Wstep

Z Brain-wiki

⬆ Próbkowanie sygnałów analogowych

Sygnały zapisujemy, przetwarzamy i analizujemy w postaci ciągów liczb. Przejście od sygnału ciągłego do cyfrowego odbywa się przez proces próbkowania, czyli zapisywania kolejnych amplitud sygnału w ustalonych, stałych odstępach czasu, omawiany wcześniej na TIiK.

AD.png 

102, 195, 80, 16, 147, 178

Żeby odtworzyć fizyczne własności sygnału, czyli narysować zapisane wartości próbek w odpowiedniej skali, musimy znać częstość próbkowania i stałą kalibracji.

Wyrażana w hercach (Hz) częstość próbkowania (ang. sampling frequency, [math]f_s[/math]) to liczba próbek na sekundę. Jest ona odwrotnością odstępu w czasie między kolejnymi próbkami ([math]\Delta t[/math]):

[math]f_s = \dfrac{1}{\Delta t}[/math]

Stała kalibracji to współczynnik, przez który mnożymy zapisane liczby, żeby otrzymać wartości w jednostkach fizycznych, na przykład mikrowoltach.

Oczywiście musimy też wiedzieć, w jakim formacie zapisano na dysku liczby (formaty omawialiśmy na wykładzie o binarnych reprezentacjach liczb), oraz, w przypadku sygnałów wielozmiennych o jednolitym próbkowaniu, znać liczbę kanałów. Taka dodatkowa informacja (metainformacja) jest konieczna do poprawnego wyświetlenia danych z pliku, w którym zapisano dane wielokanałowe, jak np. kilka odprowadzeń EEG lub dane kilku spółek giełdowych, próbkowane i zapisywane w jednakowych odstępach czasu.

WakeEEG Svarog 3chans.png


Aliasing i częstość Nyquista

Aliasing gif.gif

W procesie próbkowania kluczową rolę odgrywa twierdzenie o próbkowaniu (inaczej twierdzenie Nyquista-Shannona, czasem w skrócie twierdzenie Nyquista). Mówi ono, że sygnał ciągły możemy odtworzyć za zapisanych próbek, jeśli częstość próbkowania [math]f_p[/math] była wyższa niż dwukrotność najwyższej z występujących w sygnale częstości [math]f_{max}[/math], nazywana częstością Nyquista [math]f_N[/math]:

[math] f_s = \dfrac{1}{\Delta t} \gt 2* f_{max} = f_N[/math]

Jeśli częstość próbkowania nie była wystarczająco wysoka, nie tylko stracimy informację o zmianach amplitudy sygnału "pomiędzy próbkami", ale dojdzie też do zafałszowania sygnału w niższych częstościach, które z pozoru nie powinny być zaburzone. Efekt ten jest bliżej omówiony w rozdziale Aliasing.

Nyquist1.png


Sygnał dyskretny jako wektor

102, 195,  80,  16, 147, 178

Skoro sygnał to po prostu ciąg liczb, możemy go potraktować jak wektor. Na płaszczyźnie wektor to para współrzędnych (x, y), w przestrzeni trójwymiarowej trójka liczby (x, y, z), które wyobrażamy sobie jako strzałkę wiodącą od punktu (0, 0, 0) do (x, y, z). Sygnał składający się z pięciu punktów będzie wektorem w przestrzeni pięciowymiarowej, więc intuicja "strzałki" dla większości z nas przestaje być użyteczna. Pomimo tego, możemy możemy wciąż korzystać z użyecznych pojęć z dziedziny algebry wektorów, jak ortogonalność czy iloczyn skalarny.


Iloczyn skalarny

Iloczyn skalarny przyjmiemy jako miarę podobieństwa dwóch sygnałów. Obliczać go będziemy tak samo jak dla wektorów — przypomnijmy: niech [math]\mathbf{x} = [x_1, x_2, x_3][/math], i [math]\mathbf{y} = [y_1, y_2, y_3][/math]; iloczyn skalarny tych wektorów oznaczamy [math]\mathbf x \cdot \mathbf y[/math] (zarówno wytłuszczenie symboli wektorów, jak i symbol mnożenia/ilocznu skalarnego "[math]\cdot[/math]", będziemy dalej pomijać):

[math]\displaystyle \mathbf a \cdot \mathbf b = \sum_{i=1}^3 x_i y_i = x_1 y_1 + x_2 y_2 + x_3 y_3[/math]

A jak to będzie wyglądać dla sygnałów złożonych z więcej niż trzech punktów? Weźmy

[math]x=[-2, -2, 2, -1, -2][/math]

[math]y=[-1, -1, 1, 1, 0][/math]

Zamiast strzałek w pięciowymiarowej przestrzeni, łatwiej wizualizować na wykresach wartości kolejnych próbek:

Product2.png

[math]x\cdot y = [-2, -2, 2, -1, -2] \cdot [-1, -1, 1, 1, 0] = 2+2+2-1+0 = 5[/math]


Energia sygnału

Iloczyn skalarny sygnału z samym sobą, czyli [math]x\cdot x[/math], w analizie sygnałów nazywać będziemy jego energią — jeśli sygnałem będzie np. prąd elektryczny, płynący w obwodzie o jednostkowej oporności, to wytracona przez niego energia wyniesie właśnie [math]x\cdot x[/math]

Product3.png

[math]x\cdot x = [-2, -2, 2, -1, -2] \cdot [-2, -2, 2, -1, -2] = 4+4+4+1+4=17[/math]


Ortogonalność

Kolejnym użytecznym pojęciem, które możemy zaczerpnąć bezpośrednio z algebry wektorów, jest ortogonalność. Dwa wektory (sygnały) są do siebie ortogonalne, jeśli ich iloczyn skalarny wynosi zero, jak poniżej:

Product6.png

W przypadku sygnału złożonego z 16 punktów, możemy ten fakt sprawdzić obliczając iloczyn skalarny punkt po punkcie, albo też zauważając prawidłowości występujące w każdym okresie górnego sygnału. W przypadku dłuższych i bardziej złożonych sygnałów może to już nie być takie oczywiste, jak np. ortogonalność wszystkich sinusów na poniższym rysunku, których częstości są całkowitymi wielokrotnościami częstości podstawowej:

Liczby zespolone

Przypomnijmy w skrócie: [math]i^2=-1[/math]. Liczbę zespoloną [math]z[/math] możemy zapisać w postaci algebraicznej jako

[math]z=a+bi,[/math]

gdzie [math]a[/math] to część rzeczywista, [math]b[/math] — część urojona.

Sprzężenie zespolone liczby [math]z[/math] oznaczamy [math]\overline{z}[/math]:

[math]\overline{z} = a - bi[/math]

a jej moduł to [math]|z| = \sqrt{a^2 + b^2}[/math] (inaczej [math]|z| = z \cdot \overline{z}[/math]).

Postać trygonometryczna:

[math]z = a + bi = |z| \cdot \dfrac{a}{|z|} + |z| \cdot \dfrac{b}{|z|}i = |z| \cdot (\cos \phi + i\sin \phi).[/math]

Wykorzystując wzór Eulera

[math]e^{i\phi} = \cos(\phi) + i\sin(\phi)[/math]

możemy liczbę zespoloną zapisać jako

[math]z = |z|e^{i\phi}[/math]


Szereg Fouriera

Sygnał okresowy (o okresie [math]T[/math]) można przedstawić w postaci szeregu Fouriera:

[math] s(t) =\sum_{n=-\infty}^{+\infty} c_n e^{-i\frac{2\pi n}{T} t}, [/math]

gdzie

[math] c_{n} = \frac{1}{T}\int_{0}^{T} s(t) e^{i \frac{2\pi n}{T} t} d t [/math]

Każdą funkcję okresową możemy przedstawić w postaci sumy sinusów i kosinusów z odpowiednimi wagami — przypomnijmy: [math]e^{i \phi} = \cos(\phi) + i \sin(\phi)[/math].

Wagi [math]c_n[/math] możemy traktować jako względny udział odpowiadających im częstości.


Przykład: szereg Fouriera dla prostokąta

Policzmy postać współczynników Fouriera dla funkcji [math]\Theta(t)[/math], określonej na przedziale [math][0,1][/math] w następujący sposób:

[math] \Theta(t) = \left\{ \begin{matrix} 1 &, & t \in [0, \frac{1}{2})\\ 0 &, & t \in [ \frac{1}{2}, 1] \end{matrix} \right. [/math]

Bezpośrednio z wzoru 2 dostajemy (dla [math]T = 1[/math])

[math]\begin{matrix} c_{n} = \frac{1}{T}\int_{0}^{T} \Theta(t) e^\frac{i 2\pi n t}{T} d t = \int_{0}^\frac{1}{2} e^{{{i 2\pi n t}}} d t = ( \mathrm{dla}\; n \ne 0 ) = \left [\frac{1}{i 2\pi n} e^{{i 2\pi n t}} \right ]_{t=0}^{t=\frac{1}{2}} \\ = \frac{1}{i 2\pi n} ( e^{i \pi n} - 1 ) = \left\{ \begin{matrix} 0 & \mathrm{dla}\; n = \pm2, \pm4, \ldots\\ i/\pi n & \mathrm{dla}\; n = \pm1, \pm3, \ldots \end{matrix} \right .\\ (\mathrm{dla}\; n=0) \;\; c_0 = \int_{0}^\frac{1}{2} 1 d t = \frac{1}{2} \end{matrix}[/math]

