Bài giảng Xử lý tín hiệu số - Chương 1: Giới thiệu xử lý tín hiệu số

ẫu của 
tín hiệu (c) 
Chương I 
- 13 - 
1.5.2 Định lý lấy mẫu 
Cho một tín hiệu tương tự, ta chọn tần số lấy mẫu như thế nào ? Để trả lời câu hỏi này, ta 
phải có một số thông tin chi tiết về các đặc điểm của tín hiệu được lấy mẫu, bao gồm biên độ, 
tần số và pha của các thành phần tần số khác nhau. Tuy nhiên, những thông tin như vậy thì ta 
lại không được biết trước. Ta chỉ có thể biết được tần số lớn nhất của một lớp tín hiệu nào đó 
(như là lớp tín hiệu tiếng nói, lớp tín hiệu video...). Dựa vào tần số lớn nhất này, ta có thể xác 
định được tần số lấy mẫu cần thiết để chuyển tín hiệu từ tương tự sang số. 
Vì tần số lớn nhất này có thể thay đổi chút ít trong các tín hiệu cùng lớp (ví dụ tiếng nói của 
những người nói khác nhau thì có tần số lớn nhất khác nhau) nên để đảm bảo tần số lớn nhất 
không vượt quá Fs /2 (để tránh chồng phổ) thì trước khi lấy mẫu tín hiệu, ta cho nó đi qua 
một bộ lọc, lọc bỏ các tần số trên Fs/2. Bộ lọc này được gọi là lọc chống chồng phổ (anti-
aliasing filter) 
Từ tần số Fmax đã biết, ta có thể chọn tần số lấy mẫu tương ứng Fs > 2Fmax 
Với tần số lấy mẫu như thế này, tất cả các thành phần tần số của tín hiệu tương tự được biểu 
diễn dưới dạng các mẫu mà không bị chồng phổ, và do vậy, ta có thể khôi phục lại tín hiệu 
tương tự từ các mẫu rời rạc mà không bị méo bằng cách sử dụng một phương pháp nội suy 
thích hợp. Công thức nội suy được trình bày trong định lý lấy mẫu như sau : 
Nếu tần số cao nhất trong tín hiệu liên tục xa(t) là Fmax và tín hiệu được lấy mẫu với tần số 
Fs>2Fmax thì có thể khôi phục chính xác xa(t) từ các mẫu rời rạc xa(nT) bằng cách sử dụng 
công thức nội suy sau : 
Chương I 
- 14 - 
max
a a
n max
sin 2 F (t nT)x (t) x (nT)
2 F (t nT)
∞
=−∞
π −= π −∑ 
Tần số lấy mẫu Fs = 2Fmax được gọi là tần số Nyquist (do Nyquist tìm ra năm 1928)- là tần số 
lấy mẫu nhỏ nhất để tránh chồng phổ. 
Chứng minh (xem SGK) 
Ví dụ 1.2 
Cho tín hiệu tương tự : 
ax (t) 3cos50 t+10sin300 t-cos100 t= π π π 
Xác định tần số Nyquist. 
