Analýza a zpracování signálů. 4. Diskrétní systémy,výpočet impulsní odezvy, konvoluce, korelace

Podobné dokumenty
3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie

1 Základy Z-transformace. pro aplikace v oblasti

Investice do rozvoje vzdělávání

11. přednáška 16. prosince Úvod do komplexní analýzy.

Analýza a zpracování signálů. 3. Číselné řady, jejich vlastnosti a základní operace, náhodné signály

Lineární a adaptivní zpracování dat. 8. Modely časových řad I.

základním prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polynomiální n

Lineární a adaptivní zpracování dat. 9. Modely časových řad II.

Matematika I, část II

Komplexní čísla. Definice komplexních čísel

1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE

Sekvenční logické obvody(lso)

Číslicové filtry. Použití : Analogové x číslicové filtry : Analogové. Číslicové: Separace signálů Restaurace signálů

Příklady k přednášce 9 - Zpětná vazba

POLYNOM. 1) Základní pojmy. Polynomem stupně n nazveme funkci tvaru. a se nazývají koeficienty polynomu. 0, n N. Čísla. kde

1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI

S polynomy jste se seznámili již v Matematice 1. Připomeňme definici polynomické

5. Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu

f x a x DSM2 Cv 9 Vytvořující funkce Vytvořující funkcí nekonečné posloupnosti a0, a1,, a n , reálných čísel míníme formální nekonečnou řadu ( )

Aritmetická posloupnost, posloupnost rostoucí a klesající Posloupnosti

2.4. INVERZNÍ MATICE

1.1. Definice Reálným vektorovým prostorem nazýváme množinu V, pro jejíž prvky jsou definovány operace sčítání + :V V V a násobení skalárem : R V V

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER

6. Posloupnosti a jejich limity, řady

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY (ČASOVÉ ŘADY)

1. Číselné obory, dělitelnost, výrazy

23. Mechanické vlnění

Aplikovaná informatika. Podklady předmětu Aplikovaná informatika pro akademický rok 2006/2007 Radim Farana. Obsah. Algoritmus

Iterační metody řešení soustav lineárních rovnic

množina všech reálných čísel

n=1 ( Re an ) 2 + ( Im a n ) 2 = 0 Im a n = Im a a n definujeme předpisem: n=1 N a n = a 1 + a a N. n=1

3. Sekvenční obvody. b) Minimalizujte budící funkce pomocí Karnaughovy mapy

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ ÚZKOPÁSMOVÉ FILTRY PRO SIGNÁLY EKG FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV RADIOELEKTRONIKY

Znegujte následující výroky a rozhodněte, jestli platí výrok, nebo jeho negace:

Obsah. 1 Mocninné řady Definice a vlastnosti mocninných řad Rozvoj funkce do mocninné řady Aplikace mocninných řad...

definované pro jednotlivé řády takto: ) řádu n nazýváme číslo A = det( A) a a a11 a12

Číslicové zpracování signálů - spojité a diskrétní signály

Aplikace teorie neuronových sítí

Analýza a zpracování signálů. 3. Číselné řady, jejich vlastnosti a základní operace, náhodné signály

1. Základy měření neelektrických veličin

12. N á h o d n ý v ý b ě r

IAJCE Přednáška č. 12

DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROM

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT

Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)

P2: Statistické zpracování dat

3. DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE

Přijímací řízení akademický rok 2012/2013 Kompletní znění testových otázek matematické myšlení

Fourierova transformace ve zpracování obrazů

8.2.1 Aritmetická posloupnost

NMAF063 Matematika pro fyziky III Zkoušková písemná práce 17. ledna 2019

Analytická geometrie

Přijímací řízení akademický rok 2013/2014 Bc. studium Kompletní znění testových otázek matematika

Kapitola 5 - Matice (nad tělesem)

Tento materiál vznikl díky Operačnímu programu Praha Adaptabilita CZ.2.17/3.1.00/33254

DIFERENCIÁLNÍ POČET FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ. 1) Pojem funkce, graf funkce

a logaritmickou funkci a goniometrické funkce. 6.1 Násobení řad. Podívejme se neprve na násobení mnohočlenů x = x x n a y = y y n.

