Я М. Гольденберг Б.Д.Матюшкин М. Н. Поляк - Цифровая обработка сигналов

Просмотров: 1285

• АННОТАЦИЯ
• ПРЕДИСЛОВИЕ
• Глава 1. ДИСКРЕТНЫЕ СИГНАЛЫ И ЛИНЕЙ­НЫЕ ДИСКРЕТНЫЕ СИСТЕМЫ. 1.1. ОСНОВНЫЕ ТИПЫ СИГНАЛОВ МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ СИГНАЛА
• ПРИМЕРЫ ДИСКРЕТНЫХ СИГНАЛОВ
• Пример 1.2.
• Пример 1.3.
• СПЕКТРЫ АНАЛОГОВЫХ И ДИСКРЕТНЫХ СИГПАЛО
• 1.2. СВЯЗЬ МЕЖДУ АНАЛОГОВЫМИ И ДИС­КРЕТНЫМИ СИГНАЛАМИ
• 1.3. ДИСКРЕТНОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ФУРЬЕ
• 1.4. СВЕРТКА ДИСКРЕТНЫХ СИГНАЛОВ КРУГОВАЯ (ПЕРИОДИЧЕСКАЯ) СВЕРТКА ДИСКРЕТНЫХ СИГНАЛОВ
• Пример 1.7.
• ЛИНЕЙНАЯ (АПЕРИОДИЧЕСКАЯ) СВЕРТКА ДИСКРЕТ- ПЫХ СИГНАЛОВ
• Пример 1.9.
• САКЦИОНИРОВАННАЯ СВЕРТКА
• 1.5. АЛГОРИТМЫ И СТРУКТУРНЫЕ СХЕМЫ ДИСКРЕТНЫХ СИСТЕМ АЛГОРИТМЫ ДИСКРЕТНЫХ ФИЛЬТРОВ
• СТРУКТУРНЫЕ СХЕМЫ ДИСКРЕТНЫХ ФИЛЬТЮВ
• 1.6. Z-ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ПРЯМОЕ Z-ПРЕОБРАЗОВАНИЕ
• СВОЙСТВА Z-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
• Пример 1.14.
• ОБРАТНОЕ Z-ПРЕОБРАЗОВАНИЕ
• РЕШЕНИЕ РАЗНОСТНЫХ УРАВНЕНИЙ
• Пример 1.16.
• Пример 1.18.
• СТРУКТУРНЫЕ СХЕМЫ И ГРАФЫ ДИСКРЕТНЫХ ФИЛЬТРОВ
• СОЕДИНЕНИЕ ФИЛЬТРОВ
• СТРУКТУРНЫЕ СХЕМЫ РЕКУРСИВНЫХ ФИЛЬТРОВ
• Пример 1.22.
• СТРУКТУРНЫЕ СХЕМЫ НЕРЕКУРСИВНЫХ ФИЛЬТРОВ
• 1.8. ВРЕМЕННЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ЛИНЕЙНЫХ ДИСКРЕТНЫХ ФИЛЬТРОВ. ИМПУЛЬСНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА
• РЕАКЦИЯ ФИЛЬТРА НА ПРОИЗВОЛЬНОЕ ВОЗДРЙСТВИ
• Пример 1.24.
• СВЯЗЬ МЕЖДУ ПЕРЕДАТОЧНОЙ ФУНКЦИЕЙ И ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКОЙ
• ФИЛЬТРЫ С КОНЕЧНОЙ И БЕСКОНЕЧНОЙ ИМПУЛЬСНЫМИ ХАРАКТЕРИСТИКАМИ (КИХ- ФИЛЬТРЫ И БИХ-ФИЛЬТРЫ)
• Пример 1.25.
• Пример 1.26.
• Пример 1.27.
• КРИТЕРИЙ УСТОЙЧИВОСТИ
• ОСНОВНЫЕ СВОЙСТВА ЧАСТОТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК
• Пример 1.29.
