সুরেলা ঠিক কী এবং কীভাবে তারা "উপস্থিত হয়"?


29

অনলাইনে প্রচুর উত্স পড়া থেকে, এখনও আলাদা করে বুঝতে পারি না কেন আলাদা তরঙ্গরূপগুলির সুরেলা রয়েছে।

উদাহরণস্বরূপ: একটি মূর্খ প্রশস্ততা মড্যুলেশন (এএম) সার্কিট ডিজাইন করার সময় যা একটি মাইক্রোকন্ট্রোলার থেকে একটি অ্যান্টেনায় একটি বর্গাকার তরঙ্গ রাখে, কীভাবে সুরেলা তৈরি করা হয়? সংকেতটি কেবল "অন" বা "অফ", প্রথম, তৃতীয় এবং পঞ্চম সুরেলাগুলি কীভাবে রয়েছে এবং কেন তারা দুর্বল হয়?

আমি শুনেছি অসিলোস্কোপগুলি বর্গাকার তরঙ্গ (বা অনুরূপ কিছু) এর পঞ্চম সুরেলা পরিমাপ করতে সক্ষম হচ্ছে, তবে কেন এটি পড়া আলাদা হবে? ডেটা ট্রান্সফার (উচ্চ = 1, কম = 0) এবং কেবল অডিও বা আরএফ এর মতো পরিস্থিতিতে যেমন এই সুরেলাগুলি কি অপ্রাসঙ্গিক?

সাইনোসয়েডাল তরঙ্গগুলিতে কেন এত সুরেলা নেই? কারণ তরঙ্গরঙ্গটি সর্বদা চলমান এবং ফ্ল্যাট উপরে (ত্রিভুজ) বা অনুভূমিক (বর্গক্ষেত্র) নয়, তবে সর্বদা পরিবর্তিত মান সহ বিজ্ঞপ্তিযুক্ত?


2
আমি ছাপটি পেয়েছি যে আপনি "সুরেলা" ব্যবহার করছেন উচ্চতর ফ্রিকোয়েন্সি ব্যাঘাত। হারমোনিক্স (ফ্রিকোয়েন্সি) ফুরিয়ার সিরিজের পচনের সংজ্ঞায় আবদ্ধ - সুতরাং আপনি যদি বর্গাকার তরঙ্গকে সাইন ওয়েভগুলিতে বিভক্ত করেন তবে আপনার সুরেলা হবে। আপনি তত্ত্বগতভাবে কিছু অন্যান্য অর্থনোরিয়াল ভিত্তি ব্যবহার করতে পারেন - নীচে @ সুপারকটের মন্তব্য দেখুন।
শ্রীধর

উত্তর:


30

সাইনোসয়েডাল ওয়েভগুলির সুরেলা নেই কারণ এটি হ'ল সাইন ওয়েভ যা সম্মিলিতভাবে অন্যান্য তরঙ্গরূপ তৈরি করতে পারে। মৌলিক তরঙ্গটি একটি সাইন, সুতরাং এটি সাইনোসয়েডাল সিগন্যাল তৈরি করতে আপনাকে কিছু যুক্ত করার দরকার নেই।

অসিলোস্কোপ সম্পর্কে। অনেক সিগন্যালে প্রচুর হারমোনিকস থাকে, কিছু কিছু বর্গাকার তরঙ্গের মত তত্ত্ব অনুসারে অসীম।

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

এটি একটি বর্গাকার তরঙ্গের আংশিক নির্মাণ। নীল সাইন যা 1 পিরিয়ড দেখায় তা হ'ল মৌলিক। তারপরে তৃতীয় সুরেলা রয়েছে (বর্গাকার তরঙ্গগুলিতে এমনকি সুরেলাও নেই), বেগুনি। এর প্রশস্ততা মৌলিকের 1/3, এবং আপনি এটি দেখতে পারেন যে এটি মৌলিক ফ্রিকোয়েন্সি থেকে তিনগুণ, কারণ এটি 3 পিরিয়ড দেখায়। পঞ্চম সুরেলা (বাদামী) জন্য একই। প্রশস্ততা মৌলিকের 1/5 এবং এটি 5 পিরিয়ড দেখায়। এগুলি যুক্ত করা সবুজ বক্ররেখা দেয়। এটি এখনও একটি ভাল বর্গাকার তরঙ্গ নয়, আপনি ইতিমধ্যে খাড়া প্রান্তগুলি দেখতে পাচ্ছেন এবং আমরা আরও সুরেলা যুক্ত করলে theেউয়ের অনুভূমিক রেখাটি শেষ পর্যন্ত সম্পূর্ণ অনুভূমিক হয়ে উঠবে। সুতরাং কেবলমাত্র পঞ্চম পর্যন্ত সুরেলা দেখানো হলে আপনি স্কোপটিতে একটি বর্গাকার তরঙ্গ দেখতে পাবেন। এটি সত্যিই সর্বনিম্ন, আরও ভাল পুনর্গঠনের জন্য আপনার আরও সুরেলা প্রয়োজন।