L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y

Odezva na obecnou periodickou budící funkci. Iva Petríková Katedra mechaniky, pružnosti a pevnosti

8.2.1 Aritmetická posloupnost I

1 Uzavřená Gaussova rovina a její topologie

NMAF063 Matematika pro fyziky III Zkoušková písemná práce 25. ledna x 1 n

P. Girg. 23. listopadu 2012

1 Trochu o kritériích dělitelnosti

8. Analýza rozptylu.

Posloupnosti a číselné řady. n + 1. n n n n. n n n. = lim. n2 sin n! lim. = 0, je lim. lim. lim. 1 + b + b b n) = 1 b

Přednáška 7: Soustavy lineárních rovnic

procesy II Zuzana 1 Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Univerzita Karlova v Praze

Číselné řady. 1 m 1. 1 n a. m=2. n=1

Lineární a adaptivní zpracování dat. 11. Adaptivní filtrace a predikce II.

OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN

3. ELEMENTÁRNÍ FUNKCE A POSLOUPNOSTI. 3.1 Základní elementární funkce. Nejprve uvedeme základní elementární funkce: KONSTANTNÍ FUNKCE

Statistika. Statistické funkce v tabulkových kalkulátorech MSO Excel a OO.o Calc

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou

5 PŘEDNÁŠKA 5: Jednorozměrný a třírozměrný harmonický oscilátor.

Spojitost a limita funkcí jedné reálné proměnné

DETEKCE UŽITEČNÉHO SIGNÁLU V APLIKACI HARMONICKÉHO RADARU S VYUŽITÍM MATLAB

Iterační výpočty projekt č. 2

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.).

Fourierova transformace ve zpracování obrazů

Diskrétní Fourierova transformace

7.2.4 Násobení vektoru číslem

7. Analytická geometrie

8.1.3 Rekurentní zadání posloupnosti I

Závislost slovních znaků

Abstrakt. Co jsou to komplexní čísla? K čemu se používají? Dá se s nimi dělat

11.1 Úvod. Definice : [MA1-18:P11.1] definujeme pro a C: nedefinujeme: Posloupnosti komplexních čísel

(3n + 1) 3n Příklady pro samostatnou práci

je číselná posloupnost. Pro všechna n položme s n = ak. Posloupnost

= + nazýváme tečnou ke grafu funkce f

U klasifikace podle minimální vzdálenosti je nutno zvolit:

4EK311 Operační výzkum. 4. Distribuční úlohy LP část 2

Geometrická optika. Zákon odrazu a lomu světla

8.1.2 Vzorec pro n-tý člen

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů:

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

1.7.4 Těžiště, rovnovážná poloha

6 Stabilita lineárních diskrétních regulačních obvodů

Užitečné zdroje příkladů jsou: Materiály ke cvičením z Kalkulu 3 od Kristýny Kuncové:

Transkript:

Aalýza a zpracováí sigálů 4. Diskrétí systémy,výpočet impulsí odezvy, kovoluce, korelace

Diskrétí systémy Diskrétí sytém - zpracovává časově diskrétí vstupí sigál ] a produkuje časově diskrétí výstupí sigál y]. ] S y] Kategorie diskrétích systémů: lieárí/elieárí - systém, který splňuje ásledující rovici je lieárí, A B S A y B y 2 2 pokud eí rovice splěa, je systém elieárí.

časově ivariatí/variatí : - pokud odezva systému závisí pouze a tvaru vstupího sigálu a e a čase, kdy je a vstup přivede sigál, je systém časově ivariatí m S y m Systémy, který esplňují předchozí vlastost je časově variatí. (apř. adaptiví filtry) Lieárí časově ivariatí systém (LTI) splňuje zároveň podmíku liearity a časové ivariace lze ověřit ásledujícím testem:. Diferečí rovice popisující LTI systém, musí mít kostatí koeficiety a esmí obsahovat kostatí termy. 2. Pokud se v termech vyskytují součiy vstupů s výstupu, popř. rovice obsahuje kostatí termy systém je elieárí. 3. Pokud jsou koeficiety fukcí ebo je ásobea proměá uvitř závorek systém je časově variatí.

