Repetisjon: LTI-systemer

Like dokumenter
Utregning av en konvolusjonssum

Sampling ved Nyquist-raten

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

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

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

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

Uke 4: z-transformasjonen

UNIVERSITETET I OSLO

LØSNINGSFORSLAG TIL SIGNALBEHANDLING 1 JUNI 2010

Uke 4: z-transformasjonen

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

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

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning.

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

EKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

Tidsdomene analyse (kap 3 del 2)

Uke 6: Analyse i frekvensdomenet

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

Uke 6: Analyse i frekvensdomenet

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Tidsdomene analyse (kap 3 del 2)

Uke 4: z-transformasjonen

Uke 5: Analyse i z- og frekvensdomenet

pdf

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

UNIVERSITETET I OSLO

STE 6146 Digital signalbehandling. Løsningsforslag til eksamen avholdt

Uke 4: z-transformasjonen

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

Uke 9: Diskret Fourier Transform, I

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

UNIVERSITETET I OSLO

Generell informasjon om faget er tilgjengelig fra It s learning.

Repetisjon: Spektrum for en sum av sinusoider

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

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

STE 6219 Digital signalbehandling Løsning til kontinuasjonseksamen

Uke 4: z-transformasjonen

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

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

Uke 6: Analyse i frekvensdomenet


Forelesening INF / Spektre - Fourier analyse

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

Tidsdomene analyse (kap 3 del 1)

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

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

STE 6219 Digital signalbehandling Løsningsforslag

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

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

Fasit til midtveiseksamen

HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for teknologi

UNIVERSITETET I OSLO

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

z = a + jb Mål Komplekse tall: Sum og produkt Komplekse tall

UNIVERSITETET I OSLO

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

UNIVERSITETET I OSLO

Uke 12: FIR-filter design

Filter-egenskaper INF Fritz Albregtsen

Løsningsforslag til hjemmeeksamen i INF3440 / INF4440

UNIVERSITETET I OSLO

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

INF3470 Digital signalbehandling Tidsdomene analyse (kap 3 del 1) Sverre Holm

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

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

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

Uke 12: FIR-filter design

Løsningsforslag til prøveeksamen i fag SIG50 Signalbehandling

Fourier-Transformasjoner IV

TTT4110 Informasjons- og signalteori Sortering av tidligere eksamensoppgaver

INF3470/4470 Digital signalbehandling. Repetisjon

Basisbilder - cosinus. Alternativ basis. Repetisjon Basis-bilder. INF april 2010 Fouriertransform del II. cos( )

TMA 4110 Matematikk 3 Høsten 2004 Svingeligningen med kompleks regnemåte

Uke 10: Diskret Fourier Transform, II

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

HØGSKOLEN - I - STAVANGER. Institutt for elektroteknikk og databehandling

LØSNINGSFORSLAG TIL KONTINUASJONSEKSAMEN STE 6219 Digital signalbehandling

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

Forelesning nr.12 INF 1410

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

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

TTT4110 Informasjons- og signalteori Løsningsforslag eksamen 9. august 2004

y(t) t

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

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

UNIVERSITETET I OSLO

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

IIR filterdesign Sverre Holm

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

6DPSOLQJ DY NRQWLQXHUOLJH VLJQDOHU

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

STE6146 Signalbehandling =-WUDQVIRUPHQ

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

UNIVERSITETET I OSLO

Transkript:

Forelesning, 11. mars 4 Tilhørende pensum er 6.1-6.4 i læreboken. repetisjon av FIR-filtre frekvensresponsen til et FIR-filter beregne utgangen fra FIR-filtret ved hjelp av frekvensresponsen steady-state og transient respons forholdet mellom impuls- og frekvensrespons frekvensresponsens periodisitet og konjugerte symmetri eksempler Repetisjon: Implementering av FIR-filtre Det generelle FIR-filtret er definert som y[n] = b k x[n k] Vi bygger FIR-filtre av tre elementer: multiplikator: skalerer inngangen x[n] med en konstant β adderer: legger sammen de to inngangene x 1 [n] og x [n] enhetsforsinker: forsinker inngangen x[n] med en tidsenhet, til x[n 1] INSTITUTT FOR INFORMATIKK 1 INSTITUTT FOR INFORMATIKK Repetisjon: Blokkdiagrammer Repetisjon: LTI-systemer Et diskret-tid system er tidsinvariant dersom Flere former kan beskrive samme filter, blant de vanligste er direkte og transponert form. også betyr at x[n] y[n] Begge definerer feed-forward differensligninger. x[n n ] y[n n ] x[n] b4 v [n] 4 Et diskret-tid system er lineært dersom x[n] b x 1 [n] y 1 [n] x[n 1] b1 b3 v [n] 3 og x [n] y [n] x[n ] b b b1 v [n] også betyr at α x 1 [n] + β x [n] α y 1 [n] + β y [n] x[n 3] b3 v [n] 1 x[n 4] b4 y[n] b y[n] LTI-systemer tilfresstiller kravene til linearitet og tidsinvarians. FIR-filtre er en type LTI-systemer. INSTITUTT FOR INFORMATIKK 3 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 4

LTI og konvolusjon LTI-systemers tidsinvarians og linearitet gir konvolusjonssummen y[n] = x[l]h[n l] l= Konvolusjon representeres ved, og er kommutativ x[n] h[n] = h[n] x[n] assosiativ x 1 [n] x [n] x 3 [n] = x1 [n] x [n] x 3 [n] En kaskade av LTI-systemer kan settes opp i vilkårlig rekkefølge, med total impulsrespons h[n] =h 1 [n] h [n] h 3 [n] =h 1 [n] h 3 [n] h [n] =h [n] h 1 [n] h 3 [n] =h [n] h 3 [n] h 1 [n] =h 3 [n] h 1 [n] h [n] =h 3 [n] h [n] h 1 [n] Frekvensrespons for FIR-filtre Frekvensresponsen til et FIR-filter definerer hvordan filtret opererer på en inngang x[n], sett fra frekvensdomenet. Den tilsvarer hvordan impulsresponsen beskriver filtret i tidsdomenet. Frekvensresponsen sier hvordan spektret til inngangen x[n] filtreres, med spektret til utgangen y[n] som resultat. Ad spm. vedr. assosiative og distributive lov 1 en multiplikasjon er distributiv hvis det gjelder at xy + z = xy + xz og y + zx = yx + zx medlemmer av et sett S er assosiative under en vilkårlig binær operator dersom x 1[n] x [n] x 3[n] = x 1[n] x [n] x 3[n] INSTITUTT FOR INFORMATIKK INSTITUTT FOR INFORMATIKK 6 Sinusoidal respons av FIR-filter LTI-systemer gir en særlig enkel utgang hvis inngangen x[n] er et signal på kompleks eksponentialform x[n] = Ae jφ e j ˆωn Utgangen til et FIR-filter blir da der y[n] = = b k x[n k] b k Ae jφ e j ˆωn k < n < M = b k e Ae jφ e j ˆωn = H ˆω Ae jφ e j ˆωn < n <, H ˆω = b k e kalles systemets frekvensrespons. Frekvensresponsen En konvensjon er at frekvensresponsen skrives som He j ˆω istedenfor H ˆω. Grunnen er for å understreke at uttrykket i mange tilfeller inneholder potenser av e j ˆω. Frekvensresponsen til et FIR-filter er He j ˆω = b k e = Utgangen y[n] = He j ˆω Ae jπ e j ˆωn h[k]e Når inngangen til et FIR-filter er et diskret-tid signal på kompleks eksponentialform vil utgangen være på samme form, med samme frekvens ˆω og ulik kompleks amplitude. INSTITUTT FOR INFORMATIKK 7 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 8

Frekvensresponsen er kompleks Notasjon For tilfellet der x[n] = Ae jφ e jωn ˆ gjelder det at y[n] = He j ˆω Ae jφ e j ˆωn < n < Det anbefales å styre unna notasjonen < n < y[n] = He j ˆω x[n] < n <, fordi den bare gjelder for denne spesielle inngangen, noe som er lett å glemme. He j ˆωn = He j ˆωn e j Hej ˆωn = Re { He j ˆωn } + j Im { He j ˆωn } Frekvensresponsen He j ˆωn definerer hvordan et LTI-system virker på magnituden og fasen til en inngang på kompleks eksponentialform. Gitt at gjelder det at x[n] = Ae jφ e j ˆωn y[n] = He j ˆω e j Hej ˆω Ae jφ e j ˆωn = A He j ˆω e j Hej ˆω +φ e j ˆωn INSTITUTT FOR INFORMATIKK 9 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 1 I det foregående er utgangens amplitude gitt av produktet A He j ˆω, fasen er argumentet til faktoren e j Hej ˆω +φ og utgangens frekvens er gitt av faktoren e j ˆωn Fordi magnituden til frekvensresponsen kun innvirker på amplituden til utgangen kalles den også gain. Eksempel på frekvensrespons Gitt filterkoeffisientene {b k } = {1,, 1} får vi følgende frekvensrespons H 1 e j ˆω = 1 + e j ˆω j ˆω + e som kan skrives om til Vi ser at H 1 e j ˆω =1 + e j ˆω j ˆω + e j ˆω =e j ˆω e j ˆω + + e =e j ˆω + cos ˆω H1 e j ˆω = + cos ˆω Vi observerer at utgangen har samme normaliserte vinkelfrekvens som inngangen. og at H 1 e j ˆω = ˆω INSTITUTT FOR INFORMATIKK 11 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 1

Plott av magnitude og fase Frekvensresponsen H 1 e j ˆω = e j ˆω + cos ˆω kan fremstilles grafisk som på figuren. Magnituden til frekvensresponsen 4 Et annet eksempel Hvilken frekvensrespons får vi dersom filterkoeffisientene er {b k } = {1,, 4,, 1} 3 1 Direkte substitusjon gir H e j ˆω = 1 e j ˆω + 4e j ˆω e j3 ˆω j4 ˆω + e 1.8.6.4...4.6.8 1 Normalisert vinkelfrekvens ω, i enheter av π 4 Fasen til frekvensresponsen Hvordan kan dette skrives på lignende form som forrige eksempel? Hva blir H e j ˆω og H e j ˆω nå? 4 1.8.6.4...4.6.8 1 Normalisert vinkelfrekvens ω, i enheter av π INSTITUTT FOR INFORMATIKK 13 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 14 Plott av magnitude og fase Frekvensresponsen H e j ˆω = e j ˆω 4 4 cos ˆω + cos ˆω kan fremstilles grafisk som på figuren. Magnituden til frekvensresponsen 1 8 6 4 Eksempel på å finne utgangen Gitt inngangen x[n] = e j π 6 e j π n som har frekvensen ˆω = π/. Utgangen fra et filter med frekvensrespons He j ˆω finnes ved hjelp av responsen ved inngangens frekvens; He jπ/. 1.8.6.4...4.6.8 1 Normalisert vinkelfrekvens ω, i enheter av π 1 Fasen til frekvensresponsen y[n] = He j π e j π 6 e j π n = j π e j π 6 + Hej π e j π n 1 1.8.6.4...4.6.8 1 Normalisert vinkelfrekvens ω, i enheter av π Vi finner utgangen y[n] gitt en frekvensrespons H 1 e j ˆω = e j ˆω + cos ˆω INSTITUTT FOR INFORMATIKK 1 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 16

Superposisjon FIR-filtret er lineært og tidsinvariant, noe som gjør det enkelt å finne utgangen dersom inngangen er en sum av sekvenser på kompleks eksponentialform. Anta en inngang x[n] = A + A 1 cos ˆω 1 n + φ 1 som kan skrives om til x[n] = A e jn + A 1 ejφ1 e j ˆω1n + A 1 j ˆω1n e jφ1 e Dette er en sum av komplekse eksponentialer, med frekvensene ˆω = { ˆω 1,, ˆω 1 }. Superposisjon II Utgangen y[n] finner vi ved å multiplisere hvert ledd i summen med frekvensresponsen ved frekvensen til dette leddet. y[n] = He j A e jn + He j ˆω1 A 1 ejφ1 e j ˆω1n + He j ˆω1 A 1 j ˆω1n e jφ1 e = He j A + j ˆω 1 A 1 ˆω1 ejφ1+ Hej e j ˆω1n + j ˆω 1 A 1 ˆω1 ej φ1+ He j e j ˆω1n = He j A + j ˆω 1 A1 cos ˆω 1 n + φ 1 + He j ˆω1 Hva blir da utgangen y[n]? Her er det brukt at He j ˆω1 = H e j ˆω1 som gir j ˆω 1 e j He j ˆω 1 = j ˆω 1 e j He j ˆω 1 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 17 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 18 Eksempel, cosinus-inngang Inngangen π x[n] = 1 cos 6 n + π sendes gjennom et filter med frekvensrespons H 1 e j ˆω = e j ˆω + cos ˆω Eksempel, cosinus-inngang forts Inngangen og utgangen kan vises grafisk som i plottet under. Legg merke til at utgangen er en skalert utgave av inngangen, forsinket med ett sampel. y[n] = 1 + 3 π cos 6 n 1 + π For ˆω = π/6 gir frekvensresponsen H 1 e j π 6 = e j π 6 + cos π 6 = e j π 6 + 3 1 Inngangen x[n] Utgangen er da gitt ved y[n] = H1 e j π 6 π 1 cos 6 n + π + H 1e j π 6 = 1 + 3 π cos 6 n + π π 6 = 1 + 3 π cos 6 n 1 + π 1 1 1 3 3 4 4 Tidsindeks n 4 Utgangen y[n] 4 1 1 3 3 4 4 Tidsindeks n INSTITUTT FOR INFORMATIKK 19 INSTITUTT FOR INFORMATIKK

Generalisering Når inngangen x[n] er en sum av mange komplekse eksponentialer x[n] = X + = X + N Xk ej ˆωkn + X k e j ˆωkn N X k cos ˆω k n + X k Som tidligere antatt er He j ˆω = H e j ˆω. Da er utgangen gitt ved y[n] = He j X + N He j ˆωk X k ej ˆωkn + He X k N = He j X + j ˆω k Xk e j ˆωkn cos ˆω k n + X k + He j ˆωk Eksempel for sum av sinusoider Inngangen x[n] = 4 + 3 cos π 4 n π + 3 cosπ 6 n er en sum med frekvensene { ˆω k } = {, π/4, π/6} Utgangen vi får ved å sende x[n] gjennom et LTI-filter er y[n] = He j X + j ˆω k Xk cos ˆω k n + X k + He j ˆωk Ser på utgangen fra to forskjellige filtre, med impulsresponsene H 1 e j ˆω = e j ˆω + cos ˆω H e j ˆω = e j ˆω 4 4 cos ˆω + cos ˆω Hva blir utgangene y 1 [n] og y [n]? INSTITUTT FOR INFORMATIKK 1 INSTITUTT FOR INFORMATIKK Eksempel fortsatt Inngangen x[n] og de to utgangene y 1 [n] og y [n] er vist i plottet. 1 Inngangen x[n] 1 1 3 3 4 4 Utgangen y 3 1 [n] 1 1 1 3 3 4 4 Utgangen y 4 [n] 4 1 1 3 3 4 4 Tidsindeks n Steady-state og transienter Vi har krevd at inngangen x[n] er definert for intervallet < n <, da vil LTI FIR-filtret produsere en utgang definert for de samme n. Uten dette kravet blir ikke resultatet like enkelt, men en uendelig inngangssekvens er ikke praktisk implementerbar. Anta x[n] = Xe j ˆωn Xe j ˆωn n u[n] = n < Det vil si at x[n] er definert for n <. Da er utgangen y[n] = b k Xe j ˆωn k u[n k] INSTITUTT FOR INFORMATIKK 3 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 4

Avkortet inngang x[n] Innsatt for x[n] får vi n < n y[n] = b ke Xe j ˆωn n < M M b ke Xe j ˆωn M n En x[n] definert på intervallet n N 1 vil ha nok en transient, for n N. En slik inngang kan være x[n] = Xe j ˆωn u[n] u[n N] n < = Xe j ˆωn n < N n N Utgangen y[n] blir noe mer komplisert, definert over tre ulike regioner av n. 1. For n < vil x[n] =, som naturlig gir y[n] =.. For n M vil den komplekse multiplikatoren til e j ˆωn avhenge av n. Tiden n M kalles transientperioden til filtret, jf. impulsresponsen som glir innover x[n]. 3. For n M vil y[n] tilsvare utgangen gitt en uendelig inngang x[n]. Da blir utgangen n < n b ke Xe j ˆωn M y[n] = b ke Xe j ˆωn n < M M n < N M k=n N+1 b k e Xe j ˆωn N n < N +M n N + M antar N M INSTITUTT FOR INFORMATIKK INSTITUTT FOR INFORMATIKK 6 Eksempel, avkortet inngang x[n] Inngangen er gitt ved π x e [n] = 1 cos 6 n + π u[n] u[n 1] n < = e j π e j π 6 n + e j π e j π 6 n n n 1 Utgangen fra et filter med koeffisientene {b k } = {1,, 1}, slik at M =, er y[n] = b k e e j π e j π 6 n k + e j π e j π n k 6 u[n k] u[n k 1] Dette kan beregnes ved å sette opp uttrykk for utgangen i de forskjellige periodene. Eksempel, avkortet inngang x[n] Filterkoeffisientene er {b k } = {1,, 1}. Plottet viser utgang y[n], fra uendelig inngang x[n] endelig inngang x e [n], definert for n. utgang y[n] med transienter, fra endelig x[n] 4 Utgang y[n], beregnet fra uendelig inngang x[n] 4 1 1 3 3 4 4 Endelig inngang x[n], definert fra n= til n=. 1 1 1 1 3 3 4 4 Utgang y[n] med transientperioder, beregnet fra endelig inngang x[n] 4 4 1 1 3 3 4 4 Tidsindeks n INSTITUTT FOR INFORMATIKK 7 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 8

