1 of 15

Semnale digitale - procesarea simplă, eşantionarea și recuperarea semnalului

Laboratorul 05

2 of 15

Exercitiul 1

Vom implementa un sistem de procesare digitala simplu

  • 5 esantioane de intrare d1, d2, d3, d4, d5
  • Calculam media celor 5 esantioane
  • Punem la iesire valoarea calculata

3 of 15

Exercitiul 1

  •  

4 of 15

Exercitiul 1

5 of 15

Exercițiul 2

  • Eșantionarea: procesul de măsurare a valorilor instantanee ale unui semnal în timp continuu într-o formă discretă.
  • Pentru a discretiza semnalele, trebuie să se stabilească o perioadă de eșantionare Ts, respectiv o frecventa de esantionare fs

6 of 15

Exercitiul 2

Cum alegem Ts/fs?

Metoda 1

  • Teorema Nyquist: pentru a reproduce cu exactitate un semnal, frecventa de esantionare trebuie să fie de cel puțin două ori mai mare decât frecvența maxima a semnalului. fs > 2 * f_max
  • Aliasing: suprapunerea in spectru

7 of 15

Exercitiul 2

  •  

8 of 15

Exercitiul 2

  •  

9 of 15

Exercitiul 2

  • fc = 3000, fs = 8000Hz, fs > 2fc

10 of 15

Exercitiul 2

  • fc = 3000, fs = 8000Hz, fs > 2fc
  • Calculati spectrul folosind fft si afisati-l
  • Folositi fftshift pentru a centra spectrul si afisati-l

​

  • De ce într-un caz avem semnal la 3kHz şi 5kHz în timp ce, în celălalt caz pare să avem la −3kHz şi 3kHz ?
  • Care este semnificaţia semnalului de 5kHz ?

11 of 15

Exercitiul 2

  • fc = 3000, fs = 2500Hz, fs < 2fc, fs > 2B

12 of 15

Exercitul 3

  • Pornim de la un semnal “analog” cu f = 1Hz cu 5 perioade

13 of 15

Exercitiul 3

  • Il “esantionam”

14 of 15

Exercitiul 3

  • Adaugam secvente de 0 intre esantioane a.i. dimensiunea semnalului esantionat = dimensiunea semnalului “analog”

​

15 of 15

Exercitiul 3

  • Facem convolutie intre semnalul create anterior si un semnal sinc de frecventa fs = 10 si centrat in 0