Mudanças entre as edições de "PSD29007-Engtelecom(2020-1) - Prof. Marcos Moecke"
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Linha 45: | Linha 45: | ||
% Plot the noisy signal in the time domain. It is difficult to identify the frequency components by looking at the signal X(t). | % Plot the noisy signal in the time domain. It is difficult to identify the frequency components by looking at the signal X(t). | ||
− | subplot( | + | subplot(311); |
− | plot(1000*t(1:200),X(1:200)) | + | plot(1000*t(1:200),X(1:200), 'b') |
title('Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise') | title('Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise') | ||
xlabel('t (milliseconds)') | xlabel('t (milliseconds)') | ||
ylabel('X(t)') | ylabel('X(t)') | ||
+ | hold on | ||
+ | plot(1000*t(1:200),S(1:200),'r') | ||
+ | hold off | ||
− | + | % Signal in Frequency Domain | |
% Compute the Fourier transform of the signal. | % Compute the Fourier transform of the signal. | ||
Y = fft(X); | Y = fft(X); | ||
Linha 59: | Linha 62: | ||
P1 = P2(1:L/2+1); | P1 = P2(1:L/2+1); | ||
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1); | P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1); | ||
+ | |||
+ | A2 = angle(Y); | ||
+ | A1 = A2(1:L/2+1); | ||
% Define the frequency domain f and plot the single-sided amplitude spectrum P1. | % Define the frequency domain f and plot the single-sided amplitude spectrum P1. | ||
Linha 64: | Linha 70: | ||
% On average, longer signals produce better frequency approximations. | % On average, longer signals produce better frequency approximations. | ||
f = Fs*(0:(L/2))/L; | f = Fs*(0:(L/2))/L; | ||
− | subplot( | + | subplot(3,1,2); |
− | plot(f,P1) | + | plot(f,P1, 'b') |
− | + | ||
title('Single-Sided Amplitude Spectrum of X(t)') | title('Single-Sided Amplitude Spectrum of X(t)') | ||
xlabel('f (Hz)') | xlabel('f (Hz)') | ||
ylabel('|P1(f)|') | ylabel('|P1(f)|') | ||
− | + | hold on | |
% Now, take the Fourier transform of the original, uncorrupted signal and retrieve the exact amplitudes, 0.7 and 1.0. | % Now, take the Fourier transform of the original, uncorrupted signal and retrieve the exact amplitudes, 0.7 and 1.0. | ||
Y = fft(S); | Y = fft(S); | ||
Linha 77: | Linha 83: | ||
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1); | P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1); | ||
− | plot(f,P1) | + | plot(f,P1, 'r') |
+ | |||
title('Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)') | title('Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)') | ||
xlabel('f (Hz)') | xlabel('f (Hz)') | ||
ylabel('|P1(f)|') | ylabel('|P1(f)|') | ||
+ | hold off | ||
+ | |||
+ | % Angulo / fase | ||
+ | subplot(3,1,3); | ||
+ | plot(f,A1) | ||
+ | %ylim([0 1.05]) | ||
+ | title('Single-Sided Phase Spectrum of X(t)') | ||
+ | xlabel('f (Hz)') | ||
+ | ylabel('phase(f)') | ||
</syntaxhighlight> | </syntaxhighlight> | ||
{{collapse bottom}} | {{collapse bottom}} |
Edição das 08h12min de 2 de março de 2020
Registro on-line das aulas
Unidade 1
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Avaliações
- Atividades extraclasse
- AE1 - Cálculo de uma DFT de comprimento 8.
- Determine a transformada discreta de Fourier X(w) a partir da sequencia discreta x(n) indicada na tabela abaixo.
- Utilize a equação da DFT
- O algoritmo FFT indicado na tabela, onde dt é decimação no tempo (Fig 3.9) e df é decimação na frequência (Fig 3.13)
- Use uma folha de papel para anotar os valores dos produtos intermediários tanto da DFT como da FFT.
- Compare os resultados obtidos para de X(k) obtido com os dois cálculos.
- Poste no Moodle a folha de cálculos (digitalize usando scanner ou smartphone).
- Prova escrita A1
- Entrega do Projeto Final. O projeto é avaliado nos quesitos:
- PFe - Documento de Especificação (apresentado no relatório);
- PFp - Implementação do Projeto;
- PFr - Relatório do Projeto (excluído a especificação);
- PFi - Avaliação individual do aluno no projeto (conceito subjetivo atribuído pelo professor a partir da observação e da apresentação do projeto).
Referências Bibliográficas