Digitális jelfeldolgozás

Hasonló dokumentumok
Digitális jelfeldolgozás

Mintavétel: szorzás az idő tartományban

Segédlet a gyakorlati tananyaghoz GEVAU141B, GEVAU188B c. tantárgyakból

Digitális jelfeldolgozás

Számítógépes gyakorlat MATLAB, Control System Toolbox

Jelek és rendszerek - 4.előadás

SZABÁLYOZÁSI KÖRÖK 2.

RENDSZERTECHNIKA 8. GYAKORLAT

Tartalom. Soros kompenzátor tervezése 1. Tervezési célok 2. Tervezés felnyitott hurokban 3. Elemzés zárt hurokban 4. Demonstrációs példák

Jelfeldolgozás. Gyakorlat: A tantermi gyakorlatokon való részvétel kötelező! Kollokvium: csak gyakorlati jeggyel!

Mintavételezés és FI rendszerek DI szimulációja

DIFFERENCIAEGYENLETEK

RC tag Amplitúdó és Fáziskarakterisztikájának felvétele

Ellenőrző kérdések a Jelanalízis és Jelfeldolgozás témakörökhöz

Fehérzajhoz a konstans érték kell - megoldás a digitális szűrő Összegezési súlyok sin x/x szerint (ez akár analóg is lehet!!!)

Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok

Shift regiszter + XOR kapu: 2 n állapot

Négypólusok tárgyalása Laplace transzformációval

Irányításelmélet és technika II.

Digitális szűrők - (BMEVIMIM278) Házi Feladat

Gépészeti rendszertechnika (NGB_KV002_1)

Irányítástechnika 2. előadás

L-transzformáltja: G(s) = L{g(t)}.

Irányítástechnika II. előadásvázlat

1. Fejezet. Visszacsatolt erősítők. Elektronika 2 (BMEVIMIA027)

Jelkondicionálás. Elvezetés. a bioelektromos jelek kis amplitúdójúak. extracelluláris spike: néhányszor 10 uv. EEG hajas fejbőrről: max 50 uv

Jelfeldolgozás bevezető. Témalaboratórium

10.1. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ

Irányításelmélet és technika I.

RC tag Amplitúdó és Fáziskarakterisztikájának felvétele

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK II. 5. DC MOTOROK SZABÁLYOZÁS FORDULATSZÁM- SZABÁLYOZÁS

Fourier transzformáció

Számítógépvezérelt irányítás és szabályozás elmélete (Bevezetés a rendszer- és irányításelméletbe, Computer Controlled Systems) 7.

Jelek és rendszerek - 12.előadás

3. témakör. Rendszerek idő, frekvencia-, és komplex frekvenciatartományi leírása

Jelfeldolgozás - ANTAL Margit. impulzusválasz. tulajdonságai. Rendszerek. ANTAL Margit. Sapientia - Erdélyi Magyar Tudományegyetem

Méréstechnika. Rezgésmérés. Készítette: Ángyán Béla. Iszak Gábor. Seidl Áron. Veszprém. [Ide írhatja a szöveget] oldal 1

Irányítástechnika (BMEGERIA35I) SOROS KOMPENZÁCIÓ. 2010/11/1. félév. Dr. Aradi Petra

Szabályozás Irányítástechnika PE MIK MI BSc 1

Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata

Jelek és rendszerek 1. 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék

Tartalom. 1. Állapotegyenletek megoldása 2. Állapot visszacsatolás (pólusallokáció)

2. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás

Fourier térbeli analízis, inverz probléma. Orvosi képdiagnosztika 5-7. ea ősz

Szűrő architektúrák FPGA realizációjának vizsgálata

Irányítástechnika GÁSPÁR PÉTER. Prof. BOKOR JÓZSEF útmutatásai alapján

Orvosi Fizika és Statisztika

X. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ

Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok

Fourier-sorfejtés vizsgálata Négyszögjel sorfejtése, átviteli vizsgálata

Alaptagok Nyquist- és Bode-diagramjai

Gépészeti rendszertechnika (NGB_KV002_1)

Dr. Gyurcsek István. Példafeladatok. Helygörbék Bode-diagramok HELYGÖRBÉK, BODE-DIAGRAMOK DR. GYURCSEK ISTVÁN

Értékelés Összesen: 100 pont 100% = 100 pont A VIZSGAFELADAT MEGOLDÁSÁRA JAVASOLT %-OS EREDMÉNY: EBBEN A VIZSGARÉSZBEN A VIZSGAFELADAT ARÁNYA 35%.

