Mudanças entre as edições de "PSD29007-Engtelecom(2019-1) - Prof. Marcos Moecke"
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*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 | *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 | ||
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− | {{collapse top | AP1 - Projeto de Filtros Digitais IIR e FIR (Entrega e prazos ver Moodle)}} | + | {{collapse top | expand=true | AP1 - Projeto de Filtros Digitais IIR e FIR (Entrega e prazos ver Moodle)}} |
Esta avaliação visa verificar se você conhece a metodologia de projeto de filtros digitais IIR e FIR: | Esta avaliação visa verificar se você conhece a metodologia de projeto de filtros digitais IIR e FIR: | ||
* No caso dos filtros IIR, a metodologia envolve a realização de: (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". | * No caso dos filtros IIR, a metodologia envolve a realização de: (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". | ||
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;ESPECIFICAÇÕES: | ;ESPECIFICAÇÕES: | ||
− | * Nesta avaliação é solicitado que cada equipe projeto os mesmos filtros IIR e FIR. Os detalhes de cada filtro são indicados na tabela abaixo. Para todos os filtros | + | * Nesta avaliação é solicitado que cada equipe projeto os mesmos filtros usando um modelo IIR e também FIR. Os detalhes de cada filtro são indicados na tabela abaixo. Para todos os filtros é importante considerar a frequência de amostragem do sinal a ser processado pelo filtro. |
Todas equipes tem filtros com As = 20, 30, 40, e Ap = 0.5, 1. 2 | Todas equipes tem filtros com As = 20, 30, 40, e Ap = 0.5, 1. 2 | ||
{| class="wikitable" border="1" cellpadding="3" cellspacing="0" style="text-align:left; font-size:100%" bgcolor="#efefef" | {| class="wikitable" border="1" cellpadding="3" cellspacing="0" style="text-align:left; font-size:100%" bgcolor="#efefef" | ||
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! scope="col" width=15% align="center"| Filtro 2 | ! scope="col" width=15% align="center"| Filtro 2 | ||
! scope="col" width=20% align="center"| Filtro 3 | ! scope="col" width=20% align="center"| Filtro 3 | ||
+ | ! scope="col" width=20% align="center"| Filtro 4 | ||
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− | | Equipe 1 ( | + | | Equipe 1 (ALLEX e DOUGLAS) |
− | | LP - (f1 = 500 Hz; f2 = 800 Hz, Ap = 1 dB, As = 30 dB, GdB = 0 dB) | + | | LP - (fa = 2000 Hz, f1 = 500 Hz; f2 = 800 Hz, Ap = 1 dB, As = 30 dB, GdB = 0 dB) |
− | | HP - (f1 = 500 Hz; f2 = 800 Hz, Ap = 2 dB, As = 20 dB, GdB = 10 dB) | + | | HP - (fa = 2000 Hz, f1 = 500 Hz; f2 = 800 Hz, Ap = 2 dB, As = 20 dB, GdB = 10 dB) |
− | | BP - (f1 = | + | | BP - (fa = 2000 Hz, f1 = 600 Hz; f2 = 750 Hz, f3 = 800 Hz; f4 = 950 Hz, Ap = 0.5 dB, As = 40 dB, GdB = 0 dB) |
+ | | BS - (fa = 4000 Hz, f1 = 1200 Hz; f2 = 1250 Hz, f3 = 1300 Hz; f4 = 1400 Hz, Ap = 0.5 dB, As = 60 dB, GdB = 0 dB) | ||
|- | |- | ||
− | | Equipe 2 ( | + | | Equipe 2 (AMELIZA e MARCONE) |
− | | LP - (f1 = 1000 Hz; f2 = 1300 Hz, Ap = 2 dB, As = 30 dB, GdB = 5 dB) | + | | LP - (fa = 4000 Hz, f1 = 1000 Hz; f2 = 1300 Hz, Ap = 2 dB, As = 30 dB, GdB = 5 dB) |
− | | HP - (f1 = 1000 Hz; f2 = 1300 Hz, Ap = 0.5 dB, As = 40 dB, GdB = 0 dB) | + | | HP - (fa = 4000 Hz, f1 = 1000 Hz; f2 = 1300 Hz, Ap = 0.5 dB, As = 40 dB, GdB = 0 dB) |
