信号

信号およびシステムでは、信号は多くの規準に従って、主に分類することができます:アナログ信号およびデジタル信号に分類される価値の別の特徴に従って;決定論的な信号および任意信号に分類される信号の確定性に従って;エネルギー信号および力信号に分類される信号の強さに従って。

アナログおよびデジタルsignalsEdit

デジタル信号は、二つ以上の区別可能な波形を有し、この例では、高電圧および低電圧 特徴的には、ノイズが大きすぎない場合、デジタル信号からノイズを除去することができます。

実際に遭遇する信号の2つの主なタイプは、アナログとデジタルです。 図は、特定の時点でのアナログ信号をその値で近似したデジタル信号を示しています。 デジタル信号は量子化され、アナログ信号は連続しています。

Analog signalEdit

Main article:Analog signal

アナログ信号は、信号の時変特徴が他の時変量、すなわち別の時変信号に類似した表現である連続信号である。 例えば、アナログオーディオ信号では、信号の瞬時電圧は音圧とともに連続的に変化する。 これは、連続量が有限数の値のうちの1つだけを取ることができる一連の離散値の表現であるデジタル信号とは異なります。

アナログ信号という用語は、通常、電気信号を指しますが、アナログ信号は、機械的、空気圧または油圧などの他の媒体を使用することができます。 アナログ信号は、信号の情報を伝えるために媒体のいくつかの特性を使用します。 たとえば、アネロイド気圧計は、圧力情報を伝達するための信号として回転位置を使用します。 電気信号では、信号の電圧、電流、または周波数は、情報を表すために変化され得る。多くの場合、このような信号は、音、光、温度、位置、または圧力などの物理現象の変化に対する測定された応答です。

任意の情報は、アナログ信号によ 物理変数は、トランスデューサによってアナログ信号に変換されます。 例えば、録音では、空気圧の変動(すなわち音)がマイクロホンの振動板に当たり、それに対応する電気的変動を誘発する。 電圧または電流は、音のアナログであると言われています。

Digital signalEdit

Main article:Digital signal
バイナリ信号は、ロジック信号とも呼ばれ、二つの識別可能なレベルを持つデジタル信号です

デジタル信号は、論理信号とも呼ばれ、二つの識別可能なレベルを持つデジタル信号です

デジタル信号は、論理信号から構築された信号です。離散値のシーケンスを表すように物理量の波形の離散セット。 ロジック信号は、2つの可能な値のみを持つデジタル信号であり、任意のビットストリームを記述します。 他のタイプのデジタル信号は、3値論理またはより高い値論理を表すことができます。あるいは、デジタル信号は、そのような物理量によって表される符号のシーケンスであると考えられてもよい。

または、デジタル信号は、そのような 物理量は、可変電流または電圧、光学または他の電磁場の強度、位相または偏光、音圧、磁気記憶媒体の磁化などであり得る。 デジタル信号は、すべてのデジタル電子機器、特に計算機器およびデータ伝送に存在する。

受信したデジタル信号は、必ずしも数字に影響を与えることなく、ノイズや歪みによって損なわれる可能性があります

デジタル信号では、システムノイズは、あまりにも大きくない限り、システムの動作に影響を与えませんが、ノイズは常にアナログ信号の動作をある程度低下させます。

デジタル信号は、多くの場合、アナログ信号のサンプリングを介して発生します,例えば,アナログ-デジタル変換回路によってデジタル化すること 結果として得られる数値のストリームは、離散時間および量子化振幅信号にデジタルデータとして格納されます。 コンピュータやその他のデジタル機器は、離散時間に制限されています。

エネルギーとパワー edit

信号の強さに応じて、実用的な信号はエネルギー信号と電力信号の二つのカテゴリに分類することができます。

エネルギー信号:これらの信号のエネルギーは有限の正の値に等しいが、それらの平均べき乗は0である。

エネルギー信号:これらの信号のエネル;

0<E=∞−∞s2(t)d t<∞{\displaystyle0<e=\int_{-\infty}^{\infty}s^{2}(t)dt<\infty}

{\displaystyle0e=\int_{-\infty}^{\infty}s^{2}(t)dt\infty}

パワー信号:これらの信号の平均パワーは有限の正の値に等しいが、そのエネルギーは無限である。

P=lim T→∞1T∞−T/2T/2s2(t)d t{\displaystyle P=\lim_{T\rightarrow\infty}{\frac{1}{T}}\int_{-T/2}s{T/2}s^{2}(t)dt}

