Тема спектральное представление сигналов я согласен, что все состоит из атомов. Но какое нам до этого дело? Ведь мы занимаемся вопросом о природе богов! icon

Тема спектральное представление сигналов я согласен, что все состоит из атомов. Но какое нам до этого дело? Ведь мы занимаемся вопросом о природе богов!



НазваниеТема спектральное представление сигналов я согласен, что все состоит из атомов. Но какое нам до этого дело? Ведь мы занимаемся вопросом о природе богов!
страница1/4
Дата конвертации22.07.2012
Размер489.34 Kb.
ТипРеферат
  1   2   3   4




СИГНАЛЫ и ЛИНЕЙНЫЕ СИСТЕМЫ.

Signals and linear systems

Тема 4. СПЕКТРАЛЬНОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СИГНАЛОВ

Я согласен, что все состоит из атомов. Но какое нам до этого дело? Ведь мы занимаемся вопросом о природе богов!

Марк Туллий Цицерон. О природе богов. Римский философ и политик, 1 в.д.н.э.

Природа экономна. Если и богов она стряпает из атомов, то каждым сигналом в отдельности тем более заниматься не будет. А значит, они тоже из чего-то состоят!

Владимир Петухов. Взгляд с горы. Осетинский геофизик Уральской школы, XX в.

Содержание

1. Разложение сигналов по гармоническим функциям. Понятие собственных функций. Ряды Фурье. Тригонометрическая форма. Параметры эффекта Гиббса.

2. Непрерывные преобразования Фурье и Лапласа. Интеграл Фурье. Тригонометрическая форма. Полезные соотношения. Преобразование Лапласа. Обобщенный ряд Фурье.

3. Основные свойства преобразований Фурье. Линейность. Свойства симметрии. Изменение аргумента функции. Теорема запаздывания. Преобразование производной. Преобразование интеграла. Преобразование свертки. Преобразование произведения. Производная свертки Спектры мощности. Равенство Парсеваля.

4. Спектры некоторых сигналов. Единичные импульсы. Гребневая функция. Спектр прямоугольного импульса. Треугольные импульсы. Экспоненциальный импульс. Функции Лапласа и Гаусса. Гармонические колебания. Радиоимпульс.

Введение.

Спектральная (частотная) форма представления сигналов использует разложение сигнальных функций на периодические составляющие.

Периодичность гармонических колебаний исследовал еще в VI веке до нашей эры Пифагор и даже распространил ее на описание гармонического движения небесных тел. Термин "spectrum" впервые применил И. Ньютон в 1571 году при описании разложения на многоцветную полосу солнечного света, проходящего через стеклянную призму, и дал первую математическую трактовку периодичности волновых движений. В 18-м веке Д. Бернулли, Л. Эйлер и Ж. Лагранж в своих работах по математике и физике показали, что произвольные периодические функции представляют собой суммы простейших гармонических функций – синусов и косинусов кратных частот. Эти суммы получили название рядов Фурье, после того как в 1807 году французский инженер Жан Батист Фурье обосновал метод вычисления коэффициентов тригонометрического ряда, которым можно отображать с абсолютной точностью (при бесконечном числе членов ряда) или аппроксимировать с заданной точностью (при ограничении числа членов ряда) любую периодическую функцию, определенную на интервале одного периода T = b-a, и удовлетворяющую условиям Дирехле (ограниченная, кусочно-непрерывная, с конечным числом разрывов 1-го рода). Разложение сигнала на гармонические функции получило название прямого преобразования Фурье (Fourier transform).
Обратный процесс – синтез сигнала по гармоникам – называется обратным преобразованием Фурье (inverse Fourier transform).

^ Жан-Батист Жозеф ФУРЬЕ. Jean-Baptiste Joseph Fourier,  1768–1830.

