1.2. Полигармонические процессы
К полигармоническим процессам относятся такие типы периодических процессов, которые могут быть описаны функцией времени, точно повторяющей свои значения через одинаковые интервалы:
Как и в случае гармонического процесса, интервал времени, в течение которого происходит одно полное колебание, называется периодом Тр. Число циклов в единицу времени называют основной частотой 1. Очевидно, гармонический процесс есть частный случай полигармонического процесса при 1 = 0.
За некоторыми исключениями, полигармонические процессы могут быть представлены рядом Фурье
где:
Возможен и другой способ записи ряда Фурье для полигармонического процесса:
(1) |
где:
Как видно из формулы (1), полигармонические процессы состоят из постоянной компоненты Хо и бесконечного числа синусоидальных компонент, называемых гармониками, с амплитудами Хп и начальными фазами n. Частоты всех гармоник кратны основной частоте 1. На практике при анализе периодических процессов начальные фазы часто не принимаются во внимание. В этом случае формуле (1) соответствует дискретный спектр, показанный на рис. 3.
Рис. 3. Спектр полигармонического процесса
Иногда полигармонические процессы состоят всего из нескольких компонент. В других случаях компонента с основной частотой может отсутствовать. Предположим, например, что периодический процесс формируется в результате сложения трех синусоидальных волн с частотами 60, 75 и 100 Гц. Наибольший общий делитель этих чисел равен 5 Гц, поэтому период результирующего периодического процесса Тр составляет 0,2 сек. Следовательно, при разложении в ряд Фурье значения Хп будут равны нулю при всех п, кроме п=12, п=15 и п=20.
Физические явления, которым соответствуют полигармонические процессы, встречаются гораздо чаще явлений, описываемых простой гармонической функцией.
- 1. Классификация детерминированных процессов
- 1.1. Гармонические процессы
- 1.2. Полигармонические процессы
- 1.3. Переходные непериодические процессы
- 2. Классификация случайных процессов
- 2.1. Стационарные случайные процессы
- 2.2. Эргодические случайные процессы
- 2.3. Моменты второго порядка (среднее значение квадрата и дисперсия)
- 2.4. Автокорреляционная функция
- 2.5. Спектральная плотность
- 2.6. Теоремы о дискретном представлении случайных процессов
- 3. Цифровые методы анализа
- 3.1. Дискретное представление процессов
- 3.2. Применение цифровых фильтров
- 3.3. Ряд Фурье и быстрое преобразование Фурье
- 3.3.1. Ряд Фурье
- 3.3.2. Быстрое преобразование Фурье