Bản thuyết trình đang được tải. Xin vui lòng chờ

Bản thuyết trình đang được tải. Xin vui lòng chờ

Chương 3: Các hệ thống thời gian rời rạc

Các bản thuyết trình tương tự


Bản thuyết trình với chủ đề: "Chương 3: Các hệ thống thời gian rời rạc"— Bản ghi của bản thuyết trình:

1 Chương 3: Các hệ thống thời gian rời rạc
Xử lý số tín hiệu Chương 3: Các hệ thống thời gian rời rạc

2 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

3 1. Quy tắc vào/ra H H Xét hệ thống thời gian rời rạc:
Quy tắc vào ra: quy tắc biến đổi x(n)  y(n) PP xử lý sample – by – sample: H x(n) y(n) H x4 x3 x2 x1 x0 y4 y3 y2 y1 y0

4 1. Quy tắc vào/ra H PP xử lý khối x0 x1 x2 x3 x4 y0 y1 y2 y3 y4 … x5

5 1. Quy tắc vào/ra Ví 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 khối

6 1. Quy tắc vào/ra Xử 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)

7 2. Tuyến tính và bất biến Tính 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) + 5

8 2. Tuyến tính và bất biến H x1(n) x2(n) a1 a2 x(n) y(n) y1(n) y2(n)
a1y1(n)+a2y2(n)

9 2. Tuyến tính và bất biến Tính bất biến theo thời gian Toán tử trễ
D> 0  Dịch phải D mẫu D< 0  Dịch trái D mẫu Delay D x(n) x(n – D) D n

10 2. Tuyến tính và bất biến Tính bất biến theo thời gian
xD(n) = x(n - D) Hệ thống là bất biến theo thời gian nếu yD(n) = y(n-D) x(n) y(n) y(n - D) H D x(n) xD(n) D H yD(n) x(n – D )

11 2. Tuyến tính và bất biến Ví dụ: Xét tính bất biến của các hệ thống
y(n) = n.x(n) y(n) = x(2n)

12 { 3. Đáp ứng xung Xung đơn vị (xung Dirac) Đáp ứng xung 1 n = 0 0 n ≠0
H δ(n) h(n) D n

13 3. Đáp ứng xung Hệ 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)

14 4. Bộ lọc FIR và IIR Bộ lọc FIR (Finite Impulse Response): đáp ứng xung h(n) hữu hạn h(n) = {h0, h1, h2, h3, … , hM, 0, 0, 0…} M: bậc của bộ lọc Chiều dài bộ lọc: Lh = M + 1 {h0, h1, …, hM}: hệ số lọc (filter coefficients, filter weights, filter taps) Phương trình lọc FIR

15 4. Bộ lọc FIR và IIR Bộ lọc IIR (Infinite Impulse Response): đáp ứng xung h(n) dài vô hạn Phương trình lọc IIR: Ví dụ Xác định đáp ứng xung của bộ lọc FIR y(n) = 2x(n) + 4x(n – 1) – 5x(n – 2) + 7x(n – 3)

16 5. Tính nhân quả và tính ổn định
Tín hiệu nhân quả (causal) Tín hiệu phản nhân quả (anti-causal) x(n) n x(n) n

17 5. Tính nhân quả và tính ổn định
Tín hiệu không nhân quả (2 phía) Tính nhân quả của hệ thống LTI: là tính nhân quả của đáp ứng xung h(n) x(n) n

18 5. Tính nhân quả và tính 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


Tải xuống ppt "Chương 3: Các hệ thống thời gian rời rạc"

Các bản thuyết trình tương tự


Quảng cáo bởi Google