Page 23 - 6028

5 y(n)=n*sin(pi*n) 13 y(n)=exp(n)*sin(n)

6 y(n)=n*y(n)=cos(0.6 14 y(n)=exp(n)
4*pi*n)

7 y(n)=cos(0.72*pi*n+ 15 y(n)=3-exp(n)
3.5)

8 y(n)=cos(0.64*pi*n) 16 y(n)={1,-1,1,-1,1,-1)
+cos(0.72*pi*n)

2. Накладіть на сформовану функцію білий шум.
3. Виконайте фільтрацію даних фільтрами Шеннона та Блекмена.
4. Оформіть звіт про виконання згідно вимог.

Контрольні запитання
1. Віконні фільтри
2. Вікно Хеммінга
3. Вікно Блекмена
4. Ідеальний фільтр низьких частот

ПРАКТИЧНА РОБОТА №8
Довільні фільтри

Мета роботи: розглянути застосування фільтрів з довільною імпульсно-частотною
характеристикою.

Теоретичні відомості
Підхід, який використовується для отримання фільтра windowed-sinc в останній
практичній роботі, також може використовуватися для розробки фільтрів з практично
будь-якою частотною характеристикою. Єдина відмінність полягає в тому, як бажана
відповідь переміщається з частотної області в часову область. У фільтрі windowed-sinc
частотна характеристика і ядро фільтра представлені рівняннями, а перетворення між
ними проводиться шляхом оцінки показників перетворення Фур'є. Обидва сигнали
представлені масивами чисел, при цьому комп'ютерна програма (ШПФ) використовується
для пошуку одного з іншого.
На малюнку 8.1 показаний приклад того, як це працює. Частотна характеристика,
яку ми хочемо отримати для фільтра, показана в (a). Щонайменше, вона дуже нерегулярна
і практично неможливо для отримання з аналогової електроніки. Цей ідеальний частотний
відгук визначається набором чисел, які були обрані, а не деяким математичним рівнянням.
У цьому прикладі є 513 вибірок, розподілених між 0 і 0,5 від частоти вибірки. Для
кращого уявлення бажаного частотного відгуку можна використовувати більше точок, в
той час як менша кількість може знадобитися для скорочення часу обчислення під час