Summary: fgdf
CHÖÔNG 3:
TÍN HIEÄU VAØ HEÄ THOÁNG RÔØI RAÏC THÔØI GIAN
Tín hieäu töông töï thöôøng laø lieân tuïc thôøi gian. Baèng caùch laáy maãu tín hieäu töông töï ôû toác ñoä Nyquist , hoaëc hôn, ta ñöôïc tín hieäu ñaõ laáy maãu hay goïi tín hieäu rôøi raïc thôøi gian (discrete time signal) hay tín hieäu soá (digital signal) hay chuoãi soá (digital sequence). Caùc maãu rôøi raïc naøy thöôøng ñöôïc löôïng töû hoùa roài maõ hoùa thaønh caùc soá nhò phaân ñeå löu tröõ vaø xöû lyù treân maùy tính hoaëc truyeàn taûi treân caùc heä thoáng truyeàn thoâng soá. Tuy nhieân thöôøng ta hieåu caùc maãu rôøi raïc laø tín hieäu soá, coøn söï löôïng töû hoùa vaø maõ hoùa nhò phaân ñöôïc hieåu ngaàm. Cuõng coù tröôøng hôïp tín hieäu rôøi raïc thôøi gian do maïch soá hoaëc chöông trình maùy tính taïo ra neân ñaõ saün ôû daïng caùc soá nhò phaân.
Caùc heä thoáng soá laø ñeå xöû lyù caùc tín hieäu soá. Coù nhieàu heä thoáng khaùc nhau vaø caùch xöû lyù cô baûn vaø phoå bieán nhaát laø loïc töùc laøm thay ñoåi tính chaát taàn soá cuûa tín hieäu. Chöông naøy trình baøy caùc loaïi tín hieäu vaø caùc heä thoáng khaùc nhau, coøn taùc ñoäng loïc seõ laø noäi dung cuûa caùc chöông tieáp theo.
3.1 TÍN HIEÄU RÔØI RAÏC THÔØI GIAN
Trong chöông tröôùc ta ñaõ vieát tín hieäu rôøi raïc thôøi gian laø
Hình 3.1 laø ví duï cuûa tín hieäu rôøi raïc thôøi gian. ÔÛ moãi thôøi ñieåm n bieân ñoä x(n) coù theå döông hoaëc aâm, soá nguyeân hoaëc soá coù phaân soá, soá thöïc hoaëc phöùc. Noùi toùm laïi x(n) coù theå coù baát cöù giaù trò naøo keå caû baèng khoâng hoaëc lôùn voâ haïn.
Hình 3.1: Tín hieäu rôøi raïc thôøi gianx(n)n-2-2024(a) tín hieäu voâ haïn thôøi gian-11313-3-4-122153. . .x(n)n-2-2024(b) tín hieäu höõu haïn thôøi gian-132-3-40125100-112. . .02
3.1.1 Tín hieäu höõu haïn thôøi gian vaø voâ haïn thôøi gian
Coù hai loaïi tín hieäu soá:
Tín hieäu laâu voâ haïn hay voâ haïn thôøi gian: laø tín hieäu, noùi chung, hieän höõu ôû moïi thôøi gian n (hình 3.1a).
Tín hieäu laâu höõu haïn hay höõu haïn thôøi gian: laø tín hieäu chæ hieän höõu trong moät khoaûng thôøi gian naøo ñoù. Thöôøng ta giaû söû khoaûng naøy ôû chung quang hoaëc gaàn goác thôøi gian n=0 (hình 3.1b).
Thay vì bao giôø cuõng phaûi veõ tín hieäu ra, caùch khaùc laø duøng caùch bieåu dieãn chuoãi (hay veùc tô ) theo ñoù ta vieát chuoãi bieân ñoä theo thöù töï thôøi gian taêng daàn vaø gaïch döôùi hoaëc vieát ñaäm bieân ñoä öùng vôùi goác thôøi gian n=0. Ví duï vôùi tín hieäu ôû hình 3.1 laø
x(n) = [...1, -2, 2, 3, 1, -1, 2, 2, 1, 3 ...] (3.1)
hoaëc
x(n) = [ 0, -2, -1, 2, 2, 1, 2, 0](3.2)
Ñeå yù laø khi tín hieäu laø voâ haïn thôøi gian phaûi theâm daáu chaám chaám ôû hai ñaàu cuûa chuoãi, coøn khi tín hieäu laø höõu haïn thôøi gian thì baét ñaàu baèng soá khoâng vaø keát thuùc baèng soá khoâng. Khi caùc bieân ñoä laø soá phaân soá (coù soá leû), ta duøng daáu chaám phaåy thay cho daáu phaåy ñeå taùch rôøi caùc soá.
