Bài giảng Xử lý số tín hiệu - Chương 3: Các hệ thống thời gian rời rạc

Nội dung

Quy tắc vào/ra

Tuyến tính và bất biến

Đáp ứng xung

Bộ lọc FIR và IIR

Tính nhân quả và ổn định

ppt18 trang | Chuyên mục: Xử Lý Tín Hiệu Số | Chia sẻ: tuando | Lượt xem: 718 | Lượt tải: 0download
Tóm tắt nội dung Bài giảng Xử lý số tín hiệu - Chương 3: Các hệ thống thời gian rời rạc, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút "TẢI VỀ" ở trên
Xử lý số tín hiệuChương 3: Các hệ thống thời gian rời rạcNội dungQuy tắc vào/raTuyến tính và bất biếnĐáp ứng xungBộ lọc FIR và IIRTính nhân quả và ổn định1. Quy tắc vào/raXét hệ thống thời gian rời rạc:Quy tắc vào ra: quy tắc biến đổi x(n)  y(n)PP xử lý sample – by – sample:Hx(n)y(n)H x4 x3 x2 x1 x0 y4 y3 y2 y1 y01. Quy tắc vào/raPP xử lý khốiHx0x1x2x3x4x5x6x7x8x9y0y1y2y3y41. Quy tắc vào/raVí dụ:Tỉ lệ đầu vào: y(n) = 3.x(n){x0, x1, x2, x3, x4,}  {2x0, 2x1, 2x2, 2x3, 2x4,}y(n) =2x(n)+3x(n – 1) + 4x(n – 2) : trung bình cộng có trọng số của các mẫu vào.Xử lý khối1. Quy tắc vào/raXử lý sample – by – sample	Với hệ thống ở VD 2:	- Đặt w1(n) = x(n-1)	- Đặt w2(n) = x(n-2)Với mỗi mẫu vào x(n):	y(n) = 2x(n) + 3w1(n) + 4w2(n)	 w1(n) = x(n-1)	 w2(n) = x(n-2)	2. Tuyến tính và bất biếnTính tuyến tính	 x1(n)  y1(n),	x2(n)  y2(n) Cho x(n) = a1x1(n) + a2x2(n) Nếu hệ thống có tính tuyến tính  y(n) = a1y1(n) + a2y2(n)Ví dụ: Kiểm tra tính tuyến tính của hệ thống xác định bởi y(n) = 2x(n) + 52. Tuyến tính và bất biến	HHHx1(n)x2(n)a1a2x(n)y(n)x1(n)x2(n)y1(n)y2(n)a1a2a1y1(n)+a2y2(n)2. Tuyến tính và bất biếnTính bất biến theo thời gianToán tử trễD> 0  Dịch phải D mẫuD< 0  Dịch trái D mẫuDelay Dx(n)x(n – D)x(n – D)0Dn0x(n)n2. Tuyến tính và bất biếnTính bất biến theo thời gianxD(n) = x(n - D)Hệ thống là bất biến theo thời gian nếu  	yD(n) = y(n-D)HDHDx(n)x(n)y(n)xD(n)x(n – D )yD(n)y(n - D)2. Tuyến tính và bất biếnVí dụ: Xét tính bất biến của các hệ thốngy(n) = n.x(n)y(n) = x(2n)3. Đáp ứng xungXung đơn vị (xung Dirac)Đáp ứng xung {1	n = 00	n ≠0Hδ(n)h(n)h(n)0Dn0δ(n)n3. Đáp ứng xungHệ thống tuyến tính bất biến – Linear Time-Invariant System (LTI) được đặc trưng bằng chuỗi đáp ứng xung h(n)Đây là tích chập (convolution) của x(n) và h(n)4. Bộ lọc FIR và IIR	Bộ lọc FIR (Finite Impulse Response): đáp ứng xung h(n) hữu hạnh(n) = {h0, h1, h2, h3,  , hM, 0, 0, 0}M: bậc của bộ lọcChiều dài bộ lọc: Lh = M + 1{h0, h1, , hM}: hệ số lọc (filter coefficients, filter weights, filter taps)Phương trình lọc FIR4. Bộ lọc FIR và IIR	Bộ lọc IIR (Infinite Impulse Response): đáp ứng xung h(n) dài vô hạnPhương trình lọc IIR: Ví dụXác định đáp ứng xung của bộ lọc FIR 	y(n) = 2x(n) + 4x(n – 1) – 5x(n – 2) + 7x(n – 3)5. Tính nhân quả và tính ổn địnhTín hiệu nhân quả (causal)Tín hiệu phản nhân quả (anti-causal)-2 -1 0 1 2 3 4 5x(n)n-4 -3 -2 -1 0 1 2 3x(n)n5. Tính nhân quả và tính ổn địnhTín hiệu không nhân quả (2 phía)Tính nhân quả của hệ thống LTI: là tính nhân quả của đáp ứng xung h(n)-2 -1 0 1 2 3 4 5x(n)n5. Tính nhân quả và tính ổn địnhTính ổn định:Hệ thống LTI ổn định: đáp ứng xung h(n) tiến về 0 khi n  Điều kiện ổn định:Ví dụ:	h(n) = (0.5)nu(n) 	ổn định , nhân quả	h(n) = -(0.5)nu(-n-1)	không ổn định, không nhân quả	h(n) = 2nu(n)	không ổn định, nhân quả	h(n) = -2nu(-n-1)	ổn định, không nhân quả

File đính kèm:

  • pptbai_giang_xu_ly_so_tin_hieu_chuong_3_cac_he_thong_thoi_gian.ppt