновенных значений U(kT), как показано на рисунке 13, б.

Интерполяционный способ восстановления обладает погрешностью, которую на практике часто выражают через максимальное относительное значение

где - восстановленный интерполяционным способом сигнал (при ступенчатой интерполяции, при линейной); - диапазон изменения дискретного сигнала U(t).

Период дискретизации выбирается с учетом допустимой погрешности из формулы.

· для ступенчатого интерполятора

· при линейной интерполяции

при параболической интерполяции

Определим период дискретизации для одного канала по Котельникову:

По заданию дипломного проекта частота процессов должна быть меньше 0,1 Гц. Модуль аналогового ввода-вывода ADAM-6024 имеет fmax = 10 Гц (на 1 канал). Так как в разрабатываемой системе используются 4 канала аналогового ввода, то предельная частота дискретизации по каждому из каналов составит fmax = 2,5 Гц. Тогда необходимая частота дискретизации при ступенчатой интерполяции составит:

Следовательно, для удовлетворения требованиям к разрабатываемой системе ступенчатая интерполяция не подходит, так как частота дискретизации при ступенчатой интерполяции существенно больше 2,5 Гц.

Частота дискретизации при линейной интерполяции составляет

Частота дискретизации при параболической интерполяции равна

Можно заметить, что частота дискретизации при линейной и параболической интерполяции меньше предельной частоты дискретизации модуля на канал. Но интерполяция второго и большего порядков практически не используют, так как её реализация усложняется, поэтому для восстановления сигналов будем использовать линейную интерполяцию.

Согласно теореме Котельникова непрерывный сигнал , в спектре которого не содержится частот выше , полностью определяется последовательностью своих мгновенных значений, отсчитанных через интервал времени и может быть представлен рядом

.

Ряд(2) называют рядом Котельникова. Если представить (2) в следующем виде:

,

,

то (в соответствии с выражением (1) - система базисных функций, а - коэффициенты ряда.
Система базисных функций ортогональна на интервале времени , т.е.

Выражение(5) – это выражение для энергии базисной функции. При выражение (5) соответствует взаимной энергии. Т.к. взаимная энергия равна нулю, то система базисных функций ортогональна.
Каждая из базисных функций сдвинута относительно ближайшей функции и на время

,

соответствующее временному интервалу дискретизации между двумя отсчетными точками, которые иногда называют интервалом Найквиста.
Функция , изображенная на рис. 1. обладает свойством

где - любое целое положительное или отрицательное число.

Рис. 1. График базисной функции

Рис. 2 поясняет аппроксимацию непрерывного сигнала рядом Котельникова. На графике построены три члена ряда (2), соответствующие отсчетам функции в моменты времени , , . При суммировании этих членов ряда в точках отсчетов ( , , ) получаем точные значения сигнала . Следовательно, в отсчетные моменты времени непрерывный сигнал аппроксимируется точно независимо от числа взятых отсчетов, т.е. от числа членов ряда Котельникова. Между отсчетами () сигнал аппроксимируется точно только в том случае, когда суммируются все члены ряда (2) и соблюдается условие сформулированное в теореме Котельникова.

Рис. 2. Аппроксимация непрерывного сигнала рядом Котельникова

Согласно формуле (2) ряд Котельникова может использоваться для восстановления непрерывного сигнала без погрешностей. Однако в реальной ситуации погрешности возникают. Рассмотрим их источники.
На практике ряд Котельникова ограничен. Сигнал, ограниченный во времени приближенно описывается рядом (8), состоящим из конечного числа членов:

.

При суммировании членов ряда (8) сигнал воспроизводится точно только в точках отсчетов . В промежутках между отсчетами возникает погрешность аппроксимации, которая возникает у краев интервала , где отброшенные члены ряда имеют наибольшее значение.
Вторым источником погрешности является то, что реальные сигналы ограничены во времени и обладают, следовательно, неограниченным по частоте спектром. Однако вне некоторой полосы частот составляющие реальных сигналов обладают малой энергией по сравнению с энергией сигнала . Такие сигналы можно приближенно считать ограниченными по времени и по частоте и представлять рядом Котельникова. Это приближение является источником погрешности.

Рис. 3. Приближенное представление сигнала, ограниченного по времени и частоте

Третьим источником погрешности является неидеальность дискретизации, заключающаяся в том, что значения соответствует не моменту времени (функция дискретизации – последовательность дельта-функций), а небольшому интервалу с длительностью (функция дискретизации – последовательность прямоугольных импульсов).

Восстановление дискретизированного сигнала с помощью степенных полиномов, погрешности аппроксимации, определение частоты дискретизации. Виды аппроксимации, погрешность аппроксимации

При аппроксимации сигнал на каждом участке между его известными значениями заменяется кривой, изменяющейся по определенному закону:
· горизонтальной прямой при ступенчатой аппроксимации;
·отрезком наклонной прямой при кусочно-линейной аппроксимации;
· участком параболы при параболической аппроксимации.

