СПМ шума на выходе:
Следовательно, ковариационная функция шума:
с точностью до постоянного множителя совпадает с корреляционной функцией сигнала.
Приравняв к нулю, получим дисперсию шума на выходе фильтра:
Отсюда, отношение сигнал/шум:
Если на вход фильтра, согласованного с подать любой другой сигнал , то выходной сигнал будет равен взаимной корреляционной функции этих сигналов:
Таким образом, согласованный фильтр вырабатывает на своем выходе взаимную корреляционную функцию, и, следовательно, может быть заменен коррелятором.
Найдем плотность распределения вероятностей на выходе согласованного фильтра в момент времени . Согласованный фильтр является фильтром нижних частот, в котором происходит нормализация белого шума, т.е. плотность распределения вероятностей на выходе СФ является гауссовской. Поэтому достаточно определить математическое ожидание и дисперсию выходного процесса:
Таким образом, имеем:
16. Оптимальный и квазиоптимальный фильтры для видеоимпульса, наблюдаемого на фоне аддитивного белого шума.
Прямоугольный видеоимпульс задается следующим выражением:
Примем задержку пика выходного сигнала равной длительности входного сигнала: . Поскольку сигнал является симметричным относительно , его импульсная характеристика будет с точностью до константы совпадать с сигналом:
Структурная схема согласованного фильтра с такой импульсной характеристикой приведена на нижеследующем рисунке:
Энергия входного сигнала:
ОСШ на выходе фильтра:
Структурная схема физически осуществимого фильтра содержит идеальный интегратор и линию задержки, поэтому практическая реализация такого фильтра возможна лишь в той мере, в какой характеристики реальный элементов можно приблизить к идеальным. В ряде случаев удается получить квазиоптимальные фильтры с существенно более простой реализацией, эффективность которых близка к оптимальному согласованному фильтру.
Фильтр, согласованный с видеоимпульсом является фильтром нижних частот. Поэтому, в качестве квазиоптимального фильтра можно использовать интегрирующую RC-цепочку.
Сигнал на выходе интегрирующей RC-цепи при действии на ее вход прямоугольного импульса:
Максимум полезного сигнала на выходе фильтра достигается при . Максимальное значение выходного сигнала:
Дисперсия шума на выходе RC-цепи:
ОСШ:
Функция достигает максимума при , т.е. оптимальное значение постоянной времени RC-цепи:
При этом проигрыш в отношении сигнал/шум:
.
17. Согласованная фильтрация при небелом шуме.
Пусть СПМ аддитивного шума не постоянна во всей полосе частот, т.е. - окрашенный шум. Для построения согласованного фильтра воспользуемся методом «выбеливающего» фильтра. Выбеливающий линейный фильтр преобразует окрашенный шум в белый шум. Реакцию такого фильтра на сигнал можно представить в виде:
представляет собой аддитивную смесь детерминированного сигнала и белого шума. Фильтр, согласованный с имеет комплексную частотную характеристику:
Квадрат амплитудно-частотной характеристики выбеливающего фильтра должен удовлетворять условию:
откуда
Спектральная плотность сигнала на выходе выбеливающего фильтра:
Тогда комплексная частотная характеристика для согласованного фильтра:
Комплексная частотная характеристика всего фильтра:
При этом ОСШ: где - энергия сигнала на выходе выбеливающего фильтра.
18. Синтез фильтра Винера (общий случай). Синтез фильтра Винера при некоррелированных сигнале и аддитивной помехе. Примеры синтеза фильтра Винера.
На вход фильтра поступает наблюдаемый на бесконечном временном интервале сигнал:
- оператор, определяющий способ взаимодействия сообщения и помехи. Последние считаются стационарно связанными случайными процессами с нулевым математическим ожиданием. Задача заключается в том, чтобы синтезировать линейный стационарный фильтр, формирующий оценку СП , которая обеспечивает минимум СКО оценивания. В данном случае различаются спектрально-корреляционные характеристики сообщения и помехи.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.