3.1.2 Tín hieäu rôøi raïc thôøi gian cô baûn
Veà nguyeân taéc, tín hieäu töông töï coù baát cöù daïng soùng naøo neân tín hieäu rôøi raïc thôøi gian cuõng nhö vaäy (nhöng ñöôïc rôøi raïc hoùa veà thôøi gian). Tuy nhieân trong phaân tích ta thöôøng duøng moät soá tín hieäu xaùc ñònh, ñôn giaûn veà bieåu thöùc toaùn, goïi caùc tín hieäu cô baûn (muïc 1.2).
(a) Xung löïc ñôn vò
Xung löïc ñôn vò (unit impulse) coøn goïi laø maãu ñôn vò (unit sample) laø tín hieäu coù bieân ñoä 1 ôû goác thôøi gian vaø baèng khoâng ôû moïi thôøi ñieåm khaùc (hình 3.2):
(n) = 1 n = 0(3.3)
0 n 0
Ñeå yù laø tín hieäu xung löïc ñôn vò soá khaùc vôùi xung löïc ñôn vò (haøm delta Dirac) trong tín hieäu töông töï (xem phöông trình (1.15)).
(b) Baäc ñôn vò (caáp ñôn vò)
Tín hieäu baäc ñôn vò (unit step) baèng khoâng trong quaù khöù vaø baèng 1 keå töø goác thôøi gian veà sau (hình 3.3):
u(n) = 1 û n 0(3.4)
0 û n < 0 (hay n <= -1)
(c) Doác ñôn vò
Tín hieäu doác ñôn vò (unit ramp) laø doác leân (hình 3.4), coù bieåu thöùc toaùn hoïc
r(n) = 0 ôû n < 0(3.5)
1 ôû n 0
10123-1-2x(n) = (n)Hình 3.2: Xung löïc ñôn vò
10123-1-2x(n) = u(n)Hình 3.3: Baäc ñôn vò . . .
n
10123-1-2Hình 3.4: Doác ñôn vò x(n) = r(n)
n
. . .
(d) Haøm muõ thöïc
ÔÛ ñaây ta chæ xeùt haøm muõ thöïc (real exponential), haøm muõ phöùc (complex eseponential) seõ noùi ôû sau. Tín hieäu
x(n) =an ôû n 0a thöïc(3.6)
=0 ôû n < 0
nx(n) . . .1-2-13210
(a) 0 < a < 1
x(n)
n1. . .-2-13210
(b) a > 1
x(n)
1
. . .
31
-2-120
(c) -1 < a < 0
x(n)
. . .1
31
-2-120
(d) a < -1
Hình 3.5: x(n)=an, n0, a thöïc
Hình 3.5 veõ tín hieäu haøm muõ thöïc ôû caùc tröôøng hôïp khaùc nhau cuûa a.
Taát caû caùc tín hieäu cô baûn neâu treân chæ hieän höõu ôû n 0. Caùc tín hieäu nhö vaäy ñöôïc goïi laø tín hieäu nhaân quaû (causal) (xem sau).
3.2 TÍN HIEÄU SIN - TAÀN SOÁ SOÁ
Khi noùi tín hieäu sin ta muoán noùi caû hai daïng sin vaø cosin nhöng daïng cosin thöôøng ñöôïc duøng hôn. Tín hieäu sin töông töï lieân tuïc thôøi gian coù bieåu thöùc toång quaùt
x(t) = Acos(
trong ñoù A laø bieân ñoä ñænh (ñôn vò volt),
3.2.1 Tín hieäu sin soá thöïc
Tín hieäu sin rôøi raïc thôøi gian
x(n) = Acosn
Trong bieåu thöùc naøy n laø rôøi raïc (soá nguyeân döông hoaëc aâm) coøn
x(n) = Acos(n
Ví duï
x(n) = Acos(n/6 + /3)(3.10)
Tín hieäu ñöôïc veõ ra ôû hình 3.6.
