Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги из ГПНТБ / Цифровая обработка сейсмических данных

..pdf
Скачиваний:
15
Добавлен:
27.10.2023
Размер:
24.12 Mб
Скачать

Y(0)

 

 

 

У(2)

Р и с . 81.

Д и а г р а м м а

расчетов

по

а л г о ­

У(0

ритму

Б П Ф

дл я

N

= 4.

 

 

У(з)

Пользуясь периодичностью функции W1"1

—• e ' 2 n i k n / N

в нашем примере N = 4, заменим в (6.23)

и (6.24) W2

W3 на —И7 1 . Получаем соответственно

= M 0 ) +•W°y0(2), M l ) = Уо(1)-1- W°y0(3), J/l(2):= »о(0)~•W°y0{2), J/l(3):= » о ( 1 ) - W°y0(S)

и помня, что на — И7 0 и

(6.25)

 

г/0(0)

.'/,(") • •Woyi(l),

 

 

 

 

l/o (2) =

Уг(0) - yi (1),

 

 

(6.26)

 

I/od)

 

• ^ i ( 3 ) ,

 

 

 

 

 

 

 

 

г/о (3) =

2/i(2)-• W V i (3)-

 

 

 

Системы (6.25) и (6.26) и

представляют

собой

вычислительный

алгоритм БПФ для N = 4. Диаграмма его приведена на

рис. 81.

Вычисления

производят

в два

этапа,

которым соответствуют

системы (6.25) и (6.26). На первом

этапе

промежуточное

значение

yi (к) определяется как сумма двух

значений

у0

(к), причем одно

из них взято с

коэффициентом Wk, на втором

этапе схема

вычисле­

ний та же, но вместо исходных формируют промежуточные значения г/i (к). Нормальный порядок выходных значений легко восстанавли­ вается с помощью замены порядка бит в нумерации Y (п) на об­ ратный.

Так же выглядит схема расчетов и при больших N, но только там этапов больше. Для вывода закономерностей расчетов при произ­ вольном Л7 необходимо определить следующие правила: а) из ка­ ких двух величин образуется последующее значение на каждом

этапе;

б) в какой степени находится

коэффициент

W; в) как восста­

новить

порядок выходных значений.

 

 

 

Для ответа на эти вопросы введем

некоторые

дополнительные

обозначения. Исходную функцию у{,

состоящую

из N отсчетов,

где N = 2v, обозначим, как и выше

у0

(к), где А; изменяется от О

190

до Л7 — 1. Чтобы выразить к в виде бинарного номера, необходимо иметь у разрядов. Расчет по БПФ будет идти в у этапов

 

 

у 0 ( 0 0 .

.

000)

 

 

3

y

v

Уо(0)

=

 

 

 

г/i

г/2

г/ •

 

Уо(1)

= Уо (00.

.

001)

гл

г/г

Уз •

yv

Уо (2)

= (00.

.

010)

г/i

г/2

Уз •

yv

Уо(3)

= I/O (00.

.

011)

г/i

г/2

Уз •

yv

У о ( ^ - 1 )

= г/о (И •

.

111)

г/i

г/г

Уз •

yr

 

Еозвращаясь к диаграмме на рис. 81, назовем узлами точки,

где

сходятся две линии. Каждому

узлу соответствует

величина

Yp

(п), где п — номер узла вдоль

колонки, р — номер

колонки,

начиная с левой, которая является нулевой. Номера узлов к ко­

лонке р — 1, из которых образуется узел п

в колонке р,

определя­

ются

следуй.гцим

образом.

 

 

 

 

 

 

1.

Для слагаемого без коэффициента W.

Номер узла

в

колонке

р—1

такой же, как для узла в колонке р, но при этом {у—р)-й

би­

нарный разряд номера узла в колонке

р—1

должен быть приравнен

нулю.

 

 

 

х колонки 5,

 

 

 

П р и м е р .

