Ćwiczenie 2: Różnice pomiędzy wersjami

Z Studia Informatyczne
Przejdź do nawigacjiPrzejdź do wyszukiwania
Daniel-PW (dyskusja | edycje)
Nie podano opisu zmian
Daniel-PW (dyskusja | edycje)
Nie podano opisu zmian
 
Linia 2: Linia 2:
|width="500px" valign="top"|[[Grafika:PS_M14_Slajd1.png|thumb|500px]]
|width="500px" valign="top"|[[Grafika:PS_M14_Slajd1.png|thumb|500px]]
|valign="top"|
|valign="top"|
 
*Z postaci funkcji autokorelacji wynika, że sygnał <math>x(t)\,</math> 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.


|}
|}
Linia 10: Linia 10:
|width="500px" valign="top"|[[Grafika:PS_M14_Slajd2.png|thumb|500px]]
|width="500px" valign="top"|[[Grafika:PS_M14_Slajd2.png|thumb|500px]]
|valign="top"|
|valign="top"|
 
*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.


|}
|}
Linia 18: Linia 19:
|width="500px" valign="top"|[[Grafika:PS_M14_Slajd3.png|thumb|500px]]
|width="500px" valign="top"|[[Grafika:PS_M14_Slajd3.png|thumb|500px]]
|valign="top"|
|valign="top"|
 
*Ponieważ tylko trzy próbki sygnału <math>x(t)</math> są niezerowe, szereg Kotielnikowa-Shannona zawiera trzy składowe. Na jego podstawie można obliczyć wartość sygnału <math>x(t)</math> w dowolnej chwili <math>t\,</math> (między innymi w chwili <math>t=T_s/2</math>).
*Przy obliczaniu widma korzystamy z twierdzenia o przesunięciu w dziedzinie czasu. Poza przedziałem <math>|\omega|\le \omega_m</math> widmo jest zerowe.


|}
|}
Linia 26: Linia 28:
|width="500px" valign="top"|[[Grafika:PS_M14_Slajd4.png|thumb|500px]]
|width="500px" valign="top"|[[Grafika:PS_M14_Slajd4.png|thumb|500px]]
|valign="top"|
|valign="top"|
 
*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 <math>nT\,</math> . Zauważmy, że dla <math>n\neq -1,\,0,\,1\,</math> wartości funkcji <math>Sa^2</math> są zerowe, zatem tylko trzy próbki sygnału będą różne od zera. 


|}
|}
Linia 34: Linia 37:
|width="500px" valign="top"|[[Grafika:PS_M14_Slajd5.png|thumb|500px]]
|width="500px" valign="top"|[[Grafika:PS_M14_Slajd5.png|thumb|500px]]
|valign="top"|
|valign="top"|
 
*Pożądaną wartość stosunku sygnał-szum możemy zawsze uzyskać zwiększając odpowiednio długość słowa <math>b\,</math> przetwornika A/C. Na przykład, w telefonii cyfrowej dostatecznie niski poziom szumu kwantowania, nie mający praktycznie wpływu na jakość transmitowanych sygnałów, osiąga się dla <math>b=8</math>. Począwszy od <math>b=1</math> 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 <math>[-q/2,\,q/2]</math> .


|}
|}
Linia 42: Linia 46:
|width="500px" valign="top"|[[Grafika:PS_M14_Slajd6.png|thumb|500px]]
|width="500px" valign="top"|[[Grafika:PS_M14_Slajd6.png|thumb|500px]]
|valign="top"|
|valign="top"|
 
*W przypadku a) układ jest pobudzany sygnałem określonym w przedziale <math>t\in [0,\,\infty)</math> , a więc właściwą metodą rozwiązania problemu jest metoda transformat Laplace’a. Korzystamy przy tym z równania transmisyjnego układu w dziedzinie zespolonej.


|}
|}
Linia 50: Linia 54:
|width="500px" valign="top"|[[Grafika:PS_M14_Slajd7.png|thumb|500px]]
|width="500px" valign="top"|[[Grafika:PS_M14_Slajd7.png|thumb|500px]]
|valign="top"|
|valign="top"|
 
*W przypadku b) sygnałem wejściowym jest sygnał harmoniczny określony w przedziale <math>t\in (-\infty,\,+\infty)</math> , 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 <math>t\in (-\infty,\,+\infty)</math> , 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.
|}
|}

Aktualna wersja na dzień 09:48, 6 lut 2007

  • 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.

  • 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.

  • 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=Ts/2).
  • Przy obliczaniu widma korzystamy z twierdzenia o przesunięciu w dziedzinie czasu. Poza przedziałem |ω|ωm widmo jest zerowe.

  • 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 n1,0,1 wartości funkcji Sa2 są zerowe, zatem tylko trzy próbki sygnału będą różne od zera.

  • 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] .

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

  • W przypadku b) sygnałem wejściowym jest sygnał harmoniczny określony w przedziale t(,+) , 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(,+) , 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.