Ćwiczenie 2

From Studia Informatyczne

Enlarge
  • Z postaci funkcji autokorelacji wynika, że sygnał x(t)\, jest sygnałem o skończonej energii i ograniczonym paśmie. Wystarczy zatem obliczyć graniczną częstotliwość tego pasma. Operacja różniczkowania nie zmienia tej częstotliwości, zatem częstotliwość Nyquista w przypadku obu sygnałów będzie identyczna.

Enlarge
  • Sygnały Barkera są szeroko wykorzystywane w radiolokacji i technice sonarowej ze względu na bardzo dobre właściwości korelacyjne. Znane są sygnały Barkera o liczbie pozycji 2, 3, 4, 5, 11 oraz 13.
  • Ogólną właściwością sygnałów Barkera jest to, że wartość ich funkcji autokorelacji w zerze jest równa liczbie pozycji, a pozostałe wartości funkcji autokorelacji nie przekraczają co do modułu wartości 1.

Enlarge
  • Ponieważ tylko trzy próbki sygnału x(t) są niezerowe, szereg Kotielnikowa-Shannona zawiera trzy składowe. Na jego podstawie można obliczyć wartość sygnału x(t) w dowolnej chwili t\, (między innymi w chwili t=T_s/2).
  • Przy obliczaniu widma korzystamy z twierdzenia o przesunięciu w dziedzinie czasu. Poza przedziałem |\omega|\le \omega_m widmo jest zerowe.

Enlarge
  • Przy przekształceniu widma korzystamy ze wzoru Eulera. Natomiast przy wyznaczaniu sygnału (odwrotnej transformaty Fouriera) stosujemy twierdzenie o przesunięciu w dziedzinie czasu.
  • Częstotliwość Nyquista jest dwa razy większa od maksymalnej częstotliwości widma. Ponieważ próbkujemy dwa razy wolniej, próbki są pobierane w chwilach nT\, . Zauważmy, że dla n\neq -1,\,0,\,1\, wartości funkcji Sa^2 są zerowe, zatem tylko trzy próbki sygnału będą różne od zera.

Enlarge
  • Pożądaną wartość stosunku sygnał-szum możemy zawsze uzyskać zwiększając odpowiednio długość słowa b\, przetwornika A/C. Na przykład, w telefonii cyfrowej dostatecznie niski poziom szumu kwantowania, nie mający praktycznie wpływu na jakość transmitowanych sygnałów, osiąga się dla b=8. Począwszy od b=1 każde wydłużenie długości słowa o jeden bit powoduje wzrost stosunku sygnał-szum o około 6 dB.
  • Wartość kwantu obliczamy jako stosunek szerokości zakresu wejściowego przetwornika i liczby poziomów kwantowania. Jako moc sygnału użytecznego przyjmujemy moc sygnału harmonicznego o amplitudzie równej połowie zakresu wejściowego przetwornika. Moc szumu kwantowania obliczamy jako wariancję rozkładu równomiernego w przedziale [-q/2,\,q/2] .

Enlarge
  • W przypadku a) układ jest pobudzany sygnałem określonym w przedziale t\in [0,\,\infty) , a więc właściwą metodą rozwiązania problemu jest metoda transformat Laplace’a. Korzystamy przy tym z równania transmisyjnego układu w dziedzinie zespolonej.

Enlarge
  • W przypadku b) sygnałem wejściowym jest sygnał harmoniczny określony w przedziale t\in (-\infty,\,+\infty) , a więc układ pracuje w stanie ustalonym przy pobudzeniu sinusoidalnym. Właściwą metodą rozwiązania problemu jest zatem metoda amplitud zespolonych. Amplituda zespolona sygnału wyjściowego jest iloczynem amplitudy zespolonej sygnału wejściowego i współczynnika transmisyjnego układu, tj. wartości charakterystyki amplitudowo-fazowej układu określonej dla pulsacji sygnału wejściowego.
  • W przypadku c) sygnałem wejściowym jest sygnał nieokresowy określony w przedziale t\in (-\infty,\,+\infty) , dla którego transformata Laplace’a nie istnieje. Właściwą metodą obliczenia sygnału wyjściowego jest więc metoda oparta na przekształceniu całkowym Fouriera. Problem należy zatem rozwiązać w dziedzinie częstotliwości, korzystając z równania transmisyjnego układu w tej dziedzinie. Ze względu na prostotę układu (idealny układ różniczkujący) obliczenia można w tym przypadku przeprowadzić bezpośrednio w dziedzinie czasu, jednak metoda czasowa jest bardzo złożona obliczeniowo w przypadku trudniejszych układów.