Bài giảng Biến đổi Fourier rời rạc
Vậy với việc tăng chiều dài các dãy 𝑥 𝑛
và ℎ 𝑛 ta có thể sử dụng DFT để phân
tích và biểu diễn hệ thống tuyến tính bất
biến (bộ lọc tuyến tính)
Phân tích hệ thống sử dụng DFT
18 trang |
Chia sẻ: Tiểu Khải Minh | Ngày: 28/02/2024 | Lượt xem: 24 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem nội dung tài liệu Bài giảng Biến đổi Fourier rời rạc, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Biến đổi
Fourier rời rạc
GV: Nguyễn Thị Phương Thảo
Email: thaont@wru.edu.vn
Biến đổi Fourier rời rạc
Biến đổi Fourier 𝑋 𝜔 là hàm liên tục của
tần số 𝜔 khó khăn khi xử lý trên máy
tính hoặc các hệ thống số thiết kế đặc biệt
Giải pháp: rời rạc hóa phổ 𝑋 𝜔 biến
đổi Fourier rời rạc (DFT)
Tín hiệu 𝑥 𝑛 có phổ
Lấy mẫu 𝑋 𝜔 với khoảng cách là 𝛿𝜔 rad.
Nếu lấy N mẫu khoảng cách giữa các
mẫu 𝛿𝜔 = 2𝜋/𝑁.
Phổ của tín hiệu tại các tần số 𝜔 =
2𝜋
𝑁
𝑘 là
5.1 Lấy mẫu miền tần số
5.1 Lấy mẫu miền tần số
Biến đổi DFT của 𝑥 𝑛
Khôi phục lại tín hiệu rời rạc thời gian
Điều kiện: 𝑥 𝑛 là tín hiệu hữu hạn có chiều
dài L và 𝐿 ≤ 𝑁
So sánh biến đổi FT và DFT
Ta biểu diễn biến đổi FT của x(n) như sau (L=10):
Biểu diễn phổ biên độ và phổ pha của tín hiệu x(n)
So sánh biến đổi FT và DFT
Biến đổi DFT của tín hiệu x(n) lấy với N = 50
Chú ý: khi sử dụng biến đổi DFT với dãy hữu hạn có chiều dài L, ta
phải lấy số mẫu N ≥ L thì mới đảm bảo khôi phục lai đúng x(n)
Ta có thể hình dung DFT là sự rời rạc hóa hàm liên tục X(ω) với
số mẫu N (trong khoảng từ 0:2π)
So sánh biến đổi FT và DFT
Tương tự ta có biến đổi DFT của tín hiệu x(n) lấy với N = 100
Biểu diễn biến đổi DFT dưới dạng ma trận
Đặt
Ta có:
nk
N
j
e
2
nk
NW
)1(001000 W)1(...W)1(W)0(W)()0( NNNN
n
N NxxxnxX
)1(111101 W)1(...W)1(W)0(W)()1( NNNN
n
N NxxxnxX
)1)(1(1)1(0)1(0 W)1(...W)1(W)0(W)()1( NNN
N
N
N
N
n
N NxxxnxNX
1
0
W)()(
N
n
kn
NnxkX
Giả sử đặt:
𝑥𝑁 là ma trận có N phần tử là giá trị các xung của
𝑥 𝑛 với 𝑛 = 0,1,2 ,𝑁 − 1.
𝑋𝑁 là ma trận có N phần tử là giá trị các xung của
𝑋(𝑘) với k= 0,1,2 ,𝑁 − 1.
Ma trận 𝑊𝑁 có 𝑁 × 𝑁 phần tử như sau
Biểu diễn biến đổi DFT dưới dạng ma trận
Ta có công thức DFT N điểm như sau
𝑋𝑁 = 𝑊𝑁𝑥𝑁
Nghịch đảo của 𝑊𝑁 là 𝑊𝑁
−1, ta có
𝑥𝑁 = 𝑊𝑁
−1𝑋𝑁
Biểu diễn biến đổi DFT dưới dạng ma trận
5.2. Tính chất biến đổi DFT
a. Tính chất tuyến tính
b. Tính chất trễ
+ Khái niệm trễ vòng
Xét dãy có chiều dài N, trễ vòng được định nghĩa như sau: các
mẫu trễ ngoài khoảng từ 0 đến N-1 sẽ vòng quay trở lại
Trễ vòng của dãy có chiều dài N chỉ xác định trong khoảng từ 0
đến N-1
Ký hiệu trễ vòng: x(n-n0)N
5.2. Tính chất (tiếp)
Tính chất trễ của DFT
Trễ theo thời gian
Trễ theo tần số
Đảo miền thời gian
5.2. Tính chất (tiếp)
c. Tích chập vòng
Khái niệm: Tích chập vòng của 2 dãy hữu hạn có
chiều dài N là 1 dãy hữu hạn có chiều dài N được định
nghĩa như sau:
N
N
m
NN
NNN
mnxmxnx
nxnxnx
)()()(
)((*))()(
2
1
0
13
213
5.2. Tính chất (tiếp)
Cách tính tích chập vòng
Tính tương tự như tích chập thường
Tuy nhiên không dùng trễ tuyến tính mà dùng trễ
vòng
Chú ý:
2 dãy tính tích chập phải là dãy hữu hạn có cùng
chiều dài N
Dãy kết quả cũng là 1 dãy hữu hạn có chiều dài N
Biến đổi DFT với tích chập vòng
NNN
DFT
NNN kXkXkXnxnxnx )()()()((*))()( 213213
5.3 Phân tích hệ thống sử dụng DFT
Xét hệ thống có đáp ứng xung ℎ 𝑛 có
chiều dài hữu hạn M
Tín hiệu vào 𝑥 𝑛 có chiều dài L
Đáp ứng ra
𝑦 𝑛 = 𝑥 𝑛 ∗ ℎ 𝑛
có chiều dài 𝐿 +𝑀 − 1
DFT của 𝑦(𝑛) cần phải thực hiện với
N ≥ 𝐿 +𝑀 − 1 điểm
Biểu diễn hệ thống miền tần số
𝑌 𝜔 = 𝐻 𝜔 𝑋 𝜔
DFT 𝑦(𝑛)
Vậy
{𝑋(𝑘)} và {𝐻(𝑘)} là DFT N điểm của các dãy 𝑥(𝑛)
và ℎ(𝑛) tương ứng
5.3 Phân tích hệ thống sử dụng DFT
Vậy với việc tăng chiều dài các dãy 𝑥 𝑛
và ℎ 𝑛 ta có thể sử dụng DFT để phân
tích và biểu diễn hệ thống tuyến tính bất
biến (bộ lọc tuyến tính)
5.3 Phân tích hệ thống sử dụng DFT
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- bai_giang_bien_doi_fourier_roi_rac.pdf