Κατέβασμα παρουσίασης
Η παρουσίαση φορτώνεται. Παρακαλείστε να περιμένετε
ΔημοσίευσεHengki Agusalim Τροποποιήθηκε πριν 6 χρόνια
1
Frekvencijska analiza vremenski diskretnih signala
izabrano iz predmeta Signali i sustavi
2
Frekvencijska analiza diskretnih aperiodičnih signala
aperiodični diskretni signal možemo generirati iz kontinuiranog aperiodičnog signala otipkavanjem postupak uzimanja uzoraka ili otipkavanja kontinuiranog signala možemo matematički modelirati kao pridruživanje funkciji x(t) niza impulsa, čiji intenzitet je proporcionalan trenutnim vrijednostima kontinuiranog signala xs(t)= ST{x(t)}
3
Frekvencijska analiza diskretnih aperiodičnih signala
niza funkcijom x(t) , tj. Možemo to interpretirati kao modulaciju impulsnog
4
Frekvencijska analiza diskretnih aperiodičnih signala
zbog svojstva delta funkcije da vadi vrijednost kontinuirane funkcije x(t) na mjestu diskontinuiteta t - nT = 0, tj. tn = nT, može se napisati i u obliku:
5
Frekvencijska analiza diskretnih aperiodičnih signala
usporedimo spektre ovih signala za signal x(t) vrijedi par:
6
Frekvencijska analiza diskretnih aperiodičnih signala
Periodičan niz dT nastao ponavljanjem delta funkcije svakih T, kao svaka periodična funkcija se dade predstaviti Fourierovim redom, gdje su Fourierovi koeficijenti dani s: Fs je frekvencija otipkavanja slijedi:
7
Frekvencijska analiza diskretnih aperiodičnih signala
spektar otipkanog signala xs(t) dan je s: zamjenom redoslijeda sumacije i integracije dobivamo: integral je spektar signala x(t) , ali pomaknut za kFs, pa izlazi:
8
Frekvencijska analiza diskretnih aperiodičnih signala
pokazano je da je spektar otipkanog dakle diskretnog signala periodičan pa Fourierovu transformaciju diskretnog signala x[n] konačne energije možemo pisati:
9
Frekvencijska analiza diskretnih aperiodičnih signala
važno je primijetiti da je X(e jω) periodičan s periodom 2 ovo je posljedica činjenice da je za diskretni signal frekvencijsko područje limitirano samo na interval (-, ) ili (0, 2) i da su sve frekvencije izvan tog intervala ekvivalentne frekvencijama unutar intervala
10
Frekvencijska analiza diskretnih aperiodičnih signala
gornji izraz predstavlja prikaz X(e jω) uz pomoć Foureirovog reda pa uzorci x[n] predstavljaju Foureierove koeficijente izračunavanje x[n] iz X(e jω)
11
Fourierova transformacija diskretnih aperiodičnih signala
izračunavanje x[n] iz X(e jω) započinje množenje obje strane s ej m i integracijom preko intervala (-, ):
12
Fourierova transformacija diskretnih aperiodičnih signala
desna strana se preuređuje i izračunava: pa je konačno:
13
Fourierova transformacija diskretnih aperiodičnih signala
zaključno, par za Fourierovu transformaciju aperiodičnih diskretnih signala je
14
Fourierova transformacija diskretnih aperiodičnih signala
uobičajen je i prikaz spektra u polarnom obliku: za realni signal vrijedi: čemu je ekvivalentno
15
Primjer Fourierove transformacije aperiodičkog pravokutnog signala
Zadan je pravokutni signal za koji treba odrediti Fourierovu transformaciju: L=5
16
Primjer Fourierove transformacije aperiodičkog pravokutnog signala
Fourierova transformacija ovog signala je:
17
Primjer Fourierove transformacije aperiodičkog pravokutnog signala
Amplitudni spektar je: fazni spektar je:
18
Primjer Fourierove transformacije aperiodičkog pravokutnog signala
19
Primjer Fourierove transformacije aperiodičkog pravokutnog signala
20
Primjer Fourierove transformacije aperiodičkog pravokutnog signala
21
Primjer Fourierove transformacije aperiodičkog pravokutnog signala
22
Fourierova transformacija diskretnih periodičnih signala
23
Fourierova transformacija diskretnih periodičnih signala
Fourierov red za kontinuirani periodični signal x(t) , perioda Tp, je: signal x(t) može biti prikazan s beskonačnim brojem frekvencijskih komponenti spektar je diskretan pri čemu je razmak između susjednih komponenti 1/Tp
