Mudanças entre as edições de "PSD29007-Engtelecom(2018-1) - Prof. Marcos Moecke"

De MediaWiki do Campus São José
Ir para navegação Ir para pesquisar
Linha 19: Linha 19:
 
:EXEMPLOS:
 
:EXEMPLOS:
 
* Leia com atenção e execute o exemplo (Moving-Avarage Filter) na página de help da função [http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/filter.html filter].
 
* Leia com atenção e execute o exemplo (Moving-Avarage Filter) na página de help da função [http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/filter.html filter].
−
* Leia com atenção o help [https://www.mathworks.com/help/matlab/examples/using-fft.html Using FFT], abra o script clicando no botão [Open this Example].  Execute o spript seção após seção.
+
* Leia com atenção o help [https://www.mathworks.com/help/matlab/examples/using-fft.html Using FFT], abra o script clicando no botão ['''Open this Example'''].  Execute o script seção após seção. Note o uso da fft para determinar a frequência das manchas solares.
 
   
 
   
 
* Para melhorar o desempenho no Matlab recomendo que leiam a pagina do  [http://www.mathworks.com/help/matlab/learn_matlab/help.html Help], .  Também gostaria de lembra-los que a tecla F9 executa o código destacado no Help. [http://www.mathworks.com/help/matlab/learn_matlab/scripts.html Programação com scripts .m].
 
* Para melhorar o desempenho no Matlab recomendo que leiam a pagina do  [http://www.mathworks.com/help/matlab/learn_matlab/help.html Help], .  Também gostaria de lembra-los que a tecla F9 executa o código destacado no Help. [http://www.mathworks.com/help/matlab/learn_matlab/scripts.html Programação com scripts .m].
  
−
:'''DICAS:''' Usando o botão ['''Try This Example > Try in your browser'''], permite executar o código no próprio browser sem ter nenhuma instalação do Matlab.  Para verificar que o código realmente é executado mude a amplitude do ruído randômico para 0.1 ou 0.5, insira o comando '''close all''' antes da primeira linha, e execute todo o código ['''Run All''']
+
:'''DICAS:'''  
 +
*No help on-line da Matworks, usando o botão ['''Try This Example > Try in your browser'''], permite executar o código no próprio browser sem ter nenhuma instalação do Matlab.  Para verificar que o código realmente é executado mude a amplitude do ruído randômico para 0.1 ou 0.5, insira o comando '''close all''' antes da primeira linha, e execute todo o código ['''Run All''']
 +
*No help do Matlab, usando o botão ['''Open this Example'''], é possível executar o código seção a seção.
 +
 
 +
:* Leia sobre [https://en.wikipedia.org/wiki/Sunspot manchas solares] para entender o que são os dados do segundo exemplo.
 +
 
 +
;Aula 3 (23 fev):
 +
<syntaxhighlight lang=matlab>
 +
%% Signal in Time Domain
 +
% Use Fourier transforms to find the frequency components of a signal buried in noise.
 +
% Specify the parameters of a signal with a sampling frequency of 1 kHz and a signal duration of 1.5 seconds
 +
Fs = 1000;            % Sampling frequency                   
 +
T = 1/Fs;            % Sampling period     
 +
L = 1500;            % Length of signal
 +
t = (0:L-1)*T;        % Time vector
 +
 
 +
% Form a signal containing a 50 Hz sinusoid of amplitude 0.7 and a 120 Hz sinusoid of amplitude 1.
 +
S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);
 +
 
 +
% Corrupt the signal with zero-mean white noise with a variance of 4.
 +
X = S + 2*randn(size(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(211);
 +
plot(1000*t(1:200),X(1:200))
 +
title('Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise')
 +
xlabel('t (milliseconds)')
 +
ylabel('X(t)')
 +
 
 +
%% Signal in Frequency Domain
 +
% Compute the Fourier transform of the signal.
 +
Y = fft(X);
 +
 
 +
% Compute the two-sided spectrum P2. Then compute the single-sided spectrum P1 based on P2 and the even-valued signal length L.
 +
P2 = abs(Y/L);
 +
P1 = P2(1:L/2+1);
 +
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);
 +
 
 +
% Define the frequency domain f and plot the single-sided amplitude spectrum P1.
 +
% The amplitudes are not exactly at 0.7 and 1, as expected, because of the added noise.
 +
% On average, longer signals produce better frequency approximations.
 +
f = Fs*(0:(L/2))/L;
 +
subplot(212);
 +
plot(f,P1)
 +
ylim([0 1.05])
 +
title('Single-Sided Amplitude Spectrum of X(t)')
 +
xlabel('f (Hz)')
 +
ylabel('|P1(f)|')
 +
 
 +
% Now, take the Fourier transform of the original, uncorrupted signal and retrieve the exact amplitudes, 0.7 and 1.0.
 +
Y = fft(S);
 +
P2 = abs(Y/L);
 +
P1 = P2(1:L/2+1);
 +
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);
 +
 
 +
plot(f,P1)
 +
title('Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)')
 +
xlabel('f (Hz)')
 +
ylabel('|P1(f)|')
 +
</syntaxhighlight>
 +
FONTE: https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/fft.html
 +
 
 
<!--
 
<!--
−
;Aula 2 (20 Fev):
 
 
:* Resposta de sistemas LTI (Experimento 1.1)
 
:* Resposta de sistemas LTI (Experimento 1.1)
 
::* Relembrar o conceito de equação de diferenças de um sistema LTI discreto e resposta ao impulso.
 
