PNS_-_Curs1-2v2008-v2015

20
  Prelucrarea numerică a semnalelor - Capitolul 1 Silviu Ciochină 1 1. INTRODUCERE. SEMNALE ŞI SISTEME DISCRETE ÎN TIMP 1.1 Semnale discrete în timp Prelucrarea numerică a semnalelor analogice a devenit o practică frecvent întâlnită. Aceasta presupune două operaţii: - eşantionarea la anumite momente de timp. În cele ce urmează acestea vor fi  presupuse de forma  s nT , unde  s T  reprezintă perioada de eşantionare, iar S S  T  F  / 1  este frecvenţa de eşantionare (eșantionare regulată); această operaţie este realizată de un dispozitiv de eşantionare-memorare (sample&hold). Dispozitivul respectiv realizează deci o discretizare în domeniul timp.  - conversia analog    numerică. Aceasta presupune o discretizare a nivelului semnalului, aplicată eșantioanelor, rezultând o reprezentare numerică a semnalului, aplicabilă unui sistem de calcul.  Acest prim capitol se referă la semnalele discrete în timp, incluzând deci ca un caz particular şi semnalele numerice. Vom defini semnalul discret în timp ca o aplicaţie de forma   R C Z  sau :   n  x  Poate proveni din eşantionarea unui semnal analogic, ) (t  x a  cu perioada S S  F T  / 1 , S a  nT  x n  x    Pentru ca procesul de eșantionare să nu conducă la o pierdere de informație, trebuie îndeplinite condiţiile teoremei eşantionării. Aceasta presupune ca semnalul analogic să fie de bandă limitată şi  2 S  M  F  F    unde  M  F  este frecvenţa limită superioară a spectrului semnalului.  În aceste condiții, din semnalul discret se poate reface în mo d exact semnalul analogic inițial. Pe un interval finit de timp, semnalul va fi reprezentat printr-un număr finit  N  de eşantioane, care pot fi exprimate ca şi componente ale unui vector   , 1 , , 1  T n x n x n x n N   x  

description

Curs prelucrarea semnalelor digitale

Transcript of PNS_-_Curs1-2v2008-v2015

  • Prelucrarea numeric a semnalelor - Capitolul 1 Silviu Ciochin

    1

    1. INTRODUCERE.

    SEMNALE I SISTEME DISCRETE N TIMP

    1.1 Semnale discrete n timp

    Prelucrarea numeric a semnalelor analogice a devenit o practic frecvent ntlnit. Aceasta presupune dou operaii: - eantionarea la anumite momente de timp. n cele ce urmeaz acestea vor fi

    presupuse de forma snT , unde sT reprezint perioada de eantionare, iar

    SS TF /1 este frecvena de eantionare (eantionare regulat); aceast operaie

    este realizat de un dispozitiv de eantionare-memorare (sample&hold). Dispozitivul respectiv realizeaz deci o discretizare n domeniul timp.

    - conversia analog numeric. Aceasta presupune o discretizare a nivelului semnalului, aplicat eantioanelor, rezultnd o reprezentare numeric a semnalului, aplicabil unui sistem de calcul.

    Acest prim capitol se refer la semnalele discrete n timp, incluznd deci ca un caz particular i semnalele numerice. Vom defini semnalul discret n timp ca o aplicaie de forma

    RCZ sau: nx Poate proveni din eantionarea unui semnal analogic, )(txa cu perioada

    SS FT /1 ,

    Sa nTxnx Pentru ca procesul de eantionare s nu conduc la o pierdere de informaie, trebuie ndeplinite condiiile teoremei eantionrii. Aceasta presupune ca semnalul analogic s fie de band limitat i

    2

    SM

    FF

    unde MF este frecvena limit superioar a spectrului semnalului. n aceste

    condiii, din semnalul discret se poate reface n mod exact semnalul analogic iniial.

