ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Сибирский федеральный университет Красноярск, 2008 А. С. Глинченко, А. Г. Андреев Цифровая обработка сигналов Кафедра «Радиотехника» Красноярск, 2008 УДК ББК 621.391.083.92 32.811.3 Г54 Электронный учебно-методический комплекс по дисциплине «Цифровая обработка сигналов» подготовлен в рамках инновационной образовательной программы «Структурная перестройка научно-образовательного центра "Радиоэлектроника"», реализованной в ФГОУ ВПО СФУ в 2007 г. Рецензенты: Красноярский краевой фонд науки; Экспертная комиссия СФУ по подготовке учебно-методических комплексов дисциплин Глинченко, А. С. Г54 Цифровая обработка сигналов. Презентационные материалы. Версия 1.0 [Электронный ресурс] : наглядное пособие / А. С. Глинченко, А. Г. Андреев. – Электрон. дан. (9 Мб). – Красноярск : ИПК СФУ, 2008. – (Цифровая обработка сигналов : УМКД № 50-2007 / рук. творч. коллектива А. С. Глинченко). – 1 электрон. опт. диск (DVD). – Систем. требования : Intel Pentium (или аналогичный процессор других производителей) 1 ГГц ; 512 Мб оперативной памяти ; 9 Мб свободного дискового пространства ; привод DVD ; операционная система Microsoft Windows 2000 SP 4 / XP SP 2 / Vista (32 бит) ; Microsoft PowerPoint 2003 или выше. ISBN 978-5-7638-1271-8 (комплекса) ISBN 978-5-7638-0977-0 (пособия) Номер гос. регистрации в ФГУП НТЦ «Информрегистр» 0320802615 от 06.12.2008 г. (комплекса) Номер гос. регистрации в ФГУП НТЦ «Информрегистр» 0320802616 от 08.12.2008 г. (пособия) Настоящее издание является частью электронного учебно-методического комплекса по дисциплине «Цифровая обработка сигналов», включающего учебную программу, конспект лекций, лабораторный практикум, методические указания по самостоятельной работе, контрольно-измерительные материалы «Цифровая обработка сигналов. Банк тестовых заданий». Представлена презентация (в виде слайдов) теоретического курса «Цифровая обработка сигналов». Предназначено для подготовки бакалавров по направлению 210200 «Радиотехника», а также студентов других направлений и специальностей, изучающих дисциплину «Цифровая обработка сигналов». © Сибирский федеральный университет, 2008 Рекомендовано к изданию Инновационно-методическим управлением СФУ Разработка и оформление электронного образовательного ресурса: Центр технологий электронного обучения информационно-аналитического департамента СФУ; лаборатория по разработке мультимедийных электронных образовательных ресурсов при КрЦНИТ Содержимое ресурса охраняется законом об авторском праве. Несанкционированное копирование и использование данного продукта запрещается. Встречающиеся названия программного обеспечения, изделий, устройств или систем могут являться зарегистрированными товарными знаками тех или иных фирм. Подп. к использованию 25.09.2008 Объем 9 Мб Красноярск: СФУ, 660041, Красноярск, пр. Свободный, 79 Оглавление Лекция 1. Введение в цифровую обработку сигналов. Сигналы и их преобразования при цифровой обработке Лекция 2. Определение и классификация цифровых фильтров. Методы математического описания цифровых фильтров во временной и частотной области Лекция 3. Формы структурной реализации цифровых фильтров, их математические описания и реализуемые алгоритмы обработки Лекция 4. Задачи и методы синтеза цифровых фильтров с требуемой частотной характеристикой. Синтез передаточной функции рекурсивных цифровых фильтров Лекция 5. Синтез передаточной функции нерекурсивных фильтров Оглавление Лекция 6. Влияние конечной разрядности чисел в цифровых фильтрах Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой на основе дискретного преобразования фурье и частотной выборки Лекция 8. Цифровой спектральный анализ сигналов: задачи, методы, параметры, характеристики, структуры. Гармонический спектральный анализ Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов Лекция 10. Алгоритмы быстрого преобразования Фурье Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов Оглавление Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи с частотным разделением каналов Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации цос. Реализация цос на основе аппаратных и аппаратно-программных (микропроцессорных) средств Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры Лекция 17. Реализация ЦОС на основе цифровых сигнальных процессоров Лекция 1. Введение в цифровую обработку сигналов. Сигналы и их преобразования при цифровой обработке Красноярск, 2008 Общая структура системы цифровой обработки аналоговых сигналов xвх(t) x(t) ФНЧ1 xц(nTд) АЦП ПЦОС yц(nTд) y(t) ЦАП yвых(t) ФНЧ2 fд Лекция 1. Введение в цифровую обработку сигналов. 8 Последовательность операций аналого-цифрового преобразования сигнала x(t) Дискретизация сигнала по времени xц(nTд) xкв(nTд ) x(nTд ) Квантование по уровню Цифровое кодирование fд Лекция 1. Введение в цифровую обработку сигналов. 9 Дискретизация сигналов по времени. Графики аналогового х(t) и дискретного х(nTд) сигналов x(t) x(nTд) или x(n) Tд t 0 1 2 3 …. Лекция 1. Введение в цифровую обработку сигналов. nTд n 10 К математической модели дискретного сигнала как функции непрерывного времени xд (t ) x(t ) f δ (t ) x(t ) δ(t nTд ) n x(t) x(nTд) f δ (t ) δ(t nTд ) n -2 -1 0 1 2 Лекция 1. Введение в цифровую обработку сигналов. nTд 11 Спектры дискретных сигналов TдXд(j ) Пm (j ) – д Xа(j ) – m 0 m – д/2 Основная полоса д/2 д Спектральные преобразования при дискретизации аналогового сигнала с финитным спектром в случае д 2m, д – период повторения спектра по частоте Лекция 1. Введение в цифровую обработку сигналов. 12 Спектры дискретных сигналов Пm (j) TдXд(j) Xа(j) –д –m –1а –1д 1д 1а m 0 –д/2 Основная полоса д/2 д Преобразование спектра при дискретизации аналогового сигнала с финитным спектром: д 2m. Явление наложения спектров Лекция 1. Введение в цифровую обработку сигналов. 13 Спектры дискретных сигналов Tд|Xд(j )| |Xa[j( + д)]| |Пm (j )| |Xa(j )| ) |Xa[j( – д)]| ) – д – m – д/2 0 Основная полоса m д д/2 Спектральные преобразования при дискретизации аналогового сигнала конечной длительности. Явление наложения спектров Лекция 1. Введение в цифровую обработку сигналов. 14 Квантование сигнала по уровню i m/2 xmax xкв (n) e(n) 3 2 1 0 -1 -2 -3 Q nTд Tд 2Tд 3Tд -m/2 xmin Погрешность квантования eкв(n) = хкв(n) x(n) Лекция 1. Введение в цифровую обработку сигналов. 