24
Fourierova transformacija diskretnih periodičnih signala
diskretni periodični signal x[n] ima periodični spektar (zbog diskretnosti signala u vremenskoj domeni) koji se ponavlja svakih 2 područje frekvencija (-, ) ili (0, 2) diskretni periodični signal x[n] ima diskretan spektar (zbog periodičnosti signala u vremenskoj domeni) pri čemu je razmak između susjednih frekvencijskih komponenti 2/N radijana Fourierov red za periodični diskretni signal sadržavati će najviše N frekvencijskih komponenti
25
Fourierova transformacija diskretnih periodičnih signala
Za diskretni periodični signal x[n] perioda N vrijedi: Fourierov red periodičnog signala sadrži N harmonički vezanih kompleksnih eksponencijalnih funkcija:
26
Fourierova transformacija diskretnih periodičnih signala
Fourierov red za diskretini periodični signal: izvod izraza za Foureriove koeficijente ck: obje strane se množe s eksponencijalom e-j2 l n/N a zatim se produkti zbrajaju od n=0 do n=N-1
27
Fourierova transformacija diskretnih periodičnih signala
zamijenimo redoslijed sumacije: uz sumaciju desna se strana reducira na Ncl pa slijedi:
28
Fourierova transformacija diskretnih periodičnih signala
što je izraz za Fourierove koeficijente signala x[n]
29
Fourierova transformacija diskretnih periodičnih signala
zaključno, par za Fourierovu transformaciju periodičnih diskretnih signala je
30
Fourierova transformacija diskretnih periodičnih signala
jednadžba se u engleskoj terminologiji naziva discrete-time Fourier series (DTFS) Fourierovi koeficijenti ck, k =0, 1, 2, ....,N-1, omogućavaju prikaz x[n] u frekvencijskoj domeni, tako da ck predstavljaju amplitudu i fazu vezanu uz frekvencijske komponente gdje je
31
Fourierova transformacija diskretnih periodičnih signala
slijedi važno svojstvo periodičnosti ck prema tome {ck} je periodični niz s osnovnim periodom N prema tome:
32
Fourierova transformacija diskretnih periodičnih signala
spektar signala x[n], koji je periodičan s periodom N, je periodičan niz s periodom N bilo kojih N susjednih uzoraka signala ili njegova spektra su dovoljni za potpuni opis signala u vremenskoj ili frekvencijskoj domeni
33
Spektar realnog periodičkog diskretnog signala
za realni periodični x[n] koeficijenti Fourierovog reda {ck}zadovoljavaju slijedeći uvjet: iz čega slijedi: a zbog ck = ck+N slijedi
34
Primjer Fourierove transformacije periodičkog pravokutnog signala
zadan je periodični pravokutni diskretni signal kao na slici: L=5 N=16 -N L N N+L
35
Primjer Fourierove transformacije periodičkog pravokutnog signala
izračunavaju se ck
36
Primjer Fourierove transformacije periodičkog pravokutnog signala
primjeri:
37
L=4 N=16 A=1
38
L=16 N=16 A=1
39
L=1 N=16 A=1
40
L=5 aperiodični signal x[n] L=5 periodični signal x[n]
41
Digitalna obradba kontinuiranih signala
Signali i sustavi
42
Digitalna obradba kontinuiranih signala
Digitalna obradba kontinuiranih signala se sastoji od tri osnovna koraka: pretvorba vremenski kontinuiranog signala u vremenski diskretan signal obradba vremenski diskretnog signala pretvorba obrađenog diskretnog signala u vremenski kontinuirani signal
43
Digitalna obradba kontinuiranih signala
x(t) idealno tipkalo x[n] procesor diskretnih signala y[n] idealni interpolator y(t)
44
Digitalna obradba kontinuiranih signala
ovdje će se razmotriti: otipkavanje i 3. interpolacija
45
Vremenska diskretizacija tipkanjem kontinuiranog signala
46
Vremenska diskretizacija tipkanjem kontinuiranog signala
otipkavanjem kontinuiranog signala x(t) čiji je spektar X(F) dobiva se signal xs(t) čiji je spektar Xs(F) i pokazano je da pri tome vrijedi: spektar Xs(F) otipkanog signala xs(t) je periodično ponavljani spektar X(F) kontinuiranog signala.
