STE 6219 Digital signalbehandling Løsningsforslag

Like dokumenter
EKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

STE 6219 Digital signalbehandling Løsning til kontinuasjonseksamen

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

STE 6146 Digital signalbehandling. Løsningsforslag til eksamen avholdt

LØSNINGSFORSLAG TIL KONTINUASJONSEKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning.

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

UNIVERSITETET I OSLO

3UDNWLVN DQYHQGHOVH DY ')7

Uke 4: z-transformasjonen

Uke 9: Diskret Fourier Transform, I

Fasit til midtveiseksamen

Uke 4: z-transformasjonen

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

UNIVERSITETET I OSLO

Uke 4: z-transformasjonen

y(t) t

UNIVERSITETET I OSLO

Repetisjon: LTI-systemer

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

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

Tidsdomene analyse (kap 3 del 2)

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

pdf

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

NORGES TEKNISK- NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET Side 1 av 5

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

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

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

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

Tidsdomene analyse (kap 3 del 2)

Uke 5: Analyse i z- og frekvensdomenet

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

Uke 6: Analyse i frekvensdomenet

Uke 10: Diskret Fourier Transform, II

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

UNIVERSITETET I OSLO

Uke 6: Analyse i frekvensdomenet

Uke 12: FIR-filter design

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

HØGSKOLEN - I - STAVANGER. Institutt for elektroteknikk og databehandling

LØSNINGSFORSLAG TIL SIGNALBEHANDLING 1 JUNI 2010


Uke 4: z-transformasjonen

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning.

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.

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Utregning av en konvolusjonssum

Uke 4: z-transformasjonen

EKSAMEN STE 6159 Styring av romfartøy

Repetisjon: Spektrum for en sum av sinusoider

STE6146 Signalbehandling =-WUDQVIRUPHQ

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

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

EKSAMEN Styring av romfartøy Fagkode: STE 6122

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN STE 6251 Styring av romfartøy

Sampling ved Nyquist-raten

01-Passivt Chebychevfilter (H00-4)

STE6146 Signalbehandling .RQWLQXHUOLJH ILOWUH

Uke 6: Analyse i frekvensdomenet

KONTINUASJONSEKSAMEN STE 6159 Styring av romfartøy

Uke 12: FIR-filter design

Løsningsforslag til hjemmeeksamen i INF3440 / INF4440

Kontrollspørsmål fra pensum

IIR filterdesign Sverre Holm

UNIVERSITETET I OSLO

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

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

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

01 Laplace og Z-transformasjon av en forsinket firkant puls.

'HQ GLVNUHWH )RXULHU-WUDQVIRUPHQ (')7)

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

Universitetet i Stavanger Institutt for petroleumsteknologi

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

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN STE 6251 Styring av romfartøy

Muntlig eksamenstrening

IIR filterdesign Sverre Holm

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

TMA Matlab Oppgavesett 2

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning. 1 En kort oppsummering Adaptiv filtrering 2. 3 Prediksjon 4

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

7HNQLNNHU IRU ILOWHUGHVLJQ

Tidsdomene analyse (kap 3 del 1)

Transkript:

HØGSKOLEN I NARVIK Institutt for data-, elektro-, og romteknologi Masterstudiet EL/RT Side 1 av 3 STE 6219 Digital signalbehandling Løsningsforslag Tid: Fredag 20.04.2007, kl: 09:00-12:00 Tillatte hjelpemidler: Godkjent programmerbar kalkulator, med tomt minne. Ingen trykte eller håndskrevne hjelpemidler tillatt. Eksamen består av 3 sider (derav 1 side med formler) og 12 oppgaver med totalt 20 deloppgaver. Faglærer: Førsteamanuensis, Dr.ing. Per J. Nicklasson, Tlf. 76 96 64 01/48 29 72 37 Hver deloppgave gir 5 poeng.

Side 2 av 3 Oppgaver 1. Forklar kort følgende begreper (ved bruk av ord og matematiske symboler): a. Lineært system Et system Txn er lineært dersom det tilfredsstiller Tax 1 n bx 2 n atx 1 n btx 2 n. b. Tidsinvariant system Et system Txn er tidsinvariant dersom inngangen xn n 0 gir yn n 0 når xn gir yn, dvs. responsen på en gitt inngang (og dermed systemets egenskaper) er ikke avhengig av tidspunktet for påføring av inngangen. c. Kausalt system Et system Txn er kausalt dersom x 1 n x 2 n, n n 0 gir y 1 n y 2 n for n n 0. Systemet er ikke avhengig av fremtidige inngangsverdier. d. Hukommelsesløst system Et system er hukommelsesløst dersom yn for enhver n ikke avhenger av andre verdier enn inngangen xn for samme verdi av n. 2. Er systemet med impulsresponsen hn 4 n un BIBO-stabilt? BIBO-stabilt vil si at det for xn B n finnes A slik at yn A n, dvs. at en begrenset inngang gir begrenset utgang. Systemet er ikke BIBO-stabilt fordi det ikke finnes noen slik A når n, da 4 n. Kan eventuelt vise at impulsresponsen ikke er absolutt summberbar, eller at polen til systemfunksjonen ligger utenfor enhetsirkelen. 3. Anta at et kausalt tidsinvariant lineært system har systemfunksjon Hz 1 1 5 z1 /1 1 2 z1 1 3 z2 1 1 4 z1 Tegn følgende signalflytgrafer: a. Direkte form I b. Direkte form II

c. Transponert direkte form II 4. Utled den Fourier-transformerte He j til følgen: 1 for 0 n M rn 0 ellers

Hint: Se formelsamlingen. Benytter Xe j n formelen x k 1x N /1x. Vi får k0 5. Et kausalt system har systemfunksjon Hz 1/1 1 4 z1 M xne jn som gir Xe j e jn. For å beregne denne summen benytter vi n0 M11 e j n 1e j M1 /1 e j k0 a. Hva blir konvergensområdet til systemfunksjonen? Systemet har en pol i z 1/4 og er kausalt. Det betyr at konvergensområdet må være utenfor ytterste pol, altså z 1/4. b. Er systemet stabilt? Begrunn svaret. Systemet har alle poler innenfor enhetsirkelen, og er dermed stabilt. c. Eksisterer den Fourier-transformerte av impulsresponsen hn? Begrunn svaret. Ja, konvergensområdet til systemfunksjonen inneholder enhetssirkelen, og dermed eksisterer den Fourier-transformerte av impulsresponsen. 6. Forklar sammenhengen mellom den Fourier-transformerte Xe j av et diskret signal og DFT en Xk av det samme signalet. Xk ene kan anses som jevnt fordelte sampler (i frekvens) av Xe j. 7. Forklar hovedprinsippene for reduksjon av beregningsbehov i FFT-algoritmer. Beregningsbehovet for en ordinær Npunkts DFT er proposjonalt med N 2. Man benytter symmetri og periodisitet av faktoren W kn N e j2kn/n for å redusere beregningsbehovet. Etter anvendelse av symmetrigenskapene, vil beregningsbehovet fortsatt være proporsonalt med N 2. Ved bruk av periodisitetsegenskapen og en suksessiv inndeling av en N-punkts DFT i kortere DFT er, vil man kunne redusere beregningsbehovet slik at det blir proporsjonalt med Nlog 2 N. I hovedsak gir dette to klasser av FFT-algoritmer desimasjon i frekvens og desimasjon i tid, avhengig av om det er følgen av Xk er eller xn er som deles inn i underfølger. 8. Anta at en skal beregne konvolusjonen x 3 n av to diskrete signaler x 1 n (lengde P) og x 2 n (lengde L). Forklar hvordan dette kan gjøres vha. DFT og angi eventuelle forutsetninger som må oppfylles for korrekt resultat. En kan beregne DFT ene X 1 k og X 2 k, multiplisere sammen X 3 k X 1 k X 2 k, og benytte den inverse DFT en for å beregne x 3 n. Forutsetningen for korrekt resultat er at de individuelle DFT ene X 1 k og X 2 k minimum har lengde N LP1. 9. Bergen DFT en til det diskrete signalet xn n. Xk nw kn N W 0 N 1, 0 k, W N e j2/n n0 10. Skisser en typisk designspesifikasjon for et digitalt lavpassfilter. Angi på skissen ulike parametre som eventuelt inngår i spesifikasjonen. a. I spesifikasjonen inngår som oftest tillatt rippel i pass- og stoppbånd 1 og 2, samt angivelse av grensefrekvenser for pass- og stoppbånd p og s.