    Pe un interval finit de timp, semnalul va fi reprezentat printr-un numr finit N de eantioane, care pot fi exprimate ca i componente ale unui vector

    , 1 , , 1T

    n x n x n x n N x

  • Prelucrarea numeric a semnalelor - Capitolul 1 Silviu Ciochin

    2

    Fig. 1.1

    Semnale particulare

    Impulsul unitar (Fig. 1.1):

    0,0

    0,1

    n

    nn

    Fig. 1.1

    Impulsul treapt unitate (Fig. 1.2):

    0,0

    0,1

    n

    nnu

    Fig. 1.2

    Semnal periodic de perioad N. Vom spune c un semnal discret n timp este periodic dac N N astfel nct

    Nnxnx , Z n , iar N este perioada semnalului.

    Semnal sinusoidal discretizat

    Pornind de la semnalul analogic

    00cos tAtxa , 00 2 F prin eantionare se obine

    00cos SnTAnx n cele ce urmeaz vom nota frecvena normat 0f i frecvena unghiular

    normat 0 :

    u(n)

    -2 -1 0 1 2

    1

    n

    -2 -1 0 1 2 n

    1

    )(n

    E/M CAN

    )(txa ( )x n

    Semnal analogic Semnal discret

    n timp

    Semnal numeric

  • Prelucrarea numeric a semnalelor - Capitolul 1 Silviu Ciochin

    3

    SS

    F

    FTFf 000 , ST00

    literele mari fiind utilizate pentru mrimile nenormate. Se atrage atenia c n unele lucrri mai vechi se utilizeaz pentru a simboliza normarea unei frecvene sublinierea. Cu notaia adoptat,

    00cos nAnx Acest semnal nu este n general periodic. Este periodic, de perioad N, numai dac N, k, astfel nct

    NkkN

    22 00 ,

    sau

    N

    k

    T

    TS 0

    relaie care presupune un anumit sincronism ntre perioada de eantionare i perioada semnalului (n intervalul de timp NTS trebuie s fie cuprinse un numr ntreg de perioade ale semnalului analogic). Concluzia obinut este valabil pentru orice semnal obinut prin eantionarea unui semnal analogic periodic. Exponeniala complex:

    0jneAnx

    Energia semnalului discret este dat de :

    n

    def

    nxE2

    Conform teoremei eantionrii, energia unui semnal analogic poate fi calculat pormind de la eantioanele sale, prin relaia

    n

    SaSa nTxTE2

    deci energia definit ca mai sus pentru semnalul discret se obine din energia semnalului analogic printr-o normare:

    aS

    ET

    E1

    Dac energia nu este finit, se poate defini puterea medie a semnalului discret n timp,

    N

    NnN

    nxN

    P2

    12

    1lim

    1.2 Sisteme discrete n timp

    Vom defini un sistem discret n timp ca un operator de forma

    nxTny (Figura 1.3)

  • Prelucrarea numeric a semnalelor - Capitolul 1 Silviu Ciochin

    4

    Fig. 1.3

    Vom defini n continuare clase particulare de sisteme discrete n timp.

    Sisteme liniare (SL) sunt acele sisteme care satisfac principiul

    superpoziiei adic pentru orice constante 1a , 2a i orice semnale )(1 nx , )(2 nx ,

    nyanyanxTanxTanxanxaT 221122112211 Pentru sistemele liniare vom introduce funcia de pondere, ca rspuns al sistemului la impulsul unitar n .

    nTnh Orice semnal discret poate fi reprezentat ca

    k

    knkxnx

    n consecin rspunsul unui SL poate fi scris

    k k

    kk

    nhkxknTkxknkxTnxTny

    unde

    knTnhk Sisteme invariante n timp (SIT) sau invariante la deplasare, se definesc

    prin

    nxTny knxTkny pentru Zk . Definiia de mai sus poate fi interpretat prin aceea c un SIT comut cu un operator de ntrziere (Fig. 1.4)

    Fig. 1.4

    y(n) x(n)

    T { } z-k

    y(n-k)

    x(n-k) x(n)

    T { } z-k

    T{x(n-k)}

    y(n) x(n)

