Bài giảng Tín hiệu và hệ thống - Bài 1 - Trần Quang Việt
Định nghĩa:
Tín hiệu là hàm của một hoặc nhiều biến độc lập (thời gian, không
gian, ) mang thông tin về hành vi hoặc bản chất của các hiện
tượng (vật lý, kinh tế, xã hội, )
Tín hiệu là hàm theo 1 biến thời gian
Ví dụ 1: tín hiệu điện áp uc(t) và dòng điện i(t) trong mạch RC
Có nhiều tiêu chí để phân loại tín hiệu:
Tín hiệu liên tục
Tín hiệu tương tự
Tín hiệu không tuần hoàn
Tín hiệu năng lượng
Tín hiệu xác định
Tín hiệu nhân quả
Tín hiệu rời rạc
Tín hiệu số
Tín hiệu tuần hoàn
Tín hiệu công suất
Tín hiệu ngẫu nhiên
Tín hiệu không nhân quả
Trong đó, cách phân loại tín hiệu liên tục và tín hiệu rời rạc là
thông dụng nhất (trong môn học này ta chỉ khảo sát tín hiệu
liên tục)
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Tín hiệu và hệ thống - Bài 1 - Trần Quang Việt", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
Tóm tắt nội dung tài liệu: Bài giảng Tín hiệu và hệ thống - Bài 1 - Trần Quang Việt
Signals & Systems – FEEE, HCMUT 404001 - Tín hiệu và hệ thống Signals & Systems – FEEE, HCMUT 404001 - Tín hiệu và hệ thống Signals & Systems – FEEE, HCMUT Chương 1. Cơ bản về tín hiệu và hệ thống Chương 2. Phân tích HT tuyến tính bất biến (LTI) trong miền thời gian Chương 3. Biểu diễn tín hiệu tuần hoàn dùng chuỗi Fourier Chương 4. Biểu diễn tín hiệu dùng biến đổi Fourier Chương 5. Lấy mẫu Chương 6. Phân tích hệ thống liên tục dùng biến đổi Laplace Chương 7. Đáp ứng tần số của hệ thống LTI và thiết kế bộ lọc tương tự 404001 - Tín hiệu và hệ thống Signals & Systems – FEEE, HCMUT Ch-1: Cơ bản về tín hiệu và hệ thống Lecture-1 1.1. Cơ bản về tín hiệu Signals & Systems – FEEE, HCMUT 1.1. Cơ bản về tín hiệu 1.1.1. Tín hiệu và ví dụ về tín hiệu 1.1.2. Phân loại tín hiệu 1.1.3. Năng lượng và công suất tín hiệu 1.1.4. Các phép biến đổi thời gian 1.1.5. Các dạng tín hiệu thông dụng Signals & Systems – FEEE, HCMUT Định nghĩa: Tín hiệu là hàm của một hoặc nhiều biến độc lập (thời gian, không gian,) mang thông tin về hành vi hoặc bản chất của các hiện tượng (vật lý, kinh tế, xã hội,) Tín hiệu là hàm theo 1 biến thời gian Ví dụ 1: tín hiệu điện áp uc(t) và dòng điện i(t) trong mạch RC c -t/RC 0; t<0 u (t)= E(1-e ); t 0 -t/RC 0; t<0 i(t)= (E/R)e ; t 0 1.1.1. Tín hiệu và ví dụ về tín hiệu Signals & Systems – FEEE, HCMUT Ví dụ 2: Tín hiệu thoại ghi lại dưới dạng điện áp u(t) 1.1.1. Tín hiệu và ví dụ về tín hiệu Signals & Systems – FEEE, HCMUT Ví dụ 3: Tín hiệu điện tim ghi lại dưới dạng điện áp u(t) 1.1.1. Tín hiệu và ví dụ về tín hiệu Signals & Systems – FEEE, HCMUT Ví dụ 4: The weekly Down-Jones stock market index 1.1.1. Tín hiệu và ví dụ về tín hiệu Signals & Systems – FEEE, HCMUT Tín hiệu là hàm nhiều biến: Ảnh tĩnh Ảnh động f(x,y) f(x,y,t) 1.1.1. Tín hiệu và ví dụ về tín hiệu Signals & Systems – FEEE, HCMUT Xử lý tín hiệu: xử lý tương tự & xử lý số tập trung XL tương tự 1.1.1. Tín hiệu và ví dụ về tín hiệu Unfiltered signal Filtered signal Signals & Systems – FEEE, HCMUT 