1. témakör. A hírközlés célja, általános modellje A jelek osztályozása Periodikus jelek leírása időtartományban

KANDÓ KÁLMÁN VILLAMOSMÉRNÖKI FŐISKOLAI KAR. Mikroelektronikai és Technológiai Intézet. Aktív Szűrők. Analóg és Hírközlési Áramkörök

λx f 1 (x) e λx f 2 (x) λe λx f 2 (x) + e λx f 2(x) e λx f 2 (x) Hasonlóan általában is elérhető sorműveletekkel, hogy csak f (j)

Tartalom. Állapottér reprezentációk tulajdonságai stabilitás irányíthatóság megfigyelhetőség minimalitás

Két- és háromállású szabályozók. A szabályozási rendszer válasza és tulajdonságai. Popov stabilitási kritérium

Irányítástechnika GÁSPÁR PÉTER. Prof. BOKOR JÓZSEF útmutatásai alapján

Számítógépes gyakorlat Irányítási rendszerek szintézise

Mérés és adatgyűjtés

4. Konzultáció: Periodikus jelek soros RC és RL tagokon, komplex ellenállás Részlet (nagyon béta)

Mechatronika alapjai órai jegyzet

DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC

1.A matematikai mintavételezés T mintavételi idővel felfogható modulációs eljárásnak, ahol a hordozó jel

ELLENŐRZŐ KÉRDÉSEK. Váltakozóáramú hálózatok

Villamosságtan szigorlati tételek

Az egységugrás függvény a 0 időpillanatot követően 10 nagyságú jelet ad, valamint K=2. Vizsgáljuk meg a kimenetet:

Megoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1

Inverz Laplace-transzformáció. Vajda István március 4.

Lineáris rendszerek stabilitása

Megoldások MATEMATIKA II. VIZSGA (VK) NBT. NG. NMH. SZAKOS HALLGATÓK RÉSZÉRE (Kérjük, hogy a megfelelő szakot jelölje be!

Soros felépítésű folytonos PID szabályozó

Wavelet transzformáció

DINAMIKAI VIZSGÁLAT OPERÁTOROS TARTOMÁNYBAN Dr. Aradi Petra, Dr. Niedermayer Péter: Rendszertechnika segédlet 1

FIR szűrők tervezése

Dekonvolúció a mikroszkópiában. Barna László MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet Nikon-KOKI képalkotó Központ

Jelgenerátorok ELEKTRONIKA_2

DR. KOVÁCS ERNŐ MŰVELETI ERŐSÍTŐK MÉRÉSE

Irányítástechnika Elıadás. Zárt szabályozási körök stabilitása

Felvételi vizsga. BME Villamosmérnöki és Informatikai Kar

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 6. A MINTAVÉTELI TÖRVÉNY

MECHATRONIKA Mechatronika alapképzési szak (BSc) záróvizsga kérdései. (Javítás dátuma: )

Rezgőmozgás. A mechanikai rezgések vizsgálata, jellemzői és dinamikai feltétele

Alaptagok Nyquist és Bode diagramjai

MÓDOSÍTOTT RÉSZLETEZŐ OKIRAT (2) a NAH /2014 nyilvántartási számú (2) akkreditált státuszhoz

Számítógépvezérelt irányítás és szabályozás elmélete (Bevezetés a rendszer- és irányításelméletbe, Computer Controlled Systems) 8.

ADAT- ÉS INFORMÁCIÓFELDOLGOZÁS

Rendszervizsgálat frekvencia tartományban

Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata

Mérés és adatgyűjtés

FIR és IIR szűrők tervezése digitális jelfeldolgozás területén

Irányításelmélet és technika II.

