Bài giảng cung cấp cho người học các kiến thức: Các hệ thống thời gian rời rạc, tính nhân quả và ổn định, đáp ứng xung, tuyến tính và bất biến,. Hi vọng đây sẽ là một tài liệu hữu ích dành cho các bạn sinh viên đang theo học môn dùng làm tài liệu học tập và nghiên cứu. chi tiết nội dung tài liệu. | Xử lý số tín hiệu Chương 3: Các hệ thống thời gian rời rạc Nội dung Quy tắc vào/ra Tuyến tính và bất biến Đáp ứng xung Bộ lọc FIR và IIR Tính nhân quả và ổn định 1. Quy tắc vào/ra Xét hệ thống thời gian rời rạc: Quy tắc vào ra: quy tắc biến đổi x(n) y(n) PP xử lý sample – by – sample: H x(n) y(n) H x4 x3 x2 x1 x0 y4 y3 y2 y1 y0 1. Quy tắc vào/ra PP xử lý khối H x0 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 y0 y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 1. Quy tắc vào/ra Ví dụ: Tỉ lệ đầu vào: y(n) = (n) {x0, x1, x2, x3, x4, } {2x0, 2x1, 2x2, 2x3, 2x4, } y(n) =2x(n)+3x(n – 1) + 4x(n – 2) : trung bình cộng có trọng số của các mẫu vào. Xử lý khối 1. Quy tắc vào/ra Xử lý sample – by – sample Với hệ thống ở VD 2: - Đặt w1(n) = x(n-1) - Đặt w2(n) = x(n-2) Với mỗi mẫu vào x(n): y(n) = 2x(n) + 3w1(n) + 4w2(n) w1(n) = x(n-1) w2(n) = x(n-2) 2. Tuyến tính và bất biến Tính tuyến tính x1(n) y1(n), x2(n) y2(n) Cho x(n) = a1x1(n) + a2x2(n) Nếu hệ thống có tính tuyến tính y(n) = a1y1(n) + a2y2(n) Ví dụ: Kiểm tra tính tuyến tính của hệ thống xác định bởi y(n) = 2x(n) + 5 2. Tuyến tính và bất biến H H H x1(n) x2(n) a1 a2 x(n) y(n) x1(n) x2(n) y1(n) y2(n) a1 a2 a1y1(n)+a2y2(n) 2. Tuyến tính và bất biến Tính bất biến theo thời gian Toán tử trễ D> 0 Dịch phải D mẫu D< 0 Dịch trái D mẫu Delay D x(n) x(n – D) x(n – D) 0 D n 0 x(n) n 2. Tuyến tính và bất biến Tính bất biến theo thời gian xD(n) = x(n - D) Hệ thống là bất biến theo thời gian nếu yD(n) = y(n-D) H D H D x(n) x(n) y(n) xD(n) x(n – D ) yD(n) y(n - D) 2. Tuyến tính và bất biến Ví dụ: Xét tính bất biến của các hệ thống y(n) = (n) y(n) = x(2n) 3. Đáp ứng xung Xung đơn vị (xung Dirac) Đáp ứng xung { 1 n = 0 0 n ≠0 H δ(n) h(n) h(n) 0 D n 0 δ(n) n 3. Đáp ứng xung Hệ thống tuyến tính bất biến – Linear Time-Invariant System (LTI) được đặc trưng bằng chuỗi đáp ứng xung h(n) Đây là tích chập (convolution) của x(n) và h(n) 4. Bộ lọc FIR và IIR Bộ lọc FIR (Finite Impulse Response): đáp ứng xung h(n) hữu hạn h(n) = {h0, h1, h2, h3, , hM, 0, 0, 0 } M: bậc của bộ lọc Chiều dài bộ lọc: Lh = M + 1 {h0, h1, , hM}: hệ số lọc (filter coefficients, filter weights, filter taps) Phương trình lọc FIR 4. Bộ lọc FIR và IIR Bộ lọc IIR (Infinite Impulse Response): đáp ứng xung h(n) dài vô hạn Phương trình lọc IIR: Ví dụ Xác định đáp ứng xung của bộ lọc FIR y(n) = 2x(n) + 4x(n – 1) – 5x(n – 2) + 7x(n – 3) 5. Tính nhân quả và tính ổn định Tín hiệu nhân quả (causal) Tín hiệu phản nhân quả (anti-causal) -2 -1 0 1 2 3 4 5 x(n) n -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 x(n) n 5. Tính nhân quả và tính ổn định Tín hiệu không nhân quả (2 phía) Tính nhân quả của hệ thống LTI: là tính nhân quả của đáp ứng xung h(n) -2 -1 0 1 2 3 4 5 x(n) n 5. Tính nhân quả và tính ổn định Tính ổn định: Hệ thống LTI ổn định: đáp ứng xung h(n) tiến về 0 khi n Điều kiện ổn định: Ví dụ: h(n) = ()nu(n) ổn định , nhân quả h(n) = -()nu(-n-1) không ổn định, không nhân quả h(n) = 2nu(n) không ổn định, nhân quả h(n) = -2nu(-n-1) ổn định, không nhân quả
