Nội dung của tiểu luận trình bày ước lượng phổ tín hiệu sử dụng phương pháp Periodogram và MUSIC; dùng phương pháp Monte Carlo để đánh giá độ chính xác của phương pháp ước lượng phổ Periodogram và MUSIC; dùng phương pháp Monte Carlo để đánh giá chất lượng của phương pháp ước lượng kênh truyền dùng bộ lọc thích nghi với giải thuật RLS so với... Đề tài Hoàn thiện công tác quản trị nhân sự tại Công ty TNHH Mộc Khải Tuyên được nghiên cứu nhằm giúp công ty TNHH Mộc Khải Tuyên làm rõ được thực trạng công tác quản trị nhân sự trong công ty như thế nào từ đó đề ra các giải pháp giúp công ty hoàn thiện công tác quản trị nhân sự tốt hơn trong thời gian tới.
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM - TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Chương trình kỹ sư chất lượng cao Việt Pháp BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN XỬ LÝ THỐNG KÊ TÍN HIỆU NGẪU NHIÊN SPECTRAL ESTIMATION AND ADAPTIVE FILTERS GVHD: PGS TS Đỗ Hồng Tuấn Nhóm - Sinh viên thực hiện: Võ Nguyễn Gia Luật – 1611944 Lâm Minh Quân – 16 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 TP Hồ Chí Minh, ngày 25 tháng 12 năm 2020 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 MỤC LỤC I PROBLEM 1: SPECTRAL ESTIMATION Yêu cầu 2 Thực 2.1 Ước lượng phổ tín hiệu sử dụng phương pháp Periodogram MUSIC 2.2 Dùng phương pháp Monte Carlo để đánh giá độ xác phương pháp ước lượng phổ Periodogram MUSIC II PROBLEM 2: ADAPTIVE FILTERS 12 Yêu cầu 12 Thực 12 2.1 Ước lượng thơng số kênh truyền sử dụng lọc thích nghi dùng giải thuật RLS 13 2.2 Ước lượng số lượng mẫu cần thiết để đạt hội tụ 19 2.3 So sánh kết ước lượng thông số kênh truyền sử dụng lọc thích nghi 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e dùng giải thuật RLS so với lọc Wiener 21 e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 2.4 Dùng phương pháp Monte Carlo để đánh giá chất lượng phương pháp ước lượng kênh truyền dùng lọc thích nghi với giải thuật RLS so với dùng lọc 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc Wiener 22 c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 PGS.TS Đỗ Hồng Tuấn Stochastic Signal Processing I PROBLEM 1: SPECTRAL ESTIMATION Yêu cầu Consider a sum of sinusoids in white Gaussian noise The sinusoids are with frequencies of Fs/2, Fs/2 and Fs/2 (𝜶 = 𝟎 𝟏, 𝜷 = 𝟎 𝟒, = 𝟎 𝟑𝟕 ) and with amplitudes of a, b and c (𝒂 = 𝟐, 𝒃 = 𝟓, 𝒄 = 𝟓), respectively The Fs is sampling frequency Number of signal samples is d (𝒅 = 𝟏𝟎𝟎), DFT size is e (𝒆 = 𝟐𝟎𝟒𝟖) The white Gaussian noise is with variance of and zero mean a) Plot the estimated spectrum of sum of sinusoids in white Gaussian noise using Periodogram and MUSIC b) Evaluate the accuracy of frequency estimation for different values of noise variance from 0.5 to (using Monte Carlo simulations) Thực 2.1 - Ước lượng phổ tín hiệu sử dụng phương pháp Periodogram MUSIC Sử dụng lý thuyết