47
Vremenska diskretizacija tipkanjem kontinuiranog signala
Pretpostavimo da je spektar X(F) frekvencijski ograničen X(F) = 0 za | F | > Fmax Različite frekvencije tipkanja signala Fs = 1/T mogu u spektru Xs(F) izazvati različite rezultate zavisno od toga da li je Fs - Fmax > Fmax ili Fs - Fmax < Fmax odnosno (i) Fs > 2 Fmax (ii) Fs < 2 Fmax.
48
Vremenska diskretizacija tipkanjem kontinuiranog signala
preklapanje sekcija spektra (engl. “aliasing”)
49
Vremenska diskretizacija tipkanjem kontinuiranog signala
Diskretni se signal može smatrati ekvivalentnim kontinuiranom samo ako je moguće rekonstruirati izvorni signal x(t) iz otipkanog xs(t) odnosno ako se iz spektra Xs(F) može dobiti originalni X(F) . Postupak rekonstrukcije pretpostavlja izdvajanje osnovne sekcije spektra filtriranjem. To će biti moguće načiniti bez pogreške samo ako je spektar X(F) ograničen na Fmax, te ako je frekvencija otipkavanja Fs > 2 Fmax. teorem otipkavanja
50
Antialiasing filtri Aliasing, koji se javlja pri otipkavanju frekvencijski neomeđenog signala, izbjegava se filtriranjem kontinuiranog signala tzv. antialiasing filtrom. Antialiasing filtri su niskopropusni analogni filtri koji propuštaju komponente spektra frekvencija nižih od pola frekvencije otipkavanja, dok više frekvencije guše. Koriste se realni filtri koji imaju konačnu širinu prijelaznog pojasa frekvencijske karakteristike i konačno gušenje u pojasu gušenja.
51
Antialiasing filtri područje propuštanja za 0 < F < F1 ,
½H(F)½ 1 područje propuštanja za 0 < F < F1 , područje gušenja za F2 < F < ¥ , vrijedi : F1 < F2 .
52
Amplitudna frekvencijska karakteristika eliptičkog filtra
Fp Fs 1-δp 1+δp δs |H(F)| područje gušenja područje propuštanja
53
Niskopropusni analogni filtri
54
Butterworth filtri
55
Chebyshev1 filtri
56
Usporedba filtara Fp =5000 Hz Fs = 7500 Hz Rp=3 dB Rs=40 dB
57
Usporedba filtara Fp =5000 Hz Fs = 7500 Hz Rp=3 dB Rs=40 dB
58
Otipkavanja kontinuiranog signala
greška uslijed aliasinga
59
Otipkavanje realnih signala
zbog konačne širine prijelaznog područja realnih antialiasing filtara potrebno je signal otipkavati nešto većom frekvencijom od dvostruke maksimalne frekvencije signala oversampling u digitalnoj telefoniji standardizirano je frekvencijsko područje od 3.4 kHZ koje osigurava telefonsku konverzaciju zadovoljavajuće kvalitete u postupku digitalizacije otipkavanje se provodi s 8 kHz što je više od dvostruke širine spektra signala
60
Otipkavanje realnih signala
slično je kod digitalne obradbe glazbenih signala, čija je frekvencijsko područje širine 20 kHz osigurava visoko vjernu reprodukciju u slučaju pohrane analognog glazbenog signala na CD frekvencija otipkavanja je 44.1 kHz što je opet više od dvostruke maksimalne frekvencije signala u realnim CD uređajima (Dual prije 12 godina) frekvencija otipkavanja kHz (8 x oversampling)
61
Obnavljanje ili rekonstrukcija kontinuiranog signala iz diskretnog
62
Obnavljanje ili rekonstrukcija kontinuiranog signala iz diskretnog
Periodični spektar Xs(F) može se dobiti i iz u dobivenom izrazu se može prepoznati Fourierov red za periodični spektar Xs(F)
63
Obnavljanje ili rekonstrukcija kontinuiranog signala iz diskretnog
Da bi se dobila osnovna sekcija spektra Xc(F) odnosno po mogućnosti X(F) , potrebno je izvršiti filtraciju Xs(F) s filtrom frekvencijske karakteristike Hr , Xc(F) = Xs(F) Hr(F)
64
Obnavljanje ili rekonstrukcija kontinuiranog signala iz diskretnog
Hr(F) Fs /2 pretpostavimo za Hr idealan filter F Hr(F) Fs / 2 1 -Fs / 2
65
Obnavljanje ili rekonstrukcija kontinuiranog signala iz diskretnog
