Giáo trình Tín hiệu và hệ thống (Phần 1)

BỘ CÔNG THƯƠNG  
TRƯỜNG CAO ĐẲNG KỸ THUẬT CAO THẮNG  
KHOA ĐIỆN TỬ - TIN HỌC  
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG  
LẠI NGUYỄN DUY  
NGUYỄN PHÚ QUỚI  
GIÁO TRÌNH  
TÍN HIỆU VÀ HỆ THỐNG  
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, 09 - 2018  
(LƯU HÀNH NỘI BỘ)  
MC LỤC  
i
ii  
iii  
CHƯƠNG 1: CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN  
CHƯƠNG 1  
CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN  
1.1. TÍN HIỆU  
1.1.1. Khái niệm tín hiệu (Signal)  
Tín hiệu là biểu diễn vật lý của thông tin mà nó sẽ truyền từ nơi phát (nguồn) đến  
nơi nhận (thu).  
Các dạng tín hiệu vật lý được quan tâm chủ yếu:  
Dòng điện, điện áp trong các mạch điện- điện tử.  
Sóng điện từ được bức xạ trong các hệ thống thông tin vô tuyến.  
Nhiễu trong các hệ thống điện tử thông tin.  
Ví dụ: Tín hiệu âm thanh (voice), hình ảnh (video), tín hiệu vệ tinh, di động.  
1.1.2. Khái niệm nhiễu (Noise)  
Nhiễu là tín hiệu không mong muốn, tác động đến hệ thống tín hiệu mà chúng ta  
đang quan tâm.  
Lưu ý: Bản thân nhiễu cũng là một tín hiệu - tín hiệu nhiễu.  
Ví dụ: Nhiễu nền, nhiễu xuyên kênh, …  
1.2. PHÂN LOẠI TÍN HIỆU  
1.2.1. Tín hiệu vật lý và tín hiệu mô hình toán học  
Tín hiệu vật lý: biểu diễn của một quá trình vật lý (thực hiện được).  
Yêu cầu:  
Năng lượng hữu hạn  
Biên độ hữu hạn và liên tục  
Phổ hữu hạn  
Tín hiệu mô hình: là các hàm (thực, phức, dùng để đơn giản hơn cho quá trình  
biểu diễn, phân tích và xử lý tín hiệu.  
Chất lượng của mô hình phụ thuộc vào chất lượng của việc xấp xỉ gần đúng được  
ứng dụng đang khảo sát và tính thuận tiện khi áp dụng.  
Lưu ý: Tín hiệu mô hình không bị ràng buộc bởi các yêu cầu như trên.  
Ví dụ: Tín hiệu vật lý như âm thanh (voice), hình ảnh (video); tín hiệu mô hình  
như tín hiệu xung vuông, mũ, sin, …  
1
CHƯƠNG 1: CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN  
1.2.2. Tín hiệu xác định và tín hiệu ngẫu nhiên  
Tín hiệu xác định (Deterministic signal): quá trình biến thiên được biểu diễn  
bằng một hàm toán học xác định.  
Ví dụ: Một tín hiệu xác định  
Tín hiệu ngẫu nhiên (Random signal): quá trình biến thiên không biết trước được  
nên không thể mô tả bằng hàm toán học xác định mà chỉ sử dụng các công cụ  
thống kê.  
Ví dụ: Một tín hiệu ngẫu nhiên  
Hình 1.1: a) Tín hiệu xác định, b) Tín hiệu ngẫu nhiên  
1.2.3. Tín hiệu năng lượng và tín hiệu công suất  
Tín hiệu năng lượng (Energy signal): tín hiệu có năng lượng hữu hạn  
Ex | x(t) |2 dt    
  
