25
Sayısal Filtreler ve Sistemler EHB 433 Prof. Dr. M¨ stak E. Yal¸ cın Istanbul Technical University Faculty of Electrical and Electronic Engineering [email protected] Prof. Dr. M¨ stak E. Yal¸ cın ( ˙ IT ¨ U) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 1 / 24

Say sal Filtreler ve Sistemler

  • Upload
    others

  • View
    13

  • Download
    0

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: Say sal Filtreler ve Sistemler

Sayısal Filtreler ve SistemlerEHB 433

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın

Istanbul Technical UniversityFaculty of Electrical and Electronic Engineering

[email protected]

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 1 / 24

Page 2: Say sal Filtreler ve Sistemler

Outline I

1 OnbilgiKaynaklarIsaretlerAyrık zamanlı sistemlerz donusumuTers z donusumu

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 2 / 24

Page 3: Say sal Filtreler ve Sistemler

Kaynaklar

Digital Signal Processing, A.V. Oppenheim and R.W. Schafer,Prentice-Hall, Inc.

Discrete-Time Control Systems, Katsuhiko Ogata, Pearson Education(1994)

Digital Filters and Signal Processing, 2nd ed., Leland Jackson, KluwerPublishing Co.

Digital Filtering: An Introduction, Edward P. Cunningham

Digital signal processing with Field Programmable Gate Arrays, UweMeyer-Baese.

Sayısal isaret isleme, Ahmet H. Kayran, ITU matbası,1990

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 3 / 24

Page 4: Say sal Filtreler ve Sistemler

Onbilgi

Isaret, bir veya birden fazla bagımsız degiskenin bir fonksiyonudur. Budersde bagımsız degisken olarak zaman t kullanılacakdır.

Analog isaretler (continuous-time or continuous signals): zamandasureklidir ve surekli degere sahiptir.

Ayrık zaman isaretleri (discrete-time or discrete signals): Zamandaayrıktır ve surekli degere sahiptir.Ornek : Ayrık zamanlı isaretler x(k), xk ve x(kT ) ( T = 1

fs) seklinde

gosterilebilir ve x(k) =∑∞

n=−∞ x(n)δ(k − n).

Sayısal (Dijital) isaretler (digital signals): Zamanda ayrıktır vededegeri kuantalanmıstır.Ayrık zamanlı isaretin bilgisayarda islenebilmesi icin bu isaretin binaryolarak kodlanmasi gerekmektedir. Bu nedenle sayısal isaret, ayrıkzamanlı isaretin genliginin kuantalamasıyla elde edilir.

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 4 / 24

Page 5: Say sal Filtreler ve Sistemler

Onbilgi

Isaret, bir veya birden fazla bagımsız degiskenin bir fonksiyonudur. Budersde bagımsız degisken olarak zaman t kullanılacakdır.

Analog isaretler (continuous-time or continuous signals): zamandasureklidir ve surekli degere sahiptir.

Ayrık zaman isaretleri (discrete-time or discrete signals): Zamandaayrıktır ve surekli degere sahiptir.Ornek : Ayrık zamanlı isaretler x(k), xk ve x(kT ) ( T = 1

fs) seklinde

gosterilebilir ve x(k) =∑∞

n=−∞ x(n)δ(k − n).

Sayısal (Dijital) isaretler (digital signals): Zamanda ayrıktır vededegeri kuantalanmıstır.Ayrık zamanlı isaretin bilgisayarda islenebilmesi icin bu isaretin binaryolarak kodlanmasi gerekmektedir. Bu nedenle sayısal isaret, ayrıkzamanlı isaretin genliginin kuantalamasıyla elde edilir.

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 4 / 24

Page 6: Say sal Filtreler ve Sistemler

Onbilgi

−3

−2

−1 0 1 2

nT

x(t)

−3T

−2T

−T 0 T 2T

n

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 5 / 24

Page 7: Say sal Filtreler ve Sistemler

Onbilgi

−3

−2

−1 0 1 2

−3

−2

−1 0 1 2

−3

−2

−1 0 1 2

n

n

x(−1) (n+1)δ

x(0) δ (n)

x(n)=?