{\displaystyle P=\lim_{T\rightarrow\infty}{\frac{1}{T}}\int_{-T/2}s{T/2}s^{2}(t)dt}

{\displaystyle P=\lim_{T\rightarrow\infty}{\frac{1}{T}}\int_{-T/2}s{T/2}s^{2}(t)dt}

{\displaystyle1}{t}}\Int_{−T/2}^{T/2}S^{2}(t)dt}

決定論的およびrandomedit

決定論的信号は、いつでも値が予測可能であり、数式で計算できる信号です。

ランダム信号は、任意の時点でランダムな値を取る信号であり、確率的にモデル化する必要があります。

Even and oddEdit

Even and odd signals
f ( x ) = x 2 {\displaystyle f(x)=x^{2}}

f(x)=x^{2}

is an example of an even signal.

f ( x ) = x 3 {\displaystyle f(x)=x^{3}}

f(x)=x^{3}

is an example of an odd signal.

偶数信号は、x(t)=x(−t){\displaystyle x(t)=x(-t)}

{\displaystyle x(t)=x(-t)}

すべてのt{\displaystyle t}に対して次の式が成り立つことと同値である。

tt

and−t{\displaystyle-t}

-t

x{\displaystyle x}

x

:x(t)−x(-t)=0. {\displaystyle x(t)-x(-t)=0.}

{\displaystyle x(t)-x(-t)=0.奇数信号は、x(t)=−x(−t){\displaystyle x(t)=-x(-t)}

{\displaystyle x(t)=-x(-t)}

またはすべてのt{\displaystyle t}

{\displaystyle x(t)=-x(-t)}

の条件を満たす。tt

and−t{\displaystyle−t}

-t

x{\displaystyle x}

x

:x(t)+x(-t)=0. {\displaystyle x(t)+x(-t)=0.}

{\displaystyle x(t)+x(-t)=0.p>x(t)=x(t+T){\displaystyle x(t)=x(t+T)}

{\displaystyle x(t)=x(t+T)}

またはx(n)=x(n+T){\displaystyle x(t)=x(t+T)}またはx(n)=x(n+T){\displaystyle x(t)=x(t+T)}を満たすとき、信号は周期的であると言われる。n){\displaystyle x(n)=x(N+N)}

{\displaystyle x(n)=x(n+n)}

ここで、

t{\displaystyle t}

t

=基本期間、

1/t=f{\displaystyle1/t=f{\displaystyle1/t=f{\displaystyle1/t=f{\displaystyle1/t=f{\displaystyle1/t=f{\displaystyle1/t=f{\displaystyle1/t=f{\displaystyle1/t=f{\displaystyle1/t=f{\displaystyle1/t=f{\displaystyle1/t=f{\displaystyle1/t=f{\displaystyle1/t=f{\displaystyle1/t=f{\displaystyle1/t=f{\displaystyle1/t=f{\displaystyle|t=f}

{\displaystyle1/t=f}

=基本周波数。

周期的な信号は周期ごとに繰り返されます。

時間離散化編集

離散時間信号は、サンプリングによって連続信号から作成されました

信号は、連続 数学的抽象化では、連続時間信号の定義域は実数(またはその区間)の集合であるのに対し、離散時間(DT)信号の定義域は整数(または実数の他の部分集合)の集合である。 これらの整数が何を表すかは、信号の性質によって異なります。

連続時間信号は、区間内のすべての時間tで定義される任意の関数であり、最も一般的には無限の区間です。

連続時間信号は、区間内のすべての時間tで定義される任意の関数です。 離散時間信号の単純なソースは、連続信号のサンプリングであり、特定の時点での信号の値のシーケンスによって信号を近似します。

Amplitude quantizationEdit

信号を一連の数値として表現する場合、正確な精度を維持することは不可能です-シーケンス内の各数値は有限の桁数を持たなければなりません。 その結果、そのような信号の値は、実用的な表現のために有限集合に量子化されなければならない。 量子化は、連続的なアナログオーディオ信号を整数の離散数値を持つデジタル信号に変換するプロセスです。

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