Frage. Aufgabe 1 Simulation eines M-Punkt-Moving Average. Transkribierten Bildtext anzeigen Aufgabe 1 Simulation eines M-Punkt-Moving Average Filters Erzeugen Sie das Eingangssignal n 0: 100 s1 cos (2pi0.05n) Ein niederfrequentes Sinusoid s2 cos (2pi0.47n) Ein hochfrequentes Sinusoid x s1 s2 Implementierung von Der gleitende mittlere Filter M Eingang (gewünschte Länge des Filters) num one (1, M) y Filter (num, 1, x) M Anzeige der Eingangs - und Ausgangssignale elf subplot (2, 2, 1) plot (n, s1 ) Achse (0, 100, -2, 2) xlabel (Zeitindex n) ylabel (Amplitude) Titel (Signal 1) Subplot (2, 2, 2) Plot (n, s2) Achse (0, 100, -2, 2) xlabel (Zeitindex n) ylabel (Amplitude) title (Signal 2) subplot (2, 2, 3) plot (n, x) Achse (0, 100, -2, 2) xlabel (Zeitindex n) ylabel ( Amplitude) Titel (Eingangssignal) Subplot (2, 2, 4) Plot (n, y) Achse (0, 100, -2, 2) xlabel (Zeitindex n) ylabel (Amplitude) title (Ausgangssignal) Achse Die Übertragung Funktion des LTI-Systems, gekennzeichnet durch die in (2) gegebene Differenzgleichung ist gegeben durch H (ejw) Y (ejw) X (ejw) sigmaMk 0 Pke-jkwsigmaMk 0 dk e-jkw Wir können diese Übertragungsfunktion verwenden, um die Frequenz zu zeichnen Antwort des Systems durch Setzen von diskreten Werten von w mit dem Befehl freqz. Ändern Sie den Code in Aufgabe 1, um die Größen - und Phasenspektren eines gleitenden Durchschnittsfilters von (4) für drei verschiedene Werte der Länge M und für 0 lessthanorequalto w lessthanorequalto 2pi zu berechnen und zu zeichnen. Begründen Sie die Art der Symmetrien, die durch die Größen - und Phasenspektren gezeigt werden. Welche Art von Filter kann es nun erklären, können Sie nun die Ergebnisse von Frage 2 in Aufgabe 1 erläutern. Mit dem modifizierten Programm berechnen und zeichnen Sie den Frequenzgang eines kausalen LTI-diskreten Zeitsystems mit einer Übertragungsfunktion, die durch H1 (ejw) 0,15 (1 - e-j2w) 1-0.5e-jw 0.7e-j2w. Wo 0 lessthanorequalto w lessthanorequalto pi. Welche Art von Filter ist dies Wiederholen Sie Schritt 2 für H1 (ejw) 0,15 (1 - e-j2w) 0.7-0.5e-jw e-j2w. Was ist der Unterschied zwischen den beiden Filtern in H1 (ejw) und H2 (ejw) Möchten Sie lieber eine von ihnen über die anderen verwenden Warum Experten-Antwort 1. Schreiben Sie den modifizierten MATLAB-Code. N 0: 57.2957 s1 cos (2pi0.05n) s2 cos (2pi0.47n) x s1s2 M Eingang (gewünschte Länge des Filters) num one (1, M) y Filter (num, 1, x).M Anzeige der Eingabe ein. Sehen Sie die volle AntwortMoving Average Filter (MA Filter) Loading. Der gleitende Durchschnittsfilter ist ein einfacher Low Pass FIR (Finite Impulse Response) Filter, der üblicherweise zum Glätten eines Arrays von abgetastetem Datensignal verwendet wird. Es nimmt M Abtastwerte der Eingabe zu einer Zeit und nehmen den Durchschnitt dieser M-Samples und erzeugt einen einzelnen Ausgangspunkt. Es ist eine sehr einfache LPF (Low Pass Filter) Struktur, die für Wissenschaftler und Ingenieure praktisch ist, um unerwünschte geräuschvolle Komponenten aus den beabsichtigten Daten zu filtern. Wenn die