Исследование детерминированных процессов. Синтезирование процессов во временной области

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

Лабораторная работа № 1

Исследование детерминированных процессов

Вариант 4

Выполнил

5 курс 1 группа

Цель работы: изучить гармонические, периодические, квазипериодические и непериодические процессы. При исследовании необходимо решить следующее задачи:

- синтезировать процессы во временной области;

- вычислить корреляционные характеристики;

- вычислить спектральные характеристики.

Частота основного тона гармонических и периодических процессов должна быть кратна и не кратна разрешению по частоте (длительность реализации кратна и не кратна периоду основного тона). В качестве периодических рассмотреть «меандр», «равнобокую» и «кособокую» пилу –    |_|ˉˉ|_|ˉˉ|_|ˉˉ|_|ˉˉ|_     /|/|/|/|/|/|     |\|\|\|\|\|\     /\/\/\/\/\/\/.

Важные параметры в моделировании процессов следующие:

fs = 75 Гц;                         частота сигнала

Fd =880 Гц;                       частота дискретизации  

N=88;                               число отсчетов сигнала

Δt = 1/Fd =0,001136 с;     интервал дискретизации

T = N * Δt =0,1 с;            длительность реализации  

Δf = Fd / N =10 Гц;          разрешение по частоте;

Fd /2 =440 Гц;                  полоса анализа сигнала.

1.  Синтезированные процессы (Fd=880, fs=75). Для наглядности приведены только первые 0.04 с процесса.

Мощность сигналов:

кратный T                не кратный T

Гармонический сигнал                    0.49998                       0.50227

Меандр                    1.01133                       1.00454

Равнобокая пила                    0.34478                       0.33569

Возрастающая пила                    0.33902                       0.33289

Убывающая пила                    0.32766                       0.32380

Квазипериодический сигнал                  0.99254                      1.00103

Непериодический сигнал                     0.67933                      1.00103

Вывод: полученные оценки мощности для различных длительностей реализаций практически совпадают.

2. Корреляционные характеристики

   

Мощность сигналов по корреляционной функции:

кратный T сигнала                не кратный T

Гармонический сигнал                0.50000                              0.50227

Меандр                1.01136                               1.00455

Равнобокая пила                0.34478                               0.33569

Возрастающая пила                0.33904                               0.33289

Убывающая пила               0.32767                                0.32380

Квазипериодический сигнал              1.01748                               1.01276

Непериодический сигнал                 0.68164                               0.86982

Вывод: Оценки мощности по автокорреляционной функции почти совпадают с оценками, полученными ранее.

4. Спектральные характеристики.

мощность сигналов по спектральным характеристикам:

кр.периоду                 некр.периоду

Гармонический сигнал                 0.50568                      0.50456

Меандр                1.02286                      1.00911

Равнобокая пила                 0.34870                      0.33722

Возрастающая пила                0.34289                       0.33440

Убывающая пила                 0.33140                       0.32527

Квазипериодический сигнал              1.02905                       1.01736

Непериодический сигнал                 0.68939                       0.87378

Вывод: Спектр сигналов, длительность реализации которого была кратна периоду основного тона, имеет более выраженные пики. Так же оценки мощности сигнала, полученные с помощью спектральной плотности мощности соответствуют полученным ранее оценкам.

Код программы:

clc;

clear;

F=75;                                      %частота сигнала

Fd=880;                                    %частота дискретизации

Fdop=F*sqrt(5);                            %доп.частота

Tkr=0.1;                                   %время выборки кратное периоду

Nkr=Fd*Tkr;                                %число отсчетов

Tnekr=0.25;                                %время выборки не кратное периоду

Nnekr=Fd*Tnekr;                            %число отсчетов

t_kr=0:1/Fd:Tkr;                           %вектор времени (кратный Т)

t_nekr=0:1/Fd:Tnekr;                       %вектор времени (не кратный Т)

%Создание сигналов

fprintf('Мощность сигналов:\n');

fprintf('Интервал наблюдения кратный T сигнала|не кратный T\n');

%Гармонический сигнал

krSig(1,:)=sin(2*pi*F*t_kr);

nekrSig(1,:)=sin(2*pi*F*t_nekr);

names{1}='Гармонический сигнал';

%Математическое ожидание сигнала

krMean=mean(sin(2*pi*F*t_kr));           

nekrMean=mean(sin(2*pi*F*t_nekr));  

%Дисперсия сигнала

krCov=cov(sin(2*pi*F*t_kr));              

nekrCov=cov(sin(2*pi*F*t_nekr));  

%Мощность сигнала

krPower=krMean.^2+krCov;                  

nekrPower=nekrMean.^2+nekrCov;     

fprintf('%25s%11.5f%11.5f\n',names{1},krPower,nekrPower);

%Меандр

krSig(2,:)=square(2*pi*F*t_kr);            

nekrSig(2,:)=square(2*pi*F*t_nekr);       

names{2}='Меандр';

%Математическое ожидание сигнала

krMean=mean(square(2*pi*F*t_kr));         

nekrMean=mean(square(2*pi*F*t_nekr));   

%Дисперсия сигнала

krCov=cov(square(2*pi*F*t_kr));           

nekrCov=cov(square(2*pi*F*t_nekr));    

%Мощность сигнала

krPower=krMean.^2+krCov;                

Похожие материалы

Информация о работе

Предмет:
Физика
Тип:
Отчеты по лабораторным работам
Размер файла:
797 Kb
Скачали:
0

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.