в чем измеряется энергия сигнала
Энергетические характеристики сигналов. Спектральная плотность энергии
DSPL-2.0 — свободная библиотека алгоритмов цифровой обработки сигналов
Распространяется под лицензией LGPL v3
Заметим, что скалярное произведение сигнала с самим собой возвращает энергию данного сигнала:
связывающее среднюю мощность периодического сигнала. Для непериодических сигналов мы можем получить аналогичное равенство энергии сигнала во времени и в частотной области. Для этого в обобщенную формулу Рэлея подставим и получим:
было введено понятие спектральной плотности сигнала и была приведена аналогия поясняющая понятие спектральной плотности, и ее отличие от спектра периодического сигнала.
Из равенства (9) следует, что энергия сигнала может быть представлена как интеграл по всей оси частот:
Сделаем важное замечание. Спектральная плотность энергии игнорирует ФЧХ сигнала. Тогда можно заключить, что одной и той же спектральной плотности энергии могут соответствовать множество различных сигналов, имеющих одинаковую АЧХ и различные ФЧХ.
и на практике анализ поведения убывающей спектральной плотности с ростом частоты имеет важное значение. Однако графический анализ бывает затруднителен ввиду высокой скорости убывания спектральной плотности по частоте, а в случае спектральной плотности энергии затруднителен вдвойне, поскольку возведение АЧХ в квадрат только ускоряет убывание. Поэтому широкое распространение получило представление спектральной плотности энергии в логарифмическом масштабе, выраженной в единицах децибел (дБ):
В качестве примера на рисунке 1 приведены спектральные плотности энергии прямоугольного, треугольного, двустороннего экспоненциального и гауссова импульсов в линейном и логарифмическом масштабе.
Как видно из рисунка 1а, спектральные плотности энергии импульсов в линейном масштабе практически сливаются и очень сложно различимы.
Логарифмическая шкала представления спектральной плотности энергии оказывается удобной при сравнении характеристик сигналов. Если энергии двух сигналов отличаются в 100 раз, то в логарифмической шкале отношение их энергий составляет 20 дБ. Если же энергии отличаются в 1000000 раз, то в логарифмической шкале это соответствует 60 дБ. Удвоение энергии сигнала, в логарифмической шкале соответствует прибавлению 3 дБ.
В данном разделе мы рассмотрели энергетические характеристики периодических и непериодических сигналов. Мы показали, что периодические сигналы имеют бесконечную энергию, но конечную среднюю мощность. Средняя мощность непериодических сигналов стремится к нулю, а их энергия конечна.
Было введено понятие скалярного произведения сигналов и получена обобщенная формула Релея,связывающая скалярное произведение во временной и частотной областях.
Установлено равенство Парсеваля для непериодических сигналов, как частный случай формулы Релея.
Введено понятие спектральной плотности энергии как квадрата модуля спектральной плотности сигнала. Также рассмотрено представление спектральной плотности энергии в линейном и логарифмическом масштабе для различных сигналов.
Радиочастотные характеристики
РЭС и ВЧУ | |
---|---|
Радиоэлектронные средства и высокочастотные устройства | |
Основные НПА | |
Решение ЕЭК №30 от 21 апреля 2015 г. | |
Перечень | 2.16 |
Положение | Приложение 15 |
Основные Решения ГКРЧ | |
Услуги IFCG | |
Энциклопедия IFCG — открытый информационный ресурс для участников и экспертов в области ВЭД. Если Вам требуются услуги по таможенному оформлению, получению разрешительных документов или у Вас есть вопросы, свяжитесь с нами — Контакты IFCG. В частности, мы готовы оказать услуги по оформлению следующих разрешительных документов для ввоза РЭС (ВЧУ): Понятие сигнала в радиосвязи — типы и параметры сигналовВ этой статье Вы узнаете что такое информация и сигнал, какие бывают сигналы, их виды, параметры. Увидите реальную спектральную плотность мощности. Что происходит с сигналом в канале связи. Познакомимся с эффектом Доплера. Узнаем больше о шумах и помехах. Что такое информацияПод информацией понимают совокупность сведений о каких-либо событиях, явлениях или предметах, предназначенных для передачи, приёма, обработки, преобразования, хранения. К.