Определить

номер

узла

 

который

участвует в расчете значения

в узле с номером 7 колонки

6,

если

N = 256 — 28 . у = 8. Имеем п = 7 == 00000111, у—р = 8 — 6 = 2. Мы должны второй разряд после нулевого в номере п заменить

нулем, следовательно,

получаем

х — 00000011 =

3.

 

2. Для слагаемого

с коэффициентом W.

Номер

узла в

колонке

р — 1 такой же, как

для узла в

колонке

р, но при этом

(у—р)-й

бинарный разряд номера узла в колонке р — 1 должен быть приравнен единице.

П р и м е р .

Определить номер узла х колонки 2, который уча­

ствует в расчете значения в узле с номером 21 колонки

3, если JV

=

= 32 = 25 , 7 =

5. Имеем и = 21 = 10101; у—р =

5 - 3 =

2.

Мы должны второй после нулевого разряд в номере п заменить

единицей,

но здесь уже стоит единица, значит

х =

10101

=

21.

по

Степень коэффициента W при вычислении

У р

(п)

определяется

следующему правилу.

Бинарный

номер

п нужно

сдвинуть

(У — Р) Р а з вправо, заполняя пустые

места

слева

нулями, а

затем

в полученном

значении

поменять порядок

бит

на

обратный.

 

 

 

П р и м е р .

Для узла

7 в колонке 2 при

Л' =

16

 

24

имеем

л =

7 =

0111,

у — р =

4 — 2 = 2.

Сдвинув

бинарный

номер

п

на два разряда вправо, получим 0001. Поменяв порядок бит на об­

ратный,

имеем 1000 =

8, т. е. при вычислении

узла нужно при­

менять

коэффициент

W8.

 

 

 

 

Наконец,

для

восстановления правильного

порядка

значений

в последней

колонке

р = у

нужно

изменить

последовательность

бит в номерах узлов Yv

(п) на обратную, тогда полученные

значения

укажут

порядок

нумерации

искомой

функции.

 

 

191

На

рис. 82 приведена диаграмма

расчетов по указанным

пра­

вилам для N — 8. Дополнительное ускорение достигается благодаря

тому,

что

=

wmN>'2 = e-2 n i

e~*ni =? - И 7 Р .

 

Очевидно, что обратное преобразование может быть выполнено

по той же схеме,

только знаки при коэффициентах W должны

быть

изменены на противоположные.

 

 

При исследовании

алгоритма БПФ следует учитывать, что в нем

осуществляется

преобразование одного массива комплексных

чисел

в другой. Сейсмическая информация

во временной области задана

только действительными числами, поэтому вся вторая половина массива у0 (£), соответствующая мнимым числам, должна быть заполнена нулями. При обратном преобразовании "временным от­ счетам сейсмической трассы будет соответствовать только первая половина выходных значений. Вторая половина дает мнимые зна­ чения и должна быть отброшена.

Важной особенностью изложенного алгоритма БПФ является

возможность преобразования

только массивов длиной N, где N =

= 2ч (у =

1, 2, 3, . . .), -. е. N = 4, 8, 16, 32, 64, . . . Для сейсми­

ческих трасс подходящими

значениями у обычно являются 1024

или 2048.

Если необходимо

обрабатывать

промежуточное число

точек, то недостающие до ближайшего

значения задают нулями.

Рассмотрим, какое ускорение счета

дает

алгоритм БПФ на опе­

рациях вычисления спектров и при выполнении свертки. Предпо­

ложим,

что необходимо

обработать

сейсмическую

трассу из N —

= 2048

отсчетов. При спектральном анализе

обычное

преобразование

Фурье

требует N2

операций, обработка по

БПФ — 2N\gN опера­

ций. Отношение

числа

операций

 

 

 

 

 

N

2048

„о

 

 

 

2NlgN

2lgiV

2-11

'

 

т. е. алгоритм БПФ в этом случае приблизительно в 93 раза быстрее.

