4. ВРЕМЕННАЯ ДИСКРЕТИЗАЦИЯ СИГНАЛОВ
4.1. Общие сведения
Переход от аналогового представления сигнала к цифровому связан с его дискретизацией по времени и квантованием по уровню.
В результате временной дискретизации (ВД) сигнала
получают его оценку
, которая воспроизводит (восстанавливает) поведение сигнала на интервале
с некоторой погрешностью
. В математическом плане процесс ВД аналогичен задаче аппроксимации функции
полиномом
.
При решении задачи дискретизации (выборе шага
) должны быть известны:
1) математическая модель
физического сигнала;
2) способ воспроизведения (аппроксимации) аналогового сигнала, т. е. математическая модель оценки
;
3) критерий качества приближения сигнала его оценкой;
4) величина допустимой погрешности воспроизведения сигнала его оценкой.
Как правило, качество приближения функции
оценкой (полиномом)
устанавливается одним из критериев:
1) равномерного приближения
;
2) среднеквадратичного приближения
;
Здесь
– функция погрешности аппроксимации;
– модуль допустимой погрешности равномерного приближения;
– среднеквадратичная допустимая погрешность приближения.
В основе принципа ВД лежит представление непрерывной функции
обобщенным полиномом Фурье
, (4.1)
где
– система линейно независимых базисных функций;
– коэффициенты разложения или координаты сигнала, зависящие от вида функции
;
– число членов ряда или степень полинома (4.1).
В общем случае процесс ВД сигнала заключается в его разложении на интервале
по системе заранее выбранных базисных функций
с последующим дискретным представлением сигнала конечной совокупностью координат
.
В зависимости от базиса в качестве координат сигнала могут быть использованы или коэффициенты разложения
или отсчеты
в дискретные моменты времени
.
Выбор базиса и координат определяет тип аппроксимирующего полинома и характер аппроксимации. В измерительной технике предпочтение отдается координатам сигнала в виде его отсчетов
. В этом случае в результате ВД сигнал заменяется совокупностью его отсчетов (рис.4.1.1).
![]() |
Рис.4.1.1
В качестве базиса обычно берется система линейно независимых базисных функций
или
. На этом базисе можно построить различные полиномы. Наибольшее применение нашли полиномы Тейлора и Лагранжа. Характер аппроксимации при полиноме Тейлора – это экстраполяция или предсказание, а при полиноме Лагранжа – интерполяция.
Промежуток времени
между отсчетами называют шагом дискретизации или тактом измерения. Если шаг
, то имеем равномерную временную дискретизацию (РВД) на интервале наблюдения
.
Если шаг
, то этот случай соответствует адаптивной временной дискретизации (АВД). АВД заключается в автоматическом изменении промежутков времени
между отсчетами в зависимости от текущего поведения сигнала. При АВД шаг дискретизации как бы приспосабливается к текущим изменениям сигнала. Это приспособление, т. е. адаптация, осуществляется в реальном масштабе времени. АВД – это один из эффективных методов сжатия данных. Сжатие данных – это операция экономного представления аналогового сигнала.
Сложность устройств дискретизации и воспроизведения сигнала растет с увеличением степени n аппроксимирующего полинома. Поэтому степень полинома выбирают в разумных пределах – обычно
или
.



