HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Like dokumenter
HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

LØSNINGSFORSLAG TIL SIGNALBEHANDLING 1 JUNI 2010

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Sampling ved Nyquist-raten

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

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

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

UNIVERSITETET I OSLO

pdf

UNIVERSITETET I OSLO

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

UNIVERSITETET I OSLO

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

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning.

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Repetisjon: LTI-systemer

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

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

UNIVERSITETET I OSLO

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning.

UNIVERSITETET I OSLO

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

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi


HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Eksamensoppgave i TELE2001 Reguleringsteknikk

Repetisjon: Spektrum for en sum av sinusoider

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

Bedømmelse: Ved bedømmelse vektlegges oppgavene I, II og III likt.

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

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

HØGSKOLEN - I - STAVANGER. Institutt for elektroteknikk og databehandling

NORGES TEKNISK- NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET Side 1 av 5

Fakultet for teknologi, kunst og design Teknologiske fag

UNIVERSITETET I OSLO

Løsningsforslag til Eksamen i TELE2003 Signalbehandling 6. mai 2015

Uke 6: Analyse i frekvensdomenet

EKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

TTT4110 Informasjons- og signalteori Løsningsforslag eksamen 9. august 2004

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

STE 6146 Digital signalbehandling. Løsningsforslag til eksamen avholdt

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

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

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

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

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

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

Case: Analyse av passive elektriske filtre

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Uke 6: Analyse i frekvensdomenet

Fakultet for teknologi, kunst og design Teknologiske fag

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Fakultet for teknologi, kunst og design Teknologiske fag

c;'1 høgskolen i oslo

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi LØSNINGSFORSLAG EDT208T-A. Programmerbare logiske styringer

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

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

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

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

Uke 6: Analyse i frekvensdomenet

Fakultet for teknologi, kunst og design Teknologiske fag

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

303d Signalmodellering: Gated sinus a) Finn tidsfunksjonen y(t) b) Utfør en Laplace transformasjon og finn Y(s)

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Frevensanalyse av signaler (del 2) og filtrering av bilder

Fakultet for teknologi, kunst og design Teknologiske fag

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

UNIVERSITETET I OSLO

Forelesening INF / Spektre - Fourier analyse

STE 6219 Digital signalbehandling Løsning til kontinuasjonseksamen

Uke 9: Diskret Fourier Transform, I

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Fakultet for teknologi, kunst og design Teknologiske fag

4. desember Antall vedleggsider: 2

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

UNIVERSITETET I OSLO

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

UNIVERSITETET I OSLO

Fourier-analyse. Hittil har vi begrenset oss til å se på bølger som kan beskrives ved sinus- eller cosinusfunksjoner

Uke 10: Diskret Fourier Transform, II

TTT4110 Informasjons- og signalteori Sortering av tidligere eksamensoppgaver

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG

Fakultet for teknologi, kunst og design Teknologiske fag

UNIVERSITETET I OSLO

FYS2130 Svingninger og bølger, Obligatorisk oppgave C. Nicolai Kristen Solheim

Design og utforming av et anti-alias-filter

Transkript:

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi Målform: Eksamensdato: 14.5.213 Varighet/eksamenstid: Emnekode: Emnenavn: 5 timer EDT24T Signalbehandling Klasse(r): 2EI 2EE Studiepoeng: 1 Faglærer(e): (navn og telefonnr på eksamensdagen) Håkon Grønning tlf. 979548 Ingrid Kvakland tlf. 73559596 Kontaktperson(adm.) (fylles ut ved behov kun ved kursemner) Hjelpemidler: Kalkulator Citizen SR27X, Casio fx-82es, Casio fx-82es plus Oppgavesettet består av: (antall oppgaver og antall sider inkl. forside) Vedlegg består av: (antall sider) 4 oppgaver over 1 sider inkl. forside 4 sider Merknad: Oppgaveteksten kan beholdes av studenter som sitter eksamenstiden ut. NB! Les gjennom hele oppgavesettet før du begynner arbeidet, og disponer tiden. Dersom noe virker uklart i oppgavesettet, skal du gjøre dine egne antagelser og forklare dette i besvarelsen. Lykke til!

