Прямое и обратное г-преобразование

Разработка программного обеспечения для голосового управления трехмерными моделями функционирования промышленных роботов
158991
знак
11
таблиц
10
изображений

1.1.1 Прямое и обратное г-преобразование

Прямое и обратное г-преобразование последовательности определяется двумя уравнениями:


 (1.6a)

(1.6б)

Прямое z-преобразование х(n) определяется уравнением (1.6а). В общем случае Х(z) - бесконечный ряд по степеням z-1; последовательность х(n) играет роль коэффициентов ряда. В общем случае подобные степенные ряды сходятся к конечному пределу только для некоторых значений z. Достаточное условие сходимости имеет вид

(1.7)

Множество значений, для которых ряды сходятся, образует область на комплексной плоскости, известную как область сходимости. В общем случае эта область имеет вид [2]

(1.8)

1.1.2 Преобразование Фурье

Описание сигнала в дискретном времени с помощью преобразование Фурье задаётся в виде

 (1.9a)

 (1.9б)

Эти уравнения представляют собой частный случай уравнений (1.6а,б).

Преобразование Фурье получается путём вычисления z -преобразования на единичной окружности, т. е. подстановкой . Частота  может быть интерпретирована как угол на z - плоскости. Достаточное условие существования преобразования Фурье можно получить, подставляя в (1.7)

 (1.10)

Важная особенность преобразования Фурье последовательности состоит в том, что оно является периодической функцией со с периодом 2к. С другой стороны, поскольку  представляет собой значение Х(z) на единичной окружности, оно должно повторяться после каждого полного обхода этой окружности, т. е. когда со изменится на  рад [1].

1.1.3 Дискретное преобразование Фурье

Как и в случае аналоговых сигналов, если последовательность периодическая с периодом N, т. е.

 (1.11)

то х(n) можно представить в виде суммы синусоид, а не в виде интеграла. Преобразование Фурье для периодической последовательности имеет вид

 (1.12а)

 (1.12б)


Это точное представление периодической последовательности. Однако, основное преимущество данного описания заключается в возможности несколько иной интерпретации уравнений (1.12). Рассмотрим последовательность конечной длины х(n), равную нулю вне интервала B этом случае z-преобразование имеет вид

 (1.13)

Если записать X(z) в N равноотстоящих точках единичной окружности, т. е. , k= 0, 1,…,N-1, то получим

 (1.14)

Если при этом построить периодическую последовательность в виде бесконечного числа повторений сегмента х(n),

 (1.15)

то отсчеты (), как это видно из (1.12а) и (1.14), будут представлять собой коэффициенты Фурье периодической последовательности х(n) в (1.15). Таким образом, последовательность длиной N можно точно описать с помощью дискретного преобразования Фурье (ДПФ) в виде

 (1.16)


 (1.17)

Следует иметь в виду, что все последовательности при использовании ДПФ ведут себя так, как если бы они были периодическими функциями, т. е. ДПФ является на самом деле представлением периодической функции времени, заданной (1.15). Несколько иной подход при использовании ДПФ заключается в том, что индексы последовательности интерпретируются по модулю N. Это следует из того факта, что если х(n) имеет длину N, то

Введение двойных обозначений позволяет отразить периодичность, присущую представлению с помощью ДПФ. Эта периодичность существенно отражается на свойствах ДПФ. Очевидно, что задержка последовательности должна рассматриваться по модулю N. Это приводит, например, к некоторым особенностям выполнения дискретной свертки.

Дискретное преобразование Фурье со всеми его особенностями является важным способом описания сигналов по следующим причинам: 1) ДПФ можно рассматривать как дискретизированный вариант z -преобразования (или преобразования Фурье) последовательности конечной длительности; 2) ДПФ очень сходно по своим свойствам (с учетом периодичности) с преобразованием Фурье и z-преобразованием; 3) N значений Х(k) можно вычислить с использованием эффективного (время вычисления пропорционально NlogN) семейства алгоритмов, известных под названием быстрых преобразований Фурье (БПФ).

Дискретное преобразование Фурье широко используется при вычислении корреляционных функций, спектров и при реализации цифровых фильтров, а также часто используется и при обработке речевых сигналов [1-5].


Информация о работе «Разработка программного обеспечения для голосового управления трехмерными моделями функционирования промышленных роботов»
Раздел: Коммуникации и связь
Количество знаков с пробелами: 158991
Количество таблиц: 11
Количество изображений: 10

Похожие работы

Скачать
216371
14
6

... и менеджмента Санкт-Петербургского Государственного технического университета соответствовал поставленной цели. Его результаты позволили автору разработать оптимальную методику преподавания темы: «Использование электронных таблиц для финансовых и других расчетов». Выполненная Соловьевым Е.А. дипломная работа, в частности разработанная теоретическая часть и план-конспект урока представляет ...

Скачать
60551
0
0

... разработки программ, но и разработку пакетов прикладных программ. Эти разработки должны обеспечивать высокое качество и вестись примерно так же, как и выпуск промышленной продукции. Достижения компьютерной техники   1.         Универсальные настольные ПК Что такое настольный компьютер, объяснять никому не надо — это любимое молодежью устройство, чтобы красиво набирать тексты рефератов, а ...

Скачать
461693
14
14

... информация должна поступать в декодер при восстановлении звукового сигнала. Декодер преобразует серию сжатых мгновенных спектров сигнала в обычную цифровую волновую форму. Audio MPEG - группа методов сжатия звука, стандартизованная MPEG (Moving Pictures Experts Group - экспертной группой по обработке движущихся изображений). Методы Audio MPEG существуют в виде нескольких типов - MPEG-1, MPEG-2 и ...

Скачать
430825
6
4

... с применением полиграфических компьютерных технологий? 10. Охарактеризуйте преступные деяния, предусмотренные главой 28 УК РФ «Преступления в сфере компьютерной информации». РАЗДЕЛ 2. БОРЬБА С ПРЕСТУПЛЕНИЯМИ В СФЕРЕ КОМПЬЮТЕРНОЙ ИНФОРМАЦИИ ГЛАВА 5. КОНТРОЛЬ НАД ПРЕСТУПНОСТЬЮВ СФЕРЕ ВЫСОКИХ ТЕХНОЛОГИЙ 5.1 Контроль над компьютерной преступностью в России Меры контроля над ...

0 комментариев


Наверх