Př.: a)y]-2y-]=4] LTI b)y]-2y-]=] pouze lieárí c)y]-2y 2 -]=2]-2-] elieárí, ale TI d)y]-2y-]=2 ] ] elieárí, ale TI e)y]-4y]y2]=] elieárí, časově variatí

Kauzalita systému u kauzálího systému y] ezávisí a budoucích hodotách ], tj. v rovici se evyskytují termy jako +2] apod., pokud se vyskytují je systém ekauzálí. Typicky kauzálí jsou systémy, které pracují v reálém čase. je kauzálí pro K 0 je kauzálí pro K L Pokud je systém popsá přeosovou fukcí ˇ pak je kauzálí, pokud PQ. ] ] ] ] ] ] ] ] 0 0 L B y A L A y L y K B N y A A y y L N Q Q Q Q P P P P A A A z z A B B B z z B z H 0 0 ) (

Statický a dyamický systém pokud odezva systému v čase = 0 závisí pouze a hodotě vstupu v čase = 0 systém je statický, jiak je dyamický. y ] k ] Příklady: y ] 2] ekauzálí, dyamický y 4] y 3] 2] kauzálí, dyamický y ] 2 ] kauzálí, statický kauzálí, dyamický ekauzálí, dyamický y ] 2( ) ] kauzálí, statický, časově variatí

Základí stavebí bloky diskrétích systémů Zpožděí: Posu: ] z - -] ] z +] Násobeí: Větveí sigálu: ] A A] ] ] Násobeí sigálů: Součet sigálů: ] ] X y]= ]* 2 ] ] + y]= ]+ 2 ] 2 ] 2 ]

Implemetace diskrétích systémů Struktury pro realizaci LTI systému Uvažujme diferečí rovici. řádu y a y b b Přímá forma struktura I 0! Využívá 2 zpožďovací čley jede ve vstupí větvi, druhý ve větvi výstupí () b v() y() 0 + + z - z - b -a

Převod mezi prví a druhou přímou formou Přímá forma I y aw b w b w w o Přímá forma II Přímá forma II se používá v praktických aplikacích - je efektivější, obsahuje pouze jediou zpožďovací liku

Převod z přímé formy I do přímé formy II pro diferečí rovici N-tého řádu

Příklad: Nakreslete blokové schéma ásledujících systémů: a) y]-0.6y-]=] b) y]-/6y-]-/6y-2]=4]

Příklad: c) Určete diferečí rovici systému z ásledujícího obrázku]

Aalýza diskrétích systémů V časové oblasti je možé aalyzovat diskrétí systémy ásledujícími modely: Diferečí rovicí - teto model lze aplikovat a lieárí, elieárí a časově variatí systémy. Pro LTI systémy se využívá pricipu superpozice Impulzí odezvou popisuje odezvu ustáleého LTI systému. Výstup systému je možé popsat jako kovolučí součet vstupu a impulsí odezvy h]. Stavové rovice a stavové proměé lze použít pro systém - tého řádu, který popisuje systémem diferečích rovic prvého řádu tzv. stavové rovice. Teto popis je vhodý pro složité a elieárí systémy

Číslicové systémy popsaé diferečí rovicí Obecý popis rekurziví filtr N-tého řádu autoregressive movig average (ARMA) filter y A y ] A y N] B B B M N 0 Nerekurziví filtr (FIR) klouzavý průměr movig average (MA) B B B M y M 0 M rekurziví IIR filtr N-tého řádu autoregressive (AR) filter y A y ] AN y N] B0

Výpočet odezvy y] diskrétího systému a vstup ] pro erekurziví systémy jedoduché počítáme vážeý součet vstupích hodot pro rekurziví filtr musíme řešit diferečí rovici N-tého řádu - musíme zát počátečí podmíky y-], y-2],, y-n] Příklad: Rekurzíví výpočet diferečí rovice a) y]-a y-]=b 0 u] y-]=0 b) y]-a y-]=b 0 u] y-]=0 c) y]-y-]=]--3] ]=], y-]=0

Řešeí rovice: Rekurzivě přímočaré řešeí, postupě počítáme hodoty y0], y], Formálí řešeí diferečí rovice y A y ] AN y N] Řešeí rovice lze rozdělit a dvě části řešeí homogeí rovice y h pravá straa rovice je ulová partikulárí řešeí řešíme rovici s pravou straou Homogeí rovice y A y ] A y N] 0 N Řešeím je lieárí kombiace epoeciálích fukcí, jejichž základy odpovídají kořeům charakteristické rovice z N A z A z A N 2 z 2 A 2 z N 2 A N z N A N 0 0

