Análise e Transmissão de Sinais

Transcrição

1 Análise e Transmissão de Sinais Edmar José do Nascimento (Princípios de Comunicações) Universidade Federal do Vale do São Francisco

2 Roteiro 1 Análise de Fourier 2 Sistemas Lineares 3 Filtros 4 Distorção 5 Energia, Potência e Autocorrelação

3 Sinais Um sinal representa um conjunto de informações ou dados Sinais são funções do tempo Em comunicações, os sinais podem representar uma tensão ou uma corrente elétrica A medida da força de um sinal pode ser feita de duas maneiras: Energia de um sinal Potência de um sinal

4 Energia e potência Seja g(t) um sinal qualquer A energia de g(t) representada por E g é definida como: E g = g(t) 2 dt A potência de g(t) representada por P g é definida como: P g 1 T/2 = lim g(t) 2 dt T T T/2 O valor RMS de g(t) é igual a P g

5 Potência de sinais periódicos Um sinal é periódico se para alguma constante positiva T 0, g(t) = g(t + T 0 ) t O menor valor de T 0 é o período de g(t) Quando g(t) é periódico, então P g pode ser calculada a partir da expressão: P g = 1 T 0 T 0 g(t) 2 dt

6 Exemplos Calcular a energia e a potência do sinal abaixo:

7 Exemplos Calcular a energia e a potência do sinal abaixo:

8 Análise de Fourier A análise de Fourier (séries e transformadas) é utilizada na análise de sinais As séries de Fourier são usadas para analisar sinais periódicos A transformada de Fourier pode ser utilizada tanto na análise de sinais aperiódicos quanto periódicos A representação de um sinal em séries de Fourier pode ser comparada com a representação de um vetor em componentes de uma base de um espaço vetorial Nas séries de Fourier, um sinal é representado como a soma de componentes em uma base de funções ortogonais (senos, cossenos ou exponenciais)

9 Série Trigonométrica Seja x(t) um sinal periódico com período T 0 x(t) pode ser representado em séries de Fourier como: Sendo, x(t) = a 0 + a n cos(nω 0 t)+b n sin(nω 0 t) n=1 a 0 = 1 T 0 T 0 x(t)dt a n = 2 T 0 T 0 x(t) cos nω 0 tdt b n = 2 T 0 T 0 x(t) sin nω 0 tdt

10 Série Trigonométrica Compacta Outras representações podem ser obtidas para a série de Fourier A série de Fourier pode ser escrita na forma compacta como: x(t) = C 0 + C n cos(nω 0 t +θ n ) n=1 Sendo os coeficientes C 0, C n e θ n obtidos a partir de a 0, a n e b n de acordo com as relações C 0 = a 0 C n = a 2 n + bn 2 ( bn ) θ n = arctan a n

11 Série Exponencial de Fourier A partir das relações de Euler, pode-se obter a série exponencial de Fourier, que é dada por: x(t) = n= D n e jnω 0t D n = 1 T 0 T 0 x(t)e jnω 0t dt Pode-se mostrar que: D n = a n jb n 2 = C n 2 ejθn e D n = a n + jb n 2 = C n 2 e jθn, n N Além disso, a 0 = C 0 = D 0

12 Exemplos Obter as representações em série de Fourier para o sinal abaixo:

13 Teorema de Parseval O teorema de Parseval permite calcular a potência de um sinal a partir do espectro de amplitude do sinal Segundo o teorema de Parseval, a potência de um sinal periódico é igual a soma das potências das componentes da série, ou seja: P x = C P x = n= n=1 C 2 n D n 2 = D D n 2 n=1 Este teorema é particularmente útil se avaliar o peso de cada harmônica em um sinal periódico qualquer

14 Transformada de Fourier Para sinais aperiódicos, a representação em frequência pode se obtida a partir das séries de Fourier no limite T 0 Para um sinal g(t), tem-se: G(ω) = F[g(t)] e g(t) = F 1 [G(ω)] g(t) G(ω) G(ω) = g(t) = 1 2π g(t)e jωt dt G(ω)e jωt dω ω = 2πf G(f) = g(t) = g(t)e j2πft dt G(f)e j2πft df

15 Amplitude e Fase do Espectro G(ω) é em geral uma função complexa de ω G(ω) = G(ω) e jθg Quando g(t) é real, tem-se: G( ω) = G (ω) = { G(ω) = G( ω) θ g (ω) = θ g ( ω) }

16 Exemplo Calcular a transformada de Fourier de g(t) = e at u(t), a > 0 G(ω) = 1 a+jω = 1 e j arctan(ω/a) a 2 +ω2

17 Transformadas de algumas funções A função retangular (Unit Gate) é definida como: Π( x 0, x > τ τ ) = rect(x τ ) = 2 1 2, x = τ 2 1, x < τ 2

