SPRZĘTOWA REALIZACJA FILTRÓW CYFROWYCH TYPU SOI

Podobne dokumenty
Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

8. Realizacja projektowanie i pomiary filtrów IIR

Podstawy Przetwarzania Sygnałów

Ćwiczenie 4. Filtry o skończonej odpowiedzi impulsowej (SOI)

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

x(n) x(n-1) x(n-2) D x(n-n+1) h N-1

Generowanie sygnałów na DSP

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Ćwiczenie 11. Podstawy akwizycji i cyfrowego przetwarzania sygnałów. Program ćwiczenia:

Andrzej Leśnicki Laboratorium CPS Ćwiczenie 7 1/7 ĆWICZENIE 7. Splot liniowy i kołowy sygnałów

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej. Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu:

ANALIZA SYGNAŁÓ W JEDNÓWYMIARÓWYCH

a) dolno przepustowa; b) górno przepustowa; c) pasmowo przepustowa; d) pasmowo - zaporowa.

Ćwiczenie 6 Projektowanie filtrów cyfrowych o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej

Przekształcenie Fouriera i splot

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Detekcja zespołów QRS w sygnale elektrokardiograficznym

Analiza właściwości filtra selektywnego

Ćwiczenie 6 Projektowanie filtrów cyfrowych o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

PROCESORY SYGNAŁOWE - LABORATORIUM. Ćwiczenie nr 04

Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L

Filtry FIR i biblioteka DSPLIB

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych

LABORATORIUM AKUSTYKI MUZYCZNEJ. Ćw. nr 12. Analiza falkowa dźwięków instrumentów muzycznych. 1. PODSTAWY TEORETYCZNE ANALIZY FALKOWEJ.

Przetwarzanie sygnałów

CYFROWE PRZTWARZANIE SYGNAŁÓW (Zastosowanie transformacji Fouriera)

Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L

Laboratorium Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z przetwarzaniem sygnałów w MATLAB. 2. Program ćwiczenia. Przykład 1 Wprowadź

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów

8. Analiza widmowa metodą szybkiej transformaty Fouriera (FFT)

BADANIE FILTRÓW. Instytut Fizyki Akademia Pomorska w Słupsku

TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM

Wydział Elektryczny. Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej. Konstrukcje i Technologie w Aparaturze Elektronicznej.

Własności dynamiczne przetworników pierwszego rzędu

ZASTOSOWANIA PROCESORÓW SYGNAŁOWYCH - PROJEKT

2. Próbkowanie Sygnały okresowe (16). Trygonometryczny szereg Fouriera (17). Częstotliwość Nyquista (20).

DYSKRETNA TRANSFORMACJA FOURIERA

Temat ćwiczenia. Analiza częstotliwościowa

FILTRY AKTYWNE. Politechnika Wrocławska. Instytut Telekomunikacji, Teleinformatyki i Akustyki. Instrukcja do ćwiczenia laboratoryjnego

ĆWICZENIE LABORATORYJNE. TEMAT: Badanie wzmacniacza różnicowego i określenie parametrów wzmacniacza operacyjnego

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA

FFT i dyskretny splot. Aplikacje w DSP

Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Jacek Rezmer -1-

Parametryzacja przetworników analogowocyfrowych

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 9 Kodowanie podpasmowe. Przemysław Sękalski.

Zjawisko aliasingu. Filtr antyaliasingowy. Przecieki widma - okna czasowe.

Przetwarzanie sygnałów

Analiza właściwości filtrów dolnoprzepustowych

TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM

WZMACNIACZ OPERACYJNY

Symulacja sygnału czujnika z wyjściem częstotliwościowym w stanach dynamicznych

PL B1. Sposób i układ pomiaru całkowitego współczynnika odkształcenia THD sygnałów elektrycznych w systemach zasilających

Adam Korzeniewski - p. 732 dr inż. Grzegorz Szwoch - p. 732 dr inż.

ĆWICZENIE NR 1 TEMAT: Wyznaczanie parametrów i charakterystyk wzmacniacza z tranzystorem unipolarnym

Przykładowe pytania DSP 1

Układy i Systemy Elektromedyczne

W celu obliczenia charakterystyki częstotliwościowej zastosujemy wzór 1. charakterystyka amplitudowa 0,

Ćwiczenie - 7. Filtry

PROTOKÓŁ POMIAROWY - SPRAWOZDANIE

Teoria przetwarzania A/C i C/A.

