Nalezení bodu IP3 pro nelineární soustavu

Podobné dokumenty
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

Interpolace a aproximace dat.

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

Signál v čase a jeho spektrum

Komplexní obálka pásmového signálu

Aplikovaná matematika I

A/D převodníky - parametry

X37SGS Signály a systémy

Úloha D - Signál a šum v RFID

Lineární funkce, rovnice a nerovnice 3 Soustavy lineárních rovnic

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z X37SAS Zadání č. 7

Zesilovače. Ing. M. Bešta

Cvičení 5 - Inverzní matice

r Odvoď te přenosovou funkci obvodů na obr.2.16, je-li vstupem napě tí u 1 a výstupem napě tí u 2. Uvaž ujte R = 1Ω, L = 1H a C = 1F.

7. přednáška Systémová analýza a modelování. Přiřazovací problém

Kreslení grafů v Matlabu

Vektorový prostor. Př.1. R 2 ; R 3 ; R n Dvě operace v R n : u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ), V (E 3 )...množina vektorů v E 3,

Lingebraické kapitolky - Analytická geometrie

Semestrální projekt. Vyhodnocení přesnosti sebelokalizace VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií

7. ODE a SIMULINK. Nejprve velmi jednoduchý příklad s numerických řešením. Řešme rovnici

Nelineární obvody. V nelineárních obvodech však platí Kirchhoffovy zákony.

31ZZS 9. PŘEDNÁŠKA 24. listopadu 2014

SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY

Řešení diferenciálních rovnic v MATLABu

PSK1-5. Frekvenční modulace. Úvod. Vyšší odborná škola a Střední průmyslová škola, Božetěchova 3 Ing. Marek Nožka. Název školy: Vzdělávací oblast:

Primární zpracování radarového signálu dopplerovská filtrace

Fourierova transformace

Teorie úlohy: Operační zesilovač je elektronický obvod, který se využívá v měřící, výpočetní a regulační technice. Má napěťové zesílení alespoň A u

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015

Teorie informace a kódování (KMI/TIK) Reed-Mullerovy kódy

Vstupní signál protne zvolenou úroveň. Na základě získaných údajů se dá spočítat perioda signálu a kmitočet. Obrázek č.2

Modulované signály. Protokol 1

Spektrální analýza a diskrétní Fourierova transformace. Honza Černocký, ÚPGM

Nejdřív spočítáme jeden příklad na variaci konstant pro lineární diferenciální rovnici 2. řádu s kostantními koeficienty. y + y = 4 sin t.

Fyzikální laboratoř. Kamil Mudruňka. Gymnázium, Pardubice, Dašická /8

Měření vlastností optického vlákna

Vypracoval: Mgr. Lukáš Bičík TENTO PROJEKT JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM A STÁTNÍM ROZPOČTEM ČESKÉ REPUBLIKY

VÝUKA MOŽNOSTÍ MATLABU

Aproximace a interpolace

Číslicové zpracování signálů a Fourierova analýza.

37. PARABOLA V ANALYTICKÉ GEOMETRII

Nerovnice, grafy, monotonie a spojitost

Měření zrychlení volného pádu

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague

1 Diference a diferenční rovnice

KAPITOLA 9 - POKROČILÁ PRÁCE S TABULKOVÝM PROCESOREM

1 Modelování systémů 2. řádu

4. MĚŘENÍ NA SMĚŠOVAČI A MEZIFREKVENČNÍM FILTRU

a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí:

Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru:

Operační zesilovač, jeho vlastnosti a využití:

FOURIEROVA ANAL YZA 2D TER ENN ICH DAT Karel Segeth

Přenos pasivního dvojbranu RC

Pokud není uvedeno jinak, uvedený materiál je z vlastních zdrojů autora

pracovní list studenta

ŘEŠENÍ NELINEÁRNÍCH ROVNIC

KTE / PPEL Počítačová podpora v elektrotechnice

55. ročník matematické olympiády

Hledání kořenů rovnic jedné reálné proměnné metoda sečen Michal Čihák 23. října 2012

APROXIMACE KŘIVEK V MATLABU TRIGONOMETRICKÉ POLYNOMY CURVE FITTING IN MATLAB TRIGONOMETRIC POLYNOMIAL

Měření na nízkofrekvenčním zesilovači. Schéma zapojení:

Algoritmus pro hledání nejkratší cesty orientovaným grafem

ADA Semestrální práce. Harmonické modelování signálů

Vyhodnocení 2D rychlostního pole metodou PIV programem Matlab (zpracoval Jan Kolínský, dle programu ing. Jana Novotného)

ŘEŠENÍ NELINEÁRNÍCH ROVNIC

Jak pracovat s absolutními hodnotami

teorie elektronických obvodů Jiří Petržela obvodové funkce

III. MKP vlastní kmitání

Grafické zobrazení frekvenčních závislostí

VZOROVÝ TEST PRO 3. ROČNÍK (3. A, 5. C)

2. Numerické výpočty. 1. Numerická derivace funkce

Co je obsahem numerických metod?

Quantization of acoustic low level signals. David Bursík, Miroslav Lukeš

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ

KMS cvičení 6. Ondřej Marek

UNIVERZITA PARDUBICE. 4.4 Aproximace křivek a vyhlazování křivek

Praha technic/(4 -+ (/T'ERATU"'P. ))I~~

VYUŽITÍ MATLABU PRO PODPORU VÝUKY A PŘI ŘEŠENÍ VÝZKUMNÝCH ÚKOLŮ NA KATEDŘE KOMUNIKAČNÍCH A INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ

Numerická matematika 1

Funkce kotangens. cotgα = = Zopakuj všechny části předchozí kapitoly pro funkci kotangens. B a

4EK213 LINEÁRNÍ MODELY

II. Úlohy na vložené cykly a podprogramy

Lineární funkce, rovnice a nerovnice

Matice přechodu. Pozorování 2. Základní úkol: Určete matici přechodu od báze M k bázi N. Každou bázi napíšeme do sloupců matice, např.

Měření nelineárních parametrů

Motory s potlačenou funkcí generátoru

Řešíme tedy soustavu dvou rovnic o dvou neznámých. 2a + b = 3, 6a + b = 27,

Derivace funkcí více proměnných

6 Algebra blokových schémat

VYBRANÉ STATĚ Z PROCESNÍHO INŢENÝRSTVÍ cvičení 9

Lineární algebra s Matlabem cvičení 3

Cvi ení 2. Cvi ení 2. Modelování systém a proces. Mgr. Lucie Kárná, PhD. March 5, 2018

Číslicové filtry. Honza Černocký, ÚPGM

Arnoldiho a Lanczosova metoda

2. Určete jádro KerL zobrazení L, tj. nalezněte alespoň jednu jeho bázi a určete jeho dimenzi.

Funkce tangens. cotgα = = B a. A Tangens a cotangens jsou definovány v pravoúhlém trojúhelníku: a protilehlá b přilehlá.

Linearní algebra příklady

Polynomy a interpolace text neobsahuje přesné matematické definice, pouze jejich vysvětlení

Popisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel

Komisionální přezkoušení 1T (druhé pololetí) 2 x. 1) Z dané rovnice vypočtěte neznámou x:. 2) Určete, pro která x R není daný výraz definován:

Transkript:

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická PROJEKT Č. 1 Nalezení bodu IP3 pro nelineární soustavu Vypracoval: V rámci předmětu: Jan HLÍDEK Signály a soustavy (X37SGS) Zpracováno do: 22. 11. 2007 Cvičení: čtvrtek sudý od 14:30 do 16:00

2 1. ZADÁNÍ Pro nelineární soustavu nalezněte bod IP3. y(t) = a arctan[b(x1(t)+x2(t))] Mé zadání č. 1 obsazuje tyto konkrétní hodnoty: Výstupy: 1. popis výpočtu výkonu P in, P 1 a P 2 a = 2 / π ; b = 0,5 2. obr: signál x1(t)+x2(t), signál y(t) pro několik vybraných Pin, převodní charakteristika soustavy y = f (x) 3. obr: spektrum vstupního signálu x1(t)+x2(t), spektrum výstupního signálu y(t) pro několik vybraných Pin 4. obr: dynamická charakteristika: P1 = f (Pin) a P3 = f (Pin), nalezení a vyznačení bodu IP3 2. POSTUP ŘEŠENÍ Pro značnou náročnost vyžaduje tato úloha zpracování v programu Matlab, či podobném softwaru. V tomto postupu řešení je vysvětleno, v čem simulace nelineární soustavy Matlabem spočívá. Tedy vysvětlení myšlenky řešení a případných matematických operací se signálem. Další výstupy jsou pak v části grafy. Pro různé výkony je více grafů u časových průběhů a spekter. U prvního ze série je vždy označeno, odkud se bere detail, u dalších již není třeba postup je obdobný. x1 x y Nelinearita x2 Gx Obr. 1 Schéma pro úlohu měření nelinearity (dynamických charakteristik apod.) Jednotlivé vstupní signály jsou voleny se stejnou amplitudou. Do zesilovače tedy vstupuje: x( t) = x ( t) + x ( t) = A cos(2 π f t) + A cos(2 π f t) = A cos(2 π f t) + A cos(2π 1, 01 f t) 1 2 1 2 1 1 Protože z doporučení pro řešení plyne, že: f = 1,01 f 1 1

