1 Wykład 3,4 i 5: Przegląd podstawowych transformacji sygnałowychDyskretny szereg Fouriera Dyskretna Transformacja Fouriera (DFT) i jej numeryczna aplikacja (FFT) Przykład zastosowania Transformacja Fouriera PTS 2015
2 Dyskretny szereg FourieraWyprowadzenie DFS gdzie oraz . PTS 2015
3 Dyskretny szereg Fouriera cdPodzielmy okres T na N równych podprzedziałów: Dyskretny szereg Fouriera cd . PTS 2015
4 Dyskretny szereg Fouriera cdOznaczając: Powyższe równanie daje możliwość obliczenia próbki (dyskretnej wartości) funkcji f(t) dla , . PTS 2015
5 Dyskretny szereg Fouriera cdBiorąc pod uwagę, że dla dowolnych liczb naturalnych m i n zachodzi: i wprowadzając tzw. współczynniki aliasingowe: . PTS 2015
6 Dyskretny szereg Fouriera cdOtrzymamy równanie: PTS 2015
7 Równanie: stanowi okresowy szereg Fouriera funkcji f(t) w dyskretnych chwilach czasu, a współczynniki aliasingowe (nałożeniowe) określone są wzorem: PTS 2015
8 Dyskretny szereg Fouriera cdPrzykład Wyznaczyć dyskretny szereg Fouriera funkcji podanej na rysunku (N=4): PTS 2015
9 Rozwiązanie Stosując wzór dla współczynników z „daszkiem”: otrzymujemyDyskretny szereg Fouriera cd Rozwiązanie Stosując wzór dla współczynników z „daszkiem”: otrzymujemy gdzie . PTS 2015
10 Dla n=0, 1, 2, 3, mamy: Czyli ostatecznie: . PTS 2015
11 Dyskretna Transformata FourieraDEFINICJA Dany jest ciąg o N liczbach rzeczywistych lub zespolonych. Dyskretną transformatą Fouriera ciągu jest ciąg o N liczbach określony równaniem PTS 2015
12 Transformata odwrotna:UWAGA: Ciąg nie musi być okresowy a jego elementy mogą być liczbami zespolonymi PTS 2015
13 Przykład obliczania DFTDany jest ciąg wyznaczyć jego transformatę DFT PTS 2015
14 Z wzoru definicyjnego :dla N=4 PTS 2015
15 Skąd ostatecznie Spektrum amplitudowe PTS 2015
16 Spektrum fazowe PTS 2015
17 Właściwości Dyskretnej Transformacji Fouriera (DFT)PTS 2015
18 Szkic uzasadnienia PTS 2015
19 Właściwości Dyskretnej Transformacji Fouriera (DFT) (2) PrzesunięciePTS 2015
20 Uzasadnienie prawdziwości właściwości transformaty DFT PrzesunięciePTS 2015
21 Cd uzasadnienia: PTS 2015
22 Przykład (przesunięcie)PTS 2015
23 Przykład (przesunięcie) cdPTS 2015
24 Przykład (przesunięcie) cdPTS 2015
25 Przykład (przesunięcie) cdPTS 2015
26 Właściwości Dyskretnej Transformacji Fouriera (DFT) (3) Splot okresowyPTS 2015
27 Przykład 1 PTS 2015
28 Przykład 1 (cd) odbicie PTS 2015
29 Przykład 1 (cd) PTS 2015
30 Dla analogicznie PTS 2015
31 Właściwości Dyskretnej Transformacji Fouriera (DFT) (4)PTS 2015
32 Szkic dowodu PTS 2015
33 Przykład 2 PTS 2015
34 Obliczenia transformaty pierwszego sygnałuPTS 2015
35 Obliczenia transformaty drugiego sygnałuPTS 2015
36 Obliczenia transformaty drugiego sygnałuPTS 2015
37 Sprawdzenie metodą klasycznąPTS 2015
38 Porównanie DFS i DFT PTS 2015
39 Porównanie DFS i DFT (2) PTS 2015
40 PTS 2015
