Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 5.1Z: Sampling of Harmonic Oscillations"

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[[File:P_ID1129__Sig_Z_5_1.png|right|frame|Drei harmonische Schwingungen gleicher Frequenz  $f_0$  und gleicher Amplitude  $A$]]
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[[File:P_ID1129__Sig_Z_5_1.png|right|frame|Three harmonic oscillations of equal frequency  $f_0$  and equal amplitude  $A$]]
Wir betrachten drei harmonische Schwingungen mit gleicher Frequenz und gleicher Amplitude:
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We consider three harmonic oscillations with the same frequency and the same amplitude:
 
:$$x_1(t)  =  A \cdot \cos (2 \pi \cdot f_0 \cdot t) \hspace{0.05cm}, $$
 
:$$x_1(t)  =  A \cdot \cos (2 \pi \cdot f_0 \cdot t) \hspace{0.05cm}, $$
 
:$$ x_2(t)  =  A \cdot \sin (2 \pi \cdot f_0 \cdot t) \hspace{0.05cm}, $$
 
:$$ x_2(t)  =  A \cdot \sin (2 \pi \cdot f_0 \cdot t) \hspace{0.05cm}, $$
 
:$$ x_3(t)  =  A \cdot \cos (2 \pi \cdot f_0 \cdot t - 60^{\circ}) \hspace{0.05cm}.$$
 
:$$ x_3(t)  =  A \cdot \cos (2 \pi \cdot f_0 \cdot t - 60^{\circ}) \hspace{0.05cm}.$$
Die Schwingungsparameter  $f_0$  und  $A$  können Sie der Grafik entnehnen.
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The oscillation parameters  $f_0$  and  $A$  can be taken from the graph.
  
Angenommen wird, dass die Signale äquidistant zu den Zeitpunkten  $\nu \cdot T_{\rm A}$  abgetastet werden, wobei die Parameterwerte  $T_{\rm A} = 80 \ µ \text{s}$  und  $T_{\rm A} = 100 \ µ \text{s}$  analysiert werden sollen.
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It is assumed that the signals are sampled equidistantly at the times  $\nu \cdot T_{\rm A}$ , whereby the parameter values  $T_{\rm A} = 80 \ µ \text{s}$  and  $T_{\rm A} = 100 \ µ \text{s}$  are to be analysed.
  
Die Signalrekonstruktion beim Empfänger erfolgt durch einen Tiefpass  $H(f)$, der aus dem abgetasteten Signal  $y_{\rm A}(t) = x_{\rm A}(t)$  das Signal  $y(t)$  formt. Es gelte:
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The signal reconstruction at the receiver is carried out by a low-pass filter  $H(f)$, which forms the signal  $y_{\rm A}(t) = x_{\rm A}(t)$  from the sampled signal  $y(t)$ . It applies:
 
:$$H(f)  = \left\{ \begin{array}{c} 1  \\ 0.5 \\
 
:$$H(f)  = \left\{ \begin{array}{c} 1  \\ 0.5 \\
 
  0  \\  \end{array} \right.\quad
 
  0  \\  \end{array} \right.\quad
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|f| > f_{\rm G}  \hspace{0.05cm}, \\
 
|f| > f_{\rm G}  \hspace{0.05cm}, \\
 
\end{array}$$
 
\end{array}$$
Hierbei gibt  $f_{\rm G}$  die Grenzfrequenz des rechteckförmigen Tiefpassfilters an. Für diese soll gelten:
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Here  $f_{\rm G}$  indicates the cut-off frequency of the rectangular low-pass filter. For this shall apply:
 
:$$f_{\rm G} = \frac{1}{ 2 \cdot T_{\rm  A}}\hspace{0.05cm}.$$
 
:$$f_{\rm G} = \frac{1}{ 2 \cdot T_{\rm  A}}\hspace{0.05cm}.$$
Das Abtasttheorem ist erfüllt, wenn  $y(t) = x(t)$  gilt.
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The sampling theorem is fulfilled if  $y(t) = x(t)$  holds.
  