Jelek és rendszerek - 7.előadás

π π A vivőhullám jelalakja (2. ábra) A vivőhullám periódusideje T amplitudója A az impulzus szélessége szögfokban 2p. 2p [ ]

Reichardt András okt. 13 nov. 8.

M pont(30) : (ii) Adja meg az e egyenes egy olyan pontját, melynek első koordinátája 7.

RC tag mérési jegyz könyv

milyen mennyiségeket jelölnek a Bode diagram tengelyei? csoportosítsa a determinisztikus jeleket!

Átírás:

Digitális jelfeldolgozás Átviteli függvények Magyar Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék magyar.attila@virt.uni-pannon.hu 2011. október 13.

Digitális szűrők ekvivalens leírási módjai Áttekintés 1 Digitális szűrők ekvivalens leírási módjai 2 Átviteli függvények 3 Szinuszos válasz 4 Pólus/zérus tervezés 5 Dekonvolúció, inverz szűrők, stabilitás Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 2 / 32

Digitális szűrők ekvivalens leírási módjai Digitális szűrők ekvivalens leírási módjai Átviteli függvény H(z) Frekvenciaválasz H(ω) Blokk diagram realizáció mintánkénti (feldolgozás) I/O differenciaegyenlet Pólus/zérus eloszlás Impulzusválasz függvény h(n) I/O konvolúciós egyenlet Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 3 / 32

Digitális szűrők ekvivalens leírási módjai Digitális szűrők ekvivalens leírási módjai Az átviteli függvény a legsokoldalúbb Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 4 / 32

Áttekintés Átviteli függvények 1 Digitális szűrők ekvivalens leírási módjai 2 Átviteli függvények 3 Szinuszos válasz 4 Pólus/zérus tervezés 5 Dekonvolúció, inverz szűrők, stabilitás Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 5 / 32

Átviteli függvények Átviteli függvények Adott az alábbi átviteli függvény H(z) = 5 + 2z 1 1 0.8z 1 h(n) impulzusválasz (parciális törtekre bontás) 7.5 Z 1 H(z) = 2.5+ 1 0.8z 1 h(n) = 2.5δ(n)+7.5(0.8) n u(n) Konvolúciós I/O egyenlet Differenciaegyenlet h(n)-re: H(z) = 0.8z 1 H(z)+5+2z 1 Z 1 I/O differenciaegyenlet (inverz z-transzformációval) h(n) = 0.8h(n 1)+5δ(n)+2δ(n 1) Y (z) = H(z)X (z) y(n) = 0.8y(n 1) + 5x(n) + 2x(n 1) Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 6 / 32

Átviteli függvények Átviteli függvények Blokk diagram (direkt alak) Mintánkénti feldolgozás: direkt alak() 1 for each x bemeneti minta 2 do y 0.8w 1 + 5x + 2v 1 3 v 1 x 4 w 1 y 5 6 return y Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 7 / 32

Átviteli függvények Átviteli függvények Frekvenciaválasz H(z) = 5(1 + 0.4z 1 ) 1 0.8z 1 H(ω) = 5(1 + 0.4e jω ) 1 0.8e jω (zérus z = 0.4, pólus z = 0.8) Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 8 / 32

Átviteli függvények Átviteli függvények - párhuzamos alak Párhuzamos feldolgozás: H(z) = H 1 (z) + H 2 (z) H(z) = 5 + 2z 1 1 0.8z 1 = 2.5 + 7.5 1 0.8z 1 Blokk diagram Pszeudokód párhuzamos() 1 for each x bemeneti minta 2 do w 0 0.8w 1 + 7.5x 3 y w 0 2.5x 4 w 1 w 0 5 6 return y Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 9 / 32

Átviteli függvények Átviteli függvények - kanonikus alak Pszeudokód kanonikus() 1 for each x bemeneti minta 2 do w 0 0.8w 1 + x 3 y 5w 0 + 2w 1 4 w 1 w 0 5Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 10 / 32 Különböző blokk diagram realizációk is levezethetők Kanonikus alak Y (z) = H(z)X (z) = 5 + 2z 1 X (z) 1 0.8z 1 Számláló és a nevező hatása különválasztva W (z) = 1 1 0.8z 1 X (z) W (z) = 0.8z 1 W (z) + X (z) w(n) = 0.8w(n 1) + x(n) Y (z) = (5 + 2z 1 )W (z) Y (z) = 5W (z) + 2z 1 W (z) y(n) = 5w(n) + 2w(n 1) Blokk diagram