(1.1)  
Ví dụ: Các tín hiệu mũ giảm, tín hiu xung vuông, tín hiệu quá độ, …  
Tín hiệu công suất (Power signal): tín hiệu có công suất trung bình hữu hạn  
T
1
| x(t) |2 dt    
P lim 2T  
(1.2)  
x
T   
T  
Ví dụ: Các tín hiệu tuần hoàn, tín hiệu dãy xung vuông, ...  
2
CHƯƠNG 1: CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN  
Lưu ý:  
Tín hiệu năng lượng sẽ có công suất trung bình hữu hạn bằng zero.  
Tín hiệu công suất trung bình hữu hạn sẽ có năng lượng vô hạn.  
1.2.4. Phân loại dựa vào dạng tín hiệu  
Dựa vào biên độ và biến thời gian là liên tục hay rời rạc, người ta chia tín hiệu  
thành các loại sau:  
Tín hiệu liên tục/tương tự (Continuous-time signal/ Analog  
signal (Hình a)  
Tín hiệu rời rạc (Discrete signal) (Hình b)  
Tín hiệu lượng tử (Quantized signal) (Hình c)  
Tín hiệu số (Digital signal) (Hình d)  
t
(a)  
(b)  
(d)  
(c)  
Hình 1.2: Phân loại tín hiệu theo biên độ và thời gian  
1.2.5. Phân loại dựa vào bề rộng phổ (Spectral Width)  
Gồm các loại tín hiệu sau:  
Tín hiệu dải nền (Baseband signal) (Hình d)  
Tín hiệu dải thông (Passband signal) (Hình c)  
Tín hiệu băng hẹp (Narrowband signal) (Hình c)  
Tín hiệu băng rộng (Broadband signal ) (Hình a)  
Tín hiệu băng tần giới hạn (Bandlimited signal) (Hình b)  
3
CHƯƠNG 1: CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN  
Hình 1.3: Phân loại tín hiệu theo bề rộng phổ  
1.2.6. Phân loại dựa vào chiều của tín hiệu  
Tín hiệu một chiều/ tín hiệu vô hướng (Scalar signal)  
Ví dụ: Các tín hiệu điện áp, dòng điện,... x(t): hàm theo một biến thời gian t  
Tín hiệu đa chiều/ tín hiệu vector (Vector signal)  
Ví dụ: Tín hiệu 2 chiều (2-D): ảnh tĩnh f(x,y)  
Tín hiệu 3 chiều (3-D): ảnh động f(x,y,t)  
Hình 1.4: Phân loại dựa vào chiều của tín hiệu  
1.2.7. Phân loại dựa vào tính nhân quả (Causality)  
Tín hiệu nhân quả (Causal signal):  
x(t) 0,t 0  
(1.3)  
Tín hiệu không nhân quả (Non- causal signal): không thỏa mãn điều kiện trên.  
1.2.8. Phân loại dựa vào tính tuần hoàn (Periodicity)  
Tín hiệu tuần hoàn (Periodic signal): thỏa mãn điều kiện, với T: chu kỳ  
x(t nT) x(t)  
x(t) x(t nT),t  
(1.4)  
4
CHƯƠNG 1: CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN  
Tín hiệu không tuần hoàn (Non- periodic signal): không thỏa mãn điều kiện trên.  
1.3. PHƯƠNG PHÁP BIỂU DIỄN TÍN HIỆU  
1.3.1. Phương pháp biểu diễn liên tục tín hiệu  
Dựa trên phép biến đổi (phép tích phân), biến đổi tín hiệu đã cho sang miền khác  
đề thuận tiện hơn cho việc xử lý.  
X (s) x(t)(t,s)dt; t T  
T
x(t) X (s)(s,t)dt; s  
(1.5)  
Miền thời gian: x(t) và miền biến đổi: X(s), s: biến phức  
Ví dụ:  
1. Phép biến đổi Laplace (phân tích mạch ở trạng thái quá độ)  
X (s) x(t)estdt; x(t) X (s)estds  
  