41 Algorytm FFT wstęp Stosując wzór: “koszt” znalezieniadla ustalonej wartości n, wynosi: mnożeń sumowań. PTS 2015
42 Dla n od 0 do N-1 potrzeba (N-1)2 mnożeń i N(N-1) dodawańCzyli przykładowo, dla N=212 potrzeba mnożeń Proponowana w tej części wykładu “szybka” procedura zwana FFT (STF) zapewnia redukcję mnożeń z poprzedniego przykładu do 24576. PTS 2015
43 Szkic algorytmu DFT ciągu 2-elementowego gdzie . PTS 2015
44 Graf sygnałowy (motylkowy). W tej transformacie wymagane jest jedynie jedno mnożenie: przez PTS 2015
45 Przypadek N=4 . PTS 2015
46 Przypadek N=4 Wyprowadzenie . PTS 2015
47 Podane podejście uogólnić można na N-punktowy algorytm pozwalający na znaczne przyspieszenie obliczeń. Dla użycie FFT daje 223 razy mniej mnożeń niż standardowe DFT . Niestety, algorytm wymaga określonej liczby próbek funkcji dyskretnej 2n PTS 2015
48 Zastosowanie DFT (FFT)Wyznaczanie widma okresowych funkcji analogowych PTS 2015
49 Przykład DFT i wyznaczyć 8-punktową DFTChcemy spróbkować ciągły sygnał wejściowy zawierający dwie składowe: 135o i wyznaczyć 8-punktową DFT PTS 2015
50 ms PTS 2015
51 Przykład DFT cd Liczba próbek N=8Szybkość próbkowania: Liczba próbek N=8 8-elementowy ciąg x(n) jest równy xin(nts): PTS 2015
52 Przykład DFT cd Wartości częstotliwości N kolejnych punktów na osi częstotliwości, w których wyznaczane są prążki DFT (widmo a-f transformaty), są określane jako: Czyli dla wybranej częstotliwości fs= 8000 próbek/s wyniki DFT określają składowe sygnału x(n) w punktach osi częstotliwości: PTS 2015
53 Rezultaty DFT dla N=8: PTS 2015
54 Widmo amplitudowe okresowego przebiegu x(n)PTS 2015
55 Widmo fazowe x(n) PTS 2015
56 Wnioski dla DFT funkcji x(n) przy całkowitej liczbie okresów w przedziale N próbek.Aby otrzymać widmo amplitudowe funkcji xin(n) z widma transformaty DFT należy uwzględnić, że: Wartości DFT dla m>=N/2 są nadmiarowe (uwzględniamy m=0,1,2,3,4) Widmo fazowe podlega twierdzeniu o przesunięciu (w naszym przypadku nie trzeba go stosować) PTS 2015
57 ms PTS 2015
58 widmo przebiegu x(n) ze składową stałąPTS 2015
59 Co to jest „przeciek widma”?Chcemy ponownie spróbkować ciągły sygnał wejściowy zawierający dwie składowe: i wyznaczyć 8-punktową DFT przy szybkości próbkowania i N=8: PTS 2015
60 PTS 2015
61 Widmo amplitudowe okresowego przebiegu x(n)PTS 2015
62 Widmo fazowe okresowego przebiegu x(n)PTS 2015
63 Co to jest “przeciek” DFTDFT próbkowanych sygnałów rzeczywistych prowadzi do wyników w dziedzinie częstotliwości, które mogą być mylące =>jedynie kiedy próbkowany przedział (N próbek) stanowi wielokrotność okresu badanego przebiegu nie ma problemu Jeśli sygnał wejściowy zawiera składową o pewnej częstotliwości pośredniej (np.1.5fs/N) to ta składowa sygnału ujawni się w pewnym stopniu we wszystkich N wyjściowych wartościach częstotliwości DFT PTS 2015
64 Podstawy transformacji FourieraSygnał x(t) PTS 2015
