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      01. 數(shù)字信號(hào)處理概述

      符號(hào)規(guī)定

      \(\Omega\) 模擬角頻率
      \(\omega\) 數(shù)字角頻率
      \(T\) 采樣周期
      \(\Omega_{s}\) 采樣角頻率
      \(\Omega_N\) 連續(xù)信號(hào)最大角頻率

      連續(xù)信號(hào)的采樣

      對(duì)于一個(gè)連續(xù)信號(hào)\(x_{c}(t)\),其經(jīng)過(guò)沖擊采樣之后獲得之后變成一個(gè)沖擊串函數(shù)\(x_{s}(t)\),即:

      \[x_{s}(t) = \sum\limits_{n=-\infty}^{\infty}x_{c}(t)\delta(t-nT) = \left \{ \begin{matrix} x_{c}(nT) &t=nT \\ 0 &其他 \end{matrix} \right. \]

      顯然,對(duì)于\(x_{s}(t)\)任然是一個(gè)連續(xù)信號(hào),我們需要經(jīng)過(guò)量化之后獲得我們所需要的離散信號(hào)\(x[n]\),有\(x[n] = x_{c}{nT}\)
      流程如圖:
      image

      頻域分析

      對(duì)\(x_{s}(t)\)進(jìn)行連續(xù)傅里葉變換有:

      \[X_{s}(j\Omega) = \frac{1}{2\pi}X_{c}(j\Omega)*S(j\Omega) \]

      其中

      \[S(j\Omega) = \frac{2\pi}{T}\sum\limits_{k=-\infty}^{\infty}\delta(\Omega-k\Omega_{s}) \]

      所以有:

      \[X_{s}(j\Omega) = \frac{1}{T}\sum\limits_{k=-\infty}^{\infty}X_{c}(j(\Omega-k\Omega_{s})) \]

      顯然,采樣后的頻域是對(duì)原本連續(xù)信號(hào)頻域的周期延拓,這里面要求有:

      \[\Omega_{s} > 2\Omega_{N} \]

      這里\(\Omega_{N}\)稱(chēng)之為奈奎斯特頻率,\(2\Omega_{N}\)稱(chēng)之為奈奎斯特率

      在對(duì)\(x[n]\)進(jìn)行DTFT,有:

      \[X(e^{j\omega}) = \frac{1}{T} \sum\limits X[n]e^{-j\omega n} \]

      對(duì)比上述式子,有:

      \[X_{s}({j\Omega}) = X(e^{j\omega})|_{\omega= \Omega T} \]

      所以上面沖擊串函數(shù)的在數(shù)字頻域上可以表示:

      \[X_{s}(j\omega ) = \frac{1}{T}\sum\limits_{k=-\infty} ^{\infty}X_{c}(j(\frac{\omega}{T}-2\pi \frac{k}{T})) \]

      即對(duì)采樣之后在數(shù)字角頻域進(jìn)行了歸一化

      例1

      假設(shè)\(T=1/600\),模擬連續(xù)信號(hào)\(x_{c}(t) = cos400\pi t\)

      可以計(jì)算出:\(\Omega_{s}=1200\pi, \Omega_{N} = 800\pi\)
      由時(shí)域采樣定理知:可以用一組離散信號(hào)表示原連續(xù)信號(hào)
      此時(shí)\(X_{s}(j\Omega)\)圖像如下:
      image

      在進(jìn)行歸一化有:
      image

      連續(xù)信號(hào)的復(fù)原

      對(duì)于數(shù)字序列\(x[n]\),我們可以構(gòu)造一個(gè)連續(xù)的沖擊串函數(shù)\(x_{s}{t}\),有:

      \[x_{s}(t) = \sum\limits_{n=-\infty}^{\infty}x[n]\delta(t-nT) \]

      對(duì)于這個(gè)函數(shù),我們已知其在頻域上等于原連續(xù)信號(hào)的周期延拓,所以我們希望使用一個(gè)低通濾波器對(duì)其進(jìn)行濾波再添加一個(gè)T倍的增益,該門(mén)函數(shù)的截止頻率一般取\(\Omega_N\)的一般。


      對(duì)于截止頻率為\(\Omega_{H}\),頻率增益為A的門(mén)函數(shù),其時(shí)域形式為:

      \[h(t) = \frac{1}{\pi}A\Omega_{H}sa(t\Omega_{H}) \]


      所以有:

      \[h_{r}(t) = sa(\frac{t\Omega_{N}}{2}) = \frac{\sin(\pi t/T)}{\pi t/T} \]

      所以在頻域上將\(X_{s}(j\Omega)與H(j\Omega)\)相乘,在時(shí)域上表現(xiàn)為卷積,有:

      \[x_{r}(t)= x_{s}(t)*h_{r}(t) = \sum\limits_{n=-\infty}^{\infty}x[n]h_{r}(t-nT) = \sum\limits_{n=-\infty}^{\infty}x[n]\frac{sin(\pi (\frac{t}{T}-n)}{\pi(\frac{t}{T}-n)} \]

      則可以抽象成一個(gè)D/C轉(zhuǎn)換器
      image

      完整的步驟

      時(shí)域連續(xù)信號(hào)在進(jìn)過(guò)采樣之后變成數(shù)字序列,而DSP處理的對(duì)象即為數(shù)字序列,經(jīng)過(guò)輸入到系統(tǒng)中后輸入一個(gè)響應(yīng),將輸出響應(yīng)再進(jìn)行復(fù)原成時(shí)域連續(xù)信號(hào)。

      后面我們將圍繞中間系統(tǒng)部分詳細(xì)展開(kāi)。

      posted @ 2023-11-30 16:11  我沒(méi)有存錢(qián)罐  閱讀(109)  評(píng)論(0)    收藏  舉報(bào)
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