3 Vysvětleme si nyní užívané značky. V závorce je případně uvedeno, jaká hodnota byla zvolena pro tuto úlohu: A - amplituda dané složky signálu (A = 2) f - frekvence (f 1 = 200 Hz; f 2 = 202 Hz) t - čas [s] P in - vstupní výkon do nelinearity cn - koeficienty four. řady získané pomocí FFT cn - amplitudové spektrum (v grafech normujeme frekv. osu tak, aby byla v Hz) Gx - zesílení zesilovače (změna úrovně nastavována od -20 do 20 db) Spočítání výkonů jednotlivých signálů vstupujících do nelinearity je poměrně snadné. Nastíníme-li výpočet intuitivně na základě analýzy reálných signálů, dojdeme ke vztahu pro výkon první harmonické složky: P IN před zesilovačem 2 2 A A = + = A 2 2 Vztah je dobrý pro kontrolu správnosti při konstruování výpočtu v Matlabu přes spektra. Nejdříve si přes známé vztahy spočteme výkony spektrálních složek. Základem je vztah: P 2 = c n= n. Tento vztah používáme pak dále v Matlabu ale trochu jinak využitím vlastností matic a komplexního sdružení. Rozepíšeme li prvních pár členů řady: cn = FFT ( signal) 2 2 2 2 P = c + c + c + c +... 2 1 1 2 Pozor, je třeba myslet na to, že koeficienty nelze nejdříve sečíst a pak umocnit. Součet umocněný na druhou dává jiné výsledky! Využijeme li matic efektivně: P = c c + * 1 1... Chceme li spočítat výkon některé z harmonických složek, uděláme to výše zmíněným postupem pro právě zvolené koeficienty. Při počítání výkonů v této úloze byl použit daný zápis s tím, že se vždy jednalo ještě o vynásobení konkrétní oddecibelovanou hodnotou. Tohoto způsobu je třeba použít, protože úkolem bylo zobrazit spektra a časové průběhy pro různé výkony. Spektra jsou vynášena ve tvaru tzv. amplitudového spektra. Hodně informací o nich a jejich chování v závislosti na změně výkonu lze najít v části Grafy na obrázcích a v popiscích k nim připojených. Jelikož pro dynamickou charakteristiku je třeba mít vyjádřeny různé výkony, představme si, že bychom postupně měnili zesílení zesilovače umístěného na Obr. 1. Pro každý daný vstupní výkon vždy odečteme spektra na výstupu (vzniknou po průchodu signálu nelineární soustavou) a vypočítáme z nich příslušný výkon. Výkon spočítáme jen pro příslušný intermodulační produkt, případně pro 1. harmonickou vybereme si koeficienty cn pouze pro daný kmitočet určný vztahy 2 f1 f2 a 2 f2 f1. 2

4 Souřadnice bodu IP3 jsou jednak odečteny z grafu (viz Obr. 18) a jednak vypočítány jako protažení naznačených přímek. Přímky vzniknou tím, že je napevno zadána lineární oblast grafu. Toto je jedna z možných budoucích vylepšení viz závěr. Bod IP3 dle výpočtu vychází: IP3[x, y] = [13,5822, -3,5394] [dbm]. Informace, které zde nezmiňuji, jsou ve většině případů vyjasněny v dodatku, kde je umístěn zdrojový kód programu i s komentáři. 3. GRAFY Obr. 2 Pohled na celkový časový průběh; detail viz obr. Obr. 3

5 Obr. 3 Detail časového průběhu Obr. 4 Pohled na celkový časový průběh pro uvedený vstupní výkon do nelinearity. Tento výkon odpovídá stavu, kdy zesilovač umístěný před nelinearitou nezesiluje (chová se jako sledovač signálu).

