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)
- Relembrar o conceito de equação de diferenças de um sistema LTI discreto e resposta ao impulso.
- Resposta ao delta de Kronecker do sistema LTI discreto
- onde , e logo
% 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)
- Relembrar teorema da amostragem. Efeito da amostragem abaixo da frequência de Nyquist. Aliasing.
- Notar que as amostras de um sinal (3 Hz) e um sinal (7 Hz) são idênticas quando amostrado com um sinal de 10 Hz.
% 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')
- 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 no Matlab: zeros, ones, plot, stem, subplot, filter.
- Uso de gráficos no Matlab.
- Ver pag. 65 a 71 de [1]
- Ver também PDF Documentation for MATLAB. Principalmente MATLAB Primer.
- Suspensão do calendário acadêmico pela direção do Campus de 30 de Julho a 1 de Outubro;
- Aula 2-3 (2-7 Out)
- Revisão de Sinais e Sistemas no tempo discreto em Matlab:
Variação do Experimento 2.2 |
---|
%% 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')
|
- Aula 3 (9 Out)
- Revisão de Sinais e Sistemas no tempo discreto em Matlab:
- Filtros Digitais (Experimento 2.3)
- Filtragem de Sinais (Experimento 3.1)
- Aula 4 (14 Out)
- Revisão de Sinais e Sistemas no tempo discreto em Matlab
- Análise de Sinais (Experimento 3.2)
- Análise de um sistema h[n] correspondente a um filtro passa-faixa, utilizando um sinal de entrada x[n] senoidal (ou um sinal r[n] de ruído branco). Análise da entrada x[n] e saída y[n] usando a fft.
Unidade 2
- Aula 5 (16 Out)
- Filtros Digitais: Filtros IIR:
- Aproximação de magnitude de filtros analógicos: do tipo Butterworth.
- Ver pag. 186 a 194 de [2]
- Aula 6 (21 Out)
- Filtros Digitais: Filtros IIR:
- Projeto de filtros analógicos passa-baixas: do tipo Butterworth. (continuação)
- Ver pag. 194 a 204 de [2]
- Aula 7 (23 fev)
- Filtros Digitais: Filtros IIR:
- Projeto de filtros analógicos passa-baixas: do tipo Butterworth. (continuação)
- Projeto de filtros analógicos passa-baixas: do tipo Chebyshev I.
- Ver pag. 204 a 208 de [2]
- Aula (13 Nov)
- Filtros Digitais: Filtros IIR:
- Projeto de filtros digitais IIR com Matlab. Uso das funções buttord, butter, cheb1ord, cheby1, cheb2ord, cheby2, ellipord, ellip.
- Uso do MatLab na analise da resposta em frequência de filtros digitais. Uso das funçoes freqz, grpdelay, zplane, filter, fvtool.
- Projetar um filtro com duas bandas de passagem, onde: Ap = 0.1; Ar = 60; características da 1ª banda de passagem (wr1 = 0.15, wp1 = 0.2, wp2 = 0.3, wr2 = 0.35); características da 1ª banda de passagem (wr1 = 0.45, wp1 = 0.5, wp2 = 0.6, wr2 = 0.65).
- DICA: Para multiplicar dois polinômios pode ser utilizado a convolução.
Unidade 3
- Aula 9 (10/mar)
- Filtros Digitais: Filtros FIR
- Filtros de fase linear: simétricos e antisimétricos
- Ver pag. 249 a 256de [2]
- Aula 10 (13/mar)
- Filtros Digitais: Filtros FIR
- Filtros de fase linear: propriedades
- Ver pag. 256 a 260 de [2]
- Aula 11 (17/mar)
- Filtros Digitais: Filtros FIR
- Coeficientes da série de Fourier de filtros ideias: LP, HP, BP, BS
- Passa-baixas (Low-pass)
- Passa-altas (High-pass)
- Passa-faixa (Band-pass)
- Rejeita-banda (Band-stop)
- Janela retangular, fenômeno de Gibbs
- Aula 12 (18/mar)
- Filtros Digitais: Filtros FIR
- Uso de funções de janelamento temporal no projeto de filtros digitais.
- Tipos de janelas temporais usadas no projeto de filtros digitais.
- Retangular
- Bartlett
- Hanning
- Hamming
- Blackman
- em todas as janelas quando
- Aula 12 (2/dez)
- Filtros Digitais: Filtros FIR
- Projeto de filtro FIR utilizando janelas temporais
- Uso de janelas fixas no Matlab : rect, triang, bartlett, hann, hamming, blackman, blackmanharris, nuttall.
L = 64;
wvtool(rectwin(L), triang(L), bartlett(L), hann(L), hamming(L), blackman(L), blackmanharris(L), nuttallwin(L));
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));
- Ver pag. 266 a 273 de [2]
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
Neste tópico serão listadas as atividades extras que os alunos da disciplina deverão realizar ao longo do curso. É importante observar o prazo de entrega, pois os conceitos serão reduzidos conforme o atraso na entrega. Para a entrega no prazo os conceitos possíveis são (A, B, C, D). Entrega com até uma semana de atraso (B, C, D). Entrega com até duas semanas de atraso (C ou D). Entrega com mais de duas semanas de atraso (D).
PARA ENTREGAR
AE3 - Projeto de Filtro Analógicos LP, HP, BP, BS (Prazo de entrega 27/11/2015) | ||||||||||||||||||||
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AE4 - Estudo dos 4 tipos de filtros FIR com fase linear (Prazo de entrega 04/12/2015) | ||||||||||||||||
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JÁ ENCERRADAS
AE1 - Experimento 3.2 (Prazo de entrega 23/10/2015) |
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AE2 - Projeto de Filtro Analógico Butterworth (Prazo de entrega 04/11/2015) |
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ESTUDOS SEM ENTREGA DE DOCUMENTAÇÃO
AL1 - Variação do Experimento 1.2 |
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No Experimento 1.2 varie o valor da frequência de amostragem de 6 até 20 Hz e observe:
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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
- Fixed-Point Filter Design - Mathworks
- Modelo para uso em relatórios
- Lista dos Símbolos Matemáticos
- 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 1,4 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 SHENOI, B. A. Introduction to Digital Signal Processing and Filter Design. 1.ed. New Jersey: John Wiley-Interscience, 2006. 440 p. ISBN 978-0471464822