192

Обычная

свертка требует 2NM операций, где М — число то­

чек фильтра;

обработка по

БПФ — 2N\gN

операций на

прямое

преобразование, 6ЛГ — на

перемножение

комплексных

спектров

и еще раз 2N log N на обратное преобразование. При М = 100, от­ ношение числа операций

2MN

И

_100

_

,

4 ^ ( l o g i V + l,5) 2 (log

+ 1,5) ~

25

"~

*

Мы видим, что уже при М >• 25 фильтрация в частотной области с применением. БПФ выполняется быстрее, чем во временной.

Фильтрация, переменная во времени

До сих пор, описывая процедуру фильтрации, мы предполагали, что оператор фильтра остается неизменным на всем протяжении

фильтруемого процесса — сейсмической трассы. Между

тем

харак­

терной особенностью сейсмической записи

является

медленное,

но непрерывное изменение ее статистических

свойств

от

начала

трассы к концу, обусловленное наличием избирательного

неупругого

поглощения и другими факторами (см. гл. 2). Поэтому при осуще­ ствлении фильтрации стараются делать и фильтр переменным во времени, чтобы по возможности не нарушалось его соответствие соотношению сигнал/помеха, свойственному каждому данному уча­ стку трассы. Построение и использование фильтров, меняющихся непрерывно от отсчета к отсчету по трассе, экономически неопра­ вданно. На практике пользуются следующим приемом: трассу разбивают на ряд интервалов с некоторым перекрытием ДГ (рис. 83). В пределах каждого г-го интервала фильтрацию выполняют с помощью фильтра f{ (t), рассчитанного специально для этого интервала. Из полученных перекрывающихся отрезков трассы на выходе фильтра «составляют» отфильтрованную трассу. В пределах участков пере­ крытий соседние отрезки трассы суммируются с весами, линейно меняющимися со временем t от единицы до нуля для отрезка, распо­ ложенного «слева» от зоны перекрытия (т. е. в области меньших вре­ мен), и от нуля до единицы для отрезка, расположенного «справа» от этой зоны. Делается это для того, чтобы сгладить разрывы ре­ зультирующей трассы, которые появлялись бы при отсутствии зон перекрытия. В пределах трассы обычно выбирают не более пяти интервалов; длина каждой из зон перекрытия — обычно порядка полной длины весовой функции фильтра.

Многоканальная фильтрация

Как уже указывалось, различия сигналов и помех по кажущейся скорости, кривизне годографов, степени коррелируемости по про­ филю дают основание для применения пространственных интерфе­ ренционных систем — многоканальных фильтров, разделяющих сиг­ нал и помехи на основании этих различий.

13 З а к а з 312

193

 

J 7

+ ^тттТТП|

 

Г"

 

-y=y№fz(ty

 

Р и с . 83.

И л л ю с т р а ц и я алгоритма

п е р е м е н н о й во времени фильтрации

1 — трасс а

на в х о д е фильтра; 2 — весовые коэффициент ы в п р е д е л а х з о н п е р е к р ы т и я .

Простейшие разновидности

таких интерференционных систем,

как смешение, группирование, фильтрация скорости, давно приме­ няются в сейсморазведке. Применение вычислительных машин позволяет реализовать более сложные алгоритмы, основанные на более полной информации о параметрах полезных сигналов и помех.

Обратимся к модели (2.44)

многоканальной сейсмической

записи

и перепишем ее в упрощенном

виде:

 

 

yx{t)

=

 

Zx(t)~r-nx(t),

(6.27)

где 2Х (t) — сигнальная компонента;

пх (t) — сумма всех

помех.

Общая схема многоканальной фильтрации изображена на рис. 84

и для + 1)-канального фильтра

описывается выражением

т=М/2

 

Ух-mif)].

