KỸ THUẬT TRUYỀN SỐ LIỆU A2

Digital Communication Using MATLAB®V.6 Dr Ngo Van Sy University of Dannang ngvnsy@yahoo.com Mb: 0913412123 Nội dung         Chương 1: Tổng quan hệ thống thông tin số (5 tiết) Chương 2: Tín hiệu phổ (5 tiết) Chương 3: Mã hoá nguồn (5 tiết) Chương 4: Nguyên lý ghép kênh đa truy cập Chương 5: Mã hoá kênh Chương 6: Nguyên lý điều chế giải điều chế Chương 7: Đồng Chương 8: Kỹ thuật trải phổ Tài liệu tham khảo  Principles of communication  Digital communication- Bernard Sklar  Contermrary communication systems  Cơ sở truyền tin- Đặng văn Chuyết  Lý thuyết mã – Nguyễn Thúy Vân Phương pháp dạy học  Phần lý thuyết  Học giảng đường  Giới thiệu kiến thức  Tự đọc tài liệu làm tập nhà  Phần thực nghiệm   Sử dụng MATLAB & SIMULINK Làm tập mô Chương TÍN HIỆU VÀ PHỔ  Tín hiệu  Phân loại TÍN HIỆU     Khái niệm Thông tin Tín hiệu biểu diễn vật lý thông tin Có dạng cơ, nhiệt, điện quang Tín hiệu điện dễ dàng xử lý nên tất tín hiệu khác chuyển đổi thành tín hiệu điện loại cảm biến khác PHÂN LOẠI TÍN HIỆU   Tín hiệu tuần hoàn thỏa mãn x(t) = x(t+kT), T chu kỳ tín hiệu Tín hiệu không tuần hoàn không thỏa mãn biểu thức Tín hiệu ngẫu nhiên tín hiệu xác định  Tín hiệu xác định biểu diễn hàm xác định Thí dụ x(t) = 2sin100t  Tín hiệu ngẫu nhiên biểu diễn trình ngẫu nhiên, xem hàm hai biến X(A,t) với A biến ngẫu nhiên t biến thời gian Được đặc trưng đặc số thống kê (giá trị trung bình, phương sai, v.v…) Tín hiệu tương tự tín hiệu số    Tín hiệu Analog: Được biểu diễn hàm liên tục đơn trị x(t), t biến thực x(t) nhận giá trị dải Xmin đến Xmax Tín hiệu Digital: Được biểu diễn hàm rời rạc x(n), n biến nguyên x(n) nhận giá trị tập hữu hạn : X1, X2, XM Có thể chuyển đổi qua lại nhờ ADC (Analog Digital Convert) DAC (Digital Analog Convert) Thí dụ Tín hiệu analog Âm ghi băng casette f(t) Tín hiệu Digital Âm ghi đĩa CD ROM, VCD, DVD mp3, *.wav Video, truyền hình f(x,y,t) MPEG Ảnh tĩnh f(x,y) F(m,n) TÍN HIỆU NĂNG LƯỢNG VÀ TÍN HIỆU CÔNG SUẤT      Tín hiệu Công suất tức thời Năng lượng tín hiệu Công suất trung bình tín hiệu khoảng thời gian T Công suất trung bình tín hiệu x(t ) p (t ) = x (t ) EX = ∞ ∞ −∞ −∞ ∫ p(t )dt = PT = T x ∫ (t )dt T 2 x ∫ (t )dt − T PX = lim T →∞ T T 2 x ∫ (t )dt − T   Tín hiệu lượng tín hiệu có lượng hữu hạn khác không Tín hiệu công suất tín hiệu có công suất trung bình hữu hạn khác không < EX < ∞ < PX < ∞ Hàm mật độ phổ SD (Spectral Density)     Phổ tín hiệu biến đổi Fourrier tín hiệu Biểu diễn theo module argument Phổ biên độ Phổ pha X (ω ) = ∞ ∫ x(t ) exp(− jωt )dt −∞ X(f ) = ∞ ∫ x(t ) exp(− j 2πft )dt −∞ X ( f ) = X ( f ) e j arg X ( f ) X(f ) arg[ X ( f )] Hàm mật độ phổ lượng ESD (Energy Spectral Density)   Năng lượng tín hiệu tính theo thời gian tần số Hàm ESD bình phương biên độ phổ Ex = ∞ x ∫ (t )dt = −∞ Ψx ( f ) = X ( f ) ∞ ∫ X ( f ) df −∞ ∞ ∞ −∞ E x = ∫ Ψx ( f )df = ∫ Ψx ( f )df Hàm mật độ phổ công suất PSD (Power Spectral Density)    Công suất trung bình tín hiệu khoảng thời gian To tổng bình phương hệ số chuỗi Fourrier Hàm PSD Công suất tín hiệu tính theo hàm mật độ phổ công suất Px = T0 T0 ∫ − ∞ x (t )dt = ∑ Cn n = −∞ T0 Cn Gx ( f ) = ∞ ∑ Cn δ ( f − nf ) n = −∞ ∞ ∞ −∞ Px = ∫ Gx ( f )df = ∫ Gx ( f )df Hàm tự tương quan (Autocorrelation)   Hàm tự tương quan tín hiệu Năng lượng x(t) Các tính chất:     Đối xứng Giá trị cực đại xuất gốc Hàm tự tương quan hàm mật độ phổ lượng tạo thành cặp biến đổi Fourrier Giá trị hàm tự tương quan gốc tọa độ lượng tín hiệu Rx (τ ) = ∞ ∫ x(t ) x(t + τ )dt −∞ Rx (τ ) = Rx (−τ ) Rx (τ ) ≤ Rx (0) Rx (τ ) ↔ Ψx ( f ) R x ( 0) = ∞ x ∫ (t )dt −∞ Hàm tự tương quan (Autocorrelation)   Hàm tự tương quan tín hiệu công suất (tuần hoàn có giá trị thực) x(t) Các tính chất:     Đối xứng Giá trị cực đại xuất gốc Hàm tự tương quan hàm mật độ phổ công suất tạo thành cặp biến đổi Fourrier Giá trị hàm tự tương quan gốc tọa độ công suất trung bình tín hiệu T →∞ T T Rx (τ ) = lim Rx (τ ) = T0 ∫ x(t ) x(t + τ )dt − T T0 ∫ x(t ) x(t + τ )dt − T0 Rx (τ ) = Rx (−τ ) Rx (τ ) ≤ Rx (0) Rx (τ ) ↔ Gx ( f ) Rx (0) = T0 T0 ∫x − T0 2 (t )dt Rx(τ) -T τ T Rx(τ) -T | ψx( f)| -1/T f 1/T T τ |ψx(f)| -1/T f 1/T Tín hiệu ngẫu nhiên  Được biểu diễn trường ngẫu nhiên rời rạc, xem hàm hai biến X(A,t), A biến ngẫu nhiên, t biến thời gian    Tại thời điểm tk cố định, X(A, tk) hàm ngẫu nhiên Với biến cố Ai xác định, X(Ai , t) hàm xác định Tại thời điểm tk cố định, biến cố Ai xác định, X(Ai , tk ) giá trị xác định Các biến ngẫu nhiên    Biến ngẫu nhiên X(A) biễu diễn hệ thức biến cố ngẫu nhiên A số thực FX ( x) = P ( X ≤ x) Hàm phân bố xác suất Các tính chất hàm phân bố ≤ FX ( x) ≤ FX ( x1 ) ≤ FX ( x2 ) if x1 ≤ x2 FX (−∞) = FX (∞) = dFX ( x) dx  Hàm mật độ xác suất  Các tính chất hàm mật độ xác suất p X ( x) = ∞ ∫p −∞ X p X ( x) ≥ ( x)dx = FX (∞) − FX (−∞) = Truyền tín hiệu qua hệ thống tuyến tính Dung lượng kênh  Định lý Nyquist:   Để truyền x ký hiệu thời gian giây, cần băng thông tối thiểu x/2 Hertz (đối với kênh không nhiễu) Định lý Shannon-Harley:  Trong trường hợp kênh bị nhiễu AWGN, dung lượng kênh tối đa là: c = Bw.loga[1+S/N]   S: Công suất tín hiệu N: Công suất nhiễu Băng tần liệu số  Xem hình (1.20) trang 48 : Dạng tổng quát hàm mật độ phổ công suất PSD       Băng tần nửa công suất Băng tần chữ nhật tương đương hay băng tần tương đương nhiễu Băng tần không-không Băng tần chứa phần công suất Băng tần mật độ phổ công suất hạn chế (-35dB -50dB) Băng tần tuyệt đối (ngoài băng tần phổ 0)  sin π ( f − f c )T  Gx ( f ) = T   π ( f − f ) T c         Băng tần nửa công suất Băng tần chữ nhật tương đương hay băng tần tương đương nhiễu Băng tần không-không Băng tần chứa phần công suất Băng tần mật độ phổ công suất hạn chế (-35dB -50dB) Băng tần tuyệt đối (ngoài băng tần phổ 0) Câu hỏi ôn tập chương      Tín hiệu số tín hiệu lượng hay tín hiệu công suất ? Chứng minh ? Tín hiệu số tín hiệu ngẫu nhiên hay tín hiệu xác định ? Chứng minh ? Cho ví dụ tín hiệu tuần hoàn không tuần hoàn Cho ví dụ tín hiệu tương tự tín hiệu số Cho ví dụ tín hiệu lượng tín hiệu công suất [...]... A và một số thực FX ( x) = P ( X ≤ x) Hàm phân bố xác suất Các tính chất của hàm phân bố 1 0 ≤ FX ( x) ≤ 1 2 FX ( x1 ) ≤ FX ( x2 ) if x1 ≤ x2 3 FX (−∞) = 0 4 FX (∞) = 1 dFX ( x) dx  Hàm mật độ xác suất  Các tính chất của hàm mật độ xác suất p X ( x) = 1 ∞ 2 ∫p −∞ X p X ( x) ≥ 0 ( x)dx = FX (∞) − FX (−∞) = 1 Truyền tín hiệu qua hệ thống tuyến tính Dung lượng kênh  Định lý Nyquist:   Để truyền được... tuyệt đối (ngoài băng tần này phổ bằng 0) Câu hỏi ôn tập chương 2      Tín hiệu số là tín hiệu năng lượng hay tín hiệu công suất ? Chứng minh ? Tín hiệu số là tín hiệu ngẫu nhiên hay tín hiệu xác định ? Chứng minh ? Cho ví dụ về tín hiệu tuần hoàn và không tuần hoàn Cho ví dụ về tín hiệu tương tự và tín hiệu số Cho ví dụ về tín hiệu năng lượng và tín hiệu công suất ... Hertz (đối với kênh không nhiễu) Định lý Shannon-Harley:  Trong trường hợp kênh bị nhiễu AWGN, dung lượng kênh tối đa là: c = Bw.loga[1+S/N]   S: Công suất tín hiệu N: Công suất nhiễu Băng tần dữ liệu số  Xem hình (1.20) trang 48 : Dạng tổng quát của hàm mật độ phổ công suất PSD       Băng tần nửa công suất Băng tần chữ nhật tương đương hay băng tần tương đương nhiễu Băng tần không-không Băng... của tín hiệu có thể tính theo thời gian hoặc tần số Hàm ESD chính là bình phương biên độ phổ Ex = ∞ 2 x ∫ (t )dt = −∞ Ψx ( f ) = X ( f ) ∞ ∫ 2 X ( f ) df −∞ 2 ∞ ∞ −∞ 0 E x = ∫ Ψx ( f )df = 2 ∫ Ψx ( f )df Hàm mật độ phổ công suất PSD (Power Spectral Density)    Công suất trung bình của tín hiệu trong khoảng thời gian To bằng tổng bình phương của các hệ số chuỗi Fourrier Hàm PSD Công suất của tín hiệu