Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
Первая лабораторная, по опыту, являетя самой сложной, т.к. требует много дополнительной проработки. Чтобы защитить лабораторную «Дискретное преобразование Фурье. Теорема Котельникова» нужно иметь удовлетворительные знания, как ни странно, о дискретном преобразовании Фурье и о теореме Котельникова. Проблема в том, что 1) отдельной литературы, посвящённой этим вопросам, нет; материал нужно искать в составе источников на более общие темы (например, по обработке сигналов или DSP, digital signal processing); и 2) теория очень трудно понимается, если не прорабатывается на практике.
Несколько замечаний к отчёту по первой лабораторной:
* В теоретической части приводятся именно те формулы, которые используются в ходе работы. Поэтому рекомендую взять формулы ДПФ из справки Матлаба (+формула Эйлера для комплексной экспоненты). Можно представить ДПФ и в другой форме, но тогда придётся защищать свой вариант :о)
* Не нужны графики ради графиков, но очень нужны графики, по которым можно делать выводы. Показывайте не всю область значений аргумента, а только ту, на которой производится анализ функции.
Вопросы, на которые нужно быть готовым ответить на защите:
1. Что такое спектр? Зачем нужен спектральный анализ? Как примерно будет выглядеть спектральная плотность амплитуд вот такого, например, сигнала? Что можно сказать о сигнале, спектр которого выглядит вот так-то? Как изменился ваш звук, если на его спектральной плотности амплитуд добавился вот такой дополнительный столбик? и т.п.
2. Когда и для чего используют ДПФ? Как запрограммировать ваши формулы ДПФ? Рассчитайте вручную спектр для сигнала, заданного такими, например, пятью значениями { 3/2, 0, -1, 2, 1/2 } и т.д.
3. Когда, для чего и как применяют теорему Котельникова?
4. Решить следующую практическую задачу. Требуется сохранять в базе данных сигнал, регистрируемый антенной. АЦП позволяет дискретизировать сигнал с высокой точностью, но сохранять его в таком виде слишком накладно. Как найти оптимальный шаг дискретизации (не слишком мелкий, чтобы не пухла база данных, но и не слишком крупный, чтобы случайно не потерять часть полезной информации), если всё, что известно о сигнале, это что мощность информационной составляющей сигнала существенно больше мощности шума, который сохранять не нужно?