Bài giảng Tín hiệu và hệ thống - Chương 1: Khái niệm cơ bản về tín hiệu và hệ thống - Đặng Quang Hiếu

ET 2060
Khái niệm cơ bản về tín hiệu và hệ thống
TS. Đặng Quang Hiếu
Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
Viện Điện tử - Viễn thông
2011-2012
Tín hiệu hàm mũ thực
x(t) = Ceat , x [n] = Cean, C , a ∈ R
0
1
2
3
4
0 1 2 3 4
x(t) = 3e−2t
0
20
40
60
80
0 1 2 3 4
x(t) = et
0
1
2
3
4
0 10 20 30 40
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
x [n] = 3e−n/10
0
20
40
60
80
0 10 20 30 40
b b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
x [n] = en/10
Ví dụ: Xét mạch điện có tụ C và điện trở R mắc nối tiếp. Vẽ điện
áp v(t) trên tụ C , nếu ban đầu (t = 0) tụ được nạp điện V0.
Tín hiệu hình sin
x(t) = sin(ω0t + φ)
Tuần hoàn với chu kỳ T = 2piω0
→ Tín hiệu rời rạc?
1
-1
1 2 3 4 5 t
x(t)
Ví dụ: Cho mạch điện gồm tụ C và cuộn cảm L mắc nối tiếp. Vẽ
điện áp v(t) trên tụ C , nếu ban đầu (t = 0) tụ được nạp điện V0.
Tín hiệu hàm mũ phức (liên tục)
Với C và a là số phức: C = |C |ejθ và a = r + jω0, ta có:
x(t) = |C |ertej(ω0t+θ)
= |C |ert cos(ω0t + θ) + j |C |ert sin(ω0t + θ)
1
-1
1 2 3 4 5 t
Re{x(t)}
đường bao |C |ert
Ví dụ trong mạch điện?
Tín hiệu hàm mũ phức (rời rạc)
Với C và a là số phức: C = |C |ejθ và a = r + jω0, ta có:
x [n] = |C |ernej(ω0n+θ)
= |C |ern cos(ω0n + θ) + j |C |ern sin(ω0n + θ)
Nhận xét về ej(ω0n+θ):
◮ Không phải lúc nào cũng tuần hoàn (tùy theo giá trị của ω0),
chu kỳ?
◮ Chỉ cần xét ω0 trong đoạn [0, 2pi], khi nào tần số thấp / cao?
Minh họa x [n] = e j(ω0n)
1
-1
10 20 30 40 50
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
n
Im{x [n]}
ω0 = 0.8pi
1
-1
10 20 30 40 50
b
b
b b
b
b
b
b b
b
b
b
b b
b
b
b
b b
b
b
b
b b
b
b
b
b b
b
b
b
b b
b
b
b
b b
b
b
b
b b
b
b
b
b b
b
b
b
b b
b
b
b
b
n
Im{x [n]}
ω0 = 1.8pi
Hàm nhảy đơn vị
u(t) =
{
1, t ≥ 0
0, t còn lại
u[n] =
{
1, n ≥ 0
0, n còn lại
1
t
u(t)
1
b
b b b b b b b b b b
n
u[n]
Ví dụ trong mạch điện?
Hàm xung đơn vị (rời rạc)
δ[n] =
{
1, n = 0
0, n còn lại
1
b b b
b
b b b b b
n
δ[n]
Quan hệ với hàm nhảy đơn vị?
δ[n] = u[n]− u[n − 1]
u[n] =
∞∑
k=0
δ[n − k]
Với tín hiệu x [n] bất kỳ?
x [n] =
∞∑
k=−∞
x [k]δ[n − k]
Hàm delta Dirac (liên tục)
δ(t) = 0, ∀t 6= 0∫ ∞
−∞
δ(t)dt = 1
t
x(t)
1
t
δ(t)
Một số tính chất:
δ(t) =
d
dt
u(t), u(t) =
∫ t
−∞
δ(τ)dτ
x(t0) =
∫ ∞
−∞
x(t)δ(t − t0)dt
δ(at) =
1
a
δ(t)
Hàm dốc đơn vị (ramp)
r(t) =
{
t, t ≥ 0
0, t còn lại
r [n] =
{
n, n ≥ 0
0, n còn lại
t
u(t)
b b b
b
b
b
b
b
b
n
u[n]
Hệ thống
x [n]
T−→ y [n]
x(t) y(t)
hệ thống liên tục
x [n] y [n]
hệ thống rời rạc
Ghép nối các hệ thống
đầu vào đầu ra
hệ thống 1 hệ thống 2
+
đầu vào đầu ra
hệ thống 1
hệ thống 2
+
đầu vào đầu ra
hệ thống 1
hệ thống 2
Tính ổn định của hệ thống
Một hệ thống T ổn định (BIBO stable) nếu đầu ra bị chặn
|y(t)| <∞, ∀t
khi đầu vào bị chặn
|x(t)| <∞, ∀t
Ví dụ: Xét tính ổn định của hệ thống
y [n] = rnx [n]
với |r | > 1.
Thuộc tính nhớ
◮ Hệ thống gọi là không có nhớ (memoryless) nếu đầu ra chỉ
phụ thuộc vào đầu vào ở thời điểm hiện tại.
◮ Hệ thống gọi là có nhớ nếu đầu ra phụ thuộc vào đầu vào ở
thời điểm quá khứ hoặc tương lai.
Ví dụ: Xét thuộc tính nhớ của các hệ thống
(a) y [n] = x [n]− x [n − 1] + 2x [n + 2]
(b) i(t) = 1R v(t)
Tính nhân quả
Hệ thống gọi là nhân quả (causal) nếu như đầu ra (thời điểm hiện
tại) chỉ phụ thuộc đầu vào thời điểm hiện tại hoặc quá khứ.
Ví dụ: Xét tính nhân quả của các hệ thống
(a) y [n] = x [n]− x [n − 1] + 2x [n + 2]
(b) i(t) = 1L
∫ t
−∞ v(τ)dτ
Tính bất biến theo thời gian
Hệ thống gọi là bất biến theo thời gian (time invariant) nếu như
đầu vào dịch đi một khoảng thời gian thì đầu ra cũng bị dịch thời
gian giống hệt như vậy.
x [n]
T−→ y [n] thì x [n − n0] T−→ y [n − n0] ∀n, n0
Ví dụ: Hệ thống sau có bất biến theo thời gian không?
y [n] = nx [n]
Tính tuyến tính
Hệ thống T gọi là tuyến tính (linear) nếu với các cặp đầu vào /
đầu ra: x1(t), y1(t) và x2(t), y2(t) thì ta cũng có cặp đầu vào /
đầu ra như sau
ax1(t) + bx2(t)
T−→ ay1(t) + by2(t), ∀a, b const
Ví dụ: Các hệ thống sau có tuyến tính không?
(a) y(t) = tx(t)
(b) y(t) = x2(t)
Tính khả nghịch
Một hệ thống gọi là khả nghịch (invertible) nếu như có thể khôi
phục được đầu vào từ đầu ra của nó (các đầu vào phân biệt sẽ có
các đầu ra phân biệt).
x(t) x(t)y(t)
T T−1
Ví dụ: Các hệ thống sau có khả nghịch không, nếu có, tìm hệ
thống nghịch đảo
(a) y [n] =
∑n
k=−∞ x [k]
(b) y(t) = x2(t)
Bài tập về nhà
◮ Làm các bài tập cuối chương 1
◮ Viết chương trình Matlab để vẽ các dạng tín hiệu cơ bản