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 6 / 24

Page 8: Say sal Filtreler ve Sistemler

Onbilgi

� � � � � �� � � � � �� � � � � �� � � � � �� � � � � �

� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �

� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �

� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �

� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �

� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �

� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �

� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �

� � � � � �� � � � � �� � � � � �� � � � � �� � � � � �

� � � � �� � � � �� � � � �

−F−2F 2FF

f

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 7 / 24

Page 9: Say sal Filtreler ve Sistemler

Onbilgi

� � � � � �� � � � � �� � � � � �� � � � � �� � � � � �� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �

� � � � � �� � � � � �� � � � � �� � � � �� � � � �� � � � �

� � � � � �� � � � � �� � � � � �� � � � � �� � � � � �� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �

� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �

� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �

� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �� � � � �

f

F 2F−F−2F

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 8 / 24

Page 10: Say sal Filtreler ve Sistemler

Ayrık zamanlı isaretler

Ayrık zamanlı isaretler reel (veya kompleks) sayı dizisi ile gosteriyoruz.Temel ayrık zaman isaretleri:

- impuls isareti

δ(n) =

{1, n = 00, diger

- Birim darbe isareti

u(n − k) =

{1, n ≥ k0, n < k

- Ustel isaret x(n) = an for alln

- sinuzoidal isaret x(n) = A cos(wn + w0)

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 9 / 24

Page 11: Say sal Filtreler ve Sistemler

Ayrık zamanlı isaretler

* Nedensel isaret (Casual signal)

x(n) = 0, n < 0

* Nedensel olmayan isaret

x(n) = 0, n > 0

* Iki taraflı isaretx(n) 6= 0, n > 0, n ≤ 0

* Peryodik isaret ( En kucuk N temel peryodu.)

x(n) = x(n + N)

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 10 / 24

Page 12: Say sal Filtreler ve Sistemler

Ayrık zamanlı isaretler

* Ayrık zaman isaretinin enerjisi

E =∞∑

n=−∞|x(n)|2

* Ayrık zaman isaretinin ortalama gucu

Port = limN→∞

1

2N + 1

N∑n=−N

|x(n)|2

* Peryodik isaretin ortalama gucu

Port =1

N

N−1∑n=0

|x(n)|2

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 11 / 24

Page 13: Say sal Filtreler ve Sistemler

Ayrık zamanlı sistemler

Ayrık sistem girisine x(n) uygulanan ayrık zamanlı isareti isleyerekcıkısında yeni bir ayrık zamanlı isaret uretir y(n) = T [x(n)].

* Lineer sistem

y1(n) = T [x1(n)]; y2(n) = T [x2(n)]

y(n) = T [ax1(n) + bx2(n)] = ay1(n) + by2(n)

* Zamanla degismezlik (time invariant)

y(n) = T [x(n)]

ikeny(n − k) = T [x(n − k)]

oluyorsa, sistem zamanla degismeyen sistem olarak adlandırılır.

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 12 / 24

Page 14: Say sal Filtreler ve Sistemler

Recursive ve nonrecursive sistemler

non-recursive sistem

y(k) =m∑i=0

bix(k − i)

Sonlu impulse yanıtlı filter tasarımı (Finite impulse response (FIR))

recursive sistem

y(k) =n∑

i=1

aiy(k − i) +m∑i=0

bix(k − i)

Sonsuz impulse yanıtlı filter tasarımı (Infinite impulse response (IIR))Not: Carpma ve birim gecikme icin blok diagram gosterimleri.

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 13 / 24

Page 15: Say sal Filtreler ve Sistemler

Sistemler ve isaretler

Bir sistem temel test isaretleri yardımıyla karakterize edilebilir. Lineerzamanla degismeyen (LZDM) sistemin girisi impulse isareti ileuyarıldıgında, sistemin cıkısında urettigi isaret delta cevabı (impulsecevabı) h(n) olarak adlandırılır. Birim darbe cevabı bize sistem hakkındatam bir bilgi verir.

x(n) =∞∑

k=−∞x(k)δ(n − k)

y(n) = T [x(n)] = T [∞∑

k=−∞x(k)δ(n − k)]

y(n) =∞∑

k=−∞x(k)T [δ(n− k)] =

∞∑k=−∞

x(k)h(n− k) =∞∑

k=−∞x(n− k)h(k)

Yukardaki islemler, sistem LZDM oldugu icin yapılabildi !. Son esitlik degisken

donusumuyle elde edilebilir.

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 14 / 24

Page 16: Say sal Filtreler ve Sistemler

Nedensel sistem (Causal or realizable)

y(n) =∞∑

k=−∞x(k)h(n − k)

n anındaki cıkıs, n anından sonraki girislere baglı olmamalı. Bu durumda;

y(n) =n∑

k=−∞x(k)h(n − k) =

∞∑k=0

x(n − k)h(k)

Bir sistem LZDM ve nedensel ise n < 0 icin h(n) = 0 dır.Yukarıdaki islem bildigimiz konvolisyon islemidir.

