1.1.2 Параметры эффекта
Ряд (1.1.3) при усечении можно записать в следующем виде:
GN() = [ cos((2n+1)) d] = [ cos((2n+1))] d.
Сумма косинусного ряда равна sin[2(N+1)]/(2sin ). Отсюда:
GN() = . (1.2.1)
Для определения местоположения максимумов и минимумов осцилляций функции (1.2.1) приравняем к нулю ее первую производную (подинтегральную функцию), при этом:
k = k/(2(N+1)), k = 1,2,...
Соответственно, амплитудные значения первых (максимальных) осцилляций функции приходится на точки k=1 = /(2(N+1)), вторых (противоположных по полярности) - на точки k=2 = /(N+1). Период пульсаций равен 2k=1 = (N+1) = , т.е. интервалу дискретизации спектра при равном количестве отсчетов оператора фильтра и его спектра. Функция пульсаций (при ее выделении) является нечетной относительно скачка. Соответственно, при скачке функции G() на произвольной частоте главного частотного диапазона значения k являются значениями k относительно частоты скачка. Амплитудные значения функции в точках 1 и 2 (при подстановках 1 и 2 верхним пределом в (1.2.1)) практически не зависят от количества членов ряда N и равны:
GN(1) 0.5+0.09, GN(2) 0.5-0.05.
Амплитуда последующих осцилляций постепенно затухает.
Таким образом, для усеченных рядов Фурье предельные значения максимальных выбросов по обе стороны от скачка и следующих за ними обратных выбросов при единичной амплитуде разрыва функции достигают соответственно 9% и 5% значения амплитуды скачка. Кроме того, сам скачок функции из собственно скачка преобразуется в переходную зону, длина которой между точками максимальных выбросов по обе стороны скачка равна /(N+1), а по уровню исходных значений функции на скачке (в данном случае от -0.5 до 0.5) порядка (2/3)/(N+1). Это явление типично для всех функций с разрывом.
Можно рассмотреть это явление и с других позиций. Как известно, произведение функций отображается в частотном представлении сверткой их фурье-образов. Отсюда:
hn = h(n)·ПN(n) H() * ПN() = HN(). (1.2.2)
Правая часть выражения (1.2.2) и отражает математическую сущность явления Гиббса. Ограничение массива функции определенным количеством членов (умножением на П-окно, прямоугольную селектирующую функцию) отображается сверткой частотной характеристики функции с частотной характеристикой селектирующей функции (которую часто называют свертывающей функцией). Частотная характеристика прямоугольной функции хорошо известна, как функция отсчетов sin(x)/x, x = (2N+1)/2, и для П-импульса длиной 2N+1 приведена на рис. 1.2.1 (для ряда значений N). Чем больше N, тем уже центральный пик функции и, соответственно, будет меньше ширина переходной зоны, которая формируется на разрыве вместо скачка функции. Амплитуда самих осцилляций (по номеру от центрального пика) остается без изменений. Свертка этой частотной функции (Фурье-образа селектирующей функции) с частотной характеристикой усекаемых функций и порождает явление Гиббса на резких скачках частотных характеристик.
Рис. 1.2.1. Свертывающие (частотные) весовые функции.
- 2.4.3 Ацп с плавающей точкой……………………………………………
- 1 Цифровые фильтры
- 1.1 Явление Гиббса
- 1.1.1 Сущность явления Гиббса
- 1.1.2 Параметры эффекта
- 1.1.3 Последствия для практики
- 1.2 Весовые функции
- 1.2.1 Нейтрализация явления Гиббса в частотной области
- 1.2.2 Основные весовые функции
- 1.3 Типы фильтров
- 1.4 Разностное уравнение
- Нерекурсивные фильтры
- 1.5.1 Методика расчетов нцф
- 1.5.2 Идеальные частотные фильтры
- 1.5.3 Конечные приближения идеальных фильтров
- 1.5.3.1 Применение весовых функций
- 1.5.3.2 Весовая функция Кайзера
- 1.5.4 Дифференцирующие цифровые фильтры
- 1.5.5 Гладкие частотные фильтры
- 1.6 Рекурсивные фильтры
- 6.3 Интегрирующий рекурсивный фильтр.