− | | BP - (f1 = 1000 Hz; f2 = 1200 Hz, f3 = 1250 Hz; f4 = 1300 Hz, Ap = 1 dB, As = 20 dB, GdB = 0 dB) | + | | BP - (fa = 4000 Hz, f1 = 1000 Hz; f2 = 1200 Hz, f3 = 1250 Hz; f4 = 1300 Hz, Ap = 1 dB, As = 20 dB, GdB = 0 dB) |
+ | | BS - (fa = 6000 Hz, f1 = 1200 Hz; f2 = 1250 Hz, f3 = 1300 Hz; f4 = 1400 Hz, Ap = 0.5 dB, As = 60 dB, GdB = 0 dB) | ||
|- | |- | ||
− | | Equipe 3 ( | + | | Equipe 3 (ANDREY e VINICIUS) |
− | | LP - (f1 = 2800 Hz; f2 = 3200 Hz, Ap = 1 dB, As = 40 dB, GdB = 0 dB) | + | | LP - (fa = 10000 Hz, f1 = 2800 Hz; f2 = 3200 Hz, Ap = 1 dB, As = 40 dB, GdB = 0 dB) |
− | | HP - (f1 = 2800 Hz; f2 = 3200 Hz, Ap = 0.5 dB, As = 20 dB, GdB = 0 dB) | + | | HP - (fa = 10000 Hz, f1 = 2800 Hz; f2 = 3200 Hz, Ap = 0.5 dB, As = 20 dB, GdB = 0 dB) |
− | | BP - (f1 = 3000 Hz; f2 = 3200 Hz, f3 = 3400 Hz; f4 = 3500 Hz, Ap = 2 dB, As = 30 dB, GdB = -10 dB) | + | | BP - (fa = 10000 Hz, f1 = 3000 Hz; f2 = 3200 Hz, f3 = 3400 Hz; f4 = 3500 Hz, Ap = 2 dB, As = 30 dB, GdB = -10 dB) |
+ | | BS - (fa = 8000 Hz, f1 = 1200 Hz; f2 = 1250 Hz, f3 = 1300 Hz; f4 = 1400 Hz, Ap = 0.5 dB, As = 60 dB, GdB = 0 dB) | ||
|} | |} | ||
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! scope="col" width=15% align="center"| Filtro 2 | ! scope="col" width=15% align="center"| Filtro 2 | ||
! scope="col" width=20% align="center"| Filtro 3 | ! scope="col" width=20% align="center"| Filtro 3 | ||
+ | ! scope="col" width=20% align="center"| Filtro 4 | ||
|- | |- | ||
| Equipe 1 | | Equipe 1 | ||
Linha 1 294: | Linha 1 299: | ||
| IIR - Butterworth, FIR - Janela Ajustável | | IIR - Butterworth, FIR - Janela Ajustável | ||
| IIR - Eliptico, FIR - PM | | IIR - Eliptico, FIR - PM | ||
+ | | IIR - Chebyshev II, FIR - PM | ||
|- | |- | ||
| Equipe 2 | | Equipe 2 | ||
Linha 1 299: | Linha 1 305: | ||
| IIR - Chebyshev II, FIR - Janela Fixa | | IIR - Chebyshev II, FIR - Janela Fixa | ||
| IIR - Eliptico, FIR - PM | | IIR - Eliptico, FIR - PM | ||
+ | | IIR - Chebyshev I, FIR - PM | ||
|- | |- | ||
| Equipe 3 | | Equipe 3 | ||
Linha 1 304: | Linha 1 311: | ||
| IIR - Butterworth, FIR - Janela Ajustável | | IIR - Butterworth, FIR - Janela Ajustável | ||
| IIR - Chebyshev II, FIR - PM | | IIR - Chebyshev II, FIR - PM | ||
+ | | IIR - Chebyshev I, FIR - PM | ||
|} | |} | ||
Linha 1 313: | Linha 1 321: | ||
:* Em todos os filtros busque obter a menor ordem que possibilite ter uma resposta de frequência que atende a sua especificação. | :* Em todos os filtros busque obter a menor ordem que possibilite ter uma resposta de frequência que atende a sua especificação. | ||
:* Se achar necessário utilize o FVTOOL e o FDAtool para a análise dos filtros. | :* Se achar necessário utilize o FVTOOL e o FDAtool para a análise dos filtros. | ||
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;ENTREGAS: | ;ENTREGAS: | ||
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:* Envie o relatório em pdf e os arquivos ".m" usando a plataforma Moodle. | :* Envie o relatório em pdf e os arquivos ".m" usando a plataforma Moodle. | ||
{{collapse bottom}} | {{collapse bottom}} | ||
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{{collapse top | expand=true| AP2 - Projeto de um Detector de DTMF (Entrega e prazos ver Moodle)}} | {{collapse top | expand=true| AP2 - Projeto de um Detector de DTMF (Entrega e prazos ver Moodle)}} | ||
* Projeto de um receptor [https://pt.wikipedia.org/wiki/DTMF DTMF]. | * Projeto de um receptor [https://pt.wikipedia.org/wiki/DTMF DTMF]. | ||