Egenskaper ved frekvensresponsen He j ˆω er en funksjon av den normaliserte frekvensvariabelen ˆω, og tar komplekse verdier. Kjennskap til noen egenskaper forenkler analysen av He j ˆω. He j ˆω kan beregnes direkte fra filterkoeffisientene {b k } eller impulsresponsen h[n]. Det er også enkelt å finne {b k } eller h[n] hvis man har He j ˆω. Sammenhengen er h[n] = He j ˆω = h[k]δ[n k] h[k]e i i tidsdomenet frekvensdomenet Eksempel, h[n] til He j ˆω Impulsresponsen h[n] = δ[n] δ[n 1] +4δ[n ] +3δ[n 4] tilsvarer et filter med koeffisientene og en differensligning {b k } = {, 1, 4,, 3} y[n] = x[n] x[n 1]+4x[n ]+3x[n 4] Frekvensresponsen til systemet er gitt som He j ˆω = som for dette tilfellet gir h[k]e He j ˆω = e j e j ˆω + 4e j ˆω j4 ˆω + + 3e = e j ˆω + 4e j ˆω j4 ˆω + 3e INSTITUTT FOR INFORMATIKK 9 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 3 Eksempel, He j ˆω til h[n] Hva er den tilhørende impulsresponsen til He j ˆω j ˆω/ = j sin ˆω/e Vi skriver om He j ˆω på formen He j ˆω = e He j ˆω j ˆω/ e = j j b k e j ˆω/ j ˆω/ e = e j ˆω/ e j ˆω/ j ˆω/ e j ˆω/ = 1 e = 1 e j ˆω j ˆω = b + b 1 e Da har vi filterkoeffisientene {b k } = {1, 1} som gir impulsresponsen h[n] = δ[n] δ[n 1] Periodisitet He j ˆω er periodisk med en periode på π. Dette ser vi enkelt ved å evaluere He j ˆω+π j ˆω+πk = b k e = b k e e jπk = He j ˆω Dette stemmer med resultater fra kapittel 4; vi oppdager ikke frekvensendringer på π for diskret-tid signaler. x[n] = Xe j ˆω+πn = Xe j ˆωn e jπn Det er altså umulig å skille signalene x 1 [n] = Xe j ˆωn j ˆω+πn og x [n] = Xe fra hverandre. Av den grunn behøver ikke frekvensresponsen He j ˆω å spesifiseres for større intervall enn π < ˆω π INSTITUTT FOR INFORMATIKK 31 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 3

Konjugert symmetri Frekvensresponsen er kompleks, men har ofte symmetrier i magnituden He j ˆω og fasen He j ˆω. Den er konjugert symmetrisk He j ˆω = H e j ˆω for filtre med reelle koeffisienter {b k } b k = b k Sammenhengen vises enkelt M H e j ˆω = b k e = b k ej ˆωk = He j ˆω Følgelig, beregning av He j ˆω1 for ˆω 1 = π/ kan gjøres ved He j π/ = H e jπ/ Magnitudens symmetri Magnitude-funksjonen j ˆω = He j ˆω H e j ˆω = He j ˆω He j ˆω j ˆω = He j ˆω H e j ˆω = He j ˆω He j ˆω = j ˆω = He j ˆω Magnitude-funksjonen er symmetrisk om ˆω =, og er således en like funksjon. INSTITUTT FOR INFORMATIKK 33 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 34 Fasens symmetri Gitt at har vi He j ˆω = Re{He j ˆω } + j Im{He j ˆω } H e j ˆω = Re{He j ˆω } j Im{He j ˆω } Fase-funksjonen He j ˆω = tan 1 Im{Hej ˆω } Re{He j ˆω } He j ˆω = tan 1 Im{Hej ˆω } Re{He j ˆω } = He j ˆω = He j ˆω Noen småting til slutt Hvorfor fremstille j ˆω og He j ˆω kun for intervallet π < ˆω π? Sekvenser x[n], uttrykt ved sine prinsipale alias, er det vi har, uinteressant om det er beregnet direkte eller samplet fra et kontinuerlig-tid signal. Filtrering sett fra frekvensdomenet forenkler studiet av hvordan filtrene opererer på ulike frekvenser, jf. lavpass-, høypass- og båndpass-filtre. Fase-funksjonen er anti-symmetrisk om ˆω =, det vi kaller en odde funksjon. INSTITUTT FOR INFORMATIKK 3 INSTITUTT FOR INFORMATIKK 36