1.1.2. Phân loại tín hiệu Có nhiều tiêu chí để phân loại tín hiệu: Tín hiệu liên tục Tín hiệu tương tự Tín hiệu không tuần hoàn Tín hiệu năng lượng Tín hiệu xác định Tín hiệu nhân quả Tín hiệu rời rạc Tín hiệu số Tín hiệu tuần hoàn Tín hiệu công suất Tín hiệu ngẫu nhiên Tín hiệu không nhân quả - - - - - - Trong đó, cách phân loại tín hiệu liên tục và tín hiệu rời rạc là thông dụng nhất (trong môn học này ta chỉ khảo sát tín hiệu liên tục) Tín hiệu thực - Tín hiệu phức Signals & Systems – FEEE, HCMUT 1.1.2. Phân loại tín hiệu Ví dụ: phân loại tin hiệu liên tục & rời rạc, tương tự & số (b) t f(t) (a) f(t) t f(t) t t f(t)(c) (d) f(t) t Continuous-time vs discrete-time Analog vs digital time a m p li tu d e Signals & Systems – FEEE, HCMUT 1.1.3. Năng lượng và công suất tín hiệu Xét tín hiệu dòng điện i(t) qua điện trở R: Công suất tức thời trên R: p(t)=u(t)i(t)=Ri2(t) Năng lượng tổn hao trong khoảng thời gian [t1 t2]: 2 2 1 1 t t 2 t t p(t)dt Ri (t)dt Công suất tổn hao trung bình trong khoảng thời gian [t1 t2]: 2 2 1 1 t t 2 t t 2 1 2 1 1 1 p(t)dt Ri (t)dt t t t t Năng lượng & công suất trên điện trở R=1 được gọi là năng lượng và công suất của tín hiệu dòng điện i(t) Năng lượng tín hiệu trong khoảng [t1 t2]: 2 1 t 2 i t E i (t)dt Công suất tín hiệu khoảng thời gian [t1 t2]: 2 1 t 2 i t 2 1 1 P i (t)dt t t Signals & Systems – FEEE, HCMUT 1.1.3. Năng lượng và công suất tín hiệu Như vậy năng lượng tín hiệu và công suất tín hiệu không phải là năng lượng và công suất về mặt vật lý thông số đánh giá độ lớn của tín hiệu Trên thực tế để xác định độ lớn tín hiệu ta thường xem tổng quát là tín hiệu phức tồn tại trên toàn thang thời gian. Khi đó năng lượng và công suất của tín hiệu f(t) được viết lại ở dạng tổng quát như sau: * 2 fE f(t)f (t)dt |f(t)| dt T/2 2 f -T/2 T 1 P |f(t)| dt Tlim Năng lượng: Công suất: Signals & Systems – FEEE, HCMUT 1.1.3. Năng lượng và công suất tín hiệu Ví dụ: t f(t) -1 0 2 2e-t/2 0 -t f -1 0 E = 4dt+ 4e 8 f f T E P = lim 0 T Tín hiệu năng lượng 2 f - E = |f(t)| dt Tín hiệu công suất t f(t) -1 0 1 1 2 3-2-3 -1 1 1 2 2 f -1 -1 1 1 1 P = |f(t)| dt= t dt= 2 2 3 Signals & Systems – FEEE, HCMUT 1.1.4. Các phép biến đổi thời gian a) Phép dịch thời gian b) Phép đảo thời gian c) Phép tỷ lệ thời gian d) Kết hợp các phép biến đổi Signals & Systems – FEEE, HCMUT a) Phép dịch thời gian f(t) φ(t)=f(t T) T>0 dịch sang phải (trễ) T giây T<0 dịch sang trái (sớm) T giây t f(t) -1 0 1 e-t t f(t-2) 10 1 e-(t-2) t f(t+2) -3 0 1 e-(t+2) Ví dụ 1: Signals & Systems – FEEE, HCMUT Ví dụ 2: tín hiệu tuần hoàn & 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 t f(t) a) Phép dịch thời gian Signals & Systems – FEEE, HCMUT b) Phép đảo thời gian f(t) φ(t)=f( t) Đối xứng f(t) qua trục tung Ví dụ 1: f(t) t 10 3 f(-t) t -1 0-3 Ví dụ 2: Tín hiệu chẵn và lẻ Hàm chẵn: fe(-t)=fe(t); đối xứng qua trục tung Hàm lẻ: fo(-t)=-fo(t); đối xứng ngược qua trục tung Signals & Systems – FEEE, HCMUT Phân tích tín hiệu thành thành phần chẵn và lẻ t