ước lượng phổ dựa phương pháp Periodogram MUSIC để thực ước lượng phổ tín hiệu gồm thành phần hình sin có dạng: 𝑥 [𝑛] = 2cos(0.1 Fs/2) + 5cos(0.4 Fs/2) + 5cos(0.37 Fs/2) 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a Nhiễu cộng vào AWGN với 𝑚𝑒 = 0, 𝜎𝑛2 = 1, số mẫu lấy vào 100 mẫu, số điểm DFT 2048 điểm Thực mơ với Matlab tìm phổ ước 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc lượng tín hiệu: c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 PGS.TS Đỗ Hồng Tuấn Stochastic Signal Processing Nhận xét: Phổ ước lượng sử dụng phương pháp Periodogram có thành phần sidelobe nhiều nên tín hiệu có biên độ nhỏ khó phân biệt lẫn vào sidelobe Tuy nhiên, thành phần mainlobe có độ rộng hẹp nên độ phân giải tốt, hai tín hiệu có tần số gần 0.37 Fs/2 0.4 Fs/2 Đối với phương pháp MUSIC, phổ nhận phổ giả nên thành phần sidelobe bé nên không ảnh hưởng đến việc nhận biết tín hiệu có biên độ bé, nhiên số lượng mẫu lấy vào 100 mẫu nên phổ tần số mong 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 muốn khơng tiến vạch phổ việc nhận dạng tín hiệu gần khơng tốt phương pháp Periodogram 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 - Khảo sát lại phổ với a = 0.1 để thấy giảm biên độ ảnh hưởng đến hai fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 phương pháp nào: 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 PGS.TS Đỗ Hồng Tuấn Stochastic Signal Processing Dựa vào kết mô ta thấy biên độ tín hiệu giảm, dựa vào phương pháp Periodogram kết nhận dạng khơng cịn xác tín tần số hiệu ứng với biên độ a = thành phần sidelobe có biên độ lớn nên khó để phân biệt so với tín hiệu thực Phương pháp MUSIC khó nhìn tìm phổ xác ứng với biên độ lớn nhất, ảnh hưởng sidelobe không nhiều 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 - Giả sử, số mẫu lấy vào tăng lên d = 2000 mẫu, khảo sát lại phổ với a = 1: 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 PGS.TS Đỗ Hồng Tuấn Stochastic Signal Processing Rõ ràng, số mẫu tăng lên nhiều phương pháp cho kết xác dù tín hiệu có tần số gần hay biên độ có giảm đáng kể Trở lại với phổ tín hiệu với thơng số ban đầu Dựa vào phổ tín hiệu, nhận biết mắt ta tìm tần số tín hiệu vào vị trí có đỉnh phổ cao Tuy nhiên hai tín hiệu tần số 0.4 Fs/2 0.37 Fs/2 gần nên sử dụng phương pháp MUSIC chúng xuất đỉnh nhỏ nhô cao so với đỉnh ứng với tần số xác: 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b - Nếu dùng mắt để quan sát, ta đốn đỉnh cao không 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 ứng với tần số thực phổ hẹp nhiều so với hai đỉnh xung quanh Vì vậy, fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 đốn tần số đầu vào từ việc quan sát phổ tín hiệu thu 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 - Để có thực việc nhận biết phổ dựa code Matlab cần thêm đoạn chương trình để tìm đỉnh phổ Từ đỉnh này, lựa đỉnh có biên độ df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e lớn nhất: 59e15a9 f853 8397 40b3 e9ac33e6fc51 7d8 b739 3a5076 c67 d16e 7cc03df1 b1f0b9 fc0 46 3a67e368 0a4d3d50 cf8d5 f476 8201 e328 cbbba50 c741 ebd4f6 b2e1 0316e d218 e1d2 918 0d4204 90efb3ab05fb73 c76 f04 f402 4609 30bbbd8c70 8725 e74dc8 cf9a 5b23 c6 ce52 6d 5a2ffad28c03f5ddc8 b5b1 9f6 5a9a4 f8ff22e 5e28b515a6 e2baff25 e0185 e7457 d94 b3 6e74e1a5 eb8e 6a6629 e94dc3 b8533 4599 8a334 c325 5d17 f25 1a9f0fc09d15d4 76fc381 14dd4 024 c2f27f32d2 1896e 863 d2798 93b4 5fb87d4d3 b709a d32bf1 f855 3822 14eb1 0a 4a2b893 e6f264e6 3adfe30c144aa d9ad6 d154a 23f6b2 be48 d55b74c3677 f31a2 6752 77 PGS.TS Đỗ Hồng Tuấn Stochastic Signal Processing 6f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 6e0cf7 b60da 52f6cf66 b5ff294 1e747 e e1b11a9 32da b860 f81 b6f9bdc32 ecac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f8 932dab860 f81b6f9 bdc32e cac7776e 0cf7b6 0da5 2f6 cf66b5ff2 941e 747e6 f87e 1b1 1a 860f8 1b6 f9bdc32eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff29 41e74 7e6f87e1 b11a9 32da b f81b6f9 bdc32e cac7 776e0 cf7b6 0da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b86 6f9bdc3 2eca c77 76e0 cf7 b60 da52 f6cf66 b5ff294 1e74 7e6f87e1 b11a9 32dab860 f81 b dc32e cac7776 e0cf7b60da5 2f6 cf66b5ff2941e 747e 6f87 e1b1 1a932 dab8 60f81b6 f9 b 32eca c7776 e0cf7 b60da 52f6cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc Nhận thấy rằng, dựa vào đỉnh cao để xác định có trường hợp chọn c7776 e0cf7b60da 52f6 cf66b5ff2941 e747e 6f8 7e1b11a932 dab8 60f81b6 f9 bdc32e ca e0cf7b60 da52 f6 cf6 6b5ff2 941e7 47e6 f87e 1b11a 932da b860 f81 b6 f9bdc3 2eca c777 nhằm điểm nhô lên hai tần số 0.4 Fs/2 0.37 Fs/2 sử dụng phương fc3a3 f93a 08582 6d66a 60f835 d2406 ea15 f7e7 b88cbf5e9cb78 cc9e16 d1072 e24 c3ee4 7d0800 c6a8 0136 f54 da448 1c2 b397 7f6 f33 e0be 8a4b3 d678 cc5b77 828 cc3 7ae38 f66a4 9c84a7 1dc1cb825a 4f1 d7c732fb9a4 e5765 f83 10c1984 f96 1e06 cf3 fc71f185b5ad74 b pháp MUSIC: fac7b7b2 0dfcfdcdf1 cf4 2b2 fc6 b5a c1e9 c4a51ae fef5b7 de7f4b3 cc9e5d780d33d5 94 9e3f2 1bf4656 147e4 1c5 63d1 76a97 9e946 6be8 9c63 c0e 2907 0df0e654 8e28 c32 c6 f8f7 Để có loại bỏ đỉnh nhơ lên này, cần thêm điều kiện ràng buộc chương trình độ phân giải nhỏ tần số sau : 7ea8e433 c9 f051 8c9 06b9a 684d9d02 5cb598 854db148 3a8024 9bc348 7e1be 4646 2d7a b f21d145b5b08 b8e1 f8 c76 f42 b4ce 759fb93 c48 e7f8a41e7 8571e 64a2 f48b0e5 c8d4 bb8 df3 fa34df8 f2c9de ba5dcb1e e30bc7d67cb1d4163 72d9 47cdab0 1c5 76b2 b2efb3 c49a2 08d258 539 bc6 96d5a 3b1a4 c49 7180 bae30 dc4 4793a3 dc5d19 4ad09 3cb5c3f9 9f2 02398 30ff2d29 b07 f39 d69e d7d2 e358bfca d25b40c5434 0e68a b4ee2 b76e0 b2a8 65300 be6e for i = 2:K-1 95f4 fcb5fd1f4 934 f29e7 ee6d7cfa 31ddc0 5b49 f94 3c1 e22 f3b5 c0e4a d46 2e7c96fc5b 3f9 f11 c9f0 8a6db91a1 7118e 3de6 3e7a02 f9 c1d19137 7d0a7a 34d40ff5b8 453 f6f4e0e if((abs(BTmp(i)-BTmp(i-1))