Леди, а шо, бывают специалисты в области IMHO, RF И DSP одновременно? А как по-английски будет теорема Котельникова? И это, почему русских книжек-то у Вас нету? Интернет опсоё?

2 st256
Спасибо за "наводку", я перибирал окна (но не все) разницы не было, а чем Кайзеровское так сильно отличатеся?
Сейчас задача временно заморожена поэтому проверить не могу, но мне сдеется у меня где то зарылась системна ошибка. Я до такого "изврата" дошел:
1) записываю 1/4 - 1 период суммарной огибающей
2) пропускаю через два полосовых, настроенных на боковые разных АМ
3) "амплитудно детектирую" (отрезаю отрицательные значения, дале через ФНЧ)
4) вычисляю свертку огибающих с синусом частоты огибающих перибирая начальную фазу
5) номер итерации максимального значения свертки определяет начальную фазу.
Но даже в этом случае ошибка была достаточно велика.

Я же сказал, посмотрите на спектрры используемых окон. Чем ближе спектр окна к дельта-функции Дирака, тем оно лучше. Окно Хэнна - это просто труба, в этом смысле.





Все... Тут Вы и сыпитесь. Про переходные искажения слышали? Да еще для четверти периода? Вот это они самые и есть. Периодов должно быть много, а не четверть. Вообще-то, как измеряют фазу, я уже говорил - при помощи БПФ + окно.




Ну тут я не комментирую. Я удивлен, что вообще в этом случае, что-то мерится.

Скажите, а что за задача? Про начальную фазу я вообще ничего не понял. Зачем все это?
И еще, тов. из Ижевска, это у вас делают TETRA транк для ЖД?

Она у них называется теоремой Найквиста :)) Вы не слышали такой термин, как Nyquist frequency? Ну а теорема Котельникова, видимо, будет называться Nyquist theorem.

Нет, леди, боюсь Вы не правы...
Там она зовется, все-таки, теоремой Шенона. Действительно, Шенон эту теорему доказывал. Но лет на 10 позже Котельникова. Что же касается Найквиста, то и он при делах. На десять лет раньше Котельникова, он доказал очень близкую по смыслу теорему, но все же не совсем то, что мы называем Теоремой Котельникова.

To st256
Объясните, пожалуйста, почему вы считаете что метод с использованием FFT более предпочитетльный?
С точки зрения вычислительных затрат, FFT требует больших ресурсов, чем Hilbert transformer, с точки зрения точности, применение windows before FFT, аналогично разработке FIR LPF с помощью windows approach. При этом во всех фундоментальных работах по DSP показано, что FIR разработанный, например, через remez в MAtlab имеет лучшие характеристики, чем FIR LPF, разработанный с помощью windows approach.

IMHO - in my humble opinion, стандартное сокращение, используемое для подчеркивания выражение собственного мнения.

Быть специалистом в RF И DSP одновременно, объективная необходимость, если заниматься разработкой измерительных систем, и много другого. Если вы просто посмотрите на сайтах с job offer, то увидите, что в большинстве случаев знания RF И DSP требуются в паре.

Интернет у меня быстрый, но вот все найденные русские книги по DSP это обычно сканы книг, изданных преимущественно в 80 годы прошлого века. Англоязычные книги по DSP в сети можно найти очень хорошего качества, утянутые с издательств и достаточно свежие.

Как уже писалось, весь софт и железо, что мне прихожится использовать, идет англоязычной разработки, поэтому для понимания их работы гораздо проще изначально разбираться по англоязычной литературе (опять же IMHO).

Полностью признаю, что это не патриотично, но по мне сейчас не так важно, кто раньше доказал какую теорему, значительно важнее использовать и 100% понимать как работает современный RF И DSP софт и оборудование. Как только то, что сделано в России, будет конкурентноспособно с англоязычными аналогами, обязательно проштудирую русскоязычные книги по RF И DSP.