প্রতিটি নন-সাইনোসয়েডাল সিগন্যালের মতো এএম মোডুলেটেড সিগন্যাল সুরেলা তৈরি করবে। ফুরিয়ার প্রমাণ করেছে যে প্রতিটি পুনরাবৃত্তি সংকেতটি একটি মৌলিক (তরঙ্গরূপের মতো একই ফ্রিকোয়েন্সি) এবং হরমোনিকগুলির ফ্রিকোয়েন্সি থাকে যা মৌলিকের বহুগুণে ডিকনস্ট্রাক্ট করা যায়। এমনকি এটি পুনরাবৃত্তি না করা তরঙ্গকারীর ক্ষেত্রেও প্রযোজ্য। সুতরাং আপনি যদি সহজে দেখতে না পান তবে তাদের চেহারা কেমন হবে তা বিশ্লেষণ সর্বদা সম্ভব।

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

এটি একটি বেসিক এএম সিগন্যাল, এবং মোডুলেটেড সিগন্যাল হ'ল ক্যারিয়ার এবং বেসব্যান্ড সিগন্যালের পণ্য। এখন

sin(fC)sin(fM)=cos(fCfM)cos(fC+fM)2

সুতরাং আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে এমনকি সাইনসের একটি পণ্যও সাইনগুলির সমষ্টি হিসাবে প্রকাশ করা যেতে পারে, এটি উভয় কোসাইন (এই ক্ষেত্রে 90 by দ্বারা সুরেলা তাদের পর্ব স্থানান্তরিত করতে পারে)। ফ্রিকোয়েন্সি এবং হয় sidebands বাম এবং ক্যারিয়ার ফ্রিকোয়েন্সি ডান ।( সি + এম ) সি(fCfM)(fC+fM)fC

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

এমনকি যদি আপনার বেসব্যান্ড সিগন্যাল আরও জটিল দেখায় সংকেত হয় তবে আপনি পৃথক সাইনের সাথে পৃথক পৃথক মডেল সংকেতটি ভেঙে ফেলতে পারেন।


9
@ জোহানকুইন, বাস্তব জীবনে দেখানো মতো বর্ণাল সামগ্রী নিয়ে একটি বর্গাকার তরঙ্গ তৈরি হয়েছে। তাত্ক্ষণিকভাবে 0 ভি থেকে 5 ভিতে সিগন্যাল পরিবর্তন করতে অসীম পরিমাণ শক্তি লাগে, বাস্তবে বর্গাকার তরঙ্গের কিছুটা উত্থানের সময় থাকে এবং এটি প্রয়োজনীয় বর্ণালী সামগ্রীর পরিমাণ নির্ধারণ করে। হাই স্পিড ডিজিটাল সিগন্যালগুলি অবাঞ্ছিত বিকিরণ সংক্রমণের জন্য শয়তান হতে পারে যদি অনুমতি দেওয়া হয় কারণ দ্রুত বৃদ্ধি সময় মানে আপনি কিছু খুব উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি চালাচ্ছেন।
কর্টুক

2
@ জোহানকুইন, যে কোনও সংকেত উপস্থিত রয়েছে তা পাপ তরঙ্গ নিয়ে তৈরি করা যেতে পারে, বর্ণাল সামগ্রীটি কীভাবে একটি সংকেতের হয় তা আমরা এইভাবে দেখি (যেমন: ফ্রিকোয়েন্সিগুলির পরিমাণের পরিমাণ) এবং বেশিরভাগ সার্কিটগুলি ফ্রিকোয়েন্সিগুলিকে আলাদাভাবে প্রভাবিত করে দেখা যায় different । যখন আমি একটি শিক্ষণ সহায়ক হিসাবে কাজ করছিলাম তখন আমি প্রায়শই প্রায়শই ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেনের বোঝাপড়া শিখিয়েছিলাম যেগুলি বৈদ্যুতিক প্রকৌশলীকে দুর্দান্ত হতে দেয় সেগুলিতে শীর্ষস্থানীয় 5 হয়।
কর্টুক

4
@ জন - সুরেলা বাণী থেকে কেউ সিগন্যালটি রচনা করেন না, তবে গণিত বলে যে তারা সেখানে আছে। ফ্রিকোয়েন্সি বর্ণালী অসীম প্রশস্ত হবে। আপনি যদি লো-পাস ফিল্টারের মাধ্যমে এই জাতীয় সংকেতটি পাস করেন তবে এর আকারটি পরিবর্তিত হবে কারণ হারমোনিক্স বন্ধ হয়ে গেছে। স্কোপটির সীমিত ব্যান্ডউইথ একটি লো-পাস ফিল্টার হিসাবে কাজ করে।
স্টিভেনভ

2
@ জন - হ্যাঁ, এটি অবাস্তব লাগতে পারে তবে আপনি যদি প্রতি সেকেন্ডে একবার এবং স্যুইচ করেন তবে এই সংকেতটিতে 1Hz সাইন থাকবে। এবং একটি 3Hz সাইন ইত্যাদি আপনি একটি সংকীর্ণ ব্যান্ড-পাস ফিল্টারের মাধ্যমে বর্গাকার তরঙ্গ পেরিয়ে তাদের প্রত্যেককে আলাদা করতে পারেন। আপনি যদি 0.8Hz থেকে 1.2Hz ফিল্টার করে থাকেন তবে আপনি স্পষ্টভাবে 1Hz সাইন দেখতে পাবেন! এটাই সব ফুরিয়ার দোষ, সত্যিই! ;-)
স্টিভেনভ

