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

Tín hiệu số - Xử lý dữ liệu - Chương 1

Chia sẻ: Nguyen Bac A. Châu | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:0

Thêm vào BST
Báo xấu
282
lượt xem 125
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tín hiệu số - Xử lý dữ liệu. Tiến sĩ: Đinh Đức Anh Vũ. Chương 1: Giới thiệu về xử lý tín hiệu số

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tín hiệu số - Xử lý dữ liệu - Chương 1

  1. Chương 1 BK TP.HCM GIỚI THIỆU VỀ XỬ LÝ TÍN HIỆU SỐ Faculty of Computer Science and Engineering HCMC University of Technology 268, av. Ly Thuong Kiet, T.S. Đinh Đức Anh Vũ District 10, HoChiMinh city Telephone : (08) 864-7256 (ext. 5843) Fax : (08) 864-5137 Email : anhvu@hcmut.edu.vn http://www.cse.hcmut.edu.vn/~anhvu
  2. Tín hiệu và Hệ thống § Tín hiệu (t/h) ªĐại lượng vật lý biến thiên theo thời gian, theo không gian, theo một hoặc nhiều biến độc lập khác • Âm thanh, tiếng nói: dao động sóng ~ thời gian (t) • Hình ảnh: cường độ ánh sáng ~ không gian (x,y,z) • Địa chấn: chấn động địa lý ~ thời gian ªBiểu diễn toán học: hàm theo biến độc lập • u(t) = 2t2 – 5 • f(x,y) = x2 – 2xy – 6y2 • Các t/h tự nhiên thường không biểu diễn được ¥ bởi một hàm sơ cấp x(t ) = å Ai (t )cos[2p Fi (t ) + q i (t )] i =-¥ § Hàm xấp xỉ cho các t/h tự nhiên DSP – Lecture 1, © 2007, Dr. Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 2
  3. Tín hiệu và Hệ thống § Hệ thống (h/t) ªThiết bị vật lý, thiết bị sinh học, hoặc chương trình thực hiện các phép toán trên tín hiệu nhằm biến đổi tín hiệu, rút trích thông tin, … ªViệc thực hiện phép toán còn được gọi là xử lý tín hiệu ªVí dụ • Các bộ lọc t/h • Các bộ trích đặc trưng thông tin trong t/h • Các bộ phát, thu, điều chế, giải điều chế t/h, … DSP – Lecture 1, © 2007, Dr. Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 3
  4. Phân loại tín hiệu, hệ thống § T/h đa kênh – T/h đa chiều ªT/h đa kênh: gồm nhiều t/h thành phần, cùng chung mô tả một đối tượng nào đó (thường được biểu diễn dưới dạng vector) • T/h điện tim (ECG – ElectroCardioGram) • T/h điện não (EEG – ElectroEncephaloGram) • T/h ảnh màu RGB ªT/h đa chiều: biến thiên theo nhiều hơn một biến độc lập • T/h hình ảnh: ~ (x, y) • T/h TV trắng đen: ~ (x, y, t) ªCó t/h vừa đa kênh và đa chiều • T/h TV màu DSP – Lecture 1, © 2007, Dr. Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 4
  5. Phân loại tín hiệu, hệ thống § T/h LTTG § T/h RRTG ªT/h được định nghĩa tại ªT/h chỉ được định nghĩa mọi điểm trong đoạn tại những thời điểm rời thời gian [a, b] rạc nhau ªx(t) ªx(n) DSP – Lecture 1, © 2007, Dr. Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 5