    T { }

  • Prelucrarea numeric a semnalelor - Capitolul 1 Silviu Ciochin

    5

    Pentru un sistem liniar i invariant n timp (SLIT): knhknTnhk

    aa nct

    k

    knhkxny

    Se definete convoluia liniar n timp discret prin

    k

    knxkxnxx 2121

    Este evident un operator comutativ,

    nxxknxkxknxkxnxxkk

    12122121

    O notaie echivalent este frecvent utilizat nxnxnxx 2121

    Rezult pentru un SLIT concluzia important c rspunsul acestuia la un semnal nx este convoluia dintre acesta i funcia de pondere a sistemului (Fig. 1.5):

    nhxnxhny

    Fig. 1.5

    Sisteme stabile Un sistem stabil este un sistem pentru care orice semnal de intrare mrginit (ca amplitudine) conduce la un semnal de ieire de asemenea mrginit. n cazul unui SLIT, pentru aceasta este necesar i suficient ca

    k

    kh

    deci ca funcia de pondere s fie absolut sumabil.

    Sisteme cauzale

    O definiie general pentru un sistem cauzal impune ca pentru 0nn , s

    existe implicaia

    nxnx ba pentru 0nn nyny ba pentru 0nn , unde nyny aa , reprezint rspunsurile sistemului la cele dou semnale de intrare.

    Pentru un SL condiia de cauzalitate se rezum la condiia de neanticipativitate (rspunsul sistemului nu poate aprea naintea excitaiei). ntr-

    adevr, dac la intrarea unui sistem liniar cauzal se aplic nxnxnx ba deci 0nx pentru 0nn , rspunsul sistemului, n baza liniaritii este

    y(n)=(h x)(n) x(n)

    h(n)

  • Prelucrarea numeric a semnalelor - Capitolul 1 Silviu Ciochin

    6

    nynyny ba 0ny pentru 0nn . Deci n acest caz condiia de cauzalitate se poate scrie

    00 pentru0pentru0 nnnynnnx Pentru un SLIT condiia de cauzalitate poate fi scris sub forma:

    0nh , 0n . ntr-adevr, n acest caz, pentru orice nxnx ba , ce satisfac condiiile de mai nainte, se poate scrie

    0

    10

    0

    10

    nkb

    n

    kbb

    nka

    n

    kaa

    knhkxknhkxny

    knhkxknhkxny

    0pentru nnnyny ba

    00 nk

    b

    nk

    a knhkxknhkx

    Dar aceasta nseamn

    00

    nk

    ba knhkxkx 0 knh pentru 0nk i 0nn adic

    0 kn , deci n final

    0nh , 0n . Prin extensie, dac o secven ndeplinete condiia 0nx , pentru 0n , se spune c este cauzal.

    Ecuaii cu diferene finite

    O clas particular de SLIT poate fi descris prin ecuaii cu diferene finite.

    M

    kk

    N

    kk knxkny

    00

    unde k i k sunt nite constante. Dac 00 rezult, mprind cu 0 i notnd

    kk a0

    ,

    kk b0

    ,

    N

    kk

    M

    kk knyaknxbny

    10

    Dac 0N , rmne:

    M

    kk knxbny

    0

    i n particular, pentru nnx ,

    restin,0

    ],0[,

    0

    Mnbknbnh n

    M

    k

    k

  • Prelucrarea numeric a semnalelor - Capitolul 1 Silviu Ciochin

    7

    Un asemenea sistem se spune c este cu rspuns finit la impuls (RFI) sau FIR

    (finite impulse response). n caz contrar, 0N , sistemul este cu rspuns infinit la impuls (RII) sau IIR (infinite impulse response).

