Как спектр связан с длительностью импульса

§ 1.5 Соотношения между длительностью импульсов и шириной их спектров

Анализируя спектр одиночного прямоугольного импульса (см. рис.1.10), можно установить, что при увеличении его длительности τ от 0 до спектр сокращается от безграничного (у дельта-функции) до одной спектральной линии в начале координат, соответствующей постоянному значению сигнала. Это свойство сокращения ширины спектра сигнала при увеличении его длительности и наоборот справедливо для сигналов любой формы. Оно вытекает непосредственно из особенностей прямого и обратного интегрального преобразования Фурье, у которых показатель степени экспоненциальной функции в подынтегральных выражениях имеет переменныеt и ω в виде произведения.

Рассмотрим функцию u(t) определенной продолжительности и функцию u(t),длительность которой при λ>1 будет в λ раз меньше. Считая, что u(t) имеет спектральную характеристику S(jω), найдем соответствующую характеристику S(jω) для u(t):

где =λt.

Следовательно, спектр укороченного в λ раз сигнала ровно в λ раз шире. Коэффициент l / λ перед S(jω / λ) изменяет только амплитуду гармонических составляющих и на ширину спектра не влияет.

Другой важный вывод, также являющийся прямым следствием Фурье-преобразования, заключается в том, что длительность сигнала и ширина его спектра не могут быть одновременно ограничены конечными интервалами: если длительность сигнала ограничена, то спектр его неограничен, и, наоборот, сигнал с ограниченным спектром длится бесконечно долго. Справедливо соотношение

где Δt — длительность импульса; Δf — ширина спектра импульса; С — постоянная величина, зависящая от формы импульса (при ориентировочных оценках обычно принимают С=1).

Реальные сигналы ограничены во времени, генерируются и передаются устройствами, содержащими инерционные элементы (например, емкости и индуктивности в электрических цепях), и поэтому не могут содержать гармонические составляющие сколь угодно высоких частот.

В связи с этим возникает необходимость ввести в рассмотрение модели сигналов, обладающие как конечной длительностью, так и ограниченным спектром. При этом в соответствии с каким-либо критерием дополнительно ограничивается либо ширина спектра, либо длительность сигнала, либо оба параметра одновременно. В качестве такого критерия используется энергетический критерий, согласно которому практическую длительность Тп и практическую ширину спектра п выбирают так, чтобы в них была сосредоточена подавляющая часть энергии сигнала.

Для сигналов, начинающихся в момент времени t0 = О, практическая длительность определяется из соотношения

где η — коэффициент, достаточно близкий к 1 (от 0,9 до 0,99 в зависимости от требований к качеству воспроизведения сигнала).

Принимая во внимание равенство Парсеваля (1.56), для практической ширины спектра сигнала соответственно имеем

§ 1.6 Спектральная плотность мощности детерминированного сигнала

Величина , характеризующая распределение энергии по спектру сигнала и называемая энергетической спектральной плотностью, существует лишь для сигналов, У которых энергия за бесконечный интервал времени конечна и, следовательно, к ним применимо преобразование Фурье.

Для незатухающих во времени сигналов энергия бесконечно велика и интеграл (1.54) расходится. Задание спектра амплитуд невозможно. Однако средняя мощность Рср, определяемая соотношением

оказывается конечной. Поэтому применяется более широкое понятие «спектральная плотность мощности». Определим ее как производную средней мощности сигнала по частоте и обозначим Ρk(ω):

Индексом k подчеркивается, что здесь мы рассматриваем спектральную плотность мощности как характеристику детерминированной функции u(t), описывающей реализацию сигнала.

Эта характеристика сигнала менее содержательна, чем спектральная плотность амплитуд, так как лишена фазовой информации [см. (1.38)]. Поэтому однозначно восстановить по ней исходную реализацию сигнала невозможно. Однако отсутствие фазовой информации позволяет применить это понятие к сигналам, у которых фаза не определена.

Для установления связи между спектральной плотностью Ρk(ω) и спектром амплитуд воспользуемся сигналом u(t), существующим на ограниченном интервале времени (-T<. t<T). К такому сигналу применимо равенство Парсеваля (1.56). Из сравнения (1.62) с правой частью соотношения (1.56) следует

где — спектральная плотность мощности сигнала, ограниченного во времени.

