Sampling ved Nyquist-raten

Like dokumenter
Repetisjon: LTI-systemer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

Repetisjon: Eksempel. Repetisjon: Aliasing. Oversikt, 26.februar Gitt. Alle signaler. Ettersom. vil alle kontinuerlig-tid signaler.

Repetisjon: Sampling. Repetisjon: Diskretisering. Repetisjon: Diskret vs kontinuerlig. Forelesning, 12.februar 2004

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

LØSNINGSFORSLAG TIL SIGNALBEHANDLING 1 JUNI 2010

UNIVERSITETET I OSLO

Forelesning, 23.februar INF2400 Sampling II. Øyvind Ryan. Februar 2006

Forelesning, 17.februar INF2400 Sampling II. Øyvind Ryan. Februar 2005

UNIVERSITETET I OSLO

pdf

Bruk av tidsvindu. Diskret Fourier-transform. Repetisjon: Fourier-transformene. Forelesning 6. mai 2004

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Transformanalyse. Jan Egil Kirkebø. Universitetet i Oslo 17./23. september 2019


Eksempel 1. Frekvensene i DFT. Forelesning 13. mai På samme måte har vi at. I et eksempel fra forrige uke brukte vi sekvensen

TTT4110 Informasjons- og signalteori Løsningsforslag eksamen 9. august 2004

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning.

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

Utregning av en konvolusjonssum

EKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

Uke 6: Analyse i frekvensdomenet

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Repetisjon: Spektrum for en sum av sinusoider

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning.

Hjelpemidler: D Ingen trykte eller håndskrevne hjelpemidler tillatt. Bestemt, enkel kalkulator tillatt.

STE 6146 Digital signalbehandling. Løsningsforslag til eksamen avholdt

Hjelpemidler: D Ingen trykte eller håndskrevne hjelpemidler tillatt. Bestemt, enkel kalkulator tillatt.

Forelesening INF / Spektre - Fourier analyse

UNIVERSITETET I OSLO

Dagens temaer. Definisjon av z-transformasjonen. Tema. Time 5: z-transformasjon og frekvens transformasjon. Fra forrige gang

Dagens temaer. Tema. Time 6: Analyse i frekvensdomenet. z-transformasjonen. Fra forrige gang. Frekvensrespons funksjonen

Uke 6: Analyse i frekvensdomenet

Uke 6: Analyse i frekvensdomenet

Løsningsforslag til hjemmeeksamen i INF3440 / INF4440

Repetisjon: Egenskaper. Repetisjon: Utgangen. Repetisjon: Frekvensrespons. Forelesning 18. mars 2004

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

Aliasing: Aliasfrekvensene. Forelesning 19.februar Nyquist-Shannons samplingsteorem

Hjelpemidler/hjelpemiddel: D - "Ingen trykte eller håndskrevne hjelpemidler tillatt. Enkel kalkulator tillatt."

Fasit, Eksamen. INF3440/4440 Signalbehandling 9. desember c 0 + c 1z 1 + c 2z 2. G(z) = 1/d 0 + d 1z 1 + d 2z 2

Uke 9: Diskret Fourier Transform, I

Forkunnskapskrav. Hva handler kurset om. Kontaktinformasjon. Kurset er beregnet på en student som kan

UNIVERSITETET I OSLO

Dagens temaer. Endelig lengde data. Tema. Time 11: Diskret Fourier Transform, del 2. Spektral glatting pga endelig lengde data.

LØSNINGSFORSLAG for KONTINUASJONSEKSAMEN I FAG SIE2010 Informasjons- og signalteori, 29. juli y(n) = ay(n 1) + x(n k),

Uke 5: Analyse i z- og frekvensdomenet

Uke 4: z-transformasjonen

Uke 12: FIR-filter design

Uke 10: Diskret Fourier Transform, II

UNIVERSITETET I OSLO

Fasit til midtveiseksamen

STE 6219 Digital signalbehandling Løsning til kontinuasjonseksamen

Uke 4: z-transformasjonen

UNIVERSITETET I OSLO

y(t) t

f(t) F( ) f(t) F( ) f(t) F( )

Kap 7: Digital it prosessering av analoge signaler

TTT4110 Informasjons- og signalteori Sortering av tidligere eksamensoppgaver

LØSNINGSFORSLAG TIL KONTINUASJONSEKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

IIR filterdesign Sverre Holm

UNIVERSITETET I OSLO

Uke 4: z-transformasjonen

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

STE 6219 Digital signalbehandling Løsningsforslag

NORGES TEKNISK- NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET Side 1 av 5

HØGSKOLEN - I - STAVANGER. Institutt for elektroteknikk og databehandling

Dagens temaer. 3 domener. Tema. Time 4: z-transformasjonen. z-dometet; ett av tre domener. Andreas Austeng@ifi.uio.no, INF3470

6DPSOLQJ DY NRQWLQXHUOLJH VLJQDOHU

Uke 12: FIR-filter design

UNIVERSITETET I OSLO.

Uke 4: z-transformasjonen

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning. 7.1 Stokastisk prosess Lineær prediktor AR-3 prosess...

Repetisjon. Jo Inge Buskenes. INF3470/4470, høst Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo

Repetisjon. Jo Inge Buskenes. INF3470/4470, høst Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo

Filterkonsepter kapittel 6 Sverre Holm

UNIVERSITETET I OSLO

Wavelet P Sample number. Roots of the z transform. Wavelet P Amplitude Spectrum.

Tittel: Design av FSK-demodulator. Forfattere: Torstein Mellingen Langan. Versjon: 1.0 Dato: Innledning 1

1 Trigonometriske Funksjoner Vekt: 1. 2 Trigonometriske Funksjoner Vekt: 1

IIR filterdesign Sverre Holm

Kompleks eksponentialform. Eulers inverse formler. Eulers formel. Polar til kartesisk. Kartesisk til polar. Det komplekse signalet

Sampling, kvantisering og lagring av lyd

Kapittel 5. Frekvensrespons. Beregningavfrekvensresponsfrasignaler. Figur 25 viser sammenhørende inngangssignal og utgangssignal for et system.

UNIVERSITETET I OSLO

Midtveiseksamen Løsningsforslag

Fourier-Transformasjoner II

Filterkonsepter kapittel 6 Sverre Holm

INF3470/4470 Digital signalbehandling. Repetisjon

UNIVERSITETET I OSLO

Filterkonsepter kapittel 6 Sverre Holm

INF1411 Obligatorisk oppgave nr. 4

Midtveiseksamen. INF Digital Bildebehandling

Uke 4: z-transformasjonen

Transkript:

Samplingsteoremet Oppgavegjennomgang, 7.mai Oversikt Presisering av samplingsteoremet Løse utsendt oppgave om sampling Løse oppgave, V Løse oppgave 3, V If a function f (t contains no frequencies higher than W cps, it is completely determined by giving its ordinates at a series of points spaced /(W seconds apart. Claude E. Shannon Hentet fra artikkelen "Communication in the presence of noise", publisert i Proceedings of the IRE, januar 99. Teoremet var allerede kjent i matematiske kretser, men i andre former. Innen kommunikasjonsteori var resultatet kjent gjennom arbeider gjort av Nyquist og Gabor, men Shannon var den første til å gi et formelt bevis. INSTITUTT FOR INFORMATIKK INSTITUTT FOR INFORMATIKK Signalbehandlingslitteraturen er ikke helt konsekvent i sin presentasjon av samplingsteoremet. Gitt et signal x(t, med spektrum X(jω = for ω > ω max Det vil si at signalet x(t kan inneholde vinkelfrekvensen ω max, slik at den maksimale sykliske frekvensen er f max = ω max π Sampling ved Nyquist-raten Vi sampler signalet x(t = sin(3πt + φ ved Nyquist-raten f s = ( Hz. x[n] = sin(3π n+φ = sin(πn+φ 3 for faseverdiene φ = {, π/3, π/, π/} x(t og x[n] for φ = ± kπ x(t og x[n] for φ = π/3 Ulike kilder hevder da enten at samplingsfrekvensen f s må velges slik at eller slik at f s f max f s > f max.... x(t og x[n] for φ = π/.... x(t og x[n] for φ = π/ Forskjellen ligger i om Nyquist-raten f max godtas som nedre samplingsfrekvens......... INSTITUTT FOR INFORMATIKK 3 INSTITUTT FOR INFORMATIKK