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 15 / 24

Page 17: Say sal Filtreler ve Sistemler

Konvolisyon ve kararlılık

y(n) = x(n) ∗ h(n) =n∑

k=−∞x(k)h(n − k) =

∞∑k=0

x(n − k)h(k)

Bu islemin sonucu sonlu veya sonsuz olabilir. Buda filtreleri sonlu impulsyanıtlı veya sonsuz impuls yanıtlı filtreler olarak iki kısma ayırır.Kararlılık (Sonlu giris sonlu cıkıs anlamında)

|x(n)| <∞ ve |y(n)| <∞ ⇐⇒∑∞

n=−∞ |h(n)| <∞

Ornek : y(k) = ay(k − 1) + x(k)

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 16 / 24

Page 18: Say sal Filtreler ve Sistemler

z donusumu

x(t) →[ornekleme] →x(t)→[Laplacedonusumu]→ X (s)→ [z = eTs ]→X (z) z-donusumu.

X (z) = Z{x(n)} =∞∑

k=−∞x(kT )z−k

Bu cift taraflı z-donusumudur. Tek taraflı X (z) =∑∞

k=0 x(kT )z−k bununozel bir durumudur.Ornek : f (t) = e−atu(t) isareti T ile orneklenmistir. Orneklenen isaretinz donusumunu bulun.

F (z) =∞∑k=0

e−akT z−k

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 17 / 24

Page 19: Say sal Filtreler ve Sistemler

z donusumu

F (z) = 1 + e−aT z−1 + e−2aT z−2 + ... =1

1− e−aT z−1

Bu toplam e−aT z−1 < 1 icin yazılır. Yakınsaklık bolgesi |z | = r > e−aT

dir. z duzleminde yarıcapı e−aT olan dairenin dısını ifade etmektedir. Budurum nedensel isaretlerde karsılasılır. Bu nedenle nedensel isaretler icintek taraflı donusum kullanılır.

−aTe

Re{z}

Im{z}

YAKINSAKLIKBOLGESI

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 18 / 24

Page 20: Say sal Filtreler ve Sistemler

z donusumu

Ornek : f (k) = u(−k) isaretin z donusumunu bulun.

F (z) =0∑

k=−∞z−k =

∞∑k=0

zk =1

1− z

ve |z | = r < 1. Yakınsaklık bolgesi birim dairenin icidir. Bu durumdanedensel olmayan isaretler icin tipik bir durumdur.

Re{z}

Im{z}

1

BOLGESIYAKINSAKLIK

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 19 / 24

Page 21: Say sal Filtreler ve Sistemler

z donusumu

Ornek : |a| < 1 icin f (k) = a|k| isaretinin z donusumunu bulun.

F (z) =−1∑

k=−∞a−kz−k +

∞∑k=0

akz−k =∞∑l=0

alz l − 1 +∞∑k=0

akz−k

F (z) =az

1− az+

z

z − a

Ilk terim |z | < 1/|a| ikinci terim |z | > |a|yardımıyla yazılabilmistir. Bunedenle yakınsaklık bolgesi |a| < |z | < 1/|a| dir. Bu tur isaretlerde ikitaraflı isaretler olarak adlandırılır.

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 20 / 24

Page 22: Say sal Filtreler ve Sistemler

z donusumu

Re{z}

Im{z}

NOT: Ters donusume dikkat !

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 21 / 24

Page 23: Say sal Filtreler ve Sistemler

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 22 / 24

Page 24: Say sal Filtreler ve Sistemler

z-donusumunun ozellikleri

Lineerlik

Z{a1x1(n) + a2x2(n)} = a1Z{x1(n)}+ a2Z{x2(n)}Zamanda oteleme, Z{x(n −m)} = z−mX (z)an ile carpma

Z{anx(n)} = X (a−1z),Z{x(−n)} = X (z−1)

indeks ile carpma

Z{nx(n)} = −z dX (z)

dzKonvalisyon islemi

Z{x(n) ∗ y(n)} = X (z)Y (z)

Ilk deger teoremix(0) = lim

z→∞X (z)

Son deger teoremi |z | > 1 ve (z − 1)X (z) birim daire ustunde vedısında kutbu yoksa x(∞) = limz→1(z − 1)X (z)

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 23 / 24

Page 25: Say sal Filtreler ve Sistemler

Ters z-donusumu

x(n) = Z−1{X (z)}

Dikkat: Yakınsaklık bolgesi !Ters donusum icin kesirlere ayırma ve Residue methodları kullanılabilir.

x(n) = ±∑

X (z)zn−1 |z=residue{X(z)zn−1}

Not : Nedesel ise + nedensel degilde ise -.Ornekler :a) X (z) = z+0.2

(z+0.5)(z−1) , |z | > 1

b) X (z) = z(z−3)(z−4) , |z | < 3

c) X (z) = z(z−0.5)(z−2) , 0.5 < |z | < 2

Prof. Dr. Mustak E. Yalcın (ITU) Sayısal Filtreler ve Sistemler Spring, 2020 24 / 24