Math Problem Statement

Γεια σου φίλε μου. ΛΥΣΕ σε παρακαλώ τις παρακάτω ασκήσεις με ΑΠΛΟ κατανοητο και επεξηγηματικό τρόπο. «Δίνεται το αναλογικό σήμα x(t)= cos (4πt). Να υπολογιστεί και να σχεδιαστεί ο μετασχηματισμός Fourier του διακριτού σήματος x s (n) το οποίο προκύπτει από το αναλογικό σήμα με περίοδο δειγματοληψίας t(s)=1/3 sec.»

Solution

Για να λύσουμε το πρόβλημα και να υπολογίσουμε τον μετασχηματισμό Fourier του διακριτού σήματος xs(n)x_s(n), ακολουθούμε τα παρακάτω βήματα:


1. Δίνεται το αναλογικό σήμα:

x(t)=cos(4πt)x(t) = \cos(4\pi t)

Αυτό είναι ένα ημιτονοειδές σήμα με συχνότητα f=2Hzf = 2 \, \text{Hz} (αφού η γωνιακή συχνότητα είναι ω=2πf\omega = 2\pi f).


2. Δειγματοληψία του σήματος:

Η περίοδος δειγματοληψίας είναι Ts=13secT_s = \frac{1}{3} \, \text{sec}. Η συχνότητα δειγματοληψίας είναι: fs=1Ts=3Hzf_s = \frac{1}{T_s} = 3 \, \text{Hz}

Το διακριτό σήμα xs(n)x_s(n) προκύπτει δειγματοληπτώντας το x(t)x(t) στα διαστήματα t=nTst = nT_s, όπου nZn \in \mathbb{Z}. Άρα: xs(n)=x(nTs)=cos(4πnTs)=cos(4πn13)=cos(4πn3)x_s(n) = x(nT_s) = \cos\left(4\pi nT_s\right) = \cos\left(4\pi n \cdot \frac{1}{3}\right) = \cos\left(\frac{4\pi n}{3}\right)


3. Μετασχηματισμός Fourier του διακριτού σήματος:

Ο μετασχηματισμός Fourier για διακριτά σήματα ορίζεται ως: Xs(ejω)=n=xs(n)ejωnX_s(e^{j\omega}) = \sum_{n=-\infty}^{\infty} x_s(n) e^{-j\omega n}

Επειδή το xs(n)x_s(n) είναι περιοδικό (λόγω του δειγματοληπτικού φαινομένου), η ανάλυσή του στον χώρο της συχνότητας περιέχει πολλαπλά φάσματα, γνωστά ως προσφάσματα (aliases).

Η αρχική συχνότητα f=2Hzf = 2 \, \text{Hz} μετατρέπεται στη δειγματοληπτική κλίμακα ως: fdiscrete=ffs=23f_\text{discrete} = \frac{f}{f_s} = \frac{2}{3}

Αυτό σημαίνει ότι το κύριο φάσμα του xs(n)x_s(n) βρίσκεται στη συχνότητα ±23Hz\pm \frac{2}{3} \, \text{Hz} στην κανονικοποιημένη κλίμακα ±2π3\pm \frac{2\pi}{3}.

Λόγω του φαινομένου προσφάσματος, τα φάσματα αντιγράφονται γύρω από πολλαπλάσια της συχνότητας δειγματοληψίας. Έτσι, τα φάσματα εμφανίζονται στις συχνότητες: ωk=±2π3+2πk,kZ\omega_k = \pm\frac{2\pi}{3} + 2\pi k, \quad k \in \mathbb{Z}


4. Σχεδίαση του φάσματος:

Για να σχεδιάσουμε το φάσμα, παρατηρούμε ότι:

  • Το κύριο φάσμα είναι στα ±2π3\pm \frac{2\pi}{3}.
  • Λόγω του περιοδικού φαινομένου στον μετασχηματισμό Fourier, το σήμα περιέχει συχνότητες ωk=±2π3\omega_k = \pm\frac{2\pi}{3} με επαναλήψεις ανά 2π2\pi.

Θα σχεδιάσουμε το μέγεθος του Xs(ejω)X_s(e^{j\omega}), που περιέχει συμμετρικές κορυφές γύρω από ±2π3\pm \frac{2\pi}{3}, ±4π3\pm \frac{4\pi}{3}, κ.λπ.


5. Απλό διάγραμμα και περιγραφή:

Βήμα 1: Χαρακτηριστικά του σήματος

  • Βασική συχνότητα: ±2π3\pm \frac{2\pi}{3}
  • Επαναλήψεις: κάθε 2π2\pi.

Βήμα 2: Σχεδίαση

  • Οριζόντιος άξονας: ω\omega (κανονικοποιημένη γωνιακή συχνότητα).
  • Κορυφές στο μέγεθος εμφανίζονται στο ±2π3,±4π3,\pm \frac{2\pi}{3}, \pm \frac{4\pi}{3}, \dots.

Θέλετε να δημιουργήσω το διάγραμμα για εσάς;

Ask a new question for Free

By Image

Drop file here or Click Here to upload

Math Problem Analysis

Mathematical Concepts

Fourier Transform
Discrete Signal Processing
Sampling Theorem
Periodicity

Formulas

x(t) = cos(4πt)
x_s(n) = cos(4πnT_s)
T_s = 1/3 sec
f_s = 1/T_s = 3 Hz
X_s(e^{jω}) = Σ x_s(n) * e^{-jωn}
f_discrete = f / f_s
ω_k = ±2π/3 + 2πk, k ∈ ℤ

Theorems

Sampling Theorem
Fourier Transform of Discrete Signals

Suitable Grade Level

University level (Electronics/Signal Processing)