6
"কারণ এটি হুবহু সাইন ওয়েভ যা সম্মিলিতভাবে অন্যান্য তরঙ্গগুলি তৈরি করতে পারে"। প্রকৃতপক্ষে, আপনি পাশাপাশি অর্থোনের সাধারণ তরঙ্গগুলির যে কোনও সম্পূর্ণ সেট ব্যবহার করতে পারেন (যেমন ওয়েভলেট) lets ত্রিকোণমিত্রিক ফাংশন / জটিল তাত্পর্যটি সবচেয়ে জনপ্রিয় হওয়ার কারণ হ'ল তারা ডিফারেনশিয়াল অপারেটরের ইগেনভেেক্টর, যার কারণেই ফুরিয়ার রূপান্তর অবিলম্বে রৈখিক পার্থক্য সমীকরণগুলি সমাধান করে sol তবে এগুলি যদি এত গুরুত্বপূর্ণ না হয় তবে সম্ভবত অন্য কিছু রূপান্তরটি غالب হত।

23

পেন্টিয়াম 100 এর উত্তরটি সম্পূর্ণ সম্পূর্ণ, তবে আমি একটি আরও সরল (যদিও কম নির্ভুল) ব্যাখ্যা দিতে চাই।

সাইনওয়েভগুলির কেবলমাত্র একটি সুরেলা কারণ হ'ল কারণ সাইনটি হ'ল "স্মুটেস্ট" সাময়িক সংকেত যা আপনার কাছে থাকতে পারে এবং তাই এটি ধারাবাহিকতা, উপার্জনযোগ্যতা এবং অন্যান্য ক্ষেত্রে "সেরা"। এই কারণে সাইনওয়েভের ক্ষেত্রে তরঙ্গরূপগুলি প্রকাশ করা সুবিধাজনক (আপনি এটি অন্যান্য তরঙ্গগুলির সাথেও করতে পারেন, পাশাপাশি তারা ।)।C

একটি উদাহরণ: জলে আপনি সাধারণত বাঁকা তরঙ্গ দেখতে পান কেন? (এই জন্য, সৈকত বা বাতাসের প্রভাব উপেক্ষা করুন) আবার, কারণ এটি এমন আকার যা গঠনের জন্য কম শক্তি প্রয়োজন, কারণ সমস্ত raালু এবং প্রান্তগুলি মসৃণ।

কিছু ক্ষেত্রে, হ্যামন্ড অর্গানের মতো , সাইনওয়েভগুলি আসলে সংকেতটি রচনা করতে ব্যবহৃত হয় , কারণ পচনের সাথে অনেকগুলি (ভার্চুয়াল সমস্ত) শব্দ সংশ্লেষ করা সম্ভব।

বুক ওয়েভের ফুরিয়ার পচনের ব্যাখ্যা দিয়ে লুকাসভিবি দ্বারা একটি সুন্দর অ্যানিমেশন রয়েছে :

এই চিত্রগুলি সুরেলা কাঠামোয় বর্গাকার তরঙ্গ ক্ষয়কে আরও ভালভাবে ব্যাখ্যা করে:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন


18

আপনি যেকোন তরঙ্গরূপকে একসাথে যুক্ত সাইন ওয়েভগুলির একটি সীমাহীন সিরিজের মধ্যে পচন করতে পারেন। এটিকে বলা হয় ফুরিয়ার বিশ্লেষণ (যদি মূল তরঙ্গরূপ পুনরাবৃত্তি হয়) বা ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম (কোনও তরঙ্গকারীর জন্য)।

পুনরাবৃত্ত তরঙ্গরূপের মতো (বর্গাকার তরঙ্গের মতো), যখন আপনি ফুরিয়ার বিশ্লেষণ করবেন তখন আপনি দেখতে পাবেন যে তরঙ্গরূপটি রচনা করে এমন সমস্ত সাইনের ফ্রিকোয়েন্সি রয়েছে যা মূল তরঙ্গরূপের ফ্রিকোয়েন্সিটির পূর্ণসংখ্যা একাধিক। এগুলিকে "হারমোনিক্স" বলা হয়।

একটি সাইন ওয়েভের মধ্যে কেবল একটি সুরেলা থাকে - মূল (ভাল, এটি ইতিমধ্যে সাইন রয়েছে, তাই এটি একটি সাইন দিয়ে তৈরি)। স্কোয়ার ওয়েভের বিজোড় হারমোনিক্সের একটি অসীম সিরিজ থাকবে (এটি হ'ল মৌলিক ফ্রিকোয়েন্সিটির প্রতিটি বিজোড় একাধিকের সাইনগুলি যোগ করতে হবে এমন সাইনগুলি থেকে স্কোয়ার ওয়েভ তৈরি করতে))

সাইন ওয়েভ বিকৃত করে সুরেলাগুলি উত্পন্ন হয় (যদিও আপনি এগুলি আলাদাভাবে তৈরি করতে পারেন)।

এটা কেন গুরুত্বপূর্ণ:

