intTypePromotion=1
ADSENSE

BIỂU DIỄN TÍN HIỆU VÀ HỆ THỐNG TRONG MIỀN TẦN SỐ RỜI RẠC

Chia sẻ: Nguyen Nhi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:40

101
lượt xem
12
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Một tín hiệu số có hai mức hay hai giá trị rời rạc. Hai giá trị khác nhau của tín hiệu được vẽ trong hình trên. Trong mỗi trường hợp đều có hai mức rời rạc. Những mức này có thể được đặc trưng bằng cách sử dụng các thuật ngữ mức thấp và mức cao (tiếng anh: LOW, HIGH).

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: BIỂU DIỄN TÍN HIỆU VÀ HỆ THỐNG TRONG MIỀN TẦN SỐ RỜI RẠC

  1. Chương 4: Chương BIỂU DIỄN TÍN HIỆU VÀ HỆ THỐNG TRONG NG MIỀN TẦN SỐ RỜI RẠC MI 4.1 KHÁI NiỆM DFT 4.2 BIẾN ĐỔI FOURIER RỜI RẠC (DFT) 4.3 CÁC TÍNH CHẤT DFT 4.4 BiẾN ĐỔI FOURIER NHANH (FFT)
  2. 4.1 KHÁI NiỆM DFT 4.1  x ( n)e  jn  X ( )  Biến đổi Fourier dãy x(n): n  X() có các hạn chế khi xử lý trên thiết bị, máy tính:  Tần số  liên tục  Độ dài x(n) là vô hạn: n biến thiên -∞ đến ∞ n: thiên Khi xử lý X() trên thiết bị, máy tính cần:  Rời rạc tần số  -> K  Độ dài x(n) hữu hạn là N: n = 0  N -1 N:  Biến đổi Fourier của dãy có độ dài hữu hạn theo tần số rời rạc, gọi tắt là biến đổi Fourier rời rạc – DFT DFT (Discrete Fourier Transform) (Discrete
  3. 4.2 BIẾN ĐỔI FOURIER RỜI RẠC - DFT 4.2 DFT của x(n) có độ dài N định nghĩa: x(n)  2  N 1  j kn   x ( n )e N : 0  k  N  1 X ( k )   n 0 0 : k còn lại   N 1 2 kn  x ( n)W N : 0  k  N  1 j N WN  e X ( k )   n 0 0 : k còn lại  WN tuần hòan với độ dài N: N:  2 2 j ( r  mN ) j r W Nr  mN )  e ( r N N e  WN
  4. X(k) biểu diễn dưới dạng modun & argument:  X (k )  X ( k ) e j ( k ) X ( k ) - phổ rời rạc biên độ Trong đó:  ( k )  arg[ X ( k )] - phổ rời rạc pha 2 1 N 1 j kn  X ( k )e N :0  n  N 1  x ( n)   N IDFT:  k 0 0 : n còn lại  Cặp biến đổi Fourier rời rạc:  N 1  kn X ( k )   x ( n )W N :0  k  N 1   n0  1 N 1  x(n)   X ( k )W N kn : 0  n  N  1   N k0 
  5.   Ví dụ 4.2.1: Tìm DFT của dãy: x ( n )  1, 2 , 3 ,4  3 2 j kn X ( k )   x ( n)W 1 2 3 4 W e   j;W  1;W  j 4 4 4 4 n0 3 X (0)   x ( n)W40  x(0)  x (1)  x ( 2)  x ( 3)  10 n0 3 X (1)   x( n)W4n  x(0)  x(1)W41  x ( 2)W42  x( 3)W43  2  j 2 n 0 3 X ( 2)   x( n)W42 n  x(0)  x(1)W42  x ( 2)W44  x ( 3)W46  2 n 0 3 X ( 3)   x( n)W43 n  x(0)  x(1)W43  x( 2)W46  x ( 3)W49  2  j 2 n 0
  6. 4.3 CÁC TÍNH CHẤT DFT 4.3 a) Tuyến tính DFT DFT Nếu: x1 (n)N   X1(k)N  x2 (n)N   X2 (k)N   DFT Thì: a1 x1 (n)N  a2 x2 (n)N   a1 X1(k)N  a2 X2 (k)N   Nếu: Lx1  N1  N2  Lx2 Chọn: N  max{N 1 , N 2 } b) Dịch vòng: DFT Nếu: x(n)N   X (k )N   DFT kn Thì: x(n  n0 )N  WN 0 X (k )N   gọi là dịch vòng của x(n)N đi n0 đơn vị ~ Với: x(n  n0 )N  x(n  n0 )N rectN (n)