Э. Шеннон, как один из основателей теории информации образно её определил так: «Информация – послание, которое уменьшает неопределённость». Если я Вам скажу что-то, что для Вас известно, то это не будет для Вас информацией. Я если скажу, то что Вы не знали, уменьшу вашу неопределенность, то это уже будет для Вас информацией. Что такое сигналСигнал – это некоторый физический процесс, параметры которого изменяются в соответствии с передаваемым сообщением. Пример – электрический сигнал, радиосигнал, как частный случай электромагнитного сигнала, акустический сигнал, оптический и т.д. В зависимости от того, в какой среде идет распространение сигнала. Сигнал – это материальный носитель информации. Обычно сигнал, независимо от его физической природы, представляют, как некоторую функцию времени x(t). Такое представление есть общепринятая математическая абстракция физического сигнала. Типы сигналовТакой сигнал передает информацию? Информация уменьшает неопределенность. В детерминированном сигнале мы знаем все, мы знаем какой он будет через минуту, через год. Детерминированный сигнал информацию в себе никакую не несет. Например, сигнал с гетеродина, мы сами его сформировали, задали частоту, амплитуду, фазу. Пример: x(t)=Asin(wt+j), где амплитуда А и j — случайная величина. Например, мы знаем его частоту, но не знаем амплитуду и фазу — это квазидетерминированный сигнал, “квази”-почти, почти определенный сигнал. Информация вносит некоторую случайность. Если мы знаем амплитуду, частоту и фазу, значит информации там нет. Квазидетерминированный сигнал передает информацию, передача информации идет в тех параметрах, которые случайны, в нашем примере амплитуда и фаза случайные величины. Именно в этих величинах передается информация. Информация всегда несет в себе хаос, случайность. Все модулированные сигналы, ЧМ, ФМ это квазидетерминированные сигналы. Кроме этого все сигналы могут быть непрерывными (аналоговыми) и дискретными (цифровыми или импульсными). О случайном сигнале мы можем судить о его вероятностных характеристиках. Мы можем знать его плотность вероятности, но какое значение примет сигнал через секунду, минуту мы не знаем. Когда мы работаем со случайным сигналом, мы всегда работаем с вероятностью. Параметры сигналовКакие параметры мы будем использовать? Это энергия за некоторый интервал времени T. X(t) это сам сигнал, чтобы определить энергию мы должны взять по модулю, возвести в квадрат, проинтегрировать на некотором промежутке времени и получим энергию. Средняя мощность за некоторое время t. Это энергия деленная на время. Мгновенная мощность, если средняя мощность измеряется на некотором участке времени, то мгновенная измеряется в один, конкретный момент времени. Средняя мощность измеряется на промежутке времени, а мгновенная в точке. Спектральная плотность энергии и мощностиСпектральная плотность сигнала характеризует распределение энергии или мощности сигнала по диапазону частот. Спектральная плотность энергии, это как у нас энергия распределяется по частотному диапазону. Вычисляется через преобразование Фурье. И соответственно, СПМ это, как у нас распределяется мощность по частотному диапазону. В формуле, модуль в квадрате это спектральная плотность энергии, поделили ее на время T и по определению, время T должно стремиться к бесконечности. Но на практике, никто не ждет бесконечности, все оценивают СПМ на некотором интервале времени. СПМ это некоторая функция зависящая от частоты. По шкале СПМ возьмем 10 Вт/Гц, и окрестности в 1 Гц по частоте. То в полосе 1 Гц будет заключено 10 Вт мощности. Есть два сигнала и представлены их спектральные плотности мощности. ВОПРОС. Мощность какого сигнала больше? Мы должны определить площадь под кривой, проинтегрировать. S1=2*10=20 Вт, S2=1*30=30 Вт. В первом случае S1 имеет мощность 20 Вт, а во втором 30 Вт. СПМ реального сигнала, отображаемая на спектральном анализаторе. Современные анализаторы спектра могут считать автоматически площадь, вы включаете определение мощности, задаете частотный интервал в котором он должен измерить эту мощность и он сам вычисляет канальную мощность сигнала. Что происходит с сигналом в канале связиС ним происходят ослабления, задержка, доплеровский сдвиг, шумы и тому подобное. ОслаблениеСигнал ослабевает за счет рассеивания в пространстве. Например, у нас есть источник радиосигнала, всенаправленный и изотропный, т.