::* Relembrar o conceito de equação de diferenças de um sistema LTI discreto e resposta ao impulso.

Edição das 14h28min de 21 de fevereiro de 2018

Registro on-line das aulas

Unidade 1

Unidade 1

Aula 1 (16 fev)


Aula 2 (20 fev)
  • Revisão de Sinais e Sistemas - Introdução ao Matlab
  • Explorar a interface do Matlab.
  • Funções de visualização das variáveis no workspace.
  • Execução de instruções passo a passo.
  • Escrita de script .m
  • Uso da execução das seções de um script.
  • Incremento de valor e execução.
EXEMPLOS:
  • Leia com atenção e execute o exemplo (Moving-Avarage Filter) na página de help da função filter.
  • Leia com atenção o help Using FFT, abra o script clicando no botão [Open this Example]. Execute o script seção após seção. Note o uso da fft para determinar a frequência das manchas solares.
  • Para melhorar o desempenho no Matlab recomendo que leiam a pagina do Help, . Também gostaria de lembra-los que a tecla F9 executa o código destacado no Help. Programação com scripts .m.
DICAS:
  • No help on-line da Matworks, usando o botão [Try This Example > Try in your browser], permite executar o código no próprio browser sem ter nenhuma instalação do Matlab. Para verificar que o código realmente é executado mude a amplitude do ruído randômico para 0.1 ou 0.5, insira o comando close all antes da primeira linha, e execute todo o código [Run All]
  • No help do Matlab, usando o botão [Open this Example], é possível executar o código seção a seção.
  • Leia sobre manchas solares para entender o que são os dados do segundo exemplo.
Aula 3 (23 fev)
%% Signal in Time Domain 
% Use Fourier transforms to find the frequency components of a signal buried in noise.
% Specify the parameters of a signal with a sampling frequency of 1 kHz and a signal duration of 1.5 seconds
Fs = 1000;            % Sampling frequency                    
T = 1/Fs;             % Sampling period       
L = 1500;             % Length of signal
t = (0:L-1)*T;        % Time vector

% Form a signal containing a 50 Hz sinusoid of amplitude 0.7 and a 120 Hz sinusoid of amplitude 1.
S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);

% Corrupt the signal with zero-mean white noise with a variance of 4.
X = S + 2*randn(size(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(211);
plot(1000*t(1:200),X(1:200))
title('Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise')
xlabel('t (milliseconds)')
ylabel('X(t)')

%% Signal in Frequency Domain
% Compute the Fourier transform of the signal.
Y = fft(X);

% Compute the two-sided spectrum P2. Then compute the single-sided spectrum P1 based on P2 and the even-valued signal length L.
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

% Define the frequency domain f and plot the single-sided amplitude spectrum P1. 
% The amplitudes are not exactly at 0.7 and 1, as expected, because of the added noise. 
% On average, longer signals produce better frequency approximations.
f = Fs*(0:(L/2))/L;
subplot(212);
plot(f,P1)
ylim([0 1.05]) 
title('Single-Sided Amplitude Spectrum of X(t)')
xlabel('f (Hz)')
ylabel('|P1(f)|')

% Now, take the Fourier transform of the original, uncorrupted signal and retrieve the exact amplitudes, 0.7 and 1.0.
Y = fft(S);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

plot(f,P1) 
title('Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)')
xlabel('f (Hz)')
ylabel('|P1(f)|')

FONTE: https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/fft.html


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
AE1 - Revisão de Sinais e Sistemas (prazo e forma de entrega ver na plataforma AVA)
  • Enviar o relatório (em pdf) incluindo as principais figuras obtidas e as respostas e conclusões na plataforma AVA.
  • Para a geração de documentação/relatórios técnicos/artigos, está disponibilizada a Plataforma Sharelatex. Utilize preferencialmente o modelo de artigo no padrão ABNT em 1 coluna. Se quiser pode utilizar o publish do matlab mas entregue o documento em pdf, com as respostas solicitadas e as conclusões de cada Atividade.


Referências Bibliográficas



Curso de Engenharia de Telecomunicações

Disponível em “https://wiki.sj.ifsc.edu.br/index.php?title=PSD29007-Engtelecom(2018-1)_-_Prof._Marcos_Moecke&oldid=140707”