Французский математик. Получил образование в церковной школе и военном училище, затем работал преподавателем математики. На протяжении всей жизни активно занимался политикой, арестован в 1794 году за защиту жертв террора Французской революции, выпущен из тюрьмы после смерти Робеспьера. Принимал участие в создании знаменитой Политехнической школы в Париже. Сопровождал Наполеона в Египет и был назначен губернатором Нижнего Египта. По возвращении во Францию в 1801 году назначен губернатором одной из провинций Франции. В 1822 году стал постоянным секретарем Французской академии наук.

На первых этапах своего развития данное направление, получившее название гармонического анализа, имело теоретический характер и использовалось в естественных науках для выявления и изучения состава периодических составляющих в различных явлениях и процессах (активность солнца, девиация магнитного поля Земли, метеорологические наблюдения, и т.п.). Теория гармонического анализа была развита в работах Дирехле, Гаусса, Чебышева, Винера и других с распространением на произвольные функции с бесконечным периодом (интегралы Фурье).

Положение резко изменилось с появлением электро- и радиотехнических отраслей науки и техники, где гармонический состав сигналов приобрел конкретный физический смысл, а математический аппарат спектрального преобразования функций стал основным инструментом анализа и синтеза сигналов и систем. В настоящее время спектральный анализ является основным методом обработки экспериментальных данных во многих отраслях науки и техники.

Спектральное преобразование представляет собой перевод исходных динамических функций на новый координатный базис. Выбор рациональной ортогональной системы координатного базиса функций зависит от цели исследований и определяется стремлением максимального упрощения математического аппарата анализа, преобразований и обработки данных. В качестве базисных функций используются полиномы Чебышева, Эрмита, Лежандра и другие. Наибольшее распространение получило преобразование сигналов в базисах гармонических функций: комплексных экспоненциальных exp(j2ft) и вещественных тригонометрических синус-косинусных функций, связанных друг с другом формулой Эйлера. Это объясняется тем, что гармонические колебания сохраняют свою форму при прохождении через любую линейную цепь, изменяются только амплитуда и фаза колебаний, что удобно для анализа систем преобразования сигналов.

Ряды Фурье произвольных периодических сигналов могут содержать бесконечно большое количество членов. Одним из достоинств преобразования Фурье является то, что при ограничении ряда Фурье до любого конечного числа его членов обеспечивается наилучшее по средней квадратической погрешности приближение к исходной функции (для данного количества членов).

Спектральный анализ часто называют частотным анализом. Термин "частотный" обязан происхождением обратной переменной f = 1/|t| временного представления сигналов и функций. Понятие частотного преобразования не следует связывать только с временными функциями, т.к. математический аппарат преобразования не зависит от физического смысла независимых переменных. Так, при переменной "х", как единице длины, значение f представляет собой пространственную частоту с размерностью 1/|х| - число периодических изменений сигнала на единице длины.

В математическом аппарате спектрального анализа удобно использовать угловую частоту = 2f. Для процессов по другим независимым переменным в технической литературе вместо индекса частоты f часто используется индекс v, а для угловой частоты индекс k = 2v, который называют волновым числом.

^ 4.1. Разложение сигналов по гармоническим функциям [1, 24, 25].

Процедура анализа спектральным методом прохождения произвольного сигнала x(t) через произвольную линейную систему с импульсным откликом h(t) включает:

  • определение спектральной функции X() ↔ x(t) входного сигнала с помощью прямого преобразования Фурье;

  • определение комплексной передаточной характеристики H() ↔ h(t) линейной системы;

  • определение спектральной функции сигнала Y() = X() H() на выходе системы;

  • определение выходного сигнала y(t) ↔ Y() с помощью обратного преобразования Фурье.

Таким образом, анализ переходного процесса, вызываемого в системе входным сигналом, сводится к анализу стационарных решений воздействия на систему простых гармонических составляющих, каждая из которых действует от t = -∞ до ∞.