  6. Phân loại tín hiệu, hệ thống § T/h liên tục giá trị § T/h rời rạc giá trị ªT/h có thể nhận trị bất ªT/h chỉ nhận trị trong kỳ trong đoạn [Ymin, một tập trị rời rạc định Ymax] trước DSP – Lecture 1, © 2007, Dr. Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 6
  7. Phân loại tín hiệu, hệ thống § T/h LTTG, liên tục giá § T/h RRTG, rời rạc giá trị trị ªT/h tương tự (analog) ªT/h số (digital) DSP – Lecture 1, © 2007, Dr. Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 7
  8. Phân loại tín hiệu, hệ thống § T/h ngẫu nhiên § T/h tất định ªGiá trị của t/h trong ªGiá trị t/h ở quá khứ, tương lai không thể biết hiện tại và tương lai đều trước được được xác định rõ ªCác t/h trong tự nhiên ªT/h có công thức xác thường thuộc nhóm này định rõ ràng DSP – Lecture 1, © 2007, Dr. Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 8
  9. Phân loại tín hiệu, hệ thống § H/t xử lý t/h tương tự § H/t xử lý t/h số ADC t/h tương tự t/h số Hệ thống Hệ thống tương tự t/h tương tự t/h số số DAC DSP – Lecture 1, © 2007, Dr. Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 9
  10. Phân loại tín hiệu, hệ thống § H/t xử lý t/h số ªCó thể lập trình được ªDễ mô phỏng, cấu hình - sản xuất hàng loạt với độ chính xác cao ªGiá thành hạ ªT/h số dễ lưu trữ, vận chuyển và sao lưu Nhược điểm ªKhó thực hiện với các t/h có tần số cao DSP – Lecture 1, © 2007, Dr. Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 10
  11. Tần số § T/h liên tục thời gian ª Tần số liên quan mật thiết với dao động điều hòa (harmonic oscillation) được mô tả bởi các hàm sin ª Xét thành phần t/h cơ bản xa(t) = ACos(Ωt + θ), –∞< t < +∞ A : biên độ t/h Ω = 2πF : Tần số góc (rad/s) F : Tần số - chu kỳ/s – (Hz) θ : Pha (rad) Tp = 1/F : Chu kỳ (s) ª 3 đặc trưng cơ bản 1)Với F xác định, xa(t) tuần hoàn với chu kỳ: Tp= 1/F 2)Tần số khác nhau thì hai tín hiệu sẽ khác nhau 3)Khi F tăng thì hệ số dao dộng tăng DSP – Lecture 1, © 2007, Dr. Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 11
  12. Tần số § T/h rời rạc thời gian ª Xét thành phần t/h cơ bản x(n) = A Cos(ωn + θ) –∞ < n < +∞ n : chỉ số mẫu (nguyên) A : biên độ ω = 2πf : tần số (radian/mẫu) f : tần số (chu kỳ/mẫu) θ : pha (rad) ª 3 đặc trưng cơ bản 1) x(n) tuần hoàn ó f là số hữu tỉ 2) Các t/h có tần số ω cách nhau một bội 2π là đồng nhất nhau 3) Hệ số dao động cao nhất của x(n) khi: ω=π (hay ω=–π), tức f= 1/2 hay –1/2 DSP – Lecture 1, © 2007, Dr. Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 12
  13. Tần số § Khoảng tần số ªT/h LTTG –∞< Ω < +∞ ªT/h RRTG ω: một đoạn 2π bất kỳ, thường ω: [0, 2π] hoặc [–π, π] § T/h mũ phức ªLTTG • Cơ bản: sk(t) = ejkΩ0t với k: nguyên ¥ • Tổng hợp: xa (t ) = å c s (t ) k =-¥ k k ªRRTG • Cơ bản: sk(n) = ejkω0n ω0 = 2πf0, f0=1/N • Tổng hợp: N -1 x ( n ) = å c k sk ( n ) k =0 DSP – Lecture 1, © 2007, Dr. Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 13