- 1.6.1 Принципы рекурсивной фильтрации
- 1.6.2 Режекторные и селекторные фильтры
- 1.6.2.1 Комплексная z-плоскость.
- 1.6.2.2 Режекторные фильтры
- 1.6.2.3 Селекторный фильтр
- 1.6.3 Билинейное z-преобразование
- 1.6.4 Типы рекурсивных частотных фильтров
- 1.7 Импульсная характеристика фильтров
- Передаточные функции фильтров
- 1.9 Частотные характеристики фильтров
- 1.10 Частотный анализ цифровых фильтров
- 1.10.1 Сглаживающие фильтры и фильтры аппроксимации
- 1.10.1.1 Фильтры мнк 1-го порядка (мнк-1)
- 1.10.1.2 Фильтры мнк 2-го порядка (мнк-2)
- 1.10.1.3 Фильтры мнк 4-го порядка
- 1.10.2 Разностные операторы
- 1.10.2.1 Разностный оператор
- 1.10.2.2 Восстановление данных
- 1.10.2.3 Аппроксимация производных
- 1.10.3 Интегрирование данных
- 1.10.4 Расчёт фильтров по частотной характеристике
- 1.11 Фильтрация случайных сигналов
- 1.12 Структурные схемы цифровых фильтров
- Обращенные формы.
- 1.13 Фильтры Чебышева
- 1.14 Фильтры Баттерворта
- Свойства фильтров Баттерворта нижних частот:
- 1.15 Фильтры Бесселя
- 2 Аналого-цифровое преобразование
- 2.1 Цифровая обработка звуковых сигналов
- 2.2 Основы аналого-цифрового преобразования
- 2.2.1 Основные понятия и определения
- 2.3 Структура и алгоритм работы цап
- Контрольные вопросы
- 2.4 Структура и алгоритм работы ацп
- 2.4.1 Параллельные ацп
- 2.4.2 Ацп с поразрядным уравновешиванием
- 2.4.3 Ацп с плавающей точкой
- Контрольные вопросы
- Глава 3. Звук.
- 3.1 Аудиосигнал
- 3.1.1 Звуковые волны
- 3.1.2 Звук как электрический сигнал
- 3.1.3 Фаза
- 3.1.4 Сложение синусоидальных волн
- 3.2 Звуковая система
- 3.2.1 Назначение звуковой системы
- 3.2.2 Модель звуковой системы
- 3.2.3 Входные датчики
- 3.2.4 Выходные датчики
- 3.2.5 Простейшая звуковая система
- 3.3 Амплитудно-частотная характеристика
- 3.3.1 Способы записи ачх в спецификации звуковых устройств
- 3.3.2 Октавные соотношения и измерения
- 3.3.3 Ачх реальных устройств воспроизведения звука
- 3.3.4 Диапазон частот голоса и инструментов
- 3.3.5 Влияние акустических факторов
- 3.4 Единицы измерения, параметры звуковых сигналов
- 3.4.1 Децибел
- 3.4.2 Относительная мощность электрических сигналов дБm
- 3.4.3 Децибелы и уровень звука
- 3.4.5 Громкость, уровень сигнала и коэффициент усиления
- 3.4.6 Громкость
- 3.5 Динамический диапазон
- 3.5.1 Запас динамического диапазона
- 3.5.2 Выбор динамического диапазона для реальной звуковой системы
- 3.6 Цифровой звук
- 3.6.1 Частота дискретизации
- 3.6.2 Разрядность
- 3.6.3 Дизеринг
- 3.6.4 Нойс шейпинг
- 3.6.5 Джиттер
- 3.7 Методы и стандарты передачи речи по трактам связи, применяемые в современном оборудовании (7 кГц)
- 3.7.1 Импульсно-кодовая модуляция (pcm — Pulse-Code Modulation)
- 3.7.3 Помехоустойчивость методов икм
- 3.7.4 Методы эффективного кодирования речи
- 3.7.5 Кодирование речи в стандарте cdma
- 3.7.6 Речевые кодеки для ip-телефонии
- 3.7.7 Оценка качества кодирования речи
- 3.8 Общие сведения по мр3
- 3.8.1 Феномен мрз
- 3.8.2 Что такое формат мрз?
