Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 30 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
30
Dung lượng
722,43 KB
Nội dung
B CỌNG THNG TRNG ĐI HC ĐIN LC KHOA ĐIN T VIN THÔNG BỄO CỄO Đ TÀI TÌM HIU V CÔNG C X LÝTÍN HIU S TRONGMATLAB (SIGNAL PROCESSING TOOLBOX) Giảng viên : Đ Văn Tun Nhóm 10 lớp: Đ6 ĐTVT2 Khoá : 2011-2016 1. Hoàng Khc Chung 2. Nguyn Th Đc 3. Nguyn Văn HoƠn 4. Nguyn Chí Thành 5. Nguyn Trng Nghĩa 6. HoƠng Văn Khá 7. Nguyn Hu Tú Hà Ni, tháng 5 năm 2014 LI M ĐU Xửlýtínhiệusố (digital signal processing –DSP) là một công nghệ tiên tiến đã và đang làm thay đổi có tính cách mạng trong rất nhiều lĩnh vực. Mỗi lĩnh vực đều phát triển phương pháp xửlý cho riêng mình, đáp ng nhu cầu do nghành đó đặt ra. Chẳng hạn trong âm học ngưi ta nghiên cu xửlýsố làm giảm tiếng ồn tạp âm ca môi trưng, trong Y học thì phân tích các tínhiệu siêu âm, điên tâm đồ,… Tuy nhiên thành tựu quan trọng nhất ca xửlýtínhiệusố là trong điều khiển và trong viễn thông. Công nghệ xửlýsố đã tạo được những modem tốc độ cao giúp truy nhập thu phát truyền dữ liệu với chất lượng cao. Các modem với các công nghệ nhận dạng tínhiệu tổng hợp tiếng nói, nén ảnh, xửlý ảnh, khử nhiễu,… càng ngày càng thông minh hơn. Nh công nghệ phân tích và tổng hợp tínhiệu tinh vi ngưi ta đã làm ra được các robot, có thể giao tiếp, tác động tới con ngưi. Một trong những côngcụ phần mềm giúp thực hiện công việc xửlýtínhiệusố là Matlab. Matlab giúp chúng ta xửlý khối công việc nhanh hơn tiếp kiệm thi gian và chi phí. MC LC Phần 1: Hệ thống tuyến tính bất biến LTI 1 1.1. Hệ thống thi gian ri rạc 1 1.2. Hệ thống tuyến tính 1 1.3. Hệ thống bất biến theo thi gian 1 1.4. Hệ thống tuyến tính bất biến theo thi gian (LTI) 1 1.4.1. Định nghĩa: 1 1.4.2. Ghép nỗi tiếp hệ thống LTI: 2 1.4.3. Mô phỏng hệ thống LTI trong Matlab: 2 1.5. Mô phỏng hệ thống tuyến tính và phi tuyến 2 1.6. Mô phỏng hệ thống bất biến với thi gian 4 1.6. Xác định đáp ng xung đơn vị ca hệ thống LTI 5 1.7. Ghép nối tiếp các hệ thống LTI 5 Phần 2: Biến đổi Fourier DFT 7 2.1. Tính DFT X[k] ca dãy tínhiệu ri rạc x[n]. 7 2.1.1. Định nghĩa: 7 2.1.2. Tính DFT X[k] 7 2.2. Phân tích phổ dùng DFT 9 Phần 3: Xửlýsốtínhiệu thi gian liên tục 12 3.1. Lấy mẫu tínhiệu 12 3.2. Chuyển đổi A/D 13 3.3 Chuyển đổi D/A 14 Phần 4: Các kỹ thuật thiết kế mạch lọc số 16 4.1. Thiết kế mạch lọc số IIR 16 4.1.1. Thiết kế mạch lóc số bằng sự bất biến xung 16 4.1.2. Thiết kế mạch lọc thông thấp elliptic và Butterworth 17 4.1.3. Thiết kế mạch lọc thông dải Butterworth 18 4.1.4. Mô phỏng quá trình lọc số dùng mạch lọc IIR 19 4.2. Thiết kế mạch lọc số FIR 19 4.2.1. Quá trình thiết kế một mạch lọc FIR. 20 4.2.2. Thiết kế mạch lọc dùng hàm cửa sổ. 22 Tài liệu tham khảo 24 DANH MC CÁC BNG, S Đ, HÌNH Hình 1.1. Ký hiệu một hệ thống ri rạc 1 Hình 1.2. Mô hình hóa hệ thống LTI 2 Hình 1.3. Mô hình hóa hai hệ thống LTI ghép nối tiếp. 2 Hình 1.4. Nghiên cu tính tuyến tính ca hệ thống có phương trình (2.1). 