• НОРМИРОВАНИЕ ЧАСТОТЫ
• ТРЕБОВАНИЯ К АЧХ ИЗБИРАТЕЛЬНЫХ ФИЛЬТРОВ
• ТРЕБОВАНИЯ К ФЧХ ФИЛЬТРОВ
• СВЯЗЬ МЕЖДУ ЧАСТОТНЫМИ И ВРЕМЕННЫМИ ХАРАКТЕРИСТИКАМИ ФИЛЬТРОВ
• 1.11. РАСЧЕТ ХАРАКТЕРИСТИК ФИЛЬТРА И ВЫХОДНЫХ СИГНАЛОВ ПРИ ДЕТЕРМИНИРОВАННОМ ВОЗДЕЙСТВИИ МЕТОДИКА АНАЛИЗА
• ОЦЕЦКА ДЛИТЕЛЬНОСТИ ПЕРЕХОДНОГО ПРОЦЕССА ПРИ ГАРМОНИЧЕСКОМ ВХОДНОМ СИГЦАЛЕ
• 1.12. РАСЧЕТ ПАРАМЕТРОВ ВЫХОДНЫХ СИГНАЛОВ ЛИНЕЙНЫХ ДИСКРЕТНЫХ ФИЛЬТРОВ ПРИ СЛУЧАЙНЫ ВОЗДЕЙСТВИЯХ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНЫХ ДИСКРЕТНЫХ СИГНАЛОВ
• ФИЛЬТРАЦИЯ ДИСКРЕТНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ
• 2.2. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ И КОДИРОВАНИЕ ЧИСЕЛ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЧИСЕЛ
• КОДИРОВАНИЕ ЧИСЕЛ
• Пример 2.3.
• Пример 2.4.
• 2.4. ВЛИЯНИЕ КВАНТОВАНИЯ ВХОДНОГО СИГНАЛА НА ВЫХОДНОЙ СИГНАЛ ЦФ. ВЫХОДНОЙ ШУМ
• ДЕТЕРМИНИРОВАННАЯ ОЦЕНКА
• ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ОЦЕНКИ
• Пример 2.6.
• Пример 2.7.
• 2.5. ЭФФЕКТЫ КВАНТОВАНИЯ КОЭФФИЦИЕНТОЙ ФИЛЬТРА
• 2.6. ЭФФЕКТЫ ОКРУГЛЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ. АРИФМЕТИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ. ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ СТРУКТУРЫ ЦФ
• ДЕТЕРМИНИРОВАННАЯ И ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ОЦЕНКИ. ОШИБОК АРИФМЕТИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ
• Пример 2.9.
• 2.7. МАСШТАБИРОВАЙЙЕ И ДИНАМИЧЕСКИЙ ДИАПАЗОН СИРАЛОВ В ЦФ. АВТОМАТИЧЕСКОЕ МАОЩБИРОВЛНИЕ
• МАСШТАБИРУЮЩИЕ КОЭФФИЦИЕНТЫ
• 2.8. ПРЕДЕЛЬНЫЕ ЦИКЛЫ
• Таблица 2.1
• АНАЛОГО-ЦИФРОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛИ
• 2.10. АППАРАТУРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ЦФ
• Простейшая схема специализированного устройства
• 2.11. ПРОГРАММНАЯ
• Глава 3. ФИЛЬТРЫ С КОНЕ й ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКОЙ
• Пример 3.1
• Задача 3.1
• Задача 3.2
• Пример 3.2
• Задача 3.3
• 3.2. КИХ-ФИЛЬТРЫ БЕЗ ОПЕРАЦИЙ УМНОЖЕНИЯ
• Пример 3.3
• Таблица 3.1
• Таблица 3.2
• ПРИМЕНЕНИЕ ОДНОРОДНОГО ФИЛЬТРА ДЛЯ ПОДАВЛЕНИЯ ВХОДНОГО БЕЛОГО ШУМА