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==Referências Bibliográficas== | ==Referências Bibliográficas== | ||
<references/> | <references/> | ||
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Edição das 23h04min de 21 de maio de 2019
Registro on-line das aulas
Unidade 1 | ||||||||
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Unidade 1
%% 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]);
|
Unidade 2 | |||||||||||||||||||||||
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Unidade 2
b = [1 1];
a = [1 1 5];
[z1,p1,k]=tf2zp(b,a)
z2 = roots(b);
p2 = roots(a);
zplane(b,a);
%%
freqs(b,a);
%%
syms s w
H(s) = (s+1)/(s^2 + s + 5);
pretty(H(1j*w))
latex(H(1j*w))
%%
ws = logspace(-2, 1, 1000);
h = H(1j*ws);
subplot(211)
semilogx(ws,abs(h)); grid on;
subplot(212)
semilogx(ws,angle(h)/pi*180); grid on;
Os polinômios de Chebyshev de primeira ordem são definidos pela relação recursiva: Os primeiros cinco polinômios de Chebyshev de primeira ordem são:
%% 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');
fa = 200;
fN = fa/2;
wo = 60/fN; bw = 10/fN;
[b,a] = iirnotch(wo,bw);
fvtool(b,a);
syms z;
N(z) = poly2sym(b,z);
D(z) = poly2sym(a,z);
H(z) = N(z)/D(z);
pretty(vpa(H(z),3))
fa = 8000;
fN = fa/2;
wo = 941/fN; bw = 100/fN;
[b,a] = iirpeak(wo,bw);
fvtool(b,a);
syms z;
N(z) = poly2sym(b,z);
D(z) = poly2sym(a,z);
H(z) = N(z)/D(z);
pretty(vpa(H(z),3))
fa = 8000; fN = fa/2;
fo = 1000; bw = 20/fN;
[b,a] = iircomb(fa/fo,bw,'peak'); % ou use a flag 'notch'
fvtool(b,a);
syms z;
N(z) = poly2sym(b,z);
D(z) = poly2sym(a,z);
H(z) = N(z)/D(z);
pretty(vpa(H(z),3))
|
Unidade 3 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Unidade 3
N = 10;
bi = 2*(rand(1,N)-0.5)
%% Tipo I - LP, HP, BS, BP
b = [bi (2*rand(1,1)-0.5) flip(bi)];
...
%% Tipo II - LP, BP
% tem um zero em -1
b = [bi flip(bi)];
...
%% Tipo III - BP
% tem um zero em 1 e -1
b = [bi 0 -flip(bi)];
...
%% Tipo IV - BP, HP
% tem um zero em 1
b = [bi -flip(bi)];
...
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;
N = <ordem>
h_fir = fir1(N,Wn,hamming(N+1));
[Hw,w] =freqz(h_fir);
plot(w/pi,20*log10(abs(Hw)))
title(['hamming N = ' num2str(N)])
%fvtool(h_fir,1)
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:
onde é a atenuação do lóbulo lateral e é a largura da banda de transição em rad/amostra. A janela de Kaiser é definida por:
onde : é a função de Bessel de ordem zero [1] 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)
|
Unidade 4 |
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Unidade 4
Paralisação pela Educação Pública Gratuita com Qualidade
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');
|
Unidade 5 - PROJETO FINAL |
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Unidade 5 - PROJETO FINAL |
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
AP1 - Projeto de Filtros Digitais IIR e FIR (Entrega e prazos ver Moodle) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Esta avaliação visa verificar se você conhece a metodologia de projeto de filtros digitais IIR e FIR:
Todas equipes tem filtros com As = 20, 30, 40, e Ap = 0.5, 1. 2
Alguns detalhes sobre o projeto dos filtros para cada equipe.
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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 SHENOI, B. A. Introduction to Digital Signal Processing and Filter Design. 1.ed. New Jersey: John Wiley-Interscience, 2006. 440 p. ISBN 978-0471464822