  
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''Hinweise:''  
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''Hints:''  
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel  [[Signal_Representation/Time_Discrete_Signal_Representation|Zeitdiskrete Signaldarstellung]].
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*This task belongs to the chapter  [[Signal_Representation/Time_Discrete_Signal_Representation|Time Discrete Signal Representation]].
 
   
 
   
*Zu der hier behandelten Thematik gibt es ein interaktives Applet:  [[Applets:Abtastung_periodischer_Signale_und_Signalrekonstruktion_(Applet)|Abtastung periodischer Signale & Signalrekonstruktion]]
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*There is an interactive applet for the topic dealt with here:  [[Applets:Abtastung_periodischer_Signale_und_Signalrekonstruktion_(Applet)|Abtastung periodischer Signale & Signalrekonstruktion]]
  
  
===Fragebogen===
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===Questions===
  
 
<quiz display=simple>
 
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===Musterlösung===
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===Solution===
 
{{ML-Kopf}}
 
{{ML-Kopf}}
'''(1)'''&nbsp;  Aus der Grafik erkennt man die Amplitude&nbsp; $\underline{A = 2\ \text{V}}$&nbsp; sowie die Periodendauer&nbsp; $T_0 = 0.2 \ \text{ms}$.  
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'''(1)'''&nbsp;  The graph shows the amplitude&nbsp; $\underline{A = 2\ \text{V}}$&nbsp; and the period&nbsp; $T_0 = 0.2 \ \text{ms}$.  
*Daraus ergibt sich die Signalfrequenz&nbsp; $f_0 = 1/T_0 \; \underline{= 5 \ \text{kHz}}$.
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*This results in the signal frequency&nbsp; $f_0 = 1/T_0 \; \underline{= 5 \ \text{kHz}}$.
  
  
'''(2)'''&nbsp; Richtig sind <u>alle Löungsvorschläge</u>:
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'''(2)'''&nbsp; <u>All proposed solutions</u> are correct:
*Die Abtastrate beträgt hier&nbsp; $f_{\rm A} = 1/T_{\rm A} = 12.5 \ \text{kHz}$.  
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*The sampling rate here is&nbsp; $f_{\rm A} = 1/T_{\rm A} = 12.5 \ \text{kHz}$.  
*Dieser Wert ist größer als&nbsp; $2 \cdot f_0 = 10 \ \text{kHz}$.  
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*This value is greater than&nbsp; $2 \cdot f_0 = 10 \ \text{kHz}$.  
*Damit ist das Abtasttheorem unabhängig von der Phase erfüllt, und es gilt stets&nbsp; $y(t) = x(t)$.   
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*Thus the sampling theorem is fulfilled independently of the phase and&nbsp; $y(t) = x(t)$ always applies.   
  
  
[[File:P_ID1130__Sig_Z_5_1_c.png|right|frame|Spektrum&nbsp; $X_{\rm A}(f)$&nbsp; des abgetasteten Signals &ndash; Realteil und Imaginärteil]]
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[[File:P_ID1130__Sig_Z_5_1_c.png|right|frame|Spectrum&nbsp; $X_{\rm A}(f)$&nbsp; of the sampled signal - real part and imaginary part.]]
 
'''(3)'''&nbsp; Die Abtastrate beträgt nun&nbsp; $f_{\rm A} = 2 \cdot f_0 = 10 \ \text{kHz}$.  
 