18 Transformadas de algumas funções g(t) = rect( t τ ) G(ω) = τ sinωτ/2 ωτ/2 = τsinc( ωτ 2 ) A função sinc(x) = sin x x possui as seguintes propriedades: sinc(x) = sinc( x) sinc(x) = 0 = sin x = 0, x 0 = x = ±nπ; n = {1, 3, } sinc(0) = 1 sinc(x) é uma função com período 2π que decresce de acordo com 1/x

19 Transformadas de algumas funções O espectro do pulso retangular se estende até infinito (largura de banda infinita) Uma estimativa grosseira: 2π/τ rad/s ou 1/τ Hz

20 Transformadas de algumas funções Impulso no tempo δ(t) 1 Impulso em frequência 1 2πδ(ω) Impulso em frequência deslocado e jω 0t e jω 0t 2πδ(ω ω 0 ) 2πδ(ω +ω 0 )

21 Transformadas de algumas funções Cosseno cosω 0 t = 1 2 (ejω0t + e jω0t ) F[cosω 0 t] = π[δ(ω +ω 0 )+δ(ω ω 0 )] Seno sinω 0 t = 1 2j (ejω0t e jω0t ) F[sinω 0 t] = πj[δ(ω +ω 0 ) δ(ω ω 0 )]

22 Propriedades da Transformada de Fourier Simetria g(t) G(ω) G(t) 2πg( ω) Example rect( t τ ) τsinc(ωτ 2 ) τsinc( tτ 2 ) 2πrect(ω τ )

23 Propriedades da Transformada de Fourier Scaling g(t) G(ω) g(at) 1 a G(ω a ) a > 1, compressão no tempo resulta na expansão em frequência a < 1, expansão no tempo resulta na compressão em frequência

24 Propriedades da Transformada de Fourier Deslocamento no tempo g(t) G(ω) Deslocamento em frequência g(t t 0 ) e jωt 0 G(ω) g(t) G(ω) g(t)e jω 0t G(ω ω 0 ) Sinal Modulado g(t) cosω 0 t 1 2 [G(ω ω 0)+G(ω +ω 0 )]

25 Propriedades da Transformada de Fourier Convolução g(t) w(t) = g(τ)w(t τ)dτ Convolução no tempo g 1 (t) G 1 (ω); g 2 (t) G 2 (ω) g 1 (t) g 2 (t) G 1 (ω)g 2 (ω) Convolução em frequência g 1 (t) G 1 (ω); g 2 (t) G 2 (ω) g 1 (t)g 2 (t) 1 2π G 1(ω) G 2 (ω)

26 Propriedades da Transformada de Fourier Diferenciação no tempo Integração no tempo t g(t) G(ω) dg(t) jωg(ω) dt g(t) G(ω) g(τ)dτ G(ω) jω +πg(0)δ(ω)

27 Sistemas Lineares Para um sistema LIT, a relação entre a entrada e a saída é dada por y(t) = g(t) h(t) No domínio da freqüência, tem-se Y(ω) = G(ω)H(ω) Portanto, = Y(ω) e θy(ω) = G(ω) H(ω) e [θg(ω)+θ h(ω)] Y(ω) = G(ω) H(ω) θ y (ω) = θ g (ω)+θ h (ω)

28 Transmissão sem Distorção Em uma transmissão sem distorção, a forma de onda de entrada deve ser preservada Toleram-se atrasos e uma alteração uniforme na amplitude y(t) = kg(t t d ) No domínio da freqüência, tem-se Y(ω) = kg(ω)e jωt d H(ω) = ke jωt d Resposta em amplitude constante - H(ω) = k Resposta em fase linear - θ h (ω) = ωt d

29 Transmissão sem Distorção O atraso pode ser representado pelo negativo da inclinação da resposta em fase t d (ω) = dθ h dω t d (ω) constante implica que todas as componentes do sinal são igualmente atrasadas por t d Para um sistema sem distorção, t d (ω) deve ser pelo menos constante na banda de interesse

30 Exemplo Para o circuito RC, determinar H(ω), esboçar H(ω), θ h (ω) e t d (ω). Para que a transmissão seja sem distorção, qual o requisito da largura de banda de g(t) se a variação tolerada na resposta em amplitude é de 2% e de 5% no atraso? Qual é o atraso? Encontre y(t).

