02 Systémy a jejich popis v časové a frekvenční oblasti

Podobné dokumenty
Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně

Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně

2. Frekvenční a přechodové charakteristiky

Lineární a adaptivní zpracování dat. 3. SYSTÉMY a jejich popis ve frekvenční oblasti

Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně

{ } ( ) ( ) ( ) ( ) r 6.42 Urč ete mohutnost a energii impulsu

Lineární a adpativní zpracování dat. 3. Lineární filtrace I: Z-transformace, stabilita

Seznámíte se s pojmem primitivní funkce a neurčitý integrál funkce jedné proměnné.

IMITANČNÍ POPIS SPÍNANÝCH OBVODŮ

SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY

I. MECHANIKA 8. Pružnost

ÚPGM FIT VUT Brno,

Úvod do zpracování signálů

INTERGRÁLNÍ POČET. PRIMITIVNÍ FUNKCE (neurčitý integrál)

41 Absorpce světla ÚKOL TEORIE

3.3. Derivace základních elementárních a elementárních funkcí

L HOSPITALOVO PRAVIDLO

Flexibilita jednoduché naprogramování a přeprogramování řídícího systému

Číslicové filtry. Honza Černocký, ÚPGM

TSO NEBO A INVARIANTNÍ ROZPOZNÁVACÍ SYSTÉMY

Úloha č. 11. H0 e. (4) tzv. Stefanův - Bo1tzmannův zákon a 2. H λ dλ (5)

Přijímací zkoušky do NMS 2013 MATEMATIKA, zadání A,

Transformace obrazu Josef Pelikán KSVI MFF UK Praha

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY a SYSTÉMY

ÚPGM FIT VUT Brno, periodické a harmonické posloupnosti. konvoluce Fourierova transformace s diskrétním časem

základní pojmy základní pojmy teorie základní pojmy teorie základní pojmy teorie základní pojmy teorie

Diskretizace. 29. dubna 2015

1. Určíme definiční obor funkce, její nulové body a intervaly, v nichž je funkce kladná nebo záporná.

REGULACE. Rozvětvené regulační obvody. rozvětvené regulační obvody dvoupolohová regulace regulační schémata typických technologických aparátů

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

MECHANICKÉ KMITÁNÍ TLUMENÉ

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY

Číslicová filtrace. FIR filtry IIR filtry. ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

Zjednodušený výpočet tranzistorového zesilovače

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY

2 PŘEDNÁŠKA 2: ZÁKLADNÍ (MATEMATICKÝ, FYZIKÁLNÍ) APARÁT A POJMY

7.1. Číslicové filtry IIR

VYSOKÉ UČE Í TECH ICKÉ V BR Ě BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Signál v čase a jeho spektrum

Exponenciální funkce a jejich "využití" - A (Tato doplňková pomůcka nemůže v žádném případě nahradit systematickou matematickou přípravu.

MATEMATIKA II V PŘÍKLADECH

MĚŘENÍ A ANALÝZA ELEKTROAKUSTICKÝCH SOUSTAV NA MODELECH. Petr Kopecký ČVUT, Fakulta elektrotechnická, Katedra Radioelektroniky

Funkce hustoty pravděpodobnosti této veličiny je. Pro obecný počet stupňů volnosti je náhodná veličina

F=F r1 +F r2 -Fl 1 = -F r2 (l 1 +l 2 )

Metody ešení. Metody ešení

základní vlastnosti, používané struktury návrhové prostředky MATLAB problém kvantování koeficientů

Příklady z kvantové mechaniky k domácímu počítání

Lineární a adaptivní zpracování dat

Rovinné přetvoření. Posunutí (translace) TEORIE K M2A+ULA

hledané funkce y jedné proměnné.