е. он во все стороны излучает одинаково. Получается сферический фронт волны. На одном расстоянии r1 и на другом r2. Пусть излучаемая мощность 100 Вт, все эти 100 ватт распределяются по всей сфере. Приемные антенны не большие, они охватывают только небольшой участок пространства. И количество мощности, проходящее через небольшой участок пространства, будет разный на расстоянии r1 и r2. Потому что плотность мощности на расстоянии r1 будет выше, чем на расстоянии r2. Площадь сферы равна S=4pi*R^2. И эта формула фигурирует во всех формулах оценки дальности радиосвязи. Потому что радиоволна равномерно рассеивается в пространстве. И помимо того, что сигнал сам ослабевает по мере распространения в пространстве, электромагнитная волна проходит через некую среду, которую пытается нагреть и за счет этого теряет свою энергию. Задержка распространения сигналаНе смотря на то, что электромагнитная волна, это самое быстрое, что есть у нас во вселенной, тем не менее скорость распространения этой волны конечна. И поддается измерениям. Например, на 1 км задержка распространения На что влияет задержка распространения? Обычно, мы точно не знаем расстояние между передатчиком и приемником с точность до микрон. И задержка распространения, которая нам неизвестна, мы не знаем расстояние и не знаем за какое время примем этот сигнал. И соответственно мы не знаем начальную фазу сигнала. Доплеровский сдвиг частотыПриняли сигнал с частотой, который отличается от той, которую мы передали. Это дало информацию о скорости объекта. Доплеровский сдвиг частоты появляется, когда у нас либо приемник, или передатчик, двигаются относительно друг друга. Либо двигается отражающая среда, передатчик излучил, радиосигнал отразился от какого-то объекта, если этот объект тоже двигается, то возникает доплеровский сдвиг частоты. Более подробно читайте полную статью “ Доплеровский сдвиг частоты ”. Воздействие помех и шумовИ в эфире есть шумы и собственные шумы приемника. Про шумы подробнее в отдельной статье. Замирания сигналаЗамирания сигнала это процесс, когда у сигнала, случайным образом скачет амплитуда и фаза. То больше амплитуда, то меньше. Выделяют: Когда есть источник, есть приемник, есть множество путей распространения радиоволны, одна волна может прийти прямой, другая переотраженной. Например, одна волна прошла 100 км, другая 101 км, к чему это приводит? Если две электромагнитные волны проделали разный путь, то фазы у этих сигналов тоже будут разные. Соответственно, если сигналы сложились в противофазе, то сигналы друг друга подавили, если сложились в фазе, то друг друга усилили. Из-за многолучевого распространения, каждый луч проделывает разное расстояние, это приводит к тому, что начальная фаза каждого луча отличается. И когда в приемнике эти сигналы складываются, они могут друг друга усиливать либо ослаблять. Это приводит к тому, что амплитуда результирующего сигнала постоянно изменяется, это и есть быстрые замирания. На рисунке ниже представлен характер изменения амплитуды сигнала от времени. Сплошной линией показаны быстрые замирания, пунктирной медленные. Медленные замирания происходят из за затенения, быстрые из-за многолучевого распространения. Получается, что амплитуда постоянно скачет на десятки дБ. Межсимвольная интерференцияВозникает из-за многолучевого распространения. Линейные искаженияКанал связи всегда имеет АЧХ и ФЧХ. Какие-то частоты он усиливает, какие-то ослабляет, фаза где-то поворачивается в одну сторону, где-то в другую это и есть линейные искажения. Если мы хотим сделать модель канала связи, то чем больше этих параметров мы учтем, тем точнее будет эта модель. ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЕ СПЕКТРЫ СИГНАЛОВМатематик может говорить все, что взбредет ему в голову, но физик обязан сохранять хотя бы крупицу здравого смысла. Содержание: Введение. 7.1. Мощность и энергия сигналов. 