31 Exemplo H(ω) = H(ω) = 1 1+jωRC = a a+jω ; a = 1 RC = 106 a a 2 +ω 1;ω a 2 θ h (ω) = arctan ω a ω a ;ω a t d (ω) = dθ h dω = a ω 2 + a 2 1 a = 10 6 ;ω a

32 Exemplo

33 Exemplo Como H(0) = 1 e t d (0) = 1/a, a região de transmissão sem distorção é calculada como H(ω 0 ) = t d (ω 0 ) = a 0, 98 ω a 2 +ω0 2 a 0, 95 ω a2 a ω 2 0 Assim, a banda de g(t) deve ser menor que rad/s ou 32,31 khz

34 Filtros Ideais Em muitas situações práticas é necessário limitar o espectro de freqüências de um sinal Melhor aproveitamento do espectro Componentes de alta freqüência de pouca relevância na aplicação considerada Os filtros ideais permitem que a transmissão ocorra sem distorção em uma determinada banda e suprimem as freqüências fora dessa banda Os principais tipos de filtros são: Passa-baixas (Low-pass) Passa-altas (High-pass) Passa-faixas (Band-pass) Rejeita-faixas

35 Filtros Ideais

36 Filtros Ideais Os filtros ideais não são fisicamente realizáveis ( ω ) H(ω) = rect e jωt d h(t) = W 2W π sinc[w(t t d)] h(t) é não causal e portanto não é fisicamente realizável Outra forma de verificar se um filtro é fisicamente realizável é verificar se ele atende o critério de Paley-Wiener ln H(ω) 1+ω 2 dω <

37 Filtros Realizáveis Filtros fisicamente realizáveis podem ser obtidos truncando-se a parte negativa de h(t), resultando em ĥ(t) = h(t)u(t) Se t d é grande, h(t) e ĥ(t) são bastante próximos Ĥ(ω) é uma boa aproximação

38 Filtros Realizáveis Os filtros práticos não realizam cortes bruscos O espectro de amplitude do filtro de Butterworth se aproxima do filtro ideal quando n

39 Filtros de Butterworth para n = 4

40 Tipos de Distorção Os sinais quando são transmitidos através de canais estão freqüentemente sujeitos à distorção Características não ideais dos canais Os principais tipos de distorção são os seguintes: Distorção linear Distorção causada por não linearidades do canal Distorção causada por efeitos de multipercurso Desvanecimento (Fading)

41 Distorção Linear Quando as características do canal não são ideais, as componentes de Fourier não são igualmente afetadas Componentes que se cancelavam podem não mais se cancelar O resultado é o espalhamento ou dispersão dos pulsos de informação

42 Distorção Causada por Não Linearidades do Canal O modelo de canal linear é válido apenas para pequenos sinais Para grandes amplitudes, as características não lineares não podem ser negligenciadas y = f(g) = a 0 + a 1 g(t)+a 2 g 2 (t)+ +a k g k (t)+ Se g(t) tem largura de banda de B Hz, então g k (t) tem largura de banda de kb Hz Espalhamento ou dispersão espectral Nocivo para sistemas multiplexados em freqüência (FDM)

43 Exemplo y(t) = x(t)+0, 001x 2 (t) x(t) = 1000 π sinc(1000t)

44 Distorção Causada por Efeitos de Multipercurso O sinal transmitido pode chegar no receptor através de dois ou mais caminhos A atenuação e o atraso podem ser diferentes para cada caminho A interferência entre os dois sinais dá origem ao desvanecimento seletivo em freqüência

45 Energia de um Sinal A energia de um sinal g(t) pode ser calculada no domínio do tempo a partir da seguinte expressão E g = g(t) 2 dt No domínio da freqüência, de acordo com o teorema de Parseval, a energia de g(t) pode ser calculada como E g = 1 2π G(ω) 2 dω

46 Densidade Espectral de Energia A partir da expressão de Parseval verifica-se que a energia pode ser obtida através da área do gráfico de G(ω) 2 Define-se então a densidade espectral de energia (DEE - ESD em inglês) como Assim, tem-se que: E g = 1 2π Ψ g (ω) = G(ω) 2 Ψ g (ω)dω = Ψ g (f)df Para um sistema LIT em que y(t) = h(t) g(t), então: Ψ y (ω) = H(ω) 2 Ψ g (ω)

47 Largura de Banda Essencial O espectro da maioria dos sinais se estende até o infinito Entretanto, como a energia é em geral finita, o espectro de amplitude tende a zero quando ω Pode-se então suprimir as componentes acima de B Hz (2πB rad/s) com pouco efeito no sinal original Segundo esse critério, a largura de banda B é chamada de largura de banda essencial O critério para estimar B depende da aplicação considerada Faixa de freqüência que contém 95% da energia do sinal

