Принципы построения и основы функционирования систем и сетей связи. Галуев Г.А. - 11 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТТИ ЮФУ | Таганрог

Составители: 

Рубрика: 

11
В общем случае влияние помехи N(t) на сигнал U(t) можно выразить
оператором
Z = f (U, N)
В частном случае оператор f вырождается в сумму
Z = U + N
и помеха называется аддитивной.
Когда оператор f представлен в виде произведения
Z = U·N,
помеха называется мультипликативной.
В реальных сигналах имеют место оба вида помех.
Среди аддитивных помех особое место занимает флуктуационная по-
меха или
флуктуационный шум, представляющий собой случайный процесс с
нормальным распределением (гауссовский процесс). Эта помеха наиболее изу-
чена и имеет место практически во всех реальных каналах связи. С физической
точки зрения такие помехи порождаются случайными, т.е. флуктуационными
отклонениями тех или иных физических величин от их средних значений. Так
источником шума в электрических
цепях могут быть флуктуации тока, обу-
словленные дискретной природой носителей заряда (электронов, ионов).
Имеют место также импульсные или сосредоточенные по времени по-
мехи (атмосферные, индустриальные), а также помехи сосредоточенные по
спектру (основной вид помех для коротковолновой связи – это сигналы посто-
ронних радиостанций, излучения генераторов высокочастотных в промышлен-
ности, медицине и
т.д.).
1.2. Математические элементы спектральной теории сигналов и теории
случайных процессов
Разработка математических моделей сигналов и каналов связи направ-
лена на определение структуры и параметров операторов преобразования сиг-
налов в каналах связи, анализ свойств каналов и искажений сигналов под дейст-
вием помех, синтез каналов с требуемыми свойствами.
Математические модели
сигналов и каналов связи строятся на элемен-
тах спектральной теории сигналов, которая в свою очередь основывается на
теориях функционального анализа и случайных процессов. Рассмотрим основ-
ные элементы спектральной теории для математического описания сигналов,
помех и каналов связи в виде детерминированных функций и случайных про-
цессов.
На практике, для анализа реальных, часто
весьма сложных сигналов,
используется их представление в виде совокупности более простых сигналов.
Например, реальный сигнал можно задать в виде суммы ортогональных состав-
ляющих:

Страницы