Спектральный анализатор редкоповторяющейся случайной последовательности импульсов

@DaoNil · Регистрация: 01.11.2011

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Доброе утро, Форумчане! Я столкнулся с весьма "интересной" темой диплома. Называется "Спектральный анализатор редкоповторяющейся случайной последовательности импульсов".
Несколько моментов которые я пока не могу понять:
1) Где можно наблюдать такие импульсы. В каких сферах деятельности о них есть упоминание.
2) Как правильно подобрать структурную и принципиальную схемы для этого прибора? Может есть уже готовые.
3) Программу для работы прибора необходимо написать в Mathlab( с этим я частично справился, правда я написал для прямоугольный импульсов, хз какие вообще используются)

HTML5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
clc;
close all;
tau = 1; % длительность импульсов
q = 25; % скважность
T = tau * q; % период следования импульсов 
N =2; % число импульсов
d = (0:N-1)*T; % вектор задержек для pulstran
t = -1:0.1:100.3; % дискретное время
s = pulstran(t, d,'rectpuls', tau); % последовательность из N импульсов
D=abs(fft(s));
subplot(3,1,1) 
plot(s)
grid on 
title('Исходный сигнал') 
xlabel('Частота (Гц)') 
ylabel('Амплитуда') 
subplot(3,1,2) 
plot(D)
grid on 
title('Спектр Фурье(FFT)') 
xlabel('Частота (Гц)') 
ylabel('Амплитуда') 
 
% 
% %Оценка спектра
Nn=length(t);
 
r=[];
r1=[];
for n=1:1:Nn 
    if s(n)>0
        r=[r,t(n)];
        r1=[r1,n];
    end
    
end
b=size(r);
A=[];
n=1;
for l=1:1:Nn         %перебор отчетов частоты
 w=2*pi*(l-1)/101.3; 
  V=0;
for k=1:b(2)          %перебор импульсов
    V=V+s(r1(k)).*exp(-r(k)*i*w);  
end
 A=[A,abs(V)];     %массив спектра
end
subplot(3,1,3)
plot(A)
grid on 
title('Спектр ИСП(фор)') 
xlabel('Частота (Гц)') 
ylabel('Амплитуда')
 
%Добавим шум
 
y = awgn(s,25); % Добавляем белый гауссов шум
Dn=abs(fft(y));
figure 
subplot(3,1,1)
plot(t,s,t,y) % Выводим графики обоих сигналов
grid on 
title('Исходный сигнал с шумом') 
xlabel('Частота (Гц)') 
ylabel('Амплитуда') 
subplot(3,1,2) 
plot(Dn)
grid on 
title('Спектр Фурье(fft)') 
xlabel('Частота (Гц)') 
ylabel('Амплитуда')
 
Nn=length(t);
 
rn=[];
r1n=[];
for n=1:1:Nn 
    if y(n)>0
        rn=[rn,t(n)];
        r1n=[r1n,n];
    end
 end
b=size(r);
A1=[];
n=1;
for l=1:1:Nn         %перебор отчетов частоты
 w=2*pi*(l-1)/101.3; 
  V1=0;
for k=1:b(2)          %перебор импульсов
    V1=V+y(r1n(k)).*exp(-rn(k)*i*w);  
end
 A1=[A,abs(V1)];     %массив спектра
end
subplot(3,1,3)
plot(A1)
grid on 
title('Спектр ИСП(фор)') 
xlabel('Частота (Гц)') 
ylabel('Амплитуда')

4) Диплом основан на том, что идет сравнение БПФ и отголоском ДПФ. Идея состоит в том, что при редкоповторяющихся импульсах БПФ обрабатывает каждый отчет, в то время как для второй формулы необходимо знать только время появления импульса и его амплитуду. Потом произведение этих величин суммируются и находится спектр. На много ли улучшается быстродействие системы при использовании второй формулы я пока не рассчитал. Надеюсь на вашу помощь

Помогите ответить на эти вопросы. Основные первые 2 вопроса не дают мне больше углубиться в изучение и осмысление данного анализатора.

raxper · 20.03.2012, 13:01

1- блютуз, к примеру ...CDMA, как вариант ...использование случайных последовательностей (типа m или Баркера) и шумоподобных сигналов служит для расширения спектра, при использовании корреляционной обработки и иных методов для увеличения помехозащищенности канала связи

2- ранее для измерения амплитуд одиночных и редкоповторящихся импульсных сигналов нано- и пикосекундной длительности использовались стробоскопические осциллографы и рециркуляционные малоразрядные интегральные ПНК непосредственного отсчета, а также преобразователи время-код, выполненных по методу задержанных совпадений. Технология не стоит на месте и появились высокоскоростные АЦП, однако перенос полосы частот на более низкую частоту используется до сих пор. Т.о. структура железа вашего измерителя будет минимум включать: фильтр, перемножитель (балансный модулятор для переноса частоты) и полосовой фильтр (если потребуется перенос частот), АЦП, тактовый генератор с малым джиттером и высокоскоростная ПЛИС (FPGA) серии Virtex, либо же контроллер на ARM или DSP (хотя уже есть совмещенные).

