Lecture 01 TÍN HIỆU VÀ HỆ THỐNG

Microsoft PowerPoint Lecture 01 1 Signal & Systems Tran Quang Viet – FEEE, HCMUT – Semester 02/09 10 404001 Tín hiệu và hệ thống � CBGD Trần Quang Việt � Liên hệ Bộ môn CSKTĐ – P 104 nhà B3 � Email tq[.]

Signal & Systems - Tran Quang Viet – FEEE, HCMUT – Semester: 02/09-10

404001 - Tín hiệu và hệ thống

CBGD: Trần Quang Việt

 Liên hệ : Bộ môn CSKTĐ – P.104 nhà B3

 Email : tqviethcmut@gmail.com ; tqviet@hcmut.edu.vn

 Tài liệu tham khảo

[1] B P Lathi, Signal Processing and Linear Systems,

Berkeley-Cambridge Press, 1998.

[2] A V Oppenheim, Signals and Systems, Prentice-Hall, 1983.

[3] Phạm Thị Cư, Lý Thuyết Tín Hiệu, Nhà xuất bản Đại Học

Quốc Gia TP Hồ Chí Minh, 2005.

404001 - Tín hiệu và hệ thống

Đánh giá:

 Bài tập (Quiz, In-Class) : 20%

- Quiz (15-30 phút): chiếm 80%; 5 bàichọn 4 maxTB

- In-Class : chiếm 20% ; gọi lên bảng TB

 Kiểm tra giữa kỳ (Mid) : 20%

 Thi cuối kỳ : 60%

Signal & Systems - Tran Quang Viet – FEEE, HCMUT – Semester: 02/09-10

Lecture-1

404001 - Tín hiệu và hệ thống

Gi ớ i thi ệ u chung

Tín hi ệ u và phân lo ạ i tín hi ệ u

Các phép toán trên t n hiệu

Giới thiệu chung

Biểu diễn tín hiệu theo thời gian

Biểu diễn tín hiệu trong miền tần số

Phân tích hệ thống tuyến tính trong miền tần số

Điều khiển hệ thống tuyến tính trong miền tần số

Thiết kế bộ lọc trong miền tần số

Lấy mẫu và xử lý số tín hiệu

Signal & Systems - Tran Quang Viet – FEEE, HCMUT – Semester: 02/09-10

Biểu diễn tín hiệu theo thời gian

Thông thường tín hiệu là một chuỗi các giá trị theo thời gian

Việc mô tả trên có ý nghĩa trong việc xác định việc gì diễn ra

tại một thời điểm cụ thể, tuy nhiên không mô tả được toàn bộ

đặc tính của tín hiệu.

Biểu diễn tín hiệu trong miền tần số

Biểu diễn tín hiệu thành tổng của các tín hiệu hình sin

Tín hiệu trên có 3 thành phần tần số, trong đó tần số ω 2 chiếm

ưu thế; đóng góp của ω 1 & ω 3 là rất ít.

Signal & Systems - Tran Quang Viet – FEEE, HCMUT – Semester: 02/09-10

Biểu diễn tín hiệu trong miền tần số

Khác biệt với biểu diễn tín hiệu theo thời gian:

• Không quan tâm giá trị của tín hiệu tại thời điểm cụ thể

• Quan tâm tới độ lớn của các thành phần tần số và ảnh hưởng

của chúng lên tín hiệu.

• Mỗi tín hiệu sẽ có đặc tính tần số riêng

Biểu diễn tín hiệu trong miền tần số

Tại sao phải dùng biểu diễn tín hiệu trong miền tần số?