  
2. Phép biến đổi Fourier (phân tích phổ tín hiệu)  
1
X () x(t)ejtdt; x(t)   
X ()e jt d  
2  
  
  
1.3.2. Phương pháp biểu diễn rời rạc tín hiệu  
Tín hiệu được biểu diễn bằng tập các hàm số hay dãy số (thực, phức).  
n
x(t)   (t)  
k
k
k1  
(1.6)  
trong đó:  
{k(t)}: là tập hàm cơ sở của không gian tín hiệu  
{k} : các hệ số biểu diễn rời rạc của x(t)  
Ví dụ: Chuỗi phức Fourier (phân tích phổ tín hiệu tuần hoàn)  
0
x(t)   
X ejnt ; 2T  
n
n  
1 t T  
0
0
Xn   
x(t)ejnt ;n 0,1,2,...  
T
t0  
1.3.3. Biểu diễn vector các tín hiệu  
Biểu diễn tín hiệu bằng vector: Gọi {k(t)}: là tập n hàm độc lập tuyến tính tạo  
nên cơ sở của không gian tín hiệu. Theo cách biểu diễn rời rạc tín hiệu:  
5
CHƯƠNG 1: CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN  
n
x(t)   (t)  
k
k
k1  
(1.7)  
Trong đó: các hệ số {k} tạo nên một tập n số xác định một điểm trong không  
gian n chiều với các tọa độ (1, 2,…, n).  
Hình 1.5: Biểu diễn tín hiệu bằng vector  
Như vậy, {k}: là một sự biểu diễn của x(t) trong không gian tín hiệu với cơ sở là  
tập hàm {k(t)}.  
Lưu ý: Với mỗi cơ sở sẽ có một biểu diễn vector tương ứng. Do vậy, sẽ có nhiều  
cách để phân tích một tín hiệu.  
Khoảng cách giữa hai tín hiệu: là số đo về sự khác nhau giữa hai tín hiệu đó  
Khoảng cách trung bình bình phương (khoảng cách Euclidean) giữa hai tín hiệu  
x(t) và y(t) trên khoảng thời gian T là: (K là hằng số)  
1/2  
d(x, y) K | x(t) y(t) |2 dt  
T
(1.8)  
Lưu ý: - Đây là định nghĩa khoảng cách thường dùng và thuận tiện nhất.  
- Nếu hai tín hiệu giống nhau thì khoảng cách giữa chúng luôn bằng zero.  
Ví dụ: Xác định khoảng cách giữa hai tín hiệu sau theo thông số độ trễ .  
x(t) = Acos0t; y(t) = Acos0(t-); d(x,y) = 2A|sin(/T)| (K = 1/T)  
Tích vô hướng của các tín hiệu:  
Tích vô hướng của hai tín hiệu x(t) và y(t) trên khoảng thời gian (t1,t2) là:  
6
CHƯƠNG 1: CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN  
t2  
*
x, y  x(t) y(t)dt  
t1  
Chuẩn của một tín hiệu:  
t2  
|| x ||  
| x(t) |2 dt || x ||2   x, x   
t1  
Tín hiệu trực giao (Orthogonal signals): Hai tín hiệu x(t) và y(t) được gọi là trực  
giao trên [t1,t2] nếu tích vô hướng của chúng bằng zero.  
t2  
*
x, y  x(t) y(t)dt  
t1  
Tập tín hiệu {xk(t)}, 1km là tập trực giao nếu :  
xi (t), xj (t)   0,i, j i  
Tập trực chuẩn = tập trực giao + mỗi tín hiệu {xk(t)} đều có chuẩn bằng 1.  
BÀI TẬP CHƯƠNG 1  
Câu 1: Cho biết tín hiệu là gì, cho ví dụ minh họa.  
Câu 2: Cho biết nhiễu là gì, cho ví dụ minh họa.  
Câu 3: Phân biệt tín hiệu vật lý và tín hiệu mô hình toán học.  
Câu 4: Phân biệt tín hiệu xác định và tín hiệu ngẫu nhiên:  
Câu 5: So sánh tín hiệu năng lượng và công suất, cho ví dụ minh họa.  
Câu 6: Trình bày phân loại dựa vào dạng tín hiệu dựa vào biên độ và biến thời  
gian.  
Câu 7: Phân biệt tín hiệu tương tự và số.  
Câu 8: Trình bày các phân loại dựa vào vào bề rộng phổ (Spectral Width), chiều  
của tín hiệu,  
Câu 9: Trình bày các phân loại dựa vào tính nhân quả (Causality) và tính tuần  
hoàn (Periodicity)  
Câu 10: Cho biết các kiểu biểu diễn tín hiệu.  
7
CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH TÍN HIỆU MIỀN TẦN SỐ  
CHƯƠNG 2  
PHÂN TÍCH TÍN HIỆU MIỀN THỜI GIAN  
2.1. MỘT SỐ DẠNG TÍN HIỆU THÔNG DỤNG  
2.1.1. Tín hiệu năng lượng  
t c  
b
Xung vuông: x(t) A  
(
)
(2.1)  
x t  
   
A
t
b
2
b
2
0
c
c   
c   
b
Hình 2.1: Tín hiệu xung vuông  
t c  
b
Xung tam giác:  
x(t) A  
(2.2)  
x t  
   
A
t
c b  
c b  
0
c
2b  
8
CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH TÍN HIỆU MIỀN TẦN SỐ  
Hình 2.2: Tín hiệu xung tam giác  
Xung hàm mũ giảm:  
(2.3)  
x t  
   
A
t
0
Tín hiệu sin suy giảm theo hàm mũ:  
(2.4)  
x(t)  
A
Ae-t  
0
t
-Ae-t  
-A  
Hình 2.3: Tín hiệu sin suy giảm theo hàm mũ  
9
CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH TÍN HIỆU MIỀN TẦN SỐ  
Tín hiệu Sa:  
(2.5)  
x(t)  
1
/0  
2/0  
t
0
Hình 2.4: Tín hiệu Sa  
2.1.2. Tín hiệu công suất  
Tín hiệu bước nhảy:  
(2.6)  
x(t)  
X
0
t
t0  
Hình 2.5: Tín hiệu bước nhảy  
10  
CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH TÍN HIỆU MIỀN TẦN SỐ  
Tín hiệu hàm mũ tăng:  
x(t) A(1et )u(t);0  
(2.7)  
x t  
   
