Dispense del corso di Elettronica L Prof. Guido Masetti

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1 Dispense del corso di Elettronica L Prof. Guido Masetti Teoria dei Segnali e Sistemi 1

2 Sommario Architettura dei sistemi per l'elaborazione dell'informazione Informazione e segnali Teoria dei segnali Analisi di Fourier 2

3 Sistemi per l'elaborazione dell'informazione Grandezza Fisica Sensore Amplificatore Conversione AD Elaborazione temperatura pressione velocità, etc Segnale Analogico Segnale Numerico (o Digitale) Conversione DA Trasduttore Es: Sistema audio digitale Sistema di controllo Elaborazione Modulazione Trasmissione Es: Sistema di telecomunicazione Sistema Informatico Es: Sistema di archiviazione dati 3

4 Informazione e segnali SEGNALE (Fisico): grandezza fisica di natura elettrica (tensione, corrente), che funge da supporto per la rappresentazione dell'informazione. L'informazione può essere di due tipi: ANALOGICA: può assumere un numero infinito di valori NUMERICA: può assumere un numero discreto di valori In base al tipo di informazione contenuta nel segnale esso viene denominato ANALOGICO o NUMERICO. Un segnale fisico è quindi matematicamente rappresentato da una funzione tempo continua S(t) indipendentemente dall'informazione in esso contenuta. 4

5 Informazione e segnali (II) Esempi: Sistema telefonico tradizionale Sistema televisivo tradizionale Segnale Ecografico Sistema telefonico numerico (PCM) Sistema televisivo digitale (Digitale terrestre) Sistema telegrafico Calcolatore elettronico 5

6 Teoria dei segnali Il concetto di segnale (matematico) è quindi una astrazione che permette di studiare le proprietà (contenuto informativo) di grandezze fisiche che variano nel tempo, da un punto di vista analitico (Teoria dei Segnali). In quest'ambito distinguiamo tre tipi di segnale: Segnali tempo-continui e continui nei valori Segnali tempo-discreti e continui nei valori Segnali tempo-discreti e discreti nei valori 6

7 Teoria dei segnali Segnale tempo continuo e continuo nei valori: funzione S che associa ad ogni istante di tempo t, un valore reale. S :R R t S t I segnali di interesse ingegneristico sono limitati: S min S t S max Un segnale tempo continuo può quindi assumere infiniti valori all'interno di un intervallo limitato. E' la rappresentazione matematica di un segnale analogico. 7

8 Teoria dei segnali Segnale tempo discreto e continuo nei valori: funzione S che associa ad ogni istante di tempo discreto n, un valore reale. S :Z R n S n E' la rappresentazione matematica di un segnale ottenuto come campionamento di un segnale tempo continuo, o di una sorgente intrinsecamente tempo discreta che genera valori reali. (Es: valori delle quotazioni di un titolo azionario). 8

9 Teoria dei segnali Segnale tempo discreto e discreto nei valori: funzione S che associa ad ogni istante di tempo discreto n, un simbolo appartenete ad un alfabeto finito =[S 1,..., S L ] composto da L simboli reali. S :Z n S n E' la rappresentazione matematica di un segnale ottenuto come campionamento e quantizzazione di un segnale tempocontinuo, oppure di una sorgente intrinsecamente tempo discreta che genera valori appartenenti ad un alfabeto finito. Es: calcolatore elettronico, segnale telegrafico, sequenza di lanci di un dado 9

10 Teoria dei segnali Esempio: segnale PAM (Pulse Amplitude Modulation) S t = a n g t nt n g t = impulso di modulazione a n R = sequenza modulante Segnale Fisico: segnale tempo continuo e continuo nei valori Contenuto Informativo: segnale tempo discreto continuo o discreto nei valori Nel segnale PAM l'informazione è intrinsecamente tempo discreta ed è contenuta nell'ampiezza dei coeffeicienti della sequenza modulante. a n L'impulso di modulazione g(t) funge da supporto per l'informazione contenuta nella sequenza modulante. 10

11 Teoria dei segnali: analisi di Fourier I segnali fino ad ora definiti, sono rappresentati nel dominio del tempo, ma non sempre questa rappresentazione è efficace per l'analisi delle loro proprietà. Un vettore può essere rappresentato attraverso varie basi. La scelta della base viene fatta in base alle caratteristiche che la rappresentazione deve mettere in evidenza. Come per i vettori è possibile definire cambiamenti di base per funzioni e quindi per i segnali. Un cambiamento di base significativo per i segnali è quello dato dall'analisi di Fourier. 11

12 Analisi di Fourier: serie di Fourier Consideriamo un segnale tempo continuo e continuo nei valori S(t), periodico di periodo T. Sotto alcune condizioni S(t) può essere rappresentato come combinazione delle funzioni esponenziali complesse: S t ~ n= c n e j2 nf 0t c n = 1 T T S t e j2 nf 0 t dt f 0 =1/T Il segnale S(t) è rappresentato come somma di fasori rotanti a frequenze multiple di f 0. Il coefficiente generico c n è associato alla sinusioide di frequenza nf 0 e rappresenta la somiglianza tra il segnale e la sinusoide stessa. 12

