Differences
This shows you the differences between two versions of the page.
|
ps:labs_python:05 [2023/10/31 01:21] ionut.gorgos |
ps:labs_python:05 [2023/10/31 10:14] (current) ionut.gorgos |
||
|---|---|---|---|
| Line 59: | Line 59: | ||
| <code python> | <code python> | ||
| import numpy as np | import numpy as np | ||
| - | from scipy.fft import fft, fftshift, fftfreq | + | from scipy.fft import fft, fftshift |
| import matplotlib.pyplot as plt | import matplotlib.pyplot as plt | ||
| Line 71: | Line 71: | ||
| plt.title('Fourier coefficients before amplitude modulation') | plt.title('Fourier coefficients before amplitude modulation') | ||
| </code> | </code> | ||
| - | * Calculați și plotați (cu //stem//) spectrul folosind DFT folosind formula de mai sus, apoi comparați rezultatul cu cel al funcției //fft//. [<color red>1p</color>] | + | * Calculați și plotați (cu //stem//) spectrul cu ajutorul DFT, folosind formula de mai sus, apoi comparați rezultatul cu cel al funcției //fft//. [<color red>1p</color>] |
| * Modulați semnalul în amplitudine folosind frecvența purtătoare $f_c = \frac{20}{T}$, i.e. face 20 de perioade complete în $T=128$ eșantioane ale semnalului $s(t)$. O variantă simplă de modulare este să calculați: $x(t) = (1+s(t)) \cdot \cos(2\pi f_c t)$. [<color red>1p</color>] | * Modulați semnalul în amplitudine folosind frecvența purtătoare $f_c = \frac{20}{T}$, i.e. face 20 de perioade complete în $T=128$ eșantioane ale semnalului $s(t)$. O variantă simplă de modulare este să calculați: $x(t) = (1+s(t)) \cdot \cos(2\pi f_c t)$. [<color red>1p</color>] | ||
| * Calculați și plotați (cum am făcut mai devreme, cu funcția //fft//) spectrul semnalului modulat în amplitudine. Comparați-l cu spectrul semnalului original. Este ceea ce v-ați așteptat? [<color red>1p</color>] | * Calculați și plotați (cum am făcut mai devreme, cu funcția //fft//) spectrul semnalului modulat în amplitudine. Comparați-l cu spectrul semnalului original. Este ceea ce v-ați așteptat? [<color red>1p</color>] | ||
