Sinais e Sistemas – Capítulo 4

Apresentação em tema: "Sinais e Sistemas – Capítulo 4"— Transcrição da apresentação:

1 Sinais e Sistemas – Capítulo 4
Aula 1 Sinais e Sistemas – Capítulo 4 Simon Haykin Aula 16

2 Representações com Transformada de Fourier para Sinais Periódicos
Seja x(t) um sinal periódico. Então sua representação por FS é Observe agora que a FT de um impulso deslocado em frequência, δ(ω-kωo), é uma senóide complexa com frequência kωo,, isto é Combinando as duas expressões, temos Aula 16

3 Representações com Transformada de Fourier para Sinais Periódicos
Consequentemente, a FT de um sinal periódico é uma série de impulsos espaçados pela frequência fundamental ωo. O k-ésimo impulso tem força 2πX[k], em que X[k] é o k-ésimo coeficiente da FS. Aula 16

4 Representações com Transformada de Fourier para Sinais Periódicos
Exemplo: Encontre a representação por FT para x(t)=cos(ω0t) Solução: A representação por FS para x(t) é Considerando que então Aula 16

5 Representações com Transformada de Fourier para Sinais Periódicos
Aula 16

6 Representações com Transformada de Fourier para Sinais Periódicos
Seja x[n] um sinal periódico com período N. Então sua representação por DTFS é Observe que a DTFT inversa de um impulso deslocado em frequência é uma senóide complexa de tempo discreto. A DTFT é uma função da frequência com período 2π, de modo que podemos expressar um impulso deslocado em frequência das seguintes formas: Aula 16

7 Representações com Transformada de Fourier para Sinais Periódicos
Expressando um período Usando uma série finita de impulso deslocados e separados entre si por um intervalo de 2π, de modo a obter a função com período 2π Aula 16

8 Representações com Transformada de Fourier para Sinais Periódicos
A DTFT inversa de é obtida usando a propriedade de peneiramento do impulso, isto é Usando a linearidade e substituindo a última expressão em então Aula 16

9 Representações com Transformada de Fourier para Sinais Periódicos
Uma vez que X[k] tem período N e NΩ0=2π, podemos reescrever a DTFT de x[n] como Aula 16

10 Representações com Transformada de Fourier para Sinais Periódicos
Exemplo: Determine a DTFT inversa da representação mostrada na figura a seguir Solução: um período de X(ejΩ) pode ser expressado como Aula 16

11 Representações com Transformada de Fourier para Sinais Periódicos
A DTFT inversa de cada impulso deslocado em frequência resulta em Aula 16

12 Convolução e Modulação com Classes Combinadas de Sinais
É comum haver combinações de sinais periódicos e não periódicos em problemas de convolução e modulação. Exemplo: aplique um sinal periódico x(t) ou x[n] a um filtro estável. A saída será a convolução do sinal de entrada periódico com a resposta ao impulso do filtro não periódica. Em casos assim, usaremos como ferramentas de análise a FT e a DTFT. Aula 16

13 Convolução e Modulação com Classes Combinadas de Sinais
Considere a convolução entre os sinais x(t) e h(t), isto é Digamos que x(t) seja um sinal periódico. Logo, sua FT é dada por em que X[k] são os coeficientes da FS de x(t). Aula 16

14 Convolução e Modulação com Classes Combinadas de Sinais
Substituindo X(jω) na expressão de convolução, temos Aula 16

15 Convolução e Modulação com Classes Combinadas de Sinais
A força do k-ésimo impulso é ajustado pelo valor H(jω). Y(jω) corresponde a um sinal periódico. Consequentemente y(t) também é periódico, com o mesmo período de x(t). Aula 16

16 Convolução e Modulação com Classes Combinadas de Sinais
Considere a convolução entre os sinais x[n] e h[n], isto é Digamos que x[n] seja um sinal periódico. Logo, sua DTFT é dada por em que X[k] são os coeficientes da DTFS de x[n]. Aula 16

17 Convolução e Modulação com Classes Combinadas de Sinais
Substituindo X(ejΩ) na expressão de convolução, temos A forma de Y(ejΩ) indica que y[n] também é periódico, com o mesmo período de x[n]. Aula 16

18 Convolução e Modulação com Classes Combinadas de Sinais
Propriedade da Modulação: Seja x(t) e z(t) sinais não periódicos. Desejamos expressar a FT de y(t)=x(t)z(t). Logo, representando x(t) e z(t) em termos de suas respectivas FTs, temos Logo Aula 16

19 Convolução e Modulação com Classes Combinadas de Sinais
Fazendo η=ω-υ, temos A integral interna em υ representa a convolução de X(jω) e Z(jω). A integral externa em ω está na forma da representação de Fourier para y(t). Daí, em que Aula 16

20 Convolução e Modulação com Classes Combinadas de Sinais
De forma similar, encontramos que em que Aula 16

21 Convolução e Modulação com Classes Combinadas de Sinais
Podemos utilizar a propriedade da modulação mesmo que um dos sinais seja periódico. Seja a modulação de dois sinais, x(t) e g(t), com x(t) periódico e g(t) não periódico Aula 16

22 Convolução e Modulação com Classes Combinadas de Sinais
A propriedade de peneiramento da função impulso implica que a convolução de qualquer função com um impulso deslocado resulta numa versão deslocada da função original, de forma que Aula 16

23 Convolução e Modulação com Classes Combinadas de Sinais
Seja agora a modulação de dois sinais, x[n] e g[n], com x[n] periódico e g[n] não periódico sendo onde X[k] são os coeficientes da DTFS de x[n]. Substituindo a última equação na definição de convolução, temos Aula 16

24 Convolução e Modulação com Classes Combinadas de Sinais
Aplicando a propriedade de peneiramento, temos Logo, a modulação de g[n] com a sequência periódica x[n] resulta numa DTFT que consiste numa soma ponderada de versões deslocadas de G(ejΩ). Observe que y[n] é não periódico e consequentemente Y(ejΩ) também é não periódico. Aula 16

25 Convolução e Modulação com Classes Combinadas de Sinais
Exemplo: Considere o sinal Use a propriedade de modulação para avaliar o efeito de computar a DTFT usando apenas os 2M+1 valores de x[n], isto é |n|≤M. Solução: Queremos avaliar y[n]=x[n]w[n], onde Aula 16

26 Convolução e Modulação com Classes Combinadas de Sinais
A DTFT de é onde de modo que Aula 16

27 Convolução e Modulação com Classes Combinadas de Sinais
Considere a propriedade de modulação, isto é onde de modo que Aula 16