Помимо задач, связанных с анализом в системах переходных процессов, спектральными методами решаются также задачи синтеза систем, обладающих требуемой передаточной характеристикой и позволяющей получить на выходе сигнал заданной формы при определённом входном воздействии на систему.

Понятие собственных функций. Удобство использования частотного представления сигналов заключается в том, что гармонические функции являются собственными функциями операций переноса, интегрирования, дифференцирования и других линейных операций, инвариантных по координатам. Они проходят через линейные системы без изменения формы и частоты гармоники, изменяется только начальная фаза и амплитуда колебаний.

Допустим, что сигнал является линейной комбинацией функций синуса и косинуса:

s(х) = А sin(х)+B cos(х).

Сдвинем сигнал по аргументу на величину h. При этом получаем:

s(х+h) = C sin(х)+D cos(х),

C = А cos(h) – B sin(h), D = A sin(h) + B cos(h),

где коэффициенты C и D, как и в исходном выражении коэффициенты А и В, не зависят от аргумента, при этом C2+D2 = А22. Таким образом, при произвольном переносе функции по аргументу (а равно и при интегрировании, дифференцировании и других линейных преобразованиях) любую линейную комбинацию синуса и косинуса можно представить линейной комбинацией этих же функций.

Экспоненциальная комплексная запись гармонических функций делает это свойство еще нагляднее. Для произвольной гармонической функции имеем:

cos(t-) = A cos(t)+B sin(t),

где A = cos(), B = sin(), - начальный фазовый угол колебания при t = 0. Переходя к комплексной записи данной функции с использованием тождеств Эйлера

cos(t) = [ехр(jt)+exp(-jt)]/2, sin(t) = [ехр(jt)-exp(-jt)]/2j,

получаем:

cos(t-) = C exp(jt)+C*exp(-jt),

где: C = 0,5 exp(-j), C* = 0,5 exp(j) – величина, комплексно сопряженная с С. Применяя в качестве гармонической составляющей разложения сигнала функцию ехр(jt), можно рассматривать вторую функцию ехр(-jt), комплексно сопряженную с первой, как такую же составляющую, но с отрицательной частотой. Естественно, что отрицательная частота является математической абстракцией, но нужно помнить, что пара таких комплексно сопряженных составляющих в сумме всегда дает вещественную функцию, т.е. является отображением (образом) вещественной функции в новом математическом пространстве, базисом которого являются комплексные экспоненциальные функции.

Экспоненциальные функции также являются собственными функциями линейных операций. Для операции переноса по аргументу:

exp[j(t+h)] = exp(jh)·exp(jt) = H() exp(jt),

где Н() = exp(jh) - собственное значение операции переноса, независимое от переменной.

Для операции дифференцирования:

d[exp(jt)]/dt = j exp(jt), H() = j.

Для операции интегрирования:

exp(jt) dt = (1/j) exp(jt), H() = 1/j.

В общей форме, для любых линейных операций преобразования:

Т[exp(jt)] = H() exp(jt),

где T[.] - произвольный линейный оператор, H() - собственное значение операции, независимое от аргумента.

У специалистов - практиков существует предубеждение против использования комплексных функций с их мнимыми частотами. Поэтому в дальнейшем будем использовать и вещественные функции, и их комплексные аналоги, по крайней мере, до тех пор, пока простота и удобство использования последних не станет очевидным.

Ряды Фурье. Разложению в ряды Фурье подвергаются периодические сигналы. Периодическую функцию любой формы, заданную на интервале одного периода Т = b-a и удовлетворяющую на этом интервале условиям Дирехле (ограниченная, кусочно-непрерывная, с конечным числом разрывов 1-го рода), можно представить в виде ряда Фурье:

s(t) =Sn exp(jnt), Sn = S(n), 2/T, (4.1.1)

где весовые коэффициенты Sn ряда определяются по формуле:

Sn = (1/T)s(t) exp(-jnt) dt. (4.1.2)