O řešení diferenční rovnice y(n+2) 1, 25y(n+1)+0, 78125y(n) = x(n + 2) x(n)

část 8. (rough draft version)

PSK1-9. Číslicové zpracování signálů. Číslicový signál

Analýza lineárních regulačních systémů v časové doméně. V Modelice (ale i v Simulinku) máme blok TransfeFunction

4.3.2 Vlastní a příměsové polovodiče

Modelování systémů a procesů (11MSP) Bohumil Kovář, Jan Přikryl, Miroslav Vlček. 8. přednáška 11MSP pondělí 20. dubna 2015

4. PRŮBĚH FUNKCE. = f(x) načrtnout.

Otázka č.3 Veličiny používané pro kvantifikaci elektromagnetického pole

Hodnocení tepelné bilance a evapotranspirace travního porostu metodou Bowenova poměru návod do praktika z produkční ekologie PřF JU

Konstrukci (její části) budeme idealizovat jako tuhá (nedeformovatelná) tělesa (v prostoru) nebo desky (v rovině).

5.2. Určitý integrál Definice a vlastnosti

KTE/TEVS - Rychlá Fourierova transformace. Pavel Karban. Katedra teoretické elektrotechniky Fakulta elektrotechnická Západočeská univerzita v Plzni

Modelov an ı syst em u a proces

Příklad 70 Vypočet konstanty šíření (fázová konstanta, měrný útlum)

ε, budeme nazývat okolím bodu (čísla) x

KIRSTEN BIEDERMANNOVÁ ANDERS FLORÉN PHILIPPE JEANJACQUOT DIONYSIS KONSTANTINOU CORINA TOMAOVÁ TLAKEM POD

Spektrální analýza a diskrétní Fourierova transformace. Honza Černocký, ÚPGM

MA1: Cvičné příklady funkce: D(f) a vlastnosti, limity

Základní pojmy o signálech

5. kapitola: Vysokofrekvenční zesilovače (rozšířená osnova)

(1) Známe-li u vyšetřovaného zdroje závislost spektrální emisivity M λ

Navazující magisterské studium MATEMATIKA 2016 zadání A str.1 Z uvedených odpovědí je vždy

Fourierova transformace

Kapitola 2. o a paprsek sil lze ztotožnit s osou x (obr.2.1). sil a velikost rovnou algebraickému součtu sil podle vztahu R = F i, (2.

PJS Přednáška číslo 9

FYZIKA 3. ROČNÍK. Nestacionární magnetické pole. Magnetický indukční tok. Elektromagnetická indukce. π Φ = 0. - magnetické pole, které se s časem mění

[ n. Konvoluce. = 0 jinak. 0 jinak. Užitečné signály (diskrétní verze) Jednotkový skok 1 pro n = 0

Funkce komplexní proměnné a integrální transformace

Při výpočtu složitějších integrálů používáme i u určitých integrálů metodu per partes a substituční metodu.

POČÍTAČOVÁ ANALÝZA SPÍNANÝCH OBVODŮ V KMITOČTOVÉ OBLASTI

Při návrhu FIR filtru řešíme obvykle následující problémy:

Spolehlivost programového vybavení pro obvody vysoké integrace a obvody velmi vysoké integrace

Multimediální systémy

04 Lineární filtrace filtry

Rekurzivní delta identifikace mnoharozměrového systému

SROVNÁNÍ KOLORIMETRICKÝCH ZKRESLENÍ SNÍMACÍCH SOUSTAV XYZ A RGB Jan Kaiser, Emil Košťál xkaiserj@feld.cvut.cz

13 Měření na sériovém rezonančním obvodu

1. Okrajové podmínky pro tepeln technické výpo ty

X31EO2 - Elektrické obvody 2. Kmitočtové charakteristiky

Ing. Ondrej Panák, Katedra polygrafie a fotofyziky, Fakulta chemicko-technologická, Univerzita Pardubice

, je vhodná veličina jak pro studium vyzařování energie z libovolného zdroje, tak i pro popis dopadu energie na hmotné objekty:

Komplexní obálka pásmového signálu

0 = 2e 1 (z 3 1)dz + 3z. z=0 z 3 4z 2 + 3z + rez. 4. Napište Fourierův rozvoj vzhledem k trigonometrickému systému periodickému

