Лабораторная работа по информационному обеспечению Цифровая фильтрация

Тема работы:

Лабораторная работа по информационному обеспечению Цифровая фильтрация

Номер работы:

1496027

Раздел:

Практические задания   →   Информационное обеспечение, программирование

Год сдачи:

27.03.2025

Количество страниц:

10 стр.

Содержание:

.Содержание
1 Задание 3
2 Выполнение задания 4
2.1 Моделирование входного сигнала 4
2.2 Фильтрация входного сигнала 6
2.3 Выводы по работе 9

Задание
Используя средства языка Python выполнить:
Смоделировать сигнал x_3 (t)=x_1 (t)+шум.
Рассчитать импульсные характеристики КИХ-фильтра для различной длины (256,512,1024).
Выполнить фильтрацию сигнала x_1 (t) при различных длинах импульсной характеристики фильтра (256,512,1024).
Построить графики выходных последовательностей фильтра и сравнить с графиком входного сигнала.
Сделать выводы по проделанной работе.

Выполнение задания
Для выполнения всех заданий был создан блокнот «Lab_2.ipynb» (прилагается к отчету). Расчет характеристик фильтров предполагает использование некоторых библиотек языка Python, в частности, scipy.signal. Фрагмент программного кода с загрузкой необходимых библиотек рисунок 2.1.

Рисунок 2.1 – Загрузка необходимых библиотек

Моделирование входного сигнала
Задание входного чистого сигнала (x_c), его зашумление и, соответственно, зашумленный сигнал x_n выглядит так, как показано на рисунок 2.2.

Рисунок 2.2 – Задание сигнала и его зашумление
Соответственно, вид исходного сигнала и сигнала с шумом для разных значений N показан на рисунок 2.3, рисунок 2.4, рисунок 2.5.


Рисунок 2.3 – Исходный и зашумленный сигналы при N=256


…………………….

Выдержка из работы:

.Содержание
1 Задание 3
2 Выполнение задания 4
2.1 Моделирование входного сигнала 4
2.2 Фильтрация входного сигнала 6
2.3 Выводы по работе 9

Задание
Используя средства языка Python выполнить:
Смоделировать сигнал x_3 (t)=x_1 (t)+шум.
Рассчитать импульсные характеристики КИХ-фильтра для различной длины (256,512,1024).
Выполнить фильтрацию сигнала x_1 (t) при различных длинах импульсной характеристики фильтра (256,512,1024).
Построить графики выходных последовательностей фильтра и сравнить с графиком входного сигнала.
Сделать выводы по проделанной работе.

Выполнение задания
Для выполнения всех заданий был создан блокнот «Lab_2.ipynb» (прилагается к отчету). Расчет характеристик фильтров предполагает использование некоторых библиотек языка Python, в частности, scipy.signal. Фрагмент программного кода с загрузкой необходимых библиотек рисунок 2.1.

Рисунок 2.1 – Загрузка необходимых библиотек

Моделирование входного сигнала
Задание входного чистого сигнала (x_c), его зашумление и, соответственно, зашумленный сигнал x_n выглядит так, как показано на рисунок 2.2.

Рисунок 2.2 – Задание сигнала и его зашумление
Соответственно, вид исходного сигнала и сигнала с шумом для разных значений N показан на рисунок 2.3, рисунок 2.4, рисунок 2.5.


Рисунок 2.3 – Исходный и зашумленный сигналы при N=256


…………………….