Что значит частота сигнала

Далее воспользуемся тем, что интегрирование функции и нахождение её среднего — взаимосвязанные операции. По определению, среднее значение x на отрезке [t₁, t₂] равно $$ \bar = \frac 1 <\Delta t>\int_^ x dt, \\ \Delta t = t_2 — t_1. $$ Тогда среднее значение циклической частоты $$ \bar <\omega>= \frac 1 <\Delta t>\int_^ \omega dt = \frac <2 \pi><\Delta t>. $$ Среднее значение частоты $$ \bar f = \frac <\bar \omega> <2 \pi>= \frac 1 <\Delta t>. $$

Получили что для того, чтобы измерить среднее значение частоты, достаточно измерить промежуток времени между двумя моментами, когда сигнал проходит через нулевое значение (в одном направлении). Впрочем, этот результат вполне соответствует интуитивному представлению о периоде реального сигнала и соотношению между периодом и частотой.

Если сигнал высокочастотный, то интервал \( \Delta t \) становится очень малым и, его оказывается трудно измерить с высокой точностью. Тогда оказывается выгодным взять интервал, за который фаза сигнала возрастает не на \( 2 \pi \), а на кратное этой величине значение, т.е \( 2 \pi m \), где m — целое: $$ \Delta \phi = 2 \pi m. $$ Иначе говоря, измеряем длительность не одного периода сигнала, а длительность m периодов. Тогда средняя частота за соответствующий интервал времени составит $$ \bar f = \frac 1 <2 \pi \delta t>\int_^ \omega dt = \frac <2 \pi m><2 \pi \delta t>, \\ \bar f = \frac m <\Delta t>. $$ Интервал измерения \(\Delta t \) по-прежнему зависит от периода сигнала, но теперь, изменяя m, можем влиять на длительность интервала, приближая его с большей или меньшей точностью к желаемому значению.

Для точного измерения \( \Delta t \) хорошо подходят цифровые методы. Покажем, как выполнить измерение. Преобразуем исходный сигнал в цифровой таким образом, что значениям \( u(t) \lt 0 \) будет соответствовать логический 0, а значениям \( u(t) \ge 0 \) — логическая 1 (рис. %img:df). Тогда моментам перехода исходного сигнала через 0 от отрицательных значений к положительным, будут соответствовать фронты полученного цифрового сигнала.

Рис. %img:df

На самом деле, обязательно наличие гистерезиса при преобразовании (порог переключения от 0 к 1 должен быть выше, чем порог обратного переключения). В противном случае, вблизи порога переключения будем получать пачки паразитных импульсов из-за наличия шумов и помех в сигнале. Но это детали реализации, не изменяющие самого принципа.

Задача определения промежутка времени между двумя заданными фронтами решается очень просто — с помощью счётчика подсчитывается количество импульсов n эталонного генератора с частотой f_r (с периодом T_r) за этот промежуток времени (по первому фронту сигнала счёт запускается, по последнему — останавливается). Тогда $$ \Delta t = n T_r = n / f_r, \\ \bar f = \frac m <\Delta t>= f_r \frac m n. $$

Целое значение m задаётся точно. Подсчёт n выполняется с точностью \( \pm 1 \), поэтому относительная погрешность счёта, а значит и погрешность измерения \( \bar f \) составляет 1 / n (без учёта погрешности эталонного генератора). Для получения как можно меньшей относительной погрешности выгодно, чтобы значение n было как можно больше. Увеличивать n можно, увеличивая частоту эталонного генератора. Однако, на этом пути имеются ограничения, связанные с предельным быстродействием счётчика. Другой вариант — увеличивать длительность интервала измерения, увеличивая m. Этот подход позволяет достичь очень высокой точности измерений, но ценой увеличения длительности измерения.

Динамическая погрешность измерений

Мы нашли способ определения средней частоты сигнала за некоторый интервал времени с высокой точностью. Но если частота сигнала изменяется, средняя частота даёт слишком мало информации о сигнале. Зачастую бывает необходимо знать, как во времени изменяется мгновенная частота сигнала и насколько сильно она отклоняется от среднего значения.

Рассмотрим, как соотносятся средняя и мгновенная частота на примере сигнала, модулированного по частоте гармоническим сигналом: $$ \omega = <\omega>_0 + \Delta \omega \sin \Omega t. $$ Здесь
\( \omega \) — мгновенная частота модулированного сигнала;
\( <\omega>_0 \) — его средняя частота;
\( \Delta \omega \) — наибольшее отклонение мгновенной частоты от среднего значения;
\( \Omega \) — частота модулирующего гармонического сигнала.
Для простоты считаем, что начальная фаза модулирующего воздействия равна 0.

Так как мгновенная частота по определению \( \omega = d \phi / dt \), то фаза модулированного сигнала описывается выражением $$ \phi = \int \omega dt = \int (<\omega>_0 + \Delta \omega \sin \Omega t) dt = <\omega>_0 t — \frac <\Delta \omega> <\Omega>\cos \Omega t + <\phi>_0, $$ а сам сигнал может быть представлен в следующей форме $$ u(t) = A \sin \left( <\omega>_0 t — \frac <\Delta \omega> <\Omega>\cos \Omega t + <\phi>_0 \right), $$ впрочем, в данном случае это не столь важно.