1 Zpracování a analýza tlakové vlny

ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLŮ Z MECHANICKÝCH. Jiří Tůma

Střední průmyslová škola elektrotechnická a informačních technologií Brno

Polarizací v podstatě rozumíme skutečnost, že plně respektujeme vektorový charakter veličin E, H, D, B. Rovinnou vlnu šířící se ve směru z

11. AGREGÁTNÍ NABÍDKA A PHILLIPSOVA KŘIVKA. slide 0

ANOTACE nově vytvořených/inovovaných materiálů

Transkript:

Modul: Analýza a modlování dynamických biologických dat Přdmět: Linární a adaptivní zpracování dat Autor: Danil Schwarz Číslo a názv výukové dnotky: Systémy a ich popis v časové a frkvnční oblasti Výstupy z uční: dokáží rozlišit LTI systém od obcných systémů dokáží naprogramovat oprátor konvoluc dokáží analyzovat časovou řadu pomocí Fourirovy řady dokáží analyzovat časovou řadu pomocí dnotkových impulsů dokáží dfinovat impulsní charaktristiku a frkvnční charaktristiku dokáží vysvětlit vztahy mzi FŘ, DTFT a DFT

Linární časově invariantní systémy, konvoluc Linární časově invariantní (LTI linar tim invariant) systémy disponuí matmatickými vztahy mzi ich vstupními a výstupními signály či časovými řadami. Pomocí nich lz určit výstupní odzvu LTI systému na akýkoli vstup a lz také určit vstup systému při pozorování ho výstupu. Opraci, ktrá urču vztah mzi časovými řadami na vstupu a výstupu LTI systému, s říká konvoluc. Pro í odvozní pomocí základních matmatických oprací třba přimout náslduící poučku, ktrou lz slským rozumm vyvodit z vlastností LTI systémů. POUČKA ODVOZENÁ SELSKÝM ROZUMEM: Znám-li odzvu LTI systému na vlmi krátkou časovou řadu, můžm pomocí těchto vlmi krátkých řad sskládat libovolně dlouhou časovou řadu, a odzvu LTI systému na ni pak sskládat pomocí známé odzvy na vlmi krátkou řadu. Nkratší časovou řadou, ktrou možno pro tnto účl použít, dnotkový impuls δ(n), ktrému v spoité časové doméně odpovídá Diracova distribuc. Kombinací posunutých dnotkových impulsů lz sstroit libovolnou časovou řadu, viz obr., což možno také vyádřit náslduící rovnicí: x ( n)... x( ) δ ( n ) x( ) δ ( n) x( ) δ ( n ) x( ) δ ( n ) k x ( k) δ ( n k).... ()

x(n) x()δ(n) x()δ(n-) x()δ(n) x()δ(n-) - -4-4 6 x() - -4-4 6 x() - -4-4 6 x(-) - -4-4 6 x() - -4-4 6 Obr. Sstroní časové řady x(n) pomocí dnotkových impulsů δ(n). Za přdpokladu, ž odzvou LTI systému na dnotkový impuls δ(n-k) posloupnost h k (n), lz při aplikaci výš uvdné poučky, odvozné slským rozumm, vyádřit odzvu LTI systému na časovou řadu x(n) takto: ( n) x( k) ( n k) y( n) x( k) h ( n) k x δ. () k k 3