15 Лекция 2. Определение и классификация цифровых фильтров. Методы математического описания цифровых фильтров во временной и частотной области Красноярск, 2008 Дискретная система Дискретная система – это математическая модель системы ЦОС без учета ее конечной разрядности (конечной точности обработки). x(n) Дискретная система (цифровая система) (цифровой фильтр) y(n ) = Ф[x(n)] Ф[∙] – оператор системы Разностное уравнение дискретной системы N M l 0 k 1 y(n) bl x(n l ) ak y (n k ). Лекция 2. Определение и классификация цифровых фильтров 17 Иллюстрация обработки сигнала в соответствии с РУ x(n– 2) x(n ) x(n– 1) x(n) x(n– N ) bN …. b2 b0 b1 n n –N n –1 n –2 y(n ) n y(n–1) y(n) y(n–2) y(n– M ) a M ….. a2 a1 n n–M n –2 n –1 n Лекция 2. Определение и классификация цифровых фильтров 18 Структура рекурсивного цифрового фильтра, соответствующая прямой форме реализации разностного уравнения b0 x(n) y(n) Х z–1 x(n–1) z–1 x(n–2) z–1 x(n–N) b1 –a1 Х Х b2 –a2 Х Х bN –aM Х Х z–1 y(n–1) z–1 y(n–2) z–1 y(n–M) Лекция 2. Определение и классификация цифровых фильтров 19 Дискретная временная свертка (ДВС), БИХ- и КИХ-фильтры m 0 m 0 y ( n ) h ( m) x ( n m) h ( n m ) x ( m) Единичный импульс (а) и импульсные характеристики цифровых фильтров бесконечной (б) и конечной (в) длины h(n) а а) u0(n) h(n) в) в б б) 1 n 0 1 2 3 …… .. n 0 1 2 3 …… .. n 0 1 2 3 …… .. 1.1.1.1.1.1. РФ – это цифровой фильтр БИХ-типа, НФ – КИХ-типа Лекция 2. Определение и классификация цифровых фильтров 20 Z-преобразование дискретных сигналов и его свойства Z {x(n)} X ( z ) x(n) z – n n 0 ze pTд a jb e σTд jωTд e jωnTд j ω T д X ( z )| z e X ( jω) x(n)e n 0 (nm) Z {x ( n m )} x(n m) z z n0 m z Лекция 2. Определение и классификация цифровых фильтров m X (z) 21 Передаточная функция рекурсивного фильтра Передаточная функция рекурсивного фильтра, определяемая по разностному уравнению (полиномиальная форма): N H (z ) Y (z ) X (z ) bl z l 0 M l 1 ak z k 1 1 k B (z ) 1 . A(z ) Лекция 2. Определение и классификация цифровых фильтров 22 Передаточная функция рекурсивного фильтра Передаточная функция рекурсивного фильтра, определяемая по разностному уравнению (нуль-полюсная форма): M H (z ) i 1 ( z z0 i ) ( z z pi ) M i 1 (1 z 0 i z 1 ) (1 z pi z 1 ) . Связь между передаточной функцией и импульсной характеристикой n H ( z ) h(n) z . n0 Лекция 2. Определение и классификация цифровых фильтров 23 Частотная характеристика дискретной системы (цифрового фильтра) H (jω) Y (jω) / X (jω) H (z ) | при z e jωTд |H(j)| –д/2 – –0 –0 0 c1 0 c2 0 д/2 д–0 д д+0 2–0 2 2+0 Лекция 2. Определение и классификация цифровых фильтров 24 Лекция 3. Формы структурной реализации цифровых фильтров, их математические описания и реализуемые алгоритмы обработки Каскадная формы реализации рекурсивных цифровых фильтров . x(n) Звено 1 H1(z) Звено 2 H2(z) Звено J HJ (z) Звено L HL(z) y(n) L H (z ) HJ (z ) , J 1 1 H J (z ) 1 b1 J z 1 z 1J 1 a 2 b2 J z 2 a2 J z (z z 01 J )(z z 02 J ) (z z p1 J )(z z p 2 J ) Лекция 3. Формы структурной реализации цифровых фильтров . 26 Параллельная форма реализации РФ 1 B B z 0J 1J H J (z) . 1 2 1 a1J z a2 J z L H (z) C H J (z), J 1 Звено 1 H1(z) . ... x(n) Звено L HL(z) y(n) Х С Лекция 3. Формы структурной реализации цифровых фильтров 27 Прямая форма реализации звена 2-го порядка y (n ) b0 x (n ) b1 x (n 1) b2 x (n 2) a1 y (n 1) a2 y (n 2) b0 x(n) y(n) Х z– 1 Х x(n–1) z– 1 x(n–2) –a1 b1 –1 z Х b2 –a2 Х Х y(n–1) –1 z y(n–2) Лекция 3. Формы структурной реализации цифровых фильтров 28 Каноническая форма реализации звена 2-го порядка w(n) b0 x (n) b1 x (n 1) b2 x (n 2) y (n) w(n) a1 y (n 1) a2 y (n 2) b0 x(n) w(n) 1 y(n) Х –1 –a1 z Х w(n–1) –a2 z b2 Х w(n–2) Х b1 Х 2 –1 Лекция 3. Формы структурной реализации цифровых фильтров 29 Представление передаточной функции РФ на комплексной Z-плоскости j zp1 z02 –1 Rp1 A(ω1 ) R01 R02 z01 1 0 a Rp2 zp2 Лекция 3. Формы структурной реализации цифровых фильтров 30 Графический способ расчета частотной характеристики РФ M jωTд | z0i | e jω0 iTд M R0i (jω) H (jω) jωT j ω T д | z | e pi д ) R (jω) i 1 (e i 1 pi pi (e ) Амплитудно-частотная характеристика: M M i 1 i 1 | H (jω) | | R0 i | / | Rpi | Фазочастотная характеристика: M M i 1 i 1 (ω) ψ0i ψ pi Лекция 3. Формы структурной реализации цифровых фильтров 31 Прямая форма реализации нерекурсивного фильтра N 1 y ( n) h( m) x ( n m) m 0 x(n) h(0) Х –1 z x(n–1) h(1) –1 z Х x(n–2) –1 z h(N–1) x(n–N+1) Х Лекция 3. Формы структурной реализации цифровых фильтров y(n) 32 Лекция 4. Задачи и методы синтеза цифровых фильтров с требуемой частотной характеристикой. Синтез передаточной функции рекурсивных цифровых фильтров Красноярск, 2008 Синтез РФ по аналоговому прототипу. Метод билинейного преобразования Простое билинейное преобразование 1 z 1 p f (z ) α 1 z 1 z f 1 ωTд α tg 2 α p p α p 3 = (2/Tд) arctg(/) c |H(j)| 1 1– 1 2 0 |H(j)| 1 1– 1 2 0 c = 1 3 Лекция 4. Задачи и методы синтеза цифровых фильтров с требуемой частотной хар-кой 34 Обобщенное билинейное преобразование p = (z² 2z +1)/(z² 1), = |( cos)/sin|, = ctg(c2 c1)/2, = cos(c2+c1)/2/cos(c2 c1)/2 (для ППФ) 0 0 2 1 1–1 |H(j)| з1 с1 с2 з2 |H(j)| 1 1–1 2 -з1 –1 0 1 з2 Лекция 4. Задачи и методы синтеза цифровых фильтров с требуемой частотной хар-кой 35 Аппроксимирующие функции \H(j)| |H(j)| Чебышева инверсная (m – чётное) 1 2 1 1–1 1 01 0 \H(j)\ 1 2 02 0 1. Бесселя m=2 2 p1 p2 1 01 02 1 1–1 2 0 1 з1 з2 Чебышева (m – чётное) |H(j)| Баттерворта m=6 Золотарёва - Кауэра (m – чётное) 0 p 1 p2 1 з Лекция 4. Задачи и методы синтеза цифровых фильтров с требуемой частотной хар-кой 36 Лекция 5. Синтез передаточной функции нерекурсивных фильтров Красноярск, 2008 Синтез НЦФ методом весовых функций c |Hd(jf)| hd(n) 1 fc fc 0 c c f n -2 -1 0 1 2 |W(jf)| w(n) 1 бл.max f fгл H(jf) 01 2 3 1+1max N-1 n h(n) max max fпер f’c f’з f 012 N-1/2 N-1 n Лекция 5. Синтез передаточной функции нерекурсивных фильтров 38 Параметры весовых функций № Тип ВФ D бл max, дБ 1 Прямоугольная 2 13,6 21 2 Треугольная 4 27 26 3 Ханна 4 31 44 4 Хэмминга 4 41 53 5 Блэкмана 6 57 74 6 *Кайзера (210) – (21100) 2max, дБ *зависят от параметра . Лекция 5. Синтез передаточной функции нерекурсивных фильтров 39 Синтез НФ методом частотных выборок Графическая иллюстрация метода |Hd(jω)| 1 |Hd(jωk)| H1 HH 1 1 0 12 Δω (N–1)/2 Δωпер ωд/2 N –1 N ωд k ω Лекция 5. Синтез передаточной функции нерекурсивных фильтров 40 Синтез НФ методом частотных выборок Определение ИХ НФ 1 h p ( n) N N 1 H d ( jfk j 2 f k nTд )e k 0 1 N N 1 H d ( jf k ) e j 2πf k ( n iN )Tд k 0 hр(n) -(N-1)/2 0 (N-1)/2 N 1 h( n) h p ( n ) – ИХ НФ, 2 N 2N n n = 0, 1, …, N – 1. Лекция 5. Синтез передаточной функции нерекурсивных фильтров 41 Численные методы синтеза цифровых фильтров Методы поиска оптимальных значений коэффициентов фильтра: - метод наименьших квадратов, - метод линейного программирования, - метод нелинейной оптимизации (алгоритм Флетчера-Пауэлла для БИХ-фильтров), - метод многократной замены Ремеза (для фильтров с чебышевской аппроксимацией КИХ и БИХтипа). Программы синтеза ЦФ: Filter Solutions, QED1000, LabVIEW, System View, MatLAB. Лекция 5. Синтез передаточной функции нерекурсивных фильтров 42 Лекция 6. Влияние конечной разрядности чисел в цифровых фильтрах Красноярск, 2008 Источники конечной