Ряд Фурье представляет собой ансамбль комплексных экспонент exp(jnt) с частотами, образующими арифметическую прогрессию. Функцию весовых коэффициентов S(n) принято называть комплексным спектром периодического сигнала или фурье-образом функции s(t). Спектр периодического сигнала является дискретной функцией, т.к. он определен только для целых значений n с шагом по частоте, обратным периоду: = 2/Т (или f = 1/T). Первую частотную составляющую спектра при n = 1, равную 1 = 1 = 2/T (или f1 = 1/T), называют основной частотой сигнала (первой гармоникой), остальные частоты дискретного спектра n при n>1 называют гармониками сигнала. Значения S(n) по положительным и отрицательным значениям n являются комплексно сопряженными. Шаг по частоте  между двумя соседними синусоидами называется частотным разрешением спектра.

С чисто математических позиций множество функций exp(jnt), - < n <  образует бесконечномерный базис линейного пространства L2[a,b] ортогональных синус-косинусных функций, а коэффициенты Sn по (4.1.2) представляют собой проекции сигнала s(t) на эти базисные функции. Соответственно, сигнал s(t) в форме ряда Фурье (4.1.1) – это бесконечномерный вектор в пространстве L2[a,b], точка с координатами Sn по базисным осям пространства exp(jnt).

Коэффициенты Sn в (4.1.2) отображают функцию s(t) в новое пространство единственным образом. Если функция s(t) непрерывна, то ряд (4.1.1) сходится равномерно к s(t), при этом ошибка аппроксимации ||s(t)-sN(t)|| функции s(t) с усечением ряда (4.1.1) до ±N членов меньше ошибки аппроксимации любым другим рядом с тем же количеством членов. Если s(t) не является непрерывной (имеет разрывы), но конечна по энергии (квадратично интегрируема), то метрика ||s(t)-sN(t)|| стремится к нулю при N → ∞, при этом в точках разрыва сумма ряда стремится к (s(t+)+s(t-))/2.

Подынтегральную функцию экспоненты в выражении (4.1.2) с использованием тождества Эйлера

exp(±jt) = cos(t) ± jsin(t)

можно разложить на косинусную и синусную составляющие и выразить комплексный спектр в виде действительной и мнимой части:

Sn = (1/T)s(t) [cos(nt) - j sin(nt)] dt = Аn - jBn. (4.1.3)

An ≡ A(n) = (1/T)s(t) cos(nt) dt, (4.1.4)

Bn ≡ B(n) = (1/T) s(t) sin(nt) dt. (4.1.5)

На рис. 4.1.1 приведен пример периодического сигнала (прямоугольный импульс на интервале (1-3.3), повторяющийся с периодом Т=40) и форма действительной и мнимой части его спектра. Обратим внимание, что действительная часть спектра является четной относительно нуля функцией A(n) = A(-n), так как при вычислении значений A(n) по формуле (4.1.4) используется четная косинусная функция cos(nt) = cos(-nt). Мнимая часть спектра является нечетной функцией B(n) = -B(-n), так как для ее вычисления по (4.1.5) используется нечетная синусная функция sin(nt) = - sin(-nt).



Рис. 4.1.1. Сигнал и его комплексный спектр.

Комплексные числа дискретной функции (4.1.3) могут быть представлены в виде модулей и аргументов комплексной экспоненты, что дает следующую форму записи комплексного спектра:

Sn = Rn exp(jn), (4.1.3')

Rn2 ≡ R2(n) = A2(n)+B2(n),

n ≡ (n) = arctg(-B(n)/A(n)).

