TTT4110 Informasjons- og signalteori Løsningsforslag eksamen 9. august 2004

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

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

NORGES TEKNISK- NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET Side 1 av 5

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

TTT4110 Informasjons- og signalteori Sortering av tidligere eksamensoppgaver

LØSNINGSFORSLAG TIL SIGNALBEHANDLING 1 JUNI 2010

Sampling ved Nyquist-raten

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

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

pdf

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning.

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

UNIVERSITETET I OSLO

Uke 6: Analyse i frekvensdomenet

UNIVERSITETET I OSLO

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

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

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi


HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

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

UNIVERSITETET I OSLO

EKSAMEN I FAG TTT4110 Informasjons- og signalteori. Norsk tekst på oddetalls-sider. ( English text on even numbered pages.)

UNIVERSITETET I OSLO

Uke 6: Analyse i frekvensdomenet

Uke 6: Analyse i frekvensdomenet

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

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

UNIVERSITETET I OSLO

EKSAMEN I FAG TTT4110 Informasjons- og signalteori. Norsk tekst på oddetalls-sider. ( English text on even numbered pages.)

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning.

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

Repetisjon: LTI-systemer

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

UNIVERSITETET I OSLO

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

UNIVERSITETET I OSLO

Design og utforming av et anti-alias-filter

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

UNIVERSITETET I OSLO

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

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

Uke 12: FIR-filter design

Løsningsforslag til hjemmeeksamen i INF3440 / INF4440

EKSAMEN I FAG TTT4110 Informasjons- og signalteori. Norsk tekst på oddetalls-sider. (English text on even numbered pages.)

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

6.8 Anvendelser av indreprodukter

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

MA1201 Lineær algebra og geometri Løsningsforslag for eksamen gitt 3. desember 2007

Uke 5: Analyse i z- og frekvensdomenet

Løsningsforslag til eksamen i TFY4170 Fysikk 2 Fysikk 2 Lørdag 8. august 2005

Løsningsforslag Eksamen 8. august 2011 FY2045/TFY4250 Kvantemekanikk I

TTK4180 Stokastiske og adaptive systemer. Datamaskinøving 2 - Parameterestimering

Forelesening INF / Spektre - Fourier analyse

Fakultet for teknologi, kunst og design Teknologiske fag

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

Løsningsforslag til eksamen i SIF4022 Fysikk 2 Tirsdag 3. desember 2002

EKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

UNIVERSITETET I OSLO

STE 6146 Digital signalbehandling. Løsningsforslag til eksamen avholdt

Introduksjon. «Diskret» sinus/cosinus i 1D. Funksjonen sin(θ) INF april 2010 Fourier -- En annen vinkling på stoffet i kapittel 4

6DPSOLQJ DY NRQWLQXHUOLJH VLJQDOHU

Eksamensoppgave i TELE2001 Reguleringsteknikk

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

y(t) t

TMA 4110 Matematikk 3 Høsten 2004 Svingeligningen med kompleks regnemåte

LØSNINGSFORSLAG EKSAMEN, MAT 1001, HØSTEN (x + 1) 2 dx = u 2 du = u 1 = (x + 1) 1 = 1 x + 1. ln x

KONTINUASONSEKSAMEN I FAG SIE2010 Informasjons- og signalteori

UNIVERSITETET I BERGEN

(s + 1) s(s 2 +2s+2) : 1 2 s s + 2 = 1 2. s 2 + 2s cos(t π) e (t π) sin(t π) e (t π)) u(t π)

L(t 2 ) = 2 s 3, 2. (1. Skifteteorem) (s 2) 3. s 2. (Konvolusjonsteoremet) s 2. L 1 ( Z. = t, L 1 ( s 2 e 2s) = (t 2)u(t 2). + 1

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I FY1003 ELEKTRISITET OG MAGNETISME TFY4155 ELEKTROMAGNETISME Onsdag 3. juni 2009 kl

Repetisjon: Spektrum for en sum av sinusoider

EKSAMEN I FAG SIE2010 Informasjons- og signalteori

Løsningsforslag til øving 5

UNIVERSITETET I OSLO

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

UNIVERSITETET I OSLO

Uke 12: FIR-filter design

Eksamen i Elektronikk 24. Mai Løsningsforslag Knut Harald Nygaard

En samling av mer eller mindre relevante formler (uten nærmere forklaring) er gitt til slutt i oppgavesettet.

Løsningsforslag til eksamen i TFY4170 Fysikk august 2004

Forelesning nr.13 INF 1410

TFY4115: Løsningsforslag til oppgaver gitt

Forfatter: 1 Innledning 1. 2 Mulig løsning Filterdesign Firkantgeneratordesign Realisering og test 5. 4 Konklusjon 8.

UNIVERSITETET I OSLO

DET TEKNISK - NATURVITENSKAPELIGE FAKULTET Institutt for data- og elektroteknikk. Løsningsforslag Eksamen i MIK130, Systemidentifikasjon (10 sp)

Matematisk statistikk og stokastiske prosesser B, høsten 2006 Oppgavesett 5, s. 1. Oppgave 1. Oppgave 2. Oppgave 3

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra fagets nettside, og for øvinger brukes It s learning. systemidentifikasjon fra sprangrespons.

Løsningsforslag til prøveeksamen i fag SIG50 Signalbehandling

Dato: fredag 14 desember 2007 Lengde på eksamen: 4 timer Tillatte hjelpemidler: ingen. 1 Diskret tilstandsrommodell 2. 2 Stående pendel 4

STE6146 Signalbehandling .RQWLQXHUOLJH ILOWUH

Matematisk statistikk og stokastiske prosesser B, høsten 2006 Løsninger til oppgavesett 5, s. 1. Oppgave 1

( x+ π 2) Bakgrunn: Sinus og cosinus. Bakgrunn: Samplet sinus i 1D. Bakgrunn: Samplet sinus i 2D. Bakgrunn: Sinus i 2D. sin( x)=cos.

f (x) = a 0 + a n cosn π 2 x. xdx. En gangs delvisintegrasjon viser at 1 + w 2 eixw dw, 4 (1 + w 2 ) 2 eixw dw.

KYBERNETIKKLABORATORIET. FAG: Dynamiske systemer DATO: OPPG.NR.: DS4 FREKVENS OG SPRANGRESPONSANALYSE

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

Transkript:

Norges teknisknaturvitenskapelige universitet Institutt for elektronikk og telekommunikasjon TTT40 Informasjons- og signalteori Løsningsforslag eksamen 9. august 004 Oppgave (a) Et lineært tidinvariant filter gitt ved differensligning: y(n) 0.9y(n ) + 0.x(n) Figur : Direkte form -struktur for filteret (b) Finner først frekvensresponsen ved å Fourier-transformere differensligningen: Y (ω) 0.9e jω Y (ω) + 0.X(ω) Y (ω)( 0.9e jω ) 0.X(ω) H(ω) Y (ω) X(ω) 0. 0.9e jω H(ω) H(ω) e jφ(ω) hvor H(ω) frekvensrespons, H(ω) amplituderespons, Φ(ω) faserespons. H(ω) H(ω)H 0. (ω) 0.9e jw 0. 0.9e jw 0. 0.9e jw 0.9e jw + 0.8 0..8 0 9(e jw + e jw ) 0..8.8 cos ω 0. H(ω).8.8 cos ω

Φ(ω) arctan Im(H(ω)) Re(H(ω)) 0. 0.9ejω 0.( 0.9 cos ω j0.9 sin ω) H(ω) 0.9e jω 0.9ejω.8.8 cos ω 0.( 0.9 cos ω) Re(H(ω)).8.8 cos ω 0. 0.9 sin ω Im(H(ω)).8.8 cos ω 0.9 sin ω Φ(ω) arctan 0.9 cos ω (c) Amplituderesponsen er gitt ved: H(ω) 0..8.8 cos ω Denne funksjonen har maksimal verdi for ω 0 H(0) 0. 0. 0..8.8 0.0 0. Funksjonen er monotont avtagende for ω [0, π]. Dette betyr at filteret demper mer høyere frekvenskomponenter. Dette er er lavpassfilter. (d) Amplituderesponsen viser hvor mye ulike frekvenskomponenter i et signal lir forsterket eller dempet. Faseresponsen viser hvor mye ulike frekvenskomponenter i et signal blir forskjøvet i fase. Først foretar vi frekvensanalyse av inngangssignalet (finner amplituden og fasen til alle frekvenskomponenter, dvs. amplitude- og fasespektrum). Utgangssignalet vil bestå av de samme frekvenskomponentene, men deres amplitude og fase vil kunne forandres av filteret. La A x (ω 0 ) og ϕ x (ω 0 ) være amplitude og fase til en frekvenskomponent i inngangssignalet. Da vil amplituden og fasen til denne frekvenskomponenten i utgangssignalet finnes ved: A y (ω 0 ) A x (ω 0 ) H(ω 0 ) og ϕ y (ω 0 ) ϕ x (ω 0 ) + Φ(ω 0 ) x(n) cos( π n) + 9 cos(πn + π 4 ) Inngangssignalet består av to kosinuskomponenter, den første med frekvens ω π, amplitude A x ( π ) og fase ϕ x( π ) 0 og den andre frekvensen med frekvens ω π, amplitude A x (π) 9 og fase ϕ(π) π 4.

Utgangssignalet vil derfor også bestå av to kosinussignaler med frekvenser ω π og ω π, men deres amplituder og faser vil bli endret av filteret til: A y ( π ) A x( π ) H(π +. ) 0.49.8 ϕ y ( π ) ϕ x( π ) + Φ(π 0.9 ) 0 + arctan 4 o 0.733(rad) 0. A y (π) A x (π) H(π) 9.8 +.8 ϕ y (π) ϕ x (π) + Φ(π) π 4 + arctan 0 π 4 Utgangssignalet er derfor gitt ved: y(n) 0.49 cos( π n 0.733) + cos(πn + π 4 ) Alternativt (men noe mer tungvint), kan oppgaven løses ved å dekomponere x(n) i komplekse eksonentielle basisfunskjoner x(n) e j π n + e j π n + 9 ej(πn+ π 4 ) + 9 e j(πn+ π 4 ) H( π ) H(π ) 0..8 0.074 Φ( π ) Φ(π ) 0.733 H( π) H(π) 0..8 +.8 9 Φ(π) Φ( π) 0 [ y(n) 0.074 e j( π n 0.733) + e j( π n 0.733)] + 9 [e j(πn+ π 4 ) + e j(πn+ π )] 4 9 0.07 cos( π n 0.733) + cos(πn + π 4 0.48 cos( π n 0.733) + cos(πn + π 4 ) Oppgave (a) ˆx N (t) α k φ k (t) hvor t [, T ] φ k (t) - reelle φ k (t) innbyrdes ortogonale, dvs. < φ k (t), φ i (t) > T φ k (t)φ i (t)dt 0 for k i. D [x(t) ˆx N (t)] dt [x(t) α k φ k (t)] dt 3

α i, i 0,..., N som minimerer D finnes fra D α i 0, for i 0,..., N () D T [x(t) α i α n φ k (t)]()φ i (t)dt 0 x(t)φ i (t)dt α i x(t)φ i (t)dt α i T T x(t)φ i (t)dt φ i (t)dt α k φ k (t)φ i (t)dt T } {{} 0 for k i pga ortogonalitet φ i (t)φ i (t)dt (b) Dette forenkler beregningen av koeffisientene i rekkeutviklingen (hver ligning i lignigsettet () er bare avhengig av en α k ). Koeffisientene som tilsvarer en basisfunksjon er uavhengig av andre basisfunskjoner brukt i approksimasjonen. Dvs. at flere ledd kan legges til approksimasjonen uten at koeffisientene må beregnes på nytt. Vi benytter følgende basisfunksjoner: ϕ k (t) e j π T 0 kt, k Z, T0 T (c) Basisfunksjonene er gitt ved φ k (t) cos(kπt). Sjekker ortogonalitet: < φ k (t), φ i (t) > [ [ cos(kπt) cos(iπt)dt ] cos[(k + i)πt]dt + cos[(k i)πt]dt (k + i)π sin[(k + i)πt] + ] (k i)π sin[(k i)πt] for k i og k, i N 0 basisfunsjonene er ortogonale (fordi indreproduktet er 0 når k i). Signalet Finner koeffesientene. Antar k 0: { t ( x(t), ) ellers α 0 {}}{ x(t) cos(0) dt 0 cos (0)dt 0 }{{} 4

(Middelverdi 0 gir DC komponent 0) Antar k 0: α k I {}}{ x(t) cos(kπt)dt cos (kπt)dt } {{ } II I: / / + / [ sin(kπt) ] / () cos(πkt)dt (sin(k π ) kπ kπ ) sin(kπ) cos(πkt)dt (sin(k π kπ ) + sin(k π ) ) + () cos(πkt)dt (sin(kπ) sin(k π ) / kπ ) ( sin(k π kπ ) sin(kπ) + sin(k π ) + sin(k π ) + sin(kπ) sin(k π ) ) ( sin(k π ) kπ ) sin(k π kπ ) sinc( k ) II: cos (πkt)dt dt + cos(πkt)dt }{{}}{{} 0 Dette gir koeffisientene: α k { 0 k 0 sinc( k ) k > 0 Oppgave 3 (a) Approksimasjonsformelen for beregning av kvantiseringsstøyeffekt for en uniform kvantiserer σq gir eksakt resultat i dette tilfellet fordi sannsynlighetstetthetsfunksjonen er konstant på hvert kvantiseringsintervall. Lengden til kvantiseringsintervallene er σ q 4 3 5

Alternativt kan man finne σ q ved: σ q (x Q[x]) f x (x)dx xn+ n (x x n ) x n }{{} x n xn+ x n f x (x)dx ( 6 + 4 + 8 + 6 ) 3 ( 3 8 + 3 8 ) 3 3 4 3 3 8 3 (x y n ) f x (x)dx n (x ) f x (x)dx Man kan designe en 4 nivå kvantiserer som gir lavere kvantiseringsstøyeffekt med en ikke-uniform kvantiserer. Ved ha kortere kvantiseringsintervaler der sannsynlighetstetthetsfunksjonen er høy vil kvantiseringstøyeffekten reduseres. (b) Ja, fordi ingen kodeord er prefiks i et annet kodeord. Gjennomsnittslengden er gitt ved: L p n l n n hvor p n er sannsynligheten for n-te kodeord, og l n er lengden (i bit) til n-te kodeord. L p l + p l + p 3 l 3 + p 4 l 4 6 3 + 4 + 8 + 6 3 3 8 + + 3 4 8 7 4.75 Den teoretiske nedre grense for gjennomsnittelig kodeordslengden er gitt ved entropien, H 4 n p n log ( p n ): H 8 log 8 + log + 4 log 4 + 8 log 8 3 8 + + 4 + 3 8 7 4.75 Siden L H er det ikke mulig å finne en annen kode som gir lavere gjennomsnittelig antall bit per symbol. 6

Oppgave 4 (a) Delbåndskoder: Figur : Blokkskjema av en delbåndskoder i) En filterbank med N delbåndsfiltre brukes til å splitte signalet i N like store delbånd. ii) Siden delbåndssignalene har N ganger mindre båndbredde enn det opprinnelige signalet kan de nedsamples N ganger (samplingsteorem vil forbli oppfylt). Etter nedsampling vil det totale antall punktprøver i sekvensen bli lik som for x(n). iii) Delbåndssignalene kvantiseres med hver sin kvantiserer som optimaliseres til det aktuelle delbåndssignalet. Kodingsgevinst kan oppnås ved å bruke færre bit i delbånd med lavere signaleffekt. (b) Hvit støy har ukorrelerte punktprøver. Autokorrelasjonsfunksjonen R ee (k) er derfor lik 0 for k 0, og R ee (0) σ e. Effektspekteret er flatt, S ee (f) s 0 σ e. Figur 3: Autokorrelasjonsfunksjonen og effektspektraltettheten for hvit støy med varians. Man kan ikke opnå noen kodingsgevinst i dette tilfellet (dvs. G) fordi S ee (f) er flatt, og delbåndseffektene er dermed like store (ingen korrelasjon i signalet). 7