Rys. 1. Wzmacniacz odwracający

Laboratorium nr 4: Porównanie filtrów FIR i IIR. skończonej odpowiedzi impulsowej (FIR) zawsze stabilne, mogą mieć liniową charakterystykę fazową

Filtry aktywne filtr środkowoprzepustowy

POLITECHNIKA OPOLSKA

Politechnika Łódzka. Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej. Laboratorium cyfrowej techniki pomiarowej. Ćwiczenie 3

L ABORATORIUM UKŁADÓW ANALOGOWYCH

Ćwiczenie nr 6 Charakterystyki częstotliwościowe

ĆWICZENIE III ANALIZA WIDMOWA SYGNAŁÓW DYSKRETNYCH. ver.3

Realizacja filtrów cyfrowych z buforowaniem próbek

Imię i nazwisko (e mail): Rok: 2018/2019 Grupa: Ćw. 5: Pomiar parametrów sygnałów napięciowych Zaliczenie: Podpis prowadzącego: Uwagi:

CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

Laboratorium Techniki ultradźwiękowej w diagnostyce medycznej

PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW LABORATORIUM

Transformata Laplace a to przekształcenie całkowe funkcji f(t) opisane następującym wzorem:

Politechnika Łódzka. Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej

ADAPTACYJNE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW LABORATORIUM. Ćwiczenie 5 - suplement

Wprowadzenie. Spis treści. Analiza_sygnałów_-_ćwiczenia/Filtry

Filtry aktywne filtr górnoprzepustowy

LABORATORIUM PROCESÓW STOCHASTYCZNYCH

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych

4. Schemat układu pomiarowego do badania przetwornika

b n y k n T s Filtr cyfrowy opisuje się również za pomocą splotu dyskretnego przedstawionego poniżej:

uzyskany w wyniku próbkowania okresowego przebiegu czasowego x(t) ze stałym czasem próbkowania t takim, że T = t N 1 t

KOMPUTEROWE SYSTEMY POMIAROWE

Politechnika Łódzka. Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej

przedmiot kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES) obieralny (obowiązkowy / nieobowiązkowy) polski semestr VI

6. Transmisja i generacja sygnałów okresowych

DYSKRETNE PRZEKSZTAŁCENIE FOURIERA C.D.

Uśrednianie napięć zakłóconych

GENERACJA PRZEBIEGU SINUSOIDALNEGO.

AKADEMIA MORSKA KATEDRA NAWIGACJI TECHNICZEJ

A3 : Wzmacniacze operacyjne w układach liniowych

Ćwiczenie 3. Właściwości przekształcenia Fouriera

Sposoby opisu i modelowania zakłóceń kanałowych

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów. Ćwiczenie 2. Analiza widmowa

Laboratorium Techniki ultradźwiękowej w diagnostyce medycznej

Transkrypt:

1 ĆWICZENIE VI SPRZĘTOWA REALIZACJA FILTRÓW CYFROWYCH TYPU SOI (00) Celem pracy jest poznanie sposobu fizycznej realizacji filtrów cyfrowych na procesorze sygnałowym firmy Texas Instruments TMS320C6711 oraz porównanie teoretycznych charakterystyk filtrów z ich praktyczną realizacją. Wykonując ćwiczenie zwrócić uwagę na oznaczenia ikonami poszczególnych akapitów tej instrukcji. Mają one na celu usprawnienie wykonywania ćwiczeń. Oznaczenia przykłady opis funkcji MATLABA zadania do wykonania. (15) oznacza, iż aktualne zadanie powinno być wykonywane w czasie nie późniejszym niż 15 minuta ćwiczeń. Czas wykonania ćwiczenia wynosi 180 minut.