• ПРИМЕНЕНИЕ ОДНОРОДНОГО ФИЛЬТРА В КАЧЕСТВЕ ФНЧ
• Пример 3.4
• Пример 3.5
• ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОЕ СОЕДИНЕНИЕ ОДНОРОДНЫХ ФИЛЬТРОВ
• 3.3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ КИХ-ФИЛЬТРОВ С ТОЧНОЙ ЛИНЕЙНОЙ ФЧХ ОБЩЕГО ВИДА МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ
• Пример 3.7
• Пример 3.9
• МЕТОД НАИЛУЧШЕЙ РАВНОМЕРНОЙ (ЧЕБЫШЕВСКОЙ> АППРОКСИМАЦИИ
• Пример 3.11
• 3.4. РАСЧЕТ РАЗРЯДНОСТИ КОЭФФИЦИЕН­ТОВ И РЕГИСТРОВ ОПЕРАТИВНОЙ ПАМЯТИ КИХ-ФИЛЬТРОВ
• ОСНОВНЫЕ ПРЕДПОСЫЛКИ ДЛЯ РАСЧЕТА РАЗРЯД­НОСТИ РЕГИСТРОВ ОПЕРАТИВНОЙ ПАМЯТИ ФИЛЬТРА
• РАСЧЕТ ВЕЛИЧИНЫ
• Пример 3.12
• РАСЧЕТ ВЕЛИЧИН s„ и *я
• Пример 3.13
• ФОРМУЛИРОВКА ТРЕБОВАНИЙ К ЧАСТОТНЫМ ХАРАК­ТЕРИСТИКАМ ФИЛЬТРА
• Пример 4.2
• КРАТКИЙ ОБЗОР МЕТОДОВ РЕШЕНИЯ АППРОКСИМА­ЦИОННОЙ ЗАДАЧИ
• ТИПЫ АНАЛОГОВЫХ ФИЛЬТРОВ
• ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРЕДАТОЧНОЙ ФУНКЦИИ AHA ЛОГОВОГО НОРМИРОВАННОГО ФНЧ ПО СПРАВОЧНИКУ
• Алгоритм определения передаточной функции:
• Пример 4.3
• Определяем:
• ЗАТУХАНИЕ
• БИЛИНЕЙНОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ
• Пример 4.4
• Пример 4.5
• ОБОБЩЕННОЕ БИЛИНЕЙНОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ
• Таблица 4.2
• ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРЕДАТОЧНОЙ ФУНКЦИИ ЦИФРОВОГО ФНЧ (ФВЧ) ПО СПРАВОЧНИКУ
• Пример 4.7
• Определяем:
• ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРЕДАТОЧНОЙ ФУНКЦИИ ЦИФРОВОГО ПОЛОСОВОГО (РЕЖЕКТОРНОГО) ФИЛЬТРА ПО СПРАВОЧНИКУ
• Пример 4.9
• Определяем:
• 5.1. ОСНОВЫ АЛГОРИТМОВ БПФ
• 5.2. АЛГОРИТМ БПФ С ПРОРЕЖИВАНИЕМ ПО ВРЕМЕНИ
• Пример 5.1
• 5.3. ПРОГРАММА И ПРИМЕР РЕАЛИЗАЦИ АЛГОРИТМА БПФ С ПРОРЕЖИВАНИЕМ П ВРЕМЕНИ
• Пример 5.2
• Пример 5.3
• 5.4. АЛГОРИТМ БПФ С ПРОРЕЖИВАНИЕМ ПО ЧАСТОТЕ
• 5.5. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА БПФ ДЛЯ ВЫЧИСЛЕНИЯ ОБРАТНОГО ДПФ (ОДПФ)
• 5.6. ПРИМЕНЕНИЕ БПФ ДЛЯ ВЫЧИСЛЕНИЯ РЕАКЦИИ ЦФ
• 5.7. ДРУГИЕ БЫСТРЫЕ АЛГОРИТМЫ ВЫЧИСЛЕНИЯ ДИСКРЕТНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ФУРЬЕ
• Пример 5.4
• Пример 5.5