- 3.8.3 Качество записи мрз
- 3.8.4 Формат мрз и музыкальные компакт-диски
- 3.8.5 Работа со звукозаписями формата мрз
- 3.9 Основные понятия цифровой звукозаписи
- 3.9.1 Натуральное цифровое представление данных
- 3.9.2 Кодирование рсм
- 3.9.3 Стандартный формат оцифровки звука
- 3.9.4 Параметры дискретизации
- 3.9.5 Качество компакт-диска
- 3.9.6 Объем звукозаписей
- 3.9.7 Формат wav
- 3.10 Формат mp3
- 3.10.1 Сжатие звуковых данных
- 3.10.2 Сжатие с потерей информации
- 3.10.3 Ориентация на человека
- 3.10.4 Кратко об истории и характеристиках стандартов mpeg.
- 3.10.5 Что такое cbr и vbr?
- 3.10.6 Каковы отличия режимов cbr, vbr и abr?
- 3.10.7 Методы оценки сложности сигнала
- 3.10.8 Какие методы кодирования стерео информации используются в алгоритмах mpeg (и других)?
- 3.10.9 Какие параметры предпочтительны при кодировании mp3?
- 3.10.10 Какие альтернативные mpeg-1 Layer III (mp3) алгоритмы компрессии существуют?
- 3.11 OggVorbis
- 3.13 Flac
- 4 Сжатие видео
- 4.1 Общие положения алгоритмов сжатия изображений
- 4.1.1 Классы изображений
- 4.1.2 Классы приложений
- 4.1.3 Требования приложений к алгоритмам компрессии
- 4.1.4 Критерии сравнения алгоритмов
- 4.2 Алгоритмы сжатия
- Gif (CompuServe Graphics Interchange Format)
- 4.3 Вейвлет-преобразования
- 4.3.1 Вейвлеты, вейвлет-преобразования, виды и свойства Вейвлет анализ и прямое вейвлет-преобразование
- Непрерывное прямое и обратное вейвлет-преобразования
- Ортогональные вейвлеты
- Дискретное вейвлет-преобразование непрерывных сигналов
- Кратномасштабный анализ
- Пакетные вейвлеты.
- 4.3.2 Примеры применения вейвлетов Очистка сигнала от шума
- Очистка сигнала от шумов на основе вейвлет-преобразований.
- 4.4 Формат сжатия изображений jpeg
- 2) Дискретизация
- 3) Сдвиг Уровня
- 4) 8X8 Дискретное Косинусоидальное Преобразование (dct)
- 5) Зигзагообразная перестановка 64 dct коэффициентов
- 6) Квантование
- 7) RunLength кодирование нулей (rlc)
- 8) Конечный шаг - кодирование Хаффмана
- 4.5 Jpeg2000
- 4.5.1 Общая характеристика стандарта и основные принципы сжатия
- 4.5.2 Информационные потери в jpeg2000 на разных этапах обработки
- 4.5.3 Практическая реализация
- 4.5.4 Специализированные конверторы и просмотрщики
- 4.5.5 Основные задачи для развития и усовершенствования стандарта jpeg2000
- 4.6 Видеостандарт mpeg
- 4.6.1 Общее описание
- 4.6.2 Предварительная обработка
- 4.6.3 Преобразование макроблоков I-изображений
- 4.6.4 Преобразование макроблоков р-изображений
- 4.6.5 Преобразование макроблоков в-изображений
- 4.6.6 Разделы макроблоков
- 4.7 Mpeg-1
- Параметры mpeg-1
- 4.8 Mpeg-2
- 4.8.1 Стандарт кодирования mpeg-2
- 4.8.2 Компрессия видеоданных
- 4.8.3 Кодируемые кадры
- 4.8.4 Компенсация движения
- 4.8.5 Дискретно-косинусное преобразование
- 4.8.6 Профессиональный профиль стандарта mpeg-2
- 4.9.11 Плюсы и минусы mpeg-4
- 4.10 Стандарт hdtv