• Đơ n giản cho việc biểu diễn & phân tích các tín hiệu phức tạp

• Nhiều hệ thống được phân tích đơn giản hơn nhờ cách biểu diễn này

(các hệ thống tuyến tính)

• Cho thấy các đặc tính cơ bản của hệ thống

Hợp âm piano

Signal & Systems - Tran Quang Viet – FEEE, HCMUT – Semester: 02/09-10

Phân tích hệ thống tuyến tính trong miền tần số

hình về dạng tuyến tính

ví dụ: chúng ta muốn dự đoán chuyện gì sẽ xảy ra khi chúng ta lái xe qua

một chướng ngại vật Chướng ngại vật có thể mô hình ở dạng hàm nấc

Tính động lực học của xe được điều khiển theo phương trình dạng vi

phân (rất khó giải cho tín hiệu bất kỳ)

Biểu diễn tín hiệu trong miền tần số và giải bài toán trong miền

tần số sẽ cho ta kết quả dễ dàng; từ đó ta có thể dự đoán chuyện

gì sẽ xảy ra!!!

Phân tích hệ thống tuyến tính trong miền tần số

Signal & Systems - Tran Quang Viet – FEEE, HCMUT – Semester: 02/09-10

Trên thực tế ta muốn hệ thống làm việc một cách tự động

• Độ cao của máy bay

• Xe đi với vận tốc cố định

• Căn phòng duy trì ở một nhiệt độ cố định

• Nhiều gas  speed up

• You  khép kín vòng ĐK

• You làm gì?

Ví dụ: điều khiển xe với tốc độ cố định cho trước

• You làm gì?  thực tế cần hệ thống tự động?

ra cách thiết kế hệ thống như mong muốn!!!

Signal & Systems - Tran Quang Viet – FEEE, HCMUT – Semester: 02/09-10

Thiết kế bộ lọc trong miền tần số

Có rất nhiều hệ thống tuyến tính đóng vai trò là bộ lọc; bộ lọc

được ứng dụng rộng rãi trong thực tế:

• Audio: speech, music

• Image, video

• Viễn thông : AM, FM,….

• Y học: lọc tín hiệu từ các bộ cảm biến

miền tần số!!!

Thiết kế bộ lọc trong miền tần số

Ví dụ: Xử lý tín hiệu điện tim (ECG)

Bộ lọc (Filter)

• Tín hiệu x(t) = tín hiệu điện tim (cardiac signal)+ nhiễu (noise)

• Bô lọc để loại nhiễu  cần hiểu rõ đặc tính tần số của tín hiệu

Signal & Systems - Tran Quang Viet – FEEE, HCMUT – Semester: 02/09-10

Thiết kế bộ lọc trong miền tần số

Unfiltered signal

Filtered signal

Unfiltered signal Filtered signal

Lấy mẫu và xử lý số tín hiệu

Kỹ thuật số phát triển  thuận tiện cho việc phân tích tín hiệu

và thiết kế hệ thống

Cần chuyển tín hiệu liên tục thành tín hiệu rời rạc  Lấy mẫu

• Tần số lấy mẫu là bao nhiêu để có thể khôi phục lại tín hiệu?

• Những ảnh hưởng của việc lấy mẫu & cách khắc phục?

tín hiệu và hệ thống trong miền tần số.

Các vấn đề về xử lý số tín hiệu được dựa trên cơ sở của xử lý

tín hiệu tương tự.

Signal & Systems - Tran Quang Viet – FEEE, HCMUT – Semester: 02/09-10

Tín hiệu và phân loại tín hiệu

Thông thường tín hiệu là tín hiệu truyền thông và tin tức

Tín hiệu radio

Tín hiệu truyền hình (broadcast or cable TV)

Tín hiệu audio

Tín hiệu dòng điện hoặc điện áp trong một mạch điện

Một cách tổng quát: bất cứ một đại lượng nào có thể đo đạc

được đều có thể xem xét là tín hiệu:

Nhiệt độ

Sự tập trung của một enzyme trong một tế bào

Tỷ giá đồng dollars so với đồng euros

Tín hiệu và phân loại tín hiệu

Độ lớn của tín hiệu được xác định thông qua 2 thông số:

Năng lượng:

Công suất:

2

| ( ) |

f

∞

−∞

= ∫

0 2

1 0

f

−

−∞ −

8

f E

⇒ =

/ 2 2 / 2

1

| ( ) |

T

T −

→∞

1 2 1 2

| ( ) |

f

(Điều kiện tồn tại: tín hiệu tuần hoàn hoặc là hàm thống kê thông thường)

