ดาวน์โหลดงานนำเสนอ
งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ
ได้พิมพ์โดยDok Saenamuang ได้เปลี่ยน 10 ปีที่แล้ว
1
ผศ.ดร. พีระพล ยุวภูษิตานนท์ ภาควิชา วิศวกรรมอิเล็กทรอนิกส์
2 Discrete-time Signals and Systems สัญญาณและระบบแบบไม่ต่อเนื่องทางเวลา ผศ.ดร. พีระพล ยุวภูษิตานนท์ ภาควิชา วิศวกรรมอิเล็กทรอนิกส์ CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
2
เป้าหมาย นศ เข้าใจสัญญาณและระบบแบบไม่ต่อเนื่องทางเวลาที่เป็นเชิงเส้น
นศ เข้าใจหลักการประสาน (convolution) นศ รู้จักทฤษฎีการสุ่มเบื้องต้น CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
3
Continuous v.s. Discrete-time Signals
ทฤษฎี DSP เหมือนกับทฤษฎี Signals and Systems แต่ DSP เน้นการประมวลสัญญาณในแบบไม่ต่อเนื่องทางเวลา ที่เหมาะแก่การประมวลผลบนคอมพิวเตอร์หรือโดยตัวประมวลผล CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
4
Discrete-Time Continuous Amplitude
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
5
สัญญาณแบบอื่นๆ CESdSP
EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
6
Discrete-Time Signal from A/D Converter
ในทางปฏิบัติเราได้สัญญาณ Discrete-time จาก A/D Converter A/D สัญญาณแอนะลอก สัญญาณดิจิตอล CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
7
DSP System Block Diagram
A/D DSP Processor D/A CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
8
... Sampling การสุ่มสัญญาณ x(t) เพื่อทำให้ได้สัญญาณ x(n)
สุ่มด้วยความถี่= t ... CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
9
Combination of Sampling
สัญญาณ x(n) = สัญญาณสุ่ม “s(n)” คูณ สัญญาณ “x(t)” S(n) ประกอบจากส่วนย่อย คือ อิมพัลส์ t n n T CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
10
Elements of the Sampling Signal
S(n) นั้นประกอบจากส่วนย่อยๆ อิมพัลส์ n + s(n) n = + n T n + n T 2T 3T CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
11
An Impulse is Delta Function
เขียนเป็น 1 อิมพัลส์ n CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
12
Shifted Delta Function
อิมพัลส์นำมารวมกันได้เป็น s(n) ได้จากการเลื่อนค่า อิมพัลส์ที่ไม่มีการเลื่อนค่า 1 n 1 อิมพัลส์ที่ถูกเลื่อนไปช่วงเวลา 1 ลำดับ n 1 CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
13
Summing of Shifted Delta Function
+ + n + + = n + + n T 2T 3T n CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
14
Sampling Signals= Summing of Delta function
สัญญาณที่เป็นสัญญาณสุ่มนั้นประกอบด้วย เดลต้าฟังก์ชันที่มีค่าการเลื่อนแตกต่างกัน หรือ เขียนใหม่เป็น CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
15
Discrete-time Signal x(n)
x(n) สร้างจาก ผลคูณของ x(t) และ s(n) เมื่อ t=nT t … = n n CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
16
DSP System Block Diagram
A/D DSP Processor D/A CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
17
A/D Part in DSP ส่วน A/D A/D Converter Sample and Hold A/D
DSP Processor D/A Hold Quantizer Sample and Hold A/D Converter CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
18
A/D Converter ระบบ DSP มีส่วนประกอบ A/D Converter A/D Converter
Hold Quantizer DSP Processor D/A Sample and Hold A/D Converter CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
19
ระบบประมวลผลสัญญาณดิจิตอล
Digital Signal Processor A/D DSP D/A สัญญาณดิจิตอล ถูกดัดแปลงด้วย DSP CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
20
Discrete-Time Systems
ระบบไม่ต่อเนื่องทางเวลา เขียนแทนด้วย X(n) คือ สัญญาณ อินพุท Y(n) คือ สัญญาณ เอาท์พุท T[.] คือ ระบบ (System) หรือ ตัวจัดการสัญญาณ (processor) ผลลัพท์ y(n) ของการกระทำของ x(n) และ T[.] ได้จากกระบวนการประสาน (Convolution) CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
21
ตัวอย่างระบบทรงตัวดาวเทียม
ระบบปรับมุม ดาวเทียม ตัวขับ องศาการหมุน SUN Solar Cell Panel CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
22
Example: System 1 Example 2.2.1 from Proakis’s Text จงหา y(n) ในกรณี
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
23
Example: System 2 สังเกต เครื่องหมาย แสดงถึง n=0 อยู่ ณ ตำแหน่งนั้น
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
24
Example: System 3 CESdSP
EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
25
Example: System 4 Accumulator CESdSP
EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
26
ระบบเชิงเส้นไม่แปรตามการเลื่อน (Linear Shift-invariant (LSI) Systems)
เชิงเส้น (Linear) หมายถึง ถ้า ระบบ T[ ] ให้ผลลัพธ์เป็น เมื่อเปลี่ยนอินพุทเป็นดังรูป CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
27
Example: Linear I Example จงหาว่าระบบข้างล่างนี้ ระบบใดเป็นหรือไม่เป็นเชิงเส้น CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
28
Example: Linear 2 เชิงเส้น CESdSP
EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
29
Example: Linear 3 เชิงเส้น CESdSP
EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
30
Example: Linear 4 ไม่เชิงเส้น CESdSP
EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
31
Example: Linear 5 ไม่เชิงเส้น CESdSP
EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
32
Example: Linear 6 ไม่เชิงเส้น CESdSP
EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
33
Shift-invariant 1 ไม่แปรตามการเลื่อน (Shift-invariant) หมายถึง หาก y(n) เป็นผลตอบจาก x(n) ถ้า x(n) ถูกเลื่อนไป k ดู y(n) เป็น y(n,k) CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
34
Shift-invariant 2 ลองเลื่อน y(n) ไป k จะได้ y(n-k) และหาก