48 Exemplo Problema Estime a largura de banda essencial W em rad/s do sinal e at u(t), a > 0, sendo que essa banda deve conter 95% da energia do sinal. Solução g(t) = e at u(t) G(ω) = 1 jω + a E g = e 2at = 1 1 2π ω 2 + a 2 dω = 1 2a 0 0, a = 1 2π W W 1 ω 2 dω W = (12, 706.a)rad/s + a2

49 Exemplo Problema Estime a largura de banda essencial W em rad/s do sinal e at u(t), a > 0, sendo que essa banda deve conter 95% da energia do sinal. Solução g(t) = e at u(t) G(ω) = 1 jω + a E g = e 2at = 1 1 2π ω 2 + a 2 dω = 1 2a 0 0, a = 1 2π W W 1 ω 2 dω W = (12, 706.a)rad/s + a2

50 Energia de Sinais Modulados Seja g(t) um sinal em banda básica limitado em banda a B Hz (2πB rad/s) com DEE igual a Ψ g (ω) Seja ϕ(t) = g(t) cosω 0 t um sinal modulado em amplitude, com ω 0 2πB, tem-se que: Φ(ω) = F{ϕ(t)} = 1 2 [G(ω +ω 0)+G(ω ω 0 )] Ψ ϕ (ω) = Φ(ω) 2 = 1 4 G(ω +ω 0)+G(ω ω 0 ) 2 = 1 4 = 1 4 [ G(ω +ω 0 ) 2 + G(ω ω 0 ) 2] [ ] Ψ g (ω +ω 0 )+Ψ g (ω ω 0 )

51 Energia de Sinais Modulados Assim, a energia do sinal modulado corresponde à metade da energia do sinal em banda básica, ou seja E ϕ = 1 2 E g

52 Autocorrelação A autocorrelação de um sinal real g(t) é definida como ψ g (τ) = g(t)g(t +τ)dt = g(t)g(t τ)dt Mostra-se que a autocorrelação é uma função par Um resultado importante relaciona a autocorrelação e a DEE ψ g (τ) Ψ g (ω) = G(ω) 2

53 Exemplo Problema Calcule a função de autocorrelação no tempo de g(t) = e at u(t), a > 0 e obtenha a partir dela a DEE de g(t) Solução g(t) = e at u(t); g(t τ) = e a(t τ) u(t τ) ψ g (τ) = g(t)g(t τ)dt = 1 2a e aτ, τ > 0 ψ g (τ) = ψ g ( τ) ψ g ( τ) = 1 2a eaτ, τ < 0 ψ g (τ) = 1 2a e a τ Ψ g (ω) = 1 ω 2 + a 2

54 Exemplo Problema Calcule a função de autocorrelação no tempo de g(t) = e at u(t), a > 0 e obtenha a partir dela a DEE de g(t) Solução g(t) = e at u(t); g(t τ) = e a(t τ) u(t τ) ψ g (τ) = g(t)g(t τ)dt = 1 2a e aτ, τ > 0 ψ g (τ) = ψ g ( τ) ψ g ( τ) = 1 2a eaτ, τ < 0 ψ g (τ) = 1 2a e a τ Ψ g (ω) = 1 ω 2 + a 2

55 Exemplo

56 Potência de um Sinal A potência de um sinal g(t) é definida como P g 1 T/2 = lim g 2 (t)dt T T T/2 A potência pode ser interpretada como sendo a energia média da versão truncada de g(t), definida por { } g(t), t T/2 g T (t) = 0, t > T/2 Tem-se então, P g = lim T E gt T

57 Densidade Espectral de Potência Analogamente ao que foi feito para os sinais de energia, pode-se mostrar que para um sinal de potência g(t) P g = 1 G T (ω) 2 lim dω 2π T T Define-se então a Densidade Espectral de Potência (DEP - PSD em inglês) de g(t) como sendo G T (ω) 2 S g (ω) = lim T T Logo, a potência pode ser expressada como P g = 1 2π S g (ω)dω

58 Autocorrelação de Sinais de Potência A autocorrelação no tempo para um sinal de potência real g(t) é definida como 1 T/2 R g (τ) = lim T T 1 = lim T T R g (τ) é uma função par T/2 T/2 T/2 g(t)g(t +τ)dt g(t)g(t τ)dt

59 Autocorrelação de Sinais de Potência Como 1 R g (τ) = lim T T Tem-se que G R g (τ) lim T (ω) 2 T T ψ gt (τ) g T (t)g T (t +τ)dt = lim T T = S g (ω) O valor médio quadrático (RMS) de g(t) é dado por [g(t)] RMS = P g A relação entre a DEP da saída de um sistema LIT e a DEP da entrada é dada por S y (ω) = H(ω) 2 S g (ω)