65 W tym celu tworzymy okresowy sygnał : o okresie pokrywający się z Ponieważ x(t) nie jest sygnałem okresowym, nie może być przedstawiony w postaci szeregu Fouriera. Jednakże, metoda szeregu Fouriera może być zastosowana do przedstawienia x(t) w dowolnym przedziale: W tym celu tworzymy okresowy sygnał : o okresie pokrywający się z dla każdego t należącego do PTS 2015
66 gdzie PTS 2015
67 Oznaczmy: otrzymamy PTS 2015
68 Dla PTS 2015
69 Wyznaczamy ze wzoru: PTS 2015
70 stanowią parę przekształceń Fouriera.Równania: stanowią parę przekształceń Fouriera. to transformata Fourier funkcji czasu jest odwrotną transformatą Fouriera nazywana jest całką Fouriera PTS 2015
71 Warunki wystarczające istnienia przekształcenia Fourieramusi być bezwzględnie całkowalna W skończonym przedziale ma conajwyżej skończoną liczbę punktów ekstremalnych. W skończonym przedziale ma conajwyżej skończoną liczbę punktów nieciągłości i w każdym z tych punktów owe nieciągłości mają wartości skończone. PTS 2015
72 PTS 2015
73 Przykład Przykładowy impuls prostokątny PTS 2015
74 PTS 2015
75 PTS 2015
76 Wyjaśnienie istoty transformacji Fouriera:PTS 2015
77 Transformata Fouriera pojedynczego impulsu prostokątnegoWniosek: Moduł stanowi obwiednię dla PTS 2015
78 Moduł stanowi obwiednię dla PTS 2015
79 PTS 2015
80 PTS 2015
81 PTS 2015
82 W konsekwencji, dyskretne widmo łąńcucha impulsów prostokątnych staje się ciągłym widmem określonym obwiednią czyli Współczynniki wykładniczego szeregu Fouriera spełniają zależność Podczas gdy transformata Fouriera poj. prostokąta wyraża się zależnością Ciągłe widmo amplitudowe, ciągłe widmo fazowe, nieokresowego sygnału x(t) PTS 2015
83 Niektóre właściwości przekształcenia FourieraLiniowość Transformata sumy: Jest postaci: Skalowanie PTS 2015
84 Widmo amplitudowe jest parzyste a fazowe nieparzyste:Przesunięcie w dziedzinie czasu Jeśli: to Wniosek: WIDMO AMPLITUDOWE NIE ULEGA ZMIANIE natomiast fazowe jest przesunięte o PTS 2015
85 Przesunięcie w dziedzinie częstotliwości:Transformata pochodnej: Splot Twierdzenie o splocie PTS 2015
86 Przykład PTS 2015
87 To samo graficznie: PTS 2015
88 Transformaty Fouriera wybranych sygnałów:impuls jednostkowy (Diraca) . impuls przesunięty: PTS 2015
89 Czyli lub PTS 2015
90 Transformata Fouriera funkcjiPonieważ: PTS 2015
91 Transformata Fouriera funkcji cosinusPTS 2015
92 Transformata Fouriera funkcjiPonieważ: PTS 2015
93 Transformata Fouriera funkcji sinusPTS 2015
94 Szybka transformacja Fouriera (FFT) uzasadnienie schematuPTS 2015
95 DFT dwupunktowa PTS 2015
96 Graficzna interpretacjaPTS 2015
97 (e) (f) (g) (h) PTS 2015
98 Uwzględniając relacje (i):Przedstawiamy współczynniki DFT w funkcji w2 oraz w4 PTS 2015
99 (j) (k) (l) (m) PTS 2015
100 (n) (o) PTS 2015
101 (p) (r) (s) (t) PTS 2015
102 (u) (v) (w) (x) PTS 2015
103 Graf motylkowy dla N=4 PTS 2015
104 N=8 PTS 2015
105 (a) (b) (c) (d) PTS 2015