Protož pro časově invariantní systém můžm istě říci, ž ho odzvy na časově posunuté dnotkové impulsy budou mít všchny stný průběh a budou s lišit pouz právě časovým posunm. Můžm tdy psát, ž: δ x ( n) h( n) δ ( n k) h( n k) ( n) x( k) δ ( n k) y( n) x( n) h( n) x( k) h( n k). k k (3) Posldní výraz v rovnici (3) s označu ako konvoluční suma a oprátor konvoluc * přdstavu matmatický způsob výpočtu odzvy LTI systému y(n) na libovolnou časovou řadu x(n) při znalosti odzvy h(n) tohoto systému na dnotkový impuls δ(n). Tato odzva h(n) s nazývá impulsní charaktristika systému a přdstavu dn z základních způsobů nparamtrického popisu systému v časové nbo prostorové doméně. Linární časově invariantní systémy a priodické signály, Fourirova řada Při zkoumání odzvy LTI systému na dnotkový impuls byl v přdchozí podkapitol odvozn oprátor konvoluc a dfinován pom impulsní charaktristika. Tato podkapitola s zabývá odzvou LTI systému na harmonickou časovou řadu, ktrou lz vyádřit v goniomtrickém a xponnciálním tvaru náslduícími funkcmi: f f ( n) A sin( n ϕ) ( n) f, ( f n ϕ ) A, (4) kd A amplituda signálu, f normalizovaná úhlová frkvnc a ϕ počátční fázový posuv. Průběh harmonické časové řady si lz přdstavit ako rotuící fázor v komplxní rovině, přičmž rychlost ho rotac dána právě normalizovanou úhlovou frkvncí f π/n f, kd N f přdstavu počt vzorků harmonické časové řady v í dné priodě. Harmonická časová řada nkončně dlouhá a v frkvnční oblasti í amplitudové spktrum rprzntováno v dné půlpriodě čarou na diné frkvnci, viz obr.. Zatímco v rovnicích () až (4) byla libovolná časová řada vyádřna pomocí kombinac dnotkových impulsů, v náslduící rovnici (6) provdno vyádřní libovolné priodické časové řady pomocí harmonických složk. Normalizovaná úhlová frkvnc mírou rychlosti změny v časové řadě. Zatímco běžná frkvnc udává rychlost změny pomocí počtu cyklů za dnotku času ( Hrtz dn cyklus za skundu), úhlová frkvnc udává rychlost změny pomocí počtu radiánů za dnotku času. Normalizovaná frkvnc f udává rychlost změny pomocí počtů cyklů za vzork a v případě normalizované úhlové frkvnc πf d o počt radiánů za vzork. Výpočt normalizované frkvnc (cykly za vzork) s provádí prostým vydělním frkvnc udávané v Hrtzích (cykly za skundu) vzorkovací frkvncí (vzorky za skundu). Normalizovaná frkvnc f a normalizovaná úhlová frkvnc sou tdy bzrozměrné vličiny a ich hodnoty sou v intrvalu f <;>, rspktiv <;π>. Vzhldm k zaměřní tohoto učbního txtu výhradně na časové řady a nikoli na spoité signály, sou zd rychlosti změny vyadřované pouz pomocí normalizovaných bzrozměrných frkvncí a čas n zd vystupu pouz v své diskrétní podobě - rovněž bzrozměrně. 4

k n k ( n) ak y( n) H ( ) kn x ak k N k N (5) Takovýto rozklad s označu ako Fourirova řada a kromě ího xponnciálního tvaru (5) Fourirova řada známa v matmatické analýz také v tvaru goniomtrickém, kd d o rozklad priodické funkc do kombinac goniomtrických funkcí. V rovnici (5) vyádřna libovolná časová řada x(n) ako linární kombinac harmonických časových řad, přičmž úhlová frkvnc dnotlivých harmonických složk vyádřna ako k-násobk základní harmonické složky s úhlovou frkvncí π/n. Počt vzorků N v dné priodě časové řady x(n) zárovň urču maximální počt harmonických složk v Fourirově řadě. J zřmé, ž Fourirova řada z diskrétního signálu řada s končným počtm koficintů a k. J-li směs harmonických složk x(n) přivdna na vstup LTI systému, pak ho výstup podl rovnic (5) opět směsí harmonických složk s stnými úhlovými frkvncmi. Jdnotlivé harmonické složky sou násobny komplxními čísly H( k ), čímž dod buď k zsílní, nbo k zslabní dané složky a dál můž vlivm tohoto násobní doít také k posunu fáz dané složky. Na základě rovnic (5) lz tdy usuzovat, ž LTI systém nvytváří nové frkvnční složky, al pouz zsilu nbo potlaču frkvnční komponnty iž xistuící v zpracovávané časové řadě. 3 Linární časově invariantní systémy a priodické signály, frkvnční charaktristika, DTFT a DFT Zsilování, zslabování a fázový posuv harmonických složk zpracovávaných časových řad lz pro systém vyádřit pomocí frkvnční charaktristiky G(), ktrá dána ako: n ( ) H ( ) h( n). n G (6) Z rovnic (6) lz usuzovat, ž frkvnční charaktristika diskrétního systému spoitou priodickou funkcí úhlové frkvnc. Tato funkc dána Fourirovou řadou s koficinty, ktré odpovídaí vzorkům impulsní charaktristiky h(n) popisovaného systému. 5