Ví dụ 1.3 
Cho tín hiệu tương tự : 
ax (t) 3cos2000 t+5sin6000 t+10cos12000 t= π π π 
(a) Xác định tần số Nyquist 
(b) Giả sử tín hiệu được lấy mẫu với tốc độ 5000 (mẫu/s), tìm tín hiệu rời rạc có được 
sau lấy mẫu 
(c) Xác định tín hiệu tương tự ya(t) khôi phục từ tín hiệu rời rạc (giả sử nội suy lý tưởng) 
Chương I 
- 15 - 
1.5.3 Quan hệ giữa phổ của tín hiệu rời rạc và phổ của tín hiệu liên tục 
Lấy mẫu tín hiệu tương tự xa(t), về mặt toán học chính là: 
s ax (t) x (t).s(t)= 
Trong đó xs(t) là tín hiệu sau lấy mẫu, s(t) là dãy xung vuông tuần hoàn chiều cao h, độ rộng 
xung là τ, chu kỳ là T và có τ→0, hτ→1. Khai triển Fourier cho dãy s(t) trên rồi lấy giới hạn, 
ta được : 
2 2jk t jk t
T T
0 k kh 1
sin kh 1Ts(t) lim e e
T Tk
T
π π∞ ∞
τ→ =−∞ =−∞τ→
τπτ= =τπ
∑ ∑ 
Vậy có thể biểu diễn tín hiệu rời rạc dưới dạng sau : 
2jk t
T
s a
k
1x (t) x (t) e
T
π∞
=−∞
= ∑ 
Từ đây ta tìm được phổ của tín hiệu rời rạc theo công thức biến đổi Fourier như sau : 
( )
2j( k )tj t T
s s a
k k
a a s
k k
1X ( ) x (t)e dt x (t)e dt
T
1 2 1X k X kF
T T T
∞ ∞ π∞ − Ω−− Ω
=−∞−∞ =−∞
∞ ∞
=−∞ =−∞
Ω = =
π⎛ ⎞= Ω − = Ω −⎜ ⎟⎝ ⎠
∑∫ ∫
∑ ∑
Từ đây ta có kết luận: phổ của tín hiệu rời rạc là xếp chồng tuần hoàn của phổ của tín hiệu 
liên tục với chu kỳ là Fs. 
Như vậy việc lấy mẫu tín hiệu liên tục tạo ra một dãy mẫu rời rạc trong miền thời gian và 
đồng thời cũng có ảnh hưởng trong miền tần số nữa. Hình vẽ 1.11a là phổ 2 phía của tín hiệu 
gốc chưa lấy mẫu và hình vẽ 1.11b là phổ của tín hiệu rời rạc được lấy mẫu với 3 tần số lấy 
mẫu khác nhau, ở đây W là băng thông của tín hiệu tương tự- cũng chính là tần số cao nhất 
Fmax 
Qua đây ta thấy các phổ của tín hiệu rời rạc khác nhau khi lấy mẫu với các tần số khác nhau. 
Nếu lấy mẫu với tần số trên tần số Nyquist s maxF 2F 2W≥ = thì các bản copy của phổ gốc 
(gọi là ảnh phổ) không bị chồng lên nhau. Lúc này ta có thể khôi phục lại tín hiệu gốc ban 
đầu từ tín hiệu rời rạc bằng cách cho tín hiệu rời rạc đi qua bộ lọc thông thấp tần số cắt là 
Fmax = W. Bộ lọc này được gọi là bộ lọc khôi phục hay bộ lọc ảnh phổ (anti-imaging filter). 
Nếu lấy mẫu với tần số thấp hơn tần số Nyquist thì các ảnh phổ sẽ bị chồng lên nhau, phổ 
tổng là đường nét đứt trên hình 1.11b(iii), lúc này ta không thể khôi phục lại tín hiệu gốc ban 
đầu. 
Khi tín hiệu là thông dải ( 1 2W F W< < ), ta không cần lấy mẫu với tần số gấp đôi tần số lớn 
nhất. Thay vào đó, tần số lấy mẫu phụ thuộc vào băng thông của tín hiệu W2 – W1 cũng như 
Chương I 
- 16 - 
Hçnh 1.11 Phổ của tín hiệu gốc và tín hiệu rời rạc 
Hình 1.11 Phổ của tín hiệu liên tục và tín hiệu rời rạc 
vị trí của phổ trên trục tần số. Tần số lấy mẫu ít nhất là gấp đôi băng thông của tín hiệu. Điều 
quan trọng ở đây là phải chọn tần số lấy mẫu sao cho hiện tượng chồng phổ không xảy ra. 
Ví dụ 1.4 
Cho một tín hiệu liên tục có phổ từ 120-160 kHz. Vẽ phổ 2 phía của tín hiệu rời rạc có được 
bằng cách lấy mẫu tín hiệu trên với 3 tần số lấy mẫu khác nhau sau đây : 
(a) Fs = 80 kHz 
(b) Fs = 100 kHz 
(c) Fs = 120 kHz 
Tần số lấy mẫu thích hợp là bao nhiêu trong 3 tần số trên ? Giải thích. 