В дальнейшем будет показано (см. § 1.11), что, усредняя эту характеристику по множеству реализаций, можно получить спектральную плотность мощности для большого класса случайных процессов.

Связь между длительностью импульса и шириной его спектра

Из спектра одиночного импульса ясно, что чем меньше , тем шире спектр. При ® 0 – спектр равномерный; а при = – имеем на спектре одну постоянную составляющую.

Эта связь вытекает непосредственно из общего свойства преобразования Фурье.

Изменим масштаб функции ƒ(t) по оси времени в a раз и рассмотрим спектр функции aƒ(at):

заменим переменные at = z; adt = dz; t = z/a, то есть длительность функции ƒ(t) уменьшится в a раз, во столько же раз возрастет ширина ее спектра.

Вопрос о соотношении между длительностью импульса и шириной его спектра имеет громадное практическое значение. В вычислительной технике необходимы короткие и мощные импульсы и в тоже время требуется, чтобы спектр импульса был как можно уже, так как широкие спектры вызывают трудности при создании аппаратуры.

Эти требования противоречивы.

Возникает вопрос: нельзя ли найти такие сигналы, которые обладали бы ограниченным спектром и одновременно ограниченной длительностью? Формализм преобразования Фурье этого не позволяет, однако для реальных сигналов могут быть введены разумные ограничения, которые позволяют ограничить либо Δt, либо Δƒ, либо и то и другое.

Наиболее удобным в этом смысле, как мы уже говорили ранее, является энергетический критерий. При этом можно представить себе следующие модели сигналов:

1. Сигналы ограничены во времени. Спектр – неограничен теоретически; физически он всегда ограничен и учитывается только та часть спектра, где сосредоточена подавляющая часть энергии сигнала.

2. Сигналы имеют ограниченный спектр, то есть математически это периодические, неограниченные во времени сигналы. Фактически, реальный процесс всегда ограничен во времени, поэтому учитывается только интервал времени, в котором сосредоточена подавляющая часть всей энергии сигнала.

где t₀ – часто задается естественно: для симметричного импульса t₀ = 0; для одиночного так же t₀ = 0 и формула имеет вид:

3. Сигналы, у которых и длительность (Δt) и ширина спектра (Δƒ) ограничены как интервалы, в которых сосредоточена подавляющая часть энергии сигнала. Математический аппарат преобразования Фурье дает в этом случае приближенные разультаты.

При ограничениях по Δt и Δƒ можно поставить следующую задачу – отыскать такую форму сигнала, для которой произведение Δt · Δƒ достигает min.

Такому условию соответствует импульс, имеющий колоколообразную форму, которая описывается кривой Гаусса (кривой нормального распределения).

Произведение Δt · Δƒ может быть уменьшено только до определенного предела:

где const зависит от выбора определения Δƒ и Δt.

Приведем значения Δt · Δƒ для различных видов сигналов в предположении, что

Δt · Δƒ – max для импульсов с разрывом (экспонента, прямоугольник); меньше для импульсов с разрывом в первой производной (треугольник и косинусоидальный) и наименьшее значение у колоколообразного импульса, у которого функция непрерывна со всеми своими производными. http://peredacha-informacii.ru/

Наиболее плодотворной и близкой к реальной действительности является модель с ограниченным спектром.

Этому способствует тот факт, что спектр мощности реального сигнала достаточно быстро спадает вне интервала частот, на который приходится основная часть мощности.

В инженерной практике принимают (в первом приближении независимо от формы сигнала):

Практически, независимо от формы сигнала содержится > 90% энергии.

1. Если T_имп = 3млсек, то какая требуется полоса частот, чтобы пропустить основную долю энергии?

2. Какова длительность телевизионных импульсов, если F_TVmax = 6мггц?

3. Какова min длительность импульсов, проходящих по телефонному каналу?

4. При передаче трансцоидального импульса происходит его искажение. Чаще всего это сглаживание (показано пунктиром). На рис. 10.18. показаны длительность импульса и длительности фронтов (переднего и заднего). Из приведенных соотношений видно, что для сохранения фронтов требуется значительно более широкий спектр, чем для передачи основной энергии импульса.