(6.28)

y X ( t ) =

2

j 2

lfm(t)

т=-М

 

 

 

Здесь / т (t) — весовая функция многоканального фильтра. Ее можно

рассматривать в соответствии с рис. 84 как совокупность М + 1

разных

временных фильтров

/ 4 (t), /2

(t), . . ., fM+i

(t); ух_т (t)

входные

трассы

ух+м

(*)> Ух+м_

_i

( 4

• • Ух-М/2

(*)• Значок

*

означает

свертку

функций fm

(t) и ух_т

(t)

по временной координате,

при фиксированных

т и х .

 

 

 

 

 

 

Дискретная цифровая многоканальная сейсмическая запись (6.27)

выглядит как матрица (см. гл. 1), у которой каждая

х - я строка пред­

ставлена

отсчетами по данной х-й

сейсмической трассе, а каждый

2-й столбец — отсчетами разных

трасс на данном

фиксированном

времени t (рис. 85). В виде аналогичной матрицы можно представить и оператор многоканального фильтра.

194

 

 

 

X x

 

 

 

 

 

 

Ух-н/гЩ

 

.XX

 

 

 

 

 

 

 

 

f,(t)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x '•

 

 

 

 

 

 

 

 

fo(t)

 

 

 

 

 

 

 

 

Ух.г

(t)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

/-/

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

.

.

®

 

 

 

 

 

 

 

X X л (x

 

 

 

 

 

Ух+м/гМ

 

• , •

X X у x

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ух+м/2+1(1)

 

 

.... 1

 

 

©

 

 

 

 

 

X X X

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Р и с . 84.

Схема

м н о г о к а н а л ь н о й

ф и л ь ­ Р и с . 85. Матрицы

в х о д н о й ух

(t)

(1)

 

 

т р а ц и и .

и весовой fm (t)

(2) ф у н к ц и й

и

 

 

 

отсчеты

в ы х о д н о й

ф у н к ц и и

ух

(t)

 

 

 

(3)

д л я х =

2,

t =

4, 5,

6.

 

При таком представлении привычная для нас временная

филь­

трация

выглядит как свертка

вдоль строк

матрицы

сейсмической

записи,

смешение — как свертка вдоль столбцов

этой

матрицы.

Пространственно-временная фильтрация, описываемая формулой

(6.28), выглядит как двумерная свертка: матрицу

Y = (yxi) выход­

ной

сейсмической

записи

получают

путем перемещения

матрицы

F =

(fmt)

весовых

коэффициентов последовательно

вдоль

первой,

второй и т. д. строк «входной» матрицы

Y = (yxt)

с образованием

при

каждом

шаге

суммы

произведений

соответствующих

отсчетов

fm и ух

(t)

(рис.

85).

 

 

 

 

 

В

результате получают

элемент

«выходной» матрицы

Y = \yxt\

для тех значений х и t, против которых на данном шаге располагался отсчет / 0 (0) весовой функции (см. рис. 85). Очевидно, что выходную матрицу можно получить также, перемещая (с образованием упомя­ нутых произведений) последовательно весовую функцию не вдоль

первой,

второй и т. д.

строк,

а последовательно вдоль

первого,

второго

и т. д. столбцов

«входной»

матрицы Y

—- (yxt).

Результат

будет тот же. С этой точки зрения

(6.28) можно

переписать в виде

 

 

г

 

 

 

 

 

У/(*) = 2

(/в И * У«-в(*)1

 

(6-28')

 

 

8=0

 

 

 

 

или в

более общей форме

 

 

 

 

 

 

М / 2

Г

 

 

(6.29)

 

Vtx. =

2 2

fmWx-m, i-rr

 

m = - M / 2 6*0

13*

195

В дальнейшем мы будем придерживаться наиболее привычного для нас представления (6.28).

