Файл: национальный исследовательский томский политехнический универсистет.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 23.11.2023

Просмотров: 107

Скачиваний: 4

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИФедеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИСТЕТ»Институт – ИШНКБНаправление – Электроника и наноэлектроникаКафедра – ОЭИЛабораторная работа 1 Гармонический анализ периодических сигналовДисциплина Теория ЦОС Вариант 7

Исполнитель:





студент группы

1А01




Левшин М.А.

























Руководитель:





преподаватель







Кулагин А.Е.

























Томск 2022Цель работыОпределить коэффициенты ряда Фурье и построить аппроксимирующую функцию для периодического сигнала, образованного из импульсов заданной формы.Выполнение работы

  1. Были найдены значения коэффициентов a0, an, bn разложения в ряд Фурье периодической последовательности прямоугольных импульсов (рис. 1.1) и рассчитаны значения An, ϕn первых пяти гармоник для произвольных T, τ. Все расчеты производились в программе MathCAD.

Рисунок 1.1 – Последовательность прямоугольных импульсовРисунок 1.2 – Заданные постоянные значенияРисунок 1.3 – Рассчитанные значения коэффициентов a0, an, bnРисунок 1.4 – Рассчитанные значения An, ϕnпервых пяти гармоникРисунок 1.5 – Фазовая спектральная диаграммаРисунок 1.6 – Амплитудная спектральная диаграммаТакже был построен график аппроксимирующего сигналаРисунок 1.7 – Аппроксимирующий сигналРисунок 1.8 – График аппроксимирующего сигналаОпределенная по графику ошибка аппроксимации, возникающая из-за эффекта Гиббса, составляет 6,7%2. Далее была сформирована математическая модель периодического сигнала x(t), заданного для каждого варианта. Также был построен график сигнала. Рисунок 2.1 – Сигнал x(t), заданный вариантомРисунок 2.2 – математическая модель сигнала в программе MathCADРисунок 2.3 – Построенный график сигнала x(t)3. Далее были составлены выражения для расчета коэффициентов a0, an, bn, An, ϕnряда Фурье для сигнала

x(t). Были рассчитаны значения этих коэффициентов. По полученным данным были построены амплитудная и фазовая спектральные диаграммы.



Рисунок 3.1 – Выражения для расчета коэффициентов a0, an, bn, An, ϕn



Рисунок 3.2 – Рассчитанные значения коэффициентов



Рисунок 3.3 – Фазовая спектральная диаграмма сигнала x(t)



Рисунок 3.4 – Амплитудная спектральная диаграмма сигнала x(t)


  1. Далее был образован аппроксимирующий сигнал L(t). Были построены графики исходного и аппроксимирующего сигналов для N = 5, N = 10, N = 20 первых гармоник.
Рисунок 4.1 – Аппроксимирующая функцияРисунок 4.2 – Исходный x(t) и аппроксимирующий L(t) сигналы при N=5Рисунок 4.3 – Исходный x(t) и аппроксимирующий L(t) сигналы при N=10Рисунок 4.4 – Исходный x(t) и аппроксимирующий L(t) сигналы при N=20 Вывод: на графиках, изображенных на рисунках 3.2, 3.3, 3.4, можно увидеть, что, чем больше гармоник используются в аппроксимированном сигнале, тем меньше ошибка аппроксимации и тем сильнее аппроксимированный сигнал приближается к исходному. 5. Далее были построены графики сигналов ошибки ɛ(t) = x(t) – X(t) для N = 5, N = 10, N = 20. Рисунок 5.1 – График сигналов ошибки для N = 5Рисунок 5.2 – График сигналов ошибки для N = 10
Рисунок 5.3 – График сигналов ошибки для N = 20Полученные результаты подтверждают выводы предыдущего пункта.6. Далее были рассчитаны значения средней квадратической ошибки для N = 5, N = 10, N = 20.Рисунок 6.1 – Средняя квадратическая ошибка для N = 5Рисунок 6.2 – Средняя квадратическая ошибка для N = 10Рисунок 6.3 – Средняя квадратическая ошибка для N = 20По полученным результатам можно сделать вывод: увеличение числа используемых гармоник уменьшает величину средней квадратической ошибки.7. Далее была рассчитана средняя мощность сигнала x(t), а также исследуемая мощность периодического сигнала, описываемого усеченным рядом Фурье, для N = 5, N = 10, N = 20.Рисунок 7.1 – Средняя мощность сигнала x(t), для N = 5Рисунок 7.2 – Мощность периодического сигнала x(t), для N = 5Рисунок 7.3 – Мощность периодического сигнала x(t), для N = 10Рисунок 7.4 – Мощность периодического сигнала x(t), для N = 20Судя по полученным результатам, можно сделать вывод, что при увеличении числа гармоник значение средней мощности смоделированного сигнала стремится к значению средней мощности заданного сигнала.Вывод: в ходе данной работы была построена математическая модель периодического сигнала, а также его разложение в ряд Фурье. Полученные данные говорят о том, что увеличение числа гармоник в аппроксимируемом сигнале приближают его к исходному. При этом уменьшается величина средней квадратической ошибки, которая стремится к нулю с уменьшением числа гармоник. По результатам расчетов можно увидеть

, что значение средней мощности смоделированного сигнала стремится к значению средней мощности заданного сигнала. Также, на графике аппроксимирующего сигнала мы можем пронаблюдать эффект Гиббса – появление пульсаций некоторой амплитуды в окрестности скачкообразного изменения сигнала, то есть точки разрыва первого рода.