Модуль спектра R(n) называют двусторонним спектром амплитуд или АЧХ - амплитудно-частотной характеристикой сигнала, а аргумент спектра (последовательность фазовых углов (n)) - двусторонним спектром фаз или ФЧХ – фазочастотной характеристикой. Спектр амплитуд всегда представляет собой четную функцию: R(n) = R(-n), а спектр фаз нечетную: (n) = -(-n). Пример спектра в амплитудном и фазовом представлении для сигнала, показанного на рис. 4.1.1, приведен на рис. 4.1.2. При рассмотрении спектра фаз следует учитывать периодичность 2 угловой частоты (при уменьшении фазового значения до величины менее - происходит сброс значения -2).



Рис. 4.1.2. Модуль и аргумент спектра.




Рис. 4.1.3. Ортогональность функций.
Если функция s(t) является четной, то все значения B(n) по (4.1.5) равны нулю, т.к. четные функции ортогональны синусным гармоникам и подынтегральное произведение s(t)·sin(nt) дает нулевой интеграл. Следовательно, спектр функции будет представлен только вещественными коэффициентами. Напротив, при нечетности функции s(t) обнуляются все значения коэффициентов А(n) (нечетные функции ортогональным косинусным гармоникам) и спектр является чисто мнимым. Этот фактор не зависит от выбора границ задания периода функции на числовой оси. На рис. 4.1.3(А) можно наглядно видеть ортогональность первой гармоники синуса и четной функции, а на рис. 4.1.3(В) соответственно косинуса и нечетной функции в пределах одного периода. Учитывая кратность частот последующих гармоник первой гармонике спектра, ортогональность сохраняется для всех гармоник ряда Фурье.

При n = 0 имеем Во = 0, и получаем постоянную составляющую сигнала:

S0 ≡ Ao ≡ Ro ≡ (1/T) s(t) dt.

Тригонометрическая форма рядов Фурье. Объединяя в (4.1.1) комплексно сопряженные составляющие (члены ряда, симметричные относительно центрального члена ряда S0), можно перейти к ряду Фурье в тригонометрической форме:

s(t) = Ао+2(An cos(nt) + Bn sin(nt)), (4.1.6)
s(t) = Ао+2Rn cos(nt + n). (4.1.6')

Значения An, Bn вычисляются по формулам (4.1.4-4.1.5), значения Rn и nпо (4.1.3').

Ряд (4.1.6) представляют собой разложение периодического сигнала s(t) на сумму вещественных элементарных гармонических функций (косинусных и синусных) с весовыми коэффициентами, удвоенные значения которых (т.е. значения 2An, 2Bn) не что иное, как реальные амплитуды соответствующих гармонических колебаний с частотами n. Совокупность амплитудных значений этих гармоник образует односторонний физически реальный (только для положительных частот n) спектр сигнала. Для сигнала на рис. 4.1.1, например, он полностью повторяет правую половину приведенных на рисунке спектров с удвоенными значениями амплитуд (за исключением значения Ао на нулевой частоте, которое, как это следует из (4.1.6), не удваивается). Но такое графическое отображение спектров используется довольно редко.

В технических приложениях более широкое применение для отображения физически реальных спектров находит формула (4.1.6'). Спектр амплитуд косинусных гармоник 2Rn при таком отображении называется амплитудно-частотным составом сигнала, а спектр фазовых углов гармоник – фазовой характеристикой сигнала. Форма спектров повторяет правую половину соответствующих двусторонних спектров (см. рис. 4.1.2) также с удвоенными значениями амплитуд. Для четных сигналов отсчеты фазового спектра могут принимать только значения 0 или , для нечетных соответственно /2.




Рис. 4.1.4. Разложение сигнала в комплексный ряд Фурье.

На рис. 4.1.4 показано разложение в комплексный ряд Фурье модельного сигнала, выполненное в среде Mathcad. Модель сигнала задана с тремя разрывами первого рода (скачками). Любой скачок функции содержит все частоты диапазона до бесконечности, в связи с чем ряд Фурье также бесконечен и очень медленно затухает. На рисунке приведены значения только первых 100 членов ряда, при этом график спектра сигнала, как это обычно принято на практике, построен в виде огибающей значений модулей коэффициентов ряда Sn и только по области положительных значений n.

