Изучение понятия и свойств непрерывной и дискретной свертки

Страницы работы

13 страниц (Word-файл)

Содержание работы

Новосибирский Государственный Технический Университет

Факультет Автоматики и Вычислительной Техники

Кафедра  ССОД

Дисциплина  «Теория  и  обработка  сигналов»

ЛАБОРАТОРНАЯ  РАБОТА  № 5

НЕПРЕРЫВНАЯ И ДИСКРЕТНАЯ СВЕРТКИ

ВАРИАНТ №9

Выполнила:                                                                                                  Проверил:

Баранова К.В.                                                                                              доц. Щетинин Ю.И.

Группа: АО-61

Новосибирск, 2008

Цель работы:изучение понятия и свойств непрерывной и дискретной свертки, приобретение практических навыков вычисления свертки  в среде Matlab.

1. Изучение непрерывной свертки на примере свертки прямоугольного импульса и экспоненциального сигнала.

Код MatLab:

% Численное вычисление непрерывной свертки

%

T=0.1; % шаг дискретизации  

a=5;

i=0:50;

x1=exp(-a*i*T); % сигнал x1

x2=rectpuls(i-10,20); % сигнал  x2

n1=length(x1);

n2=length(x2);

figure(2),subplot(411),  plot(i*T,x1), title('x1')

subplot(412),  plot(i*T,x2), title('x2')

k1=1:n1+n2-1;

% вычисление  свертки

for  n=1:n1+n2-1,

   y(n)=0;

   for k=max(1,n+1-n1):min(n,n2),

      y(n)=y(n)+sum(x1(n+1-k)*x2(k));

   end

y(n)=y(n)*T;  

end

% график свертки сигналов

subplot(413), plot(k1*T,y),title('Svertka x1  и  x2')

% вычисление свертки с помощью функции conv()

subplot(414), plot(k1*T,T*conv(x1,x2))

title('Svertka function conv')

Рис.1. Сверткаа сигналов.

Комментарий:

Свертка двух непрерывных по времени сигналов (непрерывная свертка) определяется выражением

Ее численное вычисление может быть аппроксимировано конечной суммой вида

.

Из графиков видно, что вычисление линейной свертки с помощью конечных сумм и с помощью функции conv идентичны.

2.  Выполнение процедуры вычисление непрерывной свертки для заданных сигналов:

.     ,           

Рис.2. Графики заданных сигналов.

 Код MatLab:

% Численное вычисление непрерывной свертки

T=0.1; % шаг дискретизации  

a=5;

i=0.02:0.001:0.05;

x1=a*tripuls(i-0.03,0.02); % сигнал x1

x2=a*rectpuls(i-0.03/2,0.05); % сигнал  x2

n1=length(x1);

n2=length(x2);

figure(2),subplot(411),  plot(i,x1), title('x1')

subplot(412),  plot(i,x2), title('x2')

k1=1:n1+n2-1;

% вычисление  свертки

for  n=1:n1+n2-1,

   y(n)=0;

   for k=max(1,n+1-n1):min(n,n2),

      y(n)=y(n)+sum(x1(n+1-k)*x2(k));

   end

y(n)=y(n)*T;  

end

% график свертки сигналов

subplot(413), plot(k1*T,y),title('Svertka x1  и  x2')

% вычисление свертки с помощью функции conv()

subplot(414), plot(k1*T,T*conv(x1,x2))

title('Svertka function conv')

Рис.3.Графики сигналов и их свертка.

Комментарии:

Графики свертки полученные с помощью вычисления конечных сумм и с помощью использования функции conv() пакета MatLab полностью совпадают.

3. Синтаксис функции conv() пакета MatLab, для свертки дискретных во времени сигналов.

CONV Свертка дискретных во времени сигналов.

C = CONV (A, B) производит свертку векторов A и B.

Результат операции - вектор длиной LENGHT(A) +LENGTH (B)-1.

Аналитически свертка дискретных по времени сигналов определяется следующим выражением:

4. Синтаксис функции sqgen(L, T) для генерации прямоугольной последовательности импульсов (прямоугольной волны) длиной L отсчетов и периодом T отсчетов.

Код Matlab:

function x=sqgen(L,T)

t = 0:L-1;

y = square(2*pi*(t/T));

Рис.4. Пример работы функции sqgen(L,T).

5.  Вычисление свертки единичного импульса delta1  и sqgen(50, 10).

Код Matlab:

% Построение графиков единичного скачка, прямоугольной волны и их свертки

L=50;

t = 0:L-1;             

%для единичного импульса

d1=[1]

%для прямоугольной волны

x=sqgen(50,10)

%построение графиков

N=0:1+50-1

subplot(311), stem( d1),

set(gca,'FontName','Verdana Cyr','FontSize',9)

title('График единичного скачка');

subplot(312), stem( t,x),

set(gca,'FontName','Verdana Cyr','FontSize',9)

title('График прямоугольной волны');

subplot(313), stem(conv(d1,x)),

set(gca,'FontName','Verdana Cyr','FontSize',9)

title('Вычисление свертки с помощью conv');

Рис.5.  Графики единичного скачка, прямоугольной волны и их свертки

Комментарий:

Аналитически дискретная свертка вычисляется следующим выражением:

для  x 1= {1} и любого x2 , свертка


6.  Вычисление свертки единичного импульса delta2  и sqgen(50, 10).

