Mudanças entre as edições de "PSD29007-Engtelecom(2017-2) - Prof. Marcos Moecke"
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==Registro on-line das aulas== | ==Registro on-line das aulas== | ||
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*[[PSD-EngTel (Plano de Ensino) | Apresentação da disciplina]] | *[[PSD-EngTel (Plano de Ensino) | Apresentação da disciplina]] | ||
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xlim([0 Fs/2]); | xlim([0 Fs/2]); | ||
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===Unidade 2=== | ===Unidade 2=== | ||
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:* Outros tipos de filtros IIR: [http://www.mathworks.com/help/signal/ref/yulewalk.html yulewalk], [https://www.mathworks.com/help/dsp/ref/iirnotch.html iirnotch], [https://www.mathworks.com/help/dsp/ref/iirpeak.html iirpeak], [https://www.mathworks.com/help/dsp/ref/iircomb.html iircomb],[http://www.mathworks.com/help/signal/ref/filtfilt.html filtfilt], [http://www.mathworks.com/help/signal/ref/maxflat.html maxflat], [http://www.mathworks.com/help/signal/ref/invfreqz.html invfreqz] e outros filtros de [http://www.mathworks.com/help/signal/ug/parametric-modeling.html modelagem paramétrica]. | :* Outros tipos de filtros IIR: [http://www.mathworks.com/help/signal/ref/yulewalk.html yulewalk], [https://www.mathworks.com/help/dsp/ref/iirnotch.html iirnotch], [https://www.mathworks.com/help/dsp/ref/iirpeak.html iirpeak], [https://www.mathworks.com/help/dsp/ref/iircomb.html iircomb],[http://www.mathworks.com/help/signal/ref/filtfilt.html filtfilt], [http://www.mathworks.com/help/signal/ref/maxflat.html maxflat], [http://www.mathworks.com/help/signal/ref/invfreqz.html invfreqz] e outros filtros de [http://www.mathworks.com/help/signal/ug/parametric-modeling.html modelagem paramétrica]. | ||
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===Unidade 3=== | ===Unidade 3=== | ||
;Aula 16 (21 Set): | ;Aula 16 (21 Set): | ||
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* Ler [http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=492552 Gustafsson, F. "Determining the initial states in forward-backward filtering." IEEE® Transactions on Signal Processing. Vol. 44, April 1996, pp. 988–992], artigo que propos um técnica de minimizaçao dos transientes de inicio e fim do sistema linear. | * Ler [http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=492552 Gustafsson, F. "Determining the initial states in forward-backward filtering." IEEE® Transactions on Signal Processing. Vol. 44, April 1996, pp. 988–992], artigo que propos um técnica de minimizaçao dos transientes de inicio e fim do sistema linear. | ||
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===Unidade 4=== | ===Unidade 4=== | ||
;Aula 24 (6 Nov): | ;Aula 24 (6 Nov): | ||
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:::*É importante ler informações complementares sobre, [http://www.mathworks.com/help/simulink/sample-time.html Tempo de amostragem (Time Sample)], [http://www.mathworks.com/help/simulink/ug/how-to-view-sample-time-information.html View Sample Time Information], [http://www.mathworks.com/help/simulink/slref/concatenate.html Vector Concatenate, Matrix Concatenate] | :::*É importante ler informações complementares sobre, [http://www.mathworks.com/help/simulink/sample-time.html Tempo de amostragem (Time Sample)], [http://www.mathworks.com/help/simulink/ug/how-to-view-sample-time-information.html View Sample Time Information], [http://www.mathworks.com/help/simulink/slref/concatenate.html Vector Concatenate, Matrix Concatenate] | ||
Para configurar o Simulink para sistemas discretos execute o comando dspstartup.m antes de abrir um novo modelo. | Para configurar o Simulink para sistemas discretos execute o comando dspstartup.m antes de abrir um novo modelo. | ||
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===Unidade 5 - PROJETO FINAL=== | ===Unidade 5 - PROJETO FINAL=== | ||
====ATUAL==== | ====ATUAL==== | ||
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:* Estudar os blocos do Simulink: [https://www.mathworks.com/help/dsp/ref/timescope.html Time Scope], [https://www.mathworks.com/help/dsp/ref/spectrumanalyzer.html Spectrum Analyzer], [https://www.mathworks.com/help/dsp/ref/sinewave.html Sine Wave], [https://www.mathworks.com/help/dsp/ref/chirp.html Chirp], [https://www.mathworks.com/help/dsp/ref/randomsource.html Random Source], [https://www.mathworks.com/help/dsp/ref/signalfromworkspace.html Signal From Workspace], [https://www.mathworks.com/help/dsp/ref/frommultimediafile.html From Multimedia File]. | :* Estudar os blocos do Simulink: [https://www.mathworks.com/help/dsp/ref/timescope.html Time Scope], [https://www.mathworks.com/help/dsp/ref/spectrumanalyzer.html Spectrum Analyzer], [https://www.mathworks.com/help/dsp/ref/sinewave.html Sine Wave], [https://www.mathworks.com/help/dsp/ref/chirp.html Chirp], [https://www.mathworks.com/help/dsp/ref/randomsource.html Random Source], [https://www.mathworks.com/help/dsp/ref/signalfromworkspace.html Signal From Workspace], [https://www.mathworks.com/help/dsp/ref/frommultimediafile.html From Multimedia File]. | ||
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*Implementação do projeto final. | *Implementação do projeto final. | ||
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==Avaliações== | ==Avaliações== |
Edição das 16h29min de 30 de novembro de 2017
Registro on-line das aulas
Unidade 1 | ||||||
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Unidade 1
% Exemplos e Experimentos baseados no livro:
% DINIZ, P. S. R., DA SILVA, E. A. B., e LIMA NETTO, S. Processamento Digital de Sinais: Projeto e Análise de Sistemas. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2014. 976 p. ISBN 978-8582601235.
