|
Filtrlash vazifalaridagi oyna vazifalari. Zaif signallarni aniqlash
|
| bet | 16/18 | | Sana | 22.12.2023 | | Hajmi | 0,62 Mb. | | #126903 |
Bog'liq 2 - mustaqil ish Asrorxonova DinavozxonFiltrlash vazifalaridagi oyna vazifalari. Zaif signallarni aniqlash
Raqamli filtrlar, analog kabi, turli xil xususiyatlarga ega — chastotalar: Ahx,
FCHX, vaqtinchalik: impuls xarakteristikasi va filtrning uzatish xarakteristikasi.
Raqamli filtrlar, asosan, signal sifatini yaxshilash uchun ishlatiladi — ma'lumot
ketma — ketligidan signalni ajratish yoki kiruvchi signallarni yomonlashtirish
uchun-keladigan hisoblash ketma-ketliklarida ma'lum signallarni bostirish uchun.
Bo'lim raqamli filtrlarning asosiy afzalliklari va kamchiliklarini (analoglarga
nisbatan) ko'rsatadi. Filtrning impuls va uzatish xususiyatlari tushunchasi joriy
etiladi. Filtrlarning ikkita klassi ko'rib chiqiladi — cheksiz impuls xarakteristikasi
(Bich) va yakuniy impuls xarakteristikasi (chi). Filtrlarni kanonik va tekis shaklda
loyihalash usuli ko'rsatiladi. KIX filtrlari uchun rekursiv shaklga o'tish usuli ko'rib
chiqiladi.
Filtrni loyihalash jarayoni texnik topshiriqni ishlab chiqish bosqichidan (asosiy
parametrlarni ko'rsatgan holda), dasturiy ta'minot va apparatni amalga oshirishga
— filtr koeffitsientlarini izlashga (raqamni taqdim etish shakli, ma'lumotlar hajmi
va boshqalarni hisobga olgan holda) ko'rsatiladi. Nosimmetrik chi filtrlarining
ta'riflari, chiziqli FCHX va uning guruh kechikishi tushunchasi bilan aloqasi joriy
etiladi.
Raqamli filtr konvertoridan signal spektrining bir-biri ustiga tushishini yoki aks
chastota tashkil etuvchisini yo‘qotishda foydalaniladi. Turli tezlikda signallarga
ishlov berish tezkorligi foydalaniladigan filtr turi va sifatiga bog‘liq.
Desimatsiyalash va interpolyatsiyalashda impuls xarakteristikasi cheksiz va chekli
110 tlltrlardan foydalanish mumkin, ammo impuls xarakteristikasi chekli
filtrlardan ko‘p hollarda foydalaniladi. Turli tezlikda signallarga ishlov berishda,
signallarga oddiy raqamli ishlov berishda impuls xarakteristikasi chekii filtmi
hisoblash samaradorligi impuls xarakteristikasi cheksiz filtrlamiki bilan deyarli bir
xil, ba’zi hollarda katta. Diskretlash chastotasini kamaytirish natijasida desimator
signal spektri bir-birining ustiga tushmasligini ta’minlash uchun fi ltr quyidagi
talablarga javob berishi kerak:
signal chastotalarini c»‘tkazish polosasi - 0
(8.4a) signal chastotalarini o'tkazmaslik polosasi - F !2M
(8.4b) o ‘tkazish polosasidagi farqlanishlar - 5 ,
(8.4v) o‘tkazmaslik polosasidagi farqlanishlar - 8 ,
(8.4g) bunda / < F I2M bo‘lib, F - birlamchi diskretlash chastotasi.
Odatda f - birlamchi signal e’tiborga olinadigan eng katta chastota.
Interpolyatsiyalashda boshqa muammo - aks chastota muammosi yuzaga keladi.