Hình 3.6: Tín hieäu x(n)=Acos(n
Söï tuaàn hoaøn
Tín hieäu sin rôøi raïc thôøi gian nhö bieåu dieãn bôûi (3.8) laø khoâng nhaát thieát tuaàn hoaøn. Maëc duø caùc trò maãu naèm treân moät hình bao tuaàn hoaøn nhöng baûn thaân caùc trò maãu coù theå khoâng phaûi laø moät chuoãi tuaàn hoaøn. ÔÛ ví duï treân (hình 3.6) tín hieäu laø tuaàn hoaøn. Neáu laáy maãu tín hieäu sin töông töï ôû caùc thôøi ñieåm maø bieân ñoä baèng khoâng hoaëc taïi caùc cöïc trò döông thì ta seõ ñöôïc tín hieäu sin rôøi raïc khoâng tuaàn hoaøn. Xem tín hieäu
x(n) = Acosn5/6(3.11)
n0468161820-221012142224A–A
Hình 3.7: Tín hieäu x(n) = Acos5/6
Nhìn hình ta khoâng thaáy daïng soùng sin nguyeân thuûy nhöng tín hieäu soá cuõng tuaàn hoaøn.
Tín hieäu sin rôøi raïc thôøi gian chæ tuaàn hoaøn khi chu kyø laáy maãu coù moät lieân heä naøo ñoù vôùi chu kyø sin töông töï töông öùng. Xem tín hieäu x(n) tuaàn hoaøn ôû chu kyø N maãu (N soá nguyeân) thì
x(n) = Acos(n + N)
Ñeå thoûa ñieàu kieän naøy N
N
hay
Nhö vaäy tín hieäu sin soá chæ tuaàn hoaøn khi
3.2.2 Lieân heä giöõa taàn soá soá vaø taàn soá töông töï
Tín hieäu sin soá x(n) = Acosn
n
töùc
Nhö vaäy
Ñeå lieân heä taàn soá soá
***SORRY, THIS MEDIA TYPE IS NOT SUPPORTED.***
vôùi taàn soá töông töï ta baét ñaàu baèng tín hieäu sin töông töï x(t) = Acos
x(n) = Acos
Nhö vaäy ñoái chieáu vôùi tín hieäu sin soá x(n) = Acosn
Cuõng coù ngöôøi goïi taàn soá laø
Vôùi
Tín hieäu sin soá trôû thaønh
x(n) = Acosn
Nhö vaäy taàn soá soá
Tính theo
Ñieàu naøy coù nghóa laø theâm bôùt boäi soá 2 cho taàn soá
seõ qua caùc taàn soá Ω = 0, /2, , 3/2, 2, . . .; coøn neáu di chuyeån theo chieàu ngöôïc laïi seõ qua caùc taàn soá Ω = 0, -/2, -, -3/2, -2, . . .
32-2-3Khoaûng Nyquist. . .. . .
f (H3)
. . .
(a)
0- (f=-fs/2)
(b)
Hình 3.8: Lieân heä giöõa taàn soá töông töï f vaø taàn soá soá
3.2.3 Tín hieäu muõ phöùc (sin phöùc)
Xem tín hieäu muõ x(n) = an. Khi a phöùc ta vieát
a = r ej
Tín hieäu trôû thaønh
x(n) =( r ej
Ñaây laø tín hieäu muõ phöùc. Phaân ra thaønh phaàn thöïc vaø aûo
x(n) = rn (cosn
Vaäy
xR(n) = rn cosn
xI(n) = rn sinn
Töø ñaây ta coù bieân ñoä (ñoä lôùn) vaø pha
x(n) =
(n) = arg x(n) = arctg
Thaät ra töø bieåu thöùc (3.18) ta thaáy ngay hai keát quaû treân cuûa x(n)vaø n.
