مصفوفة متعددة الأطوار

في معالجة الإشارات ، تُعرف مصفوفة متعددة الأطوار بأنها مصفوفة عناصرها عبارة عن أقنعة ترشيح . وهي تمثل بنك مرشحات كما هو مستخدم في مشفرات النطاق الفرعي المعروفة أيضًا باسم تحويلات المويجات المنفصلة . [ 1 ]

لوح،ز{\displaystyle \scriptstyle h,\,g}يوجد مرشحان، ثم مستوى واحد، يقوم تحويل المويجات التقليدي برسم إشارة الإدخالأ0{\displaystyle \scriptstyle a_{0}}إلى إشارتين خرجأ1،د1{\displaystyle \scriptstyle a_{1},\,d_{1}}، كل منها بنصف الطول:

أ1=(حأ0)2د1=(زأ0)2{\displaystyle {\begin{aligned}a_{1}&=(h\cdot a_{0})\downarrow 2\\d_{1}&=(g\cdot a_{0})\downarrow 2\end{aligned}}}

لاحظ أن النقطة تعني ضرب كثيرات الحدود ؛ أي الالتفاف و{\displaystyle \scriptstyle \downarrow }يعني ذلك تقليل معدل أخذ العينات .

إذا تم تطبيق الصيغة المذكورة أعلاه مباشرةً، فستحصل على قيم يتم حذفها لاحقًا عند تقليل معدل أخذ العينات. يمكنك تجنب حسابها بتقسيم المرشحات والإشارة إلى قيم ذات فهارس زوجية وفردية قبل تحويل المويجات.

حهـ=ح2أ0،هـ=أ02حo=(ح1)2أ0،o=(أ01)2{\displaystyle {\begin{aligned}h_{\mbox{e}}&=h\downarrow 2&a_{0,{\mbox{e}}}&=a_{0}\downarrow 2\\h_{\mbox{o}}&=(h\leftarrow 1)\downarrow 2&a_{0,{\mbox{o}}}&=(a_{0}\leftarrow 1)\downarrow 2\end{aligned}}}

الأسهم{\displaystyle \scriptstyle \leftarrow }و{\displaystyle \scriptstyle \rightarrow }يرمزان إلى الإزاحة إلى اليسار والإزاحة إلى اليمين، على التوالي. ولهما نفس الأولوية التي يتمتع بها الالتفاف، لأنهما في الواقع التفافات مع نبضة دلتا منفصلة مُزاحة .

دلتا=(...،0،0،10-المركز الثالث،0،0،...){\displaystyle \delta =(\dots ,0,0,{\underset {0-{\mbox{th position}}}{1}},0,0,\dots )}

تحويل المويجات المعاد صياغته إلى مرشحات منفصلة هو:

أ1=حهـأ0،هـ+حoأ0،o1د1=زهـأ0،هـ+زoأ0،o1{\displaystyle {\begin{aligned}a_{1}&=h_{\mbox{e}}\cdot a_{0,{\mbox{e}}}+h_{\mbox{o}}\cdot a_{0,{\mbox{o}}}\rightarrow 1\\d_{1}&=g_{\mbox{e}}\cdot a_{0,{\mbox{e}}}+g_{\mbox{o}}\cdot a_{0,{\mbox{o}}}\rightarrow 1\end{aligned}}}

يمكن كتابة ذلك على شكل ضرب المصفوفة في المتجه

P=(حهـحo1زهـزo1)(أ1د1)=P(أ0،هـأ0،o){\displaystyle {\begin{aligned}P&={\begin{pmatrix}h_{\mbox{e}}&h_{\mbox{o}}\rightarrow 1\\g_{\mbox{e}}&g_{\mbox{o}}\rightarrow 1\end{pmatrix}}\\{\begin{pmatrix}a_{1}\\d_{1}\end{pmatrix}}&=P\cdot {\begin{pmatrix}a_{0,{\mbox{e}}}\\a_{0,{\mbox{o}}}\end{pmatrix}}\end{aligned}}}

هذه المصفوفةP{\displaystyle \scriptstyle P}هي المصفوفة متعددة الأطوار.

بالطبع، يمكن أن يكون للمصفوفة متعددة الأطوار أي حجم، وليس بالضرورة أن تكون مربعة الشكل. أي أن المبدأ قابل للتطبيق على أي بنوك مرشحات ، أو موجات متعددة ، أو تحويلات موجات تعتمد على تحسينات جزئية .