разрядности чисел в ЦФ и их влияние Источник Влияние Коэффициенты Искажение ЧХ АЦП Шумы квантования Умножители Шумы квантования Сумматоры Переполнения и грубые ошибки Лекция 6. Влияние конечной разрядности чисел в цифровых фильтрах 44 Масштабирование сигналов в цифровых фильтрах Схема включения масштабных умножителей для каскадной структуры РФ Звено 1 x(n) Х Звено 2 Х h1(n) m1 Звено L Х h2(n) m2 y(n) hL(n) mL Схема для расчета масштабных множителей x(n) i( n) Х ЦФ (звено) mi f i ( m ), Fi ( j ) Лекция 6. Влияние конечной разрядности чисел в цифровых фильтрах 45 Методы расчета ММ Временной применим для любых сигналов: mi 1 fi (n) n0 Спектральный применим для квазигармонических сигналов: m 1 F ( jω) i i max Статистический применим для случайных сигналов: mi 1 n0 12 2 fi n Лекция 6. Влияние конечной разрядности чисел в цифровых фильтрах 46 Расчет шума квантования в цифровых фильтрах x(t) Идеальный x(n) АЦП xкв(n) еx ( n) а ( n) Х C c ( n) c nkв еR ( n) б Шумовые эквивалентные схемы АЦП (а) и умножителя (б) Лекция 6. Влияние конечной разрядности чисел в цифровых фильтрах 47 Детерминированный метод расчета шума квантования Метод предельной оценки шума квантования: eвых i (n) gi (m)ei (n m) → | eвыхi (n)| | g (m)|| e (n m)| i m0 m0 i Em вых | eвых i (n)|max , i где gi(n) – ИХ от точки приложения шума до выхода фильтра Вероятностный метод расчета шума квантования дает оценку дисперсии шума квантования: 2 2 вых i i где 2 1 2 gi (n) i | Gi ( j)|2 d i2Li , o n0 i2 22qi /12 – дисперсия шума i-го источника. Лекция 6. Влияние конечной разрядности чисел в цифровых фильтрах 48 Расчет шума квантования звена РФ 2-го порядка x(n) em(n) m X ∑ X Z-1 e1(n) ∑ ∑ ∑ Em вых η2 -1 Z X 2 | h ( m) | 3 ; m 0 σ 2 e4(n) ∑ e5(n) b2 X y(n)+eвых(n) ∑ b1 X X e2(n) -a2 1 qR e3(n) b0 ∑ 2 ∑ 22 q 2 2 h ( m) 3 12 m0 R e вых Лекция 6. Влияние конечной разрядности чисел в цифровых фильтрах 49 Расчет шума квантования РФ для каскадной формы реализации Звено 1 x(n) h1(n) Звено L Звено 2 e вых 1 n h2(n) e вых 2 ( n ) hL(n) y (n) eвых (n) евыхL (n ) gi (n) hi1(n) hi2 (n) ... hL (n) (свертка ИХ звеньев), L1 Em вых Em вых i | gi (n)| Em вых L i 1 n0 L 1 2e вых 2e вых i gi2 (n) 2e вых L i 1 n0 Лекция 6. Влияние конечной разрядности чисел в цифровых фильтрах 50 Расчет необходимой разрядности АЦП (qх) Расчет необходимой разрядности АЦП (qх) по допустимому отношению сигнала к шуму квантования на выходе АЦП по уровню: Rдоп m = 20lg(Xm /2qx) = 20lgXm+ 20(lg2)qx = 20lgXm+6qx, дБ; при Xm = 1 Rдоп m = 6qx, дБ. qx = (Rдоп m – 20lgXm)/6, бит; по мощности: Rдоп p = 10lg[(Xm )2/(222qx/12) = 20lgXm+6qx + 7,77, дБ. qx = (Rдоп m – 20lgXm – 7,77)/6, бит. Лекция 6. Влияние конечной разрядности чисел в цифровых фильтрах 51 Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой на основе дискретного преобразования Фурье и частотной выборки Красноярск, 2008 Определение и свойства ДПФ ДПФ – это преобразование Фурье последовательностей x(n) конечной длины N1, вычисляемое на N дискретных равностоящих частотах k= kд/N, k = 0, 1...N–1: ДПФ N N11 jωk nTд x ( n ) X (jω) |ω= ω X (jωk ) x ( n )e k n0 Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой 53 Обратное дискретное преобразование Фурье (ОДПФ) N 1 jω nT ОДПФN X (jωk ) x p (n) 1 X (jωk )e k д N k 0 x p (n) x(n iN ) i Сигнал, соответствующий ОДПФ при N N1 xp(n), x(n) … 1. – … N01 … –3 –2 –1 0 1 2 3 … N1–1 N–1 n 2. N Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой 54 Сигнал, соответствующий ОДПФ при N < N1 Явление наложения при восстановлении сигнала по его спектру xp(n), x(n) … … 1. – … –3 –2 –1 0 1 2 3 … 2. N N1–1 2N Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой n 55 Нерекурсивные фильтры на основе ДПФ НФ на основе ДВС: y ( n) N1 1 h ( m) x ( n m) m , n = 0, 1, ... N – 1; 0 ДПФ свертки: ДПФN[y(n)] = ДПФN[х(n)] ДПФN[h(n)], n = 0, 1, ... N – 1. НФ на основе ДПФ: y(n) = ОДПФN{ДПФN[х(n)] ДПФN[h(n)]}, n = 0, 1, ... N – 1. x(n)N1 h(n)N2 x(n)N ДПФN [x(n)] +N01 h(n)N +N02 X(jk ) ДПФN [h(n)] Y(jk ) ОДПФN [Y(jk )] y(n)N H(jk ) Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой 56 Частотные диаграммы сигналов в структуре НФ на основе ДПФ |X(jk)| … … –д/2 д/2 0 ДЧХ |H(jk)| … … –д/2 д/2 0 д (N) |Y(jk)| k … … –д/2 k д (N) 0 д/2 д (N) Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой k 57 Эффективность НФ на основе ДПФ Оценивается числом операций умножения на один отсчет сигнала Кумн.ЦФ(1). НФ на основе ДПФ: Кумн.ДПФ = N2; Кумн.ЦФ = N2 + N + N2 (без учета ДПФN[h(n)]); Кумн.ЦФ(1) = Кумн.ЦФ/N = N + 1+ N = 2N + 1 – это очень много! НФ на основе БПФ: Кумн.БПФ = (N/2)log2N; Кумн.ЦФ = Nlog2N + N; Кумн.ЦФ(1) = log2N + 1. Пусть N =1024: Кумн.ЦФ(1) = 11. Для операций с вещественными числами Кумн.ЦФ(1) в 4 раза больше и равно 44. НФ на основе БПФ соизмеримы по эффективности с РФ. Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой 58 Фильтрация последовательностей большой длины с помощью ДПФ Реализуется путем разбиения сигнала x(n) на секции xl(n) длиной N1 > N2 (N2 – длина ИХ), вычисления с помощью ДПФ откликов yl(n) на l-ю секцию и суммирования откликов соседних секций на участках перекрытия длиной N2 – 1 (принцип суперпозиции): x(n) xl (n lN1) l yl(n) = ОДПФN{ДПФN[хl(n)]ДПФN[h(n)]}, n = 0, 1, ... N1 + N2 – 1. y(n) yl (n) l Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой 59 Временные диаграммы сигналов при цифровой фильтрации последовательностей большой длины l = 0 N1 = 10 x(n) n 9 0 123 … N1 h(n) N2 = 5 N2 –1 0 1 2 34 y1(n) N = 14 y2(n) y(n) 3N1–1 2N1 n y3(n) n 0 1 2 34 … 13 N Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой 60 Реализация НФ на основе частотной выборки (ЧВ) ИХ и передаточная функция НФ на основе ЧВ: N 1 jωk nTд 1 h(n) ОДПФ N [H (jωk )] H ( j ω ) e k N k 0 N 1 H ( z) h(n) z n m0 N 1 N H (z) (1 z ) H (jωk ) k 0 N N 1 H (jωk ) H н ( z) H р(k )( z) j 2π k N k 0 1 e N z 1 1 Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой 61 Структурная схема НФ на основе частотной выборки H(j0)/N Hpo (z) v(n) x(n) H н(z) . . x H(jk)/N Hp1 (z) x y pk(n) . . H[j(N – 1)]/N Hp N-1(z) y(n) x Число рекурсивных звеньев определяется числом ненулевых частотных выборок ДЧХ. Поэтому НФ на основе ЧВ эффективны для реализации узкополосных ЦФ Лекция 7. Цифровые фильтры с конечной импульсной характеристикой 62 Лекция 8. Цифровой спектральный анализ сигналов: задачи, методы, параметры, характеристики, структуры. Гармонический спектральный анализ Красноярск, 2008 Виды спектрального анализа (СА): • гармонический (измерение спектров амплитуд и фаз); • СА случайных сигналов (измерение СПМ, ВСПМ). Параметры СА: • время анализа Та = NTд (эпоха анализа); • полоса анализа fа: 0 ± fд/2, 0 – fд/2, 0 – fд; • шаг анализа Δfа = 1/Та; • разрешение по частоте Δfр = α/Та. Особенность СА на основе ДПФ: • анализ выполняется по реализации конечной