Átviteli függvények Átviteli függvények - transzponált alak Kanonikus alakból vezethető le Y (z) = H(z)X (z) = Számláló és a nevező hatása különválasztva Blokk diagram 5 + 2z 1 X (z) 1 0.8z 1 Pszeudokód transzponált() 1 for each x bemeneti minta 2 do y w 1 + 5x 3 w 1 2x + 0.8y 4 5 return y Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 11 / 32

Áttekintés Szinuszos válasz 1 Digitális szűrők ekvivalens leírási módjai 2 Átviteli függvények 3 Szinuszos válasz Állandósult állapotbeli válasz Tranziens válasz 4 Pólus/zérus tervezés 5 Dekonvolúció, inverz szűrők, stabilitás Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 12 / 32

Szinuszos válasz Szinuszos válasz A szűrő kimenete szinuszos bemenet esetén Eml: általános jelek szinuszos jelekből állnak elő Válasz = állandósult állapotbeli (stacionárius) válasz + tranziens válasz: y(n) = y stac (n) + y tranz (n) Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 13 / 32

Szinuszos válasz Állandósult állapotbeli válasz Állandósult állapotbeli válasz Bemenet: végtelen hosszú kétoldalas komplex szinusz ω 0 frekvenciával x(n) = e jω 0n, < n < h(n) szűrő kimenetén y(n) = m h(m)x(n m) = m h(m)e j(n m)ω 0 = e jnω 0 m h(m)e j( m)ω 0 y(n) = H(ω 0 )e jnω 0 A H(ω) szűrő a bemeneti szinuszt egy H(ω 0 ) = H(ω 0 ) e j arg(h(ω 0)) komplex értékkel skálázza (szorozza) e jω 0n H H(ω0 )e jω 0n = H(ω 0 ) e jω 0n+j arg(h(ω 0 )) amplitúdó változtatás: H(ω 0 ) fázistolás: arg(h(ω 0 )) Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 14 / 32

Szinuszos válasz Állandósult állapotbeli válasz Állandósult állapotbeli válasz A komplex exponenciális valós és képzetes része cos(ω 0 n) sin(ω 0 n) H H(ω 0 ) cos(ω 0 n + arg(h(ω 0 ))) H H(ω 0 ) sin(ω 0 n + arg(h(ω 0 ))) Szuperpozíció: A 1 e jω 1n + A 2 e jω 2n H A1 H(ω 1 )e jω 1n + A 2 H(ω 2 )e jω 2n Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 15 / 32

Szinuszos válasz Állandósult állapotbeli válasz Állandósult állapotbeli válasz Általános x(n) bemeneti jel esetén a spektrum összetettebb (DTFT) x(n) = 1 2π π π X (ω)e jωn dω Szűrő: H(ω), a kimeneti spektrumot átformálja Y (ω) = H(ω)X (ω) Kimenet (y(n)) spektruma Fáziskésés: y(n) = 1 2π π π d(ω) = arg(h(ω)) ω Csoportkésés: Y (ω)e jωn dω = 1 2π π π H(ω)X (ω)e jωn dω lineáris fázisú rendszer: d(ω) = D d g (ω) = d dω arg(h(ω)) Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 16 / 32

Tranziens válasz Szinuszos válasz Tranziens válasz Tranziens jelenségek: bekapcsolási és kikapcsolási tranziensek Szűrő dinamikus viselkedésének vizsgálata z-transzformáció segítségével x(n) = e jω 0n u(n) Z X (z) = 1 1 e jω 0 z 1 ROC: z > e jω 0 = 1 Stabil szűrő: H(z) = N(z) D(z) = N(z) (1 p 1 z 1 )(1 p 2 z 1 )... (1 p M z 1 ) Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 17 / 32