Рассмотренная схема соответствует пространственно-временной фильтрации с использованием фильтра, инвариантного как во вре­

мени,

так и в пространстве. В частности, фильтр

fm (t) в

(6.28) не

меняется с координатой х, т. е. набор фильтров

/ 0

(t), f±l

(t),

. . .,

*±м/2

(0 — один и тот же для получения всех выходных трасс ух (t),

у2 (t)

. . . Такой инвариантный в пространстве фильтр соответствует

случаю, когда статистические характеристики

сигналов

и

помех

не меняются по профилю. В более общем случае, если такие изме­ нения существуют и их требуется учитывать, фильтр делают пере­

менным

в

пространстве,

т. е. для

разных выходных трасс уг (t),

i/2 (t), . . .,

yk (t) . . . используют

разные наборы fmx

(t) фильтров.

Далее

фильтр,

участвующий в

выражении

(6.28), может

быть

неременным во времени,

т. е. вместо набора / 0

(t),

f±i

(t), . . .

мы

будем иметь набор

/ 0 (t,

т), f±i

(t,

т) . . . Наконец,

в

самом слож­

ном случае

многоканальный

фильтр может быть переменным

как

по времени, так и по координате х.

В дальнейшем мы будем рассма­

тривать простейший случай (6.28), имея в виду, что для реализации переменной во времени или в пространстве многоканальной-, филь­ трации может быть использован тот же прием, что и для выполнения

переменной во

времени одноканальной

фильтрации.

 

Э Л Е М Е Н Т Ы Т Е О Р И И В Ы Б О Р А Ф И Л Ь Т Р О В

 

Критерии

оптимальности

некоторых фильтров

 

Обратимся

к

модели многоканальной сейсмической

записи.

С учетом (2.2) и

(2.16) после

ЦАРА и ввода поправок имеем

 

 

 

y(t)=z(t)

+ n{t),

(6.30)

 

 

z(*) = x ( o » s ( * ) = 2M*s (*-ef t ),

(6.31)

 

 

 

 

 

"

 

 

 

 

s(t) =

s0(t)*snoB(t)*sper(t).

 

Здесь индексы х и | ,

характеризующие

абсциссы точек возбуждения

и приема, для простоты опущены.

 

 

Фильтрация

может применяться

для решения различных задач.

Конечной целью

обработки

является

восстановление

функции

х (х, t). Применительно к одноканальной модели (6.30) это анало­ гично задаче выделения зависимости к (t) в «чистом» виде. При вы­ соком уровне помех, однако, может выдвигаться другая, более простая задача: наилучшим образом обнаружить сигналы Aks (t —

— Qk) на фоне помех. Наконец, если нас интересует информация, которую несет в себе форма 5 (t) сигналов, задача фильтрации может быть сформулирована и так: воспроизвести на выходе фильтра только полезную компоненту z (t) записи, внеся в нее минимум искажений. Чтобы выбрать фильтр, наилучшим образом решающий ту или иную

196

задачу, нужно строго сформулировать условия и критерии, которым он должен удовлетворять. Критерии выбираются произвольно, но, будучи выбранными, они определяют уравнение фильтра одно­

значно. Получаемый фильтр называют

оптимальным с точки зрения

выбранного критерия.

 

 

 

 

 

 

 

 

Рассмотренным

задачам

в теории

фильтров

принято

ставить

в соответствие

следующие

критерии.

 

 

 

1. Задача выделения

зависимости х (t)

«в чистом» виде

решается

с помощью такого фильтра h (t), который преобразует

входную

трассу у (t) в выходную последовательность

y(t), наименее (в среднею

квадратичном

смысле)

отличающуюся

от

х (t).

 

 

В случае, когда помехи п (t) отсутствуют, возможно точное ре­

шение задачи, т. е. получение у

(t) = х (t). В самом деле,

с учетом

условия п (t) =

0

вместо

(6.30),

после

перехода

в область частот,

имеем

 

 

 

Г(со) =

#(со)£(со),

 

 

 

откуда

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Х

Н

=

^ И ^ .