Faseforskyvninger φ ±kπ sikrer at ikke alle samplene er null, men vi kan miste amplitudeinformasjon hvis φ er ukjent. En måte å unngå hele problemet på er å velge f s > f max. Da kan vi, fra sampelsekvensen x[n] = x(nt s, eksakt rekonstruere opprinnelig signal x(t. x(t og x[n] for f s = 3 Hz x(t og x[n] for f s = Hz V, oppgave a Inngang, n < x[n] = cos( ˆωn + π/3, n........ Filter med differensligning y[n] =.x[n] + x[n ] +.x[n ] x(t og x[n] for f s = 6 Hz x(t og x[n] for f s = 9 Hz Filteret er kausalt, lineært og tidsinvariant. Det har orden M = og lengde L = M + = 3......... Ideell rekonstruksjon INSTITUTT FOR INFORMATIKK INSTITUTT FOR INFORMATIKK 6 V, oppgave c Filteret har impulsrespons h[n] =.δ[n] + δ[n ] +.δ[n ] V, oppgave b Uttrykk for y[ ], y[] og y[]. y[ ] =.x[ ] + x[ ] +.x[ 3] = y[] =.x[] + x[ ] +.x[ ] =. cos(π/3 =. y[] =.x[] + x[] +.x[ ] =. cos( ˆωn + π/3 +. Frekvensresponsen finnes da som H(e j ˆω = M k= h[k]e =.e j + e j ˆω +.e j ˆω = e j ˆω( + cos( ˆω med magnitude- og faserespons H(e j ˆω = + cos( ˆω og H(e j ˆω = ˆω Ettersom cos( ˆω er monotont avtagende når ˆω går fra til π, har vi et lavpassfilter..8.6. Magnituderespons til filter h[n] =.δ[n] + δ[n ] +.δ[n ]. H(e jω.8.6...8.6.....6.8 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 7 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 8

V, oppgave d Fasen til frekvensresponsen er H(e j ˆω = ˆω Den er linær i ˆω, og derfor sier vi at filteret har lineær fase. Vi ser at π H(e j ˆω π for π < ˆω π. Dette er prinsipalverdien til faseresponsen, så vi unngår brudd. H(e jω 3 Faserespons til filter h[n] =.δ[n] + δ[n ] +.δ[n ] V, oppgave e For n har inngangen x[n] definerte verdier for alle elementer x[n], x[n ] og x[n ] som inngår i differensligningen. Filtrering av eksponentialet e j ˆωn+φ gir y[n] = H(e j ˆω e j ˆωn+φ = H(e j ˆω e j( ˆωn+φ+ H(ej ˆω Dette kan utvides til en regel for filtrering av sinusoiden cos( ˆω n + φ y[n] = H(e j ˆω cos( ˆω n + φ + H(e j ˆω 3.8.6.....6.8 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 9 INSTITUTT FOR INFORMATIKK Samme resultat kan også finnes direkte fra differensligningen. For vår inngang x[n] = cos( ˆωn + π/3, n blir utgangen for n y[n] = H(e j ˆω cos( ˆωn + π/3 + H(e j ˆω = ( + cos( ˆω cos( ˆωn + π/3 ˆω = ( + cos( ˆω cos ( ˆω(n + π/3 Filteret introduserer både skalering og en fast forsinkelse på M/ = tidsskritt. y[n] =. cos( ˆωn + π/3+ cos( ˆω(n + π/3+. cos( ˆω(n + π/3 =. cos( ˆω(n + ˆω + π/3+ cos( ˆω(n + π/3+. cos( ˆω(n ˆω + π/3 =. cos( ˆω(n + π/3 cos( ˆω. sin( ˆω(n + π/3 sin( ˆω+ cos( ˆω(n + π/3+. cos( ˆω(n + π/3 cos( ˆω+. sin( ˆω(n + π/3 sin( ˆω = cos( ˆω(n + π/3 cos( ˆω+ cos( ˆω(n + π/3 = ( + cos( ˆω cos ( ˆω(n + π/3 INSTITUTT FOR INFORMATIKK INSTITUTT FOR INFORMATIKK