13 Serie di Fourier: proprietà La frequenza f 0 =1/T è detta frequenza fondamentale del segnale S(t). La serie stabilisce una corrispondenza biunivoca tra le funzioni periodiche nel dominio del tempo e i relativi coefficienti c n nel dominio della frequenza (discreto). Un segnale periodico viene rappresentato da un'infinità numerabile di coefficienti nel dominio della frequenza, ovvero ha un'infinità numerabile di gradi di libertà. L'insieme dei coefficienti c n viene detto spettro a righe del segnale periodico. Tali coefficienti complessi vengono generalmente rappresentati tramite ampiezza e fase, ottenendo rispettivamente lo spettro di ampiezza e lo spettro di fase del segnale. 13

14 Serie di Fourier: esempi Segnale Spettro di ampiezza Spettro di fase 14

15 Serie di Fourier: esempi 15

16 Serie di Fourier: esempi 16

17 Serie di Fourier: esempi 17

18 Serie di Fourier: esempi 18

19 Banda di un segnale periodico reale Lo sviluppo in serie di Fourier di un segnale, prevede teoricamente infiniti termini. I segnali reali di interesse applicativo devono essere necessariamente costituiti da un numero finito di componenti armoniche. Si definisce quindi banda di un segnale periodico reale l'intervallo sul semiasse positivo delle frequenze ove lo spettro di ampiezza è significativamente diverso da zero. La sua misura B è detta larghezza di banda. I segnali di interesse applicativo sono quindi segnali a banda limitata. 19

20 Banda di un segnale periodico reale ESEMPIO con spettri di segnali periodici 20

21 Banda di un segnale periodico reale ESEMPIO con spettri di segnali periodici 21

22 Banda di un segnale periodico reale ESEMPIO con spettri di segnali periodici 22

23 Banda di un segnale periodico reale ESEMPIO con spettri di segnali periodici 23

24 Analisi di Fourier: trasformata di Fourier I segnali periodici costitusicono una astrazione matematica. I segnali reali non sono periodici pertanto occore definire uno strumento matematico che permetta di caratterizzarli in un dominio frequenziale. Attraverso una estensione della serie di Fourier, si definisce, sotto opportune ipotesi, la trasformata di Fourier di un segnale S(t): S t ~ S f e j2 f t df S f = S t e j2 f t dt 24

25 Analisi di Fourier: trasformata di Fourier La funzione S f è detta trasformata di Fourier. La trasformazione definita stabilisce una corrispondenza biunivoca tra le funzioni nel dominio del tempo e le relative trasformate nel dominio della frequenza (continuo). Un segnale viene quindi rappresentato come una funzione complessa continua della frequenza f. La trasformata di Fourier di un segnale viene generalmente rappresentata tramite ampiezza e fase, ottenendo rispettivamente lo spettro di ampiezza e lo spettro di fase del segnale. 25

26 Esempio: impulso rettangolare Trasformata di un implso rettangolare: S t =rect t = { 1 t [ 1/ 2,1/ 2] 0 altrove} 1/ 2 1/ 2 S f = 1/ 2 e j2 ft dt= 1/ 2 [cos 2 ft j sin 2 ft ]dt = 1 2 f [sin 2 ft j cos 2 ft ] 1/ 2 1/ 2 sin 2 f /2 sin 2 f /2 = = sin f 2 f f =sinc f 26

27 Esempio: impulso rettangolare Segnale Spettro di ampiezza Spettro di fase 27

28 Trasformata di Fourier: proprietà Linearità: Ritardo temporale: Cambio di scala: Convoluzione: F [ S t ] = S f F [S t t 0 ] = S f e j2 ft 0 F [S at ] = 1 a S f a F [S t H t ] = S f H f Moltiplicazione: F [S t H t ] = S f H f Traslazione in frequenza: Dualità: F [ S t ] = S f F [S at ] = 1 a S f a 28

29 Trasformata di Fourier: ritardo temporale Ritardo temporale: F [S t t 0 ] = S f e j2 ft 0 F [S t t 0 ]= S t t 0 e j 2 ft dt = S e j 2 f t 0 d =t t 0 d =dt =e j2 ft 0 S e j 2 f d = S f e j2 ft 0 = S f e j [ arg S f 2 ft 0 ] 29

30 Trasformata di Fourier: ritardo temporale Segnale Spettro di ampiezza Spettro di fase 30

31 Trasformata di Fourier: cambio di scala Cambio di scala: F [S at ] = 1 a S f a F [S at ]= S at e j 2 ft dt = S e j 2 f / a d = 1 a S e j 2 f / a d = 1 a S f a =at d =a dt 31

32 Trasformata di Fourier: cambio di scala 32

33 Trasformata di Fourier: convoluzione Convoluzione: F [S t H t ] = S f H f F [S t H t ]= S H t d e j 2 ft dt = S H t e j 2 ft dt d = S H f e j 2 f d = H f S = S f H f e j 2 f d 33

