Оптимальный фильтр

Cтраница 1

Оптимальный фильтр считается физически осуществимым, если его импульсная реакция g ( t) - отклик на единичный импульс 8 ( t) - удовлетворяет следующим условиям: g ( t) - 0 при t 0; g ( 0 - - 0 при - оо. [1]

Оптимальный фильтр в этом режиме практически ничего нового не вносит. [2]

Оптимальный фильтр в этом режиме работает наиболее эффективно, обеспечивая почти полное подавление помехи, не искажая в то же время сигнала. [3]

Оптимальный фильтр - это передаточная система, выполняющая оптимальную фильтрацию сигнала помехи. В качестве критерия оптимизации выступает минимум величины средней квадратичной абсолютной ошибки; можно использовать и другие критерии в зависимости от того, какой аспект использования выдвигается на передний план. [4]

Сглаживание параметров процесса с помощью средних взвешенных значений ( оптимальный фильтр. [5]

Оптимальные фильтры используются в тех случаях, когда спектр частот полезного и налагаемого шумового сигналов находится в одной области значений, а их разделение традиционными фильтрами нижних частот или полосовыми фильтрами невозможно. В таких случаях выделение полезного сигнала выполняется на основе методов статистических оценок. [6]

Оптимальный фильтр должен быть физически осуществимым. Это значит, во-первых, что его импульсная характеристика, представляющая реакцию на единичный импульс в момент / 0, пе может быть отличной от нуля при / СО. В противном случае будет нарушен принцип причинности. [7]

Оптимальный фильтр на частотах, где с ( со) 1, ослабляет влияние помехи потому, что модуль коэффициента передачи оказывается меньшим 0 5 и с ростом с ( со) еще более уменьшается. Он обеспечивает возможно большее подавление составляющих спектра помехи и в то же время возможно меньше ослабляет ( искажает) составляющие спектра сигнала. [8]

Оптимальный фильтр на частотах, где с ( со) 1, ослабляет влияние помехи потому, что модуль коэффициента передачи оказывается меньше 0 5 и с ростом с ( to) еще более уменьшается. Он обеспечивает большее подавление составляющих спектра помехи и в то же время меньше ослабляет ( искажает) составляющие спектра сигнала. Анализ результатов линейной фильтрации показывает, что эффективность ее тем больше, чем больше отношение ширины спектра сигнала к ширине спектра помехи и чем больше отношение сигнал / шум на входе фильтра. Следовательно, для повышения эффективности целесообразно применять широкополосные сигналы и большее отношение сигнал / шум. [9]

Характеристика сигнала. а - непрерываная. б - импульсная. [10]

Оптимальный фильтр с амплитудно-частотной характеристикой вида (10.1) хорошо пропускает те частоты, на которых он слабее помехи. Однако фазочастотная характеристика фильтра обеспечивает - синфазность всех частот сигнала в момент времени t t0, в который производится измерение выходного напряжения фильтра. [11]

Оптимальным фильтром называется линейная система, которая осуществляет обнаружение сигнала наилучшим образом, т.е. обеспечивает максимальное отношение сигнал - шум на выходе при заданных вероятностях обнаружения и ложной тревоги. [12]

Поэтому оптимальный фильтр, работающий по среднеквадратическому критерию качества, с большим основанием следует называть и действительно называют фильтром Колмогорова-Винера. [13]

Поэтому оптимальные фильтры, обеспечивающие максимум отношения сигнал / белый шум, называют согласованными фильтрами. Полное соответствие К % ( ю) А ( со) приводит к тому, что согласованный фильтр хорошо пропускает только составляющие сигнала с высоким уровнем и ослабляет составляющие, уровень которых относительно мал. [14]

Проектирование оптимальных фильтров может быть использовано для определения программы действия вычислительного устройства. Если вычислительное устройство работает с накопленными в памяти данными, то полуустойчивая характеристика реализуема, ибо доступны данные как из прошлого, так и из будущего. [15]

Страницы: 1 2 3 4 5