This shows you the differences between two versions of the page.
Both sides previous revision Previous revision Next revision | Previous revision | ||
hw:lab:e2_fft:start [2011/03/01 12:02] szymon.kulis [Transformata Fouriera] |
hw:lab:e2_fft:start [2019/03/08 14:08] (current) |
||
---|---|---|---|
Line 18: | Line 18: | ||
częstotliwości podstawowej jako: | częstotliwości podstawowej jako: | ||
- | ===== Plan ćwiczenia ===== | + | <latex> |
+ | fb = \frac{fs}{N} | ||
+ | </latex> | ||
- | - Generacja sygnału sinusoidalnego o zadanej częstotliwości | + | Analiza częstotliwościowa sygnału x(n) owocuje więc wyznaczeniem wartości X(m) |
- | - Badanie odpowiedzi TF na sygnały o różnej amplitudzie i częstotliwości | + | DFT, zwanych prążkami, w punktach osi częstotliwości będących całkowitymi wie- |
- | * normalizacja wyników | + | lokrotnościami częstotliwości podstawowej: |
- | * wyciek (dla częstotliwościami nie będącymi bazowymi) | + | |
- | * aliasing (podanie czestotliwosci > fs/2) | + | <latex> |
- | * [opcja] badanie wpływu funkcji okien na widmo | + | f_m = f_b*m |
- | - odpowiedź TF na szum biały | + | </latex> |
- | * uśrednianie widma | + | |
- | - Badanie odpowiedzi przetwornika ADC na sygnał sinusoidalny | + | Częstotliwości takie nazywane będą częstotliwościami bazowymi. Dyskretne prze- |
- | * szum kwantyzacji | + | kształcenie Fouriera w ogólności przyporządkowuje więc zespolonemu ciągowi N |
- | * wpływ parametru modelu (wzmocnienie) na zniekształcenia nie liniowe (harmoniczne) | + | elementowemu identyczny ciąg. W większości aplikacji sygnał wejściowy ma jednak |
- | - [opcja] filtracja w dziedzinie częstotliwości (np. zidentyfikowanie i usunięcie zakłócenia o zadanej częstotliwości) | + | 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 | ||