3. Fondamenti sui segnali numerici

Documenti analoghi
Trasformata discreta di Fourier Ingegneria Clinica A.A

4: Strato fisico: i segnali nel tempo e nella frequenza

Circuiti a tempo discreto Raffaele Parisi

Elaborazione numerica dei segnali: analisi delle caratteristiche dei segnali ed operazioni su di essi. Mauro Biagi

Sistemi e Tecnologie della Comunicazione

Corso di Teoria dei Circuiti 1 - II modulo

Lezione 3: Segnali periodici

Circuiti a tempo discreto

Sistemi e Tecnologie della Comunicazione

Classificazione dei Segnali

Introduzione all Analisi di Fourier. Prof. Luigi Landini Ing. Nicola Vanello. (presentazione a cura di N. Vanello)

Insiemi numerici. Sono noti l insieme dei numeri naturali: N = {1, 2, 3, }, l insieme dei numeri interi relativi:

Campionamento casuale da popolazione finita (caso senza reinserimento )

ANALISI DI FOURIER. Analisi di Fourier di sequenze bidimensionali o Immagini

Lezioni del Corso di Fondamenti di Metrologia Meccanica

Lezione 4 Corso di Statistica. Francesco Lagona

INGEGNERIA E TECNOLOGIE DEI SISTEMI DI CONTROLLO Richiami su sistemi lineari discreti

Unità Didattica N 33 L algebra dei vettori

Radici, potenze, logaritmi in campo complesso.

LA TRASFORMATA Z. Nel caso di segnali (sistemi) tempo-continui: La trasformata di Laplace generalizza quella di Fourier

D.F.T. Discrete Fourier Transform Trasformata discreta di Fourier

Docenti: Dott. Franco Mazzenga, Dott.ssa. Ernestina Cianca a.a

( 4) ( ) ( ) ( ) ( ) LE DERIVATE ( ) ( ) (3) D ( x ) = 1 derivata di un monomio con a 0 1. GENERALITÀ

(a 0, a 1, a 2,..., a n,...) (0, a 0 ), (1, a 1 ), (2, a 2 ),... (1, 3, 5, 7,...) Lezione del 26 settembre. 1. Successioni.

Statistica 1 A.A. 2015/2016

NUMERI REALI Mauro Saita Versione provvisoria. Settembre 2012.

Richiami di segnali aleatori

le dimensioni dell aiuola, con le limitazioni 0 x λ λ

Entropia ed informazione

5. Derivate. Derivate. Derivate di funzioni elementari. Regole di derivazione. Derivate di funzioni composte e di funzioni inverse

Filtri a tempo discreto: Introduzione

Introduzione all Analisi di Fourier. Prof. Luigi Landini Ing. Nicola Vanello. (presentazione a cura di N. Vanello)

1. a n = n 1 a 1 = 0, a 2 = 1, a 3 = 2, a 4 = 3,... Questa successione cresce sempre piú al crescere di n e vedremo che {a n } diverge.

Lezione 4 Corso di Statistica. Domenico Cucina

Argomenti. Stima Puntuale e per Intervallo. Inferenza. Stima. Leonardo Grilli. Università di Firenze Corso di Laurea in Statistica Statistica

Distribuzione normale

Distribuzione normale o gaussiana

Sistemi e Tecnologie della Comunicazione

Metodi di valutazione delle prestazioni di rete

Statistica. Lezione 5

Elementi di statistica

Capitolo 2 Introduzione allo Strato Fisico:Segnali Analogici e numerici

Esercitazioni del Corso di Probabilitá e Statistica Lezione 6: Stime di parametri puntuali e per intervalli

REGRESSIONE LINEARE E POLINOMIALE

Sperimentazioni di Fisica I mod. A Lezione 2

Precorso di Matematica, aa , (IV)

2,3, (allineamenti decimali con segno, quindi chiaramente numeri reali); 4 ( = 1,33)

APPENDICE 1 Richiami di algebra lineare

Corso di Informatica

Popolazione e Campione

Popolazione e Campione

Statistica Corso Base (Serale) Dott.ssa Cristina Mollica

Appendice 2. Norme di vettori e matrici

TEOREMA DELLA PROIEZIONE, DISUGUAGLIANZA DI BESSEL E COMPLEMENTI SULLE SERIE DI FOURIER

AM110 - ESERCITAZIONI V - VI. Esercizio svolto 1. Dimostrare che ogni insieme finito ha un massimo ed un minimo.

