PRELUCRAREA SEMNALELOR:
PRELUCRAREA SEMNALELOR:
PRELUCRAREA SEMNALELOR:
- No tags were found...
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
18 CAPITOLUL 1. SEMNALE<br />
Soluţie. Liniaritatea (1.14) este evidentă.<br />
Întârziere. Luând y[n] = x[n − n 0 ] şi aplicând definiţia (1.10) obţinem<br />
∞∑<br />
∞∑<br />
Y (ω) = x[n − n 0 ]e −jωn = x[n]e −jω(n+n0) = e −jωn0 X(ω).<br />
n=−∞<br />
n=−∞<br />
Complex conjugare. Luăm y[n] = x ∗ [n] şi obţinem<br />
(<br />
∞∑<br />
∞<br />
) ∗<br />
∑<br />
Y (ω) = x ∗ [n]e −jωn = x[n]e jωn = X ∗ (−ω).<br />
n=−∞<br />
n=−∞<br />
Simetriile TF pentru semnale reale rezultă din (1.16), ţinând seama că x ∗ [n] =<br />
x[n]. Aşadar avem X(ω) = X ∗ (−ω), ceea ce implică toate relaţiile (1.17).<br />
Derivare în frecvenţă. Avem<br />
dX(ω)<br />
dω<br />
= d<br />
dω<br />
( ∞<br />
∑<br />
n=−∞<br />
x[n]e −jωn )<br />
=<br />
∞∑<br />
n=−∞<br />
(−jnx[n]e −jωn ),<br />
de unde (1.19) rezultă imediat.<br />
Teorema lui Parseval. Folosim definiţia TF şi proprietatea (1.24):<br />
∫<br />
1 π<br />
X(ω)Y ∗ (ω)dω =<br />
2π −π<br />
=<br />
(1.24)<br />
=<br />
∫<br />
1 π<br />
2π<br />
1<br />
2π<br />
∞∑<br />
−π n=−∞<br />
∞∑<br />
∞∑<br />
n=−∞ k=−∞<br />
∞∑<br />
n=−∞<br />
x[n]y ∗ [n].<br />
x[n]e −jωn<br />
x[n]y ∗ [k]<br />
∞ ∑<br />
k=−∞<br />
∫ π<br />
−π<br />
y ∗ [k]e jωk dω<br />
e jω(k−n) dω<br />
∞∑<br />
Convoluţie. Transformata Fourier a semnalului x[n] ∗ y[n] definit în (1.9) este<br />
∞∑<br />
n=−∞ k=−∞<br />
x[k]y[n−k]e −jωn =<br />
∞∑<br />
k=−∞<br />
x[k]e −jωk<br />
∞ ∑<br />
n=−∞<br />
y[n−k]e −jω(n−k) = X(ω)Y (ω),<br />
ceea ce demonstrează (1.22).<br />
Modulaţie în timp. Relaţia (1.23) se demonstrează înlocuind X(θ) şi Y (ω − θ)<br />
cu definiţia (1.10).<br />
Probleme propuse<br />
PP 1.2.1 Calculaţi transformata Fourier a semnalului<br />
{ 1, pentru n = 0 : M,<br />
x[n] =<br />
0, altfel,<br />
unde M este un întreg pozitiv dat.