ملكيات

إن تمثيل ترميز النطاقات الفرعية بواسطة مصفوفة متعددة الأطوار يتجاوز مجرد تبسيط الكتابة، فهو يسمح بتطبيق العديد من نتائج نظرية المصفوفات ونظرية الوحدات . وفيما يلي شرح للخصائص التالية:2×2{\displaystyle \scriptstyle 2\,\times \,2}المصفوفة، لكنها تتوسع بنفس القدر إلى أبعاد أعلى.

قابلية الانعكاس/إعادة البناء المثالية

تُسمى خاصية إعادة بناء الإشارة المُعالجة من البيانات المُفلترة باستخدام مصفوفة متعددة الأطوار بخاصية إعادة البناء المثالية . رياضياً، يُعادل هذا الخاصية خاصية الانعكاس. وفقاً لنظرية انعكاس المصفوفة على حلقة، تكون المصفوفة متعددة الأطوار قابلة للانعكاس إذا وفقط إذا كان مُحددها دالة دلتا كرونكر ، والتي تساوي صفرًا في كل مكان باستثناء قيمة واحدة.

المحققP=حهـزo-حoزهـأ أP=أناج ك المحققP=جدلتاك{\displaystyle {\begin{aligned}\det P&=h_{\mbox{e}}\cdot g_{\mbox{o}}-h_{\mbox{o}}\cdot g_{\mbox{e}}\\\exists A\ A\cdot P&=I\iff \exists c\ \exists k\ \det P=c\cdot \delta \rightarrow k\end{aligned}}}

بحسب قاعدة كرامر، فإن معكوسP{\displaystyle \scriptstyle P}يمكن إعطاؤها فوراً.

P-1المحققP=(زo1-حo1-زهـحهـ){\displaystyle P^{-1}\cdot \det P={\begin{pmatrix}g_{\mbox{o}}\rightarrow 1&-h_{\mbox{o}}\rightarrow 1\\-g_{\mbox{e}}&h_{\mbox{e}}\end{pmatrix}}}

التعامد

التعامد يعني أن المصفوفة المرافقةP*{\displaystyle \scriptstyle P^{*}}وهي أيضًا المصفوفة العكسية لـP{\displaystyle \scriptstyle P}المصفوفة المرافقة هي المصفوفة المنقولة مع المرشحات المرافقة .

P*=(حهـ*زهـ*حo*1زo*1){\displaystyle P^{*}={\begin{pmatrix}h_{\mbox{e}}^{*}&g_{\mbox{e}}^{*}\\h_{\mbox{o}}^{*}\leftarrow 1&g_{\mbox{o}}^{*}\leftarrow 1\end{pmatrix}}}

وهذا يعني أن المعيار الإقليدي لإشارات الإدخال محفوظ. أي أن تحويل المويجة المقابل هو تحويل متساوي القياس .

أ122+د122=أ022{\displaystyle \left\|a_{1}\right\|_{2}^{2}+\left\|d_{1}\right\|_{2}^{2}=\left\|a_{0}\right\|_{2}^{2}}

شرط التعامد

PP*=أنا{\displaystyle P\cdot P^{*}=I}

يمكن كتابتها

حهـ*حهـ+حo*حo=دلتازهـ*زهـ+زo*زo=دلتاحهـ*زهـ+حo*زo=0{\displaystyle {\begin{aligned}h_{\mbox{e}}^{*}\cdot h_{\mbox{e}}+h_{\mbox{o}}^{*}\cdot h_{\mbox{o}}&=\delta \\g_{\mbox{e}}^{*}\cdot g_{\mbox{e}}+g_{\mbox{o}}^{*}\cdot g_{\mbox{o}}&=\delta \\h_{\mbox{e}}^{*}\cdot g_{\mbox{e}}+h_{\mbox{o}}^{*}\cdot g_{\mbox{o}}&=0\end{aligned}}}

معيار المشغل

بالنسبة للمصفوفات متعددة الأطوار غير المتعامدة، يبرز التساؤل حول المعايير الإقليدية التي يمكن أن يأخذها الناتج. ويمكن تحديد هذا المعيار باستخدام معيار المؤثر .

