Bài giảng Xử lý số tín hiệu - Chương I: Lấy mẫu và khôi phục tín hiệu

Giới thiệu

Các khái niệm cơ bản về tín hiệu tương tự

Quá trình biến đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu số (Analog to Digital conversion)

Lấy mẫu tín hiệu sine

Phổ của tín hiệu lấy mẫu

Định lý lấy mẫu

Khôi phục tín hiệu tương tự

Các thành phần cơ bản của hệ thống DSP

 

ppt27 trang | Chuyên mục: Xử Lý Tín Hiệu Số | Chia sẻ: yen2110 | Lượt xem: 526 | Lượt tải: 0download
Tóm tắt nội dung Bài giảng Xử lý số tín hiệu - Chương I: Lấy mẫu và khôi phục tín hiệu, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút "TẢI VỀ" ở trên
Xử lý số tín hiệuChương 1: Lấy mẫu và khôi phục tín hiệuNội dungGiới thiệuCác khái niệm cơ bản về tín hiệu tương tựQuá trình biến đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu số (Analog to Digital conversion)Lấy mẫu tín hiệu sinePhổ của tín hiệu lấy mẫuĐịnh lý lấy mẫuKhôi phục tín hiệu tương tựCác thành phần cơ bản của hệ thống DSP1. Giới thiệu	Xử lý số tín hiệu = Xử lý tín hiệu bằng phương pháp số.Quá trình xử lý số của 1 tín hiệu tương tựTín hiệu tương tựAnalog SignalBộ biến đổi A/DDigital Signal ProcessorBộ biến đổi D/ATín hiệu tương tựAnalog SignalTín hiệu số (Digital Signal)Lấy mẫu, lượng tử & mã hóa2. Các khái niệm cơ bản về tín hiệu tương tựBiến đổi Fourier của tín hiệu tương tự x(t)X() gọi là phổ tần số của tín hiệu x(t) là tần số góc (rad/s) = 2f với f (Hz) là tần số vật lýBiến đổi Fourier ngược2. Các khái niệm cơ bản về tín hiệu tương tựBiến đổi Laplace của tín hiệu x(t)Tổng quát X(), X(s) là các số phứcVới 	 là biên độ & arg(X()) là pha của X()Đồ thị của	 theo  gọi là phổ biên độĐồ thị của arg(X()) theo  gọi là phổ pha2. Các khái niệm cơ bản về tín hiệu tương tựĐáp ứng của hệ thống tuyến tínhXét trong miền thời gian	Đáp ứng xung h(t) đặc trưng cho hệ thốngy(t) là tích chập của h(t) và x(t)Hệ thống tuyến tính h(t)x(t)Inputy(t)Output2. Các khái niệm cơ bản về tín hiệu tương tựĐáp ứng của hệ thống tuyến tínhXét trong miền tần số	H() là biến đổi Fourier của h(t), gọi là đáp ứng tần số của hệ thốngY() là tích của H() và X(): Y() = H()X()Hệ thống tuyến tính H()X()InputY()Output2. Các khái niệm cơ bản về tín hiệu tương tựĐáp ứng của hệ thống tuyến tínhTín hiệu vào là tín hiệu hình sine (đơn tần)Với (biểu diễn dạng số phức)Khi đó: (Chứng minh?)Hệ thống tuyến tính H()x(t)Inputy(t)Output2. Các khái niệm cơ bản về tín hiệu tương tựĐáp ứng của hệ thống tuyến tínhTín hiệu gồm nhiều tín hiệu sine Sử dụng tính chất tuyến tính: 12X()A2A1H()Y()Các tần số không thay đổi3. Quá trình biến đổi t/h tương tự sang t/h số Lấy mẫuLượng tửMã hóa4. Lấy mẫu các tín hiệu sinefs = 8ffs = 4fSố mẫu lấy được trong 1 chu kỳ tín hiệuNhận xét: fs ≥ 2f (lấy tối thiểu 2 mẫu/ chu kỳ4. Lấy mẫu các tín hiệu sinefs = 2f5. Phổ của các tín hiệu sau khi lấy mẫu Biến đổi Fourier rời rạc thời gian (DTFT)	Phổ của tín hiệu sau khi lấy mẫu:	Đây là công thức biến đổi DTFT5. Phổ của các tín hiệu sau khi lấy mẫu Biến đổi Fourier rời rạc thời gian (DTFT)	Nhận xét: Phổ của tín hiệu sau khi lấy mẫu tuần hoàn với chu kỳ fs:-Công thức trên là khai triển Fourier của hàm tuần hoàn Biến đổi ngượcCó thể dùng biến đổi Fourier rời rạc để tính phổ của tín hiệu tương tự5. Phổ của các tín hiệu sau khi lấy mẫu Sự lặp phổ	với	Suy ra: 	5. Phổ của các tín hiệu sau khi lấy mẫu	5. Phổ của các tín hiệu sau khi lấy mẫu(a)	Band-limited signal: 	frequencies in [-B, B] (fMAX = B).(a)(b)	Time sampling frequency repetition. 	fS > 2 B no aliasing.(b)(c)(c)	fS 2 B aliasing !Aliasing: signal ambiguity in frequency domain6. Định lý lấy mẫuĐể biểu diễn chính xác tín hiệu x(t) bằng các mẫu x(nT)Tín hiệu x(t) có băng thông giới hạnTần số lấy mẫu fs ≥ 2fmaxCác đại lượng: + 2fmax: tốc độ Nyquist + fs/2 : tần số Nyquist hay tần số gấp (folding frequency)+ [-fs/2;fs/2]: Khoảng tần số Nyquist7. Bộ tiền lọc chống chồng lấn phổ (Anti-Aliasing Prefilter)7. Bộ tiền lọc chống chồng lấn phổ (Anti-Aliasing Prefilter)7. Bộ tiền lọc chống chồng lấn phổ (Anti-Aliasing Prefilter)fstop = fs - fpass7. Bộ tiền lọc chống chồng lấn phổ (Anti-Aliasing Prefilter)Suy hao của bộ lọc:Cạnh xuống của đáp ứng biên độ thường có dạng 1/fN với f lớnA(f) = α10log10(f) với f lớn. α10 = 20N (dB/decade)A(f) = α2log2(f) với f lớn. α2 = 6N(dB/decade) 8. Khôi phục tín hiệu tương tự 1. Bộ khôi phục lý tưởng 8. Khôi phục tín hiệu tương tự 1. Bộ khôi phục lý tưởng 8. Khôi phục tín hiệu tương tự 2. Bộ khôi phục bậc thang 8. Khôi phục tín hiệu tương tự 3. Bộ lọc anti-image post filter 8. Khôi phục tín hiệu tương tự 4. Bộ lọc cân bằng 

File đính kèm:

  • pptbai_giang_xu_ly_so_tin_hieu_chuong_i_lay_mau_va_khoi_phuc_ti.ppt