SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA OSA 2

Samankaltaiset tiedostot
Kapeakaistainen signaali

SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA 1

SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA OSA 1

Signaalit ja järjestelmät aika- ja taajuusalueissa

1 Vastaa seuraaviin. b) Taajuusvasteen

12. Laskostumisen teoria ja käytäntö

LUKU 6 TÄRKEIMPIEN ASIOIDEN KERTAUS

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

Alipäästösuotimen muuntaminen muiksi perussuotimiksi

SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA 2. Tietoliikennetekniikka I A Kari Kärkkäinen Osa 3

Luento 4 Fourier muunnos

MULTIPLEKSOINTIMENETELMÄT FDM, TDM, CDM JA QM. Tietoliikennetekniikka I A Kari Kärkkäinen Osa 22 1 (16)

Tietoliikennesignaalit & spektri

LUKU 7 TÄRKEIMPIEN ASIOIDEN KERTAUS A Tietoliikennetekniikka I Osa 30 Kari Kärkkäinen Kevät 2015

MULTIPLEKSOINTIMENETELMÄT FDM, TDM, CDM JA QM

TAAJUUDEN SIIRTO JA SEKOITUS VÄLITAAJUUSVASTAANOTIN & SUPERHETERODYNEVASTAANOTTO

TL5231, Signaaliteoria (S2004) Matlab-harjoituksia

Luento 2. Jaksolliset signaalit

A! Modulaatioiden luokittelu. Luento 4: Digitaaliset modulaatiokonstellaatiot, symbolijonolähetteet. ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät

Helsinki University of Technology

Virheen kasautumislaki

Spektri- ja signaalianalysaattorit

Numeeriset menetelmät

LUKU 3 ANALOGISET KANTOAALTO- JA PULSSIMODULAATIOMENETELMÄT

ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

Muuntavat analogisen signaalin digitaaliseksi Vertaa sisääntulevaa signaalia referenssijännitteeseen Sarja- tai rinnakkaismuotoinen Tyypilliset

Signaaliavaruuden kantoja äärellisessä ajassa a

TAAJUUDEN SIIRTO JA SEKOITUS VÄLITAAJUUSVASTAANOTIN ELI SUPERHETERODYNEVASTAANOTTO

Mediaanisuodattimet. Tähän asti käsitellyt suodattimet ovat olleet lineaarisia. Niille on tyypillistä, että. niiden ominaisuudet tunnetaan hyvin

Digitaalinen signaalinkäsittely Desibeliasteikko, suotimen suunnittelu

ANALOGISET PULSSIMODULAATIOT PAM, PWM JA PPM

Signaalien datamuunnokset. Digitaalitekniikan edut

Signaalien datamuunnokset

Jaksollisen signaalin spektri

spektri taajuus f c f c W f c f c + W

LUKU 3 ANALOGISET KANTOAALTO- JA PULSSIMODULAATIOMENETELMÄT A Tietoliikennetekniikka I Osa 8 Kari Kärkkäinen Kevät 2015

Dynaamisten systeemien identifiointi 1/2

8. Kuvaustekniikat. Tämän kuvauksen esittäminen ei ole kuitenkaan suoraviivaista. Niinpä se käydään läpi kaksivaiheisena

T SKJ - TERMEJÄ

Signaalimallit: sisältö

521357A TIETOLIIKENNETEKNIIKKA I

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

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,

Missä mennään. systeemi. identifiointi. mallikandidaatti. validointi. malli. (fysikaalinen) mallintaminen. mallin mallin käyttötarkoitus, reunaehdot

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

z muunnos ja sen soveltaminen LTI järjestelmien analysointiin

3 Ikkunointi. Kuvio 1: Signaalin ikkunointi.

Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa

Kohina. Havaittujen fotonien statistinen virhe on kääntäen verrannollinen havaittujen fotonien lukumäärän N neliö juureen ( T 1/ N)

Alias-ilmiö eli taajuuden laskostuminen

Luento 4 Jaksollisten signaalien Fourier-sarjaesitys 4.1 Fourier-sarja 4.2 Viivaspektri, tehospektri

12.5. Vertailua. Silmäillään laskostumisen estoa tietokonegrafiikan kannalta. Kuva luonnehtii vaihtoehtoja.

TIETOLIIKENNETEKNIIKKA I A

S Signaalit ja järjestelmät

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

nykyään käytetään esim. kaapelitelevisioverkoissa radio- ja TVohjelmien

TLT-5200 TIETOLIIKENNETEORIA

Kompleksianalyysi, viikko 6

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

Laskuharjoitus 4 ( ): Tehtävien vastauksia

Ohjelmistoradio tehtävät 4. P1: Ekvalisointi ja demodulaatio. OFDM-symbolien generoiminen

Diskreetti Fourier-muunnos ja sen hyödyntäminen signaalien spektrien muodostamisessa. Pentti Romppainen

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)

Luento 5: Kantataajuusvastaanotin AWGNkanavassa I: Suodatus ja näytteistys a. Kuvaa diskreetin ajan signaaliavaruussymbolit jatkuvaan aikaan

1. Määritä pienin näytelauseen ehdon mukainen näytetaajuus taajuus seuraaville signaaleille:

2. Fourier-sarjoista. Aaltoliikkeen ja lämmöjohtumisen matemaattinen tarkastelu

ELEC-C Sovellettu digitaalinen signaalinkäsittely. Äänisignaalien näytteenotto ja kvantisointi Dither Oskillaattorit Digitaalinen suodatus

LABORATORIOTYÖ 2 SPEKTRIANALYSAATTORI

TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op) Suodatus 1 (ver 1.0) Jyrki Laitinen

Suodinpankit ja muunnokset*

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

Luento 8. Suodattimien käyttötarkoitus

Luku 4 - Kuvien taajuusanalyysi

Osa VI. Fourier analyysi. A.Rasila, J.v.Pfaler () Mat Matematiikan peruskurssi KP3-i 12. lokakuuta / 246

YKSISIVUKAISTAMODULAATIO (SSB)

Perusmittalaitteet 2. Spektrianalyysi. Mittaustekniikan perusteet / luento 4. Spektrianalyysi. Logaritmiasteikko ja db (desibel) Spektrianalysaattori

Kotitehtävät 1-6: Vastauksia

Taajuus-, Fourier- ja spektraalianalyysi

Yhtälöryhmät 1/6 Sisältö ESITIEDOT: yhtälöt

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

Spektrianalysaattori. Spektrianalysaattori

SGN Signaalinkäsittelyn perusteet Välikoe Heikki Huttunen

VAIHEKOHERENTIT BINÄÄRISET KANTOAALTOMODULAATIOT JA NIIDEN VIRHETODENNÄKÖISYYDET

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

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

IIR-suodattimissa ongelmat korostuvat, koska takaisinkytkennästä seuraa virheiden kertautuminen ja joissakin tapauksissa myös vahvistuminen.

1 Johdanto. 2 Kriittinen näytteistys 2:lla alikaistalla. 1.1 Suodatinpankit audiokoodauksessa. Johdanto

DSP:n kertausta. 1 Spektri, DFT, DTFT ja aika-taajuusresoluutio

Perusmittalaitteet. Oskilloskooppi. Oskilloskooppi. Mittaustekniikan perusteet / luento 3. Oskilloskooppi. Oskilloskooppi

= 2 L L. f (x)dx. coshx dx = 1 L. sinhx nπ. sin. sin L + 2 L. a n. L 2 + n 2 cos. tehdään approksimoinnissa virhe, jota voidaan arvioida integraalin

1 Määrittele seuraavat langattoman tiedonsiirron käsitteet.

Liitännät ja lisälaitteet

Kimppu-suodatus-menetelmä

Luento 8. Suodattimien käyttötarkoitus

Perusmittalaitteet. Oskilloskooppi. Oskilloskooppi. Mittaustekniikan perusteet / luento 3. Oskilloskooppi. Oskilloskooppi

MS-C1420 Fourier-analyysi osa I

Kojemeteorologia. Sami Haapanala syksy Fysiikan laitos, Ilmakehätieteiden osasto

Transkriptio:

1 SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA OSA 2 Miten spektri lasketaan moduloiduille ja näytteistetyille tietoliikennesignaaleille?

KONVOLUUTIO JA KERTOLASKU 2 Kantataajuussignaali (baseband) = sanomasignaali ilman modulaatiota Kaistanpäästösignaali (bandbass) = kantoaaltoon moduloitu sanoma. Laskettaessa moduloitujen signaalien spektrejä, tarvitaan perussääntöjä: kertolasku aika-alueessa konvoluutio taajuusalueessa konvoluutio aika-alueessa kertolasku taajuusalueessa Konvoluutiointegraali kahdelle signaalille: + ( t) x t = 2( ) x1 ( τ ) x2 x ( t τ ) dτ 1 Suodatin (lineaarinen järjestelmä) laskee tulosignaalin ja impulssivasteen välisen konvoluution. Lineaarisille järjestelmille voidaan aina soveltaa superpositioperiaatetta Fourier-analyysissä.

KONVOLUUTIO GRAAFISESTI 3 + 1( t) x2( t) = x1( τ ) x2 x ( t τ ) dτ

KONVOLUUTIO GRAAFISESTI (S) 4 + 1( t) x2( t) = x1( τ ) x2 x ( t τ ) dτ

FUNKTION SIIRTO VAAKA-AKSELILLA 5 Moduloitujen signaalien spektrien esittämisessä tarvitaan usein ns. funktionsiirto-ominaisuutta. Konvoluutio sanoman ja kantoaallon spektrien välillä aiheuttaa sanomasignaalin spektrin siirtymisen nollataajuuden ympäristöstä positiiviselle ja negatiiviselle kantoaaltotaajuudelle ja samalla amplitudispektrin kertomista luvulla ½. Siirto-ominaisuutta tarvitaan mm. DSB/AM/SSB/VSB-modulaatioilla. y=f(x) 0 x y=f(x +x 0 )=f(x x 0 ) y=f(x- -x 0 )=f(x+x 0 ) x x -x 0 0 x 0 -x 0 0 x 0

FOURIER-MUUNNOKSEN OMINAISUUKSIA (S) 6 Spektrin laskennassa on usein hyödyllistä superpositio-oletuksen voimassaolo (lineaarisilla järjestelmillä), sillä muuten laskenta vaikeutuu merkittävästi. DSB-modulaatio

FOURIER-MUUNNOSPAREJA (S) 7 Muista Muista

FOURIER-MUUNNOSPAREJA GRAAFISESTI 8 Reaalitasossa Esim. AWGN-kohinan ACF ja PSD ovat Fouriermuunnospareja. Imaginääritasossa

ASKELFUNKTION SPEKTRI (S) 9 Imaginääritasossa DC-komponentti

RECT- JA SINC-FUNKTIOT ERI MUUNNOSALUEISSA 10 Opetus: Signaali ei voi olla samanaikaisesti sekä aikarajoitettu että taajuusrajoitettu. Pyrittäessä äärellisen kaistanleveyden signaaleihin joudutaan käyttämään äärettömän kestoisia signaaleja. Signaaliteoriassa ehto: t B 1/2π Vrt. Heisenbergin epätarkkuusperiaate fysiikassa, joka ilmaisee, ettei hiukkasen paikkaa ja nopeutta (tarkemmin impulssimomenttia p = m v) voida mitata samanaikaisesti mielivaltaisen tarkasti, ts. x v h/2π. Katkaistun kosinin spektri on kapea sinc-funktio eikä impulssi

KOSINIAALLON JA KATKAISTUN KOSININ SPEKTRIT 11 Ikkunointi leventää kosinin spektriä ikkunan spektrin mukaisesti. Nähdään, että digitaalisessa tiedonsiirrossa kaistanleveys kasvaa bittinopeuden kasvaessa (T B lyhenee) kantoaaltomodulaatiolla.

KOMPLEKSIARVOINEN 3D-SPEKTRI DSB-moduloitu signaali: x( t) = sin c(100t )cos(2π 200t + θ ) 12 Alkuvaihekulma θ kosinin sisällä näkyy vain näiden reunajämien pyörähtämisenä toiseen asentoon, ts. se vaikuttaa vain vaihespektriin, eikä amplitudispektriin. Laskenta helpoiten Matlabin FFT-algoritmilla.

2D-AMPLITUDISPEKTRI 13 Amplitudispektri on parillinen funktio (symmetrinen y-akselin suhteen). Huomaa FFT:n laskennassa katkaisun vuoksi syntyvä Gibbsin ilmiö ( Batmanin korvat ).

2D-VAIHESPEKTRI 14 Vaihespektri on pariton funktio (symmetrinen suoran y = x suhteen).

GIBBSIN ILMIÖ (S) 15 Signaalin katkaisun (aikaikkunoinnin) vaikutus spektriin näkyy Gibbsin oskillaatioilmiönä (johtuu Fourier-sarjan epätasaisesta konvergenssista epäjatkuvuuskohdassa). Asiaan ilmenee signaalinkäsittelyssä.

NYQVISTIN NÄYTTEENOTTOTEOREEMA 16 Analogisten ja digitaalisten pulssimodulaatioiden, sekä DSP:n yhteydessä operoidaan näytteistetyillä signaaleilla. Nyqvistin näytteenottoteoreeman mukaan näytteitä on otettava vähintään kaksinkertaista kaistanleveyttä vastaavalla nopeudella. Laskostumisvirheen (aliasing) välttämiseksi siis f s 2W, missä W = kantataajuisen informaation kaistanleveys.signaali on tuolloin palautettavissa näytteistä tarkasti takaisin analogiseen muotoonsa ideaalisella alipäästösuodattamalla, jonka kaistanleveys on W.

NYQUISTIN NÄYTTEENOTTOTEOREEMA 17 Ideaalisen LPF:n impulssivaste on sinc-funktio, joka määritellään sinc(x)=sin(πx)/πx, ja vastaava siirtofunktio on suorakaiteen muotoineen rect-funktio, jonka kannan leveys on 2W. LP-suodattimeen viedyt näytearvoilla painotetut impulssit aiheuttavat suodattimen lähtöön impulssivasteiden, siis sinc-funktioiden summan, joka on sama kuin alkuperäinen analogiasignaali. s( t) = n= s 2 n W n sin 2πW t 2W n 2πW t 2W

LASKOSTUMISEN (ALIASING) SYNTYMINEN 18 Alias näytteenotosta johtuvaa, suodatus ok Alias LP-suodattimen epäideaalisuudesta johtuvaa, näytteistys ok

LASKOSTUMISEN (ALIASING) SYNTYMINEN (S) 19 http://fi.wikipedia.org/wiki/nyquistin_teoreema http://wiki.ham.fi/nyquistin_teoreema http://fi.wikipedia.org/wiki/laskostuminen

PERIODINEN JA NÄYTTEISTETY SIGNAALI 20

KERTOLASKUN JA KONVOLUUTION KÄYTTÖ 21 Opetus: Aikakatkaistun (aikaikkunoidun) kosinin spektri levenee, eli oheisessa kuvassa impulssifunktio muuttuu kapeaksi sinc-funktioksi. Mitä leveämpi aikaikkunafunktio on, niin sitä impulssimaisempi spektri on.