 

 

(6.32)

Здесь множитель i/S (со) играет роль частотной характеристики иско­ мого фильтра l t (t), который должен произвести преобразование материала, обратное тому, которое описывалось как воздействие оператора s (t) на импульсную сейсмограмму х (t) (см. гл. 2). Ча­ стотная характеристика Li (со) этого фильтра оказывается обратной величиной по отношению к спектру S (со) одиночного сейсмического импульса:

Lx (со) = l/S (со).

(6.33)

Поэтому фильтр типа L t (со) называется

обратным.

При наличии помех точное решение (6.32) неосуществимо. При­ ходится искать приближенное решение, вытекающее из сформу­ лированного выше критерия минимума суммы квадратов отклоне­

ний выходной последовательности

y'(t) от искомой функции х (t).

В силу принципа суперпозиции, справедливого для линейных систем

(см. гл. 1),

фильтр li (t),

удовлетворяющий этому критерию для

суммы y'(t)

= ak s (t xk)

+ n (t)

одиночного /с-го импульса и

помех, будет оптимальным и для всей суммы (6.30).

Таким образом,

критерий

оптимальности

фильтра

Zt (t) сводится

к выполнению

условия

 

 

 

 

 

 

 

^{Ht-rk)-[s(t-xk)+-^n(t)]*

 

M * ) } ' - m i n .

(6.34)

 

 

 

 

 

 

Здесь

6 (t — xk) — элемент импульсной

сейсмограммы

х (£),

соответствующий данному &-му импульсу:

 

 

 

 

 

(

1, t = xk,

 

 

 

 

б (

' - Н о , ^ т ,

 

 

( 6 - 3 5 )

197

2. Задача освобождения записи (6.30) от помех при минимальных искажениях полезной компоненты, очевидно, решается, с помощью такого фильтра l2 (t), который преобразует у (t) в последователь­ ность у (t), наименее (в среднеквадратичном смысле) отличающуюся от z (t). В дальнейшем такой фильтр будем называть фильтром оптимального воспроизведения сигнала.

Рассуждая так же, как и в случае Z4 (i), приходим к следующему условию оптимальности фильтра l2 (t):

[ s ( * _ T f t ) + J - n ( * ) ]

W 2 ( 0 } 2 = min.

(6.36)

W

 

 

 

Мы видим, что фильтры li

(t) и l2 (t) являются частными случаями

фильтра общего вида I (t),

преобразующего

наилучшим (в

средне­

квадратичном смысле) образом аддитивную смесь сигнала и случай­

ных

помех

в

некоторый

произвольно

задаваемый («желаемый»)

сигнал х (t).

Значительный

вклад в теорию таких фильтров внесен

Б . Винером

[121], поэтому иногда подобные фильтры называют

винеровскими.

 

 

 

3.

Задача

 

оптимального

обнаружения

сейсмических сигналов,

очевидно, может быть решена с помощью такого фильтра ls (t), который максимизирует отношение пиковой амплитуды полезного сигнала к среднеквадратичному значению помехи нэ выходе фильтра1 .

Допустим вначале, что помеха п (t)

в (6.30) представлена

стационар­

ным белым шумом со спектром мощности

 

п0/2.

 

 

через

Выразим полезную

компоненту

s (t) на

выходе фильтра

ее комплексный

спектр

g (со) — S (со) L 3

(со) с помощью

обратного

преобразования

Фурье:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

со

 

 

 

 

 

 

 

 

 

s(t)=

\

S((0)Ls(a)eiat

da.

 

(6.37)

 

 

 

 

- о о

 

 

 

 

 

 

 

 

Дисперсия о 2

помехи на выходе фильтра равна площади

спектра

мощности помехи на выходе, следовательно, можно записать

[34]

 

 

 

 

 

 

со

 

 

 

 

 

 

 

 

 

" я „ = ^

J | £ в И 1 2 Ж » .