6 Obr. 5 Detail je vidět menší zkreslení na výstupu z nelinearity. Dáno je to menším vstupním výkonem. Obr. 6 Zde se již opravdu zesilovač chová jako zeslabovač.

7 Obr. 7 Máme malý výstupní signál, vypadá lépe (méně hranaté) než při přebuzení v úvodních obrázcích. Obr. 8 Spektrální charakteristika vstupu celková je vidět pouze kmitočty základní harmonické

8 Obr. 9 Spektrální charakteristika vstupu detail prvního kvadrantu. Jsou vidět spektrální čáry na kmitočtech obou od sebe jen minimálně vzdálených cosinusovek Obr. 10 Spektrální charakteristika vstupu pro nižší výkon je vidět snížení amplitudy složek

9 Obr. 11 Spektrální charakteristika vstupu pro ještě nižší výkon zesilovač na vstupu zeslabuje. Obr. 12 Spektrum výstupního signálu pokles amplitudy hlavních složek, její přerozdělení do vyšších harmonických

10 Obr. 13 Spektrum výstupního signálu detail. Označené vyšší harmonické jsou právě intermodulační kmitočty vyššího řádu. Obr. 14 Pro nižší výkon je se zde již vyskytuje méně vyšších harmonických, respektive jejich energie začíná být zanedbatelná

11 Obr. 15 Detail předchozího obrázku ukazuje konkrétně chování okolo kmitočtů prvních harmonických Obr. 16 Detail pro malý vstupní výkon do nelinearity vyšší harmonické jsou velmi potlačeny

12 Obr. 17 Převodní charakteristika nelinearity pro malé hodnoty zesílení se pohybujeme v lineárním úseku, jinak nelinearita. Obr. 18 Dynamická charakteristika, zjištění souřadnic bodu IP3

13 4. ZÁVĚR Zpracováním tohoto projektu jsou názorně ukázány změny signálu při průchodu soustavou a jsou stanoveny některé z charakteristik, které takovouto nelineární soustavu popisují. Pěkně bylo vidět, že na vstupu byly jen skutečně sčítané spektrální čáry, které jednoduše odpovídaly výkonu signálu. Po průchodu soustavou je výkon rozptýlen mezi další spektrální čáry, které nově vznikly právě po průchodu nelinearitou. Tato vlastnost plně odpovídá teoretickým předpokladům. Jednou z nepřesností, ke kterým zde dochází je určení lineárního úseku u dynamické charakteristiky. Toto je oblast, na které by bylo možné ještě zapracovat a zpřesnit určení lineární oblasti rigorózněji. Pomocí Matlabu by to bylo možné např. funkcí, která by sledovala graf od levé strany a hlídala diference od přímky. Při překročení určité vzdálenosti by už další oblast vyhodnotila jako nelineární. Na této práci se dá pracovat ještě dále, a to např. na zobecnění funkčnosti algoritmu. V současné chvíli jsou tam i nějaké konstanty, které je třeba při větší změně vstupních údajů změnit. Lépe by bylo přidat ještě grafické rozhraní a udělat tak ovládání a nastavování příjemnější a přístupnější i pro zájemce o simulaci, kteří např. s Matlabem zatím tolik neumí. Simulace nelinearity byla velmi zajímavá úloha a dalo se na ní mnoho naučit, zapamatovat a ujasnit si. Názorná byla práce se spektry a ujasnění si vyjadřování výkonů.