/ 2 2 / 2

1

| ( ) |

T

f T

T −

= ∫

Công suất của tín hiệu tuần hoàn:

Signal & Systems - Tran Quang Viet – FEEE, HCMUT – Semester: 02/09-10

Tín hiệu và phân loại tín hiệu

Thứ nguyên của năng lượng và công suất:

Efkhông phải là năng lượng thực tế, mà chỉ là năng lượng tiêu tán trên

tải 1-ohm  thứ nguyên phụ thuộc vào f(t): V2s or A2s

Pfkhông phải là công suất thực tế, mà chỉ là công suất tiêu tán trên

tải 1-ohm  thứ nguyên phụ thuộc vào f(t): V2s or A2s

Phân loại tín hiệu: có nhiều cách phân loại tín hiệu

Tín hiệu liên tục và tín hiệu rời rạc

Tín hiệu tương tự và tín hiệu số

Tín hiệu tuần hoàn và tín hiệu không tuần hoàn

Tín hiệu năng lượng và tín hiệu công suất

Tín hiệu xác định và tín hiệu ngẫu nhiên

Tín hiệu nhân quả và tín hiệu không nhân quả

Tín hiệu liên tục và tín hiệu rời rạc

Tín hiệu liên tục: có giá trị cụ thể tại bất cứ 1 thời điểm nào.

Tín hiệu rời rạc: có giá trị cụ thể tại các thời điểm rời rạc.

Signal & Systems - Tran Quang Viet – FEEE, HCMUT – Semester: 02/09-10

Tín hiệu tương tự và tín hiệu số

Tín hiệu tương tự: có vô số giá trị biên độ

Tín hiệu số: có số giá trị biên độ là hữu hạn (M-ary, M=2  binary)

(b) (a)

f(t)

t

Continuous-time

vs

discrete-time

Analog vs digital

time

Tín hiệu tuần hoàn và tín hiệu không tuần hoàn

f(t) là tuần hoàn nếu với T>0  f(t) = f(t+T) với mọi t

Giá trị nhỏ nhất của T được gọi là chu kỳ của f(t)

f(t) là tín hiệu không tuần hoàn nếu không tồn tại giá trị của T thỏa

tính chất trên

Tín hiệu tuần hoàn là tín hiệu vô hạn, i.e, tín hiệu tồn tại với: -∞<t<∞

t f(t)

Signal & Systems - Tran Quang Viet – FEEE, HCMUT – Semester: 02/09-10

Tín hiệu năng lượng và tín hiệu công suất

f(t) là tín hiệu năng lượng nếu E f <∞ ∞

• Tín hiệu năng lượng  công suất = 0

• Tín hiệu công suất  năng lượng = ∞

Một tín hiệu không thể thuộc cả hai!!!

f(t) là tín hiệu công suất nếu 0<P f <∞ ∞

Một tín hiệu có thể không là tín hiệu năng lượng hoặc tín hiệu

công suất

• Ví dụ: f(t)=t  cả E f và P f  ∞

Tín hiệu xác định và tín hiệu ngẫu nhiên

f(t) được biết tại mọi thời điểm t  Tín hiệu xác định

f(t) không được biết chính xác tại mọi thời điểm nhưng biết

được hàm thống kê của nó (ví dụ: nhiễu)  Tín hiệu ngẫu nhiên

Trong môn học này ta chỉ tập trung vào tín hiệu xác định

Signal & Systems - Tran Quang Viet – FEEE, HCMUT – Semester: 02/09-10

Tín hiệu nhân quả và tín hiệu không nhân quả

f(t) là tín hiệu nhân quả nếu chỉ khác không khi t≥0 (bắt đầu ở thời

điểm t=0 hoặc trễ hơn)

f(t) là tín hiệu không nhân quả khác không khi t<0 (bắt đầu trước

thời điểm t=0)