Kommunikatsiyalarni rivojlantirish vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi
Download 22.01 Kb.
|
tizim va signallarni qaytaish
|
O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMMUNIKATSIYALARNI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI TIZIMLAR VA SIGNALLARNI QAYTA ISHLASH FANIDAN AMALIY ISH MAVZU: SIGNALLARNI CHASTOTA SOHASIDA IFODALASH, SPEKTRAL TAHLIL Bajardi: 085-20 guruh talabasi Oydinov Mamarasul Toshkent-2023y. MAVZU: SIGNALLARNI CHASTOTA SOHASIDA IFODALASH, SPEKTRAL TAHLIL. Reja: KIRISH 2. Signallarni spektral sohasida ifodalash 3. Adamar o‘zgartirishi 4. Lokal bazis tizimlari .. KIRISH Signallarni vaqt sohasi bo‘yicha ifodalashdan tashqari, chastota sohasida ham signallar akslantiriladi, ya’ni signalda mavjud bo‘lgan chastotalar (garmonikalar) to‘plami sifatida. Ushbu ifodalash usuli raqamli signallarni qayta ishlash tizimlarida juda muhim rol o‘ynaydi. Masalan, nutqni tahlil qilishda tovushlarni alohida fragmentlarini tanib olish uchun chastotali tarkibiy qismlarga ajratiladi. Aloqa kanallari orqali yuborilayotgan nutq signali kanalning chastotaviy xususiyatiga mos kelishi uchun signallarning chastotaviy tarkibini bilish kerak bo‘ladi [2, 4, 8]Signalni vaqt sohasidan spektral sohasiga o‘tkazish uchun asosiy algoritm - Fure o‘zgartirish hisoblanadi. Matematik jihatdan bu signalning garmonik tashkil etuvchilar yig‘indisidan tashkil topgan Fure qatorlari deb ataladi. Fure qatoridan foydalangan holda har qanday davriy signalni tavsiflash mumkin. Ushbu o‘zgartirishning muhim xususiyati shundaki, signalni vaqt sohasidan spektral sohasiga o‘tkazish, aksincha, signalni spektral sohasidan vaqt sohasiga o‘tkazish protseduralari mavjud. Ushbu protseduralar to‘g‘ri va teskari Fure o‘zgartirishlari deb nomlanadi.Signallarni diskret Fure o‘zgartirish ko‘rinishida ifodalash. Asosiy algoritmlardan biri bu diskret Fure o‘zgartirishi (DFO‘) [11, 12]. DFO‘ algoritmini chiqishida F(k) spektral (og‘irlik) koeffitsiyentlar to‘plami hosil bo‘ladi, bu yerda k - garmonikaning tartib chastotasiga mos keladigan koeffitsiyent tartib raqami (4.1-rasm). ( ) = 1 x(n)(cos(2 nk / N) - j sin( 2 nk / N))N F k (4.1)Teskari diskret Fure o‘zgartirish esa aksincha, signalni spektral sohasidagiifodalanishidan vaqt sohasiga tegishli miqdordagi nuqtalarga o‘tkazishga imkon beradi. Signallarga raqamli ishlov berish – bu signal ma’lumotlarini raqam yoki belgilar ketma-ketligi shaklida taqdim etishni nazarda tutadi. Bunday qayta ishlashning maqsadi signalning xarakterli parametrlarini baholash yoki signalni bir ma’noda qulay shaklga keltirishdan iboratdir. Tezkor raqamli hisoblash mashinalarining mavjudligi signallarni qayta ishlashning murakkab va samarali algoritmlarini rivojlantirishga imkon beradi. Integral mikrosxemalar sohasidagi so‘nggi texnologiya yutuqlari murakkab bo‘lgan raqamli signallarni qayta ishlash tizimlarini qurishning yuqori samaradorligini ta’minlab beradi. Signallarni qayta ishlash biotibbiyot, akustika, ovozli ma’lumotlar, radar tizimlar, seysmologiya, aloqa, ma’lumotlar uzatish tizimlari, yadro texnikasi va boshqa ko‘plab sohalarda qo‘llaniladi. Misol uchun, elektroensefalogramlarni, elektrokardiogramlarni tahlil qilishda, shuningdek, nutqni uzatish va tanib olishda signalning ba’zi xarakterli parametrlarini ajratish olish kerak