intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Bài giảng Xử lý tín hiệu số: Chương 5 - ThS. Nguyễn Thị Phương Thảo

Chia sẻ: Bạch Khinh Dạ Lưu | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:18

29
lượt xem
2
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Xử lý tín hiệu số: Chương 5 - ThS. Nguyễn Thị Phương Thảo cung cấp cho học viên các kiến thức về biến đổi Fourier rời rạc; lấy mẫu miền tần số; so sánh biến đổi FT và DFT; biểu diễn biến đổi DFT dưới dạng ma trận; tính chất biến đổi DFT; phân tích hệ thống sử dụng DFT;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Xử lý tín hiệu số: Chương 5 - ThS. Nguyễn Thị Phương Thảo

  1. Biến đổi Fourier rời rạc GV: Nguyễn Thị Phương Thảo Email: thaont@wru.edu.vn
  2. Biến đổi Fourier rời rạc  Biến đổi Fourier 𝑋 𝜔 là hàm liên tục của tần số 𝜔  khó khăn khi xử lý trên máy tính hoặc các hệ thống số thiết kế đặc biệt  Giải pháp: rời rạc hóa phổ 𝑋 𝜔  biến đổi Fourier rời rạc (DFT)
  3. 5.1 Lấy mẫu miền tần số  Tín hiệu 𝑥 𝑛 có phổ  Lấy mẫu 𝑋 𝜔 với khoảng cách là 𝛿𝜔 rad.  Nếu lấy N mẫu  khoảng cách giữa các mẫu 𝛿𝜔 = 2𝜋/𝑁. 2𝜋  Phổ của tín hiệu tại các tần số 𝜔 = 𝑘 là 𝑁
  4. 5.1 Lấy mẫu miền tần số  Biến đổi DFT của 𝑥 𝑛  Khôi phục lại tín hiệu rời rạc thời gian  Điều kiện: 𝑥 𝑛 là tín hiệu hữu hạn có chiều dài L và 𝐿 ≤ 𝑁
  5. So sánh biến đổi FT và DFT  Ta biểu diễn biến đổi FT của x(n) như sau (L=10):  Biểu diễn phổ biên độ và phổ pha của tín hiệu x(n)
  6. So sánh biến đổi FT và DFT  Biến đổi DFT của tín hiệu x(n) lấy với N = 50  Chú ý: khi sử dụng biến đổi DFT với dãy hữu hạn có chiều dài L, ta phải lấy số mẫu N ≥ L thì mới đảm bảo khôi phục lai đúng x(n) Ta có thể hình dung DFT là sự rời rạc hóa hàm liên tục X(ω) với số mẫu N (trong khoảng từ 0:2π)
  7. So sánh biến đổi FT và DFT  Tương tự ta có biến đổi DFT của tín hiệu x(n) lấy với N = 100
  8. Biểu diễn biến đổi DFT dưới dạng ma trận 2 j nk  Đặt W  e nk N N N 1 X ( k )   x ( n) W kn N  Ta có: n 0 X (0)  x(n)WN0n  x(0)WN00  x(1)WN01  ...  x( N  1)WN0( N 1) 1( N 1) X (1)  x(n)W  x(0)W  x(1)W  ...  x( N  1)W 1n N 10 N 11 N N … X ( N 1)  x(n)WN0n  x(0)WN( N 1)0  x(1)WN( N 1)1  ...  x( N 1)WN( N 1)( N 1)
  9. Biểu diễn biến đổi DFT dưới dạng ma trận  Giả sử đặt:  𝑥𝑁 là ma trận có N phần tử là giá trị các xung của 𝑥 𝑛 với 𝑛 = 0,1,2 … , 𝑁 − 1.  𝑋𝑁 là ma trận có N phần tử là giá trị các xung của 𝑋(𝑘) với k= 0,1,2 … , 𝑁 − 1.  Ma trận 𝑊𝑁 có 𝑁 × 𝑁 phần tử như sau
  10. Biểu diễn biến đổi DFT dưới dạng ma trận  Ta có công thức DFT N điểm như sau 𝑋𝑁 = 𝑊𝑁 𝑥𝑁 −1  Nghịch đảo của 𝑊𝑁 là 𝑊𝑁 , ta có 𝑥𝑁 = 𝑊𝑁−1 𝑋𝑁
  11. 5.2. Tính chất biến đổi DFT a. Tính chất tuyến tính b. Tính chất trễ + Khái niệm trễ vòng Xét dãy có chiều dài N, trễ vòng được định nghĩa như sau: các mẫu trễ ngoài khoảng từ 0 đến N-1 sẽ vòng quay trở lại Trễ vòng của dãy có chiều dài N chỉ xác định trong khoảng từ 0 đến N-1 Ký hiệu trễ vòng: x(n-n0)N
  12. 5.2. Tính chất (tiếp)  Tính chất trễ của DFT  Trễ theo thời gian  Trễ theo tần số  Đảo miền thời gian
  13. 5.2. Tính chất (tiếp) c. Tích chập vòng Khái niệm: Tích chập vòng của 2 dãy hữu hạn có chiều dài N là 1 dãy hữu hạn có chiều dài N được định nghĩa như sau: x3 (n) N  x1 (n) N (*) x2 (n) N N 1 x3 (n) N   x1 (m) N x2 (n  m) N m 0
  14. 5.2. Tính chất (tiếp)  Cách tính tích chập vòng  Tính tương tự như tích chập thường  Tuy nhiên không dùng trễ tuyến tính mà dùng trễ vòng  Chú ý: 2 dãy tính tích chập phải là dãy hữu hạn có cùng chiều dài N  Dãy kết quả cũng là 1 dãy hữu hạn có chiều dài N  Biến đổi DFT với tích chập vòng x3 (n) N  x1 (n) N (*) x2 (n) N   X 3 (k ) N  X1 (k ) N X 2 (k ) N DFT
  15. 5.3 Phân tích hệ thống sử dụng DFT  Xét hệ thống có đáp ứng xung ℎ 𝑛 có chiều dài hữu hạn M  Tín hiệu vào 𝑥 𝑛 có chiều dài L  Đáp ứng ra 𝑦 𝑛 =𝑥 𝑛 ∗ℎ 𝑛 có chiều dài 𝐿 + 𝑀 − 1  DFT của 𝑦(𝑛) cần phải thực hiện với N ≥ 𝐿 + 𝑀 − 1 điểm
  16. 5.3 Phân tích hệ thống sử dụng DFT  Biểu diễn hệ thống miền tần số 𝑌 𝜔 =𝐻 𝜔 𝑋 𝜔  DFT 𝑦(𝑛)  Vậy {𝑋(𝑘)} và {𝐻(𝑘)} là DFT N điểm của các dãy 𝑥(𝑛) và ℎ(𝑛) tương ứng
  17. 5.3 Phân tích hệ thống sử dụng DFT  Vậy với việc tăng chiều dài các dãy 𝑥 𝑛 và ℎ 𝑛 ta có thể sử dụng DFT để phân tích và biểu diễn hệ thống tuyến tính bất biến (bộ lọc tuyến tính)
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
667=>1