Bu muammoni hal qilish uchun faqat foydali axborot spektr tashkil etuvchilarini
o‘tkazuvchi va diskretlash chastotasi o‘zgargan signallar spektrini F 12 gacha
o'tkazadi. Ammo eng katta e’tiborga olinadigan chastota interpolyatsiya natijasida
LF gacha kattalashtirilganligini e’tiborga olsak LF /2 ga teng bo'ladi, signalni
diskretizatsiyalash teoremasiga asosan uning polosasini F 12 cheklash kerak,
chunki bu x(«) ning eng katta e’tiborga olinadigan chastotasi.
Interpolyatsiyalashda foydalaniladigan filtrga umumiy talablar:
filtr o‘tkazish polosasi - 0
filtr o‘tkazmaslik polosasi - F I 2
filtr o‘tkazish polosasidagi farqlanishlar - 8 ,
filtr o‘tkazmaslik polosasidagi farqlanishlar - 8 , bunda / < F 12.
Interpolyatsiyalash natijasida signal amplitudasining kichiklashishi o‘mini qoplash
(kompressiyalash) uchun filtr o‘tkazish
polosasidagi spektr tashkil etuvchilari
energiyasini L marta oshirish kerak.
ADAPTIV FILTRLAR HAQIDA ASOSIY TUSHUNCHALAR
Signallarga optimal ishlov berish usullarini ishlashda ko'p hollarda signal va
shovqinlaming statistik modellaridan foydalanish tavsiya etiladi. Ko‘p hollarda
signallarga ishlov berish qurilmasi chiziqli rejimda ishlaydi hamda unga stasionar
va normal taqsimot qonuniga bo'ysunuvchi signal ta’sir etadi deb fikr yuritiladi.
Ammo real sharoitda yuqorida qabul qilingan shartlar to'liq bajarilmaydi va natija
signalini qabul qilish usuliga ham bogMiq boMadi. Bunday hollarda kirish
signallarining statistik ko‘rsatkichlariga qarab okz parametrlarini o'zgartiruvchi
adaptiv filtrlardan foydalanish o‘rinli hisoblanadi. Hozirda adaptiv filtrlar
hisoblash amalining murakkabligi. o4zgaruvchanlik xususiyatlari, foydalaniladigan
dastlabki ma’lumotlar va moslashadigan (adaptiv) filtrlar tarkibiy uzilishiga ham
bogMiq. Adaptiv filtrlarni bir necha turlarga ajratish mumkin. Bunda asosiy
belgilardan biri bu etalon (andozaviy) yoki tayanch signalining bor yoki yo'qligi
hisoblanadi. Agar etalon signali bor bo‘lsa, u holda adaptatsiya (moslashish)
jarayoni o‘qituvchi yordamida bilim olish deb ataladi. Bu holda adaptiv filtr o‘z
chiqish signalini iloji boricha etalon signalga moslashtirishga intiladi. Moslashish
darajasi adaptiv filtrlaming ishlash algoritmiga bog‘liq. Etalon signalsiz moslashish
“ko‘r-ko‘rona” moslashuv yoki o‘qituvchisiz bilim olish deb ataladi. Bu holda
albatta qabul qilinayotgan kirish signalining tarkibi haqida ba’zi ko‘rsatkichlar
ma’lum bo‘lishi kerak (misol uchun, modulyatsiya turi va uning o‘zgarish
chegaralari). Kolr-ko‘rona adaptatsiyani amalga oshirish etalon signalni
adaptatsiya usuliga qaraganda ancha murakkab hisoblash amallarini bajarishni
talab qiladi. Adaptiv filtrlami turlarga ajratishda e’tibor berilishi kerak boMadigan
belgilardan yana biri, bu signalga ishlov berish tizimidir. Bunda adaptiv tizimlar
o‘z navbatida ikki turga: chiziqli va chiziqsiz tizimlarga ajratiladi. Bunda
chiziqlilik kirish signali sathiga bogMiqligi emas, adaptatsiya jarayonida
sozlanadigan parametrga bog'liqligi nazarda tutiladi. Ko‘p hollarda signalarga
norekursiv filtrlarda ishlov berishga asoslangan chiziqli adaptiv tizimlardan
foydalaniladi.
