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抽取与内插的频谱分析.docx

上传人:pc****0 文档编号:9010437 上传时间:2025-03-11 格式:DOCX 页数:6 大小:267.96KB
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抽取与内插的频谱分析 工科试验班 钟汇凯 3080100443 我们知道,为了避免在抽样信号中出现混叠,抽样定理要求被抽样的信号是一个带限信号。然而,在实际应用中,绝大多数信号都不能满足这个要求,为了减小混叠的影响以及放宽对滤波器性能指标的要求,在实际应用中往往采取一种提高抽样率的办法,使信号的抽样率远远大于限带滤波器通带频率的两倍。例如,在下图中,当抽样频率略大于限带频率 wm 的两倍时,混叠的影响还是很明显的,而当抽样频率远远大于两倍的 wm 时,混叠的影响就非常之小了。 虽然提高抽样率可以减小混叠的影响,但是,在对连续时间信号进行处理的离散时间系统中,过高的抽样率将增加系统的成本,因为,过高的抽样率将要求离散时间系统以较高的速率工作,而高速率器件的成本一般都要贵于低速率的器件。可以设想,如果能对信号的抽样率进行调整,使得在信号的抽样和恢复中使用较高的抽样率,在离散时间处理中使用较低的抽样率,那么,上述性能和成本的矛盾就可以得到适当的折中,而离散时间信号的抽取和内插就是一种调整信号抽样率的办法。从技术性能层面来看。这两种方法类似于连续时间信号的抽样和内插。 抽取 离散时间信号的抽取包含信号抽样和尺度变换两个步骤:首先,以抽样间隔 N 对离散时间信号进行抽样,然后再对抽样信号进行 1/ N 的尺度压缩变换。下图是离散时间信号的抽取过程,图中,x [ n ] 是离散时间信号,xs [ n ] 是抽样信号,抽样间隔 N=3,xd [ n ] 是抽取信号,它是 xs [ n ] 进行 1/N 尺度压缩变换后所得到的结果。 由图可见,在抽样信号 xs [ n ] 和抽取信号 xd [ n ] 之间存在以下关系:                 (1) 由于抽样信号 xs [ n ] 在 N 的整数倍上和离散时间信号 x [ n ] 相等,因此,式(4.55)也可等效为:              (2) 虽然式(1)和式(2)在形式上完全相同,但两者的含义不同:式(1)的含义是,抽取信号 xd [ n ] 是由抽样信号 xs [ n ] 进行 1/N 尺度压缩变换的结果;而式(2)的含义是,抽取信号 xd [ n ] 是从离散时间信号x [ n ] 中每隔(N-1)个点取一个样本值所组成的一个新序列,这个过程就称为离散时间信号的抽取。 既然 xd [ n ] 是 xs [ n ] 进行尺度变换的结果,那么,利用 xs [ n ] 的傅里叶变换和傅里叶变换的尺度换性质就可以求得抽取信号 xd [ n ] 的变换式。 根据式(1)和傅里叶变换的尺度变换特性可以求得:           (3) 而 抽样信号 xs [ n ] 的傅里叶变换为:      (4 将此式代入式(3)而得: 由于,抽取信号 xd [ n ] 的傅里叶变换为:      (4.59) 此式表明,抽取信号的频谱是被扩展 N 倍的离散时间信号的频谱以 2p 为间隔周期重复的结果。或者说,抽取信号的频谱由 N 个离散时间信号的频谱叠加而成,这 N 个频谱的频带被扩展了 N 倍,而且,每个频谱之间相距 2p 。如果考虑抽取信号和抽样信号之间的关系,那么,由式(3)可知,抽取信号的频谱仅仅是抽样信号频谱扩展 N 倍的结果。下图给出了当 N = 3 时,离散时间信号、抽样信号以及抽取信号的频谱,其中,下图a主要用来说明抽取信号的频谱和抽样信号频谱之间的关系,而下图b主要用来说明抽取信号的频谱和原序列频谱之间的关系。 内插 离散时间信号的内插是抽取的逆过程,它可以增加信号的抽样率,因此,内插也称为增抽样。内插一般用来从抽取信号中还原出离散时间信号,其基本过程是在抽取信号的两个相邻样本值之间插入(N -1)个零值点,这也是从抽取信号到抽样信号的转换,然后再利用一个低通滤波器滤出原离散时间信号,整个过程的相关波形及系统结构如图。 根据内插的定义,当n/N为整数时,抽取信号xd [ n ]和内插信号xi [ n的关系为:  而当不为整数时,xi [ n ] = 0。根据这个定义可将抽取信号表示为:         (5) 再利用尺度变换性质,可以求得:      (6) 该式表明,内插信号的频谱是对抽取信号的频谱进行尺度压缩变换的结果,其尺度因子为 1/N 。 如果使内插信号通过一个截止频率为的低通滤波器,则滤波器的输出就是离散时间信号 x [ n ],这样,我们就从抽取信号中还原出了原来的离散时间信号,整个还原过程的相关频谱如图所示,图中假设内插因子 N = 3 。 举例与MATLAB分析 抽取X[ones(1,11)] X1=X[2N] X2=X[3N] MATLAB仿真 内插x1=[zeros(1,18),1,1,1,1,1,zeros(1,18)]; x2=[zeros(1,16),1,0,1,0,1,0,1,0,1,zeros(1,16)]; x3=[zeros(1,14),1,0,0,1,0,0,1,0,0,1,0,0,1,zeros(1,14)]; MATLAB仿真:
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