Изучение характеристик сигналов электроэнцефалографических, электромиографических, реографических и электрокардиографических исследований, страница 8

Рисунок 2 - Реальный сигнал

Рисунок 3 -  функция распределения

Рисунок 4 - Гистограмма

Таблица 1 - Характеристики реального сигнала

Минимум	1384,74 В
Максимум	2670,33 В
Среднее значение	2019,2 В
Размах	1285.59 В
Медиана	2020,44 В
Верхняя квантиль	2151,23 В
Нижняя квантиль	1886,26 В
Дисперсия	36880,57 В2
Ср. кв. отклонение	192 В

Частота дискретизации, длительность и объема выборки, а так же требуемая разрядность АЦП указаны в таблице 2.  

Таблица 2 – Параметры квантования

Частота дискретизации	12000 Гц
Длительность реализации	2,8 с
Объем выборки	33601
Разрядность АЦП	20

Получен квантованный сигнал методом усечения.

Параметры:

V0=0.00254 (В)

Число уровней квантования = 2²⁰

Расчетный уровень максимальной ошибки квантования для метода усечение =0 - 0,00254 (В)

Графики характеристики и ошибки АЦП указаны на рисунках 5 и 6 соответственно.

Рисунок 5 - Характеристика АЦП

Рисунок 6 - Ошибка АЦП

Рисунок 7 – График фактической ошибки АЦП

Для идеального сигнала:

Аналоговый эквивалент для и идеального сигнала представлен на рисунке 9.

Характер процесса - квазипериодический. 

Таблица 3 – Характеристики аналогового эквивалента идеального сигнала

Минимум	1590,32 В
Максимум	2452,55 В
Среднее значение	2010,04 В
Размах	862,22 В
Медиана	2002,27 В
Верхняя квантиль	2117,24 В
Нижняя квантиль	1887,31 В
Дисперсия	24548,5 В2
Ср. кв. отклонение	156,67 В
Частота дискретизации	6000 Гц
Длительность реализации	1,1 с
Объем выборки	6601

2.2. Анализ спектрального состава сигнала

Данный раздел включает в себя спектральный анализ исследуемого и образцового сигналов.

Получены аналоговые эквиваленты реального и идеального сигналов, представленные на рисунках 8 и 9, соответственно.

Рисунок 8 – Аналоговый эквивалент реального сигнала

Рисунок 9 – Аналоговый эквивалент идеального сигнала

Для исследования идеального и реального сигналов выбран метод спектрального анализа  – “дискретное преобразование Фурье”, так как такой метод используется для цифровых сигналов, представленных в виде выборок.

Таблица 4 – характеристики спектрального анализа идеального сигнала

fmin	0.9091 Гц
fmax	3000 Гц
Δf	0.9091 Гц

fd = 1 / dT= 1 / (T_max / (N - 1))=1 / (1.1 / (6601 - 1)) = (6000) Гц

Δf = 1 / T_max = 1 / 1.1 = 0,9091 (Гц)

f_min = 1 * Δf=0,9091 (Гц)

f_max = fd / 2= 3000 (Гц)

После спектрального преобразования идеального сигнала был получен график, представленный на рисунке 10.

Рисунок 10 – Спектральный анализ идеального сигнала

Согласно заданию для практической части курсовой, выделены 6 значимых частотных составляющих в диапазоне 0 – 824 Гц. Этот диапазон принят за полезный сигнал – представлен на рисунке 11, значимые частотные составляющие указанны в таблице 5.

Рисунок 11 Интегральное преобразование Фурье для идеального сигнала – диапазон полезных частот

Таблица 5 - Наиболее значимые частотные составляющие

№	1	2	3	4	5	6
f	67 Гц	96 Гц	110 Гц	590 Гц	718 Гц	820 Гц
a	132 В	110 В	120 В	45 В	47 В	21 В