длины усеченной весовой функцией w(n), n = 0, 1, 2, …N – 1. Лекция 8. Цифровой спектральный анализ сигналов 64 Математическое описание и базовая структура анализатора спектра (АС) на основе ДПФ N 1 X (jω k ) x (n ) w (n ) e jω k nTд n0 N 1 x (n ) e n0 x(0) x(n) x(n) x(1) X (j 0) ДПФN x(N 1) (БПФ) ДПФ N [x (n )]. Канал 0 X (j1) Канал 1 [ x(n)] X w(n)N j ( 2 π / N ) kn X [ j ( N 1)] Канал (N 1) Каждый канал ДПФ откликается на свою частоту и эквивалентен полосовому НФ. Лекция 8. Цифровой спектральный анализ сигналов 65 Частотные характеристики многоканального анализатора спектра на основе ДПФ ЧХ канала АС определяется как отклик его на комплексный гармонический сигнал jnTд x ( n) e H (jω, ωk )W[j(k )] ЧХ канала АС совпадает с частотной характеристикой весовой функции W(j), смещенной вправо к центральной частоте канала k > 0 или влево к частоте k < 0. ЧХ каналов имеют главный лепесток и боковые лепестки и перекрываются между собой. Лекция 8. Цифровой спектральный анализ сигналов 66 ЧХАС с прямоугольной ВФ и ЧХ одного (2-го) канала 1.1.1.1.1.1 N 1.1.1.1.1.1.1 N = 8 д /N д /2 4 6 3 2 7 0 1 д /N x2 х1 x3 0 8 1 д /2 2 д 3 4 k 5 |H(j, 2)| бл.max 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 k При ωх ≠ ωk имеет место явление размывания спектра Лекция 8. Цифровой спектральный анализ сигналов 67 Частотные характеристики каналов анализатора спектра с весовой функцией Хэмминга |H(jf, fk)| 0 fд/N fх2 2fд/N 3fд/N fх1 5fд/N fk На сигнал с частотой fх = fk откликаются три канала, на сигнал с частотой fх ≠ fk – 4 канала на уровне главных лепестков и все каналы на уровне боковых лепестков. Лекция 8. Цифровой спектральный анализ сигналов 68 Параметры весовых функций, используемые при спектральном анализе. Выбор вида весовой функции , дБ АП , дБ 13,6 3,92 27 1,82 Хэмминга 1,36 1,30 / 1,81 0,54 41 1,78 Блэкмана 1,73 1,68 / 2,36 0,42 57 1,1 –69 –1,02 Fш Тип ВФ бин Прямоугольная 1 Треугольная Кайзера, = 3 Fгл( 3/ 6) Кког бл бин 0,89 / 1,21 1 1,33 1,28 / 1,78 0,5 1,8 1.71/2,39 0,4 Лекция 8. Цифровой спектральный анализ сигналов 69 Определение эквивалентной шумовой полосы весовой функции 2 |W (jf)| W (0) 2 Fш 4 3 2 1 0 1 2 3 4 k, бин Мощность белого шума на выходе канала: σ2шк = σ2ш.вх Fш /N. Лекция 8. Цифровой спектральный анализ сигналов 70 Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов Красноярск, 2008 Статистические характеристики дискретных случайных сигналов Виды СС: стационарные, эргодические. Среднее значение: N 1 x E{x(n)} lim x(n) N 2 N 1 n N Средний квадрат: N 1 x rxx (0) E{x(n) x (n)} lim x(n) x (n) N 2 N 1 n N 2 Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 72 АКФ: rxx (m ) E{x (n m ) x (n )} lim N 1 N x (n m ) x ( n ) 2N 1 n N ВКФ: rxy (m ) E{x (n m ) y (n )} lim N 1 N x (n m ) y ( n ) 2N 1 n N (Е – символ математического ожидания) Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 73 Спектральные характеристики дискретных случайных сигналов СПМ – преобразование Фурье АКФ: Pxx (f ) Tд m j 2 π fmT rxx (m ) e д (теорема Винера – Хинчина). ВСПМ – преобразование Фурье ВКФ: Pxy (jf ) Tд m rxy (m ) e j 2 π fmTд Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 74 Статистические оценки АКФ rxx ( m ) rxx ( m ) 1 N m 1 N n0 x ( n m) x ( n) , 0 m N 1 , 1 N | m | 1 N n0 x ( n | m |) x ( n ) , ( N 1) m 0. Для обеспечения точности оценок принимают mmax = M ≤ 0,1N. Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 75 Статистические оценки ВКФ rxy ( m ) rxy ( m ) 1 N m 1 N n0 x ( n m) y ( n) , 0 m N 1 , 1 N | m | 1 N n0 x ( n m ) y ( n | m |) , ( N 1) m 0. Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 76 Статистические коррелограммные оценки СПМ и ВСПМ Pxx (к) ( f k ) Pxy(к) ( jf k ) M1 m ( M 1) M1 m ( M 1) (m)rxx (m)e j 2 f k mTд ω(m)rxy (m)e j 2π f k mTд k = 0, 1, … 2M – 1. Метод спектрального анализа случайных сигналов по оценкам АКФ (ВКФ) называется методом коррелограмм. Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 77 Статистические периодограммные оценки СПМ Периодограммные оценки Уэлча 1 L Px (k ) Px (k ) L 1 N1 1 2 1 Px (k ) X ( jk ) UN1 X ( jk ) w(n) x (n)e j 2 kn N n0 N1 1 где U w2 (n) n0 k = 0, 1, ... N 1 Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 78 Вычисление спектральной плотности мощности методом периодограмм x(n) x (n) Без перекрытия 1 ... 2 L x (n) n 0 2 1 4 3 5 L С перекрытием 0,5 Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 79 Структурные схемы анализаторов СПМ и ВСПМ случайных сигналов по методу периодограмм xl(n) X 2. Х w(n)N1 Px (k ) Pxl (k ) +N0 ДПФN | |2 X 1. Х 2.1. Н 1/LN1U С Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 80 Структурные схемы анализаторов СПМ и ВСПМ случайных сигналов по методу периодограмм xl(n) X 4. Х w(n)N1 +N0 Pxyl (k ) X 1. Х yl(n) X 2. Х w(n)N1 ДПФN +N0 ДПФN Pxy (k ) X 3. Х 4.1. Н 1/LN1U С Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 81 Вычисление оценок корреляции коротких последовательностей с помощью ДПФ x(n)N1 +N0 ДПФN +N0 2 ОДПФN ДПФN ОДПФN +N0 rxx(m) rxy(m) ДПФ*N Лекция 9. Спектрально-корреляционный анализ дискретных случайных сигналов 82 Лекция 10. Алгоритмы быстрого преобразования Фурье Красноярск, 2008 Определение БПФ БПФ это способы быстрого вычисления ДПФ, устраняющие свойственную ДПФ вычислительную избыточность. Предложены в 1965 году американцами Кули и Тьюки и относятся к базовым алгоритмам ЦОС в частотной области. Основываются на свойствах симметрии и периодичности комплексной экспоненты j(2/ N )kn , e обозначаемой как WNkn . Лекция 10. Алгоритмы быстрого преобразования Фурье 84 Сигнальный граф базовой операции БПФ с прореживанием по времени по основанию 2 X(jk) X1(jk) + WN X2(jk) k X[j(k + (N/2))] Лекция 10. Алгоритмы быстрого преобразования Фурье 85 Сигнальный граф базовой операции БПФ с прореживанием по времени по основанию 2 Сигнальный граф БПФ для первого этапа прореживания x1(0) = x(0) x1(1) = x(2) x1(2) = x(4) x1(3) = x(6) x2(0) = x(1) x2(1) = x(3) x2(2) = x(5) x2(3) = x(7) ДПФN/2 [x1(n)] ДПФN/2 [x1(n)] X1(j0) X1(j1) X1(j2) X1(j3) WN0 X1(j0) WN1 X1(j1) WN2 X1(j2) W 3 N X1(j3) Лекция 10. Алгоритмы быстрого преобразования Фурье X(j0) X(j1) X(j2) X(j3) X(j0) X(j1) X(j2) X(j3) 86 Полный граф БПФ с прореживанием по времени по основанию 2 для N = 8 xp(0) = x(0) xp(1) = x(4) xp(2) = x(2) xp(3) = x(6) xp(4) = x(1) xp(5) = x(5) xp(6) = x(3) xp(7) = x(7) WN0 WN0 WN1 WN0 WN0 WN0 WN1 WN0 WN1 WN2 WN3 WN0 Лекция 10. Алгоритмы быстрого преобразования Фурье X(j0) X(j1) X(j2) X(j3) X(j4) X(j5) X(j6) X(j7) 87 Структура нерекурсивного фильтра на основе БПФ с прореживанием по времени и по частоте Лекция 10. Алгоритмы быстрого преобразования Фурье 88 Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов Красноярск, 2008 Структурные схемы сos(ωг nTд ) x(n) y(n) Х e jωг nTд x(n) Х yRe(n) Х yIm(n) sin(ωг nTд ) а б