Sinais e Sistemas – Capítulo 4

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1 Sinais e Sistemas – Capítulo 4
Aula 1 Sinais e Sistemas – Capítulo 4 Simon Haykin Aula 17

2 Reconstrução de Sinais de Tempo Contínuo a partir de Amostras
X(t) X[n] Sistema de Reconstrução A FT é uma ferramenta ideal para análise de sistemas de reconstrução, uma vez que ela pode ser usada para representar tanto sinais de tempo contínuo quanto de tempo discreto. Aula 17

3 Reconstrução de Sinais de Tempo Contínuo a partir de Amostras
Aula 17

4 Reconstrução de Sinais de Tempo Contínuo a partir de Amostras
Para reconstruir de forma única um sinal de tempo contínuo a partir de suas amostras, deve-se haver uma correspondência única entre as FTs do sinal de tempo contínuo e sua versão amostrada. As FTs se relacionam unicamente se o processo de amostragem não introduz aliasing. Aula 17

5 Teorema da Amostragem Admitamos que represente um sinal de faixa limitada, de forma que para Se , em que é a frequência de amostragem, então x(t) é determinada de maneira única por suas amostras x(nβ), n=0,±1,±2… A frequência mínima de amostragem é denominada de frequência de amostragem de Nyquist. Aula 17

6 Teorema da Amostragem Exemplo: Suponhamos que
Determine condições no intervalo de amostragem β, de forma que x(t) seja representado de maneira única pela sequência de tempo discreto x[n]=x(nβ). Solução: Tomando a FT de x(t), temos: Consequentemente a frequência máxima presente em x(t) é Logo, é necessário que Aula 17

7 Reconstrução Ideal Considere o par , de modo que a representação FT de x(t) amostrado, , é Observe que a FT do sinal amostrado é baseada na suposição de que o Teorema da Amostragem é satisfeito. Aula 17

8 Reconstrução Ideal O objetivo da reconstrução é aplicar uma certa operação a que a converta de volta em A operação deve eliminar as réplicas de que aparecem em Consegui-se isto multiplicando por , em que Aula 17

9 Reconstrução Ideal Note que não é recuperado a partir de se as condições do Teorema da amostragem não forem satisfeitas e ocorrer aliasing. Lembre-se que a multiplicação no domínio da frequência transforma-se em convolução no domínio do tempo, de modo que onde Desde que , então Aula 17

10 Reconstrução Ideal Mostra-se em um desenvolvimento passado que
de modo que Aula 17

11 Reconstrução Ideal Reconstruímos x(t) no domínio do tempo a partir de somas ponderadas de funções sinc deslocadas pelo intervalo de amostragem. Aula 17

12 Reconstrução Ideal Observe que a reconstrução ideal é não-causal, pois depende de valores futuros de x[n]. Logo, não pode ser reproduzida na prática. Aula 17

13 Reconstrução Prática – O Retentor de Ordem Zero
É um dispositivo capaz de reter o valor x[n] durante intervalo β. onde Aula 17

14 Reconstrução Prática – O Retentor de Ordem Zero
Observe que pode ser descrito como Logo, em que Aula 17

15 Reconstrução Prática – O Retentor de Ordem Zero
Defasamento linear Distorção do lóbulo principal Distorção e atenuação dos lóbulos secundários Aula 17

16 Reconstrução Prática – O Retentor de Ordem Zero
As modificações introduzidas pelo retentor de ordem zero são aceitáveis em algumas aplicações. Em muitas aplicações a modificação 1 não apresenta nenhuma consequência real. Há aplicações que exigem um processamento adicional sobre xo(t), de modo a reduzir as modificações 2 e 3. Isto pode ser resolvido usando um filtro de compensação de tempo contínuo com resposta em frequência igual a Aula 17

17 Reconstrução Prática – O Retentor de Ordem Zero
Aula 17

18 Processamento em Tempo Discreto de Sinais de Tempo Contínuo
Vantagens em processar um sinal de tempo contínuo com um sistema de tempo discreto: Facilidade de manipulação usando computador; Facilidade de execução usando computador; Facilidade de atualização; Dependência direta da proporção sinal-ruído com o número de bits usados para representar o sinal de tempo discreto. Aula 17