  1. আপনি একটি নির্দিষ্ট ফ্রিকোয়েন্সিটির যে কোনও তরঙ্গ থেকে সাইন ওয়েভ তৈরি করতে পারেন, যতক্ষণ না আপনার কাছে এমন ফিল্টার রয়েছে যা মৌলিক ফ্রিকোয়েন্সি পেরিয়ে যায় তবে 2x ফ্রিকোয়েন্সি অবরুদ্ধ করে রাখে (যেহেতু আপনি কেবলমাত্র একটি সুরেলা রেখে যাবেন)।
  2. প্রকৃতপক্ষে, আপনি একটি সাইন ওয়েভ তৈরি করতে পারেন যা অরজিনালের চেয়ে আলাদা ফ্রিকোয়েন্সি রয়েছে - আপনার পছন্দসই সুরেলা পাস করতে কেবল একটি ব্যান্ডপাস ফিল্টার ব্যবহার করুন। আপনি এটি ব্যবহার করতে পারেন একটি ফ্রিকোয়েন্সি সাইন ওয়েভটি পেতে যা অন্য সাইন এর ফ্রিকোয়েন্সিটির একাধিক - কেবল আসল সাইনটি বিকৃত করে এবং আপনি যে সুরেলা চান তা বেছে নিতে পারেন।
  3. আরএফ সিস্টেমগুলিকে ওয়েভফর্মস লাগাতে হবে যা অনুমোদিত ফ্রিকোয়েন্সি সীমার বাইরে সুরেলা যুক্ত করে না। এইভাবে কোনও পিডব্লিউএম পাওয়ার সাপ্লাই (অপারেটিং ফ্রিকোয়েন্সি ~ 100kHz, স্কোয়ার ওয়েভ) এফএম রেডিওতে (অপারেটিং ফ্রিকোয়েন্সি 88-108MHz, 11-12MHz (IF)) সাথে হস্তক্ষেপ করতে পারে।
  4. আপনি যদি খুব দ্রুত উত্থান / পতনের সময় সহ বর্গাকার তরঙ্গ পেতে চান তবে আপনার বেষ্টিত তরঙ্গের মৌলিক ফ্রিকোয়েন্সি থেকে আপনার সিস্টেমের ব্যান্ডউইথকে আরও প্রশস্ত হতে হবে।

আমি এটিকে পড়লাম "ফাজে হারমোনিক্স রয়েছে, কারণ আপনি চকোলেটকে চরম শক্তি দিয়ে একসাথে আঁকলে, ঘর্ষণটি এটি ফাজতে গলে যায়", কেন সাইন্সগুলি স্কোয়ার তৈরি করতে পারে, এটি যদি আমার ব্যবহার করা সমস্ত কিছু বর্গক্ষেত্রের কেন হয় না? এটি কি কারণ উত্থানের সময়টি তাত্ক্ষণিক নয় যে এটি গুরুত্বপূর্ণ যে এটি "নিখুঁত" নয় এবং জাইজ সংখ্যার সাইন ওয়েভের সমতুল্য? আমি এখনও পাই না কেন কেন স্থানটিতে 100kHz বর্গাকার তরঙ্গ আউটপুট করা অন্যান্য ফ্রিকোয়েন্সি তৈরি করতে পারে, প্রতি সেকেন্ডে 100kHz = 100k চক্র, পৃথিবীতে বৈদ্যুতিক ক্ষেত্র কীভাবে সুরেলাতে শুরু করবে? Grr! এগুলি আরও কয়েকবার পড়তে হতে পারে ..
জন কুইন

1
@ জোহানকুইন ব্যাখ্যাটি পুরোপুরি সঠিক, তবে স্পষ্টতই এটি এত সহজ নয় ... ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম / বিশ্লেষণের জন্য উইকি দেখার চেষ্টা করুন
ক্লাবচিও

@JohnQuinn, কারণ একটি বর্গক্ষেত্র তরঙ্গ হয় অনেক ফ্রিকোয়েন্সি। একটি সাইন ওয়েভ মৌলিক; অন্যান্য তরঙ্গরূপ তৈরি করতে আপনাকে অন্যান্য সাইন ওয়েভ যুক্ত করতে হবে। পেন্টিয়ামের উত্তর ব্যাখ্যা করে যে কীভাবে বর্গাকার তরঙ্গটি মৌলিকের বিজোড় সুরগুলিতে তৈরি। এটা ঠিক তাই হয়।
ররি আলসপ

1
@ জোহানকুইন, আপনি নির্বোধ নন, ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেন এমন কিছু নয় যা প্রত্যাশা করে তাত্ক্ষণিকভাবে বুঝতে পারে। স্কোয়ার ওয়েভগুলি বোঝা সহজ কারণ আপনি একটি স্যুইচ চালু এবং বন্ধ করা থেকে একটি উত্পন্ন করতে পারেন। সিগন্যাল তৈরির জন্য আপনার সমুদ্র তরঙ্গের সমষ্টি প্রয়োজন এমন কাউকে বলতে আমি অপছন্দ করি না, সিগন্যালটি কোনও উপায়ে তৈরি করা হচ্ছে, এক্ষেত্রে সহজেই একটি স্যুইচ দিয়ে, তবে এটি সাইন ওয়েভগুলির একটি সেটে পচে যেতে পারে এবং দেখতে অনেক সমস্যার জন্য এটি ফ্রিকোয়েন্সিগুলির সেট হিসাবে জিনিসগুলিকে অনেক সহজ করে তোলে।
কর্টুক

1
এটি লক্ষণীয় যে কোনও তরঙ্গ এছাড়াও বিভিন্ন ধরণের তরঙ্গের ধারাবাহিকতায়ও পচে যেতে পারে; সাইন ঢেউ কমই অনন্য যে বিবেচনা। সাইন ওয়েভগুলিকে কী অনন্য করে তোলে তা হ'ল যদি দুটি সাইন ওয়েভগুলি একত্রিত করে একটি রৈখিক সার্কিটে খাওয়ানো হয় তবে সংমিশ্রণের ফলে প্রাপ্ত আউটপুটটি পৃথক তরঙ্গ থেকে উত্পন্ন আউটপুটগুলির যোগফলের সাথে মিলবে, আউটপুটকে বিয়োগ করবে (সাধারণত একটি ডিসি স্তর) ) যা কোনও ইনপুট ছাড়াই উত্পাদিত হবে। অন্যান্য ধরণের তরঙ্গ আকারগুলি সাধারণত অতিরিক্ত ক্রিয়া যুক্ত করে।
সুপারক্যাট

7

সাইনোসয়েডের ডেরাইভেটিভ - পরিবর্তনের হার - একই ফ্রিকোয়েন্সিতে অন্য একটি সাইনোসয়েড, তবে পর্যায়-স্থানান্তরিত। আসল উপাদানগুলি - তারগুলি, অ্যান্টেনা, ক্যাপাসিটারগুলি - ডেরাইভেটিভগুলির পরিবর্তনগুলি (ভোল্টেজ, বর্তমান, ক্ষেত্র-শক্তি ইত্যাদি) অনুসরণ করতে পারে এবং পাশাপাশি তারা মূল সংকেতটি অনুসরণ করতে পারে। সিগন্যালের পরিবর্তনের হার, সিগন্যালের পরিবর্তনের হার, সিগন্যালের পরিবর্তনের হারের পরিবর্তনের হার ইত্যাদি বিদ্যমান থাকে এবং সীমাবদ্ধ থাকে।

বর্গাকার তরঙ্গের সুরেলা উপস্থিত রয়েছে কারণ বর্গাকার তরঙ্গের পরিবর্তনের হার (প্রথম ডেরাইভেটিভ) খুব উচ্চ, হঠাৎ শৃঙ্গগুলি নিয়ে গঠিত; তথাকথিত নিখুঁত বর্গাকার তরঙ্গের সীমাবদ্ধতার ক্ষেত্রে অসীম উচ্চ স্পাইক। বাস্তব শারীরিক সিস্টেমগুলি এ জাতীয় উচ্চ হারগুলি অনুসরণ করতে পারে না, সুতরাং সংকেতগুলি বিকৃত হয়। ক্যাপাসিট্যান্স এবং ইন্ডাক্ট্যান্স কেবল তাদের দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানানোর ক্ষমতা সীমাবদ্ধ করে, তাই তারা বেজে যায়।

যেমন একটি ঘণ্টা আঘাত হ্রাস করে তার গতিতে যেমন স্থানচ্যুতি বা বিকৃত করা যায় না এবং তেমনি ধীর হারে শক্তি (কম্পন করে) সঞ্চয় করে এবং ছেড়ে দেয়, সুতরাং একটি সার্কিট তার দ্বারা যে হারে আঘাত হানে তার প্রতিক্রিয়া দেয় না বর্গাকার তরঙ্গ প্রান্ত যা স্পাইক। শক্তিটি নষ্ট হয়ে যাওয়ায় এটি খুব বেজে ওঠে বা দোলা দেয়।

মৌলিক তুলনায় হারমোনিক্স ফ্রিকোয়েন্সি বেশি হওয়ার ধারণা থেকে একটি ধারণাগত ব্লক আসতে পারে। আমরা যাকে বর্গাকার তরঙ্গের ফ্রিকোয়েন্সি বলি তা হ'ল ইউনিট সময় অনুসারে রূপান্তর সংখ্যা। তবে সেই ডেরাইভেটিভগুলিতে ফিরে যান - একই ফ্রিকোয়েন্সিতে সাইনোসয়েডের পরিবর্তনের হারের তুলনায় সিগন্যাল পরিবর্তনের হারগুলি বিশাল। এখানে আমরা উচ্চতর উপাদানগুলির ফ্রিকোয়েন্সিগুলির মুখোমুখি হই: এই উচ্চ হারের পরিবর্তনের উচ্চতর ফ্রিকোয়েন্সি সাইন ওয়েভের বৈশিষ্ট্য রয়েছে । উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সিগুলি স্কোয়ারের (বা অন্যান্য নন-সাইনোসয়েড) সংকেতের উচ্চ হারের দ্বারা সংক্রামিত হয়।

দ্রুত বর্ধমান প্রান্তটি ফ্রিকোয়েন্সি এফ এ সাইনোসয়েডের সাধারণ নয় , তবে অনেক বেশি ফ্রিকোয়েন্সি সাইনোসয়েডের। শারীরিক ব্যবস্থা এটি যথাসম্ভব সেরা অনুসরণ করে তবে রেট সীমাবদ্ধ হওয়ার কারণে উচ্চতরগুলির চেয়ে কম ফ্রিকোয়েন্সি উপাদানগুলিতে আরও বেশি প্রতিক্রিয়া দেখায়। সুতরাং আমরা মনুষ্যকে ধীরে ধীরে বৃহত্তর প্রশস্ততা, কম ফ্রিকোয়েন্সি প্রতিক্রিয়া দেখি এবং এফ ডাকি !


"দ্রুত বর্ধমান প্রান্তটি ফ্রিকোয়েন্সি এফ এ সাইনোসয়েডের সাধারণ নয়, তবে অনেক বেশি ফ্রিকোয়েন্সি সাইনোসয়েডের।" এটা সত্যি না. আমার উত্তরের চিত্রটিতে আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে সমস্ত সাইনগুলির একই opeাল রয়েছে। এটি এই সমস্ত opালুগুলির অসীম যোগফল যা এটি একেবারে খাড়া করে তোলে।
স্টিভেনভ

তবে এটি আমার বক্তব্য - opeালটি কোনও সাইনোসয়েডের সাধারণ নয় - ঠিক আছে, আমি এটি উপরোক্তভাবে প্রমাণ করেছি - যে কোনও 'এফ' এ at এটি অনেক বেশি, মূল বিষয়টি হচ্ছে যে শারীরিক ব্যবস্থাটি আরওসিটিকে সঠিকভাবে ট্র্যাক করতে পারে না।
জে রবার্ট

ওপি আমারও একই প্রশ্ন করেছিল। আমি আপনার উত্তরটি সেরা হিসাবে পেয়েছি, অন্যের কাছে কোনও অপরাধ নয় তবে আমরা সীমাহীন সাইনোসয়েডগুলির একটি অসীম পরিমাণ হিসাবে বর্গাকার তরঙ্গকে উপস্থাপন করতে পারি তা ফুরিয়ার বিশ্লেষণের সাথে কাজ করার সময় আমরা প্রথম যে জিনিসটি শিখেছিলাম তা সহজেই বোঝা যায় যে আরও সাইনোসয়েডগুলি যুক্ত করার সাথে এটি নিখুঁত বর্গাকার তরঙ্গকে কাছে যায়। স্বজ্ঞাত যা না তা হ'ল ওপি যা বলেছিল। প্রকৃতিতে সুরেলা আছে বা কোনও ঘটনাটিকে বিশ্লেষণে সহায়তা করার জন্য এটি কি একটি গাণিতিক সরঞ্জাম? আপনি যদি পরিবর্তনের হারগুলি নিয়ে চিন্তা শুরু না করেন, আপনি এই প্রশ্নের সঠিক উত্তর দিতে পারবেন বলে আমি মনে করি না।
জোও পেড্রো

5

ব্যবহারিক ভাষায়, হারমোনিক্স "উপস্থিত হওয়ার কারণ" হ'ল লিনিয়ার ফিল্টারিং সার্কিট (পাশাপাশি অনেকগুলি অ-রৈখিক ফিল্টারিং সার্কিট) যা নির্দিষ্ট ফ্রিকোয়েন্সিগুলি সনাক্ত করতে ডিজাইন করা হয়েছে তারা নিম্ন-ফ্রিকোয়েন্সি ওয়েভফর্মগুলি তাদের আগ্রহী ফ্রিকোয়েন্সি হিসাবে চিহ্নিত করবে। কেন তা বুঝতে, খুব ভারী ওজনযুক্ত একটি বিশাল বসন্তের কল্পনা করুন যা মোটামুটি আলগা বসন্তের মাধ্যমে কোনও হ্যান্ডেলের সাথে সংযুক্ত। হ্যান্ডেলটিতে টান দিয়ে সরাসরি ভারী ওজন খুব বেশি স্থানান্তরিত হবে না, তবে বৃহত্তর বসন্ত এবং ওজনের একটি নির্দিষ্ট অনুরণন ফ্রিকোয়েন্সি থাকবে এবং যদি কেউ সেই ফ্রিকোয়েন্সিটিতে হ্যান্ডেলটিকে পিছনে পিছনে সরিয়ে দেয় তবে যে কেউ বড় ওজন এবং বসন্তে শক্তি যোগ করতে পারে , cিলে springালা বসন্তকে টেনে "সরাসরি" উত্পাদনের চেয়ে অনেক বড় হওয়া পর্যন্ত দোলনের প্রশস্ততা বাড়ানো।

বৃহত্তর বসন্তে শক্তি স্থানান্তরিত করার সবচেয়ে কার্যকরী উপায় হ'ল একটি সাইন ওয়েভের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ মসৃণ প্যাটার্নটি টানতে - বড় বসন্তের মতো একই আন্দোলনের প্যাটার্ন। অন্যান্য চলাচলের নিদর্শনগুলি অবশ্য কার্যকর হবে। যদি কেউ হ্যান্ডেলটিকে অন্য নিদর্শনগুলিতে সরিয়ে দেয় তবে চক্রের অংশগুলির মধ্যে বসন্ত-ওজন সমাবেশে যে শক্তি প্রয়োগ হয় তার কিছু অন্যদের মধ্যে বের হয়ে যায়। একটি সাধারণ উদাহরণ হিসাবে, ধরুন যে কোনও ব্যক্তি অনুরণনীয় ফ্রিকোয়েন্সি (বর্গাকার তরঙ্গের সমতুল্য) এর সাথে একই হারে ভ্রমণের চূড়ান্ত প্রান্তে হ্যান্ডেলটি জ্যাম করে। ভ্রমণের শেষে ওজন যেমন শেষের দিকে পৌঁছেছে তেমন হ্যান্ডেলটি এক প্রান্ত থেকে অন্য প্রান্তে সরিয়ে নেওয়াতে আরও অনেক বেশি কাজের প্রয়োজন হবে তবে ওজন কিছুটা আগে ফিরে যাওয়ার অপেক্ষায় থাকে, তবে যদি সেই মুহুর্তে কেউ হ্যান্ডেলটি সরিয়ে না ফেলে, বসন্ত হ্যান্ডেল ওজন যুদ্ধ করা হবে ' কেন্দ্রে ফিরে আসার চেষ্টা। তবুও, স্পষ্টভাবে হ্যান্ডেলটিকে একটি চূড়ান্ত অবস্থান থেকে অন্য চূড়ান্ত স্থানান্তরিত করা তবুও কাজ করবে।