Мда...
Милая девушка, как на счет того, чтобы повесить идиота, который Вам такое наплел? Такого, даже у Проакиса прочесть невозможно
Насколько мне не изменяет память, умножений на БПФ потребно в количестве N/2*log2(N),
а преобразование Гильберта (как обычная свертка) требует N*N умножений



А что такое бефоре? Простите, но я не знаком с окнами Бефоре...




И г-на Аппроча не знаю... А так же где у елки LPF



А кто спорит? Только я никаких фильтров с окнами Аппроча разрабатывать не говорил. Я все как-то на БПФ больше напирал...



Вы меня не обманываете?



В таком случае, попробуйте



В паре требуются только Инь и Ян, а также соджу и мэкджу. Вроде бы, всё...




Понимаете, леди, алгоритм Левинсона-Дурбина разработан в 50-е годы прошлого века. Боюсь и с прочими алгоритмами та же фигня случилась...



Понимаете, тут еще знание английского надо приложить. А я и на русском в таких фолиантах нифига разобрать не могу...




Точно??? Что-то меня терзают смутные сомнения, дорогая агащи




Это далеко не проще, но, действительно, необходимо!



Святая Правда, девушка!



Рекомендую, до сего момента не разучиться читать по-русски

2 st256
Задача относится к системе ультразвукового определения местоположения приемника, по замыслу 3 АМ передатчика (частота огибающей - максимальная дальность) на земле, один приемник в воздухе, зная фазы у приемника вычисляем дальности.
Чего то для ЖД на ижевском радиозаводе делают, но я в другой организации.

Господа, давайте без dark sarcasm. У меня была уверенность, что английские термины присутствующие на форуме прекрасно понимают. Если нет, то лучше просто спросить, что имелось ввиду.

To st256
Вы не правы, заявляя, что свертка требует N*N умножений. Количество операций умножений при свертке зависит как длины массива данных N, так и от длины фильтра n, иными словами N*n. Если длина фильтра n << N, что выполняется в большинстве случаев, то свертка считается быстрее, При этом надо отметить, что большинство фильтров симметричные, и в этом случае количество умножений N*(n/2). Именно по этому именно свертка используется в большинстве hardware Hilbert transformer (network analyzer, spectrum analyzer, etc)

Отвечать по поводу ваших замечаний, которые вы изобразили, как бы не понимая смысла широкоупотребительных английских слов, не буду, так как просто нет смысла устраивать здесь комедию.

From Matlab help
Filters designed using the Parks-McClellan method have equal ripple in their passbands and stopbands. For this reason, they are often called equiripple filters. They represent the most efficient filter designs for a given specification, meeting your frequency response specification with the lowest order filter.
Этот алгоритм сравнительно нов (первые научные работы были в середине 70 годов), и как следствие в русские книги по DSP середины 80 не попали. А данный алгоритм сейчас является одним из наиболее мощных для разработки equiripple filters.

Как то не понятна ваша бравада на научном форуме типа

с одновременным безаппеляционными утверждениями, типа сколько перемножений при свертке.


Вам как список оборудования, который только под моим непосредственным началом, или весь список оборудования в лабе?
Непосредственно мое железо
Agilent E4440A, E4443A, E4421B, E4438C, 54831B, 54833D, 54854A, E5070B, есть еще Rohde&Schwarz, Keithley, SRS, BNC, etc. И соответствующий этому железу софт.

Так что предлагаю не заниматься dark sarcasm, а обсуждать вопросы по существу.

Сообщение отредактировал nadie - Feb 28 2006, 09:08

Не понял фразу
частота огибающей - максимальная дальность

А у Вас знакомых на ижевском радиозаводе нету?

Сообщение отредактировал st256 - Feb 28 2006, 13:43

А как быть, если есть уверенность, что, кроме английских терминов, присутствующие на форуме ничего не понимают?



Кхе, кхе... Прочел вот... А зато у Вас, девушка, наверное хорошая фигура...

...перечитал...

нет, фигура у Вас просто фантастическая




Ну что же делать, если они безаппеляционны в той же степени, сколь и верны?