    Comportarea SLIT n domeniul frecven Pentru caracterizarea unui sistem n domeniul frecven, vom aplica la intrarea sa un semnal

    jnjjnj eeAeeAnAnx 2

    1

    2

    1cos

    S lum pentru nceput cazul mai simplu:

    jnenx 0 i s calculm rspunsul sistemului. Se gsesc succesiv

    k

    jk

    k

    jkjn

    k

    knj

    k

    ekhnxekhe

    ekhknxkhny

    0

    00

    Se definete funcia de transfer a sistemului:

    k

    jkj ekheH

    Deci, n cazul considerat, avem:

    jeHnxny 00 Prin urmare, rspunsul unui SLIT la o exponenial complex de frecven se obine nmulind semnalul de intrare cu funcia de transfer calculat la frecvena . Observaie Aceast proprietate st la baza metodei armonice de calcul a rspunsului unui SLIT la un semnal ce const ntr-o combinaie liniar de exponeniale complexe,

    i

    jnj

    i

    i

    jn

    iiii eeHAnyeAnx

    ,

    sau n particular, de sinusoide (cosinusoide).

    jeH fiind n general o funcie complex, se poate scrie ca:

    jjjeHj

    jj eeHeeHeH

    arg

    Un caz important este cel al sistemelor cu funcie de pondere real, RZ:nh . n acest caz funcia de transfer se scrie:

    kkk

    j kkhjkkhkjkkheH sincossincos

    Evident, partea real este

    k

    j kkheH cosRe

    iar cea imaginar

    k

    j kkheH sinIm

  • Prelucrarea numeric a semnalelor - Capitolul 1 Silviu Ciochin

    8

    Constatm deci c n cazul sistemelor cu funcie de pondere real, partea real a

    funciei de transfer este funcie par de , iar partea imaginar este funcie impar. De aici deriv proprieti de simetrie pentru modul i argument:

    jjjj eHeHeHeH 22 ImRe

    j

    j

    eH

    eH

    Re

    Imarctg

    n consecin,

    jjjjjj eHeHjeHeHjeHeH ImReImRe

    ntrebare. n ce caz funcia de transfer este real?

    Din rezultatul obinut pn aici se poate deduce simplu rspunsul sistemului la

    exponeniala complex jnenx 0 , nlocuind n final, rspunsul n cazul semnalului real nAnx cos se obine pe baza liniaritii:

    jnjjjjnjjj eeeHeAeeeHeAny )()(22

    njnjj eeeHAny2

    neHAny j cos Relaia de mai sus sugereaz c

    jeH arat ctigul introdus de filtru, n funcie de frecven, deci reprezint caracteristica amplitudine frecven ;

    indic defazajul introdus de sistem, deci reprezint caracteristica faz frecven ;

    d

    d este caracteristica timp de ntrziere de grup (normat)-

    frecven.

    O particularitate a fuciei de transfer jeH a unui sistem discret n timp const n faptul c este periodic de perioad 2. n cazul sistemelor cu funcie de pondere real, apare i o simetrie a caracteristicii

    amplitudine-frecven n raport cu jj eHeH 2 jj eHeH

    Avnd n vedere aceste particulariti, aspectele caracteristicilor amplitudine-frecven ale unor filtre sunt date n figurile 1.6-1.8.

  • Prelucrarea numeric a semnalelor - Capitolul 1 Silviu Ciochin

    9

    Fig. 1.6

    Fig 1.7

    Fig. 1.8

    Transformri utilizate n studiul sistemelor discrete n timp Se reamintesc, pentru precizarea notaiilor, principalele transformri folosite n domeniul semnalelor i sistemelor discrete n timp.

    Transformata Fourier n timp discret direct

    nxenxeXn

    jnj TFTD

    i invers

    neXdeeXnx jjnj

    TFTDI2

    1

    reprezint un instrument util de lucru pentru analiza n domeniul frecven, comportarea circuitelor n regim armonic, analiza spectral a semnalelor. Observaii

    FTB

    0 2 3 -

    FTJ

    - 2 3 0

    jeH

    jeH

    FTS

    - 2 3 0

    jeH

  • Prelucrarea numeric a semnalelor - Capitolul 1 Silviu Ciochin

    10

    Este evident o funcie periodic de perioad 2 (n frecvene unghiulare normate ) sau 1 (n frecvene normate f ), motiv pentru care se reprezint n mod uzual n intervalul (-, ], respectiv (-0,5,0,5].

