Рис.6.5. Осциллограмма случайного сигнала, зарегистрированного с использованием Data Acquisition Toolbox.
Методика работы с этими приложениями МАТЛАБ подробно изложена в наших описаниях лабораторных работ "Многофункциональный генератор" и "Цифровой осциллограф". Частично она отражена также в [ 4 ]. Необходимо помнить только, что частотный диапазон звуковой карты ограничен полосой от примерно 100 герц до 15 килогерц. Частота квантования сигналов выбирается стандартной для аудиоприложений – 44100 герц. Условия применимости теоремы Котельникова при этом выполняются.
6.2. Исследование прохождения случайных сигналов через линейные четырехполюсники.
При прохождении через различные четырехполюсники спектр случайного сигнала может приобретать различную "окраску" (по аналогии с оптическими фильтрами). Если исходный процесс характеризуется широкой частотной полосой ("белый шум"), при прохождении через интегрирующую цепочку (фильтр нижних частот) спектр его приобретёт "красный" оттенок. При похождении сигнала через дифференцирующую цепочку (фильтр верхних частот) спектр станет "синим". Разумеется, эти сравнения имеют чисто фигуральный смысл, но они часто употребляются в практике применения тех или иных фильтров. При прохождении шума через колебательный контур он превратится в узкополосный случайный процесс.
Задание 6.1. Исследовать вероятностные характеристики сигнала с выхода генератора шума. Напомним, что на выходе этого генератора стоит собственный фильтр нижних частот, изучим свойства получающегося процесса.
Зарегистрируйте файл с выхода генератора. Проверьте, подчиняется ли плотность вероятности процесса нормальному распределению Для этого вычислите коэффициенты асимметрии и эксцесса, результат обсудите с преподавателем. Для качественного сравнения распределения с нормальным в Statistics Toolbox существует функция histfit(х). Она строит гистограмму распределения с нанесенным на неё графиком нормального распределения. Воспользуйтесь также функцией capaplot (data,[a b]). Здесь data – исследуемая выборка, [a b] – заданный интервал размаха выборки (обычно от -3 до 3 при отсутствии в процессе постоянной составляющей). Подробнее с этой функцией ознакомьтесь по справочной документации МАТЛАБ.
Примечание. Проверка на нормальность распределения выполняется на качественном уровне. Для более обоснованных выводов в математической статистике существует специальный аппарат проверки статистических гипотез [ 8 ].
Задание 6.2. Постройте функцию автокорреляции зарегистрированного процесса процедурой xcorr. Выясните, можно ли считать этот шум дельта-коррелированным? С каким приближением?
Исследуйте спектр мощности этого процесса. Для этого в пакете МАЛАБ существует функция psd . Ознакомьтесь с ней по справочной документации.
Задание 6.2.3. Получите у преподавателя задание на
конструирование фильтра. Смонтируйте его самостоятельно и включите согласно
схеме Рис.6.1. На выход фильтра включите один канал АЦП при 
=100Кгц. Далее:
1. В режиме "осциллоскоп" визуально проконтролируйте прохождение сигнала, кнопкой printscreen запомните изображение, занесите его в протокол работы.
2. В режиме "спектроанализатор" выведите изображение спектра, включите усреднение, усредните не менее 1000 спектрограмм, запомните изображение усредненной спектрограммы.
3. Обработайте изображение усреднённой спектрограммы, по ней сделайте выводы о частотной характеристике фильтра и её соответствии заданной.
Задание 6.4. В качестве фильтра используйте колебательный контур. Визуально сравнитехарактер шумана входе (широкополосный процесс) и на выходе (узкополосный) при различных значениях добротности. Для этого используйте двухлучевой осциллограф. В режиме L-Card "осциллоскоп" запомнить (с экрана) реализацию выходного сигнала. В режиме "спектроанализатор" и "усреднение" определить:
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.