%% Experimento 1.1
alpha = 1.15; N = 256;
x = [1 zeros(1,N)];
y = filter(1,[1 -1/alpha],x);
stem(y);
% Exemplos e Experimentos baseados no livro:
% DINIZ, P. S. R., DA SILVA, E. A. B., e LIMA NETTO, S. Processamento Digital de Sinais: Projeto e Análise de Sistemas. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2014. 976 p. ISBN 978-8582601235.
%% Experimento 1.2
fs = 10; % frequencia (Hz) de amostragem dos sinais
Ts = 1/fs; fase = 0;
time = 0:Ts:(1-Ts);
f1 = 3; % frequencia (Hz) do sinal s_1
f2 = 7; % frequencia (Hz) do sinal s_2
s_1 = cos(2*pi*f1*time+fase);
s_2 = cos(2*pi*f2*time+fase);
fsa = 1000; % frequência auxiliar de amostragem usada apenas para representação dos sinais originais
Tsa = 1/fsa;
time_aux = 0:Tsa:(1-Tsa);
figure(1);
stem(time,s_1,'ob');
hold on;
plot(time_aux, cos(2*pi*f1*time_aux+fase),'--k');
stem(time,s_2,'+r');
plot(time_aux, cos(2*pi*f2*time_aux+fase),'--m');
hold off;
legend('s_1 discreto','s_1 contínuo','s_2 discreto','s_2 contínuo')
%% Experimento 2.3 - Filtros Digitais
% Exemplos e Experimentos baseados no livro:
% DINIZ, P. S. R., DA SILVA, E. A. B., e LIMA NETTO, S. Processamento Digital de Sinais: Projeto e Análise de Sistemas. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2014. 976 p. ISBN 978-8582601235.
% FILE: Exp2_3.m
%% 1º filtro
p1 = 0.9*exp(1j*pi/4);
Z = [1 -1 ]'; P = [p1 p1']';
[num,den] = zp2tf(Z,P,1);
[h,w] = freqz(num,den);
figure(1); plot(w,abs(h)/max(abs(h)));
figure(2); zplane(num,den);
%% 2º filtro
z1 = exp(1j*pi/8);
z2 = exp(1j*3*pi/8);
p1 = 0.9*exp(1j*pi/4);
Z = [1 -1 z1 z1' z2 z2']';
P = [p1 p1' p1 p1' p1 p1']';
[num,den] = zp2tf(Z,P,1);
[h,w] = freqz(num,den);
figure(1); plot(w,abs(h)/max(abs(h)));
figure(2); zplane(num,den);
%% 3º filtro
z1 = exp(1j*pi/8);
z2 = exp(1j*3*pi/8);
p1 = 0.99*exp(1j*pi/4);
p2 = 0.9*exp(1j*pi/4 - 1j*pi/30);
p3 = 0.9*exp(1j*pi/4 + 1j*pi/30);
Z = [1 -1 z1 z1' z2 z2']';
P = [p1 p1' p2 p2' p3 p3']';
[num,den] = zp2tf(Z,P,1);
[h,w] = freqz(num,den);
figure(1); plot(w,abs(h)/max(abs(h)));
figure(2); zplane(num,den);
%% Carregando o som
clear, close, clc
load handel;
%% Reproduzindo o som
sound(y,Fs)
% Reproduzindo o som
%soundsc(y,Fs)
% Reproduzindo o som
%player = audioplayer(y, Fs);
%play(player);
%% Carregando o som
clear, close, clc
[y,Fs] = audioread('DTMF_8kHz.ogg');
%% Reproduzindo o som
sound(y,Fs)
%% Visualizando o som no DT
time = [0:length(y)-1]'/Fs;
plot(time',y'); xlabel('segundos');
xlim([0 time(end)]), ylim([-1 1]);
%% Visualizando o som no DF
Nfreq = length(y);
freq = linspace(0,2*pi,Nfreq)'*Fs/pi/2;
Y = fft(y,Nfreq)/Nfreq;
plot(freq,abs(Y)); xlabel('Hertz');
xlim([0 Fs/2]);
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Unidade 2 |
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Unidade 2
ATENÇÃO!!!! Tinha um erro no valor de antes estava . Jessica obrigado por avisar.