    Se tie (teorema eantionrii) c dac transformata Fourier a semnalului analogic

    txa este

    i

    este TFTD a semnalului eantionat, Sa nTxnx , atunci

    deci spectrul semnalului discret n timp se obine prin periodizarea cu perioada

    S

    ST

    2

    a spectrului semnalului analogic (Figura 1.9).

    Fig. 1.9

    Convergena TFTD este asigurat dac

    n

    nx , deci dac secvena este

    absolut sumabil. n caz contrar, comportamentul spectral poate fi descris prin distribuii.

    De exemplu, pentru secvena constant, 1(n), 221TFTD n

    unde 2 este distribuia Dirac, periodizat cu perioada 2. Pentru exponeniala complex, aplicnd teorema deplasrii n formula precedent,

    022TFTD 0 jne

  • Prelucrarea numeric a semnalelor - Capitolul 1 Silviu Ciochin

    11

    Se observ imediat c funcia de transfer definit mai nainte, este transformata funciei pondere,

    jeH =TFTD{h(n)}. Avnd n vedere teorema convoluiei (transformata convoluiei a dou secvene este

    produsul transformatelor acestora), aplicat formulei ce d rspunsul unui SLIT,

    jjj eXeHnxhnyeY TFTDTFTD Transformata Z este definit ca o serie de puteri

    n

    nznxnxZzX

    C

    n dzzzXj

    zXZnx 11

    2

    1

    Fig. 1.10

    Domeniul de convergen al transformatei Z este n general o coroan circular (Figura 1.10),

    RzRzD C Domeniul de integrare n transformata invers, C, este o curb nchis inclus n domeniul de convergen. n particular, poate fi un cerc cu centrul n origine, de raz R,

    RRRRzzC ,C .

    Cazuri particulare

    Secven limitat la stnga, nelimitat la dreata prin nnnx pentru,0 . n acest caz R , aa nct RzzD C este exteriorul unui cerc de raz

    R (Figura 1.11a). Se excepteaz z=, dac 0n . Pentru 0n , o asemenea

    secven mai este numit cauzal.

    Secven nelimitat la stnga, limitat la drepta, caracterizat prin

    nnnx pentru,0 . n acest caz 0R , aa nct RzzD C este interiorul unui cerc de raz R . Se excepteaz punctul z=0, dac 0n (Figura

    1.11b). Pentru 0n , o asemenea secven mai este numit anticauzal.

    R- R- R+ Re{z}

    Im{z}

    C

    R

  • Prelucrarea numeric a semnalelor - Capitolul 1 Silviu Ciochin

    12

    Observaii

    Calculul integralei pe contur se efectueaz cu ajutorul teoremei reziduurilor

    k

    k

    z

    n

    zkC

    n zzXdzzzXj

    zXZnx 1

    IntC,

    11 Rez2

    1

    Fig. 1.11

    Se reamintete c reziduul ntr-un pol simplu se calculeaz cu formula

    11 limRez

    nkzzz

    n zzXzzzzXk

    k

    ,

    iar n cazul unui pol multiplu de ordin m,

    1

    1-

    1-1

    d

    d

    !1

    1limRez

    nm

    km

    m

    zzz

    n zzXzzzm

    zzXk

    k

    Precizarea domeniului de convergen este necesar pentru determinarea n mod unic a secvenei temporale.

    Ca i n cazul TFTD, exist o teorem a convoluiei, ce transform convoluia n timp n produs al transformatelor Z. Ca urmare a acestui fapt i a existenei unui instrument eficient de calcul a transformatei inverse (metoda reziduurilor),

    transformata Z reprezint un instrument de baz pentru calculul rspunsului sistemelor discrete n timp la semnale de tip impuls,

    zXzHnxhnyzY ZZ . Se verific imediat c dac cercul de raz unitate este inclus n domeniul de

    convergen, exist TFTD i

    n- n

    x(n)

    n+

    n

    x(n)

    R- R+

    a. b.

