Тема фильтрация случайных сигналов как бы ни кичились люди величием своих знаний, последние часто бывают следствием не великих замыслов, а простой случайности (стр. 2 из 2)
Для взаимной корреляционной функции (ВКФ) Rxy входного и выходного сигналов соответственно имеем:
x(k) ③ y(k+n) =
h(i) x(k) x(k+n-i).Rxy(n) =
h(i) Rx(n-i) º h(i) ③ Rx(n-i). (5.1.7)т.е. функция взаимной корреляции входного и выходного сигналов равна свертке АКФ входного сигнала с функцией импульсного отклика фильтра. Заключение действительно и для функций ковариации.
Другая взаимно корреляционная функция Ryx может быть получена из соотношения:
Ryx(n) = Rxy(-n) º h(i) ③ Rx(n+i). (5.1.7')
Отметим, что для статистически независимых случайных величин при одностороннем импульсном отклике (h(i) = 0 при i<0) функция Rxy(n) также является односторонней, и равна 0 при n<0, а функция Ryx соответственно равна 0 при n>0.
5.2. СПЕКТРЫ МОЩНОСТИ СЛУЧАЙНЫХ СИГНАЛОВ [4, 15].
Спектр мощности выходного сигнала. Если на вход фильтра с импульсным откликом h(k) - H(f) поступает случайный стационарный эргодический сигнал x(k) - XТ(f), имеющий на интервале Т функцию автокорреляции Rx(n) и спектр мощности Wx(f), то на выходе фильтра регистрируется стационарный эргодический сигнал y(k) - YT(f) = XТ(f)H(f). Соответственно, энергетический спектр выходного сигнала на том же интервале:
|YT(f)|2 = |XT(f)|2 |H(f)|2. (5.2.1)
Оценка спектра мощности (спектральной плотности энергии):
Wy(f) » (1/T) |XТ(f)|2 |H(f)|2= Wx(f) |H(f)|2. (5.2.2)
Спектр мощности сигнала на выходе фильтра равен спектру мощности входного сигнала, умноженному на квадрат модуля частотной характеристики фильтра. С учетом четности корреляционных функций спектр мощности выходного сигнала также является четной действительной функцией и не имеет фазовой характеристики процесса.
Спектр мощности сигнала и его функция автокорреляции связаны преобразованием Фурье:
Ry(n) - |Y(w)|2 = Wy(w).
Средняя мощность выходного сигнала определяется с использованием формулы (5.2.1):
Wy = Ry(0) =
Wx(f) |H(f)|2 df º Rx(0) 
h2(n) = Wx h2(n). (5.2.3)Если значение мощности входного сигнала неизвестно, то вычисляется непосредственно средний квадрат значений выходного сигнала:
= Ry(0) º 
h2(n) º Wx(f) |H(f)|2 df.Вывод: средняя мощность выходного сигнала равна средней мощности входного сигнала, умноженной на сумму квадратов коэффициентов импульсного отклика фильтра.
Дисперсия выходного сигнала. Для центрированных случайных сигналов средняя мощность равна дисперсии сигналов. Для нецентрированных выходных сигналов:
sy2 =
- 
2 º ( - 
2) h2(n). (5.2.4)Взаимный спектр мощности входного и выходного сигнала:
Wxy(f) » (1/T)XT(f)YT(f) = (1/T)|XT(f)|2 H(f) = Wx(f)H(f). (5.2.5)
Осуществляя преобразование Фурье левой и правой части выражения, получаем:
Rxy(n) = Rx(n) ③ h(n), (5.2.6)
что повторяет формулу (5.1.5).
Усиление шумов. Критерием качества при использовании любого метода фильтрации информации можно считать выполнение целевого назначения с минимальным усилением шумов (максимальным их подавлением). Обозначим через e(k) аддитивный шум во входном сигнале с математическим ожиданием M{e(k)}= 0 и дисперсией s2. Значения e(k) статистически независимы. С учетом помехи во входном сигнале значение сигнала на выходе:
y(k) = Sn h(n)[x(k-n)+e(k-n)].
Математическое ожидание значений выходного сигнала:
M{y(k)}= Sn h(n)[x(k-n)+M{e(k-n)]}= Sn h(n) x(k-n).
Вычислим дисперсию распределения отсчетов выходного сигнала:
D{y(k)}= M{[Sn h(n)[x(k-n)+e(k-n)]-M{y(k)}]2}=
= M{[Sn h(n) e(k-n)]2}= Sn h2(n) M{e2(k-n)}= s2 Sn h2(n). (5.2.7)
Отсюда следует, что сумма квадратов значений импульсного отклика цифрового фильтра представляет собой коэффициент усиления шумов, равномерно распределенных в главном частотном диапазоне фильтра. Это полностью соответствует прямому использованию выражения (5.2.7) при Wx(f) = s2:
sy2 = s2
|H(f)|2 df ≡ s2 h2(n). (5.2.7')Таким образом, коэффициент усиления фильтром дисперсии статистически распределенных шумов при расчете по импульсному отклику:
Kq =Sn h2(n). (5.2.8)
По дискретной частотной функции фильтра:
Kq = [1/(N+1)] Sn Hn2. (5.2.8')
Пример. Сглаживающий фильтр: y(k) = 0.2
x(k-n).Коэффициент усиления шумов: 5 (0,22) = 0,2. Дисперсия шумов уменьшается в 1/0.2 = 5 раз.
Выполните расчет коэффициента усиления шумов для пятиточечного фильтра МНК.
Контрольный ответ: 0.486.
Функция когерентности входного и выходного сигналов фильтра оценивается по формуле:
gxy2(f) = |Wxy(f)|2/[Wx(f)×Wy(f)]. (5.2.9)
Если функции Wx(f) и Wy(f) отличны от нуля и не содержат дельта-функций, то для всех частот f значения функции когерентности заключены в интервале:
0 £ gxy2(f) £ 1.
Для исключения дельта-функции на нулевой частоте (постоянная составляющая сигнала) определение функции когерентности производится по центрированным сигналам. Для фильтров с постоянными параметрами функция когерентности равна 1, в чем нетрудно убедиться, если в формулу (5.2.9) подставить выражения Wxy и Wy, определенные через Wx. Для совершенно не связанных сигналов функция когерентности равна нулю. Промежуточные между 0 и 1 значения могут соответствовать трем ситуациям:
1. В сигналах (или в одном из них) присутствует внешний шум (например, шум квантования при ограничении по разрядности).
2. Фильтр не является строго линейным. Это может наблюдаться, например, при определенном ограничении по разрядности вычислений, при накоплении ошибки в рекурсивных системах и т.п.
3. Выходной сигнал y(t) помимо x(t) зависит еще от каких-то входных или внутренних системных процессов.
Величина 1-gxy2(f) задает долю среднего квадрата сигнала y(t) на частоте f, не связанную с сигналом x(t).
Использование функций когерентности в практических методах анализа случайных данных подробно рассмотрено в работе /4/.
Курсовая работа 5-07. Разработка и исследование методики и программы вейвлетной очистки сигналов от шумов с адаптацией к дисперсии шумов в скользящем окне.
литература
4. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. – М.: Мир, 1989. – 540 с.
15. Купер Дж., Макгиллем А. Вероятностные методы анализа сигналов и систем. – М.: Мир, 1989. – 376 с.
Главный сайт автора ~ Лекции по ЦОС ~ Практикум
О замеченных опечатках, ошибках и предложениях по дополнению: davpro@yandex.ru.
Copyright © 2008-2009 Davydov А.V.