A
t
0
Hình 2.6: Tín hiệu hàm mũ tăng  
Hàm dấu:  
(2.8)  
x(t)  
1
0
t
-1  
Hình 2.7: Hàm dấu  
Tín hiệu sin - cos:  
x(t)  
1
t
0  
0  
0  
20  
0  
0
-1  
Dãy xung vuông lưỡng cực:  
x(t)  
A
T/2  
-2T  
-T  
0
2T  
T
11  
t
-A  
CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH TÍN HIỆU MIỀN TẦN SỐ  
Dãy xung vuông đơn cực:  
x
(
t
)  
Y
t
2T  
-
2T  
-T  
T
0
Hình 2.8: Dãy xuông vuông đơn cực  
2.1.3. Tín hiệu phân bố  
Phân bố Delta Diract:  
(t)  
x(t)=A(t-t0)  
1
A
0
0
t
t0  
t
Hình 2.9: Phân bố Delta Diract  
Định nghĩa:  
0; t 0  
;t 0  
x(t) (t)   
Và:  
(2.9)  
  
(t)dt 1  
  
(2.10)  
(2.11)  
Các tính chất:  
Tính chất chẵn:  
(t) = (- t)  
Tính chất rời rạc:  
12  
CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH TÍN HIỆU MIỀN TẦN SỐ  
x(t)(t) = x(0)(t)  
(2.12)  
(2.13)  
x(t)(t- t0) = x(t0)(t- t0)  
Tính chất lặp:  
x(t)*(t) = x(t)  
(2.14)  
(2.15)  
x(t)*(t- t0) = x(t- t0)  
Định nghĩa phép chập giữa hai tín hiệu:  
Tính chất lọc:  
(2.16)  
(2.17)  
Và:  
Phân bố lược  
Định nghĩa: (trong đó: T chu kỳ)  
(2.18)  
x(t)  
1
0
T
-2T  
-T  
2T  
Hình 2.10: Phân bố lược  
Các tính chất:  
Tính chất chẵn:  
(2.19)  
(2.20)  
Tính chất rời rạc:  
x(0)(t)  
x(t)  
13  
x(1)(t-1)  
-1  
2
3
0 1  
0
t
t
CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH TÍN HIỆU MIỀN TẦN SỐ  
Tính chất lặp:  
(2.21)  
x(t  
A
A
-T -T/2  
T/2  
0
T/2  
2T  
T
3T 4T  
0
t
t
2.2 CÁC THÔNG SỐ ĐẶC TRƯNG CỦA TÍN HIỆU  
2.2.1 Tích phân tín hiệu  
(2.22)  
Ví dụ: Tính tích phân của tín hiệu x(t) = e-t, t 0.  
Tích phân của tín hiệu:  
[x] etdt  et 1  
0
0
2.2.2 Trị trung bình của tín hiệu  
Nếu tín hiệu tồn tại hữu hạn trong [t1,t2]:  
(2.23)  
(2.24)  
(2.25)  
Nếu tín hiệu có thời gian vô hạn:  
Nếu tín hiệu tuần hoàn, chu kỳ T:  
14  
CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH TÍN HIỆU MIỀN TẦN SỐ  
Ví dụ: Tính trị trung bình của tín hiệu x(t) = (1-e-t)u(t).  
Trị trung bình của tín hiệu:  
T
t T  
0  
1
1
1
1
2
T  
(1et )dt   
t e  
T e 1   
x lim2T  
lim2T  
lim2T  
T  
T  
T  
0
2.2.3 Năng lượng của tín hiệu  
(2.26)  
Ví dụ: Cho tín hiệu:  
t c  
b
x(t) a (  
)
.
Năng lượng của tín hiệu:  
b
c  
2  
2
2
2
2
   
E x | x(t)| dt a dt a b  
x
   
  
b
c  
2
2.2.4. Công suất trung bình của tín hiệu  
Nếu tín hiệu tồn tại hữu hạn trong [t1,t2]:  
(2.27)  
(2.28)  
(2.29)  
Nếu tín hiệu có thời gian vô hạn:  
Nếu tín hiệu tuần hoàn, chu kỳ T:  
Ví dụ: Công suất của tín hiệu có dạng chuỗi xung tuần hoàn đơn cực.  
Công suất của tín hiệu:  
P x | x(t)|2 dt   
X2dt X2  
x
T   
T
T
0
 /2  
Nhận xét:  
Dấu hiệu nhận biết tín hiệu năng lượng (0 < Ex < ):  
Tín hiệu tồn tại trong khoảng thời gian hữu hạn.  
Ví dụ: Xung vuông, xung tam giác, …  
15  
Tải về để xem bản đầy đủ
pdf 62 trang yennguyen 09/04/2022 3420
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Giáo trình Tín hiệu và hệ thống (Phần 1)", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên

File đính kèm:

  • pdfgiao_trinh_tin_hieu_va_he_thong_phan_1.pdf