Charakteristická rovice má N kořeů z,z 2,,z N pro reálé růzé kořey, má řešeí diferečí rovice tvar: y H K z K 2 z 2 K N z N pro ásobé a kompleí kořey se výsledek modifikuje podle tabulky 3.2 kostaty K, K 2,, K N se určí a základě počátečích podmíek Partikulárí řešeí y P závisí a tvaru vstupího sigálu tabulka 3. Celková odezva je pak dáa součtem y H +y P pro stabilí systémy určuje y H přechodový stav pro systém s harmoickým vstupem určuje y P ustáleý stav, který je také harmoický

Řešeí homogeí rovice

Partikulárí řešeí

Příklady:. Určete odezvu systému y] z ásledujícího obrázku a vstup ]=(0.4), 0, pro počátečí podmíky y-]=0. 2. Určete odezvu systému y]-0.5y-]=5cos(0.5), 0, y-]=4 3. Určete odezvu systému y]-0.5y-]=3(0.5), 0, y-]=2 4. Určete odezvu systému y] z ásledujícího obrázku a vstup ]=u], pro počátečí podmíky y-]=, y-2]=2

Zero-Iput, Zero-State Respose Odezvu y(t) LTI systému je možé zapsat jako součet ZSR (y zsr (t) předpokládáme ulové počátečí podmíky) a ZIR (y zir (t) předpokládáme ulový vstup) Řešeí diferečí rovice: y A y ] AN y N] ) Určíme ZSR při řešeí uvažujeme ulové počátečí podmíky y A y ] AN y N] 2) Určíme ZIR při řešeí uvažujeme zadaé počátečí podmíky y A y ] A y N] 0 N 3) Výsledé řešeí má tvar y]=y ZSR ]+y ZIR ]

Řešeí obecé diferečí rovice s využitím Zsr a Zir y A y ] A y N] B B B M N 0 M. Nalezeme Zir uvažujeme ulovou pravou strau a zadaé počátečí podmíky (je shodé s řešeím homogeí rovice) 2. Nalezeme ZSR pro rovici s jedoduchým vstupem y zsr0, uvažujeme ulové počátečí podmíky 3. Superpozicí dostaeme y y A y ] AN y N] y B y B y B y M Zir 0 Zsr0 Zsr 0 M Zsr 0

. Určete ZIR a ZSRa celkovou odezvu systému y]-0.6y-]=(0.4), 0, y-]=0

Impulsí odezva diskrétího systému Impulsí odezva h] ustáleého LTI systému je odezva a jedotkový impuls ] Výpočet impulsí odezvy:. Pro erekurziví (FIR) filtr délky M+ popsaý rovicí je impulsí odezva h] M+ prvková řada, lze zapsat jako ] ] ] 0 M B B B y M M M B B B B h M B B B h,,,, 2 0 0

2. Impulsí odezva systému popsaého diferečí rovicí s jedím vstupem y A y ] AN y N] Abychom alezli impulzí odezvu h], řešíme rovici h A h ] AN h N] Protože vstup ] je ulový pro >0, postačí ajít řešeí homogeí rovice pro počátečí podmíku h0]=. (pro rovice vyšších řádů jsou ostatí podmíky h-]= h-2] =0 h A h ] A h N] 0, h0 N

3. Impulsí odezva systému popsaého diferečí rovicí s obecým vstupem y Ay ] A y N] B B B M N 0 M Postup: a) Nalezeme řešeí diferečí rovice s jedím vstupem h 0 ](viz. bod 2) b) Použijeme superpozicia určíme celkovou impulsí odezvu h] jako B h B h B h M h 0 0 0 M 0

. Určete impulzí odezvu systému, který je popsá diferečí rovicí y]-0.6y-]=], 2. Určete impulzí odezvu systému 2. řádu, který je popsá diferečí rovicí y]- /6y-]- /6y-2]=], 3. Určete impulzí odezvu systém;, který je popsáy diferečími rovicemi y]-0.6y-]=4], y]-0.6y-]=3-] ],

Diskrétí kovoluce může být provdea buď v časové ebo frekvečí oblasti používá se k určeí impulsí odezvy ustáleého LTI systému je založea a pricipu liearity a časové ivariace Předpokládejme, že záme impulsí odezvu systému h]. Je-li a vstupu posloupost k k k dostaeme, a výstupu operace kovoluce y k h k h k výstupí odezvu systému je možé popsat jako kovoluci vstupu a impulsí odezvy systému