Примеры реализации FFT на VHDL в ПЛИС есть в аппнотах Altera, к примеру.

3-

написал для прямоугольный импульсов

для m- последовательностей, как вариант

4- вейвлет-анализ рассмотрите ...Wavelet Toolbox for MATLAB

Почитать и посмотреть:
- Исследование сигналов с применением спектрального анализа цифровых осциллографов
- Литература по ЦОС http://dsp-book.narod.ru/books.html
- Agilent. Измерения параметров радиолокационных станций. Заметки по применению
- Синтез и анализ цифровых фильтров с использованием программного пакета MatLab
- высокоскоростные A/D Converters Analog Devices
- Новиков Л.В. Основы вейвлет анализа сигналов
- Петухов А.П. Введение в теорию базисов всплесков. С.-Пб., Изд-во СПбГТУ, 1999.
- Алексеев К.А. Вейвлет-анализ сигналов датчиков. Ч.1. Континуальный анализ // ИИЦ ПГУ, 2001.
- Алексеев К.А. Вейвлет-музыка // Датчики систем измерения, контроля и управления, ИИЦ ПГУ, 2001.
- Алексеев К.А. Метрологическое обеспечение датчиков переменных давлений с использованием пакета Wavelet Toolbox // Датчики систем измерения, контроля и управления, ИИЦ ПГУ, 2001.
- Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB
- Боб Кац. Все, что вы всегда хотели знать про джиттер, но боялись спросить

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
SDL3 для Web (WebAssembly): Идентификация объектов на Box2D v3 - использование userData и событий коллизий 8Observer8 02.03.2026 Содержание блога Финальная демка в браузере. Итоговый код: finish-collision-events-sdl3-c. zip https:/ / www. cyberforum. ru/ blog_attachment. php?attachmentid=11680&d=1772460536 Одним из. . .	Реалии Hrethgir 01.03.2026 Нет, я не закончил до сих пор симулятор. Эта задача сложнее. Не получилось уйти в плавсостав, но оно и к лучшему, возможно. Точнее получалось - но сварщиком в палубную команду, а это значит, в моём. . .	Ритм жизни kumehtar 27.02.2026 Иногда приходится жить в ритме, где дел становится всё больше, а вовлечения в происходящее — всё меньше. Плотный график не даёт вниманию закрепиться ни на одном событии. Утро начинается с быстрых,. . .	SDL3 для Web (WebAssembly): Сборка библиотек: SDL3, Box2D, FreeType, SDL3_ttf, SDL3_mixer и SDL3_image из исходников с помощью CMake и Emscripten 8Observer8 27.02.2026 Недавно вышла версия 3. 4. 2 библиотеки SDL3. На странице официальной релиза доступны исходники, готовые DLL (для x86, x64, arm64), а также библиотеки для разработки под Android, MinGW и Visual Studio. . . .
SDL3 для Web (WebAssembly): Реализация движения на Box2D v3 - трение и коллизии с повёрнутыми стенами 8Observer8 20.02.2026 Содержание блога Box2D позволяет легко создать главного героя, который не проходит сквозь стены и перемещается с заданным трением о препятствия, которые можно располагать под углом, как верхнее. . .	Конвертировать закладки radiotray-ng в m3u-плейлист damix 19.02.2026 Это можно сделать скриптом для PowerShell. Использование . \СonvertRadiotrayToM3U. ps1 <path_to_bookmarks. json> Рядом с файлом bookmarks. json появится файл bookmarks. m3u с результатом. # Check if. . .	Семь CDC на одном интерфейсе: 5 U[S]ARTов, 1 CAN и 1 SSI Eddy_Em 18.02.2026 Постепенно допиливаю свою "многоинтерфейсную плату". Выглядит вот так: https:/ / www. cyberforum. ru/ blog_attachment. php?attachmentid=11617&stc=1&d=1771445347 Основана на STM32F303RBT6. На борту пять. . .	Камера Toupcam IUA500KMA Eddy_Em 12.02.2026 Т. к. у всяких "хикроботов" слишком уж мелкий пиксель, для подсмотра в ESPriF они вообще плохо годятся: уже 14 величину можно рассмотреть еле-еле лишь на экспозициях под 3 секунды (а то и больше),. . .