 

(6-38)

 

 

 

 

 

 

-оо

 

 

 

 

 

 

Пользуясь выражениями

(6.37)

и (6.38) и полагая, что

сигнал

s (t)

на выходе достигает

пикового

значения в некоторый

момент

1

М о ж н о т а к ж е

пытаться

решать

эту з а д а ч у

с п о м о щ ь ю фильтра,

м а к с и м и ­

з и р у ю щ е г о на выходе о т н о ш е н и е

э н е р г и й п о л е з н о г о сигнал а п п о м е х

[117].

О д н а к о о п р е д е л е н и е параметров

такого

фильтра

т р е б у е т более

г р о м о з д к и х

вычислений, а сам фильтр

менее

эффективен .

 

 

 

 

 

198

времени t0, запишем условие оптимальности фильтра l3 (t) в виде

 

 

 

 

 

 

оо

 

 

 

 

 

 

I s (*о) I

 

j S (<о)

Ь3(ы)ешЫ

 

 

 

 

 

_

- о о

- = max.

(6.39)

 

 

 

 

Оп

I

оо

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

» о / 2 J U 3 ( C 0 ) | 2 d ( 0

 

 

 

 

 

 

\

-'со

 

 

 

Выражения (6.34), (6.36) и (6.39) представляют собой математи­

ческие

формулировки

критериев оптимальности фильтров lx (t),

1г

(t)

и

l.A (t)

в рамках

статистической модели (6.30). Пользуясь

этими

выражениями, получим теперь

уравнения весовых

функций

и

частотных

характеристик

оптимальных фильтров.

 

Уравнение Колмогорова — Винера

Запишем условие, аналогичное (6.34) и (6.36), для фильтра общего вида I (t), используя, как и прежде, у' (t) вместо у (t):

2 [ * ( * ) - / (t)*

Z(i)]2 = min.

(6.40)

Как известно, условие минимума

будет выполнено в том случае,

если все частные производные левой части (6.40) по каждому из весовых коэффициентов фильтра будут равны нулю. Обозначив через

А; число отсчетов

(«длину») входного сигнала у'

(t),

через

q

«длину»

желаемого

сигнала

х

(t),

через 8 — 1 , 2,

. . ., Т

номера

весовых

коэффициентов

фильтра

I (t) и полагая,

что к + Т (длина

выход­

ного

сигнала)

больше

q,

запишем

во избежание путаницы

свертку

у' (t) * i

(t)

в

виде

суммы

произведений.

Продифференцируем

ле­

вую

часть

(6.40) :

 

 

Гг

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

d

Ik+T(k+T

Тт

 

 

21

=

 

 

 

 

 

 

 

 

dl

(6)

 

2

* ( о - 2 г ( т ) /

(

' ~ т

)

 

 

 

 

 

k+T

 

 

 

Т

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

= 2 2

 

 

 

 

x(t)-^l(x)y'(t~x)

dl (В)

*Ц)-^1{х)у'а—т)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

т=о

 

 

 

 

 

Х=0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

г+Т

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2 2

 

 

 

 

x(t)-Zy'b)i(t-r)

 

1-у'

(t-Q)]

=

 

 

 

 

 

 

 

г=о

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

k+T

"

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

! S

 

- x(t)y'(t-Q)+^l(x)y'(t~x)y'

 

 

(t-Q)

 

 

 

 

 

 

 

t=o .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

k+T

 

 

 

 

T

k+T

 

 

 

 

 

 

.

(6.41)

 

=

2 I -

2

x{t)y'(t-Q)+

%

l(x) 2

 

 

y'(t~x)y'(t-Q)

 

 

 

 

 

t = 0

 

 

 

1=0

t = 0

 

 

 

 

 

 

 

 

В последнем выражении сумма первого слагаемого представляет

собой

оценку

8-го

значения

функции

гху,

(6)

желаемого

199

Соседние файлы в папке книги из ГПНТБ