Программа на рис. 4.1.5 продолжает программу рис. 4.1.4 и показывает реконструкцию сигнала по его спектру при ограничении числа членов ряда Фурье.

На верхнем графике рисунка приведен реконструированный сигнал при N = 8 (гармоники первого пика спектра, центр которого соответствует главной гармонике сигнала и члену ряда n = s/, N = 16 (гармоники двух первых пиков) и N=40 (пять первых пиков спектра). Естественно, что чем больше членов ряда включено в реконструкцию, тем ближе реконструированный сигнал к форме исходного сигнала.

Принцип последовательного приближения к исходной форме наглядно виден на нижнем графике рисунка. На нем же можно видеть и причины появления пульсаций на реконструкции скачков функций, которые носят название эффекта Гиббса. При изменении количества суммируемых членов ряда эффект Гиббса не исчезает. Не изменяется также относительная амплитуда пульсаций (по отношению к амплитуде скачка) и относительное затухание (по коэффициенту последовательного уменьшения амплитуды пульсаций по отношению к максимальному выбросу), изменяется только частота пульсаций, которая определяется частотой последних суммируемых гармоник.




Рис. 4.1.5. Реконструкция сигнала (продолжение программы на рис. 4.1.4)

Эффект Гиббса имеет место всегда при резких нарушениях монотонности функций. На скачках эффект максимален, во всех других случаях амплитуда пульсаций зависит от характера нарушения монотонности функции. Пример явления Гиббса для радиоимпульса приведен на рис. 4.1.6 (использована программа на рис. 4.1.4, точками показан реконструированный сигнал с увеличением масштаба в 10 раз).




Рис. 4.1.6.
На рис. 4.1.7 приведен пример разложения в ряд Фурье одного периода T=(a,c) модельного периодического сигнала sq(x), представленного информационным сигналом s(x) в сумме с шумовым сигналом. Спектр шумов близок к спектру белого шума (равномерное распределение энергии шумов по всем частотам спектра).

На спектре модельного сигнала достаточно четко выделяется диапазон частот информационного сигнала. Реконструкция сигнала с ограничением ряда Фурье гармониками только информационного сигнала (сигнал sr5(x), N=5) дает сглаженную форму сигнала по минимуму среднеквадратического расхождения с модельным сигналом для данного количества членов ряда, но только по периоду разложения (а, с), и наиболее точное приближение к информационному сигналу. При увеличении в реконструкции количества членов ряда Фурье восстановленный сигнал начинает приближаться к модельному сигналу, но только по данному периоду T=(a,c), при этом расхождение с информационным сигналом увеличивается. Заметим, что спектр сигнала может определяться и по нескольким периодам сигнала, что повышает точность реконструкции информационного сигнала.



Рис. 4.1.7.




Рис. 4.1.8.
В ряд Фурье может разлагаться и произвольная непериодическая функция, заданная (ограниченная, вырезанная из другого сигнала, и т.п.) на интервале (a,b), если нас не интересует ее поведение за пределами данного интервала. Однако следует помнить, что применение формул (4.1.1-4.1.6) автоматически означает периодическое продолжение данной функции за пределами заданного интервала (в обе стороны от него) с периодом Т = b-a. При этом на краях интервала может возникнуть явление Гиббса, если уровень сигнала на краях не совпадает и образуются скачки сигнала при его периодическом повторении, как это видно на рис. 4.1.8. При разложении исходной функции в ограниченный ряд Фурье и его обработке в частотной области на самом деле при этом обрабатывается не исходная функция, а реконструированная из ограниченного ряда Фурье.

При усечении рядов Фурье определенное искажение функций существует всегда. Но при малой доле энергии отсекаемой части сигнала (при быстром затухании спектров функций) этот эффект может быть и мало заметен. На скачках и разрывах функций он проявляется наиболее ярко.