%Butterworth lowpass Responses (db)
w = 0.1:0.01:10;
H=inline('10*log10(1./(1+w.^(2*n)))','w','n');
for k = 1:1:10
semilogx(w,H(w,k)); hold on;
end
grid on
%Butterworth lowpass Responses (linear)
w = 0.1:0.01:2;
H=inline('1./(1+w.^(2*n))','w','n');
for k = 1:1:10
plot(w,H(w,k)); hold on;
end
grid on
%% Projeto de filtro passa-baixas usando funções do Matlab
%% Especificações do filtro
Wp =16000; Ws = 20000; Ap = 0.3; As = 20; G0= 3;
% Para analisar o filtro projetado, use fvtool(b,a) para observar plano s, resposta em magnitude, fase e atraso de grupo
%% Butterworth
[n,Wn] = buttord(Wp, Ws, Ap, As,'s')
[b,a] = butter(n,Wn, 's');
%% Chebyshev I
n = cheb1ord(Wp, Ws, Ap, As,'s')
[b,a] = cheby1(n,Ap, Wp, 's');
%% Chebyshev II
n = cheb2ord(Wp, Ws, Ap, As,'s')
[b,a] = cheby2(n,As, Ws, 's');
%% Elliptic - Cauer
[n, Wn] = ellipord(Wp, Ws, Ap, As,'s')
[b,a] = ellip(n,Ap,As, Wn, 's');
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Unidade 3 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Unidade 3
L = 64;
wvtool(rectwin(L), triang(L), bartlett(L), hann(L), hamming(L), blackman(L), blackmanharris(L), nuttallwin(L));
Projetar um filtro passa baixas usando uma janela temporal fixa (verificar a janela que atende a especificação) wp = 0.2*pi; Ap = 0.2 dB; Gp = 0 dB ws = 0.3*pi; As = 60 dB;
Projetar um filtro LP usando uma janela temporal fixa (hamming, bartlett-hanning, hanning). wp = 0.4*pi; Ap = 1 dB; Gp = 0 dB ws = 0.6*pi; As = 40 dB;
L = 64;
r = 60; % Chebyshev e Tukey
alpha = 3; % Gauss
betha = 8; % Kaiser
nbar = 10; % Taylor
wvtool(kaiser(L,betha), chebwin(L,r), gausswin(L,alpha),tukeywin(L,r), taylorwin(L,nbar,-r));
Para a janela de Kaiser, a estimação do fator e da ordem do filtro são obtidos por:
Utilizando o Matlab é possível estimar esses valores utilizando a função kaiserord. Exemplo da obtenção de um filtro passa baixa com , , atenuação de 40 dB na "stopband" fsamp = 8000;
fcuts = [1000 1500];
mags = [1 0];
devs = [0.01 0.01];
[n,Wn,beta,ftype] = kaiserord(fcuts,mags,devs,fsamp);
Com os parâmetros é possível projetar o filtro usando a função fir1, que utiliza o método da janela para o projeto do filtro. h_fir = fir1(n,Wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale');
[Hw,w] =freqz(h_fir);
plot(w*fsamp/2/pi,20*log10(abs(Hw)))
title(['Kaiser filter N = ' num2str(n)])
%fvtool(h_fir,1)
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Unidade 4 |
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Unidade 4
Fs = 30000; % Sampling Frequency
Fpass = 12000; % Passband Frequency
Fstop = 13000; % Stopband Frequency
Dpass = 0.01; % Passband Ripple
Dstop = 0.01; % Stopband Attenuation
flag = 'scale'; % Sampling Flag
% Calculate the order from the parameters using KAISERORD.