Как спектр связан с длительностью импульса

Всем привет. В этой статье я хотел бы рассказать немного об основных приемах и идеях современной цифровой беспроводной связи — на примере стандарта IEEE 802.11. В наше время очень часто люди живут на довольно высоких уровнях абстракции, плохо представляя как именно работают окружающие нас вещи. Ну что ж — попытаюсь принести в массы свет просвещения. В статье будут использоваться вещи и терминология, объясненные в этой статье. Так что людям, далеким от радиотехники рекомендуется сначала прочитать её.
DANGER: в статье присутствует матан — особо впечатлительным не нажимать на эту кнопку:

До развития компьютеров — посредством радиоволн передавались обычно аналоговые сигналы — то есть сигналы, множество значений которых непрерывно.

Например — звук — зависимость давления от времени. Полученный с приемника сигнал (напряжение) поступает на усилитель звуковой частоты и заставляет колебаться динамик.

Или видеосигнал для кинескопа. Уровень сигнала определяет значение мощности, бегающего по экрану лучика, который в нужные моменты времени засвечивает люминофор, формируя изображение на экране

В радиосвязи нас часто интересует спектр сигнала — цифровой сигнал — последовательность прямоугольных импульсов — для начала рассмотрим спектр одного прямоугольного импульса.
Вспомним — что такое спектр(коэффициент перед интегралом опущен):

Спектр прямоугольного импульса длительностью T и амплитудой A:

Выносим константу за интеграл и делаем замену дифференциала

Считаем определенный интеграл

Далее делаем замену на синус по Формуле Эйлера

Таак — а как же быть с отрицательной амплитудой? Вспомним что в действительных числах спектр раскладывается на сумму синусов и косинусов с нулевыми фазами —

Наша задача — найти в длинной последовательности входных данных заранее известную короткую последовательность.
Автокорреляция — статистическая взаимосвязь между случайными величинами из одного ряда, но взятых со сдвигом.
Особое значение данный параметр имеет в локации — вот сгенерировали мы какой то сигнал и засекли время — скорость распространения сигнала нам известна, значит зная время, которое потребовалось сигналу, чтобы сбегать до препятствия и обратно — мы можем вычислить расстояние для препятствия. Но вот незадача — идеальных условий в жизни не бывает — как правило вокруг очень много шумов и вместе с отраженным сигналом на вход приемника поступает всякий мусор. А мы во-первых не должны спутать наш сигнал ни с чем другим, во вторых — достаточно точно определить момент времени, когда он вернулся назад.

Математически — автокорреляция определяется так:

То есть мы накладываем функцию на саму себя, но со сдвигом — перемножаем и вычисляем интеграл, отмечаем точку, затем опять сдвигаем, опять вычисляем интеграл и так для всех возможных сдвигов. Если мы прикладываем функцию не к самой себе, а к какой то другой, то это называется просто корреляция.
На приведенной ниже картинке демонстрируются операции свертки, корреляции и автокорреляции.
Отличие свертки и корреляции — в направлении — свертка функций f(x) и g(x) — это та же корреляция, только функций f(x) и g(-x), автокорреляция — корреляция функции с самой собой

То есть в момент времени, когда входной сигнал наиболее похож на нужную нам функцию — корреляционная функция будет иметь пик. Ширина этого пика, если не брать во внимание шум — будет равна удвоенной длине зондирующего импульса и будет симметричной относительно центрального пика — даже если исследуемый сигнал не является симметричным. К слову — пиков может быть несколько — центральный пик и так называемые боковые лепестки — зависит от функции. Корреляционный метод является самым оптимальным методом определения сигнала известной формы на фоне белого шума — другими словами метод имеет наилучшее отношение сигнал/шум. Зондирующий импульс должен удовлетворять следующим требованиям — иметь как можно более узкий центральный пик и при этом иметь минимальный уровень боковых лепестков, то есть функция похожа сама на себя только в очень коротком интервале времени — чуть сдвинуть и она становится совершенно непохожа. В локации этим требованиям удовлетворяет ЛЧМ сигнал.
Имеющий минимальный уровень боковых лепестков, автокорреляционная функция ЛЧМ сигнала имеет следующий вид:

Аналогом ЛЧМ сигнала в дискретных системах является последовательность Баркера
Например — известная последовательность длинной 11 бит: 11100010010.
Найдем автокорреляционную функцию этой последовательности, циклически сдвигая её и считая сумму попарных произведений, при этом заменив 0 на -1
11100010010
11100010010
11
11100010010
01110001001
-1
11100010010
10111000100
-1
11100010010
01011100010
-1
11100010010
00101110001
-1
11100010010
10010111000
-1
…
И так далее — в общем автокорреляционная функция имеет значение 11 только при полном совпадении, во всех остальных случаях — -1.
То же самое справедливо и для инверсии последовательности, то есть для 00011101101. Плюс ко всему — прямая и инверсная последовательности слабо коррелируют между собой — мы их не спутаем.
Получается, что мы можем каждый бит информации кодировать 11 битами последовательности Баркера — прямой для единиц и инверсной для нулей. Элементы последовательности Баркера называют чипами.На практике кодирование происходит примерно так:

Приемник просто может считать корреляцию последовательностей Баркера(прямой и инверсной) и входного сигнала и по пикам корреляционной функции определять — где во входном сигнале закодированы нули, а где — единицы

В общем — как сделать из узкополосного информационного сигнала — широкополосный шумоподобный, а потом его восстановить — разобрались. Теперь поговорим немного о способах передачи данных через среду — средой может быть вакуум, воздух, оптоволокно, провод и т.д. Для того чтобы передавать сигнал при помощи радиоволн нам нужна несущая частота, промодулировав её — мы насаживаем нашу информацию на несущую. Есть 3 основных типа модуляции — амплитудная, частотная и фазовая.
Можно наш готовый к передаче сигнал направить на переключатель и просто включать-выключать передачу несущей — тем самым промодулировав амплитуду

Достоинства и недостатки амплитудной модуляции рассматривались в этой статье, так что подробно здесь останавливаться на ней не будем — в настоящее время амплитудная модуляция почти не применяется.

Следующий тип модуляции — частотная, когда сигнал данных управляет частотой несущей — либо напрямую (ГУН), либо переключаясь между двумя разными генераторами(при этом происходит скачок фазы)

Тут тоже есть что сказать, но как нибудь в другой раз — иначе статья получится слишком уж большой.

Несложно догадаться — что тут мы кодируем информацию в фазе сигнала — например нуль соответствует нулевому сдвигу по фазе, а единица — сдвигу на 180 градусов — такой способ кодировки легко реализовать технически — например умножая сигнал на 1 — имеем нулевой фазовый сдвиг, а умножая на -1 — сдвиг на 180 градусов. Такая модуляция называется Binary Phase Shift Key или BPSK

А что если мы хотим иметь больше фазовых сдвигов? Для начала объясню логику инженеров, которые придумали следующие танцы с бубном — у вас всего 2 управляющих сигнала — 1 и -1 и при помощи них нужно наиболее простым способом закодировать произвольное число фазовых сдвигов — можно конечно поставить какой нибудь супер ЦАП и управлять генерируемой частотой напрямую, но математика предлагает нам кое что получше. А именно вот эту формулу:

Теперь за раз мы можем кодировать 2 бита. То есть скорость передачи возрастает вдвое. Но и вероятность ошибки при тоже неизбежно возрастет.

2.2. СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПЕРИОДИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ

В соответствии со спектральным способом анализа прохождения сигналов через линейные цепи любой случайный сигнал S(T) можно представить в виде бесконечной суммы элементарных аналитически однотипных детерминированных сигналов :

(2.8)

Подавая на вход линейной цепи (рис. 1.14), коэффициент передачи которой равен , элементарный детерминированный сигнал, можно найти элементарный отклик цепи, то есть сигнал на выходе цепи.

описание: структурнаясхемалинейнойцепи

Рис.2.3.К определению сигнала на выходе линейной цепи.

Сигнал на выходе линейной цепи равен

(2.9)

Поскольку для линейных цепей справедлив принцип суперпозиции, то результирующий отклик будет равен:

(2.10)

Функции, описывающие элементарные сигналы, называются базисными функциями. Представление сигнала базисными функциями упрощается, если они являются ортогональными и ортонормированными.

Набор функций называется ортогональным, Если в интервале от до

при (2.11)

И ортонормированным, Если для всех Выполняется условие

. (2.12)

Ортогональность базисных функций, с помощью которых представляется исходный сигнал , является гарантией того, что представление сигнала может быть сделано единственным образом. Условию ортогональности отвечают гармонические функции кратных частот, а также функции Уолша, которые на отрезке своего существования от до принимают лишь значения, равные 1, дискретные сигналы Баркера и некоторые другие функции. Спектральный метод анализа сигналов основан на преобразованиях Фурье и состоит в замене сложной функции времени, описывающей сигнал, суммой простых гармонических сигналов, образующих частотный спектр этого сигнала. Знаменитый французский физик и математик Ж. Б. Фурье (1768 – 1830 г. г.) доказал, что любое изменение во времени некоторой функции можно аппроксимировать в виде конечной или бесконечной суммы ряда гармонических колебаний с разными амплитудами, частотами и начальными фазами. Этой функцией может быть ток или напряжение в электрической цепи.