Chương I 
- 17 - 
1.5.4 Lượng tử hóa tín hiệu có biên độ liên tục 
Như đã trình bày trên đây, lượng tử hóa chính là biến đổi tín hiệu rời rạc có biên độ liên tục 
thành tín hiệu có biên độ rời rạc bằng cách biểu diễn mỗi mẫu x(n) bằng một giá trị xq(n) 
chọn từ một tập hữu hạn các giá trị biên độ. Hình 1.12 minh họa hoạt động lượng tử hóa. Qua 
đây ta thấy lượng tử hóa gây ra lỗi lượng tử, là sai khác giữa giá trị lượng tử và giá trị thực sự 
của mẫu. Gọi eq(n) là sai số lượng tử hóa, ta có : 
Hình 1.12 Minh họa sự lượng tử hóa 
Về mặt toán, lượng tử hóa chính là làm tròn hay cắt gọt các giá trị của các mẫu rời rạc. Gọi 
giá trị lượng tử hóa là mức lượng tử hóa, khoảng cách giữa hai mức lượng tử hóa cạnh nhau 
là bước lượng tử hóa ∆, sai số lượng tử hóa trong trường hợp làm tròn nằm trong giới hạn là: 
qe (n)2 2
∆ ∆− ≤ ≤ 
Nếu xmin và xmax là giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của x(n) và L là số mức lượng tử hóa thì : 
max minx x
L 1
−∆ = − 
Ta gọi xmax – xmin là dải động của tín hiệu và ∆ là độ phân giải. Lưu ý rằng khi dải động cố 
định thì việc tăng số mức lượng tử hóa sẽ làm giảm kích thước bước lượng tử hóa, lỗi lượng 
tử hóa giảm và độ chính xác trong chuyển đổi A/D tăng lên. 
Về lý thuyết thì lượng tử hóa luôn làm mất mát thông tin. Lý do là tất cả các mẫu có giá trị 
Xq(n) 
Mức lượng 
tử hóa 
Bước lượng 
tử hóa 
q qe (n) x (n) x(n)= −
Chương I 
- 18 - 
nằm trong dải x(n)
2 2
∆ ∆− ≤ < đều được lượng tử hóa thành cùng một giá trị. 
Chất lượng của tín hiệu ra bộ chuyển đổi A/D được biểu diễn bằng tỷ số tín hiệu trên nhiễu 
lượng tử hóa SQNR (signal-to-quantization noise ratio) : 
x
q
PSQNR
P
= 
Trong đó Px là công suất trung bình của tín hiệu liên tục và Pq là công suất trung bình của lỗi 
lượng tử hóa. 
Giả sử ta xét lượng tử hóa tín hiệu sin liên tục chu kỳ T0. 
Công suất trung bình của tín hiệu là : 
0T 2
2
x
0 00
1 2 AP (Acos t) dt
T T 2
π= =∫ 
Nếu lấy mẫu đúng với định lý lấy mẫu thì lượng tử hóa là quá trình duy nhất gây ra lỗi trong 
chuyển đổi A/D. Do đó, ta có thể tính lỗi lượng tử hóa bằng cách lượng tử hóa tín hiệu xa(t) 
thay cho tín hiệu rời rạc x(n). Tín hiệu xa(t) hầu như là tuyến tính trong khoảng giữa hai mức 
lượng tử hóa cạnh nhau. Lỗi lượng tử hóa là : 
như chỉ ra trong hình 1.13. 