Tranziens válasz Szinuszos válasz Tranziens válasz A kimenet z-transzformáltja Y (z) = H(z)X (z) = Parciális törtekre bontva A kimenet N(z) (1 e jω 0 z 1 )(1 p 1 z 1 )(1 p 2 z 1 )... (1 p M z 1 ) Y (z) = H(ω 0) B 1 1 e jω + 0z 1 1 p 1 z 1 + + B M 1 p M z 1 y(n) = H(ω 0 )e jω 0n + B 1 p n 1 + + B M p n M H(ω 0)e jω 0n, n mivel p i < 1, i = 1,..., M Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 18 / 32

Tranziens válasz Szinuszos válasz Tranziens válasz y(n) = H(ω 0 )e jω 0n + B 1 p n 1 + + B M p n M Következmények Ha a szűrő instabil, y(n), n Stabil szűrő esetén a pi n tranziensek nem egyforma gyorsan csengnek le ρ = max p i i Effektív időállandó n eff : ennyi idő alatt csökken a tranziens az ɛ-szorosára n eff = ln ɛ ln ρ DC erősítés (x(n) = u(n)-re adott válasz): H(0) = H(z) z=1 = h(n) n=0 AC erősítés (x(n) = ( 1) n u(n)-re adott válasz): H(π) = H(z) z= 1 = ( 1) n h(n) Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 19 / 32 n=0

Áttekintés Pólus/zérus tervezés 1 Digitális szűrők ekvivalens leírási módjai 2 Átviteli függvények 3 Szinuszos válasz 4 Pólus/zérus tervezés Elsőrendű szűrők Parametrikus rezonátorok és ekvalizerek Notch- és fésűszűrők 5 Dekonvolúció, inverz szűrők, stabilitás Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 20 / 32

Elsőrendű szűrők Pólus/zérus tervezés Elsőrendű szűrők Legyen az átviteli függvény H(z) = G(1 + bz 1 ) 1 az 1, 0 < a, b < 1, G R z = b zérus (csillapít) az egységkör magas frekvenciájú részén z = a pólus (erősít) az egységkör alacsony frekvenciájú részén AC erősítés / DC erősítés H(π) (1 b)(1 a) = H(0) (1 + b)(1 + a) Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 21 / 32

Elsőrendű szűrők Pólus/zérus tervezés Elsőrendű szűrők Két paraméter: a és b két egyenlet kell, hogy meg tudjuk határozni Relatív erősítés H(π) (1 b)(1 a) = H(0) (1 + b)(1 + a) Szűrő válaszideje a = ɛ 1/n eff Pl. n eff = 20 mintavételi idő és ɛ = 0.01 Legyen H(π)/H(0) = 1 21 Azaz a = ɛ 1/n eff = (0.01) 1/20 0.8 1 (1 b)(1 0.8) = 21 (1 + b)(1 + 0.8) H(z) = G(1 + 0.4z 1 ) 1 0.8z 1 b = 0.4 Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 22 / 32

Pólus/zérus tervezés Parametrikus rezonátorok Parametrikus rezonátorok és ekvalizerek Rezonátorszűrő: csak egy adott frekvenciát ereszt át z-síkon: ±ω 0 fázisú komplex konjugált póluspár p = Re jω 0, p = Re jω 0, 0 < R < 1 Átviteli függvény G H(z) = (1 Re jω 0 z 1 )(1 Re jω 0 z 1 ) = G 1 + a 1 z 1 + a 2 z 2 ahol a 1 = 2R cos ω 0, a 2 = R 2 G erősítés meghatározása H(ω 0 ) = 1-ből G = (1 R) 1 2R cos(2ω 0 ) + R 2 Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 23 / 32

Pólus/zérus tervezés Parametrikus rezonátorok Parametrikus rezonátorok és ekvalizerek ω szélesség: H(ω) 2 = 1 2 H(ω 0) 2 = 1 2 egyenletből (ω 1 < ω 0 < ω 2 ) Decibelben kifejezve H(ω) 20 log 10 H(ω 0 ) = 10 log 10 Ha R 1, akkor ω 2(1 R), azaz R 1, élesebb a sáv......de lassabb lesz a szűrő ( ) 1 = 3dB 2 Tervezés: adott ω sávszélesség, R számolható belőle Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 24 / 32

