Digital Signal Processing

Transkript

1 - for Master Study by TFH Bochum - Analog Signal I OO O I I I O O O Digital Signal Seite 1

2 Zielsetzung der Signalverarbeitung Analyse: H(t), H(f) Modellieren y(t) {} Physikalische Größe und Prozesse Synthese y(t) {} Seite 2

3 Beispiel bei einer Audio Signalverarbeitung Analyse: H(t), H(f) Amplitude, Schwingung, Frequenzband,... Modellieren y(t) {} Musik von mech. Instruments Musik, Töne Eletr. Klavier, Synthesizer,... Synthese y(t) {} Seite 3

4 Abtaster y(t) III(t) System für Abtasten von Signalen Seite 4

5 Spektrum des abgetasteten Signals X(f) Ideale TP Y(f) X(f). III (Tf) f g f g -f A f g - f g f A f g : Grenzfrequenz von f A : Abtastfrequenz, f A 1/ T Seite 5

6 Abtastung von Bandpass Signalen Bild a X(f) f/fo Bild b Y(f) Bild c Y(f) Seite 6

7 Frequenzanalyse mit PN-Diagramm z-ebene Im{z} H(z) j e j 2 πf T e jθ z f 1/T θ f 0, 1/T,...n/T 1 Re{z} H ( z) jθ A( e ) o Amplituden von H(z) f ---> θ --->z --> H(z) Seite 7

8 Frequenzanalyse mit PN-Diagramm - z-ebene f o ϑ / 2πT Im{z} j Nullstelle Beispiel - z j πf T jθ e 2 e f 1/T H ( z) a e z 1 z 0 + z a * e jϑ jϑ 0 ϑ θ f 0, 1/T,...n/T 1 f ---> θ --->z --> H(z) Re{z} H ( z) jθ A( e ) Amplituden von H(z) Notes: Beim reellen Filter, deren Koseffiziente reell sind, muss Z 0 reell sein oder paarweise konjugiert komplex f o o Seite 8

9 z-ebene H ( z) a Frequenzanalyse mit PN-Diagramm -Polstelle Beispiel - f p ϑ / 2πT e z p 1 1+ az z 1 Im{z} e ϑ jϑ jϑ p j z j πf T jθ e 2 e θ f 0, 1/T,...n/T 1 f ---> θ --->z --> H(z) Re{z} H ( z) jθ A( e ) Amplituden von H(z) Notes: Beim reellen Filter, deren Koseffiziente reell sind, muss Z p reell sein oder paarweise konjugiert komplex f 1/T f p o Seite 9

10 z-ebene Frequenzanalyse mit PN-Diagramm -Polstelle Beispiel - f p ϑ / 2πT z p 1 H z) 1+ az a Re ( 1 z mit Im{z} a Re jϑ jϑ p ϑ j < 1 z j πf T jθ e 2 e θ f 0, 1/T,...n/T 1 f ---> θ --->z --> H(z) Re{z} H ( z) jθ A( e ) Amplituden von H(z) Notes: Beim reellen Filter, deren Koseffiziente reell sind, muss Z p reell sein oder paarweise konjugiert komplex f 1/T f p o Seite 10

11 z-ebene 0 Frequenzanalyse mit PN-Diagramm - Beispiel: Allpassfilter - 1 z + a H ( z) 1+ az j Z a Re Z p z e R jϑ * ϑ ; 1 * a Im{z} a z p ϑ < 1 j z j πf T jθ e 2 e θ f 0, 1/T,...n/T 1 f ---> θ --->z --> H(z) Re{z} 1 H ( z) jθ A( e ) Amplituden von H(z) Notes: Beim reellen Filter, deren Koseffiziente reell sind, müssen Z 0, Z p reell sein oder paarweise konjugiert komplex Seite 11 f 1/T f p o

12 z-ebene H ( z) z p,1 Frequenzanalyse mit PN-Diagramm - Beispiel: Filter mit reellen Koeffizienten - z K * p,2 z 0,1 z 0,2 Im{z} ( z z0,1)( z z0,2 ) ( z z )( z z ) und p,1 z 0,1 z * 0,2 p,2 j z j πf T jθ e 2 e z θ f p,0 f 0, 1/T,...n/T p,1 o 1 1 Re{z} z p,1 f ---> θ --->z --> H(z) H ( z) jθ A( e ) Amplituden von H(z) Notes: Beim reellen Filter, deren Koseffiziente reell sind, müssen Z 0, Z p reell sein oder paarweise konjugiert komplex f 1/T f p,2 Seite 12