Ví duï 3.2.1:
Veõ xR(n), xI(n),x(n), (n) khi r = 0,9 vaø
Giaûi:
Ta coù
x(n) = 0,9n ejn/10
xR(n) = 0,9n cosn/10
xI(n) = 0,9n sinn/10
x(n) = 0,9n
(n) = n/10
Hình 3.9 veõ caùc haøm soá ôû treân. Rieâng veà pha (n) = n
3.3 TÍN HIEÄU NAÊNG LÖÔÏNG VAØ TÍN HIEÄU COÂNG SUAÁT
Tín hieäu naêng löôïng vaø tín hieäu coâng suaát ñoái vôùi caùc tín hieäu töông töï ñaõ ñöôïc trình baøy ôû muïc 1.1.3. Coâng suaát töùc thôøi tieâu taùn ôû ñieän trôû R khi ñöôïc aùp hieäu theá x(t) laø p(t) = x2(t)/R. Ñeå ñöôïc ñoäc laäp vôùi R, ngöôøi ta xem R=1 vaø coâng suaát trôû thaønh p(t) = x2(t). Ñaây laø coâng suaát chuaån hoùa (normalised power) (muïc 1.1.3).
Ñoái vôùi tín hieäu rôøi raïc x(n), coâng suaát (yù noùi coâng suaát chuaån hoùa) laø
p=x2(n)(3.22
Tuy nhieân neáu x(n) phöùc thì coâng suaát phaûi ñöôïc hieåu laø
p=x(n)2(3.23)
Cuõng nhö ñoái vôùi tín hieäu töông töï ñoâi khi ngöôøi ta caàn phaân tín hieäu soá ra laøm tín hieäu naêng löôïng vaø tín hieäu coâng suaát.
3.3.1 Tín hieäu naêng löôïng
Coâng suaát cuûa tín hieäu ñaõ ñöôïc bieát nhö treân. Naêng löôïng cuûa tín hieäu ôû moïi thôøi gian
Neáu E höõu haïn vaø khaùc khoâng töùc 0<E<∞ ta coù tín hieäu naêng löôïng, neáu E voâ haïn tín hieäu khoâng phaûi laø loaïi naêng löôïng.
Ví duï 3.3.1:
Cho tín hieäu sau, xem coù phaûi tín hieäu naêng löôïng khoâng:
= 3nn < 0
Giaûi:
Tröôùc tieân tín hieäu ñöôïc veõ ra nhö ôû hình 4.10. Naêng löôïng cuûa tín hieäu
***SORRY, THIS MEDIA TYPE IS NOT SUPPORTED.***
Vaäy tín hieäu laø naêng löôïng.
Ví duï 3.3.2:
Tín hieäu baäc ñôn vò sau laø tín hieäu gì ?
u(n) = 1n 0
=0n < 0
***SORRY, THIS MEDIA TYPE IS NOT SUPPORTED.***
Giaûi:
Naêng löôïng
Vaäy khoâng phaûi laø tín hieäu naêng löôïng. Nhöng laø tín hieäu gì ? (xem sau).
Naêng löôïng tín hieäu trong khoaûng thôøi gian (-N, N)
***SORRY, THIS MEDIA TYPE IS NOT SUPPORTED.***
Coâng suaát trung bình trong khoaûng thôøi gian naøy cho bôûi
P2N=
Coâng suaát trung bình trong toaøn thôøi gian
Neáu coâng suaát trung bình naøy höõu haïn vaø khaùc khoâng töùc 0<P<∞ thì x(n) laø tín hieäu coâng suaát. Caùc tín hieäu thöïc teá laø loaïi naêng löôïng hoaëc loaïi coâng suaát.
Ví duï 3.3.3:
Chöùng toû tín hieäu baäc ñôn vò laø tín hieäu coâng suaát.
Giaûi:
Naêng löôïng trong khoaûng thôøi gian [-N, N ]
Khi N thì naêng löôïng lôùn voâ haïn nhö tröôùc. Nhöng coâng suaát trung bình:
Vaäy x(n) laø tín hieäu coâng suaát.
Ví duï 3.3.4:
Tín hieäu doác ñôn vò sau laø tín hieäu gì ?
r(n) = nn 0
=0n < 0
Giaûi:
Naêng löôïng trong khoaûng (-N, N)