Oppgave 1 (35 %) π a) Et signal x( t ) er gitt som x( t) = 6cos(2π 3 t 2 ). Skisser signalet x( t ) og merk av karakteristiske størrelser og verdier på figuren. Ta med så mange detaljer som mulig. Angi frekvensen f, amplituden A og fasen ϕ. (Merk: skisser betyr at selve kurven ikke trenger å være super-nøyaktig.) b) Hvor stor tidsforskyving representerer faseleddet i uttrykket for x( t )? c) Skriv opp et uttrykk for x( t ) ved hjelp av komplekse eksponentialer. d) Skisser frekvensspekteret til x( t ) som et linjespekter. Merk av frekvensen f, amplituden A og fasen ϕ på figuren. Du får bruk for figuren under i resten av oppgaven: e) Anta at x( t ) punktprøves som vist i figuren over. («punktprøving» = «sampling») Det er gitt at punktprøvingsfrekvensen f s = 12 khz. - Hva blir den diskrete vinkelfrekvensen ˆω? - Skriv opp et uttrykk for det diskrete signalet x[ n ]. f) Skisser x[ n ] i samme figur som x( t ) i punkt a). (Eller tegn ny figur her.) Forklar hvordan du kan finne den diskrete vinkelfrekvensen ˆω fra figuren. 2

g) - Hva sier Nyquists/Shanons punktprøvingsteorem? Anta nå at vi endrer punktprøvingsfrekvensen til f s = 5 khz. - Hvilken konsekvens får det når vi punktprøver x( t ) med den nye f = 5 khz? s h) Skisser spekteret til det punktprøvde signalet x[ n ] når vi punktprøver med f s = 5 khz. i) I spekteret skal du nå også tegne inn «rekonstruksjonsvinduet» som gjelder for den ideelle diskret-til-kontinuerlig (D-to-C) konverteren. Fortsatt gjelder f s = 5 khz. Hvilken frekvens har da det rekonstruerte signalet y( t )? 3

Oppgave 2 (15 %).8 ECG-signal.6 Absoluttverdi til DFT av ECG-signal.6.5.4.4 amplitude.2 amplitude.3 -.2.2 -.4.1 -.6.1.2.3.4.5.6.7.8.9 1 tid [s] 1 2 3 4 5 6 frekvens [Hz] Figur 2.1 ECG-signal uten støy. Til venstre: en periode av ECG-signalet i tidsplanet. Til høyre: DFTanalyse av ECG-signalet. (Vi har egentlig foretatt en 512-punkt DFT, men bare de 6 første verdiene er vist i plottet.).8 ECG-signal med søy.6 Absoluttverdi til DFT av ECG-signal.6.5.4.2.4 amplitude amplitude.3 -.2.2 -.4 -.6.1 -.8.1.2.3.4.5.6.7.8.9 1 tid [s] 1 2 3 4 5 6 frekvens [Hz] Figur 2.2 ECG-signal med støy. Til venstre: en periode av ECG-signalet med støy i tidsplanet. Til høyre: DFT-analyse av ECG-signalet med støy. (Vi har egentlig foretatt en 512-punkt DFT, men bare de 6 første verdiene er vist i plottet.) Figurene viser en periode av et punktprøvd ECG-signal. Signalet er punktprøvd med 512 punktprøver pr. sekund og det er nøyaktig 512 punktprøver i en periode av signalet. Vi ønsker å bruke et lineær fase FIR-filter for å forbedre signalet i Figur 2.2 slik at det blir mest mulig likt signalet i Figur 2.1. 4

Figur 2.3 Del av filterdesignverktøyet «sptool» i Matlab. a) Gi forslag til valg av parametere for filteret: LP/HP/BP, passbåndfrekvens (Fpass), stoppbåndfrekvens (Fstop), passbåndrippel (Apass), stoppbåndsdemping (Astop). Se Figur 2.3. Begrunn valgene ut i fra informasjonen gitt i Figur 2.1 og Figur 2.2. b) Hvordan påvirkes filterorden hvis vi gjør filteret «brattere» ved å minske avstand mellom passbåndfrekvens (Fpass) og stoppbåndfrekvens (Fstop). c) Anta at vi er fornøyd med et filter der orden er 64. Hvor mange koeffisienter (eller «tapper») er det i filteret? Hvor stor blir forsinkelsen i filtret målt i antall punktprøver? d) Vil det være mulig å gjenskape signalet perfekt (med unntak av forsinkelse)? Begrunn svaret. 5

Oppgave 3 (25 %) Gitt signalet x(t) vist i figur 3.1. 2 1.5 s1(t) 1.5 Figur 3.1 Signalet er periodisk og kan uttrykkes i ei kompleks Fourierrekke på formen j2π fkt = ak. k= x( t) e -3-2 -1 1 2 3 t[sek] a) Hvilken verdi har f i Fourierrekka for x(t)? b) 1 for k = 4 Fourierkoeffisientene for x(t) er gitt av : ak = for odde k 2 2 π k ellers Skisser amplitudespekteret og fasespekteret til x(t). c) Uttrykk x(t) som ei reell Fourierrekke (trigonometrisk Fourierrekke) hvor du tar med ledd til og med 3.harmoniske. 6

d) Signalet x(t) filtreres med et filter som vist i figur 3.2. Filterets frekvensrespons er gitt av 1 H1( jω) =, ω = 2π ω 1+ j ω x(t) H 1 (jω) y(t) Figur 3.2 Finn et uttrykk for og skisser filterets amplituderespons og faserespons. e) Uttrykk y(t) som ei reell Fourierrekke (trigonometrisk Fourierrekke) hvor du tar med ledd til og med 3.harmoniske. f) Skisser utgangssignalet y(t). 7

