Pythonda raqamli signalni qayta ishlash dsp haqida o'ylang

112
Integratsiya filtri to'g'ri ekanligini uni ilovaga qo'llash orqali tasdiqlashimiz mumkin
9-bob. Differentsiatsiya va integratsiya
integ_wave = integ_spectrum.make_wave()
integ_spectrum.hs[0] = 0
Ushbu integratsiya filtri differentsial filtrning to'g'ri teskarisi ekanligini tasdiqlaydi.
Agar biz ushbu "integratsiya doimiyligini" ta'minlasak, natijalar bir xil bo'ladi
9.6-rasm: Arra tishli to'lqin va uning spektri.
1000
0
0,00
1200
Chastota (Hz)
10000 15000
0,5
1.0
200
1400
0,04 0,06 Vaqt (s)
400
1600
5000
0,10
1.0
0,5
600
0,08
0,02
800
0
0,0
20000
Machine Translated by Google

---

ys = np.cumsum(self.ys)
def cumsum(self):
Parabolik signalning spektrini arra tishining spektri bilan taqqoslaganda, komponentlarning
amplitudalari tezroq tushadi. 2-bobda biz arra tishining tarkibiy qismlari mutanosib ravishda
tushishini ko'rdik
# sinf to'lqini:
signal.
9.7-rasmda hosil bo'lgan to'lqin va uning spektri ko'rsatilgan. Agar siz 2-bobdagi mashqlarni
bajargan bo'lsangiz, bu to'lqin shakli tanish bo'lishi kerak: bu parabolik
9.7-rasm: Parabolik to'lqin va uning spektri.
va yangi Wave ob'ektini qaytaradi:
Wave to'lqinlar massivining yig'indisini hisoblaydigan usulni taqdim etadi
out_wave.unbias()
out_wave = in_wave.cumsum()
9.6-rasmda bu to'lqin va uning spektri ko'rsatilgan.
in_wave = signal.make_wave (davomiylik=0,1, kadr tezligi=44100)
Biz undan in_wave ning yig'indisini hisoblash uchun foydalanishimiz mumkin:
113
signal = thinkdsp.SawtoothSignal (freq=50)
9.5. Kumulyativ summa
Qaytish to'lqini(ys, ts, self.framerate)
ts = self.ts.copy()
signal.
Diff operatori differensiatsiyaga yaqin bo'lgani kabi, yig'indisi ham integratsiyaga yaqinlashadi.
Men arra tishi bilan ko'rsataman
100000
0,08
0,02
50
20000
0
150 000
0
100
0,00
200000
Chastota (Hz)
10000 15000
150
100
50
0,04 0,06 Vaqt (s)
5000
50 000
0,10
0