1. Trang chủ
  2. » Công Nghệ Thông Tin

Tín hiệu số xử lý dữ liệu chương 5

28 184 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 28
Dung lượng 1,31 MB

Nội dung

Chương BK TP.HCM Faculty of Computer Science and Engineering HCMC University of Technology 268, av Ly Thuong Kiet, District 10, HoChiMinh city Telephone : (08) 864-7256 (ext 5843) Fax : (08) 864-5137 Email : anhvu@hcmut.edu.vn http://www.cse.hcmut.edu.vn/~anhvu BIẾN ĐỔI FOURIER RỜI RẠC (DFT) T.S Đinh Đức Anh Vũ Giới thiệu DFT Bi n i Fourier liên t c ( x n = 0.8nu(n) Miền ời i Miền tần s X (ω ) = ∞ − j ωn x n e ( ) ∑ n = −∞ V n ñề: ω liên tục theo tần s ω → khôn thích h p cho vi c tính toán máy tính DSP – Lecture 5, © 2007, Dr Dinh-Duc Anh-Vu – CSE Lấy L y mẫu miền tần số s ω) ấ ẫ 10 X (k ) ≡ X (ω = 2π N k) DSP – Lecture 5, © 2007, Dr Dinh-Duc Anh-Vu – CSE N=10 Lấy mẫu miền tần số s X (ω ) ω = 2πk / N = X ( X (k ) = Λ 2π N k) = ∞ − j 2πkn / N x ( n ) e ∑ n = −∞ −1 ∑ x ( n )e − j 2Nπ kn n=− N = ∞ lN ✰ N −1 ∑ ∑ k = 0,1, , N − x ( n )e N −1 ∑ x ( n)e − j 2Nπ kn n =0 N −1 ∑ x ( n )e − j 2Nπ kn Λ n= N − j 2Nπ kn l = −∞ n =lN N −1  − j 2Nπ kn  ∞ = ∑  ∑ x(n − lN ) e n = l = −∞  N −1 ⇒ X ( k ) = ∑ x p ( n)e − j 2Nπ kn b ng (n-lN) x p ( n) = ∞ ∑ x(n − lN ) l = −∞ n =0 T/h xp n – l p chu kỳ c a x n m i N m u – t/h N −1 x p (n) = ∑ ck e j 2πkn / N ầ h i ch ỳ b n = 0,1, , N − k =0 ck = N N −1 − j 2πkn / N ( ) x n e ∑ p n=0 DSP – Lecture 5, © 2007, Dr Dinh-Duc Anh-Vu – CSE k = 0,1, , N − Lấy mẫu miền tần số ck = X ( k ) N N −1 j 2Nπ kn x p ( n ) = ∑ X ( k )e N k =0 Có th phục hồi t/ k = 0,1,Κ , N − n = 0,1,Κ , N − từ m u c a phổ x(n) n L ω  x p ( n) x ( n) =  0 ≤ n ≤ N −1 others xp(n) N>L n L N xp(n) N[...]... n=0 D – Lecture 5, © 2007, Dr Dinh-Duc Anh-Vu – CSE * N −1 ∑ k =0 X ( k )Y * ( k ) T ω c ω ế ω m li ục ầ ốω Khó thực hiện trên các máy tính số → FT: một cách tính hiệu qủa của tổn chập miền thời ian Lọc tuyến tính x(n) h(n) Tín hiệu ắn x n chiều dài L n=0,1,…,L-1) h(n) chiều dài = M (n=0,1,…,M-1) y(n) M −1 y ( n) = ∑ h( k ) x ( n − k ) k =0 y(n) chiều dài N = M+L-1 Số mẫu phổ (tần số) cần thiết ñể... L M-1 D – Lecture 5, © 2007, Dr Dinh-Duc Anh-Vu – CSE L M-1 L M-1 L L M-1 Discard L L 25 L c tuyến ế tính – Over p dd Đệm thêm vào số 0 vào mỗi block dữ liệu ñầu Input x1(n) L L x2(n) x3(n) Output zeros M-1 L M-1 L M-1 L M-1 M-1 L M-1 Phươn pháp hiệu quả hơn d xác ñịnh bộ lọc tuyến tính ñược trình bày tron chươn D – Lecture 5, © 2007, Dr Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 26 T P T/h c ầ ố n Tính FT từ x T/h dài... dài ñược chia nhỏ thành từn block có chiều – Lecture 5, © 2007, Dr Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 24 L c ế FTN và I FTN v i N L ỗi block dữ liệu ñược xử lý bao ồm ñiểm mới của t/h nhập – ) ñiểm của block trước và L M-1 ñiểm của block ñầu tiên ñược set bằng 0 Đáp ứng xung của bộ lọc ñược ñệm thêm (L – 1) số 0 ñể tăng chiều dài lên N DFT của N ñiểm của h(n) ñược tính một lần duy nhất Input Add M-1 zeros x1(n) M-1... h(n), x(n) (các số 0 ñược ñệm vào ñể tăng kích thước chuỗi lên N) y(n) = IDFTN{Y(k)} D • Tổng chập vòng N ñiểm của h(n) và x(n) tương ñương với tổng chập tuyến tính của h(n) với x(n) • DFT có thể ñược dùng ñể lọc tuyến tính (bằng cách ñệm thêm các số 0 vào chuỗi tương ứng) – Lecture 5, © 