Vlastosti kovoluce Vlastosti jsou založey a liearitě a časové ivariaci. Jsou-li ] a h] posuuté o 0 vzorků, pak je o stejý počet vzorků posuut i výstup 2. Vztah mezi součtem vzorků ], y], h] 3. Pro kauzálí systém h]=0, a kauzálí sigál ]=0, pro <0, je výstup y] také kauzálí 0 0 0 y h h k k k k h k h k h h y 0 0 h y

Matematicky je kovoluce: komutativí asociativí distributiví a b b a c b a c b a a b a b a b a

Kovoluce koečé řady V prai ás obvykle zajímají koečé poslouposti. Kovoluce dvou koečých posloupostí je opět koečá posloupost a platí:. Počátečí ide y] je součet počátečích ideů ] a h], 2. kocový ide y] je součet kocových ideů ] a h], 3. délka L y poslouposti y] je L y =L +L h - Metody výpočtu kovoluce Metoda sčítáí po sloupcích Postup:. Zapsat posloupost ] pod h], 2. každým vzorkem ] ásobit h], zapsat výsledou posloupost pod předchozí (začátek poslouposti je v pozici vzorku) 3. Sečíst sloupce

Př: h]={,2,2,3 } ]={ 2,-,3 } h] 2 2 3 ] 2-3 2 4 4 6 - -2-2 3 3 6 6 9 y] 2 3 5 0 9 9 y]={2,3,5,0,3,9} = 2δ]+3δ-]+5 δ-2]+0 δ-3]+3 δ-4]+9 δ-5]

Metoda slidig-strip Postup:. Překlopíme ] a posueme vzorky tak, aby posledí vzorek byl proti prvímu vzorku h] 2. Posouváme vzorky ] doprava, ásobíme protilehlé vzorky ] a h] a sčítáme Př. h]={ 2,5,0,4 } ]={ 4,,3 } 2 5 0 4 2 5 0 4 2 5 0 4 3 4 3 4 3 4 y0] = 4*2=8 y] = 2*+4*5=22 y2]=3*2+*5+4*0= 2 5 0 4 2 5 0 4 2 5 0 4 3 4 3 4 3 4 y3] = 3*5+*0+4*4=3 y4] = 3*0+*4=4 y5] = 3*4=2 y]={ 8,22,,3,4,2 }

Metoda ásobeí koeficietů polyomu Pricip: Diskrétí kovoluce dvou řad koečé délky ] a h] je ekvivaletí ásobeí dvou polyomů, jejichž koeficiety jsou popsáy polyomy ] a h] Př. h]={2,5,0,4} ]={4,,3} hz]=2z 3 +5z 2 +0z+4 z]=4z 2 +z+3 yz]=8z 5 +22z 4 +z 3 +3z 2 +4z+2 y]={ 8,22,,3,4,2} Impulsí odezva systémů spojeých v kaskádě ] y ] h ] h 2 ] y] h]=h ]*h 2 ] y ]= ]*h ] y 2 ]=y ]*h 2 ]=(]* h ])* h 2 ]=]*(h ]*h 2 ]) obecě : h]=h ]*h 2 ]*h 3 ]* *h ]

Impulsí odezva systémů spojeých paralelě ] h ] h 2 ] y y 2 y] h]=h ]+h 2 ] y]=y ]+y 2 ]=]*h ]+]*h 2 ]=]*(h ]+h 2 ]) Obecě : h]= h ]+h 2 ]+h 3 ]+ +h ]

Odezva systému a periodický vstup odezva diskrétího LTI systému a periodický vstup s periodou N vzorků je také periodická se stejou periodou Př. ]={,2,-3,,2,-3,,2,-3, } h]={,} 0 2 3 4 5 6 7 8 9 0 ] 2-3 2-3 2-3 2-3 h] 2-3 2-3 2-3 2-3 2-3 2-3 2-3 2-3 y] 3 - -2 3 - -2 3 - -2 3 - tehle vzorek emá správou hodotu y] je periodické s periodou 3 y] odpovídá kovoluci, kromě hodoty prvího vzorku - výpočet lze modifikovat počítáme kovoluci přes jediou periodu a posledí vzorek přičteme k prvímu

Př. ]={,2,-3} h]={,} ] 2-3 h] 2-3 2-3 3 - -3-3 -2 3 - y]={-2, 3, -} jeda perioda výsledku