Рассмотрим вначале представление периодического электрического сигнала (рис. 2.4), отвечающего условию

, (2.13)

где: — период сигнала; =1,2,3,….

описание: 1

Рис. 2.4. Периодический сигнал

Представим этот сигнал бесконечным тригонометрическим рядом:

. (2.14)

Этот ряд называется рядом Фурье.

Возможна запись ряда Фурье в другом виде:

, (2.15)

Где: — модуль амплитуд гармоник;

— фазы гармоник;

— круговая частота;

— коэффициенты косинусоидальных составляющих; — коэффициенты синусоидальных составляющих; — среднее значение сигнала за период (постоянная составляющая).

Отдельные слагаемые рядов называют гармониками. Число является номером гармоники. Совокупность величин в ряде (2.15) называют спектром амплитуд, а совокупность величин — спектром фаз.

Ниже на рис. 2.5 представлены амплитудный и фазовый спектры периодического сигнала. Вертикальные отрезки амплитудного спектра представляют амплитуды гармоник и называются спектральными линиями.

Рис 2.5. Амплитудный и фазовый спектры периодического сигнала

Таким образом, спектр периодического сигнала – Линейчатый. Каждый периодический сигнал имеет вполне определенные амплитудный и фазовый спектры.

Сумма ряда (2.15) является бесконечной, но, начиная с некоторого номера, амплитуды гармоник настолько малы, что ими можно пренебречь и практически реальный периодический сигнал представляется функцией с ограниченным спектром. Интервал частот, соответствующий ограниченному спектру, называется шириной спектра.

Если функция />, описывающая периодический сигнал, является четной, то сумма ряда (2.14) будет содержать только косинусоидальные составляющие. Если />— нечетная функция, то сумма будет содержать только синусоидальные составляющие.

Возможно также представление периодического сигнала в виде комплексного ряда Фурье:

, (2.16)

— комплексные амплитуды спектра, содержащие информацию, как об амплитудном, так и о фазовом спектрах.

После подстановки значений и , получим:

(2.17)

Если подставить полученное значение в ряд (1.29), то он обращается в тождество. Таким образом, периодический электрический сигнал можно задавать либо функцией времени , либо комплексной амплитудой спектра.

2.2.1. Спектр периодической последовательности прямоугольных импульсов

Состав спектра периодической последовательности прямоугольных импульсов зависит от величины отношения периода последовательности к длительности импульса, называемого скважностью импульсов. В спектре будут отсутствовать гармоники с номерами кратными скважности импульсов. Скважность импульсов равна . На рис.1.17 приведены три импульсные последовательности с разными скважностями и соответствующие им спектры. Для периодической последовательности, скважность которой равна 2, в спектре отсутствуют 2, 4, 6 ,8 и т. д. гармоники. Для последовательности, скважность которой равна 3, в спектре отсутствуют 3, 6 и т. д. гармоники. Для последовательности, скважность которой равна 4, в спектре отсутствуют 4, 8 и т. д. гармоники. Во всех приведенных спектрах интервал между спектральными линиями равен величине обратной периоду последовательности. Точки на оси частот, в которых спектр равен нулю, соответствуют величине, обратной длительности импульсов периодических последовательностей.

описание: спектрыпериодическихразныескважности

Рис.2.6.Периодические последовательности импульсов и их спектры.

2.2.2. Спектр непериодического сигнала

При рассмотрении спектра непериодического сигнала воспользуемся предельным переходом от периодического сигнала к непериодическому сигналу, устремив период к бесконечности.

Для периодического сигнала, представленного на рис. 2.4, ранее получено выражение (2.17) для комплексной амплитуды спектра:

(2.18)

(2.19)

Построим модуль спектра :

описание: модульамплитудныйспектрпериодическогоsn
Рис. 2.7. Модуль спектра периодического сигнала

Расстояние между спектральными линиями равно . Если увеличивать период , то будет уменьшаться интервал w1 . При интервал между спектральными линиями w1® dw. При этом периодическая последовательность импульсов превращается в одиночный импульс и модуль спектра стремится к непрерывной функции частоты . В результате предельного перехода от периодического сигнала к непериодическому линейчатый спектр вырождается в сплошной спектр, представленный на рис. 2.8.