3 Hình 1.5. Nghiên cu tính bất biến với thi gian ca hệ thống có phương trình (1.2). 4 Hình 1.6. Đáp ng xung đơn vị ca hệ thống có phương trình (1.3) 5 Hình 1.7. Tínhiệu ca hệ thống ghép nối tiếp 7 Hình 2.1. a) Thi gian ca dãy x[n]; b) Biểu diễn thi gian biên độ và pha DFT dãy x[n]. 10 Hình 2.2. Phân tích phổ dùng DFT 11 Hình 2.3 Tínhiệu nhiễm tạp âm a) và mật độ phổ công suất ca nó b). 12 Hình 3.1. Lấy mẫu một tínhiệu hình sin. 14 Hình 3.2. a) Tínhiệu tương tự lối vào; b) tínhiệu lối ra ca bộ lượng tử hóa. 16 Hình 3.3. Tínhiệu tương tự lối ra. 17 Hình 4.1. Đáp ng tần số ca mạch lọc IIR thông dải Butterworth. 21 Hình 4.2. Tínhiệu lối vào và tínhiệu lối ra ca mạch lọc số IIR 22 Hình 4.3. Cấu trúc ca bộ lọc FIR truyền thông 22 Hình 4.4. Hình ảnh đáp biên độ ca mach lọc FIR thông thấp và thông dải 24 Hình 4.5. Các đặc trưng ca mạch lọc thông thấp thiết kế dùng cửa sổ Hamming 25 KÝ HIU CÁC CM T VIT TT DSP: Digital Signal Proccessing DFT: Discrete Fourier Transform LTI: Linear Time-Invariant System Nhóm 10 1 Phn 1: H thng tuyn tính bt bin LTI 1.1. H thng thi gian ri rc Hệ thống thi gian ri rạc là một thiết bị hay là một toán thuật mà nó tác động lên một tínhiệu vào (dãy vào) để cung cấp một tínhiệu ra (dãy ra) theo một qui luật hay một th tục tính toán nào đó. Định nghĩa theo toán học, đó là một phép biến đổi hay một toán tử mà nó biến một dãy vào x(n) thành dãy ra y(n). Ký hiệu: y n T x n Tínhiệu vào được gọi là tác động hay kích thích, tínhiệu ra được gọi là đáp ng. Biểu thc biểu diễn mối quan hệ giữa kích thích và dáp ng được gọi là quan hệ vào ra ca hệ thống. Quan hệ vào ra ca một hệ thống ri rạc còn được biểu diễn như hình 1.1. ( ) ( ) T x n y n Hình 1.1. Ký hiệu một hệ thống ri rạc 1.2. H thng tuyn tính Gọi y 1 (n) và y 2 (n) lần lượt là đáp ng ca hệ thống tương ng với các tác động x 1 (n) và x 2 (n), hệ thống là tuyến tính nếu và chỉ nếu: 1 2 1 2 1 2 . . . . . .T a x n b x n aT x n bT x n a y n b y n với a, b là 2 hằng số bất kỳ và với mọi n. 1.3. H thng bt bin theo thi gian Một hệ thống là bất biến theo thi gian nếu và chỉ nếu tínhiệu vào bị dịch n d mẫu thì đáp ng cũng dịch n d mẫu, ta có: Nếu y n T x n và 1 d x n x n n thì 11 dd y n T x n T x n n y n n 1.4. H thng tuyn tính bt bin theo thi gian (LTI) 1.4.1. Định nghĩa: Hệ thống tuyến tính bất biến theo thi gian là hệ thống thỏa mãn đồng thi hai tính chất tuyến tính và bất biến. Nhóm 10 2 Quan hệ vào/ra ca hệ thống LTI được xác định bi tổng chập sau: ( ) ( ) ( ) k y n x k h n k và được ký hiệu bằng: *y n x n h n Từ đó phương trình 1.30 ta thấy một hệ thống LTI hoàn toàn có thể được đặc tả bi đáp ng xung h[n] ca nó và được mô hình hóa như hình 1.1 x[n] y[n] Hình 1.2. Mô hình hóa hệ thống LTI 1.4.2. Ghép nỗi tiếp hệ thống LTI: Hai hệ thống LTI có