Impulsni odziv je neka je frekvencija otipkavanja Fs > 2 Fmax, tako da unutar pojasa ponavljanja (- Fs/2, Fs /2), nema preklapanja sekcija spektra. tada je uz prije izvedeno:
66
Obnavljanje ili rekonstrukcija kontinuiranog signala iz diskretnog
) ( 2 F X e nT x H s FnT j n r = ú û ù ê ë é - +¥ -¥ å p inverznom Fourierovom transformacijom spektra X(F) slijedi: ò å - +¥ -¥ = ú û ù ê ë é dF e nT x F H Ft j FnT n r s p 2 ) ( 1
67
Obnavljanje ili rekonstrukcija kontinuiranog signala iz diskretnog
Kontinuirani signal x(t) rekonstruiran je iz uzoraka otipkanog signala x(nT) interpolacijom s funkcijom:
68
Obnavljanje ili rekonstrukcija kontinuiranog signala iz diskretnog
možemo zaključiti kako je kontinuirani signal x(t), koji ima frekvencijski omeđen spektar tj. X(F) = 0 za |F|>Fs/2, jednoznačno određen trenutnim vrijednostima u jednoliko raspoređenim trenucima tn = nT = n/Fs interpolacijska funkcija predstavlja impulsni odziv idealnog filtra
69
filtar ima nekauzalan odziv i prema tome je neostvariv
70
Interpolator nultog reda
71
Interpolator prvog reda
72
Digitalna obradba kontinuiranih signala
pretvorba vremenski kontinuiranog signala u vremenski diskretan signal izvodi se analogno-digitalnim (A/D) pretvornikom što znači da je vremenski diskretan signal potrebno kvantizirati i po amplitudi 2. obradba vremenski diskretnog signala izvodi se digitalnim procesorom 3. pretvorba obrađenog diskretnog signala u vremenski kontinuirani signal izvodi se pomoću digitalno-analognog (D/A) pretvornika
73
Digitalna obradba kontinuiranih signala
Lanac sklopova potrebnih za digitalnu obradbu kontinuiranih signala prikazan je blok dijagramom antialiasing filtar digitalni procesor S/H A/D D/A rekonstrukcijski x(t) y(t)
74
Diskretizacija kontinuiranoga spektra
75
Diskretizacija kontinuiranoga spektra
Spektar aperiodičnih kontinuiranih signala je kontinuiran spektar aperiodičnih diskretnih signala također je kontinuiran i još k tome i periodičan ovdje se razmatraju postupak otipkavanja spektra tj. diskretizacija u spektralnoj domeni postupak koji ćemo ovdje primijeniti identičan je postupku primijenjenom kod otipkavanja vremenski kontinuiranih signala
76
Diskretizacija kontinuiranoga spektra
diskretizaciju kontinuiranog spektra možemo interpretirati kao modulaciju impulsnog niza funkcijom X(F) dakle:
77
Frekvencijska analiza diskretnih aperiodičnih signala
Periodičan niz nastao ponavljanjem delta funkcije svakih F0, kao svaka periodična funkcija se dade predstaviti Fourierovim redom: gdje su amplitude cn dane s:
78
Frekvencijska analiza diskretnih aperiodičnih signala
slijedi: inverznom transformacijom Xd(F) dobiva se kontinuirani signal xd(t) koji odgovara otipkanom spektru:
79
Diskretizacija kontinuiranoga spektra
i konačno: otipkavanje kontinuiranog spektra X(F) aperiodičkog signala x(t) rezultira u njegovom periodičnom ponavljanju svakih Tp=1/F0
80
Obnavljanje kontinuiranog spektra iz diskretnog
Uz Xd(F) prikazan kao: xd(t) dobivamo inverznom transformacijom kao:
81
Obnavljanje kontinuiranog spektra iz diskretnog
xd(t) je periodična funkcija prikazana Fourierovim redom rekonstrukciju kontinuiranog spektra postiže se izdvajanjem samo osnovne sekcije od xd(t) što se postiže množenjem xd(t) s idealnim pravokutnim otvorom
82
Obnavljanje kontinuiranog spektra iz diskretnog
čiji je spektar: prvu sekciju signala dobivamo množenjem s w(t) :
83
Obnavljanje kontinuiranog spektra iz diskretnog
spektar X(F), izražen uz pomoć X(kF0) slijedi iz x(t) zamjenjujemo s prije izvedenim
84