SUCCESSIONI DI FUNZIONI

Esercizi di Analisi Matematica

Probabilità CENNI DI PROBABILITÀ

Soluzione CPS 22/6/04. I parte. (1). Chiamiamo C l evento l individuo scelto ha il colesterolo alto, V, O e NL rispettivamente

n 1 = n b) {( 1) n } = c) {n!} In questo caso la successione è definita per ricorrenza: a 0 = 1, a n = n a n 1 per ogni n 1.

Alcuni concetti di statistica: medie, varianze, covarianze e regressioni

Prova parziale 30 aprile 2018 Possibili soluzioni

FUNZIONI SUCCESSIONI PRINCIPIO DI INDUZIONE

LA MISURA IN PSICOLOGIA

4.2 Trasformata discreta di Fourier

Momenti angolari e rotazioni. Inoltre, essendo preservata l orientazione degli assi, il determinante è 1.

PROPRIETÀ DELLE POTENZE IN BASE 10

Y557 - ESAME DI STATO DI LICEO SCIENTIFICO. 3 lim

Stima di somme: esercizio

Corso di Statistica - Esercitazione 2

Programma (orientativo) secondo semestre 32 ore - 16 lezioni

Corso Propedeutico di Matematica

Corsi di laurea in fisica ed astronomia Prova scritta di Analisi Matematica 2. Padova,

Oscillatore controllato in tensione (VCO)

Corsi di laurea in fisica ed astronomia Prova scritta di Analisi Matematica 2. Padova,

Esercitazioni di Geometria II

L INFORMAZIONE E LE CODIFICHE

Probabilità e Statistica (cenni)

18.12 Complementi Calcolo grafico del prodotto di convoluzione Qual è la struttura fondamentale dell analisi di Fourier?

Le successioni: intro

Sistema lineare stazionario TC:

Principio di induzione: esempi ed esercizi

Esercizi sull estremo superiore ed inferiore

Elementi di statistica descrittiva. Tabella dei dati :

LE MISURE DI TENDENZA CENTRALE

Formulazione di Problemi Decisionali come Problemi di Programmazione Lineare

Algoritmi e strutture dati

Capitolo 6 - Autocorrelazione

(1 2 3) (1 2) Lezione 10. I gruppi diedrali.

STATISTICA A K (63 ore) Marco Riani

Gli assiomi del calcolo delle probabilità e gli assiomi per le topologie a confronto

PROVE SCRITTE DI MATEMATICA APPLICATA, ANNO 2013

Università del Piemonte Orientale. Corso di Laurea Triennale di Infermieristica Pediatrica ed Ostetricia. Corso di Statistica e Biometria

Programmazione con Foglio di Calcolo Cenni di Statistica Descrittiva

TEORIA DELLE MATRICI. dove aij K. = di ordine n, gli elementi aij con i = j (cioè gli elementi a 11

Def. R si dice raggio di convergenza; nel caso i) R = 0, nel caso ii)

Capitolo 5. Successioni numeriche

= = 32

Le successioni: intro

Universitá di Roma Tor Vergata

Transcript:

INFO-COM Dpt. Dipartimeto di Scieza e Tecica dell Iformazioe e della Comuicazioe Uiversità degli Studi di Roma La Sapieza 3. Fodameti sui segali umerici TELECOMUNICAZIONI per Igegeria Iformatica (secodo ao) caale A-LA Prof. Roberto Cusai

