This shows you the differences between two versions of the page.
| Next revision | Previous revision | ||
|
hw:lab:e2_fft:start [2011/02/10 09:32] szymon.kulis created |
hw:lab:e2_fft:start [2019/03/08 14:08] (current) |
||
|---|---|---|---|
| Line 1: | Line 1: | ||
| ====== Transformata Fouriera ====== | ====== Transformata Fouriera ====== | ||
| + | Dyskretna transformata Fouriera (ang. Discrete Fourier Transform – DFT) jest | ||
| + | procedurą numeryczną pozwalającą analizować, badać oraz syntetyzować sygnały | ||
| + | w sposób dużo bardziej efektywny niż badając sygnały w postaci ciągłej [Ric03]. | ||
| + | Dzięki DFT możliwe jest wyznaczenie zawartości częstotliwościowej dowolnego sy- | ||
| + | gnału dyskretnego (w dziedzinie czasu). DFT wywodzi się bezpośrednio z przekształ- | ||
| + | cenia Fouriera, danego dla sygnałów ciągłych [Ric03, Dag01, Zie02], jako dyskretny | ||
| + | ciąg X(m) w dziedzinie częstotliwości: | ||
| + | |||
| + | <latex> | ||
| + | X(m)=\sum{x(n)e^{-j2 \pi n m/M}} | ||
| + | </latex> | ||
| + | |||
| + | gdzie x(n) to dyskretny N elementowy ciąg wartości sygnału w dziedzinie czasu. | ||
| + | Przyjmując, iż próbki w dziedzinie czasu zbierane są w równoodległych chwilach o | ||
| + | długości 1/fs , gdzie fs jest częstotliwością próbkowania, można wprowadzić pojęcie | ||
| + | częstotliwości podstawowej jako: | ||
| + | |||
| + | <latex> | ||
| + | fb = \frac{fs}{N} | ||
| + | </latex> | ||
| + | |||
| + | Analiza częstotliwościowa sygnału x(n) owocuje więc wyznaczeniem wartości X(m) | ||
| + | DFT, zwanych prążkami, w punktach osi częstotliwości będących całkowitymi wie- | ||
| + | lokrotnościami częstotliwości podstawowej: | ||
| + | |||
| + | <latex> | ||
| + | f_m = f_b*m | ||
| + | </latex> | ||
| + | |||
| + | Częstotliwości takie nazywane będą częstotliwościami bazowymi. Dyskretne prze- | ||
| + | kształcenie Fouriera w ogólności przyporządkowuje więc zespolonemu ciągowi N | ||
| + | elementowemu identyczny ciąg. W większości aplikacji sygnał wejściowy ma jednak | ||
| + | charakter rzeczywisty (części urojone są równe zero dla wszystkich próbek). Sytuacja | ||
| + | taka implikuje, iż prążki dla m >= N/2 mają charakter nadmiarowy. Dla argumen- | ||
| + | tów m ∈ [0, N/2 − 1] wartość wyjściowa DFT będzie miała taką samą amplitudę jak | ||
| + | (N − m)-ta wartość wyjściowa, kąt fazowy będzie się różnił tylko znakiem [Ric03]. | ||
| + | |||
| + | Kolejną bardzo ważną własnością transformaty Fouriera jest jej liniowość. Mówi | ||
| + | ona o tym, iż DFT sumy dwóch sygnałów jest równa sumie transformat każdego | ||
| + | z sygnałów [Ric03, Zie02]. Dzięki tej własności możliwe jest analizowanie intere- | ||
| + | sujących nas przypadków zawierających wiele składowych, np. sygnał wraz z jego | ||
| + | harmonicznymi. | ||
| + | |||
| + | Wyniki transformaty Fouriera przykładowego sygnału (rys. 4.2a): | ||
| + | spróbkowanego z częstotliwością 16 Hz zostały zaprezentowane na rysunku 4.2b. W | ||
| + | widmie wyjściowym można zaobserwować obecność prążków dla częstotliwości odpo- | ||
| + | wiadających sygnałom wejściowym, jednak ich amplituda jest inna niż oczekiwana. | ||