Pólus/zérus tervezés Parametrikus rezonátorok Parametrikus rezonátorok és ekvalizerek Impulzusválasz Differenciaegyenlet h(n) = G sin ω 0 R n sin(ω 0 n + ω 0 ) y(n) = a 1 y(n 1) a 2 y(n 2) + Gx(n) Mintánkénti konvolúció pszeudokódja és blokk diagramja: RESONATOR() 1 for each x bemeneti minta 2 do y a 1 w 1 a 2 w 2 + Gx 3 w 2 w 1 4 w 1 y 5 return y Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 25 / 32

Pólus/zérus tervezés Parametrikus ekvalizerek Parametrikus rezonátorok és ekvalizerek Rezonátor általánosítása: ekvalizer A pólusokkal egy fázisú zérusokat is használunk Átviteli függvény z 1 = re jω 0 z 1 = re jω 0, 0 r 1 H(z) = (1 rejω 0 z 1 )(1 re jω 0 z 1 ) (1 re jω 0 z 1 )(1 re jω 0 z 1 ) = 1 + b 1z 1 + b 2 z 2 1 + a 1 z 1 + a 2 z 2 ahol b 1 = 2r cos ω 0 b 2 = r 2 a 1 = 2R cos ω 0 a 2 = R 2 Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 26 / 32

Notch szűrők Pólus/zérus tervezés Notch- és fésűszűrők Notch szűrő (ekvalizer r = 1 mellett) együtthatói Átviteli függvény a 1 = Rb 1 = 2R cos ω 0 a 2 = R 2 b 2 = R 2 H(z) = 1 + b 1z 1 + b 2 z 2 N(z) 1 + Rb 1 z 1 = + Rb 2 z 2 N(R 1 z) eml: N(z) = (1 e jω 0 z 1 )(1 e jω 0 z 1 ) Általánosítás: véges sok "vágással" az egységkörön. A "notch" polinom: M N(z) = (1 e jω i z 1 ) Nevező polinom i=1 D(z) = N(ρ 1 z) = M (1 e jω i ρz 1 ) i=1 Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 27 / 32

Notch szűrők Pólus/zérus tervezés Notch- és fésűszűrők Átviteli függvény H(z) = N(z) N(ρ 1 z) = 1 + b 1 z 1 + b 2 z 2 + + b M z M 1 + ρb 1 z 1 + ρ 2 b 2 z 2 + + ρ M b M z M Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 28 / 32

Fésűszűrők Pólus/zérus tervezés Notch- és fésűszűrők Áthelyezve a zérusokat az egységkörön és a pólusokon belülre: Átviteli függvény z i = e jω i z i = re jω i H(z) = N(r 1 z) N(ρ 1 z) = 1 + rb 1z 1 + r 2 b 2 z 2 + + r M b M z M 1 + ρb 1 z 1 + ρ 2 b 2 z 2 + + ρ M b M z M Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 29 / 32

Dekonvolúció, inverz szűrők, stabilitás Áttekintés 1 Digitális szűrők ekvivalens leírási módjai 2 Átviteli függvények 3 Szinuszos válasz 4 Pólus/zérus tervezés 5 Dekonvolúció, inverz szűrők, stabilitás Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 30 / 32

Dekonvolúció, inverz szűrők, stabilitás Dekonvolúció, inverz szűrők, stabilitás Dekonvolúció: y(n) és h(n) ismeretében határozzuk meg x(n)-t Elméletben: H inv (z) = 1 H(z) y(n) = h(n) x(n) inverz szűrő alkalmazása Y (z) = H(z)X (z) X (z) = 1 H(z) Y (z) = H inv(z)y (z) Két tipikus alkalmazás Csatorna kiegyenlítés Audio ekvalizálás Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 31 / 32

Dekonvolúció, inverz szűrők, stabilitás Audio ekvalizálás Audio rendszer által generált x(n) hang a szoba is hatással van rá visszaverődés elnyelődés Jellemezhető egy impulzusválasz függvénnyel: h room (n) y room (n) = h room (n) x(n) h room (n) mérhető, és dekonvolválható a kimenetből egy inverz szűrő segítségével Y room (z) = H room (z)x (z) X (z) = 1 H room (z) Y (z) Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 október 32 / 32