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Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Análise e Transmissão de Sinais
Edmar José do Nascimento
(Princípios de Comunicações)
Universidade Federal do Vale do São Francisco
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Roteiro
1 Análise de Fourier
2 Sistemas Lineares
3 Filtros
4 Distorção
5 Energia, Potência e Autocorrelação
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
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
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Energia e potência
Seja g(t) um sinal qualquer
A energia de g(t) representada por Eg é definida como:
Eg =
∫ ∞
−∞
|g(t)|2dt
A potência de g(t) representada por Pg é definida como:
Pg = lim
T→∞
1
T
∫ T/2
−T/2
|g(t)|2dt
O valor RMS de g(t) é igual a
√
Pg
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Potência de sinais periódicos
Um sinal é periódico se para alguma constante positiva T0,
g(t) = g(t + T0) ∀t
O menor valor de T0 é o período de g(t)
Quando g(t) é periódico, então Pg pode ser calculada a
partir da expressão:
Pg =
1
T0
∫
T0
|g(t)|2dt
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Exemplos
Calcular a energia e a potência do sinal abaixo:
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Exemplos
Calcular a energia e a potência do sinal abaixo:
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
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)
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Série Trigonométrica
Seja x(t) um sinal periódico com período T0
x(t) pode ser representado em séries de Fourier como:
x(t) = a0 +
∞∑
n=1
an cos (nω0t) + bn sin (nω0t)
Sendo,
a0 =
1
T0
∫
T0
x(t)dt
an =
2
T0
∫
T0
x(t) cos nω0tdt
bn =
2
T0
∫
T0
x(t) sin nω0tdt
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
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) = C0 +
∞∑
n=1
Cn cos (nω0t + θn)
Sendo os coeficientes C0, Cn e θn obtidos a partir de a0,
an e bn de acordo com as relações
C0 = a0
Cn =
√
a2n + b2n
θn = arctan
(−bn
an
)
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
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=−∞
Dnejnω0t
Dn =
1
T0
∫
T0
x(t)e−jnω0tdt
Pode-se mostrar que:
Dn =
an − jbn
2 =
Cn
2 e
jθn e D−n =
an + jbn
2 =
Cn
2 e
−jθn , n ∈ N
Além disso, a0 = C0 = D0
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Exemplos
Obter as representações em série de Fourier para o sinal
abaixo:
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
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:
Px = C20 +
1
2
∞∑
n=1
C2n
Px =
∞∑
n=−∞
|Dn|2 = D20 + 2
∞∑
n=1
|Dn|2
Este teorema é particularmente útil se avaliar o peso de
cada harmônica em um sinal periódico qualquer
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Transformada de Fourier
Para sinais aperiódicos, a representação em frequência
pode se obtida a partir das séries de Fourier no limite
T0 →∞
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)e−jωtdt
g(t) = 12pi
∫ ∞
−∞
G(ω)ejωtdω
ω = 2pif
G(f ) =
∫ ∞
−∞
g(t)e−j2piftdt
g(t) =
∫ ∞
−∞
G(f )ej2piftdf
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Amplitude e Fase do Espectro
G(ω) é em geral uma função complexa de ω
G(ω) = |G(ω)|ejθg
Quando g(t) é real, tem-se:
G(−ω) = G∗(ω) =⇒
{ |G(ω)| = |G(−ω)|
θg(ω) = −θg(−ω)
}
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Exemplo
Calcular a transformada de Fourier de
g(t) = e−atu(t), a > 0
G(ω) = 1a+jω = 1√a2+ω2 e
