Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

ps:labs:09 [2021/12/12 21:48]
ionut.gorgos
ps:labs:09 [2022/12/06 15:19] (current)
ionut.gorgos
Line 1: Line 1:
 ===== Laboratorul 09. ===== ===== Laboratorul 09. =====
-<​hidden>​+/*<​hidden>​*/
 ==== Convoluția,​ filtre FIR și metoda de proiectare folosind ferestre ==== ==== Convoluția,​ filtre FIR și metoda de proiectare folosind ferestre ====
 +Prezentarea PowerPoint pentru acest laborator poate fi găsită aici: [[https://​docs.google.com/​presentation/​d/​16NWgSnRxFygNBcrHc7IvEfMR_MzZxyu7/​edit?​usp=sharing&​ouid=110538702824281541719&​rtpof=true&​sd=true|aici]]
  
 În acest laborator vom face câteva exerciții pentru a ne familiariza cu operația de convoluție precum și cu filtre cu răspunsul finit la impuls (finite impulse response - FIR) și cu metode de proiectare a acestora prin metode folosind ferestre. În acest laborator vom face câteva exerciții pentru a ne familiariza cu operația de convoluție precum și cu filtre cu răspunsul finit la impuls (finite impulse response - FIR) și cu metode de proiectare a acestora prin metode folosind ferestre.
Line 9: Line 10:
  
  
-=== Exercițiul 1 -- Convoluția ​[4p] ===+=== Exercițiul 1 -- Convoluția === 
 +[<color red>​4p</​color>​]
  
 Precum am spus la curs, putem defini operația de convoluție dintre două secvențe h(k) și x(n) după cum urmează: Precum am spus la curs, putem defini operația de convoluție dintre două secvențe h(k) și x(n) după cum urmează:
Line 18: Line 20:
  
 În general presupunem că secvența h(k) are un număr $M$ finit și, în general, mic de elemente. ​ În general presupunem că secvența h(k) are un număr $M$ finit și, în general, mic de elemente. ​
-/*<​hidden>​*/ In our context, these elements will usually be the //taps// of a filter, and the convolution operation will be used to filter an input sequence x(n), as we shall see in the following exercises. ​/*</​hidden>​*/+<​hidden>​ In our context, these elements will usually be the //taps// of a filter, and the convolution operation will be used to filter an input sequence x(n), as we shall see in the following exercises. </​hidden>​
  
 Rezolvați următoarele exerciții: Rezolvați următoarele exerciții:
   - Dacă x(n) are N elemente și h(k) are M elemente, câte elemente are secvența obținută prin convoluție $h(k) \ast x(n)$? (presupunând că efectuăm convoluția doar pe elementele diferite de zero, adică atunci când elementele celei mai scurte secvențe se suprapun în totalitate cu elementele celeilalte)   - Dacă x(n) are N elemente și h(k) are M elemente, câte elemente are secvența obținută prin convoluție $h(k) \ast x(n)$? (presupunând că efectuăm convoluția doar pe elementele diferite de zero, adică atunci când elementele celei mai scurte secvențe se suprapun în totalitate cu elementele celeilalte)
   - Fie x(n) secvența [1, 3, 5, 7, 5, 4, 2] și h(k) secvența [0.1, 0.3, 0.1]. Secvența obținută prin convoluție $y(n) = h(k) \ast x(n), n \in \{1,​2,​3,​4,​5\}$ ar trebui sa aibă 5 elemente. Scrieți fiecare dintre aceste elemente ca un produs scalar. Observați că trebuie să inversați ordinea secvenței x(n) (doar partea care se înmulțeste cu filtrul) înainte să o înmulțiți cu h(k) (alternativ,​ puteți inversa o singură dată elementele filtrului).   - Fie x(n) secvența [1, 3, 5, 7, 5, 4, 2] și h(k) secvența [0.1, 0.3, 0.1]. Secvența obținută prin convoluție $y(n) = h(k) \ast x(n), n \in \{1,​2,​3,​4,​5\}$ ar trebui sa aibă 5 elemente. Scrieți fiecare dintre aceste elemente ca un produs scalar. Observați că trebuie să inversați ordinea secvenței x(n) (doar partea care se înmulțeste cu filtrul) înainte să o înmulțiți cu h(k) (alternativ,​ puteți inversa o singură dată elementele filtrului).
-  - Fie x(n) o secvențde $N=64$ elemente corespunzătoare unei sinusoide de frecvență $f=3$ kHz, eșantionată cu $f_s=64$ kHz. Fie h(k) secvența [0.1, 0.2, 0.2, 0.2, 0.1]. Generați aceste secvențe în Matlab/​Octave ​și implementați convoluția pentru a obține elementele $y(n) = h(k) \ast x(n)$. Plotați inputul x(n) și ieșirea y(n); folosiți funcția //stem// în locul funcției //plot// pentru acest exercițiu.+  - Fie x(n) o secvență de $N=64$ elemente corespunzătoare unei sinusoide de frecvență $f=3$ kHz, eșantionată cu $f_s=64$ kHz. Fie h(k) secvența [0.1, 0.2, 0.2, 0.2, 0.1]. Generați aceste secvențe în MATLAB ​și implementați convoluția pentru a obține elementele $y(n) = h(k) \ast x(n)$. Plotați inputul x(n) și ieșirea y(n); folosiți funcția //stem// în locul funcției //plot// pentru acest exercițiu.
   - Înlocuiți x(n) cu secvența de impuls cu 9 elemente [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0] și efectuați convoluția cu aceeași secvență h(k) ca mai sus. Ce obțineți ca y(n)? Cum se numește aceasta?   - Înlocuiți x(n) cu secvența de impuls cu 9 elemente [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0] și efectuați convoluția cu aceeași secvență h(k) ca mai sus. Ce obțineți ca y(n)? Cum se numește aceasta?
-  - Încercați operațiile de mai sus folosind funcția ​Matlab/​Octave ​//conv//. Obțineți aceleași rezultate? Care sunt diferențele?​+  - Încercați operațiile de mai sus folosind funcția ​MATLAB ​//conv//. Obțineți aceleași rezultate? Care sunt diferențele?​
  