19 Processamento em Tempo Discreto de Sinais de Tempo Contínuo
O sistema mínimo para processamento em tempo discreto de sinais de tempo contínuo é composto de um dispositivo de amostragem e um dispositivo de computação para implementar o sistema de tempo discreto. Aula 17

20 Processamento em Tempo Discreto de Sinais de Tempo Contínuo
Sistema básico de processamento de sinais de tempo contínuo em tempo discreto A combinação acima pode ser reduzida a um filtro de tempo contínuo equivalente Aula 17

21 Processamento em Tempo Discreto de Sinais de Tempo Contínuo
A idéia é encontrar um sistema de tempo contínuo de modo que Supondo que a operação de processamento em tempo discreto seja representada por um sistema de tempo discreto com resposta em frequência Desde que , então o sistema de tempo discreto tem uma resposta de tempo contínuo Aula 17

22 Processamento em Tempo Discreto de Sinais de Tempo Contínuo
A resposta em frequência associada com o dispositivo de retenção de ordem zero é Filtro antialiasing Filtro antialiasing Aula 17

23 Processamento em Tempo Discreto de Sinais de Tempo Contínuo
Amostragem Processamento de tempo discreto Aula 17

24 Processamento em Tempo Discreto de Sinais de Tempo Contínuo
Reconstrução O filtro antialising elimina os componentes de frequência acima de , de modo que Isto significa que o sistema global é, de fato, equivalente a um sistema LTI de tempo contínuo com resposta em frequência Aula 17

25 Reconstrução com Série de Fourier para Sinais não Periódicos de Duração Finita
MOTIVAÇÃO: A DTFS é a única representação de Fourier que pode ser avaliada numericamente Relacionando a DTFS com a DTFT Admitamos que x[n] é um sinal de duração finita de tamanho N, ou seja, Portanto, a DTFT de x[n] é Aula 17

26 Reconstrução com Série de Fourier para Sinais não Periódicos de Duração Finita
Suponhamos agora que calculemos N≥M coeficientes da DTFS usando x[n], 0≤n≤N-1. Temos Ωo=2π/N e Como x[n]=0 para n≥M, temos Comparando com , temos que CONCLUSÃO: Os coeficientes da DTFS são amostras da DTFT divididas por N e avaliadas em intervalos 2π/N. Aula 17

27 Reconstrução com Série de Fourier para Sinais não Periódicos de Duração Finita
Convertendo os coeficientes da DTFS de volta a um sinal de domínio do tempo, temos Observe que as senóides complexas são todas de período N, de modo que é também de período N. Um período de é obtido vendo que a expressão acima e são inversas uma da outra, de modo que Aula 17

28 Reconstrução com Série de Fourier para Sinais não Periódicos de Duração Finita
CONCLUSÃO: Os coeficientes da DTFS de x[n] correspondem ao coeficientes da DTFS de um sinal periodicamente estendido, Portanto, o efeito de se amostrar a DTFT de um sinal não periódico de duração finita é estender periodicamente o sinal no domínio do tempo, ou seja Aula 17

29 Reconstrução com Série de Fourier para Sinais não Periódicos de Duração Finita
Aula 17

30 Reconstrução com Série de Fourier para Sinais não Periódicos de Duração Finita
Relacionando a FS com a FT A relação entre os coeficientes da FS com a FT de um sinal não periódico de duração finita é análoga ao caso de tempo discreto discutido. Admitamos que x(t) tenha duração To, de forma que Construa um sinal periódico com T≥To, estendendo x(t) periodicamente, ou seja, Aula 17

31 Reconstrução com Série de Fourier para Sinais não Periódicos de Duração Finita
Os coeficientes da FS de são A FT de x(t) é definida por Comparando com X(jω), conclui-se que Ou seja, os coeficientes da FS são amostras normalizadas com T. Aula 17