12 VZORKOVACÍ TEORÉM 1

Podobné dokumenty
12. N á h o d n ý v ý b ě r

n-rozměrné normální rozdělení pravděpodobnosti

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

ANALÝZA VLIVU NUMERICKÉ APERTURY A ZVĚTŠENÍ NA HODNOTU ROZPTYLOVÉ FUNKCE BODU

Spojitost a limita funkcí jedné reálné proměnné

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY (ČASOVÉ ŘADY)

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)

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

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

Matematika I, část II

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací

1 Základy Z-transformace. pro aplikace v oblasti

I. TAYLORŮV POLYNOM ( 1

1 Základní pojmy a vlastnosti

11. přednáška 16. prosince Úvod do komplexní analýzy.

8. Analýza rozptylu.

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

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

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

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

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu

Matematika 1. Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D / 13. Posloupnosti

DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROM

2.4. INVERZNÍ MATICE

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Mezní stavy konstrukcí a jejich porušov. Hru IV. Milan RůžR. zbynek.hruby.

Cvičení 6.: Bodové a intervalové odhady střední hodnoty, rozptylu a koeficientu korelace, test hypotézy o střední hodnotě při známém rozptylu

1 Uzavřená Gaussova rovina a její topologie

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých

Přednáška 7, 14. listopadu 2014

Matematika 1. Ivana Pultarová Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D Posloupnosti

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

Kapitola 5 - Matice (nad tělesem)

1. Číselné obory, dělitelnost, výrazy

1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:

Definice obecné mocniny

Mocninné řady - sbírka příkladů

Komplexní čísla. Definice komplexních čísel

základním prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polynomiální n

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

4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina;

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

14. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

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

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

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

NMAF061, ZS Zápočtová písemná práce VZOR 5. ledna e bx2 x 2 e x2. F (b) =

Petr Šedivý Šedivá matematika

STEJNOMĚRNÁ KONVERGENCE POSLOUPNOSTI A ŘADY FUNKCÍ

Náhodu bychom mohli definovat jako součet velkého počtu drobných nepoznaných vlivů.

NMAF061, ZS Zápočtová písemná práce skupina A 16. listopad dx

1.2. NORMA A SKALÁRNÍ SOUČIN

GRADIENTNÍ OPTICKÉ PRVKY Gradient Index Optical Components

O Jensenově nerovnosti

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

= + nazýváme tečnou ke grafu funkce f

VaR analýza citlivosti, korekce

1. K o m b i n a t o r i k a

i 1 n 1 výběrový rozptyl, pro libovolné, ale pevně dané x Roznačme n 1 Téma 6.: Základní pojmy matematické statistiky

Základy statistiky. Zpracování pokusných dat Praktické příklady. Kristina Somerlíková

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.

5. Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu

Správnost vztahu plyne z věty o rovnosti úhlů s rameny na sebe kolmými (obr. 13).

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

Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter.

Seznámíte se s pojmem Riemannova integrálu funkce jedné proměnné a geometrickým významem tohoto integrálu.

FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ PRVNÍ DIFERENCIÁL

5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC

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

P2: Statistické zpracování dat

1 Trochu o kritériích dělitelnosti

Kapitola 4 Euklidovské prostory

Závislost slovních znaků

STUDIUM MAXWELLOVA ZÁKONA ROZDĚLENÍ RYCHLSOTÍ MOLEKUL POMOCÍ DERIVE 6

6. Posloupnosti a jejich limity, řady

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

( + ) ( ) ( ) ( ) ( ) Derivace elementárních funkcí II. Předpoklady: Př. 1: Urči derivaci funkce y = x ; n N.

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER

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

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

I. TAYLORŮV POLYNOM. Taylorovy řady některých funkcí: Pro x R platí: sin(x) =

Matematika I. Název studijního programu. RNDr. Jaroslav Krieg České Budějovice

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

MATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce

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

Masarykova univerzita Přírodovědecká fakulta

8. Zákony velkých čísel

5. Posloupnosti a řady

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

n=0 a n, n=0 a n = ±. n=0 n=0 a n diverguje k ±, a píšeme n=0 n=0 b n = t. Pak je konvergentní i řada n=0 (a n + b n ) = s + t. n=0 k a n a platí n=0

GEOMETRIE I. Pavel Burda

8.2.1 Aritmetická posloupnost

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson

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

Iterační metody řešení soustav lineárních rovnic

Transkript:

2 VZORKOVACÍ TEORÉM 2 Vzorkovací teorém Půvab vzorkovacího teorému spočívá v tom že umožňu vyjádřit spojité fukce jistého typu hodotami těchto fukcí vzorky v určitých izolovaých bodech. Přitom ejde o ějakou aproximaci ýbrž o přesé vyjádřeí fukce. Výzam vzorkovacího teorému pro matematiku vědu i techiku mimořádě veliký viz apř. [ [2 [3 [4 [5. Všeobecě oceňová ho výzam pro teorii iterpolace a teorii komuikace kdy jde většiou o vzorkováí fukce dé proměé. Vzorkováí fukcí více proměých užitečé apř. v optice při zpracováí obrazu a dává zajímavý pohled i a strukturí aalýzu eboť představu reciprokou mřížku jako možiu bodů vzorkujících Fourierovu trasformaci elemetárí buňky. 2. Vzorkováí fukce dé proměé Věta : Jestliže o Fourierově trasformaci F X fukce fx platí F X 0 když X P 2 P + 2 X0 > 0. fukce fx určea svými hodotami v bodech x... 2 0 2... a platí fx expikp x f exp i PX0 si 2 x π kx 0 2 kx. 2 0x π Důkaz: Podstata důkazu spočívá v tom že vzhledem k podmíce můžeme apsat Fourierovu trasformaci F X ve tvaru součiu fukce rect X P a Fourierovy řady fukce F X. Iverzí Fourierovou trasformací tohoto součiu kovoluce a dokazovaé tvrzeí jím výpočtem. Pro účely této kapitoly viz pozámka ii v dalším textu redefiume fukci rectx a to takto: rectx když x < 2 rectx 0 když x 2. Fourierovu trasformaci F X splňující podmíku pak můžeme apsat ve tvaru součiu [ F X C exp X P ix/ rect a vypočítat Fourierovy koeficiety Fourierovy řady fukce F X: C P +X0/2 F X exp ix/ dx B B B f P /2 P +X0/2 P /2 [ F X exp ik X dx což výsledek obdobý vztahu 3.38. Fourierova trasformace F X má tedy tvar [ X P F X rect f expix/. 3 B Podle 7.32 iverzí Fourierova trasformace tohoto součiu úměrá kovoluci iverzích Fourierových trasformací součiitelů: { X P fx A FT {rect FT B Vypočítáme yí obě iverzí Fourierovy trasformace tvořící tuto kovoluci: f expix/. 4

2 2 VZORKOVACÍ TEORÉM X P FT {rect B FT { B B P +X0/2 P /2 expikxx dx B expikp x si 2 x 2 x. f expix/ f FT {expix/ AB Dosazeím do 4 dostaeme f f f exp k δ fx expikp x si 2 x 2 kx 0x expikp x f [ ikx x + dx x + δ x +. f δ x + exp i PX0 si 2 x + π 2 kx. 0x + π Odtud sčítáím v opačém pořadí tj. dostáváme tvrzeí 2 vzorkovacího teorému. Pozámky: i Za hodotu emusíme zvolit ejmeší z hodot splňujících podmíku. Volbou ovšem určea vzdáleost x x x / mezi body vzorkováí. Je zřejmé že při ejmeší možé hodotě mi vzdáleost mezi body vzorkováí ejvětší tj. vzorkováí ejřidší. Tato maximálí vzdáleost bodů vzorkováí se azývá Nyquistův iterval x max mi a ho převráceá hodota X f0mi k mi Nyquistova frekvece ebo Nyquistova míra vzorkováí. ii K tomu aby pravá straa rovice 2 dozačě určovala fukci fx podstaté aby Fourierova trasformace F X byla eulová v otevřeém itervalu jak tomu v předpokladu. Kdybychom dovolili aby fukce F X byla eulová v krajích bodech X P 2 a X 2 P + 2 itervalu mělo by to za ásledek že řada a pravé straě rovice 2 by eurčovala fukci fx dozačě. Fukce jíž Fourierova trasformace GX gx expikp x si k X 0 2 x i 2B [ δ X P + 2 X 0 δ X P 2 X 0 eulová právě v krajích bodech X X 2 itervalu v abývá totiž ulových hodot ve všech bodech x vzorkováí: g exp i PX0 siπ 0. Kdybychom připustili aby fukce F X byla eulová také v krajích bodech itervalu byla by pravá straa rovice 2 táž pro všechy fukce fx + αgx kde α libovolá kostata.

2 VZORKOVACÍ TEORÉM 3 V literatuře bývá věta formulováa pro případ kdy iterval v ěmž Fourierova trasformace eulová symetrický kolem počátku tj. ve tvaru: Je li F X 0 když X 2 > 0 5 fx f si 2 x π 2 kx. 6 0x π Rovice 6 bývá azýváa kardiálí iterpolačí formulí a řada a jí pravé straě kardiálí řadou. Jak jsme azačili v úvodu k této kapitole věta má moho aplikací jak v matematice teorie iterpolace tak v přírodovědě a techice teorie komuikací. Byla ěkolikrát ezávisle obvea a proto bývá ozačováa růzými jméy. Nejčastějšími mezi imi jsou E. T. Whittaker [6 H. Nyquist [7 V. A. Kotěl ikov [8 a C. E. Shao [9. Často máme co do čiěí s případem který svým způsobem komplemetárí k větě : Fukce fx eulová pouze v ějakém koečém itervalu. Např. elemetárí buňka krystalu bývá charakterizováa fukcí která má eulové hodoty pouze uvitř elemetárí buňky. V dorozměrém případě fx 0 pro 0 x < a kde a mřížkový parametr mřížková kostata. Pak můžeme očekávat že Fourierovu trasformaci takové fukce lze vyjádřit pomocí jích hodot v bodech vzorkováí. Skutečě tomu tak a vypovídá o tom věta 2. Věta 2: Jestliže pro fukci fx platí fx 0 když x p 2 p + 2 > 0 7 jí Fourierova trasformace F X určea svými hodotami v bodech X... 2 0 2... a platí F X exp ikxp F exp i px0 si 2 kx π 2 kxx. 8 0 π Důkaz: Je obdobý důkazu věty. Vypočítáme koeficiety c Fourierovy řady fukce fx fx c expix/ x p 2 p + 2. c p+x0/2 fx exp ix/ dx A F p /2 p+x0/2 p /2 fx exp ik x dx což zámý výsledek 3.38. Fukci fx apíšeme ve tvaru součiu [ x p fx rect Fourierovou trasformací tohoto součiu kovoluce Poěvadž { F X B FT rect x p { FT F expix/. F expix/. 9

