Методы анализа работы узлов аппаратуры связи. Вычисление реакции цепи с помощью интеграла Дюамеля. Определение комплексной передаточной функции цепи

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.

Фрагмент текста работы

Дискретизация входного сигнала и импульсной характеристики цепи.

Сигнал на выходе дискретизатора – это последовательность дискретных отсчетов U1(n) входного сигнала u1(t), формулы для которого получены при выполнении раздела 2 (интеграл Дюамеля). Отсчеты входного сигнала рассматриваются для моментов времени t=0, T, 2T, ….., где Т – интервал дискретизации(период дискретизации).

Согласно теореме Котельникова интервал дискретизации рассматривается из соотношения

,где fв – граничная частота спектра U1(w);

fд – частота дискретизации.

Выберем частоту, после которой значения амплитуд не превышают уровня 0.1 от максимальной амплитуды:

fв=2500Гц, fд=5кГц, Т=1/5000Гц=0,2мс

Далее составляется аналитическое выражение для :

Для вычисления дискретных отсчётов входного сигнала U1(n) в следующую формулу вместо t подставляются последовательности моментов дискретизации.

Т.к. , то дискретные отсчёты переходной характеристики рассчитываются по формуле:

Результаты вычисления дискретных отсчётов входного сигнала и переходной характеристики приведены в Таблице 5.1

Таблица 5.1 – Дискретные отсчёты входного сигнала и переходной характеристики:

t, мс

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

N

0

1

2

3

4

5

6

7

8

U1(n), B

0

1

2

3

4

5

6

7

8

H(n)

0.4

0.268

0.18

0.12

0.084

0.054

0.036

0.024

0.016

Продолжение таблицы 5.1 - Дискретные отсчёты входного сигнала и переходной характеристики:

t, мс

1.8

2

2.2

2.4

2.6

2.8

3

3.2

3.4

N

9

10

11

12

13

14

15

16

17

U1(n), B

9

0

-9

-8

-7

-6

-5

-4

-3

H(n)

0.011

0.073

0.0049

0.0033

0.0022

0.0015

0.00099

0.00066

0.00045

t, мс

3.6

3.8

4

N

18

19

20

U1(n), B

-2

-1

0

H(n)

0.0003

0.0002

0.00013

6 Расчёт дискретных значений сигнала на выходе цепи.

Дискретные значения сигнала на выходе цепи для его первых 20 отсчётов можно найти, используя выражение дискретной свёртки:

Здесь - отсчёты входного сигнала ,

 - отсчёты импульсной характеристики цепи .

Рассчитаем дискретную последовательность сигнала на выходе цифрового фильтра, соответствующего цепи, изображённой на рисунке 1.4:

…………………………………………..

Результаты вычисления дискретной последовательности сигнала на выходе цепи приведены в Таблице 6.1 .

Таблица 6.1 – Значения дискретной последовательности выходного сигнала

t, мс

0

0.2

0.4

0.6

0,8

1

1.2

1.4

1.6

N

0

1

2

3

4

5

6

7

8

U2(n), B

0

0.4

1.0681

1.9159

2.8842

3.9333

5.0365

6.176

7.502

Продолжение таблицы 6.1 – Значения дискретной последовательности выходного сигнала

t, мс

1.8

2

2.2

2.4

2.6

2.8

3

3.2

N

9

10

11

12

13

14

15

16

U2(n), B

6.062

5.7109

0.2282

-3.1712

-4.3042

-5.4391

-4.103

-3.307

t, мс

3.4

3.6

3.8

4

N

17

18

19

20

U2(n), B

-2.8023

-2.001

-1.0812

-0.0123

7 Расчёт спектральных характеристик дискретизированного сигнала.

Спектральная плотность дискретного непериодического сигнала U1(n) может быть найдена по формуле преобразования Фурье:

, таким образом, получим:

            (7.1)

Результаты вычислений спектральной плотности дискретизированного сигнала U1(n) по формуле (7.1) приведены в Таблице 7.1.

Таблица 7.1 – Значения спектральной плотности дискретизированного сигнала U1(n)

f, Гц

0

500

1000

2000

2500

4000

5000

6000

6500

7000

|U1(jf)|, мВ/с

0.025

0.021

0.011

0.0067

0.006

0.0033

0.0018

0.0014

0.0009

0.0017

f, Гц

7500

8000

8500

9000

9500

9600

9700

9800

9900

10000

10500

|U1(jf)|, мВ/с

0.001

0.00068

0.0013

0.00095

0.00038

0.00048

0.0006

0.0007

0.0008

0.0009

0.0007

Сравнение результатов расчёта с результатами, полученными в пункте 4 (таблица 4.1), показывает, что различие в значениях |U1(jf)| незначительное.

График спектральной плотности дискретизированного сигнала U1(n) представлен на рисунке 7.1

.       

Рисунок 7.1 – График  спектральной плотности дискретизированного сигнала

8 Синтез линейных цифровых фильтров.

В основе простейшего метода синтеза цифровых фильтров лежит предположение о том, что синтезируемый фильтр должен обладать импульсной характеристикой, которая является результатом дискретизации импульсной характеристики соответствующего аналогового фильтра-прототипа:

                                                (8.1)

В общем случае синтез структуры цифрового фильтра осуществляется путём применения Z-преобразования к последовательности вида (8.1)

Находится системная функция цифрового фильтра

Найденную системную функцию H(z) следует сравнить с её общим выражением:

 

и определить коэффициенты трансверсальной (a0, a1, …, am ) и рекурсивной (b1, b2, …, bn)частей H(z).

Степень приближения АЧХ синтезированного цифрового фильтра и характеристика аналогового прототипа зависит от выбранного шага дискретизации Т.

Ниже рассмотрен синтез цифрового фильтра, подобного аналоговой цепи, имеющей импульсную характеристику , найденную в разделе 1 (формула (1.2).

Получено:

Найдём отсчёт функции импульсной характеристики:

Выполнив  Z-преобразование отсчётов импульсной характеристики, получим системную функцию цифрового фильтра:

Учитывая, что Z-преобразования входного и выходного дискретных

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.