2 Opis implementacji Układy cyfrowe realizujące filtry typu FIR można opisać równaniem różnicowym gdzie N y(n)= 1 h( i) x( n i) i= 0 n=0,1,2,3... x(n) ciąg przeszłych próbek przetwarzanego sygnału y(n) próbka po przetworzeniu przesyłana do przetwornika C/A, y(n) jest splotem współczynników filtru z buforem opóźnionych próbek Przykład dla trzech pierwszych chwil, wartości y(n) są obliczane następująco: w chwili n=0 ( pobieramy pierwszą próbkę tj. mamy tylko x(0) ) y(0)=h(0)x(0) + h(1)x(0-1) + h(2)x(0-2) +...+ h(n-1)x(0-(n-1)) = h(0)x(0) w chwili n=1 ( teraz mamy 2 próbki tj. x(0) i x(1) ) y(1)=h(0)x(1) + h(1)x(0) + h(2)x(-1) +...+ h(n-1)x(1-(n-2)) = h(0)x(1) + h(1)x(0) w chwili n=2 ( teraz mamy 3 próbki tj. x(0), x(1), x(2) ) y(n+2)=h(0)x(n+2) + h(1)x(n+1) + h(2)x(n) +...+ h(n-1)x(n-(n-3)) = h(0)x(2) + h(1)x(1)+h(2)x(0) (próbki z indeksami ujemnymi są równe zeru!) Jak to zapisze biedny programista? Współczynniki h(n) umieści w tablicy np. h[n], z kolei próbki sygnału umieszczane będą w tablicy o nazwie np. x[n], gdzie N jest rozmiarem tablic czyli liczbą współczynników. Rząd filtru ma wtedy wartość N-1. Jak widać z przykładu jeśli x[0] zawierać będzie próbkę najświeższą ( n-ta!!), a w każdym kolejnym kroku wszystkie będą przesuwane o 1, tak że najstarsza wypada z bufora, to kolejne wartości y(n) wyznaczymy jako sumę iloczynów właściwych komórek tablic h[] oraz x[], tj. yn = suma (h[i]x[i] ) dla i = 0..N-1, gdzie i to indeksy tablic Kod realizujący ten algorytm ma postać (w języku C): // tablica x[] jest wyzerowana, natomiast tablica h[] zawiera już // współczynniki filtru { short i; //czytanie próbki z przetwornika A/C i umieszczanie jej na początku tablicy

3 x[0] = input_sample(); // następnie robimy sumę iloczynów (splot) współczynników i próbek wejściowych yn = 0; for (i = 0; i< N; i++) yn = yn + (h[i] * x[i]); // przesunięcie o jedną próbkę zawartości całego bufora for (i = N-1; i > 0; i--) x[i] = x[i-1]; // wreszcie wysłanie próbki wyjściowej do przetwornika C/A output_sample(yn); (15) Ćwiczenie 1 Celem ćwiczenia jest porównanie charakterystyki teoretycznej filtru typu FIR zaprojektowanej w Matlab-ie z charakterystyką rzeczywistą układu CPS. a) Zaprojektuj w Matlab-ie filtr o skończonej odpowiedzi impulsowej SOI (FIR) korzystając z funkcji fir2(). Parametry filtru w tabelce. grupka typ filtru częstotliwości graniczne [Hz] 1 górno-przepustowy f g =1000 2 pasmowo-zaporowy f 1 = 1300, f 2 = 2000 3 dolno-przepustowy f g =1200 4 pasmowo-zaporowy f 1 = 1000, f 2 = 2500 5 górno-przepustowy f g =700 6 pasmowo-przepustowy f 1 = 500, f 2 = 1800 Każdy filtr należy zrealizować z oknem prostokątnym i oknem np. Hamminga, dla dwóch rzędów filtru 10 oraz 80 ( liczba współczynników odpowiednio 11 i 81 ) W sumie biedni studenci zrobią aż 4 wykresy. Uzyskane współczynniki zostaną zapisane w pliku dyskowym pod nazwą wsp.h. Otwórz plik cw6_fir2.m i zapoznaj się z kodem. W tym pliku zmieniaj wektory fhz i amp dla uzyskania wymaganego typu filtru. Przeczytaj uwagi szczegółowe!! b) W środowisku CCS otwórz projekt fir2.pjt z folderu Projekt6. Przeanalizuj kod pliku fir2.c. Sprawdź czy plik wsp.h zawiera wygenerowane w Matlab-ie współczynniki. Zauważ, że zawiera on tez informację rozmiarze tablicy h[] w wierszu z #define N.