  14. Quá trình rời rạc hoá Biến đổi AD xa(t) xs(n) xq(n) x(n) Lấy mẫu Lượng Tử Mã Hóa 1 2 3 • xa(t) : LTTG, LTBĐ • xs(n) : RRTG, LTBĐ • xq(n) : RRTG, RRBĐ • x(n) : RRTG, RRBĐ • Sai số lượng tử eq(n) = xq(n) – xs(n) DSP – Lecture 1, © 2007, Dr. Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 14
  15. Quá trình rời rạc hoá § Lấy mẫu ª Đo đạc t/h xa(t) tại những thời điểm rời rạc, thường là cách đều nhau t = nTs (n: nguyên) xs(n) = xa(nTs) với –¥ < n < +¥ Ts : chu kỳ lấy mẫu Fs = 1/Ts : tần số lấy mẫu ª Lấy mẫu t/h cơ bản: xa(t) = ACos(2πFt + θ) Lấy mẫu xa(t) = ACos(2πFt + θ) xs(n) = ACos(2πFnTs + θ) = ACos(2π[F/Fs]n + θ) = ACos(2πfn + θ) ª Quan hệ giữa tần số F của t/h tương tự và tần số f của t/h RRTG f = F/Fs ª Ràng buộc: -½ < f < ½ Û -½ < F/Fs< ½ Û -Fs/2 < F < Fs/2 DSP – Lecture 1, © 2007, Dr. Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 15
  16. Quá trình rời rạc hoá § Vi phạm ràng buộc - Hiện tượng xen phủ ª Ví dụ cho 2 t/h x1(t) = 3Cos(20πt) x2(t) = 3Cos(220πt) lấy mẫu x1(t) và x2(t) với Fs = 100Hz x1(t) x2(t) x2(t) : vi phạm ràng buộc về lấy mẫu Quá trình lấy mẫu x1(n) = 3Cos([20/100]πn) x2(n) = 3Cos([220/100]πn) = 3Cos(πn/5) = 3Cos([11/5]πn) = 3Cos([(10 + 1)/5]πn) Hai tín hiệu cho cùng một kết quả x(n) = 3Cos(πn/5) DSP – Lecture 1, © 2007, Dr. Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 16
  17. Quá trình rời rạc hoá § Tổng quát của hiện tượng xen phủ x0(t) = ACos(2πF0t + θ) xk(t) = ACos(2πFkt + θ) với Fk = F0 + kFs (k: nguyên) Với tần số lấy mẫu Fs các t/h trong họ xk(t) cho cùng kết quả như x0(t) DSP – Lecture 1, © 2007, Dr. Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 17
  18. Quá trình rời rạc hoá § Định lý lấy mẫu ªxa(t) có tần số lớn nhất là Fmax = B ªNếu lấy mẫu xa(t) với tần số Fs > 2Fmax = 2B, thì có thể phục hồi xa(t) mà không bị mất thông tin ªCông thức phục hồi • Hàm nội suy g(t) = [Sin(2πBt)]/(2πBt) • xs(n) : kết quả lấy mẫu • Ts = 1/Fs : chu kỳ mẫu ¥ xa ( t ) = å x (nT ) * g (t - nT ) n =-¥ s s s (CM : xem chương 4) DSP – Lecture 1, © 2007, Dr. Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 18
  19. Quá trình rời rạc hoá § Lượng tử ªQuá trình rời rạc hoá biên độ ªPhương pháp: làm tròn hay cắt bỏ ªQui ước: • L số mức lượng tử • Ymax, Ymin: trị lớn nhất và nhỏ nhất của t/h • ∆: bước lượng tử ∆ = (Ymax - Ymin)/(L–1) Sai số lượng tử: • Làm tròn: | eq(n) |
  20. Quá trình rời rạc hoá § Mã hoá ªPhép gán một con số cho mỗi mức lượng tử ªNếu mỗi mức biểu diễn bởi b bit nhị phân thì: 2b >= L hay b >= ceil(log2L) ceil: hàm lấy số nguyên cận trên (Matlab) ªVí dụ • L = 100 thì b>=7 • L = 256 thì b>=8 DSP – Lecture 1, © 2007, Dr. Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 20
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2