Pythonda raqamli signalni qayta ishlash dsp haqida o'ylang

70
6-bob. Diskret kosinus transformatsiyasi
M = np.cos(PI2 * args) amper
= np.dot(M, ys) / 2 qaytaruvchi
amper
N = 4,0
args = np.outer(ts, fs)
Machine Translated by Google

---

Thinkdsp DCT ni xuddi Spectrum klassi FFT ni qamrab olgan DCT sinfini taqdim
etadi. Dct ob'ektini yaratish uchun siz to'lqinda make_dct voke-da bo'lishingiz mumkin.
inverse_dct_iv sintez masalasini hal qiladi: u amplitudalar vektorini oladi va to'lqin
massivini qaytaradi, ys. Biz buni kuchaytirgichlardan boshlab, inverse_dct_iv va
dct_iv ni qo'llash va boshlagan narsamizga qaytishimizni sinab ko'rish orqali sinab
ko'rishimiz mumkin.
dct_iv (amper) * 2 ni qaytaring
Kuchaytirgichlardan boshlab, biz to'lqinlar qatorini sintez qilamiz, so'ngra amper2 ni hisoblash uchun
dct_iv dan foydalanamiz. Kuchaytirgichlar va kuchaytirgichlar2 o'rtasidagi eng katta farq taxminan
1e-16 ni tashkil qiladi, bu biz suzuvchi nuqta xatolari tufayli kutilgan narsadir.
signal = thinkdsp.TriangleSignal(freq=400) to'lqin =
signal.make_wave(davomiylik=1,0, kadr tezligi=10000) dct =
wave.make_dct() dct.plot()
6.6. Teskari DCT
amper = [0,6, 0,25, 0,1, 0,05] ys =
teskari_dct_iv(amper) amper2 =
dct_iv(ys) maks (abs(amper - amper2))
71
Shunga qaramay, eng katta farq taxminan 1e-16.
Nihoyat, tahlil2 va sintez2 deyarli bir xil ekanligiga e'tibor bering. Yagona farq
shundaki, tahlil2 natijani 2 ga bo'ladi. Biz bu tushunchadan teskari DCTni hisoblash
uchun foydalanishimiz mumkin:
ts = (0,5 + np.arange(N)) / N fs = (0,5
+ np.arange(N)) / 2 ys = sintez2(amper,
fs, ts) amper2 = dct_iv(ys)
max(abs(amper -) amper2))
def inverse_dct_iv(amper):
6.6 Teskari DCT
6.7 Dct sinfi
Machine Translated by Google

---

Dct teskari DCTni bajaradigan make_wave beradi. Biz buni quyidagicha sinab ko'rishimiz
mumkin:
Natijada, 6.2-rasmda ko'rsatilgan 400 Gts chastotali uchburchak to'lqinining DCT. DCT
qiymatlari ijobiy yoki salbiy bo'lishi mumkin; DCTdagi manfiy qiymat inkor qilingan kosinusga
yoki ekvivalenti 180 gradusga siljigan kosinusga to'g'ri keladi.
72
dct dan olingan natijalar hs da saqlanadi. 6.5-bo'limdagi kabi hisoblangan mos keladigan
chastotalar fs da saqlanadi. Va keyin ikkalasi Dct ob'ektini ishga tushirish uchun ishlatiladi.
def make_dct(self): N =
len(self.ys) hs =
scipy.fftpack.dct(self.ys, type=2) fs = (0,5 +
np.arange(N)) / 2 qaytish Dct(hs, fs) , self.framerate)
Shakl 6.2: 400 Gts chastotada uchburchak signalining DCT, 10 kHz da namuna olingan.
Ys1 va ys2 o'rtasidagi eng katta farq taxminan 1e-16 ni tashkil qiladi, bu biz suzuvchi nuqta
xatolari tufayli kutilgan narsadir.