ระบบจะเป็นแบบแปรตามการเลื่อน (Shift-varying) CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
35
Example: Shift-Invariant 1
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
36
Example: Shift-Invariant 2
เมื่อเลื่อน y(n) ที่ได้จาก x(n) ไป k แซมเปิ้ล Shift-invariant CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
37
Example: Shift-Invariant 3
เมื่อเลื่อน y(n) ที่ได้จาก x(n) ไป k แซมเปิ้ล สังเกตว่าเฉพาะ ค่า n ใน x(n) ถูกเปลี่ยนเป็น n-k Shift-varying CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
38
Example: Shift-Invariant 4
เมื่อเลื่อน y(n) ที่ได้จาก x(n) ไป k แซมเปิ้ล Shift-varying CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
39
Example: Shift-Invariant 5
เมื่อเลื่อน y(n) ที่ได้จาก x(n) ไป k แซมเปิ้ล Shift-varying CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
40
สมการผลต่าง Difference Equation
สมการของระบบจะเขียนในรูปทั่วไปของสมการผลต่าง CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
41
สมการอันดับที่หนึ่ง CESdSP
EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
42
n=0, n=1 n=0 n=1 CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
43
n=2 CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
44
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
45
ให้ y(-1) =0 CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
46
แทนค่า CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
47
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
48
การประสาน (Convolution)
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
49
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
50
FIR หากระบบมีเพียง แต่โดยทั่วไปเราเขียนระบบในรูปของผลตอบสนองอิมพัลส์ (Impulse Response) CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
51
การประสาน (Convolution)
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
52
การประสาน Convolution (revisited)
จาก สังเกตว่า ดัชนี k เป็นค่าลบ ซึ่งหมายถึงการกลับด้าน CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
53
+ ผลลัพท์ได้เป็น การรวมกันของ ค่า
สัญญาณที่เป็นค่า x(n) ที่ดีเลย์=0 และ 1 และ มีการสเกลค่าด้วยขนาดของ h(0) และ h(1) ตามลำดับ + CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
54
สมการการประสาน (Convolution)
สมการเฉพาะกรณีตัวอย่างนี้ สมการทั่วไปของการประสาน CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
55
System with Delta function
สำหรับระบบทีเป็น เดลต้า ฟังก์ชัน สุ่มด้วยความถี่= ระบบ CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
56
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
57
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
58
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
59
Sampled Signal n n 1 2 3 1 2 3 CESdSP
1 2 3 n 1 2 3 CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
60
System with Delayed Delta function
สำหรับระบบทีเป็น เดลต้า ฟังก์ชัน ที่มีการหน่วงเวลา สุ่มด้วยความถี่= ระบบ CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
61
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
62
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
63
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
64
Delayed Signal n n 1 2 3 1 2 3 CESdSP
1 2 3 n 1 2 3 CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
65
การประสาน (Convolution)
หากระบบไม่ใช่ เดลต้าฟังก์ชัน เราจะคำนวณอย่างไร? เราเรียกการคำนวณระบบเช่นนี้ว่า Convolution หรือ การประสาน ระบบ CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
66
Convolved Signal + 1 2 3 1 2 3 1 2 3 CESdSP
1 2 3 + 1 2 3 1 2 3 CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
67
เปรียบเทียบ “สัญญาณไม่ต่อเนื่อง” กับ “ผลของการประสาน”
เปรียบเทียบ “สัญญาณไม่ต่อเนื่อง” กับ “ผลของการประสาน” ผลของการประสาน ก็คือผลที่ได้จากการดัดสัญญาณหนึ่ง (อินพุท) ด้วยสัญญาณหนึ่ง ( หรือ ก็คือ ผลตอบสนองอิมพัลส์ของระบบ) CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
68
= ตัวอย่างการประสาน CESdSP
EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
69
Example Convolution ตัวอย่างการประสาน คำนวณผลการประสานเมื่อ n=-1 ถึง 3
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
70
จุดเริ่มต้นที่ n= -1 ดูจาก x(n) คำนวณ y(n) n = -1 n=0 n=1 n=2
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
71
n = -1 CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
72
n = 0 CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
73
การหา y(n) ความยาวของลำดับ y(n) เป็น CESdSP
EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
74
การทำ convolution แบบ กราฟฟิก
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
75
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
76
คุณสมบัติของการประสาน
Cumulative Property Associative property Distributive property CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
77
แบบฝึกหัด Ch.2 (Proakis)
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
78
แบบฝึกหัด Ch.2 (Proakis)
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
79
แบบฝึกหัด Ch.2 (Proakis)
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
80
แบบฝึกหัด Ch.2 (Proakis)
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
81
แบบฝึกหัด Ch.2 (Proakis)
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
82
แบบฝึกหัด Ch.2 (Proakis)
CESdSP EEET0485 Digital Signal Processing Asst. Prof. Dr. P.Yuvapoositanon
งานนำเสนอที่คล้ายกัน
© 2024 SlidePlayer.in.th Inc.
All rights reserved.