Основы оптимального приёма сигналов презентация

Оптимальный приёмник − устройство обработки, обеспечивающее наилучшее выделение полезной информации из сигнала, принимаемого в смеси с аддитивной шумовой помехой 1 Шумовая помеха − нормальный белый шум

Слайд 13. Основы оптимального приёма сигналов
3.1. Оптимальная оценка параметра сигнала
3.2.

Оптимальное обнаружение сигнала

3.3. Оптимальное различение известных сигналов

3.4. Оптимальная обработка сигналов с использованием согласованных фильтров


Слайд 2Оптимальный приёмник − устройство обработки, обеспечивающее наилучшее выделение полезной информации из

сигнала, принимаемого в смеси с аддитивной шумовой помехой

1

Шумовая помеха − нормальный белый шум

Синтез оптимального приёмника − нахождение структуры и параметров устройства обработки, обеспечивающее наилучшее выделение полезной информации из определённого типа сигнала

Критерий оптимальности приёмника − правило, которое определяет, какой способ выделения полезной информации считается наилучшим

Примеры:
критерий минимума СКО
критерий максимума отношения сигнал-шум
критерий максимума апостериорной вероятности

Основные понятия


Слайд 32
Задачи, решаемые в теории оптимального приёма сигналов

(Задачи 2 и 3 –

частный случай задачи 1)

Будут рассмотрены

Оценка параметров сигнала, принимаемого в смеси с помехами
Обнаружение сигнала на фоне помех
Различение двух или нескольких сигналов на фоне помех
Фильтрация (выделение) сигнала из смеси с помехами


Слайд 43





































Априорная и апостериорная вероятности
a priori − «из предыдущего» (до «опыта»)
a posteriori

− «из последующего» (после «опыта»)

До начала обработки известно (априорная информация):
вид сигнала
распределение вероятностей шума
априорное распределение вероятностей параметра λ

Принимаемая смесь сигнала и шума:

3.1. Оптимальная оценка параметра сигнала

Обрабатываются:

непрерывное колебание:

N отсчётов (вектор) принятого колебания:

или


Слайд 54





































Формула полной вероятности
Совместная плотность вероятности отсчётов

и параметра λ

Слайд 65





































Формула Байеса. Функция правдоподобия
Функция правдоподобия

− условная плотность вероятности отсчётов принятой смеси сигнала и шума, рассматриваемая как функция параметра λ


Слайд 76





































Функция правдоподобия параметра сигнала, принимаемого на фоне нормального белого шума
1-й шаг:

находим функцию правдоподобия в случае шума с ограниченным спектром

2-й шаг: увеличивая fв , переходим к пределу:


Слайд 87
Функция правдоподобия при конечной частоте fв
АКФ шума с граничной частотой

Отсчёты

шума, взятые с интервалом дискретизации − некоррелированы и статистически независимы (т.к. имеют нормальное распределение) . Следовательно,


Слайд 98





































Функция правдоподобия при конечной частоте fв
Нормальное распределение вероятностей отсчётов:


Слайд 109




































Функция правдоподобия при


Слайд 1110
Апостериорная плотность вероятности параметра и её логарифм
Оценка параметра по критерию максимума апостериорной

вероятности:

Логарифм апостериорной плотности вероятности параметра:


Слайд 1211




































Оценка параметра полностью известного сигнала
(корреляционный приёмник)


Слайд 1312
Оценка неэнергетического параметра
Неэнергетические параметры:
задержка
фаза
частота

при T >> T0




T >> T0

T ~ T0


Слайд 1413
Корреляционный приёмник для оценки задержки известного сигнала


Слайд 1514
Эпюры напряжений в корреляционном приёмнике прямоугольного видеоимпульса


Слайд 1615
Корреляционный приёмник для оценки неэнергетического параметра


Обратная связь

Если не удалось найти и скачать презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое ThePresentation.ru?

Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. Мы помогаем школьникам, студентам, учителям, преподавателям хранить и обмениваться учебными материалами с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика