Рассмотренный пример наглядно демонстрирует возможности многочастотной дискретизации для решения важных практических задач. Действительно, относительно узкополосные фильтры являются важнейшим элементом радиосистем и в этом смысле имеют большое самостоятельное значение. Помимо этого, многочастотная дискретизация весьма эффективна для построения банков фильтров и для решения задач обработки сигналов с помощью техники вейвлет-разложений.
Литература
1. Vaidyanathan P.P. Multirate Systems and Filter Banks. Prentice Hall. Englewood Cliffs. NY, 1993.
2. Вайдьнатхан П.П. Цифровые фильтры, блоки фильтров и полифазные цепи с многочастотной дискретизацией. Методический обзор. ТИИЭР, 1990. т. 78. № 3. С. 77–120.
3. Гольденберг Л.М., Матюшкин Б.Д., Поляк М.Н. Цифровая обработка сигналов. М.: Радио и связь, 1985.
4. Витязев В.В. Цифровая частотная селекция сигналов. М.: Радио и связь, 1993.
5. Андреев И.В., Ланнэ А.А. MATLAB для DSP: SPTool - инструмент для расчёта цифровых фильтров и спектрального анализа сигналов // Цифровая обработка сигналов. 2000. № 2. С. 6–13.
6. Дьяконов В.П., Абраменкова И.В. Matlab 5.0/5.3. Система символьной математики. М.: “Нолидж”, 1999.
7. Гультяев А.К. Имитационное моделирование в среде Windows. СПб.: КОРОНА принт, 1999.
8. Анохин В.В. Моделирование аналого-цифрового преобразования. В 2-х частях. // Chip-News. 2000. № 2. С. 4–7. Chip-News. 2000. № 3. С. 26–29.
