Pythonda raqamli signalni qayta ishlash dsp haqida o'ylang

6.4 Ortogonal matritsalar
Machine Translated by Google

---

2
dan n gacha
N = 4,0
amper = np.array([0,6, 0,25, 0,1, 0,05])
Bu shuni anglatadiki, agar biz Mÿ1 ni samarali hisoblay olsak, oddiy matritsani ko'paytirish
bilan (np.dot yordamida) a topishimiz mumkin. Bu proportsional vaqtni oladi
68
Keling, sintez2 da matritsa qanday ko'rinishini ko'rib chiqaylik. Oldingi misolda M 11025
qatorga ega, shuning uchun kichikroq misol bilan ishlash yaxshi fikr bo'lishi mumkin: def
test1():
Shunga qaramay, matritsa ortogonal bo'ladi, agar uning transpozitsiyasi ham teskari
bo'lsa; ya'ni MT = Mÿ1 . Bu MTM = I ekanligini bildiradi, ya'ni MTM ni hisoblash orqali
matritsaning ortogonal ekanligini tekshirishimiz mumkin .
Mÿ1 y = a
NumPy-da massivni transpozitsiya qilish doimiy vaqtdagi operatsiya
hisoblanadi. U aslida massiv elementlarini siljitmaydi; o'rniga, elementlarga kirish usulini
o'zgartiradigan "ko'rinish" ni yaratadi.
Agar I ni istalgan a vektoriga ko'paytirsak, natija a, shuning uchun bo'ladi
Kadr tezligi vaqt birligi uchun N namuna bo'lganligi sababli, Nyquist chastotasi N /
time_unit / 2, bu misolda 2000 Gts. Shunday qilib, fs 0 dan 2000 Gts gacha bo'lgan teng
oraliqli chastotalar vektoridir.
Mÿ1 y = Ia
Matritsani invertatsiya qilish umuman sekin, lekin ba'zi maxsus holatlar tezroq. Xususan,
agar M ortogonal bo'lsa, M ning teskarisi faqat M ning ko'chirilishi, MT deb yoziladi .
.
O'ng tomonda Mÿ1M ni I bilan almashtirishimiz mumkin:
ts - 0 dan 1 vaqt birligi oralig'ida teng oraliqdagi namuna vaqtlari vektori. Men vaqt birligini
1 millisekund deb tanladim, lekin bu o'zboshimchalik bilan tanlandi va biz bir daqiqadan
keyin u baribir hisoblashdan chiqib ketishini ko'ramiz.
amper - biz ilgari ko'rgan amplitudalarning bir xil vektori. Bizda 4 ta chastota komponenti
mavjud bo'lgani uchun biz signalni 4 nuqtada namuna olamiz. Shunday qilib, M kvadratdir.