−j arctan (ω/a)
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Transformadas de algumas funções
A função retangular (Unit Gate) é definida como:
Π(
x
τ
) = rect(x
τ
) =


0, |x | > τ2
1
2 , |x | = τ2
1, |x | < τ2


Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Transformadas de algumas funções
g(t) = rect( t
τ
) ⇐⇒ G(ω) = τ sinωτ/2
ωτ/2 = τsinc(
ωτ
2 )
A função sinc(x) = sin xx possui as seguintes propriedades:
sinc(x) = sinc(−x)
sinc(x) = 0 =⇒ sin x = 0, x 6= 0 =⇒ x = ±npi; n =
{1, 3, · · · }
sinc(0) = 1
sinc(x) é uma função com período 2pi que decresce de
acordo com 1/x
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Transformadas de algumas funções
O espectro do pulso retangular se estende até infinito
(largura de banda infinita)
Uma estimativa grosseira: 2pi/τ rad/s ou 1/τHz
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Transformadas de algumas funções
Impulso no tempo
δ(t) ⇐⇒ 1
Impulso em frequência
1 ⇐⇒ 2piδ(ω)
Impulso em frequência deslocado
ejω0t ⇐⇒ 2piδ(ω − ω0)
e−jω0t ⇐⇒ 2piδ(ω + ω0)
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Transformadas de algumas funções
Cosseno
cosω0t =
1
2(e
jω0t + e−jω0t)
F [cosω0t ] = pi[δ(ω + ω0) + δ(ω − ω0)]
Seno
sinω0t =
1
2j (e
jω0t − e−jω0t)
F [sinω0t] = pij[δ(ω + ω0)− δ(ω − ω0)]
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Propriedades da Transformada de Fourier
Simetria
g(t) ⇐⇒ G(ω)
G(t) ⇐⇒ 2pig(−ω)
Example
rect( t
τ
) ⇐⇒ τsinc(ωτ2 )
τsinc( tτ2 ) ⇐⇒ 2pirect(
ω
τ
)
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
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
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Propriedades da Transformada de Fourier
Deslocamento no tempo
g(t) ⇐⇒ G(ω)
g(t − t0) ⇐⇒ e−jωt0G(ω)
Deslocamento em frequência
g(t) ⇐⇒ G(ω)
g(t)ejω0t ⇐⇒ G(ω − ω0)
Sinal Modulado
g(t) cosω0t ⇐⇒ 12 [G(ω − ω0) + G(ω + ω0)]
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Propriedades da Transformada de Fourier
Convolução
g(t) ∗w(t) =
∫ ∞
−∞
g(τ)w(t − τ)dτ
Convolução no tempo
g1(t) ⇐⇒ G1(ω); g2(t)⇐⇒ G2(ω)
g1(t) ∗ g2(t) ⇐⇒ G1(ω)G2(ω)
Convolução em frequência
g1(t) ⇐⇒ G1(ω); g2(t)⇐⇒ G2(ω)
g1(t)g2(t) ⇐⇒
1
2piG1(ω) ∗G2(ω)
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros DistorçãoEnergia, Potência e Autocorrelação
Propriedades da Transformada de Fourier
Diferenciação no tempo
g(t) ⇐⇒ G(ω)
dg(t)
dt ⇐⇒ jωG(ω)
Integração no tempo
g(t) ⇐⇒ G(ω)∫ t
−∞
g(τ)dτ ⇐⇒ G(ω)jω + piG(0)δ(ω)
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
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)
= |Y (ω)|eθy (ω) = |G(ω)||H(ω)|e[θg(ω)+θh(ω)]
Portanto,
|Y (ω)| = |G(ω)||H(ω)|
θy (ω) = θg(ω) + θh(ω)
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
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 − td )
No domínio da freqüência, tem-se
Y (ω) = kG(ω)e−jωtd → H(ω) = ke−jωtd
Resposta em amplitude constante - |H(ω)| = k
Resposta em fase linear - θh(ω) = −ωtd
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Transmissão sem Distorção
O atraso pode ser representado pelo negativo da
inclinação da resposta em fase
td (ω) = −dθhdω
td (ω) constante implica que todas as componentes do
sinal são igualmente atrasadas por td
Para um sistema sem distorção, td (ω) deve ser pelo
menos constante na banda de interesse
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Exemplo
Para o circuito RC, determinar H(ω), esboçar |H(ω)|, θh(ω) e
td (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).