đáp ng xung lần lượt là h1[n] và h2[n] ghép nối tiếp với nhau như trên hình 1.3 thì hệ thống tổng thể có đáp ng xung : 1 * 2h n h n h n x[n] y[n] x[n] y[n] Hình 1.3. Mô hình hóa hai hệ thống LTI ghép nối tiếp. 1.4.3. Mô phỏng hệ thống LTI trong Matlab: Để mô phỏng các hệ thống thi gian ri rạc LTI, có thể dùng hàm filter. Lệnh này có nhiều phiên bản, chẳng hạn khi viết: ,,y filter num den x Trong đó: x là vecto tínhiệu lối vào 0 1 0 1 ; NN num b b b den a a a là các vecto hệ số ca hệ thống y là vecto lối ra Tínhiệu lối ra y[n] cũng có thể được tính nếu ta dùng lệnh , , , y filter num den x ic Trong đó: 1 2 ]]ic y y y N là vecto ca các điều kiện ban đầu 1.5. Mô phng h thng tuyn tính và phi tuyn Ta nghiên cu tính tuyến tính ca hệ thống sau: 0.4 1 0.75 2 2,2403 2,4908 1 2,2403 2y n y n y n x n x n x n (1.1) h[n] h 1 [n] h 2 [n] h[n] Nhóm 10 3 với 3 tínhiệu vào là 1 ; 2 1 2x n x n và x n ax n bx n và tínhiệu vào ban đầu là 0 Chương trình sau dùng để mô phỏng hệ thống trên: %P1_1: Nghien cuu tinh chat tuyen tinh va phi tuyen %phat tinhieu vao clf n=0:40; a=2; b=-3; x1=cos(2*pi*0.1*n); x2=cos(2*pi*0.4*n); x=a*x1+b*x2; num=[2.2403 2.4908 2.2403]; dem=[1 -0.4 0.75]; ic=[0,0]; %điều kiện ban đầu là 0 y1=filter(num,dem,x1,ic); %tính y1(n) y2=filter(num,dem,x2,ic); %tính y2(c) y=filter(num,dem,x,ic); %tính y[n] yt=a*y1+b*y2; %vẽ tínhiệu ra subplot(3,1,1); stem(n,y);grid; xlabel('chi so n'); ylabel(' bien do'); title('loi ra cua y[n]=T{ a*x1[n]+b*x2[n] }') subplot(3,1,2); stem(n,yt);grid; xlabel('chi so n'); ylabel('bien do'); title(' loi ra cua y[n]=a*y1[n]+b*y2[n]'); %sai số subplot(3,1,3); ys=yt-y; stem(n,ys); grid; xlabel('chi so n'); ylabel('bien do'); title('sai so'); Hình 1.4. Nghiên cu tính tuyến tính ca hệ thống có phương trình (2.1). Từ kết quả mô phỏng trên ta thấy sai số giữa yt và y là ys=yt-y rất nhỏ nên ta có xem hệ thông trên là một hệ thống tuyến tính Nhóm 10 4 1.6. Mô phng h thng bt bin vi thi gian Bây gi ta nghiên cu tính bất biến với thi gian thông qua mô phỏng hệ thống có phương trình sau: 2.2403 2.4908 1 2.2403 2 0.4 1y n x n x n x n y n (1.2) Mục đích ca chương trình là tìmtínhiệu lối ra y[n] đối với 2 tínhiệu lối vào x[n] x[n-n 0 ] %P1_2 Nghiên cu tính bất biến với thi gian clf n=0:40; n0=10; a=0.3;b=-2; %tín hiệu vào xn=a*cos(2*pi*0.1*n)+b*cos(2*pi*0.4*n); %tín hiệu trễ xn0=[zeros(1,n0) xn]; num=[2.2403 2.4908 2.2403]; den=[1 -0.4 0.75]; ic=[0 0]; yn=filter(num,den,xn,ic); yn0=filter(num,den,xn0,ic); subplot(2,1,1); stem(n,yn); xlabel('chi so thoi gian n'); ylabel('bien do'); title('tin hieu ra y[n]'); subplot(2,1,2);stem(n,yn0(1:41)); xlabel('chi so thoi gian n'); ylabel('bien do'); title('tin hieu ra do vao tre x[n-10]'); Hình 1.5. Nghiên cu tính bất biến với thi gian ca hệ thống có phương trình (1.2). Theo kết quả mô phỏng trên ta thấy tínhiệu sau khi trễ không bị thay đổi theo thi