4 Jeśli zapisałeś je pod inną nazwą musisz poprawić wiersz: #jnclude <wsp.h> zastępując nazwę wsp.h swoją nazwą. Teraz wszystko razem połącz naciskając ikonkę build all. Jeśli nie narozrabiałeś to nie będzie komunikatu o błędzie i w folderze Debug znajdziesz plik fir2.out, załaduj go do pamięci procesora i uruchom program klikając ikonę Run. c) Sprawdź czy połączenia są zgodne z rysunkiem Generator Woltomierz out in DSP Zastanów się w jakim zakresie będziesz zmieniał częstotliwość generatora i z jakim skokiem, a następnie kręć gałkami i zapisuj uzyskiwane dane. W sprawozdaniu nanieś wyniki pomiarów na charakterystykę teoretyczną. We wnioskach ustosunkuj się do otrzymanych rezultatów. (100) Uwagi szczegółowe do ćw1 Funkcja fir2 tworzy filtry FIR korzystając z metody okien. Pozwala uzyskać dowolną charakterystykę częstotliwościową przybliżaną za pomocą odcinków liniowych. Aby zdefiniować charakterystykę należy utworzyć dwa wektory określające częstotliwość oraz odpowiadające im amplitudy. Przykład 1 chcemy mieć filtr pasmowo- przepustowy w zakresie częstotliwości 950 do 1200 Hz zakładamy parametry jak niżej od częstotliwości do częstotliwości jaka amplituda [Hz] 0 900 0.2 900 950 liniowo rośnie do 1 950 1200 1

5 1200 1250 liniowo maleje do 0.2 1250 połowa częstotliwości próbkowania 0.2 co odpowiada wykresowi: w matlab-ie zapiszemy to tak: fs=8000; fnq=fs/2; % częstotliwość próbkowania i jej połowa fhz=[0 900 950 1200 1250 fnq]; % wektor f amp=[0.2 0.2 1 1 0.2 0.2]; % pożądane amplitudy wartości amplitud ustalają w przybliżeniu odstęp między pasmem zaporowym i pasmem przepustowym. Funkcja fir2 daje w wyniku wektor wierszowy zawierający N+1 współczynników filtru N-tego rzędu. Należy pamiętać, że Matlab używa tzw. częstotliwości znormalizowanych. Są to wartości bezwymiarowe odniesione do częstotliwości Nyquista. Np. jeśli fs=8000 to fnq=fs/2 i częstotliwości 1000Hz odpowiada częstotliwość unormowana 1000/fNq tj. 0.25. funkcja plik_fir() ma dwa parametry: wektor współczynników oraz w cudzysłowie ścieżkę dostępu i nazwę pliku (u nas wsp.h), plik ten ma być we wspólnym katalogu z plikami projektu. (115) Ćwiczenie 2 Celem ćwiczenia jest porównanie współczynników szeregu Fouriera dla przebiegu prostokątnego wyznaczonych teoretycznie oraz pomiarowo. Przebieg prostokątny o amplitudzie A można rozwinąć w szereg Fouriera :

6 4A sin x sin 3x sin 5x sin 7x f ( x) = ( + + + + ) π 1 3 5 7 Przy amplitudzie impulsu prostokątnego A=100 wzór ten przybiera postać f(x)=127,3sinx + 42,4sin3x + 25,5sin5x + 18,2sin7x +... Powyższe wartości liczbowe są poprawne jedynie dla przebiegu idealnego. W ćwiczeniu należy porównać wartości teoretyczne z pomiarowymi dla trzech pierwszych współczynników szeregu Fouriera (harmoniczna podstawowa oraz 3 i 5 harmoniczna) dla fali prostokątnej o częstotliwości f uzyskanej z dostępnego generatora. Porównanie dotyczy nie wartości bezwzględnych, ale stosunku poszczególnych harmonicznych np. U 0 /U 3, U 0 /U 5 czy U 3 /U 5 (180) grupka f[hz] 1 50 2 100 3 200 4 300 5 400 6 500 Podpowiedź: Użyj filtrów o charakterystyce pasmowo-przepustowej, skorzystaj z plików i doświadczeń z ćwiczenia 1. Nie stosuj filtrów o rzędzie większym niż 200 bo pojawią się zniekształcenia i system zawiesi się W wektorze amp stosuj wartości 0 oraz 1 dla oznaczenia poziomu amplitud.