11. Forklar kort hvilke designmetoder som eksisterer for følgende typer digitale filtre: a. Filtre der kun amplituderesponsen er angitt i designspesifikasjonen som stykkesvis konstant. Filtre med krav til kun amplituderesponsen designes ofte ved hjelp av den bilineære transformasjonen, eller impulsinvariansmetoden. i begge tilfeller er det snakk om å tilpasse analoge filtre til gitte amplitudekrav, og karakteristikkene er som regel ganske enkle. Impulsinvariansmetoden kan ikke anvendes for høypassfiltre grunnet aliasing. Dersom amplitudekrakteristikkene er litt mere kompliserte, kan det være aktuelt å benytte optimale metoder, der søket etter en beste tilpasning foregår iterativt. b. Filtre med krav til lineær fase. Her er det utelukkende snakk om FIR-filtre, og da benytter man normalt enten vindusmetoden eller optimale metoder. 12. Ved frekvensanalyse av signaler oppstår effekter som lekkasje og redusert oppløsning. Forklar hva dette er og hva skyldes. Hint: Multiplikasjon i tid gir konvolusjon i frekvens. Siden signalet yn som analyseres nødvendigvis er av endelig varighet, tilsvarer dette at det opprinnelige signalet xn kuttes av slik at yn wnxn, der wn er en eller annen vindusfunksjon. Multiplikasjon i tid gir konvolusjon i frekvens, slik at den opprinnelige Forurier-transformerte Xe j blir endret i henhold til Ye j Xe j We j d, der We j er den Fourier-transformerte av vindusfunksjonen. Denne har en form som tilsvarer en bred og høy hovedlobe, samt sidelober av varierende bredde og amplitude. Topper og skarpe knekker i Xe j vil bli smurt utover i det beregnede resultatet grunnet effekten av konvolusjonen. En skarp og isolert topp i Xe j vil fremstå som bredere (redusert oppløsning), og adskilte topper i Xe j vil påvirke hverandre (lekkasje), slik at de får endret bredde og amplitude. Den første effekten skyldes i hovedsak bredden av hovedloben, mens årsaken til den andre effekten (i alla fall når de adskilte toppene ligger langt fra hverandre) i hovedsak er betinget av den relative forskjellen i amplitude mellom hoved- og sidelobene.

Laplace-transformasjonen Fourier-transformasjonen Sum av geometrisk rekke DFS Konvolusjon Den ensidige Z-transformasjon Den bilineære transformasjonen Begynnelsesverditeoremet Formelsamling L 1 1/s n t n1 /n1!, (n 1, 2,3,... L 1 1/sa n t n1 e at /n 1!, n 1,2, 3,... L 1 1/s 2 2 1/ sint Xe j n xne jn x k 1x N /1x k0 X k xnw kn N, xn 1 X kw kn N N,W N e j2/n n0 k0 xn yn xkyn k k Xz xnz n n0 Zun 1/1 z 1, z 1 Zun 1 1/1 z 1, z 1 Zn m z m Za n un 1/1 az 1, z a Za n un 1 1/1 az 1, z a Zna n un az 1 /1az 1 2, z a Zna n un1 az 1 /1az 1 2, z a z 1 T/2s/1T/2s xn 0, n 0 x0 lim z Xz