Структурные схемы переноса спектра методом цифрового гетеродинирования с операциями над комплексными (а) и вещественными (б) числами Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов 90 Диаграммы смещения спектра вещественного сигнала на частоту г1 |Y(j)| = |X[j( г1 )]| |X(j)| а г1 0 д/2 |Y(j)| = |X[j( + г1 )]| д д/2 д/2 д/2 |X(j)| б д/2 г1 0 |YRe(j)| в д/2 г1 г1 0 |YIm(j)| г1 г д/2 г1 0 Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов 91 Диаграмма прямого и инверсного спектров вещественного сигнала |X(j)| д/2 0 1 |Y(j)| = |X[j( (д/2))]| д/2 – 1 г = д/2 Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов 92 Структурная схема квадратурной обработки узкополосных сигналов, оперирующая с комплексными числами y(nTд) x(nTд) e –jnTд ФНЧ y(nTд) y(mTд) arctg(Im/Re) (mTд) M | | (1/2)A(mTд) Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов 93 Структурная схема квадратурной обработки узкополосных сигналов, оперирующая с вещественными числами сos(ω0 nTд ) Х ФНЧ x(nTд) M f д Х sin(ω0 nTд ) ФНЧ M yRe(mTд) а arctgb a b yIm(mTд) 2 (mTд ) (1/2)A(mTд) 2 Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов 94 Фильтровой способ формирования однополосных дискретных сигналов (сигналов ОБП) д д д д 1 1 1 1 |X(j )| д 2 д 2 д 2 д 2 а ) – /2 д 0 00 ЧХ ЦФНЧ д/2 д б – 0 |Y(j )| в 0 0 |Y1(j )| г |Y1Re(j )| 1 д – 1 01 1 1 Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов 95 Структурные схемы Х x(n) e Х jω0nTд Х ЦФ e e j (ω0 ω1) nTд y1(n) Re y1Re(n) y(n) jω0nTд Структурные схемы формирователей ОБП, оперирующих с комплексными числами Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов 96 Структурные схемы сos( 1+ 0)nTд сos( 0nTд) Х + Х ЦФ sin( 1+ 0)nTд Х x(n) y1Re(n) – y1Im(n) Х Х sin( 0nTд) ЦФ сos( 1+ 0)nTд Х sin( 1+ 0)nTд Структурные схемы формирователей ОБП, оперирующих с вещественными числами Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов 97 Формирование однополосного дискретного сигнала с помощью преобразователя Гильберта x(n) Тз ПГ а |Y(j)| yRe(n) yIm(n) /2 2 д/2 б 0 д/2 –д/2 в д/2 0 Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов 98 Структурная схема демодулятора сигналов ОБП фильтрового типа x(n) e Х j (ω0 ω1) nTд Х ЦФНЧ e y(n) Re jω0 nTд Лекция 11. Методы переноса и преобразования спектров дискретных сигналов 99 Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов Красноярск, 2008 Общая структура многоскоростной системы ЦОС х(nTд1) fд1 Многоскоростная y(mTд2) система fд2 fд3 Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 101 Структура восходящей дискретной системы x(nTä ) x(mTä ) f д L y(nTä ) ФНЧ fд x (mTä ) x(nTä ) 0 ï ðè n mL , ï ðè n mL . Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 102 Временные диаграммы сигналов в ВДС x(mTд ) L=4 x(nTд ) mTд 0 y (nTд ) Тд 0 Tзап 1.1.1.1.1.1 L –Tд 2Тд 1 fд Tд Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов nTд nTд 103 Спектральное представление сигналов ВДС X jf , L X jf L=4 а f д 2 0 f д f д 2 H f 2 f д 3 f д 4 f д f б | Y jf | 0 fд 2 fд в 0 fд Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 104 Структурная схема ВДС с переносом спектра сигнала x(mTд ) ПФИ L H f X jf , L X jf H f y (nTд ) L4 а 2 f д =–fд/2 – fi – f д f д 2 0 | Y jf | f д 2 f д fi 2 f д = fд/2 б fд/2 – fi fд/2 0 fд/2 fi fд/2 Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 105 Частотные диаграммы для определения переходной полосы цифрового фильтра-интерполятора Hфнч f Hпф f X jf , L X jf 2 f д =–fд/2 – fi – f д f д 2 0 f д 2 f д fi L4 2 f д = fд/2 Δfз2 Δfз1 Δfпер1 Δfпер2 Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 106 Структурная схема многократной ВДС x(mTд) fд L1 L2 ФНЧ1 ФНЧ2 fд1 Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов y(nTд) fд 107 Частотные диаграммы сигналов двукратной ВДС X ( jf ) , L X ( jf ) H1(f) L4 пер1 а f д 0 2 | Y (jf ) | f д 2 f д 2f д = f д1 3 f д 4f д = 2f д1 f пер1 H2(f) пер1 f пер2 б f д 2 0 f д 2 f д1= f д /2 f д = 2f д1 Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 108 Реализация восходящей дискретной системы на основе дуальной структуры нерекурсивного фильтра x(mTд) fд h(N –1) Х h(N – 2) L 0 Х L z 1 h(1) z 1 Х h(0) L Х L z 1 y(nTд) fд Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 109 Восходящая дискретная система с мультиплексной реализацией нерекурсивного фильтра fд x(mTд) h0 h1 h2 h3 fд z 1 Х h4 h5 h6 h7 z 1 Х z 1 Х . . . hN4 hN3 hN2 hN1 Х Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов y(nTд) 110 Подсистема вывода аналоговых сигналов с повышением частоты дискретизации L=4 x(mT ) y (t ) д ЦФИ L 16 бит 44,1 кГц ЦАП УВХ АФНЧ 28 бит 176,4 кГц | Y jf | HАФНЧ( f ) пер1 f д 2 0 f д 2 f д 2f д= f д /2 3f д f д = 2f д1 f пер АФНЧ Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 111 Нисходящие дискретные системы. Децимация сигналов. Временные диаграммы сигналов КЧД x(nTд ) M=4 0 y(mTд ) M 2M Т д 2Тд 0 … … Tд nTд mTд Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 112 Спектральные диаграммы сигналов НДС H f X jf M=4 а –fд/2 – f01 fд/2 0 fд/2 f01 fд/2 fд fд/2 fд | Y jf | б fд/2 0 fд/2 | Y j | в fд fд/2 0 fд/2 fд | Y j | 2fд 3fд 4fд 5fд fд fд/2 0 fд/2 fд 2fд 3fд 4fд 5fд г Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 113 Структурная схема нисходящей дискретной системы x(nTд ) fд ФНЧ x(nTд ) fд М y ( mTд ) f д Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 114 Дуальность преобразований сигналов в ВДС, НДС. Сопоставление спектральных диаграмм сигналов НДС, ВДС |X(jf)| |HФНЧ(jf)| |HПФ(jf)| а |X(jf)| 0 fд/2 f0i fд/2 fд fд/2 fд fпер1 fпер2 б |Y(jf)| 0 fд/2 0 fд/2 в fд 2fд 3fд 4fд Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 115 Структурная схема НДС с переносом спектра сигнала x(nTд ) ПФ М y ( mTд ) f 0i , f Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 116 Структурная схема многократной НДС x(nTд) fд ЦФ1 ЦФ2 M1 fд1 M2 y(mTд) fд Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 117 Частотные диаграммы сигналов двукратной НДС |HФНЧ1(jf)| |X(jf)| а 0 |Y1(jf)| fд/2 fпер1 fд/2 fд fд1 2fд1 |HФНЧ2(jf)| б 0 fд1/2 Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 118 Структурная схема НДС на основе нерекурсивного цифрового фильтра x(nTд) fд z 1 Х z 1 M M M h(0) z 1 h(1) h(N 1) Х Х fд Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов y(mTд) 119 Подсистема ввода аналоговых сигналов с понижением частоты дискретизации x(t) АФНЧ АЦП fд |X(jf)| ЦФ M x(mTд) fд |HАФНЧ(jf)| 0 fд/2 fпер АФНЧ fд/2 fд Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 120 Применение нисходящих дискретных систем в радиоприемных устройствах fд Преселектор УВЧ Полоса Ку АРУ УВХ, АЦП fд fд ЦФОC ЦДМ F0i , F Тип ДМ Лекция 12. Многоскоростные системы цифровой обработки сигналов 121 Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи с частотным разделением каналов Красноярск, 2008 Частотные