ধরুন ওজন বাম থেকে ডানে দুলতে এক সেকেন্ড এবং পিছনে দুলতে আরেক সেকেন্ড সময় নেয়। এখন বিবেচনা করুন, যদি কেউ হ্যান্ডেলটিকে এক চরম গতি থেকে অন্যটিতে নিয়ে যায় তবে এর আগে প্রতিটি দিকে তিন সেকেন্ডের জন্য স্থির থাকে। প্রতিবার যখন কেউ হ্যান্ডেলটিকে এক থেকে চরমের দিকে নিয়ে যায় তখন ওজন এবং বসন্তের মূলত একই অবস্থান এবং গতি হবে যা তাদের আগে দুই সেকেন্ড আগে ছিল। ফলস্বরূপ, তাদের কাছে প্রায় দুই সেকেন্ডের মতো পরিমাণ মতো শক্তি যোগ হবে। অন্যদিকে, এ জাতীয় শক্তির সংযোজন কেবল তৃতীয়বারই ঘটবে যতক্ষণ না তারা যখন "দীর্ঘ সময়" কেবলমাত্র এক সেকেন্ড ছিল। সুতরাং, 1 / 6Hz এ হ্যান্ডেলটি পিছনে পিছনে সরিয়ে নিয়ে যাওয়া ওজনে প্রতি মিনিটে (শক্তি) তৃতীয়াংশ শক্তি যোগ করবে যা 1/2 Hz এ পিছনে পিছনে সরানো হবে। 1/10 Hz এ যদি হ্যান্ডেলটি পিছনে পিছনে সরিয়ে নেওয়া হয় তেমন একই জিনিস ঘটে থাকে তবে যেহেতু গতিগুলি 1/2 Hz এ প্রায় 1/5 হবে তাই শক্তিটি 1/5 হবে।

এখন ধরুন যে অলস সময়টি বিজোড় সংখ্যাযুক্ত একাধিক হওয়ার পরিবর্তে, কেউ এটিকে একটি সম-সংখ্যাযুক্ত একাধিক (উদাহরণস্বরূপ দুই সেকেন্ড) করে তোলে। সেই দৃশ্যে, প্রতিটি বাম-থেকে-ডান পদক্ষেপের ওজন এবং বসন্তের অবস্থান পরবর্তী ডান থেকে বাম পদক্ষেপের অবস্থানের মতোই হবে। ফলস্বরূপ, যদি হ্যান্ডেলটি পূর্বের বসন্তে কোনও শক্তি যুক্ত করে, তবে এ জাতীয় শক্তিটি পরবর্তীকালে মূলত বাতিল হয়ে যাবে। ফলস্বরূপ, বসন্তটি সরবে না।

যদি, হ্যান্ডেলটি দিয়ে চরম গতিগুলি না করে, কেউ এটিকে আরও সুচারুভাবে চালিত করে, তবে হ্যান্ডেল গতির নীচের ফ্রিকোয়েন্সিগুলিতে যখন কেউ ওজন / বসন্তের কম্বোয়ের গতির সাথে লড়াই করছেন তখন আরও বেশি সময় থাকতে পারে। যদি কেউ হ্যান্ডেলটিকে সাইন-ওয়েভ প্যাটার্নে সরিয়ে নিয়ে যায়, তবে একটি ফ্রিকোয়েন্সিতে সিস্টেমের অনুরণনমূলক ফ্রিকোয়েন্সি থেকে যথেষ্ট আলাদা হয়, "ডান" পথে এগিয়ে যাওয়ার সময় যে সিস্টেমটি সিস্টেমের মধ্যে স্থানান্তরিত হয় তা গ্রহণযোগ্য শক্তি দ্বারা বেশ ভাল ভারসাম্যহীন হবে সিস্টেমটি "ভুল" পথে ঠেলে দিচ্ছে। অন্যান্য গতির নিদর্শনগুলি যা স্কোয়ার ওয়েভের মতো চরম নয়, কমপক্ষে কয়েকটি ফ্রিকোয়েন্সিগুলি সিস্টেমে আরও শক্তি গ্রহণের চেয়ে বেশি স্থানান্তরিত করে।


1

একটি এমনকি সহজ উপমা ট্রাম্পোলিন কল্পনা করা হয়।

কন্ডাক্টরকে বিদ্যুতায়িত করা ট্রামপোলিন ঝিল্লিটি প্রসারিত করার সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ, সেই তারের সাথে যুক্ত 'প্রসারিত' (বিকৃত) করে fields

ট্রামপোলিনের মাঝখানে দাঁড়িয়ে যান, নীচে পৌঁছে ট্রামপোলিন ফ্লোরের ঝিল্লিটি ধরুন। এখন উঠে দাঁড়াও এবং যেতে যেতে এটিকে টানুন / প্রসারিত করুন, সুতরাং আপনার কোমরের উচ্চতা সম্পর্কে একটি শিখর রয়েছে।

এটি অবশ্যই ঝিল্লিতে কিছু শক্তি সঞ্চয় করার প্রভাব ফেলেছে।

এখন আপনি যদি এটিকে ছেড়ে যান, এটি কেবল হালকাভাবে ভেসে উঠবে না এবং চলাচল বন্ধ করবে না। এটি দ্রুত নেমে যাবে এবং তারপরে পুনরায় চিত্র ... তার নিজের সঞ্চিত শক্তিটি নিচে নামার সাথে সাথে একগুচ্ছ আরও একবার 'নিজেরাই' বার বার এগিয়ে চলেছে ...