Разность между аппроксимированным, т.е. восстановленными и действительными промежуточными значениями функции называют погрешностью аппроксимации.

Таким образом погрешность аппроксимации определяется выражением

Погрешность от аппроксимации зависит от:
· скорости изменения ;
· способа аппроксимации;
· интервала дискретизации.
Погрешность аппроксимации увеличивается с увеличением скорости изменения сигнала, уменьшается с усложнением вида аппроксимации, увеличивается с увеличением интервала дискретизации. Примеры аппроксимации приведены на рис. 4.

Рис. 4. Примеры аппроксимации: а) исходный сигнал; б) дискретизированный сигнал; в) сигнал, восстановленный с помощью ступенчатой аппроксимации; д) сигнал, восстановленный с помощью кусочно-линейной аппроксимации; г), е) – графики погрешностей аппроксимации.

Ступенчатая аппроксимация

При ступенчатой аппроксимации используется степенной полином нулевого порядка, т.е. аппроксимация производится отрезком горизонтальной прямой, начинающимся с момента измерения, предшествующему интервалу восстановления.

Максимальное значение погрешности от аппроксимации в этом случае будет на наиболее крутом участке функции, где первая производная достигает наибольшего значения.

.

Выражение (11) может быть использовано для расчета необходимой частоты дискретизации при заданной модели сигнала.

Пример 1
Если принять для расчета модель Берштейна, которая справедлива для стационарных случайных функций с равномерным спектром в полосе частот сигнала от до , то , где - максимальное значение амплитуды сигнала.
Тогда , а приведенная погрешность аппроксимации равна

.

Тогда при заданной погрешности аппроксимации частота дискретизации равна

Т.е., при .
Таким образом при использовании модели Бернштейна при погрешности аппроксимации 1% частота дискретизации должна быть в 628 раз больше частоты сигнала.
Пример 2
Считают, что использование модели Бернштейна приводит к завышенным требованиям к частоте дискретизации. Если принять более реальную модель, когда амплитуды гармонических составляющих с номером

При выборе шага дискретизации непрерывных процессов, в частности сигналов и помех, необходимо оценить погрешность замены непрерывных процессов дискретными. В настоящем параграфе рассматриваются вопросы оценки этой погрешности.

Пусть непрерывный процесс изображается, на ЦВМ. в виде последовательности его значений в равноотстоящих точках . Ясно, что дискретный процесс лишь приближенно изображает непрерывный процесс. Требуется найти количественную меру этого приближения, т. е. найти погрешность дискретизации. Величина погрешности дискретизации, очевидно, зависит от того, что понимается под погрешностью. Определение погрешности дискретизации зависит от той задачи, в которой используется дискретный процесс вместо непрерывного. При рассмотрении некоторой конкретной задачи погрешность дискретизации целесообразно определить как величину отклонения результата ее решения при использовании дискретного процесса от результата решения этой же задачи при использовании непрерывного процесса. Поскольку задачи могут быть самыми разнообразными, то определить заранее, к чему может привести дискретизация, не представляется возможным. Поэтому обычно под погрешностью дискретизации процессов понимается та погрешность, с которой может быть восстановлен непрерывный процесс по его дискретным значениям, т. е. понимается погрешность в задаче интерполяции непрерывного процесса по дискретным точкам.

Восстановление непрерывного процесса по соответствующему ему дискретному процессу обычно можно представить как пропускание последовательности «мгновенных» импульсов (-функций) с огибающей и периодом через линейный интерполирующий фильтр (ИФ) (восстанавливающий элемент) с некоторой импульсной переходной характеристикой (интерполирующей функцией) . Этому соответствует схема восстановления, показанная на рис. 1.4. Она содержит ключ, замыкающийся в моменты времени , и интерполирующий фильтр (восстановление как процесс прерывания и сглаживания ). В результате восстановления образуется сигнал

(1.34)

В соответствии с данной схемой осуществляется восстановление процессов при наиболее распространенных видах интерполяции: ступенчатой несимметричной и симметричной (метод прямоугольников, рис. 1.5 а, б), линейной (метод трапеций, рис. 1.5, в) и др.

Ошибку интерполяции

(1.35)

можно рассматривать как выходной сигнал схемы, представленной на рис. 1.6, при воздействии на входе сигнала .

Ниже найдены достаточно простые общие выражения для корреляционной функции, энергетического спектра и дисперсии ошибки в предположении, что - стационарный центрированный случайный процесс. Из общих соотношений в качестве примеров выведены частные соотношения, соответствующие наиболее распространенным типам интерполирующих фильтров.

Аналогичная задача, но иными методами, решалась в работах . Однако в них получены более сложные, а в ряде случаев лишь частные и приближенные решения. Здесь предложен новый подход к рассматриваемой задаче, позволяющий найти ее общее точное решение, отличающееся, кроме того, тем, что из него следует простое решение задачи оптимизации характеристик интерполирующих фильтров по критерию минимума среднеквадратической ошибки интерполяции.