- •1. Передача информации между двумя оконечными устройствами. Тип соединения оконечных устройств
- •2. Основные определения: информация, сообщение, система связи, сигнал, алфавит.
- •5. Форматирование информации. Форматирование текстовых данных. Существующие стандарты.
- •6. Передача сообщений по каналу, искажения, краевые искажения, дробление
- •9. Дискретизация по методу «выборка-хранение».
- •10. Сигнал, как реализация процесса. Классификация процессов.
- •11. Детерминированные процессы. Гармонические и переходные непериодические процессы.
- •12. Полигармонические и непериодические процессы их спектральные характеристики.
- •13. Определение случайного процесса. Непрерывные и дискретные случайные процессы.
- •14. Измерение случайных процессов.
- •15. Числовые характеристики случайных процессов, их инженерно-физический смысл.
- •16.Законы распределения и основные характеристики случайных процессов
- •17. Автокорреляционная функция случайного процесса. Примеры автокорр. Функций.
- •18. Взаимная корреляционная функция случайных процессов. Примеры применения корреляционных характеристик.
- •19. Усреднение по ансамблю и по времени. Эргодическое свойство случайных процессов.
- •20. Стационарные и нестационарные случайные процессы. Стационарность в широком и узком смыслах. (2 стр)
- •21. Количество информации. Формула Хартли.
- •22. Формула Шеннона.
- •23. Энтропия источника сообщений. Свойства энтропии источника дискретных сообщений
- •24. Избыточность при передаче сообщений. Роль избыточности при передаче информации
- •25. Математические модели сигналов. Спектральное представление сигналов.
- •26. Ряд Фурье по произвольной ортогональной системе функций.
- •27. Ряд Фурье по основной тригонометрической системе функций.
- •28. Разложение периодических функций в ряд Фурье. Спектр амплитуд и спектр фаз.
- •29. Ряд Фурье в комплексной форме. Спектр фаз и спектр амплитуд.
- •30. Спектр мощности сигнала. Практическая ширина спектра. Равенство Парсеваля. (3 стр!!!)
- •31. Спектральные характеристики непериодического сигнала. Прямое и обратное преобразования Фурье.
- •32. Оценивание спектральной плотности с помощью дпф
- •33. Дискретное преобразование Фурье (дпф). Гармонический анализ.
- •34. Примеры ортогональных базисов. Функции Уолша.
- •35. Модуляция. Зачем она нужна
- •36. Спектр ам сигнала. Ширина полосы.
- •38. Амплитудная модуляция.
- •41. Угловая модуляция
- •42. Частотная модуляция.
- •43. Спектр колебаний с угловой модуляцией
- •44. Сравнение методов амплитудной и угловой модуляций
- •45. Шумы. Тепловой шум. Представление тепловых шумов. Мощность шума. Распределение тепловых шумов.
- •49. Спектральные характеристики случайных процессов.
- •50. Коды, применяемые в информационных системах. Преобразование кодов.
- •51.Исправляющие или корректирующие коды.
- •52. Кодирование источников без памяти: Код Хаффмана.
- •53. Кодирование источников без памяти: Код Шеннона-Фано
- •Оглавление
11. Детерминированные процессы. Гармонические и переходные непериодические процессы.
Детерминированный сигнал – сигнал, если сущ. его математическое описание, т.е. можно найти его знач. в любой момент времени. Детерминированные сигналы бывают: периодические (гармонич. и полигармонич.) и непериодические (почти периодич. и переходные).
Гармонич.:
Гармонический процесс - это периодический процесс, поведение которого во времени математически выражается формулой , где Ао - амплитуда, fg - циклическая частота в герцах, если t измеряется в секундах, Q - начальный фазовый угол в радианах, z(t) -мгновенное значение в момент t. При практическом анализе гармонических процессов фазовый угол Q часто игнорируется. В этом случае .
Уравнение графически можно изобразить либо в виде зависимости мгновенного значения oт времени, либо в виде зависимости амплитуды от частоты (частотного спектра); оба способа показаны на рисунке:
Интервал времени, на котором происходит одно полное колебание или цикл гармонического процесса, называется периодом Tg. Число циклов в единицу времени называется частотой fg . Частота и период связаны соотношением . Спектры, задающие непрерывную зависимость амплитуды от частоты, называются дискретными или линейчатыми.
Переходные процессы - это все непериодические процессы, за исключением почти периодических процессов. Другими словами, к переходным относятся все процессы, которые можно задать какой-либо функцией времени, за исключением процессов, рассмотренных выше.
К переходным процессам приводят многочисленные и самые разнообразные явления.
Важная особенность переходных процессов, отличающая их от периодических и почти периодических процессов, состоит в том, что их нельзя охарактеризовать дискретным спектром. В большинстве случаев для переходных процессов можно получить непрерывное спектральное представление, используя преобразование Фурье вида
г
S(w)
Переходные: x(t)=
w
x(t)=
x(t)= ед. сигнал длит. С
12. Полигармонические и непериодические процессы их спектральные характеристики.
К полигармонич. относ. звук скрипки, саксофона, вибр. двигателя.
К полигармоническим процессам относятся периодические процессы, которые математически представляются функцией времени, точно повторяющей свои значения через одинаковые интервалы времени, т. е.
Как и в случае гармонических процессов, интервал времени, в течение которого происходит одно полное колебание, называется периодом Тр. Число циклов в единицу времени называется фундаментальной частотой fv. Гармонические процессы представляют собой частный случай полигармонических процессов при fg= fp.
В практических случаях полигармонические процессы разлагаются в ряд Фурье по формуле ,
,
Другое представление полигармонических процессов рядом Фурье дает формула
,
Иначе говоря, формула показывает, что полигармонический процесс есть сумма постоянной составляющей Ао и бесконечного числа гармонических составляющих, называемых гармониками и имеющих амплитуды Ат и фазы Q.m . Все частоты гармонических составляющих кратны фундаментальной частоте fp.
Однако если процесс образован суммой двух и более гармонических процессов с произвольными частотами, то он, как правило, не будет периодическим. Точнее говоря, сумма двух и более гармонических процессов будет периодическим процессом тогда и только тогда, когда отношение частот любых двух гармоник (входящих в состав всего процесса в целом) есть рациональное число.
ПОЧТИ ПЕРИОДИЧЕСКИЕ процессы определяются математически как функции
Причем отношения fm/fk не для всех значений индексов явл рациональными числами.
Состовляющ.