'''(3)'''&nbsp; Die Abtastrate beträgt nun&nbsp; $f_{\rm A} = 2 \cdot f_0 = 10 \ \text{kHz}$.  
*Nur im Sonderfall des Cosinussignals ist jetzt das Abtasttheorem erfüllt und es gilt:
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*Only in the special case of the cosine signal is the sampling theorem now satisfied and it holds:
 
:$$y_1(t) = x_1(t) &nbsp; &rArr; &nbsp; A_1 \; \underline{=2 \ \text{V}} \text{ und }\varphi_1 \; \underline{= 0}.$$
 
:$$y_1(t) = x_1(t) &nbsp; &rArr; &nbsp; A_1 \; \underline{=2 \ \text{V}} \text{ und }\varphi_1 \; \underline{= 0}.$$
  
  
Dieses Ergebnis soll nun noch mathematisch hergeleitet werden, wobei im Hinblick auf die noch anstehenden Teilaufgaben bereits auch eine Phase&nbsp; $\varphi$&nbsp; im Eingangssignal berücksichtigt wird:
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This result is now to be derived mathematically, whereby a phase&nbsp; $\varphi$&nbsp; in the input signal is already taken into account with regard to the remaining subtasks:
 
:$$x(t) =  A \cdot \cos (2 \pi \cdot f_0 \cdot t - \varphi)
 
:$$x(t) =  A \cdot \cos (2 \pi \cdot f_0 \cdot t - \varphi)
 
  \hspace{0.05cm}.$$
 
  \hspace{0.05cm}.$$
*Dann gilt für die Spektralfunktion, die in der oberen Grafik skizziert ist:
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*Then, for the spectral function sketched in the graph above:
 
:$$X(f) = {A}/{2} \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm} {\rm e}^{{\rm j} \hspace{0.05cm}
 
:$$X(f) = {A}/{2} \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm} {\rm e}^{{\rm j} \hspace{0.05cm}
 
  \cdot \hspace{0.05cm} \varphi} \cdot  \delta
 
  \cdot \hspace{0.05cm} \varphi} \cdot  \delta
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*Die Fourierrücktransformation führt auf
 
*Die Fourierrücktransformation führt auf
[[File:P_ID1131__Sig_Z_5_1_d.png|right|frame|Rekonstruktion des abgetasteten Sinussignals]]
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[[File:P_ID1131__Sig_Z_5_1_d.png|right|frame|Reconstruction of the sampled sinusoidal signal]]
 
:$$y(t) =  A \cdot \cos (\varphi)\cdot \cos (2 \pi \cdot f_0 \cdot t )
 
:$$y(t) =  A \cdot \cos (\varphi)\cdot \cos (2 \pi \cdot f_0 \cdot t )
 
  \hspace{0.05cm}.$$
 
  \hspace{0.05cm}.$$

Revision as of 13:27, 1 March 2021

Three harmonic oscillations of equal frequency  $f_0$  and equal amplitude  $A$

We consider three harmonic oscillations with the same frequency and the same amplitude:

$$x_1(t) = A \cdot \cos (2 \pi \cdot f_0 \cdot t) \hspace{0.05cm}, $$
$$ x_2(t) = A \cdot \sin (2 \pi \cdot f_0 \cdot t) \hspace{0.05cm}, $$
$$ x_3(t) = A \cdot \cos (2 \pi \cdot f_0 \cdot t - 60^{\circ}) \hspace{0.05cm}.$$

The oscillation parameters  $f_0$  and  $A$  can be taken from the graph.

It is assumed that the signals are sampled equidistantly at the times  $\nu \cdot T_{\rm A}$ , whereby the parameter values  $T_{\rm A} = 80 \ µ \text{s}$  and  $T_{\rm A} = 100 \ µ \text{s}$  are to be analysed.

The signal reconstruction at the receiver is carried out by a low-pass filter  $H(f)$, which forms the signal  $y_{\rm A}(t) = x_{\rm A}(t)$  from the sampled signal  $y(t)$ . It applies:

$$H(f) = \left\{ \begin{array}{c} 1 \\ 0.5 \\ 0 \\ \end{array} \right.\quad \begin{array}{*{5}c} {\rm{{\rm{f\ddot{u}r}}}} \\ {\rm{{\rm{f\ddot{u}r}}}} \\ {\rm{{\rm{f\ddot{u}r}}}} \\ \end{array}\begin{array}{*{5}c} |f| < f_{\rm G} \hspace{0.05cm}, \\ |f| = f_{\rm G} \hspace{0.05cm}, \\ |f| > f_{\rm G} \hspace{0.05cm}, \\ \end{array}$$

Here  $f_{\rm G}$  indicates the cut-off frequency of the rectangular low-pass filter. For this shall apply:

$$f_{\rm G} = \frac{1}{ 2 \cdot T_{\rm A}}\hspace{0.05cm}.$$

The sampling theorem is fulfilled if  $y(t) = x(t)$  holds.