 <note tip> <note tip>
Line 31: Line 33:
 </​note>​ </​note>​
  
-=== Exercițiul 2 -- Filtre FIR [4p] ===+=== Exercițiul 2 -- Filtre FIR === 
 +[<color red>​4p</​color>​]
  
 În acest exercițiu vom crea secvența x(n) pentru un filtru trece-jos plecând de la un filtru ideal în domeniul frecvență și, folosind IFFT, vom obține secvența x(n). Vom folosi de asemenea diferite ferestre pentru a le compara performanța în proiectarea de filtre trece-jos. În acest exercițiu vom crea secvența x(n) pentru un filtru trece-jos plecând de la un filtru ideal în domeniul frecvență și, folosind IFFT, vom obține secvența x(n). Vom folosi de asemenea diferite ferestre pentru a le compara performanța în proiectarea de filtre trece-jos.
Line 40: Line 43:
   * Țineți minte că acest spectru poate fi văzut ca ieșirea din DFT(FFT), adică primul element corespunde frecvenței //0//, pe când următoarele //N/2-1// corespund frecvențelor pozitive, iar ultimele //N/2// componente reprezintă frecvențele negative.   * Țineți minte că acest spectru poate fi văzut ca ieșirea din DFT(FFT), adică primul element corespunde frecvenței //0//, pe când următoarele //N/2-1// corespund frecvențelor pozitive, iar ultimele //N/2// componente reprezintă frecvențele negative.
  
-  - Acum aplicați inversa DFT(în practică inversa FFT, //ifft// în Matlab/​Octave) pentru a obține secvența corespunzătoare în domeniul timp hk(n). Rețineți: trebuie să aplicați funcția //​ifftshift//​ pe rezultat pentru a obține o funcție sinc simetrică, adică folosiți ceva precum: <code matlab>​hk = ifftshift(ifft(HK));</​code>​+  - Acum aplicați inversa DFT(în practică inversa FFT, //ifft// în MATLAB) pentru a obține secvența corespunzătoare în domeniul timp hk(n). Rețineți: trebuie să aplicați funcția //​ifftshift//​ pe rezultat pentru a obține o funcție sinc simetrică, adică folosiți ceva precum: <code matlab>​hk = ifftshift(ifft(HK));</​code>​
   - Trunchiați secvența hk(n) prin selectarea a doar //L=65// de eșantioane din centru(32 din stânga maximului funcției sinc, maximul funcției, și 32 de eșantioane din dreapta). Aceasta corespunde multiplicării secvenței hk(n) cu o fereastră rectangulară centrată în punctul maxim al funcției sinc. Plotați secvența.   - Trunchiați secvența hk(n) prin selectarea a doar //L=65// de eșantioane din centru(32 din stânga maximului funcției sinc, maximul funcției, și 32 de eșantioane din dreapta). Aceasta corespunde multiplicării secvenței hk(n) cu o fereastră rectangulară centrată în punctul maxim al funcției sinc. Plotați secvența.
   - Aplicați DFT(//​fft//​) pe secvența trunchiată,​ adică cea înmulțită cu fereastra rectangulară (care conține doar 1) și plotați spectrul (cu //plot//). Rețineți: este important aici, precum și la primul plot pentru filtru trece-jos ideal, să notăm axa frecvențelor (axa x) ca o funcție de $F_s$, adică de la //0// la //1//. Vedeți diferențe față de filtrul ideal trece-jos? Acestea sunt efectele ferestrei dreptunghiulare.   - Aplicați DFT(//​fft//​) pe secvența trunchiată,​ adică cea înmulțită cu fereastra rectangulară (care conține doar 1) și plotați spectrul (cu //plot//). Rețineți: este important aici, precum și la primul plot pentru filtru trece-jos ideal, să notăm axa frecvențelor (axa x) ca o funcție de $F_s$, adică de la //0// la //1//. Vedeți diferențe față de filtrul ideal trece-jos? Acestea sunt efectele ferestrei dreptunghiulare.
-  - Folosiți aceeași secvență trunchiată ​ca mai sus, dar înmulțiți-o cu o fereastră precum //​Blackman//​ (//​blackman//​ în MATLAB/OCTAVE). Efectuați din nou DFT și plotați spectrul (cu //plot//). Arată mai bine?. +  - Folosiți aceeași secvență trunchiată ​(hk(n)), dar înmulțiți-o cu o fereastră precum //​Blackman//​ (//​blackman//​ în MATLAB). Efectuați din nou DFT și plotați spectrul (cu //plot//). Arată mai bine?. 
-  - În final, folosiți ca intrare sinusoida din Exercițiul 1 ca x(n) și filtrați-o printr-o convoluție cu secvența obținută mai sus după folosirea ferestrei Blackman(folosiți funcția //conv// din Matlab/​Octave). Plotați intrarea și ieșirea în aceeași figură folosind //stem// pentru a observa efectele filtrului.+  - În final, folosiți ca intrare sinusoida din Exercițiul 1 ca x(n) și filtrați-o printr-o convoluție cu secvența obținută mai sus după folosirea ferestrei Blackman(folosiți funcția //conv// din MATLAB). Plotați intrarea și ieșirea în aceeași figură folosind //stem// pentru a observa efectele filtrului.
  