[N,Wn,BETA,TYPE] = kaiserord([Fpass Fstop]/(Fs/2), [1 0], [Dstop Dpass]);
% Calculate the coefficients using the FIR1 function.
b = fir1(N, Wn, TYPE, kaiser(N+1, BETA), flag);
hFIR = dsp.FIRFilter;
hFIR.Numerator = b;
% Para definir diretamente os coeficientes
realizemdl(hFIR)
% Para definir os coeficientes através de uma matriz de entrada
realizemdl(hFIR,'MapCoeffsToPorts','on');
x=-0.2;
% Word length = 8, fraction length = 7
q=quantizer([8,7]);
xq=quantize(q,x);
binxq=num2bin(q,xq)
% Word length = 16, fraction length = 15
q1=quantizer([16 15]);
xq1 = quantize(q1,x);
binxq1=num2bin(q1,xq1)
Para configurar o Simulink para sistemas discretos execute o comando dspstartup.m antes de abrir um novo modelo. |
Unidade 5 - PROJETO FINAL |
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Unidade 5 - PROJETO FINALATUAL
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Avaliações
- Entrega dos diversas Atividades Extraclasse ao longo do semestre.
- Entrega do Projeto Final. O projeto é avaliado nos quesitos:
- 1) Implementação do Sistema,
- 2) Documentação,
- 3) Avaliação Global do aluno no projeto.
- Entrega dos Atividades Extraclasse ao longo do semestre AE1 a AE(N). A entrega, detalhes e prazos de cada AE serão indicados na plataforma Moodle
- Autoinscrição na Plataforma Moodle de PSD29007 (engtelecom)
AE1 - Revisão de Sinais e Sistemas (prazo e forma de entrega ver na plataforma Moodle) | ||||||||||||||||||
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Figura 1 - Análise no domínio da frequência do sinal
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AE2 - Projeto de Filtros Digitais IIR (Entrega e prazos ver Moodle) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Esta avaliação visa verificar se você conhece a metodologia de projeto de filtros digitais IIR: (a) projeto de um filtro protótipo analógico passa-baixas H(p); (b) transformação em frequência do filtro H(p) -> H(s), obtendo o filtro LP, HP, BP, BS, conforme o tipo de filtro desejado; (c) transformação do filtro analógico em filtro digital H(s) -> H(z) utilizando a transformação "Bilinear" ou pela transformação "Invariante ao Impulso". Nesta avaliação é solicitado que cada equipe realize o projeto de 5 filtros, e trabalhos individuais serão 4 filtros. Para todos os filtros considere como valores default fa = 4 kHz, Gp = 0 dB, Ap = 1 dB e As = 40 dB (exceto se indica outro valor na tabela abaixo. Os filtro BP deverão ter apenas o BP1 projetado conforme o procedimento completo, sendo que nos demais deverá ser aproveitado o filtro H(p) para obtê-los.
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AE3 - Projeto de Filtros Digitais FIR (Entrega e prazos ver Moodle) |
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Esta avaliação visa verificar se você conhece a metodologia de projeto de filtros digitais FIR: (a) Projeto de filtros com Janela Fixas (filtro LP) e Ajustáveis filtro HP); (b) Projeto de filtros com o algoritmo de Parks-McCleallan (Filtros BP); Nesta avaliação é solicitado que cada equipe realize os mesmos filtros projeto de filtros da atividade AE2.
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AE4 - Realização de Filtro Digitais FIR e IIR (Entrega e prazos ver Moodle (4 Dez as 13h00) |
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ATUAL
AE5 - Projeto de um Detector de DTMF (Entrega e prazos ver Moodle) | ||||||||||||||||||||||||
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De acordo com ETSI ES 201 235-3 - Specification of Dual Tone Multi-Frequency (DTMF) Transmitters and Receivers; Part 3: Receivers as características dos componentes do receptor são:
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Referências Bibliográficas
- ↑ 1,0 1,1 1,2 1,3 DINIZ, P. S. R., DA SILVA, E. A. B., e LIMA NETTO, S. Processamento Digital de Sinais: Projeto e Análise de Sistemas. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2014. 976 p. ISBN 978-8582601235
- ↑ 2,0 2,1 2,2 2,3 2,4 2,5 2,6 2,7 2,8 SHENOI, B. A. Introduction to Digital Signal Processing and Filter Design. 1.ed. New Jersey: John Wiley-Interscience, 2006. 440 p. ISBN 978-0471464822
- ↑ LATHI, Bhagwandas P. Sinais e Sistemas Lineares. 2. ed. Porto Alegre: Artmed-Bookman, 2007. 856 p. ISBN 978-8560031139