описание: 1

Рис. 2.8. Спектр непериодического сигнала

При этом комплексная амплитуда равна:

. (2.20)

С учетом предельного перехода при

(2.21)

Подставим полученное выражение в ряд (2.16). При этом сумма трансформируется в интеграл, а значения дискретных частот в значение текущей частоты и непериодический сигнал можно представить в следующем виде:

. (2.22)

Это выражение соответствует обратному преобразованию Фурье. Огибающая сплошного спектра одиночного импульса совпадает с огибающей линейчатого спектра периодической функции, представляющей периодическое повторение этого импульса.

Интеграл Фурье позволяет любую непериодическую функцию представить в виде суммы бесконечного числа синусоидальных колебаний с бесконечно малыми амплитудами и бесконечно малым интервалом по частоте. Спектр сигнала определяется из выражения

. (2.23)

Этот интеграл соответствует прямому преобразованию Фурье.

– комплексный спектр, в нём содержится информация, как о спектре амплитуд, так и о спектре фаз.

Таким образом, спектр непериодической функции сплошной. Можно сказать, что в нём содержатся «все» частоты. Если вырезать из сплошного спектра малый интервал частот , то частоты спектральных составляющих в этом участке будут отличаться сколь угодно мало. Поэтому спектральные составляющие можно складывать так, как будто все они имеют одну и ту же частоту и одинаковые комплексные амплитуды. Спектральная плотность есть отношение комплексной амплитуды малого интервала частот к величине этого интервала.

Спектральный анализ сигналов имеет фундаментальное значение в радиоэлектронике. Информация о спектре сигнала позволяет обоснованно выбирать полосу пропускания устройств, на которые воздействует этот сигнал.

2.2.3. Спектр одиночного прямоугольного видеоимпульса

Рассчитаем спектр одиночного прямоугольного импульса, амплитуда которого равна Е, а длительность — t, представленного на рис. 2.9.

описание: 1

Рис. 2.9. Одиночный прямоугольный импульс

В соответствии с выражением (2.24) спектр такого сигнала равен

=. (2.24)

Поскольку = 0 , когда , то частоты, на которых спектр обращается в нуль равны , где K=1,2,3…

На рис. 2.10 представлен комплексный спектр одиночного прямоугольного импульса длительностью .

описание: 1

Рис.2.10. Спектр одиночного прямоугольного импульса

Спектральная плотность определяет распределение энергии в спектре одиночного импульса. В общем случае распределение энергии неоднородно. Однородное распределение характерно для хаотического процесса, называемого «белым шумом».

Спектральная плотность импульса на нулевой частоте равна его площади. Приблизительно 90% энергии одиночного прямоугольного импульса сосредоточено в спектре, ширина которого определяется выражением

. (2.25)

Соотношение (1.41) определяет требования к ширине полосы пропускания радиотехнического устройства. В задачах, где форма сигнала имеет второстепенное значение полосу пропускания устройства для этого сигнала можно выбрать равной ширине первого лепестка спектра. При этом неизвестна степень искажения формы сигнала. Двукратное увеличение полосы пропускания лишь на 5% увеличит энергию сигнала при одновременном возрастании уровня шумов.

2.2.4. Спектры неинтегрируемых сигналов

Фурье анализ применим лишь к интегрируемым функциям, то есть к функциям, для которых выполняется условие сходимости интеграла:

(2.26)

К неинтегрируемым относятся такие сигналы, как -импульс, единичный скачок, гармонический сигнал, постоянное напряжение.

Спектр — импульса

Рассчитаем спектр —Импульса с помощью интеграла прямого преобразования Фурье.

(2.27)

На основании стробирующего свойства — функции получим:

. (2.28)

Таким образом, и . При фаза .

Рис.2.11. Спектр — импульса

Итак, — функция имеет сплошной бесконечный спектр с единичной амплитудой на всех частотах. В момент возникновения импульса все гармонические составляющие бесконечного спектра складываются когерентно, поскольку спектр вещественный. В результате этого наблюдается бесконечно большая амплитуда импульса.

Спектр гармонического сигнала

Вычислим спектр гармонического сигнала с единичной амплитудой .