Obnavljanje kontinuiranog spektra iz diskretnog
finalno spektar X(F), izražen uz pomoć X(kF0), je: dakle spektar X(F) jednoznačno je određen iz svojih uzoraka X(kF0), interpolacijom funkcijom: Zaključak: kontinuirani spektar signala koji ima omeđeno trajanje (x(t)=0 za |t|>Tp/2) jednoznačno je određen svojim uzorcima na jednoliko raspoređenim frekvencijama Fk=kF0=k/Tp
85
Dimenzionalnost signala
tipkanje signala u vremenskoj domeni ponavljanje spektra s Fs (aliasing u FD) tipkanje signala u frekvencijskoj domeni ponavljanje signala s Tp (aliasing u VD) relativna greška u FD i VD može biti ocijenjena energijom signala i spektra izvan izabranog trajanja signala Tp, odnosno frekvencijskog pojasa Fs, prema ukupnoj energiji
86
Dimenzionalnost signala
relativna greška u FD relativna greška u VD greške se mogu ocijeniti poznavanjem brzine opadanja signala i spektra za |t| > Tp / 2 odnosno |F| > Fs / 2
87
Dimenzionalnost signala
uz specificiranu dozvoljenu grešku aliasinga u FD i VD dobivamo Tp i Fs - trajanje i širinu pojasa signala. potreban broj uzoraka u VD potreban broj uzoraka u FD dimenzija signala
88
Diskretna Fourierova transformacija (DFT)
89
Diskretna Fourierova transformacija (DFT)
DFT se koristi za numeričko određivanje spektra signala. signal i njegov spektar treba predstaviti uzorcima odnosno otipkati otipkani signal i njegov otipkani spektar periodički će se produžiti prije je dan par za Fourierovu transformaciju periodičnih diskretnih signala (koji imaju diskretan i periodičan spektar) i on će biti korišten u numeričkom izračunavanju uzoraka spektra signala
90
Diskretna Fourierova transformacija (DFT)
prije je pokazano da pri otipkavanju kontinuiranog spektra aperiodičkog kontinuiranog signala rezultira u periodizaciji vremenskog signala i u slučaju vremenski neomeđenog signala nastaje aliasing u vremenskoj domeni razmotrimo sada otipkavanje kontinuiranog spektra aperiodičkog diskretnog signala spektar diskretnog aperiodičkog signala je kontinuiran (i periodičan s periodom 2π):
91
Diskretna Fourierova transformacija (DFT)
kako je spektar periodičan s 2π dovoljno je pri otipkavanju spektra uzeti samo uzorke iz osnovnog perioda za N jednoliko raspodijeljenih uzoraka razmak između uzoraka će biti 2π/N otipkajmo sada X(ejω) na frekvencijama ω= 2πk/N transformirajmo sumaciju u beskonačni zbroj sumacija od N članova
92
Diskretna Fourierova transformacija (DFT)
zamjenom indeksa n u unutarnjoj sumaciji s n-lN i zamjenom redoslijeda sumacije slijedi:
93
Diskretna Fourierova transformacija (DFT)
signal: dobiven je periodičnim ponavljanjem x[n] i periodičan je s periodom N može biti prikazan uz pomoć Fourierovog reda
94
Diskretna Fourierova transformacija (DFT)
pa su kako je prije pokazano za Fourierove koeficijente periodičnih diskretnih signala oni: ako su usporede ck i X(ej2πk/N) slijedi:
95
Diskretna Fourierova transformacija (DFT)
stoga je: prije izvedeni X(ej2πk/N) možemo pisati:
96
Diskretna Fourierova transformacija (DFT)
otipkavanjem spektra aperiodičnog diskretnog signala može doći do pojave aliasianga u vremenskoj domeni za diskretne signale x[n] duljine L pri čemu je L N nema pojave aliasinga i vrijedi da je: iz svega slijedi:
97
Diskretna Fourierova transformacija (DFT)
za aperiodički diskretni signal x[n] duljine L (x[n] = 0 za n< 0 i n L) vrijedi par: diskretna Fourierova transformacija (DFT) 2. inverzna diskretna Fourierova transformacija (IDFT)
98
Diskretna Fourierova transformacija (DFT)
IDFT
Παρόμοιες παρουσιάσεις
© 2024 SlidePlayer.gr Inc.
All rights reserved.