Obr. Grafická znázornění harmonické časové řady a vličin, ktré určuí í průběh. a) Harmonická časová řada. b) Rotuící fázor v komplxní rovině. c) První půlprioda amplitudového frkvnčního spktra harmonické časové řady. Prioda frkvnční charaktristiky s nzávislou bzrozměrnou proměnnou π, pro bzrozměrnou normalizovanou frkvnci f prioda a pro nzávislou proměnnou F, ktrou frkvnc v Hrtzích, odpovídá prioda frkvnční charaktristiky hodnotě vzorkovací frkvnc signálu F s, ktrý systémm zpracováván, viz příklad idalizované dolní propusti na obr. 3. Způsob, akým systém prfrnčně zsilu či zslabu určité frkvnční komponnty zpracovávané časové řady a akým způsobm tyto složky fázově zpožďu, lz istě považovat za důlžitou součást popisu systému. Frkvnční charaktristika tdy vlastně tvoří popis systému v frkvnční oblasti. Pro doplnění vhodné dodat, ž Fourirova řada diskrétní posloupnosti totéž co Fourirova transformac s diskrétním časm (DTFT Discrt Tim Fourir Transform) této posloupnosti, a tdy možné říci, ž frkvnční charaktristika systému odpovídá impulsní charaktristic tohoto systému transformované do frkvnční domény pomocí DTFT. 6

G() π 4π [-] f [-] F s F s F [Hz] Obr. 3 Frkvnční charaktristika systému modulová část. Jdná s zřmě o systém, ktrý přdstavu idální dolní propust. Systém propouští harmonické komponnty v dolní části frkvnčního spktra (zsílní ) a utlumu frkvnční komponnty v horní části frkvnčního spktra (zsílní ) viz také obr. [Linární filtrac princip].4. Frkvnční charaktristika symtrická okolo normalizované úhlové frkvnc π a priodická s priodou π. Obrázk zárovň ukazu vztah mzi normalizovanou úhlovou frkvncí [-], normalizovanou frkvncí f/πf/fs [-] a mzi frkvncí F [Hz]. Fourirova transformac s diskrétním časm DTFT by s však nměla zaměňovat nbo plést s diskrétní Fourirovou transformací (DFT Discrt Fourir Transform). Zatímco DTFT produku z diskrétních posloupností spoité priodické funkc frkvnc, viz (7), výsldkm DFT posloupnost končného počtu vzorků DTFT, viz dfinic N-bodové DFT (8). DTFT n { h( n) } H ( ) h( n), n (7) DFT N N { h( n) } H ( k ) h( n),, k,,,..., N. n πkn k k N (8) 7

