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.
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 25/11/2015) |
---|
|
AE4 - Estudo dos 4 tipos de filtros FIR com fase linear (Prazo de entrega 04/12/2015) | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
JÁ ENCERRADAS
ESTUDOS SEM ENTREGA DE DOCUMENTAÇÃO
Recursos necessários
Links auxiliares
Alguns artigos para leituraArtigos bases de alguns dos filtros digitais:
Relatórios simples:
Referências Bibliográficas
|