    D

    D

  • Prelucrarea numeric a semnalelor - Capitolul 1 Silviu Ciochin

    13

    jezn

    jnj zXnxenxeX

    TFTD

    Deci TFTD este egal cu transformata Z evaluat pe cercul unitar.

    Exemplu

    Fie

    babzaz

    zX

    ,11

    111

    . Calculai nx n cazurile

    1. bzzD C 2. bzazD C 3. azzD C

    Verificai soluiile calculnd transformatele secvenelor obinute. Vom trata pe rnd cele trei situaii.

    n cazul 1, transformata invers va corespunde unei secvene limitate la stnga. n

    plus, deoarece zXz lim este finit, 0n (secven cauzal). Conturul de

    integrare poate fi luat un cerc C1 de raz bR .

    11

    11

    11

    1

    1

    1

    2

    1

    11

    1

    2

    1

    C

    n

    C

    n dzzbzazj

    dzzbzazj

    zXZnx

    Deoarece secvena este cauzal, ne intereseaz numai cazul 0n , astfel nct 1nz nu genereaz poli n interiorul cercului C1. Rmn a fi luate n considerare numai reziduurile

    aferente polilor bzaz 21 , , situai n interiorul acestui cerc,

    111

    1

    11

    nn bab

    aba

    zXZnx

    Deoarece am stabilit c este o secven cauzal, putem scrie

    nubaba

    zXZnx nn 11111

    Verificare

    0

    1

    0

    1

    0

    11

    111

    1

    n

    n

    n

    n

    n

    nnn

    n

    n bzba

    baz

    ba

    azba

    baznxnxZzX

    Seria de puteri din primul termen e convergent dac raia e subunitar, azaz 1 i

    n aceste condiii,

    101

    1

    1

    azba

    aaz

    ba

    a

    n

    n

    La fel, pentru al doilea termen, condiia de convergen este bz i

    101

    1

    1

    bzba

    bbz

    ba

    b

    n

    n

    n consecin, domeniul de convergen pentru zX1 este dat de intersecia celor dou condiii, adic bzzD C1 , i

    111 11

    1

    bzaz

    zX

    n cazul 2, domeniul de convergen sugereaz o secven bilateral. Conturul de

    integrare va fi bRaRzzC ,C2 i

  • Prelucrarea numeric a semnalelor - Capitolul 1 Silviu Ciochin

    14

    2

    1

    2

    1

    2

    1

    C

    n dzzbzazj

    nx

    Dintre cei doi poli bzaz 21 , , numai 1z se afl n interiorul conturului de integrare. n

    afar de acesta, pentru n0. n acest caz, singurul reziduu ce trebuie luat n considerare

    este az 1 .

    nuaba

    nx n 121

    n cazul n

  • Prelucrarea numeric a semnalelor - Capitolul 1 Silviu Ciochin

    15

    n cazul 3, domeniul de convergen fiind interiorul unui cerc, secvena va fi limitat

    la dreapta. Cum n z=0 zX are limit finit, 0n , deci este o secven anticauzal i ne intereseaz 0pentru3 nnx . Conturul de integrare poate fi

    luat un cerc C3 de raz aR .

    3

    1

    11

    1

    311

    1

    2

    1

    C

    n dzzbzazj

    zXZnx

    Singurul pol situat n interiorul conturului C3 este cel multiplu, din origine. Putem evita

    calculul reziduului n acest pol procednd la fel ca n cazul precedent. Vom calcula deci

    partea cauzal a transformatei lui

    nxZz

    bz

    a

    abbzazzXzX

    11

    11

    11

    11 , cu

    a

    zzD1

    C

    Conturul de integrare va fi

    a

    RRzzC1

    ,C3

    care conine n interior polii b

    za

    z1

    ,1

    21 . n plus, pentru n=0 mai apare un pol n

    origine. Pentru n>0

    111331

    11

    11

    2

    1

    3

    nn

    C

    n abba

    dzz

    zb

    za

    abjnxnx

    Pentru n=0, adugnd i reziduul aferent polului din origine, se obine 003 x .

