Дискретизация белого шума

@lapik · Регистрация: 06.10.2015

Author24 — интернет-сервис помощи студентам

Привет) Подскажите как можно дискретизировать белый шум? я говорю преподавателю, что никак, т.к. частота белого шума бесконечна, и по теореме котельникова нельзя выбрать частоту дискритизаци. Я предложил сначала отфильтроавать сигнал, тоже не правильно.
Может нужен определенный диапазон взять белого шума? но какой?

raxper · 06.10.2015, 14:38

...не частота, а спектр и определение у вас неверно. У белого шума спектральные составляющие равномерно распределены по всему заданному диапазону, это значит что белый шум может быть в ограниченном диапазоне частот. Автокорреляционная функция белого шума описывается дельта-функцией Дирака, но этот параметр вторичен и относится к статистическим.

Дискретизации белого шума по Найквисту ничего не мешает (на входе АЦП все равно ставят фильтры). Единственно, что при подаче сигнала в виде белого шума на вход АЦП, амплитуда которого превышает уровень шумящих битов на характер распределения начинает влиять джиттер ТГИ (апертурная неопределенность).

@averochkin · 09.10.2015, 14:34

С поправкой на слэнг, Вы правы, а преподаватель не прав. В принципе, дискретизировать можно с любой частотой, хоть один раз в год, вопрос в том насколько правильно взятые отсчёты описывают исходный сигнал. В случае белого шума для правильного описания его свойств частота дискретизации должна быть бесконечной.

Новые блоги и статьи
Это работает. Скорость асинхронной логики велика. Вопрос видимо останется в стабильности. Плата - огонь! Hrethgir 13.01.2025 По прошлому проекту в Logisim Evolution https:/ / www. cyberforum. ru/ blogs/ 223907/ blog8781. html прилагаю файл архива проекта Gowin Eda и снимок. Восьмибитный счётчик из сумматора+ генератор сигнала. . .	UserScript для подсветки кнопок языков программирования в зависимости от текущего раздела volvo 13.01.2025 В результате работы этого скрипта подсвечиваются нужные кнопки не только в форме быстрого ответа, но и при редактировании сообщения: / / ==UserScript== / / @name CF_DefaultLangSelect / / . . .	Введение в модели и алгоритмы машинного обучения InfoMaster 12.01.2025 Машинное обучение представляет собой одну из наиболее динамично развивающихся областей искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов и методов, позволяющих компьютерам. . .	Как на Python создать нейросеть для решения задач InfoMaster 12.01.2025 В контексте стремительного развития современных технологий особое внимание уделяется таким инструментам, как нейросети. Эти структуры, вдохновленные биологическими нейронными сетями, используются для. . .	Как создать нейросеть для генерации картинок на Python InfoMaster 12.01.2025 Генерация изображений с помощью искусственных нейронных сетей стала одним из наиболее захватывающих направлений в области компьютерного зрения и машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим. . .	Создание нейросети для генерации текста на Python InfoMaster 12.01.2025 Нейросети, или искусственные нейронные сети, представляют собой модели машинного обучения, вдохновленные работой человеческого мозга. Они состоят из множества взаимосвязанных узлов, или "нейронов",. . .
Как создать нейросеть распознавания изображений на Python InfoMaster 12.01.2025 Введение в распознавание изображений с помощью нейросетей Распознавание изображений с помощью нейронных сетей стало одним из самых впечатляющих достижений в области искусственного интеллекта. Эта. . .	Основы искуственного интеллекта InfoMaster 12.01.2025 Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой одну из наиболее динамично развивающихся областей современной науки и технологий. В широком смысле под искусственным интеллектом понимается способность. . .	Python и нейросети InfoMaster 12.01.2025 Искусственные нейронные сети стали неотъемлемой частью современных технологий, революционизировав множество областей - от медицинской диагностики до автономных транспортных средств. Python, благодаря. . .	Python в машинном обучении InfoMaster 12.01.2025 Python стал неотъемлемой частью современного машинного обучения, завоевав позицию ведущего языка программирования в этой области. Его популярность обусловлена несколькими ключевыми факторами, которые. . .	Создание UI на Python с TKinter InfoMaster 12.01.2025 TKinter — это одна из наиболее популярных библиотек для создания графических интерфейсов пользователей (GUI) в языке программирования Python. TKinter входит в стандартную библиотеку Python, что. . .	HTML5 в разработке мобильных приложений InfoMaster 12.01.2025 Введение: Обзор роли HTML5 в мобильной разработке В современном мире мобильных технологий HTML5 стал ключевым инструментом для разработки кроссплатформенных приложений. Эта технология произвела. . .

@lapik 0 / 0 / 0 Регистрация: 06.10.2015 Сообщений: 1
		1
	Дискретизация белого шума 06.10.2015, 10:19. Показов 2619. Ответов 2 Метки нет (Все метки) Привет) Подскажите как можно дискретизировать белый шум? я говорю преподавателю, что никак, т.к. частота белого шума бесконечна, и по теореме котельникова нельзя выбрать частоту дискритизаци. Я предложил сначала отфильтроавать сигнал, тоже не правильно. Может нужен определенный диапазон взять белого шума? но какой? 0

raxper 10234 / 6612 / 498 Регистрация: 28.12.2010 Сообщений: 21,154 Записей в блоге: 3
	06.10.2015, 14:38	2
	...не частота, а спектр и определение у вас неверно. У белого шума спектральные составляющие равномерно распределены по всему заданному диапазону, это значит что белый шум может быть в ограниченном диапазоне частот. Автокорреляционная функция белого шума описывается дельта-функцией Дирака, но этот параметр вторичен и относится к статистическим. Дискретизации белого шума по Найквисту ничего не мешает (на входе АЦП все равно ставят фильтры). Единственно, что при подаче сигнала в виде белого шума на вход АЦП, амплитуда которого превышает уровень шумящих битов на характер распределения начинает влиять джиттер ТГИ (апертурная неопределенность). 0

@averochkin 45 / 45 / 13 Регистрация: 05.01.2015 Сообщений: 155
	09.10.2015, 14:34	3
	С поправкой на слэнг, Вы правы, а преподаватель не прав. В принципе, дискретизировать можно с любой частотой, хоть один раз в год, вопрос в том насколько правильно взятые отсчёты описывают исходный сигнал. В случае белого шума для правильного описания его свойств частота дискретизации должна быть бесконечной. 0