14 5. DODATKY Výpis kódu Matlab clear all; close all; % Hodnoty ze zadani - student cislo 1 v rozvrhu a = 2/pi; b = 0.5; % Amplituda spolecna pro oba signaly: % Pozor - pri zmene amplitudy je nutne zmenit i definovany vykon pri % nulovem zisku zesilovace... (nize lze zadat 0, spocitat a zadat sem) A = 2; Vykon_nula_dB = 6.0206; % Udelano pouze pro zjednoduseni algoritmu... normovani osy u dyn. charky do dbm % Priprava pro prvni signal: f1 = 200; fs = 2^14; %fs = 2*f1 + 1; N = round((fs*400)/f1); t1 = (0:N-1)'/fs; % Rozsah urovni vstupniho signalu - prakticky receno "jak zesiluje % zesilovac" umisteny pred vstupem do nelinearity Gx=-20:20; % Pro ruzne hodnoty vstup. vykonu: %vstup = x * 10.^(Gx/20); x1 = A*cos(2*pi*f1*t1); figure(1) %plot(t1, x1, 'b'); %hold on % Priprava pro druhy signal: f2 = 1.01*f1; x2 = A*cos(2*pi*f2*t1); plot(t1,( x1 + x2 ), 'b'); hold on Gx_oddecib = 10.^(Gx/20); x = (x1 + x2)* Gx_oddecib; %plot(t1, x, 'r.'); %hold on % Signal po pruchodu nelinearitou: % Podle toho, jaky sloupec u x vybereme, urcujeme, o jake zesileni se bude % jednat - ZDE VYBIRAT ZESILENI, pro ktere bude vypocet probihat zesileni = -15; index_gx = zesileni + 21; Nyni_pocitame_pro_zesileni_dB = Gx(:,index_Gx) Gx_oddecib = 10.^(Nyni_pocitame_pro_zesileni_dB/20); x = x(:,index_gx); y = a*atan(b*(x));

15 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Vypocet vykonu: cn1 = 1/N*fft(x1); Px1 = cn1'*cn1 %cn2 = 1/N*(fft(x2'.*(hann(N)))); %...vyzkouseno pouziti ruznych oken kvuli "nestejne dlouhemu signalu", % ale lepsi presnosti spocteni vykonu nebylo dosazeno... zanechano % bez dopocitavani... nakonec vyreseno celistvosti periody cn2 = 1/N*fft(x2); Px2 = cn2'*cn2 %Px1 = 1/N*(x1)*(x1)'; %Px2 = 1/N*(x2)*(x2)'; Pin_pred_zesilovacem = Px1 + Px2 % Nyni pro vykon za zesilovacem: cn1 = 1/N*fft(x1*Gx_oddecib); Px1 = cn1'*cn1 cn2 = 1/N*fft(x2*Gx_oddecib); Px2 = cn2'*cn2 % Pozor, nikdy neni mozne scitat po castech a pak najednou umocnit! Pin = Px1 + Px2 Pin_dB = 10*log10(Pin) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Podminka, aby se v grafech pri zesileni == 0 nevypisovalo -0.00: if ( zesileni == 0 ), Pin_dB = round(pin_db), end; %Graf pro casove prubehy signalu plot(t1, y, 'r.-') grid on title(['secteny signal a vystup po pruchodu zesilovacem a nelinearitou, Pin =',sprintf('%1.2f ',Pin_dB),' [dbm]']); legend(['soucet sig. o frekv.: ',num2str(f1),' [Hz] a ',num2str(f2),' [Hz]'],'vystup z nelinearity',4); xlabel('t [s]'); ylabel('a'); % Prubehy spekter na vstupu: %delta_f = fs/n; %rozliseni v kmitoctu %f_osa = -fs/2 : delta_f : -fs/2+(n-1)*delta_f; f_osa = (-N/2 : N/2-1)*fs/N; figure(2); x1_spektrum = abs(fft(x1)/n); x2_spektrum = abs(fft(x2)/n); x_spektrum = abs(fft(x)/n); %plot(f_osa, fftshift(x1_spektrum), 'b.'); %hold on %plot(f_osa, fftshift(x2_spektrum), 'c+'); %hold on stem(f_osa, fftshift(x_spektrum), 'r.'); grid on title(['spektrum vstupniho signalu po souctu a pruchodu zesilovacem; Pin = ',sprintf('%1.2f ',Pin_dB),' [dbm]']); xlabel('f [Hz]'); ylabel(' cn '); % Prubehy spekter na vystupu: figure(3);