V, oppgave f Nytt filter, nå med differensligning z[n] =.x[n] + x[n ] +.x[n ] og impulsrespons h z [n] =.δ[n] + δ[n ] +.δ[n ] Ettersom cos( ˆω er monotont avtagende når ˆω går fra til π, vil H z (e j ˆω være økende over samme intervall. Vi har da et høypassfilter. Magnituderespons til filter h[n] =.δ[n] + δ[n ] +.δ[n ] Frekvensresponsen blir da H z (e j ˆω = M k= h[k]e =.e j + x[n ]e j ˆω.e j ˆω = e j ˆω( cos( ˆω med magnitude- og faserespons H z (e j ˆω = cos( ˆω og H z (e j ˆω = ˆω H(e jω H(e jω...8.6.....6.8 Faserespons til filter h[n] =.δ[n] + δ[n ] +.δ[n ].8.6.....6.8 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 3 INSTITUTT FOR INFORMATIKK Filtrene følger sammenhengen h s = h[n] + h z [n] = δ[n ] og i frekvensdomenet H s (e j ˆω + H z (e j ˆω j ˆω = e Summen av filtrene er et rent forsinkelsesfilter, som i tillegg skalerer inngangen med (uavhengig av frekvens. På den måten utfyller filtrene hverandre, og vi sier at de er komplementære. H s (e jω Magnituden til summen av frekvensresponsene for lav og hoypassfilteret.8.6.....6.8 Fasen til summen av frekvensresponsene for lav og hoypassfilteret V, oppgave 3 a Rektangulært filter med impulsrespons h[n] = L k= L δ[n k] = L L k= δ[n k] Hvis vi antar at transientperioden er over og inngangen er en konstant vil utgangen være y[n] = L L k= x[n] = A x[n k] = A L L = A H s (e jω.8.6.....6.8 INSTITUTT FOR INFORMATIKK INSTITUTT FOR INFORMATIKK 6

Frekvensresponsen er R(e j ˆω = = L L k= h[k]e L k= e Illustrasjon av magnitude og fase til frekvensresponsen, for L = og L =. Magnituden har nullpunkt for alle ˆω L = ±kπ Det vil si at L = gir nullpunkt ved ˆω = ± {.π,.π,.6π,.8π, π} og L = gir nullpunkt ved { ˆω = ± π, π, 6 π, 8 } π, π = L = L ( e j ˆωL e j ˆω ( e j ˆωL/ (e j ˆωL/ e j ˆωL/ e j ˆω/ (e j ˆω/ e j ˆω/ ( sin( ˆωL/ = e j ˆω(L / L sin( ˆω/ H(e jω H(e jω.8.6...8.6.. Magnituderespons, glidende middel, L=.. Magnituderespons, glidende middel, L= H(e jω, i enheter av π H(e jω, i enheter av π.. Faserespons, glidende middel, L=.... Faserespons, glidende middel, L=.... INSTITUTT FOR INFORMATIKK 7 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 8 V, oppgave 3 b Hann-filter. ( cos(πn/l, n L h[n] = a, ellers Hva må a være for at enn konstant inngang x[n] = A skal gi utgangen y[n] = A. y[n] = = L k= L h[k]x[n k] a. ( cos(πk/l A k= = A a ( = A L a L L k= cos(πk/l For å oppnå y[n] = x[n] = A, må da a = /L. V, oppgave 3 c Et filter har impulsrespons h[n] = b k δ[n k] og frekvensrespons A(e j ˆω = b k e Hvis alle koeffisientene multipliseres med det komplekse eksponentialet e j ˆωn får vi et nytt filter med koeffisienter b n e j ˆωn og impulsrespons h [n] = b k e j ˆωk δ[n k] og frekvensrespons A (e j ˆω = b k e j ˆωk e = b k e j( ˆω ˆωk = A(e j( ˆω ˆω INSTITUTT FOR INFORMATIKK 9 INSTITUTT FOR INFORMATIKK

V, oppgave 3 d Hann-filterets impulsrespons kan skrives som h[n] = a a (e j πn πn L j + e L ( al ( al = h R [n] ( al πn e j L h R [n] ej = h [n] + h [n] + h 3 [n] Frekvensresponsene blir derfor ( al H (e j ˆω = R(e j ˆω πn L h R [n] ( al H (e j ˆω = R(e j( ˆω π L ( al H 3 (e j ˆω = R(e j( ˆω+π L Illustrasjon av magnituderesponsen til et Hann-filter med lengde L =. H(e jω.9.8.7.6...3.. Magnituderespons, Hann filter, L=.8.6.....6.8 Med a = /L er total frekvensrespons H(e j ˆω = R(e j ˆω ( R(e j( ˆω π L + R(e j( ˆω+π L INSTITUTT FOR INFORMATIKK INSTITUTT FOR INFORMATIKK Sampling og aliasing, deloppgave Sampling med f s = Hz holder ettersom f s > max(f, f Sampling og aliasing, deloppgave Kontinuerlig-tid signalet x(t = 3 cos(πt + cos(πt er periodisk ettersom begge frekvensene f = Hz og f = Hz er heltallsmultipler av en felles grunnfrekvens f = Hz. Fundamentalperioden er T = f = s Det samplede signalet er x[n] = 3 cos(π(/n+ cos(π(/n = 3 cos(.πn + cos(.πn Sekvensen er periodisk med periode amplitude 3 N p = T = = sampler T s x(t og x[n] x(t x[n] 3...6.8....6.8. INSTITUTT FOR INFORMATIKK 3 INSTITUTT FOR INFORMATIKK

Sampling og aliasing, deloppgave Sampling med f s = 8 Hz gir aliasing. x[n] = 3 cos(π(/8n+ cos(π(/8n = 3 cos(.πn + cos(.πn = 3 cos(.πn + cos((.7π + πn = 3 cos(.πn + cos(.7πn x(t, x[n] og rekonstruert signal x r (t x(t x r (t x[n] 3 Sampling og aliasing, deloppgave 3 amplitude 3...6.8....6.8. Rekonstruert signal blir x r (t = 3 cos(.π8t + cos(.7π8t = 3 cos(πt + cos(6πt INSTITUTT FOR INFORMATIKK INSTITUTT FOR INFORMATIKK 6 Ettersom cos( ˆω er monotont avtagende når ˆω går fra til π, vil amplituden Sampling og aliasing, deloppgave Filteret med impulsrepsponsen h[n] = δ[n] cos(.πδ[n ] + δ[n ] har frekvensrespons H(e j ˆω = M k= med magnitude h[k]e = e j cos(.πe j ˆω + e j ˆω = e j ˆω( e j ˆω cos(.π + e = e j ˆω( cos( ˆω cos(.π H(e j ˆω = (cos( ˆω cos(.π j ˆω være det samme..... 3 3. (cos( ˆω cos(.π Amplitude til frekvensrespons H(e jω.8.6.....6.8 På grunn av negative amplitudeverdier for.π < ˆω π må fasen skrives som ˆω π, π < ˆω.π H(e j ˆω = ˆω,.π < ˆω.π ˆω + π,.π < ˆω π INSTITUTT FOR INFORMATIKK 7 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 8

Sampling og aliasing, deloppgave 6 Vi ser av magnituden H(e j ˆω = (cos( ˆω cos(.π at filteret har et nullpunkt i ˆω =.π Komponenter med denne normaliserte frekvensen vil fjernes av filteret. H(e jω 3 Magnituderespons til filter h[n] = δ[n] + cos(.π δ[n ] + δ[n ] Finne utgang ved regning, dersom inngangen er sekvensen uten aliasing x[n] = 3 cos(.πn + cos(.πn sendes gjennom filteret. y[n] = H(e j.π 3 cos(.πn + H(e j.π + H(e j.π cos(.πn + H(e j.π = + cos(.π cos(.π cos(.πn +.π.8.6.....6.8 = cos(.π cos(.π(n + Faserespons til filter h[n] = δ[n] + cos(.π δ[n ] + δ[n ] = cos(.π cos(.π(n + H(e jω i enheter av π.. = cos(.π cos(.π(n.8.6.....6.8 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 9 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 3 Figuren viser både tidsforskyvingen og at komponenten med normalisert frekvens ˆω =.π er fjernet. Referansesignal cos(.π n. amplitude....6.8....6.8. Utgang y[n], gitt inngang x[n] = 3 cos(.π n + cos(.π n, utenom transienter amplitude...6.8....6.8. INSTITUTT FOR INFORMATIKK 3