| + | Jeśli rzeczywisty sygnał wejściowy zawiera składową sinusoidalną o amplitudzie A | ||
| + | i całkowitej liczbie okresów w przedziale N próbek wejściowych, wówczas amplituda | ||
| + | wyjściowa DFT dla tego przebiegu wynosi A · (N/2). Aby więc odczytać amplitudę | ||
| + | z wyników DFT należy podzielić wartości wszystkich składowych przez (N/2). | ||
| + | |||
| + | W powyższym przykładzie częstotliwości były starannie dobrane, tak by w zbio- | ||
| + | rze wejściowym dana częstotliwość mieściła się całkowitą ilość razy (aby dana czę- | ||
| + | stotliwość była częstotliwością bazową). W przypadkach gdy częstotliwość sygnału | ||
| + | wejściowego nie jest częstotliwością bazową można zaobserwować zjawisko wycieku. | ||
| + | |||
| + | Celem ćwiczenia jest ... | ||
| + | |||
| + | ==== Zadanie 1 ==== | ||
| + | Wygeneruj N próbek sygnału sinusoidalnego (amplituda 1 V,częstotliwości X Hz, faza początkowa n stopni) spróbowanego z częstotliwością 128Hz. Wykreśl wykres pierwszych M próbek w dziedzinie czasu. Wyznacz DTF z wygenerowanych próbek. Wykreśl wartości amplitudy i fazy (oś Y dla amplitudy w skali logarytmicznej). | ||
| + | |||
| + | Podobna procedurę powróż dla sygnału : | ||
| + | |||
| + | <latex> | ||
| + | y=-0.1 + sin(\omega 1 * t) + 0.2 * sin(\omega 2 * t + \phi 2) | ||
| + | </latex> | ||
| + | |||
| + | Jak należy znormalizować wyniki aby otrzymany wynik był nie tylko jakościowy ale i ilościowy? | ||
| + | |||
| + | ==== Zadanie 2 ==== | ||
| + | Podaj na wejście sygnał .... 0.5 | ||
| + | |||
| + | Coś o wycieku | ||
| + | |||
| + | ==== Zadanie 3 ==== | ||
| + | |||
| + | Podaj czesotlitosc 1 i 11 Hz przy samplingu 10 Hz. Wyplotuj wykresy w dziedzinie czasu (zagesc próbki pomiedzy wezlami). Czy jestes na podstawie samych próbek wskazac jaka czestotliwosc sygnalu zostala sprobkowana ? | ||
| + | |||
| + | |||
| + | ==== Zadanie 4 ==== | ||
| + | |||
| + | Podaj czesotlitosc 1 i 11 Hz przy samplingu 10 Hz. Wyplotuj wykresy w dziedzinie czasu (zagesc próbki pomiedzy wezlami). Czy jestes na podstawie samych próbek wskazac jaka była częstotliwość próbkowanego sygnału? | ||
| + | |||
| + | ==== Zadanie 5 ==== | ||
| + | |||
| + | Wygeneruj 1024 losowe próbki. Wyznacz gestosc widmowa takiego sygnalu. Pownoz czynnosc 100 razy usredniajac wyniki (moduly amplitudy). Co mozesz powiedziec o gestosci widmowej ? | ||
| + | |||
| + | |||
| + | ==== Zadanie 6 (szum kwantyzacji) ==== | ||
| + | |||
| + | Sygnał z zadania pierwszego wpuśc na przetwornik ADC (z poprzednich zajeć). Wyznazc DTF otrzymanych kodów. Co stało sie z poziomem szumów ? (pomiar powtórz dla 8,10 i 12 bitów). | ||
| + | |||
| + | Dla wybranej liczby bitów ADC zmień wzmocnienie (lub offset) i zaboserwój zmiany w widmie. | ||
| + | |||
| + | (W obu ćwiczeniach możesz również sprawdzić czy uśrednianie widma pomaga). | ||
| + | |||
| + | ==== Zadanie 7 * ==== | ||
| + | |||
| + | [opcja] filtracja w dziedzinie częstotliwości (np. zidentyfikowanie i usunięcie zakłócenia o zadanej częstotliwości) | ||
| + | |||
| + | ==== Zadanie 8 * ==== | ||
| + | [opcja] badanie wpływu funkcji okien na widmo | ||