  7.   Ví dụ 4.3.1: Cho: x ( n )  1 , 2 , 3 , 4  a) Tìm dịch tuyến tính: x(n+3), x(n-2) b)Tìm dịch vòng: x(n+3)4, x(n-2)4 x(n) 4 3 2 1 n 0 1 2 3 x(n-2) x(n+3) 4 4 3 3 a) 2 2 1 1 n n -3 -2 -1 0 0 1 2 3 4 5
  8. x(n-1)4 x(n) b) 4 4 3 3 2 2 1 1 n n 0 1 2 3 0 1 2 3 N x(n+1)4  4 x ( n  2)4  3,4,1,2 3  2 x ( n  3)  4,1,2,3 1 n 4  0 1 2 3
  9. c) Chập vòng: DFT DFT Nếu: x1(n)N   X1(k)N  x2(n)N   X2(k)N   DFT Thì: x1(n)N  x2(n)N   X1(k)N X2(k)N   N 1 Chập vòng 2 dãy Với: x1 (n)N  x2 (n)N   x1 (m)N x2 (n  m)N x1(n) & x2(n) m0 x2 (n  m )N  ~2 (n  m )N rectN (n) x Và : Dịch vòng dãy x2(-m) đi n đ/vị Chập vòng có tính giao hóan: x1 (n)N  x2 (n)N  x2 (n)N  x1 (n)N Nếu: Lx1  N1  N2  Lx2 Chọn: N  max{N 1 , N 2 }
  10.    Ví dụ 4.3.1: Tìm chập vòng 2 dãy x1 ( n)  2,3,4 x2 ( n)  1,2,3,4    Chọn độ dài N: N1  3, N 2  4  N  max{N1 , N 2 }  4 3  x1 (m )4 x2 ( n  m )4 : 0  n  3 x3 ( n)4  x1 ( n)4  x2 ( n)4  m 0      Đổi biến n->m: x1 ( m )  2,3,4,0 x2 ( m )  1,2,3,4     ~  Xác định x2(-m)4: x2 (m )4  x2 (m )4 rect4 ( n)  1,4,3,2 
  11. x2(m) x2(-m) 4 4 3 3 2 2 1 1 m m 01 2 3 -3 -2 -1 0 ~ ~ x2 (  m )4  x2 (  m )rect4 ( n) x 2(m ) 4 4 3 3 2 2 1 1 m m -3 -2 -1 0 1 2 3 4 0 1 2 3
  12.  Xác định x2(n-m) là dịch vòng của x2(-m) đi n đơn vị n>0: dịch vòng sang phải, n
  13.  Nhân các mẫu 3 x1(m) & x2(n-m) x3 ( n)4   x1 (m )4 x2 ( n  m )4 : 0  n  3 và cộng lại: m 0 3  n=0:  x1 (m )4 x2 (0  m )4  26 x3 (0 )4  m 0 3  n=1:  x1 (m )4 x2 (1  m )4  23 x3 (1 )4  m0 3  n=2:  x1 (m )4 x2 (2  m )4  16 x3 ( 2 )4  m 0 3  n=3:  x1 (m )4 x2 (3  m )4  25 x3 (3 )4  m 0   x3 (n )4  x1 (n )4  x2 (n )4  26,23,16,25 Vậy: 
  14. 4.4 BiẾN ĐỔI FOURIER NHANH FFT 4.4 4.4.1 KHÁI NiỆM BiẾN ĐỔI FOURIER NHANH FFT  Vào những năm thập kỷ 60, khi công nghệ vi xử lý phát triển chưa mạnh thì thời gian xử lý phép tóan DFT trên máy tương đối chậm, do số phép nhân phức tương đối lớn. N 1 kn  DFT của x(n) có độ dài N: X ( k )   x ( n)W N : 0  k  N  1 n 0  Để tính X(k), với mỗi giá trị k cần có N phép nhân và (N-1) phép cộng, vậy với N giá trị k thì cần có N2 phép nhân và N(N-1) phép cộng.  Để khắc phục về mặt tốc độ xử lý của phép tính DFT, nhiều tác giả đã đưa ra các thuật tóan riêng dựa trên DFT gọi là FFT (Fast Fourier Transform).