диаграммы спектров канального и группового сигналов X i jf fкс max fд/2 0 fкс min fд/2 f кс Y jf fд/2 0 0 fд 1 fд/2 2fд 2 f гс 3fд 4fд 3 fд/2 Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи fд 123 Общая структура подсистемы формирования групповых сигналов Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 124 Структурная схема подсистемы ФГС на основе полосовых фильтров-интерполяторов Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 125 Спектральная диаграмма сигналов i-го канала ФГС |H(jf)| X i jf fкс max fд/2 0 fкс minfд/2 fд 2fд 3fд 4fд f кс Y2 jf fд/2 0 0 1 fд/2 2 3 3 2 1 0 fд/2 Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи fд 126 Структурная схема подсистемы ФГС с квадратурной обработкой Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 127 Структура канала подсистемы ФГС с квадратурной обработкой, оперирующая с вещественными числами Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 128 Общая структура подсистемы разделения групповых сигналов Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 129 Структурная схема подсистемы РГС на основе полосовых фильтров-дециматоров Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 130 Структурная схема подсистемы РГС на основе цифрового гетеродинирования сигналов Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 131 Структурная схема одного канала подсистемы РГС, оперирующая с вещественными числами Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 132 Структурная схема а б Структурная схема восстановления группового сигнала (а) и соответствующие ей частотные диаграммы (б) Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 133 Структурная схема разделения группового сигнала МКС ЧТ Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 134 Трансмультиплексоры. Общая структура устройства сопряжения систем типа ЧРК – ВРК Лекция 13. Применение методов ЦОС в многоканальных системах связи 135 Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов Красноярск, 2008 Структурные схемы анализаторов спектра на основе полосовых фильтров x(nTд) x(nTд) xi(mTд) xi(nTд) L ПФi xi(nTд) ПФi yi(mTд) ДЕТЕКТОР yi(mTд) yi(nTд) ДЕТЕКТОР L Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 137 Математическое обоснование анализа спектра на основе полосовой фильтрации N 1 xi 2 2 fд / 2 2 2 (1 / N ) x i ( nTд ) 2 Px ( f ) H i ( jf ) df n0 0 fi Δf/ 2 fi Δf/ 2 Px ( f )df 2Δf Px ( fi ), N . Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 138 Определение спектральных оценок в анализаторе спектра на основе полосовых фильтров 2 |X(jf)| , Px(f) 2 |X(jfi)| , Px(fi) Δf –fд/2 –fi 0 fi f fд/2 Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 139 Развернутая структура каналов анализатора спектра на основе полосовых фильтров xi(nTд) x2i(nTд) x(n) ПФi (▪) 2 НС (СгФ) y(mTд) ↓L (fс, fз) Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов y(mTд ) 140 Структурная схема канала полосового анализатора ВСПМ x1(nTд) x2(nTд) ПФi Px1,x2(Re)(fi) НС (СгФ) ↓L ПФi Px1,x2(Im)(fi) НС (СгФ) ↓L ПГ Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 141 Определение кратковременного преобразования Фурье Кратковременное преобразование Фурье введено для сигналов с изменяющимися во времени спектральными характеристиками. Оно является функцией двух аргументов – частоты и времени ntд (или номера отсчета n). w(n–m) x(m) m n Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 142 Структурные схемы представления кратковременного преобразования Фурье cos(nTд) ФНЧ ФНЧ X(j , n) x(n) w(n) x(n) w(n) e XRe(j , n) ФНЧ jnTд XIm(j , n) w(n) sin(nTд) а б Структурные схемы представления кратковременного преобразования Фурье с помощью цифровой фильтрации, оперирующие с комплексными (а) и вещественными (б) числами Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 143 Структурные схемы представления кратковременного преобразования Фурье с помощью полосовых фильтров e x(n) ПФi w(n)e –jnTд X ( jω, n) X(j , n) jnTд а ПФi cos(nTд) X Re ( jω, n) XRe(j , n) Σ w(n)cos(nTд) x(n) sin(nTд) XIm(j , n) ПФi w(n)sin(nTд) б Σ X Im ( jω, n) cos(nTд) Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 144 Структурная схема вычисления модуля кратковременного преобразования Фурье cos(nTд) ФНЧ w(n) XRe(j , n) a (▪)² |X(j , n)| x(n) arctg(b/a) ФНЧ w(n) sin(nTд) b φ(, n) Σ (▪)² XIm(j ,n) Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 145 Структурная схема системы анализа синтеза сигналов на основе кратковременного преобразования Фурье e jω0nTд e jωk nTд x(n) P(j0) ФНЧ X0(j, n) w(m) . P(j ) 1 e e jω0nTд jωk nTд ФНЧ Xk(j, n) y(n) w(m) e jωN 1nTд . . ФНЧ P(jN-1 ) e XN-1(j, n) jωN 1nTд w(m) Анализ Синтез Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 146 Полные структуры каналов анализа синтеза сигналов с квадратурной обработкой сигналов e x(n) jωk nTд Xk(j , n) ФНЧ а Lk Lk wk(m) e yk(n) ФИНЧ cos(knTд) cos(knTд) ФНЧ w(m) x(n) jωk nTд Lk Lk ФИНЧ + yk(n) Σ ФНЧ w(m) б sin(knTд) в ПФ wk(n) e jωk nTд jωk nTд ФИНЧ sin(knTд) XIm(jk , n) e x(n) Lk Lk Xk(j , n) Lk e Lk jωk nTд yk(n) ФИНЧ Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 147 Структурная схема анализатора полосного вокодера ПФ1 x(n) |.| ФНЧ1 L |y1(mTд)| . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ПФК ВОТ |.| ФНЧK L К О |yK(mTд)| y(mTд) Д Частота основного тона Е Признак тон–шум ПТШ Р Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 148 Структурная схема синтезатора полосного вокодера |x1(mTд)| ПФ1 Д Е х(mTд) |x2(mTд)| ПФ2 y(n) К О |xK(mTд)| ПФК Д Е Р Признак тон–шум Частота основного Генератор тона импульсов Ключ Генератор шума Лекция 14. Многоканальные системы полосового анализа и синтеза сигналов 149 Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС. Реализация ЦОС на основе аппаратных и аппаратно-программных (микропроцессорных) средств Красноярск, 2008 Общая структура аппаратного обеспечения системы ЦОС x(t) П /c Ввода Шина В/В и управления обменом C инхр. П/c Синхр. внешняя Cин хр. y(t) ПЦОС П /c Вывода Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 151 Общая структурная схема процессора ЦОС Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 152 Структура цифрового устройства а б Структура цифрового устройства без конвейерной обработки (а) и с конвейерной обработкой (б) Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 153 Пример структурной схемы синхронизированной системы ЦОС x(t) y(t) y D DI З.Пр. РД , КС вв УВХвв АЦП ФНЧ РС Чтение, сбр. РС Запись Пуск DIО Запись Синхр. Задержка З.