Sequeza umerica- Defiizioe 2 { } Ua sequeza umerica x, = 0, ±, ± 2,... è ua striga ordiata di umero reali o complessi il cui idice di posizioe può assumere solo i valori iteri (positivi e/o egativi) Esempio: La sequeza { x0 =, x =, x = 2} può essere rappresetata graficamete 2-0 - Ua sequeza umerica è detta di durata fiita N>0 se ammette valori diversi da zero solo i corrispodeza di N valori dell idice. R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Campioameto 3 Segale aalogico: Sequeza dei suoi campioi: x(t) t x ( ) = x( t) t= T x(0) T T 2T x().... t T itervallo di campioameto (sec) f c = frequeza di campioameto (Hz) T Campioatore: x (t) x() Trasmissioe a distaza, o immagazziameto R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Ricostruzioe (/3) 4 Ricostruzioe, co treo di impulsi matematici: + x'( t) = x( T ) δ( t T ) = x( ) x'( t) x(0) T 2T T t x' ( t) Filtro LP: H ( f ) x R (t) Segale ricostruito x() R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Ricostruzioe (2/3) 5 Ricostruzioe ideale, co treo di impulsi matematici: = x( ) δ ( t x '( t) T ) H( f ) = T rect ( f ) T / T h( t) = sic( πt / T ) 2 T 2 T f 2T 2T T T t R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Ricostruzioe (3/3) 6 x(0) x( ) + x ( ) ( )sic( ( ) / ) R t = x T π t T T x() = x(2) x(3) R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Teorema del campioameto (/4) 7 x(t) Se è limitato i bada, co bada ± W itoro all origie, e se f c 2W (criterio di Nyquist), allora il segale ricostruito risulta uguale all origiale, ossia: x R ( t) = x( t) c 2 per f W x R (t) x(t) Spiegazioe ituitiva: se varia letamete, e se la si osserva abbastaza frequetemete, allora il suo adameto completo è perfettamete ricostruibile tramite iterpolazioe delle osservazioi { x( T ), = 0, ±, ± 2,...} R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Teorema del campioameto (2/4) 8 x(t) x' ( t) Filtro LP: H ( f ) x R (t) Segale ricostruito + δ( t T ) è u segale periodico. La sua Serie di Fourier è: = + + j2π t T δ( t T ) = e = = T + da cui risulta che la trasformata di Fourier di δ( t T ) è: = + + FT δ( t T ) = δ( f ) = T = T R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Teorema del campioameto (3/4) 9 Per la trasformata di Fourier del segale campioato si ottiee: FT { x '( t) } = FT x( ) δ ( t T ) = FT x( t) i δ ( t T ) = = FT { x( t) } FT δ ( t T ) = X ( f )* δ f = T T = X f T T Lo spettro del segale campioato è dato da ifiite repliche dello spettro del segale di parteza per ogi multiplo itero della frequeza di campioameto /T R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Teorema del campioameto (4/4) 0 X(f) 2W X '( f ) = X( f k / T) T k f 2 f c f c H ( f ) = T rect ( f ) 2W X R ( f ) = X( f ) f c 2 fc f c 2W f f c 2 W W f c 2 = 2 T f R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Aliasig da sotto-campioameto (/2) Sotto-campioameto: X(f ) f c < 2W Distorsioi: Maca ua parte dello spettro La parte macate si ripiega e si somma al resto c è dell altro ( alias ) ello spettro ricostruito f c f c 2 2W X' ( f ) X R (f ) f c 2 f c f f f R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Aliasig da sotto-campioameto (2/2) 2 x R Su l alias si maifesta come ua distorsioe più o meo evidete (t ) Esempio: campioameto di ua siusoide Siusoide origiale T Ricostruzioe co il sotto-campioameto R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Campioameto reale circuito sample & hold (/2) 3 Gli impulsi i uscita dal campioatore reale o soo impulsi matematici, soo realizzati tramite u circuito sample & hold (S&H), soo rettagoli di durata fiita τ x(t) S&H xh '( t) ( ) ( ) x '( t) = x( T ) rect t T = rect t * x( T ) δ( t T ) H + + = X '( f ) = τ sic( f τ) X '( f ) H τ τ = Lo spettro del segale campioato è distorto secodo u fattore dipedete dalla frequeza τ sic(fτ) R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Campioameto reale circuito sample & hold (2/2) 4 Per ricostruire il segale ella realtà oltre al filtraggio passa-basso è ecessaria u equalizzazioe /[τ sic(fτ)] che compesi la distorsioe dovuta alla durata o ulla degli impulsi