  1   2   3   4




Похожие:

Тема спектральное представление сигналов я согласен, что все состоит из атомов. Но какое нам до этого дело? Ведь мы занимаемся вопросом о природе богов! iconТема пространство и метрология сигналов физическая величина более точно определяется уравнением, чем измерением
Пространство сигналов. Множества сигналов. Линейное пространство сигналов. Норма сигналов. Метрика сигналов. Скалярное произведение...
Тема спектральное представление сигналов я согласен, что все состоит из атомов. Но какое нам до этого дело? Ведь мы занимаемся вопросом о природе богов! iconТема введение в цифровую обработку сигналов в серьезных делах следует заботиться не столько о том, чтобы создавать благоприятные возможности, сколько о том, чтобы их не упускать
Для цифровой обработки сигналов нужно сначала определить, для тебя это дело или возможность. Если дело – вперед и с песней, будешь...
Тема спектральное представление сигналов я согласен, что все состоит из атомов. Но какое нам до этого дело? Ведь мы занимаемся вопросом о природе богов! iconПервое чудо Спасителя
«Какое дело Мне, да и тебе какое? Мой час не пробил! А вино, ну что ж, оно Пусть в водоносах станет золотое»
Тема спектральное представление сигналов я согласен, что все состоит из атомов. Но какое нам до этого дело? Ведь мы занимаемся вопросом о природе богов! iconВсе, что может рука твоя делать, по силам делай (Еккл. 9,120)
Все, что встречается на нашем жизненном пути, все может обратиться для нас в живое дело. И поразительно, сколько можно успеть исполнить...
Тема спектральное представление сигналов я согласен, что все состоит из атомов. Но какое нам до этого дело? Ведь мы занимаемся вопросом о природе богов! icon…на этот вопрос ответит нам Белиаль
Но мне безразличны все эти обожатели и поклонники… Ведь все, о чем я только могу мечтать. Это только о нем… о его глазах, в которых...
Тема спектральное представление сигналов я согласен, что все состоит из атомов. Но какое нам до этого дело? Ведь мы занимаемся вопросом о природе богов! iconВиды ууд
Смыслообразование (установление связи между результатом учения и тем, что побуждает деятельность. Ученик должен задаваться вопросом:...
Тема спектральное представление сигналов я согласен, что все состоит из атомов. Но какое нам до этого дело? Ведь мы занимаемся вопросом о природе богов! icon«Русский Stil 2009»
Давайте дружить проектами и поддерживать друг друга. Ведь мы делаем одно общее дело. Мы всегда готовы к диалогу и сотрудничеству....
Тема спектральное представление сигналов я согласен, что все состоит из атомов. Но какое нам до этого дело? Ведь мы занимаемся вопросом о природе богов! iconМы живем в трехмерном пространстве, поэтому нам все время приходится иметь дело
И тем не менее нам часто бывает трудно Представлять их мысленно, а ошибиться здесь легко
Тема спектральное представление сигналов я согласен, что все состоит из атомов. Но какое нам до этого дело? Ведь мы занимаемся вопросом о природе богов! iconКапитолина кокшенева о русском типе критики
Нет никакого резона обсуждать в “Российском писателе” (газета Союза писателей России) проблемы либеральной критики – какое дело нам...
Тема спектральное представление сигналов я согласен, что все состоит из атомов. Но какое нам до этого дело? Ведь мы занимаемся вопросом о природе богов! iconРешение задач по теме: «Алфавитный подход к определению количества информации»
Алфавит племени Мульти состоит из 8 букв. Какое количест­во информации несет одна буква этого алфавита?
Разместите кнопку на своём сайте:
Документы


База данных защищена авторским правом ©podelise.ru 2000-2014
При копировании материала обязательно указание активной ссылки открытой для индексации.
обратиться к администрации
Документы

Разработка сайта — Веб студия Адаманов