Download Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung: Ein by Andreas Wendemuth PDF

By Andreas Wendemuth

Mit der flächendeckenden Einführung von Digitalen Signalprozessoren und Rechnern eröffnet sich heute eine universell verfügbare Möglichkeit zur Verarbeitung von Signalen von der Kaffeemaschine bis zum Kfz. Die dabei verwendete Digitale Signalverarbeitung wird als Verarbeitung deterministischer und auch stochastischer Signale in diesem Buch vorgestellt.

Zunächst werden physikalische und mathematische Signale und Signalparameter beschrieben, gefolgt von einer Betrachtung analoger zeitkontinuierlicher Systeme. Anschließend werden zeitdiskrete, lineare, zeitinvariante Systeme und die Verarbeitung zeitdiskreter Signale detailliert dargestellt. Die dazu notwendigen mathematischen Verfahren der Lösung von Differenzengleichungen und der diskreten Fourier-Transformation werden detailliert behandelt. Es schließt sich die stochastische Signalverarbeitung an. Nach einem Kapitel über Schätzungen der Autokorrelationsfunktion widmet das Buch sich den immer stärker benutzten Modellsystemen. Literaturangaben schließen das Buch ab.

Im Gegensatz zu anderen Werken ist dieses Buch über Digitale Signalverarbeitung ohne mathematische Zusatzlektüre lesbar. Notwendiges mathematisches Wissen wird anschaulich hergeleitet und aufgefrischt. Das Buch wendet sich somit an Studierende, aber auch an Ingenieure, Informatiker und Naturwissenschaftler, die sich die Grundlagen der Digitalen Signalverarbeitung selbständig aneignen möchten.

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X(t) = S {x(t), e(t)} y(t) = f (x(t), e(t)) ▲ ✷ ♥ ◆ ✗ ✪ ❅ ✺ ✫ ♥ ★ ✗ ✰ ★ ✩ ❇ ☞ ✩ ✩ ★ ✩ ✢ ✤ ❄ ★ ❂ ❯ ✢ ❊ ❢ ✢ ● ◆ ★ ✳ ❅ ✺ ✗ ★ ❄ ◆ ❊ ❢ ✢ ● ❤ ❊ ✫ ✺ ❄ ★ ✗ ◆ ★ ❄ ✰ ★ ✩ ➉ ✸ ✳ ✪ ✷ ✷ ★ ✩ ❢ ✢ ✺ ✪ ❞ ● ✩ ▲ ❤ ❽ ♥ ❄ ❨ ❵ ✳ ✳ ❅ ✫ ✺ ★ ❍ ✿ ❯ ✙ ❅ ✸ ★ ★ ✳ ✩ ✰ ❯ ✰ ▲ ✄ ✰ ❚ ✩ ✳ ✗ ✩ ✺ ✪ ✪ ★ ✸ ✗ ✷ ✗ ✰ ✳ ✸ ✫ ✗ ✩ ✷ ✤ ✺ ★ ❄ ★ ❽ ✩ ✸ ✫ ✳ ✪ ✷ ✩ ❄ ✪ ✸ ✫ ✗ ❚ ❄ ➉ ✫ ★ ✩ ✷ ✩ ★ ✰ ✩ ❄ ▲ ✙ ✰ ✪ ❇ ★ ▲ ✪ ④ ✸ ✩ ✫ ✳ ☞ ➉ ✺ ✩ ✸ ✗ ✗ ✩ ✩ ➉ ✳ ★ ★ ✗ ▲ ✰ ✷ ✩ ★ ✩ ✩ ✷ ✪ ▲ ✰ ✪ ✩ ✰ ❄ ✭ ✳ ▲ ✗ ☞ ④ ★ ✩ ✸ ✩ ✰ ✰ ★ ✷ ✪ ❇ ✫ ✸ ★ ❯ ❯ ★ ✩ ➉ ✸ ✳ ✫ ✪ ✩ ✰ ✰ ★ ✳ ✢ ♥ ✩ ✩ ✩ ✫ ❽ ★ ✪ ★ ✳ ▲ ✰ ✫ ✳ ✩ ✳ ❅ ✛ ▲ ✺ ✪ ✗ ★ ✩ ☞ ④ ✩ ★ ▲ ✳ ❽ x ✩ ❚ ❄ ✸ ✩ ✳ ▲ ✫ ✪ ✪ ✪ ✩ ✩ ✸ ✳ ▲ ✳ ✰ ✰ ✰ ▲ ✗ ★ ★ ☞ ✷ ✳ ④ ❂ ★ ❨ ✩ ❵ ❯ ✳ ✸ ✫ ★ ❄ ✩ ★ ❅ ✺ ✰ ✷ ✸ ✭ ✳ ✢ ✩ ✸ ▲ ✳ ❂ ★ ✳ ▲ ✳ ✪ ✺ ❵ ✳ ✩ ✫ ▲ ✷ ✫ ✳ ★ ✪ ▲ ✷ ✗ ✩ ★ ☞ ✰ ④ ✗ ✪ ★ ✾ ✿ ✩ ❲ ✙ ✩ ✽ ✪ ✸ ✳ ❲ ✰ ✪ ✳ ✳ ✰ ★ ✗ ✭ ✩ ✛ ✪ ✩ ▲ ✳ ❽ ✸ ✳ ✫ ✪ ✩ ✰ ✰ ★ ✳ ❨ ❵ ✳ ✫ ★ ✷ ✳ ❣ ❄ ✳ ✫ ❲ ❇ ✪ ✩ ✩ ✩ ✸ ✩ ✰ ❄ ★ ◆ ★ ✗ ✫ ✗ ✪ ✾ ☛ ▲ ✸ ☎ ✩ ✤ ▲ ★ ✗ ★ ✗ ✸ ✩ ❄ ✺ ✫ ✛ ☎ ✴ ❄ ✳ ✗ ◆ ★ ★ ✩ ❄ ✙ ✄ ★ ❄ ❅ ★ ✳ ★ ✛ ❵ ✳ ❄ ✫ ✪ ✫ ★ ★ ❯ ★ ❵ ✩ ✪ ✷ ❄ ✳ ❅ ✺ ★ ✗ ★ ✫ ❵ ❄ ✿ ★ ✳ ✷ ✬ ★ ❄ ✩ ✫ ✳ ✵ ❅ ✙ ✩ ✫ ❄ ✩ ✸ ❄ ★ ✗ ❯ ❄ ❅ ✺ ★ ✳ ❨ ★ ✫ ★ ✗ ✷ ❄ ✩ ❄ ★ ✗ ✫ ★ ✳ ❨ ❊ ★ ✪ ◆ ● ❄ ▲ ✳ ✫ ✪ ◆ ❄ ❯ ★ ✳ ❨ ❵ ✳ ✫ ★ ✷ ✳ ↔ ✢ ✰ ★ ✫ ★ ✫ ★ ★ ✗ ❡ ★ ✫ ♥ ✭ ✩ ✳ ❄ ✩ ✳ ❅ ◆ ❇ ✺ ✫ ✫ ✫ ✪ ◆ ❄ ❯ ❯ ✳ ✳ ★ ✳ ✪ ✳ ✙ ✳ ❅ ❄ ✫ ★ ✙ ❄ ✰ ✳ ✳ ❯ ✪ ↔ ↔ ✷ ✷ ☛ ☛ ❄ ✗ ✰ ★ ✩ ✢ ✺ ✉ ★ ↔ ✷ ✳ ✩ ❅ ✳ ✺ ✳ ❄ ✩ ➏ ✢ ❽ ❡ ❄ ★ ✢ ✗ ❡ ★ ❇ ✩ ✪ ✢ ✩ ✩ ■ ✷ ☞ ▲ ❯ ✪ ❄ ❅ ✩ ✺ ✪ ★ ✸ ❉ ❅ ✩ ✳ ❇ ❅ ✩ ✳ ✳ ❄ ★ ✰ ❵ ★ ✫ ✫ ✙ ❨ ✫ ✳ ✳ ✳ ✳ ★ ✪ ❵ ★ ★ ✗ ✺ ❨ ★ ✺ ✷ ✳ ★ ✫ ❨ ❅ ✺ ✗ ★ ❵ ★ ❄ ✳ ✙ ❯ ❄ ★ ✗ ✷ ✳ ✳ ✫ ★ ❨ ✷ ❵ ✳ ✫ ★ ✷ ✫ ★ ✳ ❨ ❵ ✳ ✫ ✺ ✫ ❧ ❵ ❵ ➏ ❄ ✪ ✺ ☛ ✰ ★ ✟ ❭ ✳ ☛ ❇ ✰ ❄ ✩ ✗ ↔ ❨ ★ ✩ ✳ ✷ ✳ ✳ ☎ ✩ ☛ ✰ ❵ ✿ ✩ ✪ ✺ ❨ ✺ ▲ ✺ ✩ ❨ ✳ ✸ ❨ ✳ ✩ ★ ✰ ✼ ✩ ✩ ✩ ✩ ✩ ★ ☞ ✙ ✺ ★ ▲ ❇ ❄ ❄ ✰ ❄ ✩ ✫ ✵ ❄ ❚ ★ ❇ ★ ✷ ★ ❨ ✗ ✳ ❵ ❅ ✳ ✺ ✫ ★ ★ ❄ ✷ ✰ ★ ✸ ✩ ✩ ▲ ✪ ✳ ❇ ❅ ✗ ✺ ❄ ✾ ▼ ❯ ❄ ✩ ★ ✪ ✗ ✘ ★ ✺ ✳ ✻ ❨ ✳ ✰ ❵ ✜ ✳ ✫ ❬ ★ ✜ ✧ ✚ ✪ ✸ ✳ ✪ ❯ ★ ✳ ❨ ❵ ✳ ✫ ★ ✷ ☛ ❨ ❵ ✳ ✫ ★ ✷ ✷ ❄ ✫ ❂ ✳ ✘ ↔ ↔ ✷ ☛ ❇ ✭ ★ ✰ ❍ ❅ ✚ ✩ ✧ ❄ ❅ ✪ ✺ ✘ ✺ ❇ ✫ ✗ ✫ ✪ ✩ ✧ ❯ ❽ ★ ❄ ✫ ✿ ✪ ✗ ❄ ✪ ✩ ✫ ★ ✳ ❨ ❵ ✳ ✫ ★ ❄ ✤ ❄ ▲ ★ ★ ✛ ✩ ☎ ✰ ✤ ⑥ ✩ ✗ ✩ ★ ✷ ❄ ✪ ✩ ✺ ❯ ✫ ♥ ❄ ❄ ✙ ★ ✸ ✪ ❯ ★ ❨ ★ ✗ ✗ ★ ✫ ❯ ★ ★ ✪ ❽ ✿ ❄ ✩ ✜ ✗ ★ ✫ ★ ★ ✿ ★ ✷ ✷ ✪ ▲ ✜ ✫ ★ ❄ ❄ ❴ ✙ ✗ ❚ ✜ ✳ ✫ ✷ ✪ ✩ ✚ ❵ ✳ ✫ ✩ ❂ ❨ ❵ ✳ ❄ ✟ ✳ ❨ ❵ ✫ P ★ ✳ ❨ ★ ✪ ✿ ✪ ❯ ↔ ✳ ❃ ✺ ✩ ★ ✩ ✫ ✩ ★ ★ ✳ ❂ ✳ ❅ ★ ❨ ✺ ❵ ✪ ✛ ✰ ✳ ✫ ❍ ✫ ★ ★ ❅ ✺ ✫ ✩ ❄ ✳ ✷ ✩ ✿ ✙ ✩ ❨ ❵ ✳ ✫ ★ ✷ ★ ✩ ♥ ★ ✗ ✰ ★ ✩ ❄ ✷ ✛ ❵ ❄ ✳ ✩ ✫ ★ ✷ ★ ▲ ❄ ✩ ★ ❄ ✪ ❯ ✫ ✗ ✰ ❇ ✙ ❄ ★ ✷ ✘ ◆ ❄ ✑ ✩ ✠ ✪ ✡ ✫ ❄ ✄ ✠ ✙ ✗ ✩ ✕ ◆ ✑ ★ ✕ ❯ ❄ ✓ ★ ✗ ◆ ❄ ✡ ✕ ▲ ☞ ★ ✡ ✗ ✓ ✗ ❚ ❄ ✙ ✓ ✩ ✎ ❽ ★ ✓ ❯ ✑ ✳ ❧ ❄ ✴ ▲ ❄ ✩ ✪ ❯ ✗ ✰ ✳ ✭ ✸ ✪ ✳ ✸ ▲ ✛ ✪ ✰ ✩ ❄ ▲ ★ ✳ ❚ ✳ ❄ ❄ ✩ ▲ ✩ ❽ ✪ ★ ❯ y ❯ ✳ ❄ ▲ ✪ ✸ ✳ ✰ ★ ✗ ✳ ★ ❯ ◆ ★ ✩ ❄ ✩ ★ ✪ ✗ ❇ ✙ ✷ ◆ ❄ ✩ ✪ ✩ xi ★ ✪ ✫ ❄ ✙ ★ ✪ ✩ ✩ ❄ ▲ ✰ ★ ✗ ♥ ✙ ❯ ❯ ★ ✩ ✩ ✸ ✩ ★ ❄ ✩ ❄ ▲ ★ ➂ ★ ❄ ✳ ✉ ❄ ★ ❯ ✾ ✛ ✪ ❘ ★ ✗ ❄ ▲ ❨ ✾ ✫ ❵ ❲ ✳ ✾ ❉ ✩ ★ ❯ ❯ ❯ ★ ❧ lin.

P h(t) = S {δ(t)} = S ✤ ❄ ✳ ❅ ❅ ★ ✺ ✺ ➃ ✗ ★ ★ ❍ ✗ ✩ ✩ ✫ ❇ ✰ ✪ ✫ ★ ✸ ★ ✳ ❅ ➂ ✺ ✸ S ✳ ★ ✰ ❄ ✩ ★ ✩ ✗ ▲ ▲ ❯ ✸ ✰ ✪ ✸ ✩ ★ ◆ ▲ ✳ ❂ ✫ ★ ❊ ✩ ✛ ✗ ✩ ★ ❘ ✙ ✩ ✫ ✗ ❽ ♥ ✰ ♥ ★ ❄ ★ ★ ✩ ✳ ❄ ★ ✚ ✜ ❴ ✜ lim fn (t) = lim S {fn (t)} .