Hình 1.13 Lỗi lượng tử hóa trong trường hợp lượng tử hóa tín hiệu sin 
Công suất lỗi Pq được tính là: 
2 2
q q q
0
1 1P e (t)dt e (t)dt
2
τ τ
−τ
= =τ τ∫ ∫ 
Vì ( )qe (t) / 2 t, t= ∆ τ − τ ≤ ≤ τ nên ta có: 
2 2
2
q
0
1P t dt
2 12
τ ∆ ∆⎛ ⎞= =⎜ ⎟τ τ⎝ ⎠∫ 
Nếu bộ lượng tử hóa có b bit và dải động là 2A thì b2A / 2∆ = . Do đó: 
2
q 2b
A / 3P
2
= 
q a qe (t) x (t) x (t)= −
-τ 0 τ t 
eq(t) 
 ∆/2 
-∆/2 
xa(t)
-τ 0 τ t 
∆ 
Chương I 
- 19 - 
Như vậy SQNR tính theo dB là: 
bx
10 10
q
P 3SQNR(dB) 10log 10log ( .2 ) 6.02b 1.76
P 2
⎛ ⎞= = = +⎜ ⎟⎜ ⎟⎝ ⎠
Qua đây ta thấy khi tăng số bit thêm 1 thì SQNR tăng thêm 6dB 
Ví dụ 1.5 
Lượng tử hóa tín hiệu tương tự điện áp từ -5V đến 5V dùng 3 bit. Xác định giá trị lượng tử 
hóa và lỗi lượng tử hóa cho các mẫu sau: 
(a) -3.4V 
(b) 0V 
(c) 0.625V 
1.5.6 Mã hóa các mẫu lượng tử hóa 
Quá trình mã hóa sẽ gán cho mỗi mẫu lượng tử hóa một số nhị phân. Nếu ta có L mức lượng 
tử hóa, ta cần ít nhất L số nhị phân. Với từ mã dài b bit ta có 2b số nhị phân khác nhau. Như 
vậy yêu cầu: 
2b log L≥ 
Nói chung, tốc độ lấy mẫu càng cao và độ phân giải lượng tử hóa càng cao (b lớn) thì thiết bị 
chuyển đổi A/D càng đắt tiền. 
Trong thực tế, quá trình lượng tử hóa và mã hóa gộp chung lại thành một. Hình 1.14 trình 
bày bộ chuyển đổi A/D thực tế. 
Chương I 
- 20 - 
Hình 1.14 Bộ chuyển đổi A/D thực tế 
1.6 BIẾN ĐỔI SỐ - TƯƠNG TỰ (D/A) 
Trong một số trường hợp, có thể dùng trực tiếp tín hiệu số sau xử lý. Tuy nhiên, hầu hết các 
ứng dụng đều yêu cầu phải chuyển đổi tín hiệu số sau xử lý trở lại thành tín hiệu tương tự. Bộ 
chuyển đổi số-tương tự (D/A) được trình bày trên hình 1.15. Trước tiên, một mạch sẽ thực 
hiên chuyển đổi các từ mã b bit thành các mức tương tự tương ứng. Các mức này được duy 
trì trong khoảng 1 chu kỳ lấy mẫu nhờ bộ giữ mẫu bậc 0 (còn gọi là ZOH-Zero Order Hold). 
Tín hiệu ra của ZOH có dạng bậc thang, các sườn nhọn của tín hiệu bậc thang chứa các tần 
số cao. Các tần số cao này được loại bỏ nhờ một bộ lọc khôi phục. Bộ lọc này chính là bộ lọc 
loại bỏ các ảnh phổ tạo ra do lấy mẫu. 
Hình 1.15 Bộ chuyển đổi D/A 
Hình 1.16 minh họa quá trình chuyển đổi D/A 3 bit. 
Hình 1.15 Chuyển đổi D/A 
Hình 1.16 Chuyển đổi D/A 3 bit 
T/h số 
010011... 
T/h tương 
tự xa(t) Lấy mẫu 
Lượng tử hóa 
& Mã hóa 
Lọc chống 
chồng phổ 
T/h rời rạc x(n)
T/h số 
010011... 
T/h tương 
tự xa(t) 
Giữ mẫu bậc 
0 (ZOH) Lọc khôi phục 
Đổi thành 
mức tương tự 
T/h bậc thang