Поддерживаю обсуждать по существу только то, что собеседник может понять, оценить и переварить! Девушка, я тут недавно в Зальцбурге жене туфли купил фирмы "Питер Кайзер" за 99 евро, как Вы считаете, я не сильно переплатил?

Сообщение отредактировал st256 - Feb 28 2006, 13:41

2 st256
И огибающая и несущая распространяются с одной скоростью, однозначное определение растояния (измеряя задержку фазы) для несущей ~10мм а для огибающей ~10м.
Знакомые (и друзья) на радиозаводе имеются, что то интересует?

PS. Ребята, имейте совесть, выясняйте отношения через PM.

Ну вроде понял. Вообщем, считаю свое мнение правильным - использовать БПФ. Правда, мне кажется, если используется инфразвук, то возможен серьезный доплер при движении объектов, а это дополнительный геморой. Если проект у Вас продолжится, то можем продолжить дискуссию.



Меня интересуют разработчики TETRA (транковая связь) в России.




Т.е. Вы предлагаете, оставлять фразы типа "свертка требует меньше перемножений, чем БПФ" без последствий? А если их кто прочтет и решит, что это истинно? Подумайте, ради Бога, о будущих поколениях разработчиков!

Я абсолютно не собираюсь выяснять здесь отношения.
To st256


Если вы не можете математически обосновать ложность утверждения "свертка требует меньше перемножений, чем БПФ при условии, что длина фильтра существенно меньше чем длина массива данных", то имейте хотя бы мужество признать, что вы не правы и извиниться.

Девушка, просто никогда не надо маскировать пробелы в знаниях, иностранными словами. Это раз.

А на счет "два", я Вам так же просто объясню, почему сверка проигрывает БПФ.

1. Что делает FIR фильтр N-ого порядка? Он берет массив выборок длинной N, перемножает со своими коэффициентами (коих количество тоже N) и полученные произведения складывает:

y1 = x1*h1 + x2*h2 + ... + xN*hN

полученное значение является выходным отчсетом. Кстати, если загляните в матанализ, то увидите, что точно таким же образом вычисляют коэффициент корреляции между двумя массивами длинны N.

Т.е. имеем: выходной отсчет FIR-фильтра это всего лишь коэффициент корреляции импульсной характеристики фильтра и входного массива выборок. Это понятно?

2. Из всего вышесказанного, вытекает следующее: количество перемножений на один выходной отсчет пропорционально порядку фильтра.
В принципе оно может быть при некоторых условиях и меньше (полифазная обработка и т.п.), но реализация фильтра обычно требует количества умножений в пределах N - N/2 в зависимости от системы команд.

3. А что делает БПФ? Да тоже самое: вычисление корреляции входного массива длинной N с набором неких коэффициентов. Длинна же каждого "набора коэффициентов" тоже равна N. При этом количество перемножений на один выходной отсчет БПФ составляет всего Log2(N)/2. Разницу ощущаете? Log2(N)/2 и N/2 ?

При этом, БПФ можно истолковать как гребенку фильтров с АЧХ вида sin(x)/x. Иначе говоря, БПФ измеряет мниную и вещественную часть некой синусоиды наилучшим образом, так как использует т.н. согласованную фильтрацию. Иначе говоря, измерить синусоиду лучше невозможно НИКАКОЙ другой схемой.


Теперь о фильтрации непрерывного сигнала (Ваше N >> n). В "фундаментальной" литературе описан следующий метод: берется сигнал, делается БПФ, домножается на хар-ку Вашего фильтра в спектральной области, потом обратное БПФ.
Называется все это сверка при помощи БПФ. Выйгрыш очень серьезный по быстродействию. Еще при помощи БПФ перемножают матрицы (та же свертка, при определенных условиях), решаются системы уравнений. Должен заметить, что приемущество БПФ перед сверткой описанно во многих учебниках по ЦОС. Короче учите букварь и не говорите больше глупостей.

За сим прощаюсь навечно, ибо я должен еще послать модератора, который вступился за Ваше попранное достоинство.