gian từ đó ta có thể kết luận hệ thống trên là hệ thống bất biến với thi gian. Nhóm 10 5 1.6. Xác đnh đáp ng xung đn v của h thng LTI Trong Matlab, ngưi ta sử dụng lệnh ,,h impz num den N để tính đáp ng xung ca hệ thống LTI. Chương trình sau cho phép tính và vẽ đáp ng xung ca hệ thống có phương trình: 0.4 1 0.75 2 2.2403 2.4908 1 2.2403 2 y n y n y n x n x n x n (1.3) %P1_3 Tính đáp ng xung đơn vị clf N=40; num=[2.2403 2.4908 2.2403]; den=[1 -0.4 0.75]; h=impz(num,den,N); stem(h); xlabel('chi so thoi gian n'); ylabel('bien do'); title('dap ung xung' Hình 1.6. Đáp ng xung đơn vị ca hệ thống có phương trình (1.3) 1.7. Ghép ni tip các h thng LTI Trong thực tế ngưi ta thưng ghép nối tiếp các hệ thống LTI nhân quả bậc thấp (thưng là bậc 2) với nhau để được các hệ thống bậc cao. Chẳng hạn ngưi ta ghép 2 hệ thống bậc 2 có phương trình sai phân: 1 0.9 1 1 0,8 1 2 0.3 0.3 1 0.4 2y n y n y n x n x n x n (1.4) và 2 0.7 2 1 0.85 2 2 0.2 1 0.5 1 1 0.3 1 2y n y n y n y n y n y n (1.5) để thu được hệ thống bậc 4 có phương trình: 1.6 1 2.28 2 1.325 3 0.68 4y n y n y n y n y n 0.06 0.19 1 0.27 2 0.26 3 0.12 4x n x n x n x n x n (1.6) [...]... Nhóm 10 23 K T LU N Trong thế giới công nghệ ngày nay có rất nhiều thông tin cần xửlý và truyền đi Để làm những công việc đó nhanh và hiệu quả ta cần một phần mềm để hỗ trợ, một trong những côngcụ đó là MatlabMatlab là một phần mềm lập trình được ng dụng rất nhiều trong thực tế Một trong những ng dụng đó là xử lýtínhiệu số với hộp công cụxửlý tín hiệusố Khả năng xử lýtínhiệu số gồm các ch c năng... c a hộp công cụxửlý tín hiệu số, nhưng phần nào giúp ta hiểu và sử dụng côngcụ này trongxửlýtínhiệusố Để có thể sử dụng thành thạo công cụxửlý này trước hết ta phải nắm rõ các hàm và ch c năng c a các hàm Matlab có côngcụ Help giải thích ch c năng và ví dụ minh hoạ cho các hàm H ng phát tri n: khi nắm chắc chương trình này ta có thể ng dụng linh hoạt hơn trongxửlý các tínhiệutrong thực... về các nguồn vật lý này, ta phải xửlý các tínhiệu đó Các thuật toán xửlýsố DSP thư ng được áp dụng để xửlý các tínhiệu th i gian liên tục này Với mục đích đó, tínhiệu th i gian liên tục xa(t) cần được chuyển đổi thành tínhiệu th i gian r i rạc tương đương x[n], thuật toán DSP xửlýtínhiệu tương đương này sau đó chuyển đổi tínhiệu th i gian r i rạc đã được xửlý thành tínhiệu th i gian liên... hệ thống bậc 2 (1.4) (1.5) Trong chương trình này tínhiệu x[n] là tínhiệu lối vào c a hệ thống bậc 4 (1.6) có tínhiệu ra là y[n].Sau đó áp dụng tínhiệu lối vào x[n] này cho hệ thống bậc 2 với phương trình (1.4) để tínhiệu ra y1[n] tiếp đên dùng y1[n] làm tínhiệu lối vào cho hệ thống bậc 2 có phương trình (1.5) để tìm lối ra y2[n] để xác định sai số thực hiện.tất cả tínhiệu được hiển thị trên hình... lọc tínhiệu thông qua các hàm đã được xây dựng Mã hoá và tổng h p tín hi u: để truyền đi một tínhiệu trước