• 5.8. АНАЛИЗ ТОЧНОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ АЛГОРИТМОВ БПФ
• Пример 5.6
• Анализ траекторий распространения элементарных ошибок, возникающих на различных ступенях алгоритма, позволяет сделать следующие выводы:
• Пример 5.7
• Таблица 5.1
• Глава 6. НЕКОТОРЫЕ ОПЕРАЦИИ НАД СПЕК­ТРАМИ СИГНАЛОВ В ТЕХНИКЕ СВЯЗИ
• 6.2. ПЕРЕНОС И ИНВЕРСИЯ СПЕКТРА ПЕРЕНОС И ИНВЕРСИЯ СПЕКТРА ВЕЩЕСТВЕННОГО СИГНАЛА
• ПЕРЕНОС СПЕКТРА КОМПЛЕКСНОГО СИГНАЛА
• 6.3. ФОРМИРОВАНИЕ СИГНАЛА С ОДНОЙ БОКОВОЙ ПОЛОСОЙ
• Пример 6.2
• Глава 7. УВЕЛИЧЕНИЕ ЧАСТОТЫ
• 7.2. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ И ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ЦИФРОВОЙ ИНТЕРПОЛЯЦИИ СИГНАЛОВ С ЦЕЛОЧИСЛЕННЫМ КОЭФФИЦИЕНТОМ
• Можно выделить три разновидности процесса интерполяци при ЦОС:
• Вариант 1
• Вариант 2
• Вариант 3
• 7.3. ЭКСПАНДЕР ЧАСТОТЫ ДИСКРЕТИЗАЦИИ
• 7.4. УРАВНЕНИЯ И ПРИНЦИП РАБОТЫ ПРОСТЕЙШЕЙ СИСТЕМЫ ИНТЕРПОЛЯЦИИ С ЦЕЛОЧИСЛЕННЫМ КОЭФФИЦИЕНТОМ L
• 7.5. ХАРАКТЕРИСТИКИ ФИЛЬТРОВ В РЕАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ ИНТЕРПОЛЯЦИИ
• 7.6. СТРУКТУРЫ СИСТЕМ ИНТЕРПОЛЯЦИИ С ЦЕЛОЧИСЛЕННЫМ КОЭФФИЦИЕНТОМ L
• Таблица 7.1
• Пример 7.4
• 7.7. ЦИФРОВАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ПРИ ПОЛИНОМИАЛЬНОЙ ИНТЕРПОЛЯЦИИ
• Таблица 7.2
• 7.8. ИНТЕРПОЛЯЦИЯ С ПОМОЩЬЮ ОПТИМАЛЬНЫХ ФИЛЬТРОВ
• Таблица 7.4
• 7.9. ПЕРЕНОС СПЕКТРА ПРИ ИНТЕРПОЛЯ­ЦИИ
• Глава 8. УМЕНЬШЕНИЕ ЧАСТОТЫ ДИСКРЕ­ТИЗАЦИИ (ДЕЦИМАЦИЯ) ЦИФРОВО­ГО СИГНАЛА
• 8.2. КОМПРЕССОР ЧАСТОТЫ     j ДИСКРЕТИЗАЦИИ       S
• 8.3. УРАВНЕНИЯ И ПРИНЦИП РАБОТЫ ПРО­СТЕЙШЕЙ СИСТЕМЫ ДЕЦИМАЦИИ С ЦЕ­ЛОЧИСЛЕННЫМ КОЭФФИЦИЕНТОМ
• 8.4. СТРУКТУРЫ СИСТЕМ ДЕЦИМАЦИИ С ЦЕЛОЧИСЛЕННЫМ КОЭФФИЦИЕНТОМ М
• Структура 1
• Пример 8.2
• 8.5. ОДНОРОДНЫЙ И ТРИАНГУЛЯРНЫЙ ФИЛЬТРЫ ПРИ ДЕЦИМАЦИИ
• 8.6. ДЕЦИМАЦИЯ С ПОМОЩЬЮ ОПТИМАЛ НЫХ ФИЛЬТРОВ
• Пример 8.5
• 8.7. ПЕРЕНОС СПЕКТРА ПРИ ДЕЦИМАЦИИ
• Пример 8.6
• Глава 9. НЕКОТОРЫЕ МЕТОДЫ ВЫДЕЛЕНИЯ, ОБНАРУЖЕНИЯ И ПРЕОБРАЗОВАНИЯ СИГНАЛОВ
• ОДНОУРОВНЕВАЯ СТРУКТУРА ТМ
• МНОГОУРОВНЕВАЯ СТРУКТУРА ТМ
• Преимущества рассмотренной схемы ТМ перед схемой од­ноуровневого ТМ следующие:
• 9.2. ГОМОМОРФНАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ
• ОБОБЩЕННЫЙ ПРИНЦИП СУПЕРПОЗИЦИИ
• КАНОНИЧЕСКОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ГОМОМОРФНЫХ СИСТЕМ
• МУЛЬТИПЛИКАТИВНЫЕ ГОМОМОРФНЫЕ СИСТЕМЫ
• РЕГУЛИРОВКА ДИНАМИЧЕСКОГО ДИАПАЗОНА ЗВУКОВОГО СИГНАЛА
• 9.3. МЕТОДЫ ЦИФРОВОГО СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА И ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛОВ
• Задача 1
• Задача 2
• Задача 3
• Задача 4
• Задача 5
• КЛАССИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ ЦИФРОВОГО СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА
• МЕТОД ЦИФРОВОГО СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА, ОСНОВАННЫЙ НА ЦИФРОВОЙ ФИЛЬТРАЦИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ СОГЛАСОВАННЫХ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ
• Пример 9.6
• Пример 9.7
• Пример 9.8
• Пример 9.9
• МЕТОД ЦИФРОВОГО СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА, ОСНОВАННЫЙ НА ЦИФРОВОЙ ФИЛЬТРАЦИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИЗБИРАТЕЛЬНЫХ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ
• Пример 9.10
• МЕТОД ЦИФРОВОГО СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА, ОСНОВАННЫЙ НА ПРИМЕНЕНИИ ДПФ И ОКОННЫХ ФУНКЦИЙ
• ПРИНЦИПЫ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА, ОСНОВАННОГО НА ЛИНЕЙНОМ МОДЕЛИЮВАНИИ
• НОМОГРАММЫ И ТАБЛИЦЫ ДЛЯ РАСЧЕТА АНАЛОГОВЫХ ФИЛЬТРОВ НИЖНИХ ЧАСТОТ
• Таблица П.1.1
• Таблица П.1.2 В02
• Таблица П.1.3
• Окончание табл. П. 1.3 ТОЗ
• ЯЗЫК ПРОГРАММИРОВАНИЯ БЕЙСИК. КРАТКИЕ СВЕДЕНИЯ
• Таблица П.2.2
• Таблица ГТ.2.3
• Таблица П.2.4
• Таблица П.2.5
• 2. Функции
• Таблица П.2.6
• 3. Операторы
• 4. Команды
• Таблица П.2.8
• СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
• ОГЛАВЛЕНИЕ

Похожие книги

Я М. Гольденберг Б.Д.Матюшкин М. Н. Поляк - Цифровая обработка сигналов

А. А. Воробьев, А. С. Быков - Атлас по медицинской микробиологии, вирусологии и иммунологии

Сюи Минтаи, Тамара Мартынова - СТУПЕНЬ ВОСХОЖДЕНИЯ

Брайан Трейси - Полное руководство для менеджера по продажам

Meeus J - Astronomical algorithms