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Exemplo
H(ω) = 11 + jωRC =
a
a + jω ; a =
1
RC = 10
6
|H(ω)| = a√
a2 + ω2
≃ 1;ω ≪ a
θh(ω) = − arctan
ω
a
≃ −ω
a
;ω ≪ a
td(ω) = −
dθh
dω =
a
ω2 + a2
≃ 1
a
= 10−6;ω ≪ a
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Exemplo
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Exemplo
Como H(0) = 1 e td(0) = 1/a, a região de transmissão
sem distorção é calculada como
|H(ω0)| = a√
a2 + ω20
≥ 0,98 → ω0 ≤ 203.000
td(ω0) =
a
ω20 + a
2 ≥
0,95
a
→ ω0 ≤ 229.400
Assim, a banda de g(t) deve ser menor que 203.000 rad/s
ou 32,31 kHz
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
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
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Filtros Ideais
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Filtros Ideais
Os filtros ideais não são fisicamente realizáveis
H(ω) = rect
( ω
2W
)
e−jωtd → h(t) = W
pi
sinc[W (t − td)]
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 + ω2
dω < ∞
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Filtros Realizáveis
Filtros fisicamente realizáveis podem ser obtidos
truncando-se a parte negativa de h(t), resultando em
hˆ(t) = h(t)u(t)
Se td é grande, h(t) e hˆ(t) são bastante próximos
Hˆ(ω) é uma boa aproximação
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Filtros Realizáveis
Os filtros práticos não realizam cortes bruscos
O espectro de amplitude do filtro de Butterworth se
aproxima do filtro ideal quando n →∞
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Filtros de Butterworth para n = 4
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
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)
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
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
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
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) = a0 + a1g(t) + a2g2(t) + · · ·+ akgk(t) + · · ·
Se g(t) tem largura de banda de B Hz, então gk (t) tem
largura de banda de kB Hz
Espalhamento ou dispersão espectral
Nocivo para sistemas multiplexados em freqüência (FDM)
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Exemplo
y(t) = x(t) + 0,001x2(t)
x(t) = 1000
pi
sinc(1000t)
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
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
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Energia de um Sinal
A energia de um sinal g(t) pode ser calculada no domínio
do tempo a partir da seguinte expressão
Eg =
∫ ∞
−∞
|g(t)|2dt
No domínio da freqüência, de acordo com o teorema de
Parseval, a energia de g(t) pode ser calculada como
Eg =
1
2pi
∫ ∞
−∞
|G(ω)|2dω
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
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
Ψg(ω) = |G(ω)|2
Assim, tem-se que:
Eg =
1
2pi
∫ ∞
−∞
Ψg(ω)dω =
∫ ∞
−∞
Ψg(f )df
Para um sistema LIT em que y(t) = h(t) ∗ g(t), então:
Ψy (ω) = |H(ω)|2Ψg(ω)
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
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
(2piB 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
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Exemplo
Problema
Estime a largura de banda essencial W em rad/s do sinal
e−atu(t), a > 0, sendo que essa banda deve conter 95% da
energia do sinal.
Solução
g(t) = e−atu(t)↔ G(ω) = 1jω + a
Eg =
∫ ∞
0
e−2at =
1
2pi
∫ ∞
−∞
1
ω2 + a2
dω = 12a
0,95 12a =
1
2pi
∫ W
−W
1
ω2 + a2
dω → W = (12,706.a)rad/s
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e AutocorrelaçãoExemplo
Problema
Estime a largura de banda essencial W em rad/s do sinal
e−atu(t), a > 0, sendo que essa banda deve conter 95% da
energia do sinal.