x Px2[P-12-1x2،P2x2]{\displaystyle \forall x\ \left\|P\cdot x\right\|_{2}\in \left[\left\|P^{-1}\right\|_{2}^{-1}\cdot \|x\|_{2},\|P\|_{2}\cdot \|x\|_{2}\right]}

لـ2×2{\displaystyle \scriptstyle 2\,\times \,2}يمكن تحديد معيار المؤثر الإقليدي لمصفوفة متعددة الأطوار بشكل صريح باستخدام معيار فروبينيوس.F{\displaystyle \scriptstyle \|\cdot \|_{F}}والتحويل zZ{\displaystyle \scriptstyle Z}: [ 2 ]

ص(z)=12ZP(z)F2q(z)=|المحقق[ZP(z)]|2P2=الأعلى{ص(z)+ص(z)2-q(z):zج  |z|=1}P-12-1=مين{ص(z)-ص(z)2-q(z):zج  |z|=1}{\displaystyle {\begin{aligned}p(z)&={\frac {1}{2}}\cdot \left\|ZP(z)\right\|_{F}^{2}\\q(z)&=\left|\det[ZP(z)]\right|^{2}\\\|P\|_{2}&=\max \left\{{\sqrt {p(z)+{\sqrt {p(z)^{2}-q(z)}}}}:z\in \mathbb {C} \ \land \ |z|=1\right\}\\\left\|P^{-1}\right\|_{2}^{-1}&=\min \left\{{\sqrt {p(z)-{\sqrt {p(z)^{2}-q(z)}}}}:z\in \mathbb {C} \ \land \ |z|=1\right\}\end{aligned}}}

هذه حالة خاصة منن×ن{\displaystyle n\times n}المصفوفة حيث يمكن الحصول على معيار المؤثر عبر تحويل z ونصف القطر الطيفي للمصفوفة أو المعيار الطيفي المقابل .

P2=الأعلى{λالأعلى[ZP*(z)ZP(z)]:zج  |z|=1}=الأعلى{ZP(z)2:zج  |z|=1}P-12-1=مين{λمين[ZP*(z)ZP(z)]:zج  |z|=1}{\displaystyle {\begin{aligned}\left\|P\right\|_{2}&={\sqrt {\max \left\{\lambda _{\text{max}}\left[ZP^{*}(z)\cdot ZP(z)\right]:z\in \mathbb {C} \ \land \ |z|=1\right\}}}\\&=\max \left\{\left\|ZP(z)\right\|_{2}:z\in \mathbb {C} \ \land \ |z|=1\right\}\\[3pt]\left\|P^{-1}\right\|_{2}^{-1}&={\sqrt {\min \left\{\lambda _{\text{min}}\left[ZP^{*}(z)\cdot ZP(z)\right]:z\in \mathbb {C} \ \land \ |z|=1\right\}}}\end{aligned}}}

يمكن اشتقاق إشارة، حيث يتم افتراض هذه الحدود، من المتجه الذاتي المقابل للقيمة الذاتية القصوى والدنيا.

مخطط الرفع

يُتيح مفهوم المصفوفة متعددة الأطوار تحليل المصفوفات . فعلى سبيل المثال، يؤدي التحليل إلى مصفوفات الجمع إلى مخطط الرفع . [ 3 ] ومع ذلك، لا يمكن تطبيق تحليلات المصفوفات الكلاسيكية مثل تحليل LU وتحليل QR مباشرةً، لأن المرشحات تُشكّل حلقةً بالنسبة للالتفاف، وليس حقلاً .

مراجع

  1. سترانج، جيلبرت ؛ نغوين، ترونغ (1997). الموجات الصغيرة وبنوك المرشحات . مطبعة ويليسلي-كامبريدج. ISBN 0-9614088-7-1.
  2. ^ ثيلمان، هينينج (2001). البناء التكيفي للمويجات لضغط الصور (أطروحة الدبلوم). جامعة مارتن لوثر هالي فيتنبرغ، Fachbereich الرياضيات / المعلوماتية. مؤرشف من الأصل بتاريخ 18-07-2011 . تم الاسترجاع 2006/11/10 .
  3. دوبيشيز، إنغريد ؛ سويلدنز، ويم (1998). "تحليل تحويلات المويجات إلى خطوات رفع" . مجلة تحليل فورييه وتطبيقاته . 4 (3): 245-267 . doi : 10.1007/BF02476026 . S2CID 195242970. مؤرشف من الأصل بتاريخ 2006-12-07.