f e (t) t f o (t) e of(t)=f (t)+f (t) e 1 f (t)= [f(t)+f(-t)] 2 o 1 f (t)= [f(t)-f(-t)] 2 Thành phần chẵn Thành phần lẻ b) Phép đảo thời gian Signals & Systems – FEEE, HCMUT Ví dụ 3: -at 0; t<0 f(t)= (a>0) e ; t 0 t f(t) 1 t f e (t) 1/2 t f o (t) 1/2 -1/2 e o=f (t)+f (t) Với: = + at1 2 e -at1 2 e ; t<0 f (t)= e ; t>0 at1 2 o -at1 2 e ; t<0 f (t)= e ; t>0 b) Phép đảo thời gian Signals & Systems – FEEE, HCMUT c) Phép tỷ lệ thời gian f(t) φ(t)=f(at); a>0 a>1 : co thời gian a lần 0<a<1 : dãn thời gian 1/a lần f(t) t -3/2 2 3 f(3t) t-1/2 2 1 f(t/2) t -3 2 6 Ví dụ: Signals & Systems – FEEE, HCMUT d) Kết hợp các phép biến đổi f(t) φ(t)=f(at b);a 0 Trường hợp a>0: Phương pháp 1: • Bước 1: Phép dịch thời gian g(t)=f(t-b) • Bước 2: Phép tỷ lệ (t)=g(at) f(t) t -2 4 -3 3 g(t)=f(t+1) t • Ví dụ: (t)=f(2t+1) t g(2t)=f(2t+1) t -3/2 3/2 Bước 1 Bước 2 Signals & Systems – FEEE, HCMUT d) Kết hợp các phép biến đổi f(t) φ(t)=f(at b);a 0 Trường hợp a>0: Phương pháp 2: • Bước 1: Phép tỷ lệ g(t)=f(at) • Bước 2: Phép dịch thời gian (t)=g(t-b/a) f(t) t -2 4 • Ví dụ: (t)=f(2t+1) t g(t+0.5)=f(2t+1) t -3/2 3/2 Bước 1 Bước 2 g(t)=f(2t) t -1 2 Signals & Systems – FEEE, HCMUT d) Kết hợp các phép biến đổi f(t) φ(t)=f(at b);a 0 Trường hợp a<0: • Bước 1: Xác định g(t)=f(|a|t-b) • Bước 2: Dùng phép đảo thời gian (t)=g(-t) f(t) t -2 4 • Ví dụ: (t)=f(-2t+1) g(t)=f(2t+1) t -3/2 3/2 Bước 1 Bước 2 (t)=g(-t)=f(-2t+1) t -3/2 3/2 Signals & Systems – FEEE, HCMUT 1.1.5. Các tín hiệu thông dụng a) Hàm bước đơn vị u(t) b) Xung đơn vị (t) c) Hàm mũ Signals & Systems – FEEE, HCMUT a) Hàm bước đơn vị u(t) u(t) t 1 1; t>0 u(t)= 0; t<0 u(t) thông dụng trong việc mô tả một tín hiệu với nhiều mô tả khác nhau trong các khoảng thời gian khác nhau Ví dụ 1: 1; 2<t<4 f(t)= 0; t4 f(t)=u(t 2) u(t 4) u(t-2) t 1 2 u(t-4) t 1 4 f(t) t 1 42 - = Signals & Systems – FEEE, HCMUT a) Hàm bước đơn vị u(t) Ví dụ 2: t; 0<t<2 f(t)= 2(t 3); 2<t<3 0; t3 f(t) t 2 32 f(t)=t[u(t) u(t 2)] 2(t 3)[u(t 2) u(t 3)] Ví dụ 3: f(t) t 1 321 4 f(t)=(t 1)[u(t 1) u(t 2)]+[u(t 2) u(t 4)] f(t)=(t 1)u(t 1) (t 2)u(t 2) u(t 4) Signals & Systems – FEEE, HCMUT b) Xung đơn vị (t) Định nghĩa : ( ) 0; 0t t ( ) 1t dt t /2 /2 t (t) 0 Tính chất 1: Nếu f(t) liên tục tại t0 thì: 0 0 0f(t)δ(t t )=f(t )δ(t t ) f(t) t t0 t-t0 f(t 0 ) (t-t 0 ) t t 0 2 2 ω +1 1 δ(ω 1)= δ(ω 1) ω +9 5 Ví dụ: Signals & Systems – FEEE, HCMUT b) Xung đơn vị (t) Tính chất 2: 0 0f(t)δ(t t )dt f(t ) Ví dụ: t=2 πt πt sin δ(t 2)dt=sin =1 4 4 Tính chất 3: du(t) δ(t)= dt t δ(τ)dτ u(t) 'du(t)f(t)dt= u(t)f(t) u(t)f (t)dt dt ' 0 f ( ) f (t)dt 0 f ( ) f(t) f(0) f(t)δ(t)dt Signals & Systems – FEEE, HCMUT c) Hàm mũ s= +j : Tần số phức st σte =e (cosωt+jsinωt) s*t σte =e (cosωt-jsinωt) Ví dụ: st σt st s*t 1 Re{e }=e cosωt= (e +e ) 2 t 0 0 0 t ) 0b) 0a Signals & Systems – FEEE, HCMUT c) Hàm mũ t t ) 0; 0c ) 0; 0d j LHP RHP a b c d Vị trí của biến phức s= +j trong các ví dụ a, b, c, và d
File đính kèm:
- bai_giang_tin_hieu_va_he_thong_chuong_1_co_ban_ve_tin_hieu_v.pdf