Посмотрим, какой результат даст измерение средней частоты сигнала $$ \bar \omega = \frac 1 <\Delta t>\int_^ \omega dt = \\ = \frac 1 <\Delta t>\int_^ (<\omega>_0 + \Delta \omega \sin \Omega t) dt = \\ = <\omega>_0 — \frac <\Delta \omega> <\Omega \Delta t>(\cos \Omega t_2 — \cos \Omega t_1), $$ где \( \Delta t = t_2 -t_1 \).

Учитывая, что $$ \cos \alpha — \cos \beta = -2 \sin \frac <\alpha - \beta>2 \sin \frac <\alpha + \beta>2, $$ получаем $$ \bar \omega = <\omega>_0 + \frac <2 \delta \omega> <\Omega \Delta t>\sin \frac <\Omega \Delta t>2 \sin \frac <\Omega (t_1 + t_2)>2. $$ Величина $$ \frac 2 $$ есть не что иное, как середина интервала измерения. Это значение можно преобразовать к виду $$ \frac 2 = \frac <2 t_2 - (t_2 t_1)>2 = t_2 — \frac <\Delta t>2. $$ Преобразовали выражение таким образом, чтобы этот момент времени выражался через t₂, т.е. тот момент времени, когда становятся известны результаты измерения.

Тогда $$ \bar \omega = <\omega>_0 + \frac <2 \delta \omega> <\Omega \Delta t>\sin \frac <\Omega \Delta t>2 \sin \Omega \left( t_2 — \frac <\Delta t>2 \right). $$

Заметим, что если частота изменяется не по гармоническому закону, всё равно, мгновенную частоту как функцию можно разложить на гармонические составляющие и рассматривать воздействие операции усреднения на каждую составляющую по отдельности. Это возможно, поскольку операция усреднения является линейной.

Рассмотрим, как влияет интервал измерения на результат измерений. Предположим сначала, что частота сигнала изменяется достаточно медленно, а интервал измерения достаточно мал, так что $$ \frac <\Omega \Delta t>2 \ll 1, $$ а значит, $$ \sin \frac <\Omega \Delta t>2 \approx \frac <\Omega \Delta t>2 $$ и $$ \bar\omega \approx <\omega>_0 + \Delta \omega \sin \Omega \left( t_2 — \frac <\Delta t>2 \right). $$ То есть, если выбран достаточно малый интервал измерений, то результат измерений приближается к мгновенной частоте сигнала в момент, соответствующий середине интервала измерения (результат измерения запаздывает на \( \Delta t /2 \) относительно мгновенной частоты).

С увеличением интервала измерения уменьшается коэффициент $$ \frac <2 \delta \omega><\Omega \Delta t>, $$ при этом в силу свойств тригонометрических функций, $$ \left| \sin \frac <\Omega \Delta t>2 \right| \le 1. $$ Так что, при $$ \Delta t \rightarrow \infty, \bar \omega \rightarrow <\omega>_0. $$

На основе полученных выводов можем должным образом выбрать интервал измерения.

1. Если хотим точно измерить среднюю частоту, влияние отклонений мгновенной частоты на результат необходимо минимизировать. Как было выяснено, для этого следует увеличивать интервал измерения. Предположим, что относительная погрешность метода составляет \( \varepsilon \). Тогда, вероятно, мы захотим, чтобы дополнительная погрешность, вносимая колебаниями частоты, не превышала этой величины: $$ \frac <2 \delta \omega><\Omega \Delta t <\omega>_0> \lt \varepsilon, $$ откуда получаем $$ \Delta t \gt \frac <2 \delta \omega><\Omega <\omega>_0 \varepsilon> $$ или $$ \Delta t \gt \frac <\Delta f><\pi F f_0 \varepsilon>. $$ Пример. Пусть имеем сигнал со средней частотой f₀ = 1 МГц, мгновенная частота которого периодически отклоняется от среднего значения на величину \( \Delta f \) до 10 Гц; желаемое относительное отклонение результата от среднего значения \( \varepsilon \lt 10^ <-8>\). В зависимости от частоты F, с которой изменяется мгновенная частота f сигнала, выбираем интервал измерения, например: $$ F = 1 \text< Гц>: \Delta t \gt 320 \text< с>; \\ F = 50 \text< Гц>: \Delta t \gt 6.4 \text< с>; \\ F = 1 \text< кГц>: \Delta t \gt 0.32 \text< с>. $$

2. Предположим, что наоборот, требуется отследить изменения мгновенной частоты сигнала. Тогда имеет смысл выбирать малый интервал измерения. Прежде всего, чтобы обнаружить изменение частоты сигнала, которое происходит с частотой \( \Omega \), следует выбрать $$ \Delta t \lt \frac <2 \pi> <\Omega>= \frac 1 F, $$ тогда можно быть уверенным, что измеряемые отклонения не окажутся нулевыми за счёт множителя \( \sin( \Omega \Delta t / 2) \).