    11 1133

    nuabba

    nxnx nn

    Verificare

    1

    1

    1

    11

    11

    11

    333

    1

    n

    n

    n

    n

    n

    nn

    n

    nn

    n

    n zaba

    azb

    ba

    bzazb

    baznxnxZzX

    Prima serie e convergent pentru bzzD C1,3 , iar a doua pentru azzD C2,3 , astfel nct azzDDD C2,31,3 . Efectund nsumrile,

    se verific zXzX 3 . Exemplul acesta ilustreaz dependena secvenei de domeniul de convergen al transformatei Z i modul de calcul pentru a evita calculul reziduurilor n polii multipli. Aplicaia 2

    Deducei funcia de transfer

    Y zH z

    X z pentru un sistem descris prin ecuaia cu

    diferene finite

    N

    kk

    M

    kk knyaknxbny

    10

    .

    Ce implicaii au condiiile de cauzalitate i de stabilitate?

    Aplicnd transformata Z relaiei de mai sus i innd seama de teorema ntrzierii,

  • Prelucrarea numeric a semnalelor - Capitolul 1 Silviu Ciochin

    16

    00 1

    1

    1

    Mk

    kM Nk k k

    k k Nkk k

    k

    k

    b z

    Y z b X z z a Y z z H z

    a z

    Funcia de transfer este deci n general un raport de polinoame. Condiia de cauzalitate impune ca domeniul de convergen s fie exteriorul unui cerc de raz R suficient de

    mare, astfel nct toi polii s se afle n interiorul acestuia. n plus, limz

    H z

    trebuie s

    fie finit, condiie evident ndeplinit. Pentru ca n plus sistemul s fie stabil,

    k

    kh .

    Dar 0 0

    j k j k j

    k k k

    h k h k e h k e H e

    , deci condiia de stabilitate

    impune ca jH e . Rezult c cercul de raz unitate trebuie s se afle n interiorul domeniului de convergen, R

  • Prelucrarea numeric a semnalelor - Capitolul 1 Silviu Ciochin

    17

    kX este o funcie periodic de perioad N, Z pkkXpNkX ,, . Ca urmare, procedura din Matlab ce efectueaz TFD, numit FFT, are ca intrare un

    vector cu N elemente, reprezentnd eantioanele TNxxxn 1,,1,0 x ale secvenei temporale, iar ca ieire, un vector

    TNXXXk 1,,1,0 X reprezentnd cele N valori reprezentative ale TFD.

    Aplicnd definiia TFTD pentru secvena de suport finit

    1

    0

    N

    n

    jnj enxeX

    i comparnd cu definiia TFD, rezult evident

    NknxeXenxknxkX N

    jkN

    n

    Njnk

    N

    2TFTDTFD

    21

    0

    2

    Rezult c TFD genereaz N eantioane ale spectrului TFTD, la frecvene de forma

    1,,1,0,2

    NkN

    kk

    (Fig. 1.12)

    Fig. 1.12

    Probleme

    1. Fie RZ :nx . Demonstrai c acest semnal se poate reprezenta sub forma

  • Prelucrarea numeric a semnalelor - Capitolul 1 Silviu Ciochin

    18

    nxnxnx ip , unde nx p este partea par, iar nxi partea impar a

    semnalului iniial, nxnxnxnx iipp ; . 2. Gsii i reprezentai prile pare i impare ale semnalelor:

    0,sincos

    10,

    3

    2

    1

    nenx

    nAnx

    nx

    an

    n

    3. Fie CZ :nx . Demonstrai c acest semnal se poate reprezenta sub forma

    nxnxnx ip , unde nx p este un semnal conjugat simetric, nxnx pp ,

    iar nxi este un semnal conjugat antisimetric, nxnx ii .

    4. Deducei prile conjugat simetrice i conjugat antisimetrice ale semnalelor

    02

    01

    njn

    nj

    eAnx

    Aenx

    5. Demonstrai c operaia de convoluie liniar este asociativ: nznynxnznynx .

    6. Fie dou sisteme liniare i invariante n timp cu funciile pondere

    nhnh 21 , . Calculai funcia de pondere a sistemului obinut prin conectarea celor dou sisteme

    - n paralel; - n cascad.

