PSD-EngTel (página)
MURAL DE AVISOS E OPORTUNIDADES DA ÁREA DE TELECOMUNICAÇÕES
- Link curto http://bit.ly/IFSC-PSD29007
- Carga horária, Ementas, Bibliografia, Professores
- Cronograma de atividades (PSD-EngTel)
- Plano de Ensino
Registro on-line das aulas
Unidade 1
- Aula 1 (29 Jul)
- Revisão de Sinais e Sistemas no tempo discreto em Matlab:
- Resposta de sistemas LTI (Experimento 1.1)
% 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);
- Amostragem de Sinais (Experimento 1.2)
- Uso do Matlab: Help, F9 executa o código destacado no Help. Programação com scripts .m, Execução de seções e variação de valores nos scripts,
- Ver também o Publish para a geração automática de relatórios em html, doc, pdf, latex ou ppt.
- Ver pag. 65 a 71 de [1]
- Ver PDF Documentation for MATLAB. Principalmente MATLAB Primer.
Variação do Experimento 1.2 |
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%% Experimento 1.2
fs = 10; Ts = 1/fs; fase = 0;
time = 0:Ts:(1-Ts);
f1 = 3; f2 = 7;
s_1 = cos(2*pi*f1*time+fase);
s_2 = cos(2*pi*f2*time+fase);
fsa = 1000; 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')
Varie o valor da frequência de amostragem de 6 até 20 Hz e observe:
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- Aula 2 (No retorno do calendário acadêmico)
- Revisão de Sinais e Sistemas no tempo discreto em Matlab:
Variação do Experimento 2.2 |
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%% Experimento 2.2
% Resposta em frequencia usando a função freqz
N = 1;
num = [1 0 0 0];
den = poly([0.8 0.2])
%den = [1 0.6 -0.16];
% modo 1
%[H,w]=freqz(num,den,[0:pi/100:N*pi-pi/100]);
%plot(w/pi, abs(H));
% modo 2
%[H,w]=freqz(num,den);
%plot(w/pi, abs(H));
% modo 3
%[H,w]=freqz(num, den, 'whole');
%plot(w/pi, abs(H));
% modo 4
freqz(num, den, 'whole');
figure(2);
zplane(num,den);
%% Resposta em frequencia substituindo z -> e^(jw)
syms z
Hf(z) = symfun(z^2/(z-0.2)/(z+0.8),z);
pretty(Hf)
latex(Hf)
N = 1;
w = [0:pi/100:N*pi-pi/100];
plot(w/pi,abs(Hf(exp(1i*w))))
%title(['$' latex(Hf) '$'],'interpreter','latex')
text(0.2,2,['H(z) = ' '$$' latex(Hf) '$$'],'interpreter','latex')
xlabel(['w/' '$$' '\pi' '$$'],'interpreter','latex')
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Avaliações
- Entrega dos diversos trabalhos ao longo do semestre.
- Projeto Final. O projeto é avaliado nos quesitos: 1) Implementação do Sistema, 2) Documentação, 3) Avaliação Global do aluno no projeto.
Atividades extra
JÁ ENCERRADAS
AE1 - Experimento 3.2 (Prazo de entrega 23/02/2015) |
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AE2 - Projeto de Filtro Analógicos (Prazo de entrega 09/03/2015) |
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AE3 - Projeto de Filtro Digitais IIR (Prazo de entrega 23/03/2015) |
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%% Variação do Experimento 6.1 - DINIZ
% Parâmetros do filtro digital passa-faixa
Ap = 0.5; % Atenuação máxima na banda de passagem
Ar = 65; % Atenuação mínima na banda de rejeição
Ws = 10000; Fs = Ws/(2*pi); Ts = 1/Fs; % Frequência de amostragem (Ws -> rad/s e Fs -> Hz), e período de amostragem
wr1 = 850; wr2 = 1150; % Frequências de rejeição (rad/s) normalizada em relação a Ws/2
wp1 = 980; wp2 =1020; % Frequências de passagem (rad/s) normalizada em relação a Ws/2
% Cálculo do filtro digital passa-faixa usando transformação bilinear
wnr1 = wr1/(Ws/2); wnr2 = wr2/(Ws/2); wr =[wnr1 wnr2];
wnp1 = wp1/(Ws/2); wnp2 =1020/(Ws/2); wp = [wnp1 wnp2];
[n wn] = ellipord(wp, wr, Ap, Ar);
[b a] = ellip(n,Ap,Ar,wp);
[H, w] = freqz(b,a,10000);
fi = 0; ff = Ws/2; % fi = 850*0.95; ff = 1150*1.05;
subplot(311); plot(w*Fs,abs(H)); grid on; xlim([fi,ff]);
subplot(312); plot(w*Fs,angle(H)); grid on; xlim([fi,ff]);
[gd,w] = grpdelay([b a], 10000);
subplot(313); plot(w*Fs,gd); grid on; xlim([fi,ff]);
figure; zplane([b,a]);
%% Análise do filtro usando um cosenso puro
t = 0:Ts:(1-Ts);
ti =0; tf= 1; % ti=0.5; tf=0.6;
w1 = 800;
x1 = cos(w1*t);
y1 = filter(b,a,x1);
figure; plot(t,x1,'k',t,y1,'b'); ylim([-1.5 1.5]), xlim([ti tf]);
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AE4 - Projeto de Filtro Digitais FIR - parte 1 (Prazo de entrega 30/03/2015) | ||||||||||||||||||||||||
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AE5 - Projeto de Filtro Digitais FIR x IIR (Prazo de entrega 15/05/2015) | ||||||||||||||||||||||||
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PROJETO FINAL - Implementação de Filtros em VHDL (Prazo de entrega 06/07/2015) |
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ESTUDOS SEM ENTREGA DE DOCUMENTAÇÃO
AL1 - Resposta em frequência a partir da posição dos pólos-zeros |
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AL2 - Resposta em frequência em Sistemas de Tempo Discreto |
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AL3 - Desempenho do código de uma FFT |
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N = 10000;
%% tamanho do vetor de 1015 -> 5 x 7 x 29
N0 = 1015;
y1 = rand(N0,1);
tic; for k = 1:N; Y1 = fft(y1)/N0; end; toc
%% tamanho do vetor de 1019 -> primo
N_0 = 1019;
y2 = [y1; zeros(N_0-N0,1)];
tic; for k = 1:N; Y2 = fft(y2)/N_0; end; toc
%% tamanho do vetor de 1024 -> 2^10
N_0 = 1024;
y3 = [y1; zeros(N_0-N0,1)];
tic; for k = 1:N; Y3 = fft(y3)/1024; end; toc
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AL4 - Atraso de grupo em filtros IIR e FIR no Matlab |
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%% Carregando um sinal de ECG com ruído com duração de 4 segundos.
