Описание сигнала в виде кусочно-определенной функции, использую функцию piecewise пакета Maple

Страницы работы

Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.

Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.

Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.

Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.

Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.

Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.

Содержание работы

Пример выполнения пп. 1 - 11

(в пример внесена ошибка!, найти и исправить самостоятельно!)

1.        Описать заданный сигнал в виде кусочно-определенной функции (использовать функцию piecewise пакета Maple).

> restart;

> f:=x->piecewise(x>=0 and x<=t1,0,x>t1 and x<=t2,xm1*(x-t1)/(t2-t1),x>t2 and x<=t3,xm1*(t3-x)/(t3-t2),x>t3 and x<=t4,0,x>t4 and x<=t5,xm2*(x-t4)/(t5-t4),x>t5 and x<=t6,xm2*(t6-x)/(t6-t5),x>t6,0):

> xm1:=5:xm2:=-4:t1:=T/6:t2:=T/3:t3:=T/2:t4:=2*T/3:t5:=5*T/6:t6:=T:

> T:=2*Pi:

2.        Построить график полученной функции, убедиться в правильности описания сигнала.

> plot(f(x),x=0..T);

3-4.        Задавшись исходными данными для сигнала, получить аналитические зависимости для спектральной плотности сигнала, коэффициентов разложения в ряд Фурье, действительной и мнимой частей разложения, амплитудно-частотной и фазо-частотной характеристик.  

Построить графики полученных зависимостей.

Получим аналитические зависимости для спектральной плотности сигнала и построим график полученной зависимости:

> S := (w) -> int((f(x)*exp(-I*w*x)), x = -T .. T);

> S(w);

> SF := simplify ( S(w) ) ;

> convert ( SF , trig ) ;

> abs ( S(w) ) ;

> plot( abs (S(w)) , w = 0 .. 20);

Получим аналитические зависимости для действительной и мнимой частей разложения и построим график полученных зависимостей:

> S(0);

Получим выражение для приведённой спектральной плотности:

> Fur := (w) ->  abs(S(w)/S(0));

> Fur (w);

> plot (Fur (w), w = 0 .. 30 ) ;

>

> plot (Re(S(w)), w = 0 .. 10 );

> plot (Im(S(w)), w = 0 .. 10 );

> plot (Fur(w), w = 0 .. 10 );

> plot(argument(S(w)),w=0..10);

5. Синтезировать заданный импульсный сигнал, разложенный ряд Фурье с числом гармоник N,  с анимацией.

> with (plots):

Warning, the name changecoords has been redefined

Задаем число гармоник в разложении:

> N := 25:

Описываем  нулевой коэффициент и массив остальных коэффициентов:

> a0:=1/Pi*int(f(t),t=0..2*Pi,'CauchyPrincipalValue'):

> af := array(1..N):

> for k from 1 to N do   af[k] := 1/Pi*int((f(t)*cos(k*t)),t=0..T,'CauchyPrincipalValue') od:

> bf := array(1..N):

> for k from 1 to N do   bf[k] := 1/Pi*int((f(t)*sin(k*t)),t=0..T,'CauchyPrincipalValue') od:

Создадим функцию, описывающую фреймы:

> ts := (x,r) -> a0+sum((af[n]*cos(x*n)+bf[n]*sin(x*n)),n=1..r):

> plot(f(x),x=0..T);

Отобразим фреймы:

> animate (ts(x,r), x = 0 .. T, r=1..N,frames=2*N, numpoints=5*N);

Теперь выполним интегральные преобразования, воспользовавшись пакетом inttransСКМMaple и сравним результаты:

> with (inttrans);

> Fl := laplace ( f(x) , x, p ) ;

> Ff := s -> fourier ( f(x) , x, s ) ;

> Ff(s) ;

> plot( abs ( Ff(s) ) , s = 0 .. 20);

Похожие материалы

Информация о работе

Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.

Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.

Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.

Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.

Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.

Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.