পরিবর্তে আপনি যদি এটি ধীরে ধীরে আবার জায়গায় ফিরে যান ... এটি সহিংসভাবে কোথাও স্ন্যাপ করতে পারে না এবং তাই কোনও কিছুই এটিকে 'নিজেরাই' স্পন্দিত করতে দেয় না। কেবল করণীয় হ'ল এটি আপনার চালনা থেকে।

সমস্ত ফ্রিকোয়েন্সিগুলিতে (যে কোনও তরঙ্গরূপের) গাণিতিক সুরেলা থাকে, হঠাৎ সম্ভাব্য পরিবর্তনের তরঙ্গগুলি এই সুরগুলিকে বাস্তব বিশ্বের দোলনা হিসাবে প্রকাশ করার জন্য একটি সহজ সুযোগ সরবরাহ করে।


1
জিনিসগুলি কীভাবে কম্পন ঘটে সে সম্পর্কে আপনি একটি উপমা সরবরাহ করেছেন। কম্পন অগত্যা সুরেলা বাড়ে না। একটি কম্পন একক স্বন হতে পারে।
নিক আলেক্সেভ

1

এই প্রশ্নের কেবলমাত্র পরিপূরক,

ডেটা ট্রান্সফার (উচ্চ = 1, কম = 0) এবং কেবল অডিও বা আরএফ এর মতো পরিস্থিতিতে যেমন এই সুরেলাগুলি কি অপ্রাসঙ্গিক?

যে আমি মনে করি কেউ বলেনি: এটি অপ্রাসঙ্গিক নয়। সাধারণত আমরা ডিজিটাল সার্কিটগুলিতে ডাল সংক্রমণে আগ্রহী তাই বেশিরভাগ ক্ষেত্রে আমরা এই তরঙ্গ ঘটনাটিকে বিবেচনায় নিই না। এটি কারণ কারণ যদিও বর্গাকার তরঙ্গটির সুরেলা রয়েছে (বাস্তব বিশ্বে সুরকার্যের অসীম সংখ্যা নয়) তাই এটি উত্থান / পতনে কিছুটা সময় নেবে, আপনার সার্কিটরি নকশাটি সাধারণত এটি সম্পর্কে "সচেতন" থাকে। এটি ডিজিটাল ইলেক্ট্রনিক্স / ডিজিটাল যোগাযোগের বৃহত্তম সুবিধাগুলির মধ্যে একটি: একটি নির্দিষ্ট বিন্দু থেকে (ভোল্টেজ) আপ, সিগন্যালটি 1 এবং একটি নির্দিষ্ট বিন্দু থেকে নীচে ব্যাখ্যা করা হয়, বেশিরভাগ ক্ষেত্রে এটি সুনির্দিষ্ট বিন্যাসের সাথে গুরুত্বপূর্ণ নয় most বর্গাকার তরঙ্গ যেহেতু এটি নির্দিষ্ট সময়ের নির্দিষ্টকরণের সাথে মেলে।

তবে মনে রাখবেন যে আপনার বর্গাকার সংকেত ফ্রিকোয়েন্সিটি এমন একটি বিন্দুতে বেড়েছে যেখানে তরঙ্গদৈর্ঘ্য তার সংক্রমণ লাইনের প্রস্থের ক্রম অনুসারে (কোনও পিসিবির চালক ট্র্যাক হতে পারে), তবে আপনি এই তরঙ্গ ঘটনাটি বিবেচনায় নিতে পারেন। আপনার হাতে এখনও একটি সার্কিট রয়েছে তবে কিছু তরঙ্গ ঘটনা ঘটতে পারে। সুতরাং আপনার "লাইন" প্রতিবন্ধিতার উপর নির্ভর করে কিছু ফ্রিকোয়েন্সিতে অন্যান্য ফ্রিকোয়েন্সিগুলির বিভিন্ন প্রচারের গতি থাকতে পারে। যেহেতু বর্গাকার তরঙ্গটি অনেকগুলি সুরেলা (বা আদর্শভাবে অনন্ত) থেকে গঠিত, আপনার সম্ভবত আপনার সংক্রমণ রেখা বা পরিবাহী ট্র্যাকের শেষে একটি বিকৃত বর্গাকার তরঙ্গ থাকবে (কারণ প্রতিটি সুরেলা বিভিন্ন গতির সাথে ভ্রমণ করবে)।

এটি যখন ঘটতে পারে তার একটি উত্তম উদাহরণ হ'ল যখন আমরা কোনও সার্কিটে ইউএসবি ডেটা সংক্রমণ ব্যবহার করি। নোট করুন যে ডেটা হার খুব বেশি (উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি বর্গাকার তরঙ্গ) তাই আপনাকে অবশ্যই আপনার ট্রান্সমিশন লাইনের প্রতিবন্ধকতা বিবেচনায় নিতে হবে। অন্যথায় আপনার যোগাযোগের ক্ষেত্রে সম্ভবত সমস্যা হবে।

সংক্ষেপে, এটি সমস্ত বিষয় এবং এটি একসাথে কাজ করে তবে আপনার প্রকল্প / বিশ্লেষণে এই জিনিসগুলি গুরুত্বপূর্ণ কিনা তা বিশ্লেষণ করা আপনার পক্ষে।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.