load noisyecg.mat
x = noisyECG_withTrend;
fa = 500; %% 2000 amostras em 4 segundos => 500 amostras por segundo.
t = [0:length(x)-1]*1/fa;
plot(t,x);
%% Projetando um filtro passa-baixa tipo IIR butter com f_passagem = 0.15 rad/s
d = designfilt('lowpassiir', ...
'PassbandFrequency',0.15,'StopbandFrequency',0.2, ...
'PassbandRipple',1,'StopbandAttenuation',60, ...
'DesignMethod','butter');
freqz(d)
%% Filtro de x revertido x e somando com x filtrado. OFF LINE
y = flip(filter(d,flip(filter(d,x))));
y1 = filter(d,x);
figure(2);
subplot(2,1,1)
plot(t, [y y1])
title('Filtered Waveforms')
legend('Zero-phase Filtering','Conventional Filtering')
subplot(2,1,2)
plot(t, [x y])
title('Original Waveform')
legend('noisy ecg ','fitered ecg')
%% Projetando um filtro passa-baixa tipo FIR equiripple com f_passagem = 0.15 rad/s
d = designfilt('lowpassfir', ...
'PassbandFrequency',0.15,'StopbandFrequency',0.2, ...
'PassbandRipple',1,'StopbandAttenuation',60, ...
'DesignMethod','equiripple');
y = flip(filter(d,flip(filter(d,x))));
y1 = filter(d,x);
gd = grpdelay(d);
gd1 = ceil(gd(1));
y = [y1(gd1:end); zeros(gd1-1, 1)];
O cálculo do atraso de grupo pode ser realizado utilizando a função grpdelay ou diretamente pela definição da derivada do ângulo em relação a frequência: %% Calculo do atraso de grupo
% Método 1 - uso da função grpdelay
[z,p,k] = butter(30,0.2);
sos = zp2sos(z,p,k);
[gd,w]=grpdelay(sos,128);
figure(1)
plot(w/pi,gd),grid on;
% Método 2 - derivada obtida por aproximação discreta
% calculo a cada par de pontos (w2-w1)/delta_w
[h,w] = freqz(sos);
a = unwrap(angle(h));
hold on; plot(w/pi,a,'g');
delta_w = pi/length(a);
plot(w(1:end-1)/pi+delta_w/2,-(a(2:end)-a(1:end-1))/delta_w,'r');
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PARA ENTREGAR
Recursos necessários
- O Software Matlab está disponível na maioria dos laboratórios do IFSC-campus São José em instalação local tanto em Windows como Linux. Adicionalmente de qualquer maquina do IFSC, pode-se fazer Acesso ao IFSC-CLOUD.
- Para a programação em FPGAs, os softwares da ALTERA (Quartus II, QSIM e Modelsim-Altera), estão instalados no Laboratório de Programação (ver outros disponíveis). Para acessar veja a página Software e equipamentos recomendados para programação de FPGAs.
- Adicionalmente de qualquer maquina do IFSC, pode-se fazer usar o IFSC-CLOUD para ter acesso a estes softwares.
- Para a geração de documentação/relatórios técnicos/artigos, está disponibilizada a plataforma Sharelatex do IFSC-CLOUD. Utilize preferencialmente o modelo de artigo no padrão ABNT. Ver também Modelo para uso em relatórios.
Links auxiliares
- Manuais do Matlab para o Toolbox de DSP.
- Help on-line do Matlab
- Modelo para uso em relatórios
- Fixed-Point Filter Design - Mathworks
- PSD29007-Engtelecom(2015-1) - Prof. Marcos Moecke
Alguns artigos para leitura
Artigos bases de alguns dos filtros digitais:
- On the Use of Windows for Harmonic Analysis with the Discrete Fourier Transform - FREDRIC J. HARRIS
- Some Windows with Very Good Sidelobe Behavior - ALBERT H. NUTTALL
Relatórios simples:
- High Pass Filter Design and Analysis Using Hamming, Hanning and Nuttall Windows
- Advantages of Blackman Window over Hamming Window Method for designing FIR Filter
- High Pass Filter Design and Analysis Using Nuttall and Parzen Windows
- Performance Analysis of Low Pass FIR Filters Design Using Kaiser, Gaussian and Tukey Window Function Methods
- High Quality Low Order Nonrecursive Digital Filters Design Using Modified Kaiser Window
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 LATHI, Bhagwandas P. Sinais e Sistemas Lineares. 2. ed. Porto Alegre: Artmed-Bookman, 2007. 856 p. ISBN 978-8560031139