Код Matlab:

% Построение графиков единичного скачка, прямоугольной волны и их свертки

L=50;

t = 1:L;                

%для единичного импульса

d2=[1 zeros(1,9)];

%для прямоугольной волны

x=sqgen(50,10);

%построение графиков

N=1:60-1;

subplot(311), stem(d2),

set(gca,'FontName','Verdana Cyr','FontSize',9)

title('График единичного скачка');

subplot(312), stem(t, x),

set(gca,'FontName','Verdana Cyr','FontSize',9)

 title('График прямоугольной волны');

subplot(313), stem(N, conv(d2,x)),

set(gca,'FontName','Verdana Cyr','FontSize',9)

title('Вычисление свертки с помощью conv');

Рис.6.  Сигнал D2, прямоугольная волна и их свертка

Комментарии:

  • Как видно из Рис.4 и Рис.5 длина свертки зависит от длительности сигналов, при этом длина свертки N=n1+n2-1, где n1 и n2 – длины последовательностей.
  • Если один из сигналов – единичный импульс, то свертка будет иметь вид второго сигнала.

7.  1)Создание плоского импульса длительностью 2 отчета, прямоугольной волны, вычисление их свертки.

Код Matlab:

i=0:49;

x1=[ones(1,2)];       

x2=sqgen(50,10);      

n1=length(x1);

n2=length(x2);

N=1:n1+n2-1;

subplot(311), stem(x1),

title('x1=[ones(1,2)]')

set(gca,'FontName','Verdana Cyr','FontSize',9)

subplot(312), stem(i,x2),

set(gca,'FontName','Verdana Cyr','FontSize',9)

title('Прямоугольная волна')

subplot(313), stem(N, conv(x1,x2)),

set(gca,'FontName','Verdana Cyr','FontSize',9)

title('Вычисление с помощью conv')

Рис.7.  Графики сигналов x1=[ones(1,2)] и x2=sqgen(50,10) и их свертка

2)Увеличение длительности плоского сигнала до 8 отсчетов.

Код Matlab:

i=0:49;

x1=[ones(1,8)];       

x2=sqgen(50,10);      

n1=length(x1);

n2=length(x2);

N=1:n1+n2-1;

subplot(311), stem(x1), 

set(gca,'FontName','Verdana Cyr','FontSize',9)

 title('x1=[ones(1,8)]')

subplot(312), stem(i,x2),

set(gca,'FontName','Verdana Cyr','FontSize',9)

title('Прямоугольная волна')

subplot(313), stem(N,conv(x1,x2)),

set(gca,'FontName','Verdana Cyr','FontSize',9)

title('Вычисление с помощью conv')

Рис.8. Графики сигналов x1=[ones(1,8)] и x2=sqgen(50,10) и их свертка

Комментарии:

Из рис.8 и рис.7 видно, что при увеличении длительности первого сигнала, свертка изменяет свой вид таким образом, что на концах свертки происходит изменение прямоугольных импульсов к треугольным.

8.  Вычисление свертки двух сигналов Х1 и Х2 и восстановление сигнала Х1 из свертки.

Код Matlab:

n=20;

i=0:n-1;

t=-5:5;

x1=sinc(t/pi);

x2=u(i)-u(i-5);

subplot(411), stem(t,x1)

set(gca,'FontName','Verdana Cyr','FontSize',9)

title('Сигнал х1')

subplot(412), stem(x2),title('Сигнал х2')

x=conv(x1,x2);

subplot(413), stem(x)

set(gca,'FontName','Verdana Cyr','FontSize',9)

title('Вычисление свёртки с помощью conv')

subplot(414), stem(t,deconv(x,x2))

set(gca,'FontName','Verdana Cyr','FontSize',9)

title('Восстановление х1')

Рис.9. Восстановление сигнала х1 из свертки с использованием функции deconv().

Комментарии:

Из графика видно, что сигнал х1 полностью восстановлен из свертки с помощью функции deconv().

9.  Дискретная и круговая свёртки дискретного экспоненциально убывающего и прямоугольного сигналов.

Код Matlab:

n=0:0.1:9.9;

k=0:0.1:3.9;

t=0:138;

t2=0:255;

y1=exp(-n);

subplot(4,1,1); stem(n,y1);

set(gca,'FontName','Verdana Cyr','FontSize',9)

title('Экспоненциально убывающий дискретный сигнал')

y2=rectpuls(k-20,40);

subplot(4,1,2); stem(k,y2);

set(gca,'FontName','Verdana Cyr','FontSize',9)

title('Прямоугольный сигнал')

% дискретная свертка сигналов

t1=cputime;

for i=1:1000;

sv=conv(y1,y2);                       

end;

t_conv=(cputime - t1)/1000

subplot(4,1,3); stem(t,abs(sv));

set(gca,'FontName','Verdana Cyr','FontSize',9)

title('Дискретная свертка сигналов(conv)');

% круговая свертка сигналов

y1d=[y1 zeros(1,156)];

y2d=[y2 zeros(1,216)];

t1=cputime;

for i=1:1000;

z1=fft(y1d);z2=fft(y2d);

z3=z1.*z2; sv2=ifft(z3);

end

t_fft=(cputime - t1)/1000

subplot(4,1,4); stem(t2, abs(sv2));

set(gca,'FontName','Verdana Cyr','FontSize',9)

title('Дискретная свертка сигналов(fft)');

Рис.10. Дискретная и круговая свёртки экспоненциально убывающего и прямоугольного сигналов.

t_conv =

    3.010000000000162e-004

t_fft =

    2.199999999999989e-004

Комментарии:

Из результатов выполнения script-файла видно, что свертки полностью совпадают по форме, а вот время выполнения различное: при использовании conv() время составило , а при использовании круговой свертки, благодаря использованию алгоритмов БПФ, время составило:  т.е. в 1,36 раза быстрее.

Похожие материалы

Информация о работе