4 2 VZORKOVACÍ TEORÉM { x p FT rect srov..36.33 má kovoluce 9 tvar exp ikpx si 2 kx 2 kx FT {expix/ B δ X F X exp ikpx si 2 kx 2 kx a zřejmě rova řadě 8. Uvedeme ště dva speciálí případy věty 2. Je li iterval v ěmž fx 0 symetrický kolem počátku tj. li F δ X fx 0 když x > 2 0 0 F X F si 2 kx π 2 kxx. 0 π V krystalografii zvykem popisovat elemetárí buňku tak že počátek souřadic ve vrcholu elemetárí buňky a souřadice bodů elemetárí buňky jsou ezáporé. V dorozměrém případě tomu odpovídá situace kdy a a p a/2. Věta 2 má pak tvar: Je li F X exp ikxa/2 fx 0 když x / 0 a 2 F ka si kxa π 2 2 kxa π. 3 Vzorkovací teorém lze zobecit a prostor E N. Toto zobecěí sadé když obor kde f x 0 resp. F X 0 vymeze kvádrem tj. když body vzorkováí tvoří ortogoálí mřížku. Pro E 2 to uvedeo apř. v [0 2.4 resp. [ 7.2 pro E 3 v [2 8.. Jestliže obor kde f x 0 resp. F X 0 vymeze epravoúhlým rovoběžostěem formulace vzorkovacího teorému obtížější [3. Můžeme si to představit tak že oe rovoběžostě představu elemetárí buňku mřížky a body vzorkováí pak jsou mřížkovými body reciproké mřížky. Vzorkovací teorém tak objasňu pozoruhodou skutečost: Chceme-li pozat elemetárí buňku prostředictvím jí Fourierovy trasformace stačí zát Fourierovu trasformaci v mřížkových bodech reciproké mřížky. Proto v difrakčím obrazci měříme itezitu pouze v difrakčích maximech tj. v mřížkových bodech reciproké mřížky. Referece [ Higgis J. R.: Samplig Theory i Fourier ad Sigal Aalysis. Foudatios. Claredo Press Oxford 996. [2 Higgis J. R. Stes R. L. eds: Samplig Theory i Fourier ad Sigal Aalysis. Advaced Topics. Oxford Uiversity Press 999. [3 Churgi Ja. I. Jakovlev V. P.: Metody těorii celych fukcij v radiofizike těorii svjazi i optike. Gosudarstveoe izdatěľstvo fiziko matěmatičeskoj litěratury Moskva 962. [4 Charkevič A. A.: Spektry i aaliz. Gosudarstveoe izdatěľstvo těchiko těoretičeskoj litěratury Moskva 957. [5 Papoulis A.: Systems ad Trasforms with Applicatios i Optics. McGraw-Hill New York 999.

2 VZORKOVACÍ TEORÉM 5 [6 Whittaker E. T.: O the Fuctios which are represeted by the Expasios of the Iterpolatio Theory. Proceedigs of the Royal Society of Ediburgh Sectio A 35 95 8 94. [7 Nyquist H.: Certai Topics i Telegraph Trasmissio Theory. Trasactios A.I.E.E. 47 928 67 644. [8 Kotěľikov V. A.: O propustoj sposobosti efira i provoloki v elektrosvajazi. Matěrialy k u Vsesojuzomu szdu po voprosam tech. rekostrukcii děla svjazi i rozvitija slabotočoj promyšleosti Moskva 933. Citováo podle [3 str. 07 225 [4 str. 87 235. [9 Shao C. E.: Commuicatio i the Presece of Noise. Proceedigs of the I.R.E. 37 949 0 2. [0 Goodma J. W.: Itroductio to Fourier Optics. 2d ed. McGraw-Hill New York 996. [ Hawkes R. W. Kasper E.: Priciples of Electro Optics Volume 3 Wave Optics. Academic Press Lodo 994. [2 Brilloui L.: Sciece ad Iformatio Theory. 2d ed. Academic Press Ic. New York 962. [3 Peterse D. P. Middleto D.: Samplig ad Recostructio of Wave Number Limited Fuctios i N Dimesioal Euclidea Spaces. Iformatio ad Cotrol 5 962 279 323.