A B = 100, A = B = 0. D = 1.2. Ce (1.2 D. C (t D) 0, t < 0. t D. )} = Ae πjf D F{Π( t D )} = ADe πjf D sinc(df)

Samankaltaiset tiedostot
Tietoliikennesignaalit & spektri

Fourier-analyysi, I/19-20, Mallivastaukset, Laskuharjoitus 7

SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA 1

e ax, kun x > 0 f(x) = 0, kun x < 0, 0, kun x > 0 e ax, kun x < 0 e (a iω)x dx = a+iω = 1 a 2 +ω 2. e ax, x > 0 e ax, x < 0,

Jaksollisen signaalin spektri

Kotitehtävät 1-6: Vastauksia

Numeeriset menetelmät

Lineaarialgebra MATH.1040 / Piirianalyysiä 2

Signaaliavaruuden kantoja äärellisessä ajassa a

Luento 2. Jaksolliset signaalit

Tehtävä 1. a) sähkövirta = varausta per sekunti, I = dq dt = 1, A = 1, C s protonin varaus on 1, C

MS-C1420 Fourier-analyysi Esimerkkejä, perusteluja, osa I

MS-C1420 Fourier-analyysi Esimerkkejä, perusteluja, osa I

R = Ω. Jännite R:n yli suhteessa sisäänmenojännitteeseen on tällöin jännitteenjako = 1

S SÄHKÖTEKNIIKKA Kimmo Silvonen

Luento 14: Periodinen liike, osa 2. Vaimennettu värähtely Pakkovärähtely Resonanssi F t F r

Laskuharjoitus 2 ( ): Tehtävien vastauksia

Kvanttifysiikan perusteet 2017

Spektri- ja signaalianalysaattorit

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

S SÄHKÖTEKNIIKKA JA ELEKTRONIIKKA

MATEMATIIKAN KOE, PITKÄ OPPIMÄÄRÄ HYVÄN VASTAUKSEN PIIRTEITÄ

Signaalit ja järjestelmät aika- ja taajuusalueissa

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

S SÄHKÖTEKNIIKKA Kimmo Silvonen

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

Signaalimallit: sisältö

( ) ( ) 2. Esitä oheisen RC-ylipäästösuotimesta, RC-alipäästösuotimesta ja erotuspiiristä koostuvan lineaarisen järjestelmän:

Kompleksianalyysi, viikko 6

SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA OSA 1

Polkuintegraali yleistyy helposti paloitain C 1 -poluille. Määritelmä Olkoot γ : [a, b] R m paloittain C 1 -polku välin [a, b] jaon

Luento 4 Fourier muunnos

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Luento 2. S Signaalit ja järjestelmät 5 op TKK Tietoliikenne Laboratorio 1. Jean Baptiste Joseph Fourier ( )

Harjoitus 1. Tehtävä 1. Malliratkaisut. f(t) = e (t α) cos(ω 0 t + β) L[f(t)] = f(t)e st dt = e st t+α cos(ω 0 t + β)dt.

Oletetaan sitten, että γ(i) = η(j). Koska γ ja η ovat Jordan-polku, ne ovat jatkuvia injektiivisiä kuvauksia kompaktilta joukolta, ja määrittävät

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät

Vastaus: 10. Kertausharjoituksia. 1. Lukujonot lim = lim n + = = n n. Vastaus: suppenee raja-arvona Vastaus:

BM30A0240, Fysiikka L osa 4

763306A JOHDATUS SUHTEELLISUUSTEORIAAN 2 Ratkaisut 2 Kevät 2017

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

1 Vastaa seuraaviin. b) Taajuusvasteen

S SÄHKÖTEKNIIKKA JA ELEKTRONIIKKA

a) Mikä on integraalifunktio ja miten derivaatta liittyy siihen? Anna esimerkki = 16 3 =

MS-A0104 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (ELEC2) MS-A0106 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (ENG2)

Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta. Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio

763306A JOHDATUS SUHTEELLISUUSTEORIAAN 2 Ratkaisut 1 Kevät y' P. α φ

Laskuharjoitus 4 ( ): Tehtävien vastauksia

Sinin muotoinen signaali

x 4 e 2x dx Γ(r) = x r 1 e x dx (1)