2007, Dr Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 23 T c ế Tóm t t x(n) h(n) DFTN DFTN X(k) x X(k)H(k) IDFTN y(n) H(k) Tín hiệu nhập dài:... n) nếu x(n) hữu hạn có ñộ dài L ≤ N SV xem thêm mối quan hệ giữa DFT và BĐ Z; giữa DFT và hệ số Fourier của t/h LTTG D – Lecture 5, © 2007, Dr Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 14 T ể ệ ạ ề ươ ươ =1 -2 -1 0 1 2 =0 = ề x(n) = {1 2 3 4} ( 4 3 2 (2) (1) ( (0) 1 0 D 1 2 3 – Lecture 5, © 2007, Dr Dinh-Duc Anh-Vu – CSE (3) 15 T ể ệ Chuỗi tuần hoàn chu kỳ N, mở rộn C ỗ ịc ừx x p (n) = x p ( n) = x p ( n − k ) = ) ñi... 3 3 2 xp(n-2) 2 1 1 4 4 3 4 3 2 1 -4 -3 -2-1 0 1 2 3 4 5 6 7 3 2 2 1 1 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 x(1) x’(1) 2 4 x’(n) 4 4 3 ( ) = x(n-k, MOD N) ≡ x((n-k))N 3 2 1 x(2) 3 x(n) 0 1 2 3 D 1 x(0) x’(2) 1 x’(n) 4 2 x(3) x’(3) – Lecture 5, © 2007, Dr Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 3 x’(0) 16 T T ñố Phép dịch vò ủa một chuỗi N ñiểm tươ ñươn với phép dịch tuyến tính của chuỗi mở rộ tuần hoàn của nó Chuỗi N ñiểm là chẵn... ian 1 WN WN2 Μ 1 WN2 WN4 Μ Λ Λ Λ WNN −1 WN2 ( N −1) Λ Các mẫu miền tần số   WNN −1  WN2 ( N −1)   Μ  WN( N −1)( N −1)  1 a trận BĐ tuy n tính BĐ FT N i m X N = WN x N D x N = WN−1 X N WN−1 = N1 WN* x N = N1 WN* X N WNWN* = NI N – Lecture 5, © 2007, Dr Dinh-Duc Anh-Vu – CSE WN là ma trận ườn chéo 13 T Q ệ ớ c c Đ V i hệ số Fourier của chuỗi chu kỳ DFT N ñiểm của chuỗi x(n) Chuỗi xp(n) tuần hoàn... ñược nếu các tần số cách nhau ít nhất một ñoạn ∆ω = 2Lπ Cửa sổ Hanning 0 ≤ n ≤ L −1 otherwise – Lecture 5, © 2007, Dr Dinh-Duc Anh-Vu – CSE  12 ( − w(n) =  0 2π L −1 n) 0 ≤ n ≤ L − 1 otherwise 27 T P Ví dụ X (ω ) = c x ( n) = 1 2 ầ ω1n [W (ω − ω 1 ) ố 1 w(n) =  0 ω2n W (ω − ω 2 ) W (ω ω1 = 0.2π ω2 = 0.22π L ω 1 ) W (ω 0 ≤ n ≤ L −1 otherwise ω 2 )] L Rò rỉ công suất L D – Lecture 5, © 2007, Dr Dinh-Duc... x* ( N − n) ← → X * (k ) D – Lecture 5, © 2007, Dr Dinh-Duc Anh-Vu – CSE 21 T Tươ T ấ quan vò DFTN → X ( k ) x(n) ← DFTN → Y (k ) y (n) ← N −1 ớ DFTN ⇒ r xy (l ) ← → R xy (k ) = X (k )Y * ( k ) Nhân r xy (l ) = ∑ x(n) y * ((n − l )) N n =0 chuỗi DFT N  x1 ( n ) ← → X 1 ( k )  DFT N  x 2 ( n ) ← → X 2 ( k ) DFT N ⇒ x1 ( n ) x 2 ( n ) ← → Định lý Parseval 1 N X 1 (k ) ⊗ N X 2 (k ) DFT...ế ñổ D – Lecture 5, © 2007, Dr Dinh-Duc Anh-Vu – CSE ờ c( T) Đ ế N −1 X ( k ) = ∑ x ( n)e 1 N −1 j 2Nπ kn x ( n) = ∑ X ( k )e N k =0 n = 0,1,Κ , N − 1 − j 2Nπ kn n =0 k = 0,1,Κ , N − 1 WN = e− j 2π / N X (k ) = N −1 ∑ x ( n )W kn N n=0 k = 0 ,1, Κ , N − 1 T ộ ñ Nhân phức: N n phức: N D – Lecture 5, © 2007, Dr Dinh-Duc Anh-Vu – CSE hiệm thứ N của nv 1 N −1 ... ( k )Y * ( k ) T ω c ω ế ω m li ục ầ ốω Khó thực máy tính số → FT: cách tính hiệu qủa tổn chập miền thời ian Lọc tuyến tính x(n) h(n) Tín hiệu ắn x n chiều dài L n=0,1,…,L-1) h(n) chiều dài =... block liệu ñược xử lý bao ồm ñiểm t/h nhập – ) ñiểm block trước L M-1 ñiểm block ñầu tiên ñược set Đáp ứng xung lọc ñược ñệm thêm (L – 1) số ñể tăng chiều dài lên N DFT N ñiểm h(n) ñược tính lần... x2(n) x3(n) Output L M-1 D – Lecture 5, © 2007, Dr Dinh-Duc Anh-Vu – CSE L M-1 L M-1 L L M-1 Discard L L 25 L c tuyến ế tính – Over p dd Đệm thêm vào số vào block liệu ñầu Input x1(n) L L x2(n) x3(n)

Ngày đăng: 03/12/2015, 07:42

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

w