... text je určen jak zájemcům z řad studentů magisterského, doktorského a bakalářského studia elektrotechnických oborů vysokých škol, tak i zájemcům z řad odborné veřejnosti, kteří si potřebují osvěžit či doplnit znalosti z dané oblasti. Text je členěn do celkem 18 kapitol. Pomyslně může být rozdělen do dvou částí - úvodní spíše teoreticky zaměřené (Teorie informace, Komunikační signály, Mezi symbolové interference, Příjem komunikačních signálů), následované více aplikačně zaměřenými kapitolami (Číslicové modulace, Rozprostřené spektrum a CDMA, Systémy s více nosnými a OFDM, Kombinace OFDM/CDMA/UWB, Komunikační kanály, Vyrovnavače kanálů, Protichybové kódování, UWB komunikace, MIMO systémy, Softwarové, kognitivní a kooperativní rádio, Adaptivní metody v rádiových komunikacích, Analýza spektra rádiových signálů, Změna vzorkovacího kmitočtu, Zvyšování přenosové rychlosti rádiových komunikačních systémů) ...
Výpočet odhadu spektra využívá koncept
tzv. bělícího filtru, ilustrovaného obr.2 Parametrické metody
Parametrické metody jsou založeny vytvoření modelu vzniku analyzovaného signálu. V
tomto případě analyzovaný signál chápán jako výstup LTI (Linear Time Invariant) filtru
H(ω), buzeného bílým šumem rozptylem σ2
w.3.2 ilustrován vliv
zero paddingu délky analyzovaného signálu frekvenční rozlišitelnost interpolaci
odhadu spektra. Proto tomto
případě použití zero-paddingu umožní identifikaci obou harmonických signálů. Horní dva obrázky odpovídají odhadu spektra bez použití zero-paddingu. ovlivňuje délka původní posloupnosti. 16. Dolní obrázky odpovídají prodloužení
posloupnosti délku vzorků.1: Výpočet Welchova periodogramu
Poznamenejme ale, tento postup nemá vliv skutečnou frekvenční rozlišitelnost
odhadu spektra. případu
znázorněném levých dvou obrázcích toto není možné. Platí tedy:
Hw(ω) 1/H(ω). Levé obrázky uvažují přítomnost dvou harmonických
signálů kmitočty 2πf1 2πf2 které jsou sebe vzdálené hodnotu menší
než frekvenční rozlišitelnost výpočtu periodogramu, naopak vzdálenost harmonických
kmitočtů pravých dvou obrázcích větší než frekvenční rozlišitelnost. 16. Bělícím filtrem získáme analyzovaného
signálu opět signál charakterem bílého šumu. Bělící filtr Hw(ω) inverzním filtru
H(ω), jehož existenci jsme předpokládali pro vznik analyzovaného signálu.
Délka analyzovaného signálu vždy vzorků. obr. (16.5)
.125
Obrázek 16.
16