-=== Exercițiul 3 -- Proiectarea rapidă de filtre FIR folosind MATLAB/Octave [2p] ===+=== Exercițiul 3 -- Proiectarea rapidă de filtre FIR folosind MATLAB === 
 +[<color red>​2p</​color>​]
  
 Putem descrie un filtru (sistem liniar) cu feedback(IIR având termenii $a_i$ mai jos) sau fără feedback (FIR) folosind o ecuație cu diferențe precum: Putem descrie un filtru (sistem liniar) cu feedback(IIR având termenii $a_i$ mai jos) sau fără feedback (FIR) folosind o ecuație cu diferențe precum:
Line 55: Line 59:
 $H(z) = \frac{\sum_{k=0}^q b_k \cdot z^{-k}}{1 - \sum_{k=1}^p a_k \cdot z^{-k}}$ $H(z) = \frac{\sum_{k=0}^q b_k \cdot z^{-k}}{1 - \sum_{k=1}^p a_k \cdot z^{-k}}$
  
-În MATLAB/Octave, puteți folosi funcția //fir1// pentru a obține rapid elementele $b_i$ ale unui filtru FIR trece-jos, trece-bandă sau trece-sus(ignorați coeficienții $a_i$ deocamdată). Apoi puteți folosi funcția //filter// pentru a filtra orice secvență folosind coeficienții $b_i$ dați de //fir1//, iar $a_0=1$.+În MATLAB, puteți folosi funcția //fir1// pentru a obține rapid elementele $b_i$ ale unui filtru FIR trece-jos, trece-bandă sau trece-sus(ignorați coeficienții $a_i$ deocamdată). Apoi puteți folosi funcția //filter// pentru a filtra orice secvență folosind coeficienții $b_i$ dați de //fir1//, iar $a_0=1$.
  
 Pentru acest exercițiu, folosiți funcția //fir1// pentru a proiecta filtre FIR trece-jos, trece-bandă și trece-sus. Apoi folosiți funcția //filter// pentru a testa filtrele cu niște sinusoide ca în Exercițiul 1, cu $f=3$ kHz, $15$ kHz, $30$ kHz . Puteți verifica designul filtrelor folosind //freqz//. Pentru acest exercițiu, folosiți funcția //fir1// pentru a proiecta filtre FIR trece-jos, trece-bandă și trece-sus. Apoi folosiți funcția //filter// pentru a testa filtrele cu niște sinusoide ca în Exercițiul 1, cu $f=3$ kHz, $15$ kHz, $30$ kHz . Puteți verifica designul filtrelor folosind //freqz//.
 <code matlab>​freqz(b,​1);</​code>​ <code matlab>​freqz(b,​1);</​code>​
 +<​hidden>​
 <note warning>​Pentru a putea folosi funcțiile //fir1// și //freqz// trebuie să instalați pachetul signal din Octave. <note warning>​Pentru a putea folosi funcțiile //fir1// și //freqz// trebuie să instalați pachetul signal din Octave.
 <code matlab> <code matlab>
Line 68: Line 73:
 </​code>​ </​code>​
 </​note>​ </​note>​
 +</​hidden>​
  
 Pentru răspunsul la impuls puteți folosi: Pentru răspunsul la impuls puteți folosi:
Line 83: Line 89:
 </​code>​ </​code>​
  
-</​hidden>​+/*</​hidden>​*/
  
ps/labs/09.1639338523.txt.gz · Last modified: 2021/12/12 21:48 by ionut.gorgos
CC Attribution-Share Alike 3.0 Unported
www.chimeric.de Valid CSS Driven by DokuWiki do yourself a favour and use a real browser - get firefox!! Recent changes RSS feed Valid XHTML 1.0