PIENTAAJUISET SÄHKÖ- JA MAGNEETTIKENTÄT HARJOITUSTEHTÄVÄ 1. Pallomaisen solun relaksaatiotaajuus 1 + 1

5 Funktion jatkuvuus ANALYYSI A, HARJOITUSTEHTÄVIÄ, KEVÄT Määritelmä ja perustuloksia

x = π 3 + nπ, x + 1 f (x) = 2x (x + 1) x2 1 (x + 1) 2 = 2x2 + 2x x 2 = x2 + 2x f ( 3) = ( 3)2 + 2 ( 3) ( 3) = = 21 tosi

Kompleksianalyysi, viikko 4

IV. TASAINEN SUPPENEMINEN. f(x) = lim. jokaista ε > 0 ja x A kohti n ε,x N s.e. n n

Osa IX. Z muunnos. Johdanto Diskreetit funktiot

3 = Lisäksi z(4, 9) = = 21, joten kysytty lineaarinen approksimaatio on. L(x,y) =

Tehtävänanto oli ratkaista seuraavat määrätyt integraalit: b) 0 e x + 1

Pakotettu vaimennettu harmoninen värähtelijä Resonanssi

y + 4y = 0 (1) λ = 0

MS-C1420 Fourier-analyysi osa II

C 2. + U in C 1. (3 pistettä) ja jännite U C (t), kun kytkin suljetaan ajanhetkellä t = 0 (4 pistettä). Komponenttiarvot ovat

6.2.3 Spektrikertymäfunktio

Modulaatio. f C. amplitudimodulaatio (AM) taajuusmodulaatio (FM)

1. a) Piiri sisältää vain resistiivisiä komponentteja, joten jännitteenjaon tulos on riippumaton taajuudesta.

Pyramidi 10 Integraalilaskenta harjoituskokeiden ratkaisut sivu 298 Päivitetty

MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 5: Taylor-polynomi ja sarja

e int) dt = 1 ( 2π 1 ) (0 ein0 ein2π

4. Fourier-analyysin sovelletuksia. Funktion (signaalin) f(t) näytteistäminen tapahtuu kertomalla funktio näytteenottosignaalilla

LABORATORIOTYÖ 2 SPEKTRIANALYSAATTORI

3.4 Käänteiskuvauslause ja implisiittifunktiolause

L a = L l. rv a = Rv l v l = r R v a = v a 1, 5

SATE1120 Staattinen kenttäteoria kevät / 6 Laskuharjoitus 13: Rajapintaehdot ja siirrosvirta

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

HY / Avoin yliopisto Johdatus yliopistomatematiikkaan, kesä 2015 Harjoitus 5 Ratkaisuehdotuksia

Kirjoita jokaiseen koepaperiin nimesi, opiskelijanumerosi ym. tiedot! Laskin (yo-kirjoituksissa hyväksytty) on sallittu apuväline tässä kokeessa!

S SÄHKÖTEKNIIKKA JA ELEKTRONIIKKA

S SÄHKÖTEKNIIKKA JA ELEKTRONIIKKA

Laplace-muunnos. 8. marraskuuta Laplace-muunnoksen määritelmä, olemassaolo ja perusominaisuudet Differentiaaliyhtälöt Integraaliyhtälöt

Matematiikan tukikurssi

F {f(t)} ˆf(ω) = 1. F { f (n)} = (iω) n F {f}. (11) BM20A INTEGRAALIMUUNNOKSET Harjoitus 10, viikko 46/2015. Fourier-integraali:

Laplace-muunnos: määritelmä

Tekijä Pitkä matematiikka On osoitettava, että jana DE sivun AB kanssa yhdensuuntainen ja sen pituus on 4 5

S SÄHKÖTEKNIIKKA Kimmo Silvonen

Mat / Mat Matematiikan peruskurssi C3-I / KP3-I Harjoitus 5 / vko 42, loppuviikko, syksy 2008

Matematiikan tukikurssi

Harjoitus Etsi seuraavien autonomisten yhtälöiden kriittiset pisteet ja tutki niiden stabiliteettia:

Funktiojonot ja funktiotermiset sarjat Funktiojono ja funktioterminen sarja Pisteittäinen ja tasainen suppeneminen

SARJAT JA DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT

3.6 Feynman s formulation of quantum mechanics

Kohdassa on käytetty eksponentiaalijakauman kertymäfunktiota (P(t > T τ ) = 1 P(t T τ ). λe λτ e λ(t τ) e 3λT dτ.

1. Erään piirin impedanssimittauksissa saatiin seuraavat tulokset:

MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 9: Muuttujanvaihto taso- ja avaruusintegraaleissa

13. Ratkaisu. Kirjoitetaan tehtävän DY hieman eri muodossa: = 1 + y x + ( y ) 2 (y )

b) Määritä/Laske (ei tarvitse tehdä määritelmän kautta). (2p)

(a) Kyllä. Jokainen lähtöjoukon alkio kuvautuu täsmälleen yhteen maalijoukon alkioon.

MATEMATIIKAN KOE PITKÄ OPPIMÄÄRÄ

Transkriptio:

ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät Syksy 5 Tehtävä 3. a) Suoran tapauksessa ratkaistaan kaksi tuntematonta termiä, A ja B, joten tarvitaan kaksi pistettä, jotka ovat pisteet t = ja t =.. Saadaan yhtälöpari A + B = jolla on ratkaisu A. + B =, A = 83.333 B =. Laskevan eksponentin tapauksessa luetaan τ:n arvo kuvaajasta τ = 7.75. = 6.55 Kuvaajasta voidaan lukea myös laskevan exponentin myöhäistys D =. Meillä on tuntematon ja piste t =. joten saamme yhtälön Ce (. D τ = jolla on ratkaisu C = At, t [,.] u A (t) = Ce (t D) τ, t >., t < b) Lasketaan u A (t):n derivaatta. u A(t) = A, t [,.] τ, t >., t < C (t D) τ e Jaetaan derivaatan Fouriermuunnoksen laskeminen kahteen osaan; neliöpulssiin q (t), sekä alkelfunktion ja laskevan exponentin tuloon q (t). Q (f) = F{AΠ( t D D )} = AF{Π(t D D )} = Ae πjf D F{Π( t D )} = ADe πjf D sinc(df) u A (t):n Fouriermuunnos saadaan siis Q (f) = F{ C τ t D e τ u H (t D)} = C τ e πjfd F{e t τ uh (t)} = C τ e πjfd τ + πjfτ = Ce πjfd + πjfτ F{u A(t)} = ADe πjfd sinc(df) Ce πjfd + πjfτ

ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät Syksy 5 Sovelletaan tulokseen derivaatan Fourier -muunnosta F{u A(t)} = πjff{u A (t)} U A (f) = F{u A (t)} = F{u A (t)} πjf = ADe πjfd sinc(df) Ce πjfd +πjfτ πjf c) Koska aika on skaalattu E-6, niin tajuus on skaalattu E6. Sijoitetaan siis Fourier muunnokseen f = [MHz] ja otetaan itseisarvo. U A () =.797 MV d) Integroidaan energia E = = = i(.) u(.) = i(.) u(.) [ P (t)dt u A (t) R dt. = i(.) u(.) [A S = i(.) u(.) [A S 3 u A(t)dt A St dt +.. / t dt + A E t 3 A E τ A Ee t B E τ dt].. /. = i(.) u(.) [A S 3 (.)3 A E τ ( )] = 4.833 kwh e t B E τ dt] e t B E τ ] Tehtävä 3. F{s(t)} = F{ A m e am(t τm) } = F{A m e am(t τm) } = A m F{e am(t τm) } = A m e πjfτ F{e amt } = π A m e πjfτ e π f am a m Laskussa käytettiin hyäksi Fourier -muunnoksen lineaarisuutta, aikasiirretyn funktion Fourier -muunnosta sekä Gaussin pulssin Fourier -muunnosta, ks. http://mathworld.wolfram.com/fouriertransformgaussian.html.

ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät Syksy 5 Tehtävä 3.3 a) Ratkaistaan pulssin s (t) Fourier muunnos. S (f) = F{s (t)} = F{Π( t )} = sinc(f) Pulssin energiaspektri, on sen fouriermuunnoksen normin neliö S XX (f) = S (f) = sinc (f) b) Ratkaistaan pulssin s (t) Fourier muunnos. S (f) = = = = = = = 4πif = 4πif + cos(πt) Π( t )e πift dt [ + cos(πt)]e πift dt e πift dt + e πift dt + 4 e πift dt + 4 e πift dt + 4 / / = eπif e πif 4πif [e πift ] + 4 [e πift ] + 4 = e πif e πif πf i = sin(πf) πf = sin(πf) + πf 4 / cos(πt)e πift dt (e πit + e πit )e πift dt e πit e πift + e πit e πift dt e πi( f)t + e πi( f)t dt [ eπi( f)t πi( f) + eπi( f)t πi( f) ] / [ eπi( f)t πi( f) ] + 4 / [ eπi( f)t πi( f) ] + f) e πi( f) 4 [eπi( ] + e πi( f) e πi( f) πi( f) 4 πi( f) + + sin[π( f)] π( f) [eπi( f) e πi( f) π( f) i + sin[π( f)] π( f) sin[π( f)] π( f) + 4 sin[π( + f)] π( + f) = sinc(f) + 4 sinc( f) + 4 sinc( + f) ] + e πi( f) e πi( f) π( f) i Pulssin energiaspektri on sen fouriermuunnoksen normin neliö S XX (f) = S (f) = [ sinc(f) + 4 sinc( f) + 4 sinc( + f)] c) Signaalin s (t) puolen tehon kaistanleveydelle HPBW pätee Tulos saatu seuraavalla octave -koodilla S XX (HPBW ) max{s XX (f)} = S XX(f) = HPBW.44545 Hz

ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät Syksy 5 f = linspace(, 5, ); S_XX = sinc(f).^ ; da = ; f_b = ; for n = :size(f)() if (abs(s_xx(n) -.5) < da) da = abs(s_xx(n) -.5); f_b = f(n); endif endfor f_b d) Signaalin s (t) puolen tehon kaistanleveydelle HPBW pätee Tulos saatu seuraavalla octave -koodilla S XX (HPBW ) max{s XX (f)} = S XX(HPBW ) max{s XX ()} = HPBW.33 Hz f = linspace(, 5, ); S_XX = (.5.* sinc(f).+.5.* sinc(.5.- f).+.5.* sinc(.5.+ f)).^ ; da = ; f_b = ; for n = :size(f)() if (abs(s_xx(n) -.5*S_XX()) < da) da = abs(s_xx(n) -.5); f_b = f(n); endif endfor f_b e) Koska pulssin s (t) puolentehon kaistanleveys on pienempi, se häiritsee vähemmän viereisiä kaistoja.

ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät Syksy 5 Tehtävä 3.4 a) Ratkaistaan signaalin s(t) komponenttien amplitudit. Komponenttien tehot saadaan kaavalla ja jännitteet kaavalla P = p [W] U = P Z = P 75Ω. b) Taulukosta luetaan A C = 434.4 mv ja f C = 45 Hz. Taajuus [khz] Suhteellinen teho [dbm] Amplitudi [mv] 445 344.77 449 8 687.9 45 4 434.4 45 8 687.9 455 344.77 c+d) Koska spektrissä nähdään 5 eri taajuutta signaali s(t) täytyy olla kahden kosiniaallon summa. s(t) = A cos(πf A t) + B cos(πf B t) Tällöin moduloitu signaali s AM = [ + ma cos(ω A t) + mb cos(ω B t)]c cos(ω C t) = C cos(ω C t) + mac cos(ω A t) cos(ω C t) + mbc cos(ω B t) cos(ω C t) = C cos(ω C t) + mac = mac cos((ω C ω A )t) + mbc Olettaen, että f A > f B voidaan tuloksesta lukea arvot [cos((ω A + ω C )t) + cos((ω A ω C )t)] + mbc [cos((ω B + ω C )t) + cos((ω B ω C )t)] cos((ω C ω B )t) + C cos(ω C t) + mbc A = 344.77 mv =.3773 mv mc B = 687.9 mv =.63396 mv mc cos((ω C + ω B )t) + mac cos((ω C + ω A )t) C = 434.4 mv f A = 5 khz f B = khz f C = 45 khz

ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät Syksy 5 Tehtävä 3.5 a) A = 4 V f = 5 khz φ = s(t) s BSD (t) b) A = V f = khz φ = A = V f = khz φ = A = 66 V f = khz φ = s(t) + Summain s AM (t) c) A = 77 V f = 56 MHz φ = s (t) Summain s QAM (t) s (t) A = 77 V f = 56 MHz φ = π