E 2 − 2t e τ u(t) R P = Ri21,h (t) = ✸ ✩ ✙ ✩ ✪ ✸ ✛ ▲ ❊ ❢ ✢ ✻ ● ★ ❤ ✛ ✪ ✳ ✳ ✫ ♥ ★ ✗ ✰ ★ ✩ ✢ ❉ ✤ ✪ ✸ ✩ ❽ ✸ ✰ ✺ ♥ ❍ ✪ ✺ ❯ ❯ ✫ ★ ★ ✩ ✩ ♥ L ✸ ❄ ✗ ✩ ✰ ✰ ❄ ★ R ❚ ✪ ✩ ❯ ✳ ★ ⑥ ✗ ▲ ✸ ❄ ✩ H ★ ❇ ✫ ❄ ✙ ✩ ✸ ★ ✩ ✩ ✰ ✿ ✰ ★ ✙ ✳ R(H, τ ) = E 2 ✙ ♥ ❄ ★ ✩ ✩ ➉ H τ 2H ★ ✸ ❄ ✫ ✩ ✛ ✰ ✪ ❇ ✫ τ ✙ ✗ τ ❇ ● ★ ✢ ✗ ❅ ✫ ❲ ✫ ✩ ★ ✸ ✗ ✩ ❇ ★ ✸ ✳ ✪ ★ ✩ ❽ ❇ ✪ ★ ✰ ✰ ✸ ✫ ✤ ✩ ✗ ⑥ ✸ ✗ ✗ ★ ★ ★ ✩ ✉ ★ ❉ ♥ ★ ✳ ❽ ✩ ❯ ◆ ✗ ❄ ❯ ✺ ★ ★ ★ ✫ ✸ ✺ ✫ ✫ ❅ ❇ ✳ ❄ ✗ ★ ✺ ✫ ✰ ★ ✳ ✙ ▲ ❅ ❇ ✩ ❄ ★ ✩ ✩ ❄ ▲ ▲ ✩ ✸ ❯ ✗ ✗ ★ ✗ ✰ ✪ ★ ✰ ✩ ✰ ✿ ✩ ✳ ★ ✉ ✪ ✩ ★ ❄ ★ ◆ ✙ ▲ ✩ 1 ★ ❇ ❯ ✸ ❄ ✰ ✺ ❯ ✪ ❲ ★ ✩ ✙ ★ ★ ❅ n ✛ ✗ ★ ❍ ★ ❖ ✺ ❘ ♥ ❯ ✷ ★ ☞ ✫ ★ ✗ ✳ ⑨ ❄ ✿ ★ ✳ ✗ ✷ ✫ ✰ ✺ ❯ ★ ✙ ✺ ✫ ✰ ★ ❽ ✳ ❄ ❅ ✩ ✫ ✩ ✩ ✩ ❄ ✪ ★ ✩ ✗ ✷ ♥ ✗ ✙ ▲ ★ ★ ✩ ✗ ★ ✫ ★ ★ ❘ ♥ ♥ ✙ ❅ ⑥ ✗ ◆ ✺ ❄ ★ ✢ ✩ ✩ ❅ ✫ ✫ ✫ ❄ ✸ ✸ ✩ ❄ ⑥ ✳ ✭ ✸ ❅ ✴ ✾ ★ ✢ ⑥ ✢ ✪ ✳ ★ n ✙ ❯ ✪ ✪ ✢ ➀ ★ ❄ ✸ ✰ ❯ ✫ ✉ ➉ ✩ ✺ ✤ ✷ ✙ ☞ ❇ ✢ ✯ ✿ ✩ ✳ ❖ ✤ ✢ ★ ✸ ★ ✭ ⑨ ✛ ✩ ★ ▲ ✰ ❯ ✤ ◆ ✲ ❯ ✩ ● ✠ ✙ ✸ ✉ ✲ ⑥ 1/n ❖ ✒ ✯ ✗ ✢ ✞ ✙ ✸ ❘ ✢ ✙ ✩ ✳ ✫ ✪ ✩ ✫ ✛ ★ ✳ ✫ ❧ ❲ ❊ ❢ ✢ ❏ ❤ ● ★ ✩ ▼ ✘ ✺ ✻ ✳ ✰ ✜ ❬ ✜ ✧ ✚ ✭ ✳ ✘ ✚ ✧ ✘ ✗ ✧ ✜ ✣ ✻ ✧ ❃ ✿ ✜ P ✟ ❂ ✚ ✜ ❴ ✜ τ2 2H L(H, τ ) = τ R = E 2 ✤ ✪ ✩ ✩ ❄ ✳ ❄ ● ✐ 2 · H − 2t e τ τ ❊ ❢ ✢ ❞ ❣ ● ✫ ✪ ✳ τ ✺ ✿ ✰ ✢ ❤ H = const.

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