7.2. Энергетические спектры сигналов. Скалярное произведение сигналов. Взаимный энергетический спектр. Энергетический спектр сигнала. Литература. введениеПонятия мощности и энергии в теории сигналов не относятся к характеристикам каких-либо физических величин сигналов, а являются их количественными характеристиками, отражающими определенные свойства сигналов и динамику изменения их значений во времени, в пространстве или по любым другим аргументам. Энергия сигналов может быть конечной или бесконечной. Конечную энергию имеют финитные сигналы и сигналы, затухающие по своим значениям в пределах конечной длительности, которые не содержат дельта-функций и особых точек (разрывов второго рода и ветвей, уходящих в бесконечность). В противном случае их энергия равна бесконечности. Бесконечна также энергия периодических сигналов. 7.1. Мощность и энергия сигналов [1,3,16].Частотное представление применяется не только для спектрального анализа сигналов, но и для упрощения вычислений энергии сигналов и их корреляционных характеристик. Энергия сигнала равна интегралу от мощности по всему интервалу существования сигнала. В пределе: Е s =w(t)dt =|s(t)| 2 dt. По существу, мгновенная мощность является плотностью мощности сигнала, так как измерения мощности возможны только через энергию, выделяемую на определенных интервалах ненулевой длины: W T ( t ) = (1/T)w(t) dt = (1/T)|s(t)| 2 dt. Понятие средней мощности может быть распространено и на незатухающие сигналы, энергия которых бесконечно велика. В случае неограниченного интервала Т строго корректное определение средней мощности сигнала производится по формуле: W s = w(t) dt. Энергия и норма сигналов связаны соотношениями: 7.2. Энергетические спектры сигналов [1].Скалярное произведение сигналов. Энергия суммы двух произвольных сигналов u(t) и v(t) определяется выражением : E = [u(t)+v(t)] 2 dt = E u + E v + 2u(t)v(t) dt. (7.2.1) Как следует из этого выражения, энергии сигналов, в отличие от самих сигналов, в общем случае не обладают свойством аддитивности. Энергия суммарного сигнала u(t)+v(t), кроме суммы энергий составляющих сигналов, содержит в себе и так называемую энергию взаимодействия сигналов или взаимную энергию : E uv = 2u(t)v(t) dt. (7.2.2) Интеграл выражения (7.2.2) для двух вещественных сигналов является фундаментальной характеристикой, пропорциональной взаимной энергии сигналов. Его называют скалярным произведением сигналов : Скалярное произведение обладает следующими свойствами : Линейное пространство сигналов с таким скалярным произведением называется гильбертовым пространством Н. С учетом того, что cos j Ј 1, в гильбертовом пространстве справедливо неравенство Коши-Буняковского : Для комплексного гильбертова пространства скалярное произведение также представляет собой вещественное число и вычисляется по формуле : П uv =u(t)v*(t) dt є u*(t)v(t) dt. (7.2.3′) Из выражения (7.2.3) следует, что косинус угла между сигналами : cos j = П uv / (||u|| Ч ||v||). (7.2.5) При полной тождественности сигналов (равенстве амплитуд и временных координат) имеем j = 0, cos j = 1, и скалярное произведение становится равным энергии сигналов: Взаимный энергетический спектр. Из очевидной однозначности энергии взаимодействия сигналов независимо от формы их математического представления (в динамической и частотной модели) следует выражение для скалярного произведения произвольных вещественных сигналов u(t) и v(t) через спектральные плотности сигналов U( w ) и V( w ) в комплексном гильбертовом пространстве: W uv ( w ) = U( w )V*( w ), W vu ( w ) = U*( w )V( w ), W uv ( w ) = W vu * ( w ), (7.2.7) для которых справедливо выражение (7.2.6), называется взаимными энергетическими спектрами вещественных сигналов, и являются функциями распределения плотности энергии взаимодействия сигналов (мощности взаимодействия) по частоте. В общем случае, за исключением спектров четных функций, взаимные энергетические спектры также являются комплексными функциями: U( w ) = A u ( w ) + j B u ( w ), V( w ) = A v ( w ) + j B v ( w ). С учетом четности реальной части и нечетности мнимой части энергетических спектров, интеграл мнимой части выражения (7.2.7′) равен нулю, а, следовательно, скалярное произведение сигналов всегда является вещественным и неотрицательным, как и энергия сигналов: Рис. 7.2.1. Форма и энергетические спектры сигналов. На рис. 7.2.1 приведена форма двух одинаковых сдвинутых во времени и частично перекрывающихся лапласовских импульсов u(t) и v(t), а также суммарный импульс z(t)=u(t)+v(t). Плотности энергии сигналов W(f) приведены в относительных единицах плотности энергии суммарного