Пр. ПЦОС внешняя Запись ФНЧ УВХвыв Синхр. внутр. Запись Чт., DO Зп. РДвыв РВХ Зп. Задержка Запись ЦАП Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 154 Временные диаграммы сигналов nTд (n+1)Tд Синхр. Tв/х1 Tв/х1 УВХвв Выборка Хранение Tп Tп АЦП Tпр1 Tпр1 Tз Tвв Tзп1 Tвв Готов РС Готов Tзп2 ЦАП Tпр2 Выборка Tв/х2 УВХвыв Выборка Хранение Выборка Хранение Tзп2 Tпр2 Tв/х2 Выборка Хранение Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 155 Граф-схема алгоритма работы программируемой системы ЦОС с аппаратной синхронизацией НАЧАЛО Инициализация системы Программирование таймера Разрешение пуска АЦП 0 Внутренняя Внешняя Синхронизация Синхронизациясистемы системы Тож Синхр.? 1 Твв Тобр Ввод x(n) из РДвв Обработка Твыв Вывод y(n) в РВХ Тв/х1Запись в УВХвв Тв/х2 Запись в УВХвыв Тп Пуск АЦП УВХ1 Тпр1 АЦП Тзп2 Запись в РДвыв из РВХ Тпр2 ЦАП Тзп1 Запись в РДвв а Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 156 Граф-схема алгоритма работы системы ЦОС с синхронизацией процессора по сигналу готовности данных АЦП НАЧАЛО Инициализация системы Программирование таймера Разрешение пуска АЦП 0 Тож Внутренняя Внешняя Синхронизациясистемы системы Синхронизация Данные готовы? 1 Твв Ввод x(n) из РДвв, сброс бита готов. РС Тобр Обработка Твыв Вывод y(n) в РВХ Тв/х Запись в УВХвв Тп Пуск АЦП УВХ1 Тпр1 АЦП Тзп2 Запись в РДвыв из РВХ Тпр2 ЦАП Тв/х Запись в УВХвыв Тзп1 Запись в РДвв, уст. бита готов. РС Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 157 Граф-схема алгоритма работы НАЧАЛО Инициализация системы Тв/х Запись в УВХвв, УВХвыв Тп Твв Пуск АЦП Ввод x(n) из РДвв Тобр Обработка Твыв Вывод y(n) в РДвыв Тож Ожидание Тпр1 АЦП Тзп1 Запись в РДвв, возврат УВХвв в режим слежения Тпр2 ЦАП а Граф-схема алгоритма работы (а) системы с программной синхронизацией Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 158 Диаграмма временного цикла Тв/х2 Тзп1 Тпр1 Тпр2 Тц nTд б (n+1)Tд Диаграмма временного цикла (б) системы с программной синхронизацией Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 159 Аппаратный способ реализации ЦОС. Структурная схема параллельного арифметического устройства v(n – m) c(m) Q = Q + с(m)v(n – m) А B D RG Q C R fт Сброс Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 160 Способы аппаратной реализации ЦОС № Способ реализации 1 Последовательнопараллельная КАУ Тип АУ 1 Параллельное 2 Параллельно-параллельная КАУ = Кбо(1) Параллельное 3 С распараллеливанием 1<КАУ <Кбо(1) Параллельное 4 Параллельнопоследовательная Кбо(1) Последовательное Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 161 Последовательно-параллельная реализация нерекурсивного цифрового фильтра fT 3 С УУ СчАс |N| A x(t) АЦП DI АЦП Пуск 2 С СчАк 1 4 R A MУ DO D ОЗУС ПЗУк Зп Зп СМ RG y R RG y(n) a Зп АУ Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 162 Последовательно-параллельная реализация нерекурсивного цифрового фильтра Номер микрокоманды (такта) 1 2 3 4 5 1 2 3 t Номер микро- 1 операции 2 б Тт t t 3 t 4 t Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 163 Параллельно-последовательная реализация рекурсивного звена второго порядка Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 164 Диаграммы управляющих сигналов и структура устройства управления рекурсивного фильтра с параллельно-последовательной обработкой Номер микрокоманды (такта) 1 Номер микро- 1 операции 2 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Тт t t t 3 t 4 t Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 165 Диаграммы управляющих сигналов и структура устройства управления рекурсивного фильтра с параллельно-последовательной обработкой 1 A fт СчА Чт ПЗУ 2 3 4 Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 166 Программирование рекурсивных фильтров на основе МПС. Размещение в памяти операндов рекурсивного фильтра Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 167 Граф-схема алгоритма реализации рекурсивного фильтра НАЧАЛО Ввод параметров, инициализация и программирование аппаратного обеспечения системы Ввод коэффициентов и инициализация алгоритмической обработки (ЦФ) Запр.Пр. 0 1 Установка счетчика циклов J = 1 и начальных адресов операндов первого звена ВВОД x(n) = X Выборка операндов и выполнение базовой операции W = M(J)X A1(J)W1(J) A2(J)W2(J) Y = B0(J)W + B1(J)W1(J) + B2(J)W2(J) W2(J) = W1(J); W1(J) = W; X = Y Модификация счетчика циклов J = J + 1 и адресов операндов 0 J>L 1 ВЫВОД Y = y(n) Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 168 Программирование нерекурсивных фильтров на основе микропроцессорных средств. Размещение в памяти операндов нерекурсивного фильтра Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 169 Граф-схема алгоритма реализации НЦФ НАЧАЛО Ввод параметров, инициализация и программирование аппаратного обеспечения системы Ввод коэффициентов и инициализация алгоритмической обработки (установка базовых адресов операндов, начала очереди I0, очистка ) сигнальной памяти 0 Запр.Пр. 1 Обнуление регистра суммы Y = 0, установка счётчика циклов U = 0 и начальных адресов операндов Ввод Х X(I) = Х Выборка операндов и выполнение базовой операции Y=Y+H(U)X(I) U=U+1 0 U=N I=0 1 0 I=N I =N I=I+1 U =N 1 Вывод Y Лекция 15. Задачи, способы, средства и принципы реализации ЦОС 170 Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры Красноярск, 2008 Структура процессора на основе гарвардской архитектуры ШАПП Память программ ШДПП ШАПД Центральный процессор ШДПД Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры Память данных 172 Общая структура ЦСП З.Прер. Устройство управления программой Перифе- ШПП рийные (ША,ШД) В/В модули ШУ Память программ Порты ШПД ввода- (ША,ШД) вывода АЛУ Сдвигатель Умножительнакопитель Устройство генерации адреса Интер- ВША Интерфейс фейс внешни внешних х шин шин ВШД Память данных Дополн. функц. модули Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 173 Реализационные возможности ЦСП Тактовая Время Компл. Вещ. Компл. частота, цикла, ких-ф., ких-ф., 256-точ. Мгц Нс Нс/отвод Нс/отвод Бпф, мкс ЦСП, ТИП АРИФМЕТИКИ TMS320C6701(ПТ) 150 167 6,7 6 19 11,5 6,3 2,5 58 21 ADSP-21065 (ПТ) 50 20 40,5 13,5 – ADSP-21160 (ПТ) TMS320C64ХХ (ФТ) 100 300 300 600 10 3,3 3,3 1,67 15,5 – – – 5,7 1 0,5 0,3 – 0,9 6 – ADSP-TS201S (Ф/ПТ) 600 1,67 0,83 1,5 DSP56311 (ФТ) TMS320C6203(ФТ) MSC8101 (ФТ) Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 174 Процессоры семейства ADSP-218х ЦСП Тактовая Озу Озу Энергопочастота, программ, данных, требление, Мгц кслов кслов ма/mips АDSP-2181 40, 33, 28 АDSP-2183 52, 40, 33, 28 Питание, В 16 16 1,8 5 16 16 0,8 3,3 АDSP- 40 4 4 1,2 3,3 АDSP-2185M 75 16 16 0,4 2,5 Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 175 Процессоры семейства ADSP-218х ЦСП АDSP- Тактовая Озу Озу Энергопочастота, программ, данных, требление, Мгц кслов кслов ма/mips 16 16 0,4 2,5 АDSP-2186L 40, 33, 28 8 8 1,1 3,3 АDSP-2187L 52, 40 32 32 0,8 3,3 75 48 56 0,4 2,5 32 48 75 0,4 2,5 2185M АDSP2188M АDSP- 75 Питание, В 2189M Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 176 Базовая архитектура процессоров семейства ADSP-218x Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 177 Арифметико-логическое устройство процессоров ADSP-218x. Программная регистровая модель АЛУ 16 бит 16 бит 16 бит 16 бит АХ0 АХ1 АY0 АY1 16 бит 16 бит АR АF Примеры инструкций АЛУ: IF AV АR = АX0 + АY1; АR = АX1 + АY1 + C; АF = АX0 – АY0; АR = АX1 – АY0 + C – 1; IF EQ АR = АX0 OR АY0. Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 178 Программная регистровая модель умножителя-накопителя 16 бит 16 бит 16 бит 16 бит МХ0 МХ1 МY0 МY1 8 бит 16 бит 16 бит 16 бит МR2 МR1 MR0 МF Умножитель-накопитель реализует 4 стандартные функции: R = X*Y; R = MR + X*; R = MR – X*; MR = 0. Примеры инструкций: IF NE МR = МR + MX0MY0 (SS); МR = МR – MX1MY1 (RND). Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 179 Программная регистровая модель устройства сдвига 16 бит 8 бит SI SE 5 бит SB 16 бит 16 бит SR1 SR0 Устройство выполняет операции: • арифметического (ASHIFT) и логического (LSHIFT) сдвига; • нормализации (NORM); • определения порядка (EXP); • нахождения блочного порядка (EXPADJ). Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 180 Программная регистровая модель генераторов адреса данных DAG2 DAG1 I0 I1 I2 I3 14 бит L0 L1 L2 L3 M0 M1 M2 M3 I4 I5 I6 I7 L4 L5 L6 L7 M4 M5 M6 M7 14 бит 14 бит 14 бит 14 бит 14 бит Линейная адресация: L = 0, следующий адрес данных: I = I + M. Циклическая (модульная) адресация: L ≠ 0, следующий адрес: I = (I + M В)по модулю L + B, где В известный базовый адрес; L длина буфера, отвечающая условию: L > |M|. Например: при I0 = 4, M0 = 1, L0 = 3, B = 4; адрес циклического буфера принимает значения: 4, 5, 6, 4, 5, 6, … и т. д. Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 181 Устройства управления программой Источниками адреса следующей инструкции инкрементор; стек счетчика команд (PC STACK); регистр команд (определяет следующий адрес в командах безусловного перехода), например: JUMP <addr>; CALL<addr>; контроллер прерываний; индексные регистры (I4–I7), например: JUMP (I4); CALL (I7). Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 182 Таблица векторов прерываний Источник прерывания Адрес вектора прерывания *Запуск программы после RESET 0х0000 (высший приоритет) IRQ 2 0x0004 IRQL1 (по уровню) 0x0008 IRQL0 (по уровню) 0x000C Передача SPORT0 0x0010 Прием SPORT0 0x0014 IRQE (по фронту) 0x0018 Прерывание порта BDMA 0х001С Передача SPORT1/IRQ1 0x0020 Прием SPORT1/IRQ0 0x0024 Таймер 0x0028 (низший приоритет) *Выход из режима понижения мощности Ох002С Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 183 Последовательные порты SPORT0, SPORT1 Лекция 16. Цифровые сигнальные процессоры 184 Лекция 17. Реализация ЦОС на основе цифровых сигнальных процессоров Красноярск, 2008 Интерфейсы сигнальных процессоров. Общая конфигурация системы на базе процессора ADSP-2181 Лекция 17. Реализация ЦОС на основе цифровых сигнальных процессоров 186 Пример сопряжения сигнального процессора с параллельными каналами ввода-вывода данных A10-0 CLCOUT ADDR 13-0 КВАРЦ CLCIN XTAL IOMS DC C RD RFS0 TFS0 DATA23-0 x1(n) D23-8 Synch(I) DI IRD IWR IS IAL IACK IAD15-0 CSI 1 111111 RD Канал Synch(I) ввода DI 1 CSI K RESET MC или PC D Канал ввода К xK(n) CSO WR SCLK0 IRQE WR Канал Synch(O) вывода DO y(n) Лекция 17. Реализация ЦОС на основе цифровых сигнальных процессоров 187 Пример сопряжения сигнального процессора с последовательными каналами ввода-вывода данных A D S P2 1 8 1 S SCLK P O DT R T TFS 1 S SCLK P O DR R T RFS 0 СLK DATA DAC VOUT LE SCLK SDATA ADC SSTRB CONVST VIN Лекция 17. Реализация ЦОС на основе цифровых сигнальных процессоров 188 Модуль подпрограммы обработки рекурсивного фильтра .EXTERN data_buffer, coef_buffer; .GLOBAL filtr_proc; .SECTION/code seg_code; FILTR_PROC: CNTR = N_SEC; /*CNTR = L */ SI = RX0; /*чтение отсчета данных x(n) с порта SPORT0*/ DO num UNTIL CE; /*цикл обработки по звеньям */ SE = PM(I4, M4); /* чтение r – числа масштабирующих сдвигов */ SR = ASHIFT SI (HI); /* промасштабированное значение x(n) */ MX0 = DM(I0, M0), MY0 = PM(I4, M4); /* чтение x(n – 2), b2 */ MR = MX0*MY0 (SS), MX0 = DM(I0, M0), MY0 = PM(I4, M4); /* MR= b2x(n – 2); чтение x(n – 1), b1 */ Лекция 17. Реализация ЦОС на основе цифровых сигнальных процессоров 189 Продолжение подпрограммы обработки рекурсивного фильтра DM(I1, M0)=MX0; /* х(n – 2) = х(n – 1) */ DM(I1, M0)=SR1; /* х(n – 1) = х(n) */ MR = MR+MX0*MY0 (SS), MY0 = PM(I4, M4); /* MR = MR+b1x(n – 1); чтение b0 */ MR = MR+SR1*MY0 (SS), MX0 = DM(I0, M0), MY0 = PM(I4, M4); /* MR = MR+b0x(n); чтение y(n – 2), –a2 */ MR = MR+MX0*MY0 (SS), MX0 = DM(I0, M1), MY0 = PM(I4, M4); /* MR = MR+(–a2y(n – 2); чтение y(n – 1), –a1 */ DM(I1, M0)=MX0, MR = MR+MX0*MY0 (RND); /* y(n – 2) = y(n – 1) */ /* MR = MR+(–a1y(n – 1) = y(n)/2 */ IF MV SAT MR; /* включить насыщение */ SR1 = MR1; /* SR1 = y(n)/2 c насыщением */ SR = IF NOT MV ASHIFT MR1 BY 1 (HI); /* SR1 = y(n) */ DM(I1, M0) = SR1; /* y(n – 1) = y(n) */ num: SI = SR1; /* x(n) = y(n) */ TX1 = SR1; /* запись y(n) из SR1 в регистр передачи SPORT1*/ RTI; /* возврат в главную программу */ filtr_proc.end: Лекция 17. Реализация ЦОС на основе цифровых сигнальных процессоров 190 Подпрограммы обработки нерекурсивного фильтра .EXTERN data_buffer, coef_buffer; .GLOBAL filtr_proc; .SECTION/code seg_code; FILTR_PROC: CNTR = LENGTH(COEF_BUFFER) – 1; /*CNTR = N – 1*/ SI = RX0; /*чтение отсчета данных x(n) с порта SPORT0*/ DM(I0, M0)=SI; /*пересылка x(n) в начало очереди данных */ MR=0, MX0=DM(I0, M0), MY0=PM(I4, M4); /* обнуление накопителя, считывание значений x(n – N + 1) и h(N – 1) из памяти*/ DO top UNTIL CE; /*цикл умножения h(m)x(n–m) с накоплением */ top: MR=MR+MX0*MY0(SS), MX0=DM(I0,M0), MY0=PM(I4,M4); MR=MR+MX0*MY0(RND); /*умножение h(0)x(n), накопление */ IF MV SAT MR; /*и округление с насыщением */ TX1 = MR1; /*запись y(n) из MR1 в регистр передачи SPORT1*/ RTI; /*возвращение в главную программу */ filtr_proc.end: Лекция 17. Реализация ЦОС на основе цифровых сигнальных процессоров 191 Рекомендуемая литература 1. Глинченко, А. С. Цифровая обработка сигналов: курс лекций. – Красноярск: СФУ, 2008. 2. Глинченко, А. С. Цифровая обработка сигналов: уч. пособие. – 2-е изд., перераб. и доп. – Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2005. – 482 с. 3. Глинченко, А. С. Лабораторный практикум по цифровой обработке сигналов: учеб. пособие. – Красноярск: СФУ, 2008. 6. Глинченко, А. С., Голенок А. И. Принципы организации и программирования сигнальных процессоров семейства ADSP21XX: учеб.-метод. пособие. – Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2000. – 88 с. 7. Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов: учеб. пособие. – 2-е изд. – СПб.: Питер, 2006. – 751 с. 8. Основы цифровой обработки сигналов: Курс лекций / А. И. Солонина, Д. А. Улахович., С. М. Арбузов, Е. Б. Соловьева. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 768с. 192