Norekursiv
filtrlaming
asosiy
afzalliklaridan
biri
filtr
koeffisientlarining har qanday qiymatlarida uning ish holati barqarorligidir. Shuni
e’tiborga olish kerakki, adaptatsiyalanish algoritmi teskari bog'lanish zanjiriga ega
bo‘lib, bu moslashuvchi tizimning barqarorligini yomonlashtirishi mumkin.
Nochiziqli adaptiv tizimlarga tirik organizmlaniing ish holatini ma’lum darajada
modellashga aoslangan neyron tarmoqlari kiradi. Nichiziqli adaptiv tizimlaming
yana bir turi bu rekursiv adaptiv filtrlardir. Ammo bu tur filtrlarni yaratish uning
barqarorligini ta’minlovchi muhim muammolami keltirib chiqarishi sababli bu tur
filtrlardan keng miqyosda foydalanilmaydi.
Radiotexnik tizimlarda amalda asosan ikki tur adaptiv filtrlash algoritmlaridan
foydalaniladi. Bular eng kichik kvadratik xatolik usulidan foydalanishga
asoslangan algoritm (EKKX) va eng kichik kvadratik xatolik rekursiv usuliga
asoslangan algoritm (EKKXRU). Bu har ikki algoritm optimal filtrlash
tenglamalariga asoslanib amalga oshiriladi.
Optimal filtrlash masalasi turlicha yechilishi mumkin, bular: gradient usulida
optimal filtrlash va statistik yondashishdan foydalanishga asoslangan usul. 9.1.
Viner optimal filtri Optimal filtrlash haqida fikr yuritilganda quyidagi ikki narsaga
asoslanish kerak: kirish signali matematik modeli va optimallashtirish sifati mezom
Bu shartlar ma’lum bo'lsa, optimal filtrlash masalasi - optimallashtirish matematik
modelini tuzish va uni analitik yoki sonli shaklda yechishga olib keladi. Misol
shaklida, kirishiga tasodifiy diskret signal {*(&)} N-tartibli koeflfisientlari {w }, n
=0,1,...., N bo‘lgan diskret filtrlar orqali ishlov berishini kokrib chiqamiz (9.2-
rasm). Ushbu filtr chiqish signali quyidagi ifoda orqali aniqlanadi: v ( * ) = 5 > x (*
-/i
Xulosa
Ushbu kurs ishini bajarish davomida quyidagi ishlar amalga oshirildi
1 Signallar va ularning xarakteriskalari
2 Signallarga raqamli sihlov berish va uning imkoniyatlari
3 SPF sm raqamli signallarni qayta ishlash uchun maxsus protsessor
4 Signallar, modulyatsiya va manipulyatsiya
5 Filtrlash vazifalaridagi oyna vazifalari. Zaif signallarni aniqlash
ni o’rganib oldim.
Bugungi kunda tezkor rivojlanayotgan axborot kommunikatsiya texnologiyalarini
jamiyatning barcha sohalarida qo’llash ayniqsa real vaqt tizimlarida, raqamli
televedeniyada, videokonferensiyalarni tashkil etishda(auvdeo-video signallarni
qayta ishlash), video ko’zatuvlarni masofaga jo’natishda paydo bo’ladigan implusli
pomexlarni filtirlash juda muhim sanaladi. Masofaga uzatilayotgan barcha
axborotlar signal ko’rinishda ifodalanadi. Signallarni masofaga jo’natishda yoki
qabul qilishda signallarga vaqt sohasida dastlabki ishlov berish (filtrlash, siqish)
masalalarining sonli usullarini Matlab tizimining imkoniyatlaridan foydalangan
holda qayta ishlash uzatilayotgan axborotlarning sifatini oshirishga xizmat qiladi
|
| |