Filterlänge zunimmt (der Parameter M), erhöht sich die Glätte des Ausgangs, während die scharfen Übergänge in den Daten zunehmend stumpf werden. Dies impliziert, dass dieser Filter eine ausgezeichnete Zeitbereichsantwort hat, aber eine schlechte Frequenzantwort. Der MA-Filter führt drei wichtige Funktionen aus: 1) Es nimmt M Eingangspunkte, berechnet den Mittelwert dieser M-Punkte und erzeugt einen einzelnen Ausgangspunkt 2) Aufgrund der Berechnungsberechnungen. Der Filter führt eine bestimmte Verzögerung ein 3) Der Filter fungiert als Tiefpassfilter (mit schlechter Frequenzbereichsantwort und einer guten Zeitbereichsantwort). Matlab-Code: Nach dem Matlab-Code simuliert die Zeitbereichsantwort eines M-Punkt-Moving Average-Filters und zeichnet auch den Frequenzgang für verschiedene Filterlängen auf. Zeit Domain Response: Auf dem ersten Plot haben wir die Eingabe, die in den gleitenden Mittelfilter geht. Der Eingang ist laut und unser Ziel ist es, den Lärm zu reduzieren. Die nächste Abbildung ist die Ausgangsreaktion eines 3-Punkt-Moving Average-Filters. Es kann aus der Figur abgeleitet werden, dass der 3-Punkt-Moving Average-Filter nicht viel beim Ausfiltern des Rauschens getan hat. Wir erhöhen die Filterhähne auf 51 Punkte und wir können sehen, dass das Rauschen in der Ausgabe viel reduziert hat, was in der nächsten Abbildung dargestellt ist. Wir erhöhen die Hähne weiter auf 101 und 501 und wir können beobachten, dass - obwohl das Rauschen fast null ist, die Übergänge drastisch abgestumpft werden (beobachten Sie die Steigung auf beiden Seiten des Signals und vergleichen Sie sie mit dem idealen Ziegelwandübergang in Unsere Eingabe). Frequenzgang: Aus dem Frequenzgang kann behauptet werden, dass der Roll-off sehr langsam ist und die Stoppbanddämpfung nicht gut ist. Angesichts dieser Stoppbanddämpfung kann eindeutig der gleitende Durchschnittsfilter kein Frequenzband von einem anderen trennen. Da wir wissen, dass eine gute Leistung im Zeitbereich zu schlechter Leistung im Frequenzbereich führt und umgekehrt. Kurz gesagt, der gleitende Durchschnitt ist ein außergewöhnlich guter Glättungsfilter (die Aktion im Zeitbereich), aber ein außergewöhnlich schlechtes Tiefpassfilter (die Aktion im Frequenzbereich) Externe Links: Empfohlene Bücher: Primary Sidebarsmp2 (4) - Name : Abschnitt: Laborübungen 2. 1 Name. Abschnitt. Labor-Übung 2 DISKETTE-ZEIT-SYSTEME: ZEIT-DOMAIN-REPRÄSENTATION 2.1 SIMULATION VON DISKETTE-ZEIT-SYSTEMEN Projekt 2.1 Das Moving Average System Eine Kopie von Programm P21 ist unten angegeben. Programm P21 Simulation eines M-Punkt-Moving Average Filters Erzeugen Sie das Eingangssignal n 0: 100 s1 cos (2pi0.05n) Ein niederfrequenter Sinus s2 cos (2pi0.47n) Ein hochfrequentes Sinusoid x s1s2 Implementierung des gleitenden Durchschnittsfilters M-Eingang (gewählte Länge des Filters) num one (1, M) y Filter (num, 1, x) M Anzeige der Eingangs - und Ausgangssignale clf subplot (2,2,1) plot (n, s1) Achse (0 , 100, -2, 2) xlabel (Zeitindex n) ylabel (Amplitude) Titel (Signal 1) Subplot (2,2,2) Plot (n, s2) Achse (0, 100, -2, 2) xlabel ( Zeitindex n) ylabel (Amplitude) title (Signal 2) subplot (2,2,3) plot (n, x) Achse (0, 100, -2, 2) xlabel (Zeitindex n) ylabel (Amplitude) title ( Input-Signal) Subplot (2,2,4) Diagramm (n, y) Achse (0, 100, -2, 2) xlabel (Zeitindex n) ylabel (Amplitude) Titel (Ausgangssignal) Achse Antworten: Q2.1 Die Ausgabe-Sequenz, die durch Ausführen des obigen Programms für M 2 mit xn s1ns2n erzeugt wird, wenn die Eingabe unten gezeigt wird. Diese Vorschau hat absichtlich verschwommene Abschnitte. Melden Sie sich an, um die Vollversion anzuzeigen. 2 0 20 40 60 80 100 -2 -1 0 1 2 Zeitindex n Amplitude Signal 1 0 20 40 60 80 100 -2 -1 0 1 2 Zeitindex n Signal 2 0 20 40 60 80 100 -2 -1 0 1 2 Zeitindex n Eingangssignal 0 20 40 60 80 100 -2 -1 0 1 2 Zeitindex n Ausgangssignal Die Komponente des Eingangs xn, die durch das von diesem Programm simulierte diskrete Zeitsystem unterdrückt wird, ist ndash s2 Q2.2 Programm P21 ist Modifiziert, um das LTI-System yn 0,5 (xnndashxnndash1) zu simulieren und die Eingabe xn s1ns2n zu verarbeiten, was zu der unten dargestellten Ausgabesequenz führt. N 0: 100 s1 cos (2pi0,05n) Ein niederfrequenter Sinusoid s2 cos (2pi0.47n) Hochfrequenzsinusoid x s1s2 Umsetzung des gleitenden Mittelfilters M 2 num 0,5 -0,5 y Filter (num, 1, x) Anzeige der Ein - und Ausgangssignale clf subplot (2,2,1) plot (n, s1) Achse (0, 100, -2, 2) xlabel (Zeitindex n) ylabel (Amplitude) title (Signal 1) subplot (2 (2, 100, -2, 2) xlabel (Zeitindex n) ylabel (Amplitude) title (Signal 2) subplot (2,2,3) plot (n, x ) Achse (0, 100, -2, 2) xlabel (Zeitindex n) ylabel (Amplitude) title (Eingangssignal) 3 subplot (2,2,4) plot (n, y) Achse (0, 100, -2 , 2) xlabel (Zeitindex n) ylabel (Amplitude) Titel (Ausgangssignal) Achse 0 20 40 60 80 100 -2 -1 0 1 2 Zeitindex n Amplitude Signal 1 0 20 40 60 80 100 -2 -1 0 1 2 Zeitindex n Signal 2 0 20 40 60 80 100 -2 -1 0 1 2 Zeitindex n Eingangssignal 0 20 40 60 80 100 -2 -1 0 1 2 Zeitindex n Ausgangssignal Der Effekt der Änderung des LTI-Systems auf Die Eingabe ist ndash s1 wird nun unterdrückt Q2.3 Programm P21 wird für die folgenden Werte der Filterlänge M und nachfolgenden Werte der Frequenzen der sinusförmigen Signale s1n und s2n ausgeführt. Die für diese unterschiedlichen Werte von M und die Frequenzen erzeugten Ausgänge sind nachfolgend dargestellt. Aus diesen Parzellen machen wir folgende Beobachtungen - lt MATLAB Figur (s) s hier einfügen. Kopiere aus Figurenfenster s und füge ein. Gt Q2.4 Die erforderlichen Änderungen am Programm P21 durch Ändern der Eingangsfolge zu einem Swept-Frequenz-Sinussignal (Länge 101, Minimalfrequenz 0 und Maximale Frequenz 0,5) als Eingangssignal (siehe Programm P17) sind nachfolgend aufgeführt. N 0: 100 ----------------- Programm P17 Erzeugung einer Swept-Frequenz sinusförmige Sequenz a pi2100 b 0 arg an. n bn x cos (arg) Diese Vorschau hat absichtlich verschwommene Abschnitte . Melden Sie sich an, um die Vollversion anzuzeigen.
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