I segnali sono quantità misurabili in un sistema fisico che vengono prodotte all'interno del sistema. Questi possono essere rappresentati sotto forma di grafici ottenuti digitalmente.
La classificazione dei segnali può essere effettuata sotto vari obiettivi. Potrebbe essere fatto in termini di continuità (continua vs discreta), periodicità (periodica vs aperiodica), probabilità (deterministica vs casuale), stazionarietà (stazionaria vs non stazionaria) ecc.
Punti chiave
- I segnali stazionari hanno proprietà statistiche che non cambiano nel tempo, mentre le proprietà dei segnali non stazionari cambiano.
- I segnali stazionari sono più prevedibili e più facili da analizzare, mentre i segnali non stazionari richiedono metodi di analisi avanzati.
- I segnali stazionari sono adatti per sistemi lineari tempo-invarianti, mentre i segnali non stazionari sono più comuni nelle applicazioni del mondo reale.
Segnali stazionari e non stazionari
La differenza tra segnali stazionari e non stazionari è che le proprietà di un segnale di processo statico non cambiano nel tempo. Al contrario, un segnale non stazionario è un processo incoerente con il tempo.
Il discorso può essere considerato una forma di segnale non stazionario. Altre forme sintetiche di segni sono triangolari, ondulati ecc.
Tavola di comparazione
| Parametro di confronto | Segnali stazionari | Non stazionario |
|---|---|---|
| Ora | Il periodo per il segnale statico rimane sempre costante. | Il periodo per un segnale non stazionario varia nel tempo e non è costante. |
| Frequenza | La frequenza di un segnale stazionario rimane costante durante tutto il processo | La frequenza di un'onda non stazionaria cambia costantemente durante il processo. |
| Contenuti spettrali | Il contenuto spettrale per i segnali stazionari è costante | Le gamme spettrali sono dinamiche e continuano a cambiare in caso di chiamate non stazionarie. |
| Equazione di Fourier | La trasformata di Fourier è brava a rappresentare segnali stazionari | La trasformata di Fourier non è adatta a rappresentare segnali non stazionari. |
| Esempi | Frequenza costante dell'onda sinusoidale monotonale, onda sinusoidale multitono di frequenza costante | Segnali vocali, onda sinusoidale multitonale di varia frequenza |
Cosa sono i segnali stazionari?
Un segnale stazionario è un'onda generata mantenendo costanti il periodo e il valore del contenuto spettrale. Un segnale fisso può essere generato tramite un software o un generatore di funzioni come un'onda sinusoidale.
La stazionarietà spiega il comportamento di un'onda di segnale in termini di frequenza e relazione temporale. Qui, se la frequenza dell'onda sinusoidale viene modificata, viene ideata un'onda completamente nuova; quindi non rimarrà più stazionario.
Entrambe le onde sinusoidali a frequenza costante singleton e multitone sono quindi esempi di segnali stazionari. Entrambi possono essere rappresentati attraverso due diversi equazioni.
Altri esempi di segnali fissi sono;
- White Noise– Nel caso del rumore bianco, qualsiasi valore del segnale è ugualmente probabile rispetto a qualsiasi altro valore del segnale in punti di riferimento distanziati.
- Temperatura– può essere considerato un singolo fermo per un breve periodo.
Cosa sono i segnali non stazionari?
Un segnale non stazionario è quando i presupposti fondamentali che definiscono una chiamata stazionaria non sono più validi.
La rappresentazione dell'onda sinusoidale di un'equazione non stazionaria è quindi in continua evoluzione. Anche il contenuto spettrale di tali segnali non è costante.
In primo luogo, i segnali vocali possono avere più componenti di frequenza entro un dato intervallo di tempo.
In secondo luogo, l'intervallo stesso può essere estremamente breve, inferiore a 10-30 msec rispetto a 250 msec.
Pertanto, in un segnale vocale, ci sarebbero più insiemi di contenuti di frequenza, che probabilmente cambieranno dinamicamente rispetto al tempo.
Principali differenze tra segnali stazionari e non stazionari
- La trasformata di Fourier dà buoni risultati per segnali stazionari, mentre non è una buona rappresentazione per segnali non stazionari.
- Esempi di segnali stazionari includono rumore bianco, segnale singolotono sinusoidale a frequenza costante e sinusoidale multitono a frequenza costante. Al contrario, gli esempi di segnali non stazionari includono segnali vocali e onde sinusoidali multitono con frequenze diverse.
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0888327004001517
- https://royalsocietypublishing.org/doi/abs/10.1098/rspa.2006.1761
Ultimo aggiornamento: 11 giugno 2023
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Piyush Yadav ha trascorso gli ultimi 25 anni lavorando come fisico nella comunità locale. È un fisico appassionato di rendere la scienza più accessibile ai nostri lettori. Ha conseguito una laurea in scienze naturali e un diploma post-laurea in scienze ambientali. Puoi leggere di più su di lui sul suo pagina bio.
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