Oppgave 4 (25 %) a) Signalet x(t) vist i figur 4.1 (det samme som vist i figur 3.1) punktprøves med punktprøvingsfrekvens f s =8Hz. Skisser to perioder av det punktprøvde signalet x[n] som funksjon av n. 2 1.5 s1(t) 1.5-3 -2-1 1 2 3 t[sek] Figur 4.1 8

b) Anta at x(t) filtreres med et ideelt lavpassfilter med grensefrekvens 4Hz og punktprøves med f s =8Hz. Det punktprøvde signalet analyseres med en fft-analyse i Matlab. De brukte kommandoene og resultatet av fft-analysen er vist nedenfor. X=fft(x(1:8)); k=:7; subplot(2,1,1); stem(k,abs(x)); xlabel('k'); ylabel('abs(x)') subplot(2,1,2) stem(k,angle(x)); xlabel('k'); ylabel('angle(x)') abs(x(1:8)) ans = 8. 3.2423..363..363. 3.2423 angle(x(1:8)) ans = -3.1416 3.1416 3.1416-3.1416-3.1416 3.1416 1 8 abs(x) 6 4 2 1 2 3 4 5 6 7 k 4 2 angle(x) -2-4 1 2 3 4 5 6 7 k Tegn opp amplitudespekteret og merk av de diskrete vinkelfrekvensene på førsteaksen. 9

c) Bruk resultatet fra fft-analysen til å skrive opp et funksjonsuttrykk for x[n]. d) x[n] filtreres med et diskret filter med differenseligning gitt av y[ n] = x[ n] + 2 x[ n 1] + x[ n 2] Finn et uttrykk for filterets frekvensrespons. e) Finn et uttrykk for og skisser filterets amplituderespons og faserespons. f) Finn et uttrykk for utgangssignalet y[n] når x[n] er som gitt tidligere i denne oppgaven. Hvis du ikke har funnet et uttrykk for x[n] tidligere i oppgaven kan du bruke inngangssignalet 3 x1[ n] 1 2cos( n π π = + ) + cos( n ) 2 4 1

Vedlegg 1 11

Vedlegg 2 Komplekse Fourierrekker: Analyse: T 1 j2π fkt ak = x( t) e d t T = k= j2π Syntese: x( t) ak e f kt Diskret tid Fouriertransformasjon (frekvensresponsen til FIR-filter): M M j ˆ ω j ˆ ωk j ˆ ωk = k = k= k= H(e ) b e h[ k]e Diskret Fouriertransformasjon: N 1 n= 2π k n -j N X[k] = x[n] e for k N 1 Invers diskret Fouriertransformasjon: k= 2π k n j N N 1 1 x[n] = X[k] e for n N 1 N 12

Vedlegg 3 13

Vedlegg 4 FOURIERTRANSFORMASJONEN FOR ANALOGE OG DISKRETE SYSTEMER: For analoge LTI-system gjelder: t= H( j ω) = h(t) e dt = H( j ω) e t= jωt j H( j ω ) hvor H(jω) er systemets frekvensrespons og h(t) er systemets impulsrespons. S( j ω) = R(j ω) H(j ω) r(t) h(t) s(t) s(t) = r(t) h(t) = r( τ )h(t τ )dτ τ = R(jω) H(jω) S(jω) For sinusformede signal gjelder: r(t) = sin( ω t) s(t) = H( j ω ) sin( ω t + H( j ω )) For diskrete LTI-system gjelder: ( j ˆ ω j H e ) H e = h(n) e = H e e (DiskretTidFourierTransform) n= ( j ˆ ω ˆ ˆ ) j ω n ( j ω ) n= hvor H( e j ˆ ω ) er systemets frekvensrespons og h(n) er systemets enhetspulsrespons. j ˆ ω j ˆ ω j ˆ ω S(e ) = R(e ) H(e ) s(n) = r(n) h(n) = r(k)h(n k) k= r(n) h(n) s(n) For sinusformede sekvenser gjelder: r(n) = sin( ˆ ω n) s(n) = H(e ) sin( ˆ ω n + H(e )) j ˆ ω j ˆ ω 14