A mérési hibák valószínű leírása, 32. oldal
D = xi-xi-1 () a kvantálási lépés (5.1)
Az x értékek egy bizonyos értékre vannak kerekítve, így.
A kvantálási hiba
Az x és a Dx elosztási törvény véletlenszerű. A kvantálási szinteknél a legjobb, ha a partíció szegmenseinek középpontjait veszi fel. (Itt!)
Az átalakítás módjától függően az internetszolgáltatók közvetlen és kiegyenlítő konverziós eszközökre vannak felosztva.
Nincs általános visszajelzés a közvetlen konverzióban ЦИП. Nagyon gyors, de pontosságuk csak az összes konverteren nagy pontossággal magas.
Az ЦИП kiegyensúlyozó transzformációt egy közös visszajelzés fedezi. A visszacsatoló átalakító a kimeneti diszkrét jel DAC-ja egy fizikai természet xk kompenzáló mennyiségével az x (t) mért értékkel. A DAC nagy pontosságú és stabilitó elemekből áll.
Vannak eszközök telepítése és követés kiegyenlítés.
Az első szakaszban a kompenzáló mennyiség értéke minden mérési ciklusban nulláról a kvantálási lépéssel megegyező lépésekkel növekszik. Ha az egyenlőség elérése megtörténik, a kiegyensúlyozó folyamat leáll, és a mérési eredmény megegyezik a kompenzáló mennyiség kvantálási lépéseinek számával. Az olvasást általában a ciklus végén végezzük.
Dinamikus hiba keletkezik.
6.3. Időmegfigyelés és folyamatos funkciók helyreállítása.
A mintavétel számos módja van.
1) Az átmenet a folyamatos időfüggvénytől a diszkrét időfüggvényhez a függvényminták egyes diszkrét időközökben történő eltolásával hajtható végre. A leolvasásokból visszaállíthat egy másik funkciót (amelyiket keres), amely az eredeti funkciót reprodukálja a megadott pontossággal. Az idővel való diszkretizáláskor az egyik legfontosabb kérdés a diszkretizálás lépéseinek megválasztása:
.
2) A megfigyelési intervallumon folyamatos működést a végberendezések választott rendszerére kiterjesztett véges számú együtthatókkal kell helyettesíteni
A rendszer kényelmese.
Feltételezhető, hogy a kezdeti folyamatos funkció pontos helyreállítása csak akkor lehetséges, ha. Azonban létezik olyan eljárások széles köre, amelyek véges mintavételezési sebesség mellett pontos helyreállítást tesznek lehetővé. Ez az osztály korlátozott spektrumú jeleket tartalmaz.
6.3.1. Kotelnikov tétele.
Ha egy folytonos függvény kielégíti az Dirichlet körülmények között (korlátozott, db-bölcs folytonos, és van egy véges számú szélsőérték), és a tartomány korlátozódik egy bizonyos frekvencia (a levágási frekvencia), akkor van egy minimális időköz minták között, ahol lehetőség van arra, hogy helyesen állítsa vissza a mintában funkciót diszkrét számít. Ez a maximális intervallum:
Egy tétel a függvény egy sorozatban történő kibővítésének lehetőségén alapul:
- a leolvasások funkciója (6.7)
Ie a funkció az alapfunkciók rendszerével bővíthető. Ezen túlmenően a bővítési együtthatók értékek diszkrét időkben.
1) Maximális értékkel
3) A funkciók egy végtelen nagy időintervallumon ortogonálisak.
A Kotel'nikov-sorozat egyik funkciójának bővülésének gyakorlati értéke abban a tényben rejlik, hogy az ismert kommunikációs funkciókat nem továbbítják a kommunikációs csatornára, és csak a rács funkciók kerülnek továbbításra.
A gyakorlati megvalósítás szempontjából a számlálási funkció teljes mértékben megfelel egy ideális aluláteresztő szűrő kimeneti feszültségének változásának, amely egyaránt átveszi az összes frekvenciát 0-ról impulzusra a bemenetére.
Igazi körülmények között a pontos rekonstrukció lehetetlen, mert a Kotelnikov tételének feltételei nem teljesülnek.
Valós függvények véges időközönként, így a spektrumuk végtelen.
6.3.2. A mintavételre vonatkozó kritériumok és a folyamatos funkciók helyreállításának módszerei.
Ha a funkció visszaáll. akkor egy adott diszkrétesítési lépésnél a helyreállítási hiba a helyreállítási módtól függ, és fordítva, a helyreállítási módszer egy adott megengedett helyreállítási hibával meghatározza a mintavételi lépés maximális értékét.
A probléma megfogalmazása: van egy folyamatos függvény, meg kell határozni azt az időbeli kvantálási intervallumot, amelynél az eredeti és a funkciók diszkréciói által visszaállt eltérése nem haladja meg az adott értéket:
, T a közelítési intervallum (6.7)
Ebben az esetben a függvény az úgynevezett egységes közelítéssel kapcsolatos probléma megoldódott. Néha megkövetelik, hogy a becslések csomópontjaiban.
A folyamatos funkció helyreállításának módját elsősorban az alkalmazott reprodukciós funkciók típusával határozzák meg, amely a szükséges helyreállítási pontosságot a bomlási sor minimális számával biztosítja, másrészt lehetővé teszi a mintavételi és helyreállítási eszközök egyszerű technikai megvalósítását. A reprodukáló funkciók a Kotel'nikov sorozat, a Fourier sorozat, a Chebyshev polinom, a Legendre polinomok, a Haar, a Walsh polinomok, az energia polinomok.
6.3.3 A folyamatos funkciók helyreállítása interpolációs polinomokkal.
Interpolációs polinom fokozat létrehozása legfeljebb n. kielégítve a feltételeket, használhatjuk a Lagrange-eljárást, amelynek az a célja, hogy egy olyan polinomot találjon, amely az "1" értéket egy csomópontban és minden más csomóponti pontban 0 értékkel veszi fel. Az ilyen polinomnak az a formája:
Az n fokú polinom. a ponton áthaladva a következő lehet:
A Lagrange interpolációs formulája.
Ha, akkor Newton interpolációs képletét generálja:
7.4. A CIP műszaki jellemzői.