CC BY
42
Секция радиоприемных устройств и телевидения
результирующего четырехполюсника в режиме холостого хода на его входе. Эта обратная передаточная функция характеризует цепь эквивалентной ОС как цепь неминимально фазовую. Получается, что выбором параметров элементов взаимной цепи ОС можно обеспечить различные режимы фазирования в У-нетатроне при соблюдении заданных условий реализации его отрицательной вещественной проводимости. Показаны возможные варианты фазовой компенсации адмитанса реге.
Результаты работы могут быть использованы при параметрическом синтезе взаимных и невзаимных активных фильтров [1], а также автогенераторов [2], выполненных на невзаимных АЭ, проявляющих свои инерционные свойства особо ощутимо в диапазоне СВЧ.
ЛИТЕРАТУРА
1. Филинюк КА. Активные СВЧ-фильтры на транзисторах. М.: Радио и связь, 1987. 112с.
2. Богачев В.М., Лысенко ВТ., Смольский СМ. Транзисторные генераторы и автодины /Под ред. В.М.Богачева. М.: Издательство МЭИ, 1993. 344с.
УДК. 621.518.54
Г. Г. Галустов ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДИСКРЕТНОГО ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ СИГНАЛОВ
Одной из наиболее трудных проблем, возникающих при решении задач рас, , -торых формируется решающее правило. При решении задач классификации импульсных сигналов для этой цели можно с успехом использовать коэффициенты разложения сигналов по ортонормированной базисной системе вейвлетов Хаара [1]. Отличительной особенностью такого разложения является то, что оно, в отличие от разложения в обобщённый ряд Фурье, учитывает не только амплитудное распределение сигнала, но и его положение на временной оси.
Вейвлет-спектр одиночного импульсного сигнала, принимающего вещественные значения, можно образно представить себе как некоторый же» из верти, -натами. При этом одна из координат указывает на скорость изменения сигнала, а другая - на положение вдоль оси времени. Использование некоторых спектральных компонент в качестве эффективных признаков позволяет сжимать сигналы, выделяя только ту часть информации, которая существенна для классификации, при этом значительно упрощается реализация решающего правила.
В последние годы техника дискретного вейвлет-анапиза стала с успехом использоваться для решения задач сжатия и распознавания сигналов. Алгоритмы вейвлет-аншгаза достаточно полно представлены в составе широко распространённого прикладного пакета «МаШ1аЪ».
Известия ТРТУ
Специальный выпуск
ЛИТЕРАТУРА
1. Chui C.H. Wavelet Analysis and its Application, NY, Academic Press, 1992.
2. Галустов ГГ., Михалёв M.B. Особенности применения вейвлет-преобразования для анализа случайных процессов // Известия ТРТУ, Таганрог. 2000. №1.
УДК 681.586; 621.372
А.А. Ярошенко РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ТРАКТОВ ОБРАБОТКИ ДИСКРЕТНЫХ СИГНАЛОВ
Развитие компьютерной техники и методов математического моделирования
,
процессах анализа и синтеза цифровых систем связи [1, 2]. Поскольку в состав цифровых систем связи входят устройства, осуществляющие цифровую обработку сигналов в реальном масштабе времени, которые невозможно реализовать без , -ровых моделей этих устройств. Наиболее актуальной является задача адаптации разработанных алгоритмов непараметрического распознавания сигналов к практическим условиям работы цифровых систем связи.
В связи с этим представляет интерес решение следующих задач:
1) создание цифровой модели непараметрического классификатора;
2) построение цифровой модели приемника дискретных сигналов системы
;
3) -зация параметров приемника: полосы пропускания, уровня порога классификатора, параметров дискриминационной характеристики демодулятора по критерию минимума вероятностей ошибок распознавания;
4) построение и исследование экспериментальной установки, содержащей пе-
редатчик дискретных частотно-манипулированных сигналов, приемник дискрет- c
дискриминатором, источник помех, ЭВМ.
Для проверки правильности разработанной математической модели адаптивного цифрового частотного дискриминатора с переменными параметрами дискриминационной характеристики был проведен сравнительный анализ полученных результатов с результатами, полученными при проведении натурных экспериментов с макетом этого устройства. Анализ полученных результатов подтвердил адекватность разработанной математической модели реальному устройству. Это позволяет проводить набор экспериментальных исследований путем машинного моделирования для задач, которые трудно, в силу различных причин, осуществить путем проведения натурных испытаний. Это также позволяет использовать разработанную модель в качестве составной части исследуемого тракта обработки сигналов.