Litratura [] Jan, J.: Číslicová filtrac, analýza a rstaurac signálů. VUTIUM, Brno (997) [] Drongln, W.: Signal Procssing for Nuroscintists: An Introduction to th Analysis of Physiological Signals. Elsvir, London (8) [3] Hays, M.H.: Statistical Digital Signal Procssing and Modling. John Wily & Sons, Nw York (996) [4] Holčík, J.: Signály, časové řady a linární systémy. Akadmické nakladatlství CERM, Brno () Řšné úlohy ÚLOHA Určt difrnční rovnici systému s přnosovou funkcí: H(z),9z / (z,9) Po dlouhém vydělní polynomu polynomm dodm k výrazu s zápornými mocninami z a invrzní Z transformací získám požadovanou difrnční rovnici. H Y y ( z),9z,9,8z z,9,79z ( z),9x ( z),8z X ( z),79z X ( z) i ( n),9x( n),8x( n ),79x( n )...,9 x( n i)... i...,9 i i z i Y ( z) X ( z) Jiný způsob řšní, ktrý nvyžadu obtížné dělní polynomu polynomm: H Y Y y ( z),9z Y ( z) z,9 X ( z) ( z)( z,9),9 X ( z) ( z)(,9z ),9X ( z) ( n),9 y( n ),9x( n) z z ÚLOHA Vypočtět a nakrslt frkvnční charaktristiku dnoduchého systému, ktrý počítá difrnc dvou posldních vzorků časové řady a má rovnici: y(n),5x(n),5x(n) Frkvnční charaktristiku možno vypočítat např. DTFT impulsní charaktristiky a využít Eulrových vztahů mzi komplxními xponnciálami a goniomtrickými funkcmi. Amplitudovou frkvnční charaktristiku ukazu obr. 6. 8

9 ( ) { } ( ) ( ) sin } {, n h DTFT G n h 4 6 8..4.6.8 4 6 8 - -.5 - -.5.5.5 [rad] [rad] G() Arg (G()) [rad] Obr. 6 (Úloha ) Modulová (vlvo) a fázová (vpravo) frkvnční charaktristika systému, ktrý počítá difrnc z posldních dvou vzorků časové řady na vstupu. ÚLOHA 3 Vypočtět a nakrslt frkvnční charaktristiku dnoduchého systému, ktrý počítá průměr dvou posldních vzorků časové řady a má rovnici: y(n),5x(n),5x(n) Frkvnční charaktristiku možno vypočítat např. DTFT impulsní charaktristiky a využít Eulrových vztahů mzi komplxními xponnciálami a goniomtrickými funkcmi. Amplitudovou frkvnční charaktristiku ukazu obr. 7. ( ) { } ( ) ( ) cos } {, n h DTFT G n h

G().8.6.4. 4 6 8 [rad] Arg (G()) [rad].5.5 -.5 - -.5-4 6 8 [rad] Obr. 7 (Úloha 3) Modulová (vlvo) a fázová (vpravo) frkvnční charaktristika systému, ktrý počítá průměry z posldních dvou vzorků časové řady na vstupu. ÚLOHA 4 Vyzkoušt si dmonstrační aplikaci pro oprátor konvoluc Joy of convolution na této URL: http://www.hu.du/~signals/discrtconv/indx.html ÚLOHA 5 Ralizut v MATLABu vlastní funkci pro výpočt konvoluc pomocí cyklu, násobní a sčítání. Porovnt výsldky z Vaší implmntac s výsldky z matlabovské funkc conv(). Otstut, zda oprátor konvoluc komutativní. Jdna z možností, ak ralizovat funkci konvoluc, uvdna v kódu níž. Komutativitu lz ověřit součtm absolutních hodnot rozdílů výstupů z konvoluc při různém pořadí vstupních argumntů tnto součt: sum(abs(conv(x(:),h(:))-conv(h(:),x(:)))) by měl být nulový.

Shrnutí V této výukové dnotc bylo ukázáno, ž diskrétní systém lz dnoznačně popsat nn difrnční rovnicí, al také ho impulsní charaktristikou h(n) a ho frkvnční charaktristikou G(). Po prostudování txtu a vyřšní všch úloh by měl studnt zvládnout vysvětlit význam a matmatickou podstatu oprátoru diskrétní konvoluc. Dál by měl být schopn popsat, aké vlastnosti LTI systému vyadřu impulsní charaktristika a aké vlastnosti vyadřu frkvnční charaktristika a končně také, ak s v výpočtu těchto charaktristik uplatňuí různé typy diskrétních Fourirových transformací a řad.