Extras din curs
1.6. Semnale aleatoare filtrate
Se vor trata semnalele aleatoare pentru care esantioanele succesive nu mai sunt independente statistic. Semnalul de la iesirea unui filtru va prezenta, în general, dependenta între esantioane datorita memoriei filtrului.
Exemplu: iesirea unui filtru mediator. Doua iesiri succesive ale filtrului mediator sunt:
; .
Aparitia lui în ambele expresii indica un fel de dependenta functionala. Se poate spune ca filtrul memoreaza intrarea precedenta. O modalitate de a descrie aceasta relatie probabilistica existenta între doua variabile si se numeste corelatie, si se bazeaza pe o dependenta medie. Functia de autocorelatie va descrie corelatia între perechi de esantioane ale semnalului ca fiind media produsului oricaror doua esantioane ale semnalului, distantate în timp prin k perioade de esantionare.
Exemplu: iesirea mediatorului are functia de autocorelatie: . Variabila k ( ) este denumita decalaj.
Fig. 1. Reprezentarea decalajului.
Functia de autocorelatie masoara corelatia în urmatorul sens: doua semnale fluctueaza lent, în medie, atunci doua esantioane succesive si vor avea aproape aceeasi valoare si produsul lor va fi pozitiv, în medie, facând sa fie pozitiv.
Invers, daca semnalul variaza rapid, cele doua esantioane pot lua cu aceeasi probabilitate acelasi semn sau semne opuse (pentru simplitate se presupune ca semnalul are medie nula). În acest caz produsul este, în medie, zero. O valoare nula a functiei de autocorelatie va semnifica faptul ca variabilele corespunzatoare sunt necorelate, iar cu cât valorile lui sunt mai mari, cu atât variabilele corespunzatoare sunt mai corelate.
Deoarece leaga valori ale semnalului separate printr-un decalaj k, se asteapta ca dependenta functiei de autocorelatie de k sa fie legata de viteza de fluctuatie a semnalului, si, deci, de proprietatile în frecventa ale semnalului (largimea de banda).
Exemplu. Fie un semnal pur aleator de medie zero, , care este intrarea unui filtru mediator. Pentru , functia sa de autocorelatie va fi zero:
; .
Pentru , este valoarea medie patratica sau puterea semnalului, care este si dispersia , în cazul semnalului de medie nula . Asadar:
Acest semnal pur aleator prezinta cea mai mica corelatie posibila între esantioane, fiind rapid variabil.
Preview document
Conținut arhivă zip
- TTI - Cursul 4.doc