  15. 4.4.2 THUẬT TOÁN FFT CƠ SỐ 2 4.4.2 a. THUẬT TÓAN FFT CƠ SỐ 2 PHÂN THEO THỜI GIAN a. GIAN Giả thiết dãy x(n) có độ dài N=2M, nếu không có dạng lũy  thừa 2 thì thêm vài mẫu 0 vào sau dãy x(n). Thuật tóan dựa trên sự phân chia dãy vào x(n) thành các  dãy nhỏ, do biến n biểu thị cho trục thời gian nên gọi là phân chia theo thời gian. N 1 N 1 N 1 kn kn kn    x ( n)W N  x ( n)W N  x ( n)W N X (k )  n  0 , 2,4... n 1, 3,5... n0 Thay n=2r với n chẵn và n=2r+1 với n lẽ:  ( N / 2 )1 ( N / 2 )1 x ( 2 r  1)W N ( 2 r  1 ) x ( 2 r )W N kr  2 k   X (k )  r0 r0
  16. 2 2 j kr j k 2r W N 2r  e k kr N /2 N e  WN / 2 Do: ( N / 2 )1 ( N / 2 )1 kr k kr   X (k )  x ( 2r )W N / 2  W N . x ( 2r  1)W N / 2 r0 r0 ( N / 2)1 ( N / 2 )1 Đặt: X 0 (k )  kr kr   X1 (k )  x(2r  1)WN / 2 x(2r )WN / 2 r 0 r 0 k X (k )  X 0 (k )  WN . X 1 (k ) X0(k) – DFT của N/2 điểm ứng với chỉ số n chẵn  X1(k) – DFT của N/2 điểm ứng với chỉ số n lẽ  Lấy ví dụ minh họa cho x(n) với N=8 
  17.  Phân chia DFT- N điểm -> 2 DFT- N/2 điểm; X0(0) X(0) x(0) W0 X0(1) DFT X(1) x(2) W1 n chẵn X0(2) N/2 X(2) x(4) W2 điểm X0(3) X(3) x(6) W3 X1(0) X(4) x(1) W4 X1(1) DFT X(5) x(3) W5 n lẽ X1(2) N/2 X(6) x(5) W6 điểm X1(3) X(7) x(7) W7 Qui ước cách tính X(k) theo lưu đồ:  - Nhánh ra của 1 nút bằng tổng các nhánh vào nút đó - Giá trị mỗi nhánh bằng giá trị nút xuất phát nhân hệ số
  18. Sau đó đánh lại chỉ số theo thứ tự các mẫu x(n), tiếp tục  phân chia DFT của N/2 điểm thành 2 DFT của N/4 điểm theo chỉ số n chẵn và lẽ và cứ thế tiếp tục phân chia cho đến khi nào còn DFT 2 điểm thì dừng lại. Ví dụ X0(k) được phân chia:  ( N / 2 )1 ( N / 2 )1 kr kr   X 0 (k )  x(2r )WN / 2  g(r )WN / 2 r 0 r 0 ( N / 2 )1 ( N / 2 )1 kr kr    g( r )WN / 2  g(r )WN / 2 r  0 , 2, 4... r 1, 3, 5... ( N / 4 )1 ( N / 4 )1 kl k kl    g( 2l )WN / 4  WN / 2 g(2l  1)WN / 4 l0 l 0 k  X 00 (k )  WN / 2 . X 01 (k )
  19.  Phân chia DFT- N/2 điểm -> 2 DFT- N/4 điểm của X0(k) X00(0) X0(0) x(0) DFT X00(1) W0N/2 N/4 X0(1) x(4) W1N/2 X01(0) X0(2) x(2) DFT W2 X01(1) N/2 N/4 X0(3) x(6) W3 N/2 k  Phân chia X1(k) tương tự: X 1 ( k )  X 10 ( k )  W N / 2 . X 11 ( k ) X10(0) X1(0) x(1) DFT X10(1) W0N/2 N/4 X1(1) x(5) W1N/2 X11(0) X1(2) x(3) DFT W2 X11(1) N/2 N/4 X1(3) x(7) W3 N/2
  20.  Lưu đồ DFT dãy x(n) sau 2 lần phân chia với N=8 X00(0) X(0) x(0) DFT W0 W0 X00(1) N/4 X(1) x(4) W1 W2 X01(0) X(2) x(2) DFT W2 W4 X01(1) N/4 X(3) x(6) W3 W6 X10(0) X(4) x(1) DFT W4 W0 X10(1) N/4 X(5) x(5) W5 W2 X11(0) X(6) x(3) DFT W6 W4 X11(1) N/4 X(7) x(7) W7 W6 x(0) X00(0)  Lưu đồ DFT W0 N = 1 2 điểm: x(4) X00(1) WNN/2 =-1
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2