hết ta cần mã hoá tínhiệu sau dó tổng hợp để thu lại tínhiệu ban đầu Phân tích thành ph n tín hi u: ta có thể phân tích để xem các thành phần trongtín hiệu, từ đó loại bỏ các phần không cần thiết Thi t k L c: thu các tínhiệu ta mong muốn Những phần trình bày trên chỉ là một phần nhỏ trong. .. u tín hi u Khi lấy mẫu một tínhiệu ta cần chọn tần số lấy mẫu sao cho tần số lấy mẫu fm phải thỏa mãn điều kiện Nyquist; t c là tần số lấy mẫu phải lớn hơn hoặc ít nhất phải bằng hai lần tần số lớn nhất fc c a tínhiệu fm 2 fc nếu không thì hiện tượng chồng phổ sẽ xảy ra Ta thực hiện thực nghiệm việc lấy mẫu bằng việc lấy mẫu tínhiệu hình sin %P3_1 Lấy mẫu tínhiệu hình sin clf; fm=10; %tần số. .. Phân tích phổ dùng DFT Cũng có thể dùng DFT để tính mật độ phổ công suất c a tínhiệu nhiễm tạp âm như trong chương trình sau: %P2_3 Tính mật độ phổ công suất Fs = 1000; % tấn số lấy mẫu T = 1/Fs; % chu kỳ mẫu L = 1000; % độ dài c a tínhiệu t = (0:L-1)*T; x = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); % tínhiệu chưa nhiễm tạp âm y = x + 2*randn(size(t)); % tínhiệu bị nhiễm tạp âm figure(1) plot(Fs*t(1:50),y(1:50))... hiệutrong thực tế như: âm thanh, hình ảnh… Nhóm 10 24 Tài li u tham kh o [1] ….Giáo trình xửlýtínhiệusố Đại học Điện Lực Hà Nội, 2007 [2] TS H Văn Sung Thực hành xửlýtínhiệusố trên máy tính PC với MATLAB Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật Hà Nội, 2005 [3] S.K Mitra Digital Signal Processing laboratory using MATLAB McGraw-Hill Irwin, 1999 Nhóm 10 25 ... 1 Công th c (2.1) được gọi là công th c phân tích tín hiệu, trong khi 1 N 1 x[n] X [k ]e 2 k 0 j 2 kn N (2.2) Với n 0,1, , N 1 được gọi là công th c tổng hợp tínhiệu Đó là biến đổi Fourier nghịch đảo (IDFT) Hai công th c (2.1) và (2.2) tạo thành cặp biến đổi Fourier r i rạc Công th c (2.1) còn được biểu diễn dưới dạng: X [k ] X (ei ) 2 k / N , k 0,1 , N 1 (2.3) 2.1.2 Tính... Để chuyển đổi tínhiệu đã được lấy mẫu thành tínhiệusố cần chuyển đổi A/D Trong các ng dụng c a DSP, lối ra c a bộ chuyển đổi A/D thư ng là mã nhị phân Bây gi ta khảo sát hoạt động c a bộ lượng tử hóa c a bộ chuyển đổi A/D sigma-delta khi tínhiệu vào hình sin tần số 0,02Hz Chương trình sau thực hiện thực nghiệm này %P3_2 Lượng tử hóa y=zeros(1,N+1); clf; a=zeros(1,N+1); %phát ra tínhiệu lối vào . giao tiếp, tác động tới con ngưi. Một trong những công cụ phần mềm giúp thực hiện công việc xử lý tín hiệu số là Matlab. Matlab giúp chúng ta xử lý khối công việc nhanh hơn tiếp kiệm thi gian. về các nguồn vật lý này, ta phải xử lý các tín hiệu đó. Các thuật toán xử lý số DSP thưng được áp dụng để xử lý các tín hiệu thi gian liên tục này. Với mục đích đó, tín hiệu thi gian liên. chuyển đổi thành tín hiệu thi gian ri rạc tương đương x[n], thuật toán DSP xử lý tín hiệu tương đương này sau đó chuyển đổi tín hiệu thi gian ri rạc đã được xử lý thành tín hiệu thi gian