Оптимальный фильтр

Cтраница 2

Отклик оптимального фильтра, взятый по модулю, Z ( Q, т) или Z ( Q, т) 2 называют функцией неопределенности. Графически функцию неопределенности представляют в форме поверхности над плоскостью с координатами задержка т - доплеровская частота Q. Сечения поверхности функции неопределенности плоскостями, перпендикулярными оси частот, определяют огибающие импульсов отраженного сигнала, измеренные на выходе оптимального фильтра при настройке его на частоты ( oo Q. Сечения функции неопределенности, параллельные оси частот, характеризуют разрешающую способность системы по скорости движения лоци-руемого точечного отражателя. Если функция неопределенности Z ( fi, т) 2 имеет резко выраженный экстремум в начале координат, то это свидетельствует о том, что выбранный зондирующий сигнал обеспечивает высокую разрешающую способность системы по дальности и скорости движения отражателя. [16]

Проблема оптимальных фильтров интересна не только с теоретической точки зрешгя, но и имеет замечательную практическую ценность, поскольку дает критерий для разработки фильтров и абсолютной оценки их характеристик. [17]

Представление оптимального фильтра в виде обыкновенных дифференциальных уравнений дает возможность получить оптимальные оценки фазовых координат линейного объекта как в установившемся, так и в переходном режиме и синтезировать оптимальные системы управления. [18]

Графики, иллюстрирующие преобразование спектра сигнала и помехи оптимальным фильтром. [19]

Значит, оптимальный фильтр тем эффективнее, чем больше длительность импульсного сигнала и меньше ширина его спектра. [20]

К примеру расчета оптимальной системы. [21]

Необходимо определить оптимальный фильтр. [22]

Частотная характеристика оптимального фильтра должна быть комплексно сопряженной по отношению к спектральной функции сигнала. [23]

Структурная схема следящего оптимального фильтра для оценки постоянного сообщения. [24]

Структурная схема оптимального фильтра, соответствующая (7.4.27), приведена на рис. 7.4.3. Для tfo ( /) j 0 при всех значениях t Qo ( T) - возрастающая функция. Таким образом, коэффициент усиления звена, стоящего перед интегратором, уменьшается во времени и стремится к нулю при безграничном возрастании интервала наблюдения. В терминах спектральной теории можно сказать, что эквивалентная шумовая полоса фильтра сужается с течением времени. [25]

В качестве оптимального фильтра можно рассматривать любой из трех типов дискретных фильтров: без запоминания, с запоминанием на интервал дискретности и с запоминанием на часть интервала дискретности. [26]

Передаточная функция оптимального фильтра с точностью до постоянного множителя остается такой же, как и при полностью известном сигнале, поскольку форма сигнала и помехи, а следовательно, и их спектры Y ( / со) и U ( / со) остаются неизменными. [27]

Для определения оптимального фильтра необходимо знать частотные характеристики полезного сигнала и помехи. В работе [54] указывается, что на практике достаточно ограничиться некоторыми классами простых фильтров, получаемых из выражения ( III. Обозначим автокорреляционные функции смеси, полезного сигнала и помехи через Rxx, Ry. Rvv и, предположив, что сигнал и помеха статистически независимы, приведем пять наиболее распространенных фильтров. [28]

Схема определения динамич. хар-к объекта по его реализациям вхо.| Схема линейной самонастраивающейся модели 2-го порядка с настройкой по фазовым. [29]

Определение параметров оптимального фильтра и экстр а п о л я т о р а по известным реализациям полезного сигнала и полезного сигнала, аддитивно смешанного с шумом, типично для винеровского подхода к задачам ол-тим. Применение самонастраивающейся модели, предложенной Табором [6], позволяет непосредственно решить эту проблему. Если считать, что реализация полезного сигнала с шумом есть реализация входа, а реализация полезного сигнала, сдвинутая в сторону опережения по времени, - реализация выхода желаемого фильтра экстра-полятора, то определение их параметров аналогично решению предыдущей проблемы. [30]

Страницы: 1 2 3 4 5