bo‘ladi. Ba’zan shovqinli muhitdan kerakli signalni ajratib olish yoki signalni foydalanuvchi uchun yanada qulay bo‘lgan ko‘rinishga olib kelish muhim hisoblanadi. Signallarni qayta ishlashga yana bir misol sifatida aloqa kanallari orqali uzatiladigan signal turli xil buzilishlarga duchor bo‘lish va qabul qiluvchi qurilma ularni tiklash jarayonlarini keltirish mumkin. Faqatgina bir o‘lchamli signallargina emas, balki ko‘pgina tizimlarda ikki o‘lcham sifatida tasvirlarga ham raqamli ishlov beriladi. Shunday qilib, tasvirni qayta ishlash bilan bog‘liq holatlarda ikki o‘lchovli signallarni qayta ishlash usullari qo‘llaniladi. Bu rentgen nurlarini yaxshilash, o‘rmon yong‘inlarini aniqlash yoki ekinlarga zarar yetkazish, sun’iy yo‘ldoshlar orqali olingan fotosuratlarni tahlil qilish, shuningdek, oy va uzoq koinotning televizor tasvirlarini yaxshilash uchun koinot fotosuratlaridagi tasvirlarni takomillashtirish va tahlil qilish uchun zarurdir. Neft manbalarini qidirish, zilzila kuchini o‘lchash va yadroviy portlashlarni nazorat qilish uchun zarur bo‘lgan seysmik ma’lumotlarni tahlil qilish uchun ko‘p o‘lchovli signallarni qayta ishlash usullari ham qo‘llaniladi. Yaqin vaqtgacha signallarni qayta ishlash odatda analog qurilmalar yordamida amalga oshirilar edi. Geofizik ma’lumotlarni tahlil qilish raqamli kompyuterlardan foydalangan holda signallarni qayta ishlashning birinchi misollaridan biri bo‘ldi. Ushbu turdagi signallarni qayta ishlash har doim ham real vaqtda amalga oshirilmas edi. Misol uchun, magnit lentaga faqat bir necha soniya davomida saqlangan ma’lumotlarni qayta ishlash uchun, odatda, bir daqiqa yoki bir necha mashina sikli talab qilinar edi. Shu bilan birga, raqamli hisoblash mashinalari ko‘p qirraliligi yuqori ishlov berish samaradorligini ham ta’minlaydi. Raqamli signallarni qayta ishlashning yangi istiqbolini ishlab chiqish 1965 yilda Furye o‘zgartirishini hisoblashning samarali algoritmlari kashf etilishi bilan yanada tezlashdi. Ushbu algoritmlar sinfi tezkor Furye o‘zgartirishi (FFT - Fast Fourier Transform) nomi bilan mashhur bo‘ldi. FFT imkoniyatlari bir necha jihatdan muhim edi. Raqamli kompyuterlarda olingan signallarni qayta ishlashning ko‘plab algoritmlari real vaqtdan kattaroq kattalikdagi ishlov berish vaqtini talab qiladi. Bunga ko‘pincha spektral tahlil jarayonlarining signallarni qayta ishlashning muhim qismi bo‘lganligi va uni amalga oshirishning samarali vositasi ma’lum bo‘lmaganligi sabab bo‘lgan. Furye o‘zgartirishining tezkor algoritmi Furye o‘zgartirishini hisoblash vaqtini bir necha darajaga qisqartirdi. Bu real vaqtda signallarni qayta ishlashning juda murakkab algoritmlarini ishlab chiqishga imkon berdi. Bundan tashqari, tezkor Furye o‘zgartirish algoritmini ixtisoslashtirilgan raqamli qurilmada real vaqtda amalga oshirish imkoniyatlarini hisobga olgan holda, ilgari amaliy bo‘lmagan ko‘plab signallarni qayta ishlash algoritmlari ixtisoslashtirilgan qurilmalarda o‘zlashtirila boshlandi. Ushbu o‘quv qo‘llanmada tizimlar va signallarni qayta ishlashning barcha mumkin bo‘lgan sohalarini, real vaqtda signallarni qayta ishlashning algoritmlarini va signal protsessorlar arxitekturalari haqidagi bilimlarni yanada takomillashtirish uchun mustahkam asos yaratishga imkon berish yoritilgan. Download 22.01 Kb. Do'stlaringiz bilan baham: 
|