сигнала W z (f) на нулевой частоте. Как видно из графиков, плотности энергии сигналов являются вещественными неотрицательными функциями и содержат только реальные части. В отличие от них, плотность взаимной энергии сигналов является комплексной функцией, при этом модуль плотности по своим значениям на шкале частот соизмерим со средними значениями плотности энергии сигналов на этих частотах и не зависит от их взаимного расположения на временной оси. Для сигналов, одинаковых по форме, модуль взаимной плотности равен значениям плотности энергии сигналов. Рис. 7.2.2. Взаимные энергетические спектры сигналов. На рис. 7.2.2 приведены плотности взаимной энергии тех же сигналов при разной величине временного сдвига D t между сигналами. Однако при постоянном значении модуля взаимной энергии сигналов действительная и мнимая функции спектра мощности существенно изменяются при изменении сдвига между сигналами. При незначительной величине временного перекрытия сигналов частота осцилляций реальной и мнимой части плотности взаимной энергии достаточно велика, а относительный коэффициент затухания колебаний (уменьшение амплитудных значений от периода к периоду) достаточно мал. Соответственно, при вычислении скалярного произведения по формуле (7.2.8) положительные амплитудные значения осцилляций Re(W uv ) практически полностью компенсируются отрицательными значениями и результирующий интеграл, а равно и энергия взаимодействия сигналов (удвоенное значение скалярного произведения), близка к нулевой (стремится к нулю по мере увеличения сдвига между сигналами). При увеличении степени взаимного перекрытия сигналов частота осцилляций плотности взаимной энергии уменьшается ( D t = 50 mkc на рис. 7.2.2) и основным по энергии реальной части спектра становится центральный низкочастотный пик, площадь которого не компенсируется площадью последующей отрицательной полуволны осцилляции. Соответственно, возрастает и энергия взаимодействия сигналов. При полном перекрытии сигналов (при нулевом фазовом угле между сигналами) осцилляции исчезают, и энергия взаимодействия сигналов максимальна. Энергетический спектр сигнала. Если функция s(t) имеет фурье-образ S( w ), то плотность мощности сигнала ( спектральная плотность энергии сигнала ) определяется выражением: w(t) = s(t)s*(t) = |s(t)| 2 Ы |S( w )| 2 = S( w )S*( w ) = W( w ). (7.2.9) W uv ( w ) = U( w )V*( w ) = U( w )U*( w ) = |U( w )| 2 = W u ( w ). (7.2.10) Соответственно, полная энергия сигнала: Для произвольного сигнала s(t) равенство |s(t)| 2 dt =|S(f)| 2 df обычно называют равенством Парсеваля (в математике – теоремой Планшереля, в физике – формулой Релея). Равенство очевидно, так как координатное и частотное представления по существу только разные математические отображения одного и того же сигнала. Аналогично для энергии взаимодействия двух сигналов: u(t) v*(t) dt =U(f) V*(f) df. Из равенства Парсеваля следует инвариантность скалярного произведения сигналов и нормы относительно преобразования Фурье: В целом ряде чисто практических задач регистрации и передачи сигналов энергетический спектр сигнала имеет весьма существенное значение. Периодические сигналы переводятся в спектральную область в виде рядов Фурье. Запишем периодический сигнал с периодом Т в виде ряда Фурье в комплексной форме: s(t) =S k exp(j2 p kt/T), и вычислим среднюю мощность сигнала за один период: W T = (1/T)s 2 (t) dt = (1/T)S k S m exp(j2 p( k+m)t/T) dt.
Интегрированием энергетического спектра по интервалам лепестков спектра нетрудно вычислить, что в пределах первого лепестка сосредоточено 90.2% энергии всего сигнала, в пределах второго – 4.8%, в пределах третьего – 1.7%, и т.д. Если форма сигналов в пункте их приема (детектирования) существенного значения не имеет, а регистрация сигналов идет на уровне статистических шумов, равномерно распределенных по всему частотному диапазону, то такие сигналы целесообразно пропускать через фильтр нижних частот с выделением только первого энергетического лепестка сигнала. Естественно, что при этом фронты регистрируемого сигнала будут сглажены. Но при расширении полосы пропускания фильтра на два или три лепестка энергия принимаемого сигнала будет увеличена соответственно на 4.8 или 6.5%, в то время как энергия шумов в 2 или 3 раза.
|