А если, допустим, $$ \Delta t = \frac 1 <2 f>, $$ то $$ \bar \omega = <\omega>_0 + c \Delta \omega \sin \left( t_2 — \frac <\Delta t>2 \right), $$ где коэффициент \( c \approx 0.64 \), т.е. измеряемое отклонение частоты от среднего значения составит не менее 60% от реального отклонения.

Если идёт речь о достижении как можно более высокой точности в измерении мгновенной частоты, то следует далее уменьшать интервал измерения. С уменьшением интервала, результат всё более приближается к мгновенной частоте, т.е. уменьшается динамическая погрешность измерения, но одновременно с этим растёт погрешность метода. Это ограничивает предельную точность измерения частоты путём измерения средней частоты сигнала. Не имеет смысла снижать абсолютную динамическую погрешность \( <\Delta>_2 \) до значений меньше абсолютной погрешности метода \( \Delta_1 \).

Погрешность метода (относительная и абсолютная) $$ \varepsilon = \frac 1 n = \frac 1 <\Delta t f_r>, \\ <\Delta>_1 = \varepsilon f_0 = \frac <\Delta t f_r>. $$

Под динамической погрешностью будем понимать разность между наибольшим действительным отклонением \( (\Delta \omega \) или \( \Delta f) \) мгновенной частоты от среднего значения и наибольшим отклонением результата измерения от истинного значения средней частоты. Для циклической частоты погрешность может быть вычислена как $$ \Delta \omega — \frac <2 \delta \omega> <\Omega \Delta t>\sin \frac <\Omega \Delta t>2 $$ или просто для частоты: $$ <\Delta>_2 = \Delta f — \frac <\Delta f> <\pi F \Delta t>\sin(\pi F \Delta t). $$ При малых значений аргумента, синус может быть приближённо вычислен по формуле $$ \sin x \approx x — \frac 6. $$ Тогда $$ \Delta_2 \approx \Delta f — \Delta f + \frac <\Delta f> <\pi F \Delta t>\frac <(\pi F \Delta t)^3>6, \\ \Delta_2 \approx \frac <\pi^2 \Delta f F^2 \Delta t^2>6, $$ а так как мы требуем, чтобы $$ \Delta_2 \ge \Delta_1, $$ то можем записать $$ \frac <\pi^2 \Delta f F^2 \Delta t^2>6 \ge \frac <\Delta t f_r>, \\ \Delta t \ge \sqrt[3] <\frac <6 f_0><\pi^2 \Delta f F^2 f_r>>. $$ Понятно, что интервал измерения при этом не может быть меньше периода сигнала (что следует из самого принципа измерения).

Пример. Сигнал имеет среднюю частоту f₀ = 100 кГц, мгновенная частота отклоняется от среднего значения на величину \( \Delta f = 1 \text < Гц>\), причём отклонение описывается синусоидой с частотой F = 10 Гц. Требуется определить оптимальный интервал измерения (при котором погрешность метода достигает динамической погрешности измерения), если частота опорного генератора составляет f_r = 24 МГц. Вычисления по приведённой выше формуле дают результат \( \Delta t \approx 0.03\text < с>\) (абсолютная погрешность метода измерения и динамическая погрешность при этом оказываются порядка 0.14 Гц).

Другим простым, но представляющим интерес примером, является измерение средней частоты сигнала, мгновенная частота которого на некотором интервале изменяется линейно. Легко показать (настолько легко, что подробно не будем на этом останавливаться), что результат будет равен мгновенной частоте в момент, соответствующий середине интервала измерения, или, что то же самое, среднему арифметическому мгновенных частот на концах интервала измерения.

Смотрите далее пример простого частотомера с хорошими характеристиками:
Частотомер на основе микроконтроллера STM32 с конвейерным измерением частоты — 2

Литература

Особенно хотелось бы отметить книгу «Сигналы, помехи, ошибки. «. Это замечательная книга, в которой хорошо раскрывается понятие мгновенной частоты; поясняется, в каких случаях уместно говорить о частоте сигнала, а когда следует переходить к рассмотрению спектра, а также подробно обсуждаются многие другие вопросы. Материал излагается довольно живо, доступно, но не упрощённо. И что приятно, книга не лишена тонкого ненавязчивого юмора.

В математических энциклопедиях можно найти определения базовых понятий (периодическая функция; почти периодическая функция; период; частота).

В энциклопедии по физике также можно найти аналогичные определения периодичности, периода, частоты и т.д.

• Финк Л. М. Сигналы, помехи, ошибки. Заметки о некоторых неожиданностях, парадоксах и заблуждениях в теории связи. М.: Радио и связь, 1984
• Математический энциклопедический словарь. /Ю. В. Прохоров. М.: Сов. энциклопедия, 1988
• Физический энциклопедический словарь. /А. В. Прохоров. М.: Сов. энциклопедия, 1983

Источник