    7. n cazul celor dou sisteme din problema 6 fie

    2,1,Z

    2,1,TFTD

    inhzH

    inheH

    ii

    ij

    i

    Calculai funciile de transfer n domeniul frecven i n domeniul Z ale sistemului obinut prin conectarea celor dou sisteme - n paralel; - n cascad.

    8. Fie un sistem liniar i invariant n timp cu funcia pondere

    0,

    0,

    nb

    nanh

    n

    n

    Determinai valorile lui a i b pentru care sistemul este - stabil; - cauzal i stabil.

    9. Un sistem este caracterizat prin relaia intrare-ieire N MnMxny ,

    Este acest sistem liniar? Dar invariant n timp?

    10. Un sistem este caracterizat prin relaia intrare-ieire

  • Prelucrarea numeric a semnalelor - Capitolul 1 Silviu Ciochin

    19

    restin0

    ,,, NLkkLnL

    nx

    ny

    Este acest sistem liniar? Dar invariant n timp?

    11. Un sistem este caracterizat prin relaia intrare-ieire

    2nxny Este acest sistem liniar? Dar invariant n timp?

    12. Verificai dac sistemele caracterizate prin relaiile intrare-ieire

    nxnynnxny

    nxny

    3

    02

    1

    cos

    cos

    14 nnxnxny sunt

    a. liniare; b. invariante n timp; c. cauzale; d. stabile.

    13. Calculai transformata Z pentru i precizai domeniul de

    convergen.

    14. Fie secvena circular simetric CZ:nx . Demonstrai c transformata sa

    Z se bucur de proprietatea

    zXzX

    1i reciproc. Cum se modific

    enunul de mai sus n cazul secvenelor reale?

    15. Calculai secvena a crei transformat Z este

    ,

    Indicaie. Utilizai proprietatea enunat n problema 14.

    16. Demonstrai c dac secvena CRZ :nx are transformata cu domeniul de convergen

    atunci i determinai

    domeniul de convergen.

    17. Demonstrai c dac secvena CZ :nx are transformata cu domeniul de convergen

    atunci

    zXnxZ

    1 i determinai

    domeniul de convergen. 18. Determinai domeniile de convergen pentru transformatele de mai jos, tiind

    c ele corespund unor secvene cauzale. Calculai secvenele respective.

    11 1

    1

    az

    zX

    25,0

    12

    zzzX

  • Prelucrarea numeric a semnalelor - Capitolul 1 Silviu Ciochin

    20

    az

    azzX

    13

    19. Calculai secvenele corespunztoare transformatelor Z de la problema precedent, pentru toate variantele posibile de alegere a domeniului de convergen.

    20. Calculai transformata Z i domeniul de convergen pentru

    10,10,1 nununx nn . Verificai apoi rezultatul, efectund transformata invers.

    21. Un semnal sinusoidal cu frecvena 15KHz este eantionat cu frecvena 100KHz. Demonstrai c semnalul discret n timp este periodic i calculai perioada.

    22. Calculai expresia funciei de transfer pentru un sistem descris prin ecuaii cu diferene finite. Discuie, pentru sisteme RFI i RII.

    23. Un SLIT are . Calculai ctigul la frecvena .

    24. Unui SLIT cu funcia de transfer jeH i se aplic la intrare semnalul

    i

    iii nAnx cos . Scriei expresia semnalului de la ieire.

    25. Unui SLIT cu i se aplic .

    Calculai ieirea sistemului. 26. Sistemului de la problema 24 i se aplic

    . Calculai ieirea

    acestuia.

    27. Aceeai problem, dac semnalul de intrare este .

    Indicaie. Pentru ultimele trei probleme se va utiliza metoda armonic. 28. Deducei i reprezentai distribuiile spectrale pentru semnalele de la

    problemele 26 i 27.