Hints:


Questions

1

Wie groß sind Amplitude und Frequenz der Signale  $x_1(t)$,  $x_2(t)$  und  $x_3(t)$?

$A \hspace{0.25cm} = \ $

 $\text{V}$
$f_0\hspace{0.2cm} = \ $

 $\text{kHz}$

2

Bei welchen Eingangssignalen ist das Abtasttheorem erfüllt   ⇒   $y(t) = x(t)$, wenn  $\underline{T_{\rm A} = 80 \ {\rm µ} \text{s}}$  beträgt?

$x_1(t)$,
$x_2(t)$,
$x_3(t)$.

3

Wie lautet das rekonstruierte Signal  $y_1(t) = A_1 \cdot \cos (2\pi f_0 t – \varphi_1)$  mit dem Abtastabstand  $\underline{T_{\rm A} = 100 \ {\rm µ} \text{s}}$? Interpretieren Sie das Ergebnis.

$A_1\hspace{0.2cm} = \ $

 $\text{V}$
$\varphi_1\hspace{0.2cm} = \ $

 $\text{Grad}$

4

Welche Amplitude  $A_2$  besitzt das rekonstruierte Signal  $y_2(t)$, wenn das Sinussignal  $x_2(t)$  anliegt? Es gelte weiterhin  $\underline{T_{\rm A} = 100 \ {\rm µ} \text{s}}$.

$A_2\hspace{0.2cm} = \ $

 $\text{V}$

5

Welche Amplitude  $A_3$  besitzt das rekonstruierte Signal  $y_3(t)$, wenn das Signal  $x_3(t)$  anliegt? Es gelte weiterhin  $\underline{T_{\rm A} = 100 \ {\rm µ} \text{s}}$.

$A_3\hspace{0.2cm} = \ $

 $\text{V}$


Solution

(1)  The graph shows the amplitude  $\underline{A = 2\ \text{V}}$  and the period  $T_0 = 0.2 \ \text{ms}$.

  • This results in the signal frequency  $f_0 = 1/T_0 \; \underline{= 5 \ \text{kHz}}$.


(2)  All proposed solutions are correct:

  • The sampling rate here is  $f_{\rm A} = 1/T_{\rm A} = 12.5 \ \text{kHz}$.
  • This value is greater than  $2 \cdot f_0 = 10 \ \text{kHz}$.
  • Thus the sampling theorem is fulfilled independently of the phase and  $y(t) = x(t)$ always applies.


Spectrum  $X_{\rm A}(f)$  of the sampled signal - real part and imaginary part.

(3)  Die Abtastrate beträgt nun  $f_{\rm A} = 2 \cdot f_0 = 10 \ \text{kHz}$.

  • Only in the special case of the cosine signal is the sampling theorem now satisfied and it holds:
$$y_1(t) = x_1(t)   ⇒   A_1 \; \underline{=2 \ \text{V}} \text{ und }\varphi_1 \; \underline{= 0}.$$