Tak więc z wzoru 1

[math]\begin{matrix} \Theta(t) = \sum_{-\infty}^{\infty} c_n e^{-i 2 \pi t n} = \frac{1}{2}\; + \sum_{n=\pm1, \pm3, \ldots} \frac{i}{\pi n} e^{-i 2 \pi t n}= \\ = \frac{1}{2}\; + \sum_{n=\pm1, \pm3, \ldots} \frac{i}{\pi n} \left( \cos(2\pi n t) - i \sin( 2\pi n t) \right)=\\ = \frac{1}{2}\; + \sum_{n=\pm1, \pm3, \ldots} \frac{i}{\pi n} \cos(2\pi n t)\;\; + \sum_{n=\pm1, \pm3, \ldots} \frac{1}{\pi n} \sin( 2\pi n t) \end{matrix}[/math]


W sumie kosinusów wyrazy dla [math]n\gt 0[/math] znoszą odpowiednie wyrazy dla [math]-n[/math] (bo [math]cos(-x)=cos(x)[/math]), w sumie sinusów wyrazy dla [math]\pm n[/math] dodają się (bo [math]sin(-x)=-sin(x)[/math]), dając w efekcie

[math] \Theta(t) = \frac{1}{2} + \frac{2}{\pi}\sum_{n=1}^{\infty} \frac{\sin\left(2\pi (2n-1) t\right)}{(2n-1)} [/math]
Klasyczna rys 2.png

Od góry, kolejno: funkcja [math]\Theta[/math] (równanie 3) uzupełniona do funkcji okresowej, pierwszych 30 współczynników szeregu Fouriera, kwadraty współczynników szeregu Fouriera — dyskretne widmo, pierwszy wyraz rozwinięcia Fouriera, sumy pierwszych 10, 50, 500 i 5000 wyrazów rozwinięcia 4.
Jak widać, najtrudniejsza do wyrażenia z pomocą funkcji trygonometrycznych jest nieciągłość funkcji [math]\theta(t)[/math] w punktach [math]\left\{\pm \frac{k}{2}, k \in N \right\}[/math]; niejednorodna zbieżność szeregów Fouriera w tych rejonach nosi nazwę efektu Gibbsa.

Przekształcenie Fouriera

Przejdźmy do nieskończoności z okresem sygnału: [math]T\rightarrow\infty[/math]. Wtedy odstęp [math]\left(\frac{2\pi}{T}\right)[/math] między częstościami kolejnych elementów sumy szeregu Fouriera

[math]\displaystyle s(t) =\sum_{n=-\infty}^{+\infty} c_n e^{-i\frac{2\pi t}{T} n}, [/math]

dąży do [math]0[/math] i suma przechodzi w całkę

[math]\displaystyle s(t)=\int_{-\infty}^{\infty}\hat{s}(f)e^{-i 2\pi t f} d f [/math]

funkcja [math]\hat{s}(f)[/math], zastępująca dyskretny ciąg współczynników szeregu Fouriera

[math]\displaystyle c_{n} = \frac{1}{T}\int_{0}^{T} s(t) e^\frac{2\pi i n t}{T} d t [/math]

to transformata Fouriera sygnału [math]s(t)[/math], czyli wynik działania przekształcenia (transformacji) Fouriera [math]\mathcal{F}[/math].

[math]\displaystyle \mathcal{F}\left( s(t) \right) \equiv \hat{s}(f)=\int_{-\infty}^{\infty}s(t)e^{i 2\pi f t} d t [/math]


Intuicyjna intepretacja przekształcenia Fouriera

Równaniom będziemy się bliżej przyglądać na osobnym wykładzie o przekształceniu Fouriera, na razie spróbujmy nabrać potrzebnej na ćwiczeniach intuicji, traktując obliczenia w kategorii iloczynów skalarnych z kolejnymi sinusami o odpowiednio dobranych fazach (w powyższym równaniu fazy są ukryte w kącie liczby zespolonej). Weźmy przykładowy sygnał s złożony z dwóch sinusów a i b, s = a + b:

Ft sig s.png =


Ft sig sa.png +


Ft sig sb.png


Policzmy iloczyny z sinusami o optymalnie dobranych fazach; jak widać na poniższym rysunku, sinus o częstości 2,4 jest podobny do składowej a sygnału s, ale miara podobieństwa, czyli wartość iloczynu skalarnego, zależy silnie od fazy sinusa, z którym liczymy iloczyn sygnału — gwiazdką oznaczyliśmy fazę, dla której iloczyn jest największy:

Ft phase.png

Podobne dopasowania można wykonać dla każdej częstości wzajemnie ortogonalnych sinusów o częstościach [math] \frac1T, \frac2T, \ldots[/math] do częstości Nyquista.

Ft freq.png

Wyniki (optymalne fazy i uzyskane dla nich maksymalne wartości iloczynów skalarnych) przedstawiamy na wykresach:

Fake spect.png


Źródło: „http://brain.fuw.edu.pl/edu/index.php?title=Wstep&oldid=10537”