اثنان من الشروط، اثنان من معاملات الكوэфيسنت
يتمكن مفتاح مع k+1 معاملًا مجانيًا من تنفيذ k+1 شرطًا على وظيفة تحويله. أظهر هامنج هذا بالحالة البسيطة غير المترفة: معاملين، شرطين.
الشروط
- عند f = 1/6: H(1/6) = 1 (يتم مرور هذا التردد دون تغيير)
- عند f = 1/3: H(1/3) = 0 (يتم وقف هذا التردد تمامًا)
صيغة المفتاح
مفتاح يستخدم معاملين a و b مع المدخل x_n ومتأخر واحد:
y_n = a · x_n + b · x_{n−1}
استبدال الوظيفة الخاصة
مدخل e^{i2πfn}، وoutput H(f) · e^{i2πfn}. الجانب الأيمن يؤدي:
H(f) · e^{i2πfn} = a · e^{i2πfn} + b · e^{i2πf(n−1)}
قسيمة من خلال e^{i2πfn}:
H(f) = a + b · e^{−i2πf}
الآن تطبق الشروطين للحصول على معادلتين في مجهولين.
! [فلاتر التوسط: وظيفة التحويل](/static/diagrams/hamming_ch15_transfer_fn.svg)
الحصول على معاملات المفتاح
استبدال f = 1/6 في H(f) = a + b·e^{−i2πf}:
1 = a + b·e^{−i2π/6} = a + b·(cos(−π/3) + i·sin(−π/3)) = a + b·(1/2 − i√3/2)
استبدال f = 1/3:
0 = a + b·e^{−i2π/3} = a + b·(−1/2 − i√3/2)
من هذه المعادلتين، حل هامنج ليتحصل على a = 1/2، b = 1/2 - نفسها كمتوسط ثلاثي الأبعاد (مع خروج المفتاح في الوضع الوسطي).
المصفوفة الكاملة
المصفوفة التي تفي بالشرطين لها الشكل:
y_n = (x_{n−1} + x_n + x_{n+1}) / 2
الإخراج في موضع n يستخدم العينات المدخلة السابقة والحالية والآتية.
وظيفة التحويل:
H(f) = (e^{i2πf} + 1 + e^{−i2πf}) / 2 = (2cos(2πf) + 1) / 2 = cos(2πf) + 1/2
التحقق:
- H(1/6) = cos(π/3) + 1/2 = 1/2 + 1/2 = 1 ✓
- H(1/3) = cos(2π/3) + 1/2 = −1/2 + 1/2 = 0 ✓
في الترددات الأخرى: H(0) = 1 + 1/2 = 3/2 (مرور تيار دائم مع مكافأة)، H(1/2) = −1 + 1/2 = −1/2.
فكرة مهمة: يقوم المصفوفة الرقمية بتنفيذ في البرمجيات ما يقوم به المصفوفة RC المعكوسة في hardware. اختيار المعاملات يتحكم في الاستجابة الترددية التحليلية.
وظيفة التحويل في الترددات المتعددة
تتطبيق وظيفة التحويل H(f) = cos(2πf) + 1/2 على كل تردد، وليس فقط النقاط المتصلة التصميم.
اكتشاف جيبس
حامينغ حكى قصة ميتشلسون - ميتشلسون-مورلي الشهرة - الذي بنى جهازًا رقميًا لتقدير سلسلة فورييه حتى 75 مصطلحًا. عند إعادة بناء الدالة الفقاعية غير المتقطعة من معاملاتها ، أظهر الجهاز انزلاقًا مستمرًا قريبًا من الفجوة.
سأل ميتشلسون الرياضيين المحليين. قالوا أن الأجهزة كانت المسؤولة. فقط جيبس استماع.
تأثير جيبس: عندما تقترب سلسلة فورييه المقطوعة لتقريب فجوة خطية ، يفوق الانزلاق التقريبي حوالي 8.9% من ارتفاع الفجوة - وهذا الانزلاق لا يقلص مع زيادة عدد المصطلحات. يتم ضبط مصطلحات أكثر على انحناءة الانزلاق ولكن لا يزيلونها أبدًا.
رياضيًا: تتقارب سلسلة فورييه N-المصطلح في كل مكان باستثناء الفجوة. في الفجوة ، تتقارب الأعداد الجزئية للقيمة الوسطى للفجوة ، لكن أعلى عدد جزئي بالقرب من الفجوة تتقارب 1.0895 (لخطية الوحدة) وليس 1.0.
لماذا يهم هذا للفلترات
فلتر لولبي مثالي لديه دالة انتقال خطية: H(f) = 1 للf < f_c ، H(f) = 0 للf > f_c. هذه الفجوة بين المجرى المعتمد والمجرى الممنوع تعني أن أي فلتر قصير (سلسلة فورييه مقطوعة) يظهر تأثير جيبس في الاستجابة الترددية.
النتيجة: تصميم سلسلة فورييه مقطوعة فقط ينتج فلترات بها انعكاس تقريبي حوالي 9% في المجرى المعتمد والمجرى الممنوع ، بغض النظر عن عدد المعاملات المستخدمة.
! [تأثير جيبس & Functions النافذة](/static/diagrams/hamming_ch16_gibbs.svg)
تطبيقات تأثير جيبس
استخدم حامينغ هذا النتيجة لتشجيع functions النافذة: ضرب المعاملات الفوريية بالدالة النافذة التAPERING المعتدلة تقلل الانزلاق جيبس بشكل كبير.
دالة Hamming: w_k = 0.54 + 0.46·cos(πk/N). هذه الدالة تقلل انعكاس جيبس إلى أقل من 0.2%.
التعويض: تفتح الدالة المنزلقة المجرى الانتقالي لكنها توسع مجرى الانتقال. دائمًا ما يتطلب اقترابًا أكثر حدة أكثر مصطلحات.