This result is now to be derived mathematically, whereby a phase  $\varphi$  in the input signal is already taken into account with regard to the remaining subtasks:

$$x(t) = A \cdot \cos (2 \pi \cdot f_0 \cdot t - \varphi) \hspace{0.05cm}.$$
  • Then, for the spectral function sketched in the graph above:
$$X(f) = {A}/{2} \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm} {\rm e}^{{\rm j} \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm} \varphi} \cdot \delta (f+ f_{\rm 0} ) + {A}/{2} \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm} {\rm e}^{-{\rm j} \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm} \varphi} \cdot \delta (f- f_{\rm 0} )\hspace{0.05cm}.$$
  • Mit den Abkürzungen
$$R = {A}/{2} \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm} \cos(\varphi) \hspace{0.5cm}{\rm und} \hspace{0.5cm}I ={A}/{2} \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm} \sin(\varphi)$$
kann hierfür auch geschrieben werden:
$$X(f) = (R + {\rm j} \cdot I) \cdot \delta (f+ f_{\rm 0} ) + (R - {\rm j} \cdot I) \cdot \delta (f- f_{\rm 0} )\hspace{0.05cm}.$$
  • Das Spektrum des mit  $f_{\rm A} = 2f_0$  abgetasteten Signals  $x_{\rm A}(t)$  lautet somit:
$$X_{\rm A}(f) = \sum_{\mu = - \infty }^{+\infty} X (f- \mu \cdot f_{\rm A} )= \sum_{\mu = - \infty }^{+\infty} X (f- 2\mu \cdot f_{\rm 0} )\hspace{0.05cm}.$$
  • Die untere Grafik zeigt, dass  $X_{\rm A}(f)$  aus Diracfunktionen bei  $\pm f_0$,  $\pm 3f_0$,  $\pm 5f_0$,  usw. besteht.
  • Alle Gewichte sind rein reell und gleich  $2 \cdot R$.
  • Die Imaginärteile des periodisch fortgesetzten Spektrums heben sich auf.
  • Berücksichtigt man weiter den rechteckförmigen Tiefpass, dessen Grenzfrequenz exakt bei  $f_{\rm G} = f_0$  liegt, sowie  $H(f_{\rm G}) = 0.5$, so erhält man für das Spektrum nach der Signalrekonstruktion:
$$Y(f) = R \cdot \delta (f+ f_{\rm 0} ) + R \cdot \delta (f- f_{\rm 0} )\hspace{0.05cm}, \hspace{0.5cm} R = {A}/{2} \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm} \cos(\varphi)\hspace{0.05cm}.$$
  • Die Fourierrücktransformation führt auf
Reconstruction of the sampled sinusoidal signal
$$y(t) = A \cdot \cos (\varphi)\cdot \cos (2 \pi \cdot f_0 \cdot t ) \hspace{0.05cm}.$$
  • Es ergibt sich also unabhängig von der Eingangsphase  $\varphi$  ein cosinusförmiger Verlauf.
  • Ist  $\varphi = 0$  wie beim Signal  $x_1(t)$, so ist auch die Amplitude des Ausgangssignals gleich  $A$.


(4)  Das Sinussignal hat die Phase  $90^\circ$.

  • Daraus folgt direkt  $y_2(t) = 0$   ⇒   Amplitude $\underline{A_2 = 0}$.
  • Dieses Ergebnis wird verständlich, wenn man sich die Abtastwerte in der Grafik betrachtet.
  • Alle Abtastwerte (rote Kreise) sind Null, so dass auch nach dem Filter kein Signal vorhanden sein kann.


Rekonstruktion einer harmonischen Schwingung mit  $60^\circ$ Phase

(5)  Trotz  $\varphi = 60^\circ$ gilt $\varphi_3 = 0$   ⇒   auch das rekonstruierte Signal  $y_3(t)$ ist cosinusförmig. Die Amplitude ist gleich

$$A_3 = A \cdot \cos (60^{\circ})= {A}/{2} \hspace{0.15 cm}\underline{= 1\,{\rm V}} \hspace{0.05cm}.$$
  • Wenn Sie die rot eingezeichneten Abtastwerte in der Grafik betrachten, so werden Sie zugeben, dass Sie als „Signalrekonstrukteur” keine andere Entscheidung treffen würden als der Tiefpass.
  • Sie kennen ja den türkisfarbenen Verlauf nicht.