Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Задание. 1) Определение шага равномерной дискретизации с помощью интерполирующих многочленов

Читайте также:
  1. Домашнее задание.
  2. Домашнее задание.
  3. Домашнее задание. Аннотация следующих семинаров.
  4. Задание.
  5. Задание.
  6. Задание.
  7. Задание.

1) Определение шага равномерной дискретизации с помощью интерполирующих многочленов Лагранжа.

а) Интерполирующие многочлены Лагранжа нулевой степени

Определить шаг равномерной дискретизации на основе интерполирующих многочленов нулевой степени на примере рассмотрения некоторого гармонического сигнала вида и значения погрешности дискретизации .

б) Интерполирующие многочлены Лагранжа первой степени

Определить шаг равномерной дискретизации на основе интерполирующих многочленов первой степени на примере рассмотрения некоторого гармонического сигнала вида и значения погрешности дискретизации .

Нарисовать график дискретизации сигнала с помощью многочлена Лагранжа и вычислить несколько значений шага дискретизации при различных значениях параметров сигнала и ошибки дискретизации.

2) Определение шага равномерной дискретизации с помощью экстраполирующих многочленов Тейлора.

а) Экстраполирующие многочлены Тейлора нулевой степени

Определить шаг равномерной дискретизации на основе экстраполирующих многочленов нулевой степени на примере рассмотрения гармонического сигнала и значения погрешности дискретизации .

б) Экстраполирующие многочлены Тейлора первой степени

Определить шаг равномерной дискретизации на основе экстраполирующих многочленов первой степени на примере рассмотрения гармонического сигнала и значения погрешности дискретизации .

Нарисовать график дискретизации сигнала с помощью многочлена Тейлора и вычислить несколько значений шага дискретизации при различных значениях параметров сигнала и ошибки дискретизации

3) Исследование адаптивной дискретизации.

а) Адаптивная дискретизация реализации сигнала с использованием многочлена нулевой степени

Провести адаптивную дискретизацию на примере гармонического сигнала с помощью аппроксимации многочлена нулевой степени вида при значении наибольшего отклонения от равного .

Нарисовать график адаптивной дискретизации для определения параметров , , и отметить достоинства и недостатки адаптивной дискретизации.

 

 

Отчет по лабораторной работе для каждого пункта должен содержать:

- цель и задание.

- краткие теоретические сведения.

- различные варианты входных данных и графики для них.

- выводы.

 

 

Основные понятия и определения.

 

На современном этапе развития информационной техники предпочтение отдается дискретным сигналам, поэтому непрерывные сигналы, как правило, преобразуются в дискретные. С этой целью каждый непрерывный сигнал подвергается операциям квантования по времени (дискретизации) и по уровню.

Дискретизация - преобразование функции непрерывного времени в функцию дискретного времени, представляемую совокупностью величин, называемых координатами, по значениям которых исходная непрерывная функция может быть восстановлена с заданной точностью. Роль координат часто выполняют мгновенные значения функции, отсчитанные в определенные моменты времени.

Квантование - преобразование некоторой величины с непрерывной шкалой значений в величину, имеющую дискретную шкалу значений. Оно сводится к замене любого мгновенного значения одним из конечного множества разрешенных значений, называемых уровнями квантования.

Для конкретных задач управления или исследования какого-либо объекта обычно требуется значительно меньше информации, чем ее поступает с датчиков виде сигналов, изменяющихся во времени непрерывно. Учет сведений об этих сигналах и целях их получения позволяет ограничиться отсчетами, взятыми через определенные моменты времени.

При неизбежных колебаниях во времени интересующих нас параметров и конечной погрешности средств измерения информация о величине сигнала в каждый момент отсчета всегда ограничена, что и выражается в конечном числе уровней квантования. Кроме того, специфика решаемых в системе задач часто такова, что целесообразно ограничиться значительно меньшим числом уровней, чем следует из указанных выше ограничений.

Во многих случаях информация извлекается и передается с целью дальнейшей обработки средствами цифровой техники, в первую очередь ЭВМ и микропроцессорами. Рациональное выполнение операций дискретизации и квантования при этом приводит к значительному экономическому эффекту как за счет снижения затрат на хранение и обработку получаемой информации, так и вследствие сокращения времени обработки информации, что ведет к улучшению качества управления.

При передаче и обработке информации в цифровой технике существует принципиальная возможность снижения вероятности получения ошибочного результата до весьма малых значений.

Она возникает потому, что при использовании дискретных сигналов, во-первых, применимы такие методы кодирования, которые обеспечивают обнаружение и исправление ошибок, а, во-вторых, можно избежать свойственного аналоговым сигналам эффекта накопления искажений в процессе их передачи и обработки, поскольку квантованный сигнал легко восстановить до первоначального уровня всякий раз, когда величина накопленных искажений приблизится к половине кванта. Практическая реализация указанных методов наиболее эффективна при минимальном числе уровней, равном двум.

Выражение информации в цифровой форме облегчает унификацию операций ее преобразования на всех этапах обращения. Массовость изготовления типовых узлов и блоков, простота их настройки, отсутствие необходимости регулировки в процессе эксплуатации позволят, в свою очередь, улучшить такие важнейшие технико-экономические показатели средств цифровой техники, как стоимость изготовления и эксплуатации, а также надежность.


Дата добавления: 2015-07-08; просмотров: 253 | Нарушение авторских прав


Читайте в этой же книге: ВВЕДЕНИЕ | Задание. | Исследование детерминированных сигналов | Исследование спектров периодических сигналов. | Распределение энергии в спектре периодических сигналов. | Исследование спектров непериодических сигналов. | Задание. | Исследование временной функции автокорреляции. | Исследование случайного процесса. | График вероятностной характеристики случайного процесса. |
<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Определение спектральной плотности случайного процесса| С помощью интерполирующих многочленов Лагранжа.

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.008 сек.)