34 Trasformata di Fourier: convoluzione 34

35 Trasformata di Fourier: traslazione in frequenza Traslazione in frequenza: F [S t e j2 pi f 0t ] = S f f 0 F [S t e j2 f 0t ]= S t e j2 f 0t e j2 ft dt = S t e j2 f f 0 t dt = S f f 0 Applicazione: modulazione F [S t 2cos 2 f 0 t ]=F [ S t e j2 f 0t e j2 f 0t ] = S f f 0 S f f 0 35

36 Trasformata di Fourier: modulazione 36

37 Banda di un segnale reale Analogamente al caso dello sviluppo in serie di Fourier, si definisce banda di un segnale reale l'intervallo sul semiasse positivo delle frequenze [f min,f max ], ove lo spettro di ampiezza è significativamente diverso da zero. La sua misura B= f max f min è detta larghezza di banda. I segnali di interesse applicativo sono quindi segnali a banda limitata. Tra i segnali a banda limitata possiamo distinguere due diverse tipologie di interesse applicativo: Segnali passa-basso Segnali passa-banda 37

38 Segnale passa basso Un segnale si dice passo basso (o in banda base) se f min è zero o prossima ad esso, ovvero se B/f 0 2, dove f 0 è il punto medio dell'intervallo [f min,f max ]. Esempi: Segnale telegrafico; Segnale audio; Segnale video; Immagine ecografica; 38

39 Segnale passa banda Un segnale si dice passo banda se f min > 0 e B/f 0 << 1, dove f 0 è il punto medio dell'intervallo [f min,f max ]. Esempi: Segnale radio comunicazioni; Segnale su fibra ottica; Segnale ottenuto da una sonda ecografica; 39

40 Ripetizione periodica di una funzione Vogliamo ora studiare il caso di ripetezione periodica di un segnale g(t) nel dominio della trasformata di Fourier, allo scopo di mostrare le connessioni con la serie di Fourier. Consideriamo la ripetizione periodica con periodo T di un segnale g(t): g p t = k= g t kt Poichè il segnale g p (t) è periodico, può essere rappresentato mediante il suo sviluppo in serie di Fourier g p t = n= c n e j2 n f 0t 40

41 Ripetizione periodica di una funzione c n = 1 T T g p t e j2 nf 0t dt = 1 T 0 = 1 T T k= 0 T k = g t kt e j2 nf 0 t dt= 1 T g t kt e j2 nf 0t dt k 1 T k= kt g e j2 nf 0 d = 1 T g e j2 nf 0 d = 1 T g n T = f 0 g n f 0 Riassumendo si ha che i coefficienti dello sviluppo in serie di Fourier possono essere calcolalti come campionamento della trasformata di Fourier della funzione g(t) nelle frequenze nf 0 c n = f 0 g nf 0 41

42 Ripetizione periodica di una funzione Una ripetizione periodica con periodo T nel dominio del tempo corrisponde pertanto ad un campionamento nel dominio delle frequenze con intervallo 1/T=f 0. g t ripetizione periodica g p t g f campionamento c n = f 0 g nf 0 42

43 Ripetizione periodica di una funzione Nel caso in cui il segnale g(t) abbia durata limitata Δt > T (dove T è il periodo di ripetizione), l'operazione di ripetizione periodica risulta invertibile, quindi esiste una corrispondenza biunivoca tra g(t) e c n. g t ripetizione periodica g p t g f campionamento c n = f 0 g nf 0 43

44 Trasformata discreta di Fourier Finora abbiamo considerato segnali tempo continui, ma in generale è necessario trattare anche segnali tempo discreti. Sfruttando la proprietà di dualità della trasformata di Fourier è possibile definire la trasformata di una successione tempodiscreta S n in cui T è l'intervallo tra due termini: S p f = n= S n =T 1/T j2 nf T S n e S p f e j2 nft df La trasformata è periodica per dualità con periodo 1/T = f s. 44

45 Segnali tempo-discreti Essendo periodica, la trasformata di una successione, può essere ottenuta come ripetizione periodica di una funzione, trasformata di Fourier del segnale S(t): S f S p f = 1 T k= S f k T In generale esistono infinite funzioni ripetizione periodica la funzione. S p f S f che danno come Per dualità S p f deve essere la trasformata della sequenza ottenuta campionando S(t) con passo T: S n =S nt n Z 45

46 Ripetizione periodica di uno spettro Considerata la trasformata di un segnale S(t) possiamo valutarne la ripetizione periodica di periodo f s : S p f = 1 T k= S f S f k T Poichè S p f è periodica è la trasformata di Fourier di una sequenza discreta S n di intervallo T. Per dualità i coefficienti S n si ottengono campionando il segnale S(t) con periodo T: S n =S nt n Z 46

47 Campionamento di una funzione Un campionamento con intervallo T nel dominio dei tempi corrisponde pertanto a una ripetizione periodica nel dominio delle frequenze con periodo 1/T = f s. S t campionamento S n S f ripetizione periodica S p f 47

48 Teorema del campionamento di Shannon Nel caso in cui il segnale S(t) abbia spettro nullo al di sopra di una frequenza f m, l'operazione di campionamento è invertibile, ovvero esiste una corrispondenza biunivoca tra S(t) e S n. S t campionamento S n S f ripetizione periodica S p f 48