16 y_spektrum = abs(fft(y)/n); stem(f_osa, fftshift(y_spektrum), 'b.') grid on title(['spektrum vystupniho signalu z nelinearity pro Pin =',sprintf('%1.2f ',Pin_dB),' [dbm]']); xlabel('f [Hz]'); ylabel(' cn '); % Prevodni charakteristika: figure (4); plot (x, y, 'b.'); grid on title(['prevodni charakteristika soustavy y = f(x) pro max Pin =',sprintf('%1.2f ',Pin_dB),' [dbm]']); xlabel('(x1 + x2) zesilene, pred nelin.'); ylabel('y - vystup z nelin.'); f_im1 = f1; f_im3a = 2*f2 - f1 f_im3b = 2*f1 - f2 % Pri stejne amplitude jsou ale intermodulacni produkty co se tyce jejich % funkcni hodnoty stejne velke - proto dale: f_im3 = f_im3a; % Nyni priprava na vykresleni dynamickych charakteristik: % Aproximace vstupniho souctoveho signalu polynomem: %polynom_in = polyfit(x, ) Gx=-20:0.5:20; % Rozsah urovni vstupniho signalu - zjemneny % Pro ruzne hodnoty vstup. vykonu: Gx_oddecib = 10.^(Gx/20); vstup = (x1 + x2) * Gx_oddecib; vystup = a*atan(b*(vstup)); %plot(vstup, vystup, 'b.') i = 0; % Nalezeni pro dane hodnoty fourierovy rady [N_y nic] = size(vystup); % for cyklem vytvorime matici v radcich je vzdy pro jednu frekvenci 58dek s % hodnotami spektra. Kazdy sloupec odpovida jinemu zesileni for i=1:size(gx,2), spektrumy(:,i)=fft(vystup(:,i))/n_y; end f = f_osa; % Nalezeni "souradnic" pro jednotlive intermodulacni slozky: x_im1 = find(fftshift(f) == f_im1) x_im3 = find(fftshift(f) == f_im3) % V danem sloupci spocitame spektrum a rovnou prevedeme na decibely spektrumy_1_db = 20*log10(abs(spektrumY(x_IM1, :))); spektrumy_3_db = 20*log10(abs(spektrumY(x_IM3, :))); %figure(5); %plot(spektrumy_1_db, 'b.-') %hold on %plot(spektrumy_3_db, 'r.-') % Z predeslych grafu byla odhadnuta oblast, ve ktere je krivka pro danou

17 % intermodulaci linearni. Z duvodu jednoduchosti provedeme odhad napr. % pomoci nastroje insert - line v grafu. Pocatecnim bodem je pro nas ten % nejblize nule. lin_im1 = ( 7 : 14 ); lin_im3 = ( 7 : 16 ); Vykon_nula_dB_Gx = Gx + Vykon_nula_dB; % Pro urceni IP3: % Nalezeni aproximace, kde je krivka linearni: - "polynomem" 1. radu pol_im1 = polyfit( Vykon_nula_dB_Gx( lin_im1 ), spektrumy_1_db( lin_im1 ), 1 ) pol_im3 = polyfit( Vykon_nula_dB_Gx( lin_im3 ), spektrumy_3_db( lin_im3 ), 1 ) % Vyse uvedene reprezentuje soustavu dvou linearnich rovnic, v jejichz % pruseciku je hledane IP3. Vyresime tedy soustavu: x_ip3 = ( pol_im1(2) - pol_im3(2) )/( pol_im3(1) - pol_im1(1) ) y_ip3 = ( polyval(pol_im3, x_ip3)) x_primka = ((-20 + Vykon_nula_dB):x_IP3+10); primka_1 = polyval( pol_im1, x_primka ); primka_3 = polyval( pol_im3, x_primka ); % Celkovy obrazek: x_primka_celkove = ((-20 + Vykon_nula_dB):x_IP3+4); %primka_1 = polyval( pol_im1, x_primka_celkove ); primka_3 = polyval( pol_im3, x_primka_celkove ); figure(6); plot( x_primka, primka_1, 'g-' ) hold on plot( x_primka_celkove, primka_3, 'c-' ) hold on plot( (Gx + Vykon_nula_dB), spektrumy_1_db, 'b.-') hold on plot( (Gx + Vykon_nula_dB), spektrumy_3_db, 'r.-') hold on plot( x_ip3, y_ip3, 'ro') grid on title('dynamicke charakteristiky s vyznacenim bodu IP3'); legend('prodlouzeni lin. casti 1.harm.','Prodlouzeni lin. casti 3.harm.','Zesileni - prvni harmonicka slozka','konverze - treti harmonicka slozka',4); xlabel('pin [dbm]'); ylabel('pout [dbm]');