Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 5.1Z: Sampling of Harmonic Oscillations"
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:x1(t)=A⋅cos(2π⋅f0⋅t), | :x1(t)=A⋅cos(2π⋅f0⋅t), | ||
:x2(t)=A⋅sin(2π⋅f0⋅t), | :x2(t)=A⋅sin(2π⋅f0⋅t), | ||
:x3(t)=A⋅cos(2π⋅f0⋅t−60∘). | :x3(t)=A⋅cos(2π⋅f0⋅t−60∘). | ||
− | + | The oscillation parameters f0 and A can be taken from the graph. | |
− | + | It is assumed that the signals are sampled equidistantly at the times ν⋅TA , 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 yA(t)=xA(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 \\ | ||
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− | '''(1)''' | + | '''(1)''' The graph shows the amplitude A=2 V_ and the period T0=0.2 ms. |
− | * | + | *This results in the signal frequency f0=1/T0=5 kHz_. |
− | '''(2)''' | + | '''(2)''' <u>All proposed solutions</u> are correct: |
− | * | + | *The sampling rate here is fA=1/TA=12.5 kHz. |
− | * | + | *This value is greater than 2⋅f0=10 kHz. |
− | * | + | *Thus the sampling theorem is fulfilled independently of the phase and y(t)=x(t) always applies. |
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'''(3)''' Die Abtastrate beträgt nun fA=2⋅f0=10 kHz. | '''(3)''' Die Abtastrate beträgt nun fA=2⋅f0=10 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}. | :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 φ 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) | ||
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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 | ||
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:$$y(t) = A \cdot \cos (\varphi)\cdot \cos (2 \pi \cdot f_0 \cdot t ) | :$$y(t) = A \cdot \cos (\varphi)\cdot \cos (2 \pi \cdot f_0 \cdot t ) | ||
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Revision as of 14:27, 1 March 2021
We consider three harmonic oscillations with the same frequency and the same amplitude:
- x1(t)=A⋅cos(2π⋅f0⋅t),
- x2(t)=A⋅sin(2π⋅f0⋅t),
- x3(t)=A⋅cos(2π⋅f0⋅t−60∘).
The oscillation parameters f0 and A can be taken from the graph.
It is assumed that the signals are sampled equidistantly at the times ν⋅TA , whereby the parameter values TA=80 µs and TA=100 µs are to be analysed.
The signal reconstruction at the receiver is carried out by a low-pass filter H(f), which forms the signal yA(t)=xA(t) from the sampled signal y(t) . It applies:
- H(f)={10.50f¨urf¨urf¨ur|f|<fG,|f|=fG,|f|>fG,
Here fG indicates the cut-off frequency of the rectangular low-pass filter. For this shall apply:
- fG=12⋅TA.
The sampling theorem is fulfilled if y(t)=x(t) holds.
Hints:
- This task belongs to the chapter Time Discrete Signal Representation.
- There is an interactive applet for the topic dealt with here: Abtastung periodischer Signale & Signalrekonstruktion
Questions
Solution
- This results in the signal frequency f0=1/T0=5 kHz_.
(2) All proposed solutions are correct:
- The sampling rate here is fA=1/TA=12.5 kHz.
- This value is greater than 2⋅f0=10 kHz.
- Thus the sampling theorem is fulfilled independently of the phase and y(t)=x(t) always applies.
(3) Die Abtastrate beträgt nun fA=2⋅f0=10 kHz.
- Only in the special case of the cosine signal is the sampling theorem now satisfied and it holds:
- y1(t)=x1(t)⇒A1=2 V_ und φ1=0_.
This result is now to be derived mathematically, whereby a phase φ in the input signal is already taken into account with regard to the remaining subtasks:
- x(t)=A⋅cos(2π⋅f0⋅t−φ).
- Then, for the spectral function sketched in the graph above:
- X(f)=A/2⋅ej⋅φ⋅δ(f+f0)+A/2⋅e−j⋅φ⋅δ(f−f0).
- Mit den Abkürzungen
- R=A/2⋅cos(φ)undI=A/2⋅sin(φ)
- kann hierfür auch geschrieben werden:
- X(f)=(R+j⋅I)⋅δ(f+f0)+(R−j⋅I)⋅δ(f−f0).
- Das Spektrum des mit fA=2f0 abgetasteten Signals xA(t) lautet somit:
- XA(f)=+∞∑μ=−∞X(f−μ⋅fA)=+∞∑μ=−∞X(f−2μ⋅f0).
- Die untere Grafik zeigt, dass XA(f) aus Diracfunktionen bei ±f0, ±3f0, ±5f0, usw. besteht.
- Alle Gewichte sind rein reell und gleich 2⋅R.
- Die Imaginärteile des periodisch fortgesetzten Spektrums heben sich auf.
- Berücksichtigt man weiter den rechteckförmigen Tiefpass, dessen Grenzfrequenz exakt bei fG=f0 liegt, sowie H(fG)=0.5, so erhält man für das Spektrum nach der Signalrekonstruktion:
- Y(f)=R⋅δ(f+f0)+R⋅δ(f−f0),R=A/2⋅cos(φ).
- Die Fourierrücktransformation führt auf
- y(t)=A⋅cos(φ)⋅cos(2π⋅f0⋅t).
- Es ergibt sich also unabhängig von der Eingangsphase φ ein cosinusförmiger Verlauf.
- Ist φ=0 wie beim Signal x1(t), so ist auch die Amplitude des Ausgangssignals gleich A.
(4) Das Sinussignal hat die Phase 90∘.
- Daraus folgt direkt y2(t)=0 ⇒ Amplitude A2=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.
(5) Trotz φ=60∘ gilt φ3=0 ⇒ auch das rekonstruierte Signal y3(t) ist cosinusförmig. Die Amplitude ist gleich
- A3=A⋅cos(60∘)=A/2=1V_.
- 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.