13 Signalübertragung Abtaster Ideale Tiepass y(t) Theoretische Darstellung Abtaster III (t / T) H TP (f) rect (f/2f max ) Ideale Tiepass y(t) Formfilter Entzerrfilter Übertragung mit zeitdiskreten Signalen Abtaster III (t / T) y(t) S+H y (nt) H TP (f) rect (f/2f max ) Entzerrfilter A /D D / A TP x (t) Übertragung mit digitalen Signalen III (t / T) Seite 13

14 Quantisierungskennlinie X X 3 X 2 X 1 g 0 g 1 g 2 g 3 g 4 X X 0 Q 4 X min g 0 X max g 4 Seite 14

15 Quantisierungskennlinie - Lineare Quantisierung - X X 3 X 2 X 1 g 0 g 1 g 2 g 3 g 4 X X 0 Q 4 X min g 0 X max g 4 Seite 15

16 Digitale Filter und Quantisierer Signal Abtaster x[n] Digital Filter (Formfilter) h[n] y[n] Quantisierer Q y [n] x (t) III (t ) Rekonstruierte Signal X (t) Ideale Tiepass H TP (f) rect (f/2f max ) x [n] X [n] h -1 [n] Digital Filter (Entzerrer) Theoretische Verarbeitung: mit reellen Zahlen y[n] y [n] Reale Verarbeitung: mit endliche Wortlänge in digitale System Seite 16

17 Digitale Signalübertragungssystem -Quellen Codierung- SENDER Abtaster Quantisierer Quellen Codierer Kanal Codierer x[n] Q x [n] Q-CO c[n] K-CO III (t ) EMPFÄNGER Ideelle Kanal Err [n] 0 Err [n] Kanal x (t) Ideale Tiepass x [n] Q-DEC C[n] K-DEC H TP (f) rect (f/2f max ) Quellen Decodierer Seite 17

18 Quellen Codierung - Optimale Codierung - SENDER Abtaster x [n] Q x [n] Binärer Coder w[n] Optimaler Coder C[n] III (t ) EMPFÄNGER Original Daten Codierte Daten Ideeller Kanal x (t) Ideale Tiepass x [n] W*[n] Binärer Decoder Optimaler Decoder C[n] H TP (f) rect (f/2f max ) PCM-CODEC Dekodierte Daten Seite 18

19 Redundanz Reduzierung Codierungs-- verfahren H O : Entscheidungsgehalt Statistische Modell R: Redundanz K m : Mittle Codewortlänge H : Entropie / H V : verbundene Entropie Seite 19

20 Daten Reduzierung Quelle Eigenschaften Empfänger Eigenschaften Statistische Modell Codierungs-- verfahren H O : Entscheidungsgehalt R: Redundanz K m : Mittle Codewortlänge H : Entropie / H V : verbundene Entropie Seite 20

21 SENDER Quellen Codierung - PCM: Pulse Code Modulation - Abtaster Q x[n] Binärer Coder c[n] III (t ) EMPFÄNGER ADC Idealer Kanal x (t) Ideale Tiepass x [n] Binärer Decoder C[n] H TP (f) rect (f/2f max ) DAC PCM Codec: C[n] binäre Zahlen mit festen Wortlänge sind. Seite 21

22 Quellen Codierung - Optimale Codierung - SENDER Abtaster Q x[n] PCM Coder c[n] Huffman Coder C*[n] III (t ) EMPFÄNGER ADC Idealer Kanal x (t) Ideale Tiepass x [n] PCM DeCoder C[n] Huffman DeCoder C*[n] H TP (f) rect (f/2f max ) DAC Seite 22

23 Quellen Codierung -Prädiktion Verfahren - SENDER x (t) Abtaster III (t ) EMPFÄNGER Ideale Tiepass H TP (f) rect (f/2f max ) Quantisierer Q x[n] x[n] x[n-1], x[n-2]... x[n-1], x[n-2]... + Prädiktor + Prädiktor ^s[n] y[n] ^s[n] y[n] - + Coder (*) DeCoder (*) C*[n] (*) : beleibiger Codec, z.b. ein optimale Codec oder PCM Codec Idealer Kanal C*[n] Seite 23

24 Quellen Codierung -DPCM - SENDER x (t) Abtaster III (t ) EMPFÄNGER Ideale Tiepass H TP (f) rect (f/2f max ) x[n] + ^x[n] - xq[n] d[n] Prädiktor Prädiktor Q + ^x[n] dq [n] + + dq[n] + xq[n] Coder (*) DeCoder (*) (*) : beleibiger Codec, z.b. ein optimale Codec C*[n] Idealer Kanal C*[n] Seite 24