Periodická kovoluce jedá se o kovoluci mezi dvěma periodickými sigály s periodou N, výsledkem je periodický sigál se stejou periodou p ]={,0,, } h p ]={,2,3,} - perioda N=4.Krok výpočet lieárí kovoluce 2. Krok výsledek předchozího kroku rozdělíme a N-tice a N-tice sečteme

Periodickou kovoluci je možé počítat také jako maticové ásobeí vytvoří se specíálí matice C (circulat matri), která obsahuje v řádcích posuuté verze sigálu. Touto maticí se pak ásobí vektor h] T a výsledkem je sloupcový vektor, ve kterém jedotlivé prvky odpovídají prkům periodické kovoluce. Př. p ]={,0,2 } h p ]={,2,3}

Dekovoluce (idetifikace systému) Záme-li impulsí odezvu systému h], lze určit výstup y]=h]*]. Pokud záme ] a y] jak určit h]? dekovolucí. Výpočet dekovoluce:. Rekurzíví výpočet pro =0 k k k h h y 0 ] ] ] ] ] 0 ] ] ] 0] ] ] ] 0] ] ] ] ] 0] 0] 0] 0] 0] 0] 0 0 0 pro k k h y h k k h h k k h y y h h y k k k Potřebujeme vyhodotit M-N+ bodů h], kde M,N, jsou délky y a. Tato metoda se používá zřídka - mohou být problémy se šumem.

2. Děleí polyomů - vstupy a výstupy chápeme jako polyomy řádu M, N, impulzí odezvu hw] určíme jako děleí polyomů yw]/w] Příklad: ]={2,5,0,4} y]={8,22,,3,4,2} Určit h] rekurzíví metodou a metodou děleí polyomů.

Diskrétí korelace Korelace vyjadřuje míru podobosti mezi dvěma sigály. Diskrétí vzájemá korelace mezi ] a h] je defiováa jako: Vztah mezi kovolucí a korelací: h r N N N h h r h h r h r h h

Autokorelace je defiováa jako vzájemá korelace téhož sigálu. Je to sudá fukce s maimem v ń=0 r r r r r 0 Autokorelace se často využívá jako metoda detekce sigálu, který je skryt v šumu. Šum je ekorelovaý se sigálem -> pokud je ve zkoumaých datech přítome užitečý sigál výsledá autokorelace vykazuje ostrý vrchol v ń=0. Periodická diskrétí korelace/autokorelace pro pereodické řady se stejou periodou N je defiováa jako: Postup výpočtu periodické korelace/autkorelace je obdobý jako u periodické kovoluce

Korelace se často využívá jako metoda detekce periodicity sigálu poškozeého šumem, popř. v radarové techice pro alezeí cíle apod. Detekce cíle: Radar vyslílá dotazovací sigál ] směrem k cíli. Sigál odražeý od cíle se vrací zpět a radar přijímá sigál s]=-d]+p], kde D je zpžděí sigálu (je úměré vzdáleosti cíle od radaru) a p] je šum. Korelačí přijímač vyhledává v s] dotazovací sigál ] a určuje zpožděí. Určeí periodicity zašuměého sigálu a rekostrukce sigálu: Periodický sigál ] je poškoze šumem a my máme k dispozici pouze zašuměou verzi is]=]+p], kde p] je šum, který obvykle ekoreluje se sigálem. Postup při rekostrukci:. Nejprve určíme periodu N sigálu s] - v periodické autokorelaci sigálu s] se objevují vrcholy v ásobcích periody. 2. Sigál ] určíme jako periodickou vzájemou autokorelaci s] a řady impulsů i] s periodou N tj. i]=(-kn)

Detekce cíle

Rekostrukce zašuměého periodického sigálu

Iverzí systémy Používají se ke korekci poruch, které mohou vzikat apř. během měřeí sigálu. ] y] ] Systém Iverzí systém K alezeí iverzího systémy stačí jedoduše zaměit vstupy a výstupy v diferečí rovici. Impulzí odezva sytému se pak určí z alezeé diferečí rovice. Př. Systém: y]+2y-] = 3]+4-] Iverzí systém: 3y]+4y-] = ]+2-] Aby byl systém ivertibilí musí růzým vstupům odpovídat růzé výstupy (mezi vstupy a výstupy je prosté zobrazeí). Např. systém y]=cos(]) eí ivertibilí.