Solução
g(t) = e−atu(t)↔ G(ω) = 1jω + a
Eg =
∫ ∞
0
e−2at =
1
2pi
∫ ∞
−∞
1
ω2 + a2
dω = 12a
0,95 12a =
1
2pi
∫ W
−W
1
ω2 + a2
dω → W = (12,706.a)rad/s
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Energia de Sinais Modulados
Seja g(t) um sinal em banda básica limitado em banda a
B Hz (2piB rad/s) com DEE igual a Ψg(ω)
Seja ϕ(t) = g(t) cosω0t um sinal modulado em amplitude,
com ω0 ≥ 2piB, tem-se que:
Φ(ω) = F{ϕ(t)} = 12 [G(ω + ω0) + G(ω − ω0)]
Ψϕ(ω) = |Φ(ω)|2 = 14 |G(ω + ω0) + G(ω − ω0)|
2
=
1
4
[
|G(ω + ω0)|2 + |G(ω − ω0)|2
]
=
1
4
[
Ψg(ω + ω0) + Ψg(ω − ω0)
]
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Energia de Sinais Modulados
Assim, a energia do sinal modulado corresponde à metade
da energia do sinal em banda básica, ou seja
Eϕ =
1
2Eg
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Autocorrelação
A autocorrelação de um sinal real g(t) é definida como
ψg(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
ψg(τ) ⇐⇒ Ψg(ω) = |G(ω)|2
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Exemplo
Problema
Calcule a função de autocorrelação no tempo de
g(t) = e−atu(t), a > 0 e obtenha a partir dela a DEE de g(t)
Solução
g(t) = e−atu(t); g(t − τ) = e−a(t−τ)u(t − τ)
ψg(τ) =
∫ ∞
−∞
g(t)g(t − τ)dt = 12ae
−aτ , τ > 0
ψg(τ) = ψg(−τ)→ ψg(−τ) = 12ae
aτ , τ < 0
ψg(τ) =
1
2ae
−a|τ | ⇐⇒ Ψg(ω) = 1
ω2 + a2
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Exemplo
Problema
Calcule a função de autocorrelação no tempo de
g(t) = e−atu(t), a > 0 e obtenha a partir dela a DEE de g(t)
Solução
g(t) = e−atu(t); g(t − τ) = e−a(t−τ)u(t − τ)
ψg(τ) =
∫ ∞
−∞
g(t)g(t − τ)dt = 12ae
−aτ , τ > 0
ψg(τ) = ψg(−τ)→ ψg(−τ) = 12ae
aτ , τ < 0
ψg(τ) =
1
2ae
−a|τ | ⇐⇒ Ψg(ω) = 1
ω2 + a2
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Exemplo
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Potência de um Sinal
A potência de um sinal g(t) é definida como
Pg = lim
T→∞
1
T
∫ T/2
−T/2
g2(t)dt
A potência pode ser interpretada como sendo a energia
média da versão truncada de g(t), definida por
gT (t) =
{
g(t) , |t | ≤ T/2
0 , |t | > T/2
}
Tem-se então,
Pg = lim
T→∞
EgT
T
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
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)
Pg =
1
2pi
∫ ∞
−∞
lim
T→∞
|GT (ω)|2
T dω
Define-se então a Densidade Espectral de Potência (DEP
- PSD em inglês) de g(t) como sendo
Sg(ω) = lim
T→∞
|GT (ω)|2
T
Logo, a potência pode ser expressada como
Pg =
1
2pi
∫ ∞
−∞
Sg(ω)dω
Análise de Fourier Sistemas Lineares Filtros Distorção Energia, Potência e Autocorrelação
Autocorrelação de Sinais de Potência
A autocorrelação no tempo para um sinal de potência real
g(t) é definida como
Rg(τ) = lim
T→∞
1
T
∫ T/2
−T/2
g(t)g(t + τ)dt
= lim
T→∞
1
T
∫ T/2
−T/2
g(t)g(t − τ)dt
Rg(τ) é uma função par
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Autocorrelação de Sinais de Potência
Como
Rg(τ) = lim
T→∞
1
T
∫ ∞
−∞
gT (t)gT (t + τ)dt = limT→∞
ψgT (τ)
T
Tem-se que
Rg(τ) ⇐⇒ lim
T→∞
|GT (ω)|2
T = Sg(ω)
O valor médio quadrático (RMS) de g(t) é dado por
[g(t)]RMS =
√
Pg
A relação entre a DEP da saída de um sistema LIT e a
DEP da entrada é dada por
Sy (ω) = |H(ω)|2Sg(ω)
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