Fuzioe di trasferimeto del filtro i ricezioe: T rect2 W ( f ) H ( f ) = τ sic( f τ ) Il segale ricostruito risulta i questo modo uguale al segale di parteza: ( ) ( ) X f = X ' f H ( f ) = R H T rect ( f ) sic( f ) X f T T sic( f ) τ τ = X ( f ) 2W = τ τ = R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Campioameto e quatizzazioe (coversioe A/D) 5 I realtà si hao distorsioi ache se si evita il sottocampioameto, e si equalizza per compesare le distorsioi del circuito S&H. Il processo di coversioe A/D itroduce errore di quatizzazioe x(t) x() Q Samplig Quatizer ADC: Aalog-to-Digital Coverter xˆ ( 0 ) = b bits, che rappresetao: xˆ () x( ) + q( x() ) x( ) q(): errore di quatizzazioe si riduce all aumetare di b, ovvero del umero di bit impiegati ella coversioe A/D R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Relazioe igresso-uscito di u quatizzatore uiforme 6 x max = x q (L-) xˆ( ) -x max x max x q (2) x q (i) L x() Passo di quatizzazioe Livello di restituzioe rappresetato co b digits Numero dei livelli di quatizzazioe x q () -x max =x q (0) R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Ricostruzioe (coversioe D/A) 7 b bits Geeratore di livelli di restituzioe xˆ ( ) Geeratore di forma d oda xˆ ( )rect T ( t T ) xˆ ( ) DAC: Digital-to-Aalog Coverter T T t R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Schema completo di campioameto e ricostruzioe 8 x(t) f c = 2W Campioatore + quatizzatore b bits P/S Covertitore parallelo/serie flusso biario f b = bf c (bits/sec) Trasmissioe flusso biario, bit/sec f b S/P b bits f c = 2W Covertitore aalogicodigitale Filtro LP Co bada [-W,W] x R (t) Covertitore serie/parallelo R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Segale Telefoico Digitale PCM 9 Digitalizzazioe del segale telefoico (PCM, Pulse Code Modulatio) x(t) C A S t Itervallo di stazioarietà T 20 msec No compoeti alle basse frequeze, eergia cocetrata fio a 4-5 khz Filtro telefoico (GSM, telefoia fissa): fc = 2 campioi 4kHz = 8000 campioi/s 8 digit/campioe bit rate 64 kbps H(f) 300 Hz - 4 khz 300 Hz 4 khz f R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Rumore di quatizzazioe el PCM (/3) 20 x(t) + x MAX t x MAX L 0 L itervalli di quatizzazioe, L valori ( livelli ) di quatizz. x (0) ( L ) q,..., x q b bit per campioe L=2 b livelli di quatizzazioe Ampiezza di itervallo =2 x MAX / L = (2 x MAX )2 -b L i-esimo livello di quatizzazioe x (i) q è posto al cetro dell i-esimo itervallo R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Rumore di quatizzazioe el PCM prestazioi del quatizzatore (2/3) 2 xˆ campioe quatizzato = x campioe origiale + q errore di quatizzazioe L errore di quatizzazioe può assumere tutti i valori da a / 2 Modello probabilistico: q è ua variabile aleatoria co distribuzioe (desità di probabilità) uiforme tra e, e a media ulla Il valore massimo del modulo dell errore q è: MAX b, e va a zero al crescere di b /2 / 2 Sul segale ricostruito l errore di quatizzazioe viee percepito 2 (2x = 2 2 come u disturbo (rumore) sommato al segale origiale R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009 /2 p(q) ) 2 2 q

Rumore di quatizzazioe el PCM prestazioi del quatizzatore (3/3) 22 xˆ = x + q Suppoiamo che x possa assumere solo valori i [-x MAX, x MAX ]. Suppoiamo che l itervallo [-x MAX, x MAX ] sia suddiviso i L=2 b itervalli di quatizzazioe di estesioe = 2 x / L = 2 x / 2 b MAX MAX Si può dimostrare che il valore medio E{q 2 } del quadrato dell errore di quatizzazioe q vale ( x ) 2 E{q } = = 2 2 3 2 2 max 2b Quidi E{q 2 } va a zero i maiera espoeziale al crescere di 2b R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009 R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Musica ad Alta Fedeltà 23 L orecchio umao o percepisce suoi oltre i 20KHz Co u campioameto miimo a 40000 campioi al secodo o si avvertoo differeze e sigificative tra segale musicale di parteza e segale ricostruito dal segale campioato Distorsioi percepite dovute uicamete da errori di quatizzazioe che possoo essere ridotti a piacere aumetado il umero di digit per campioe Dimesioe di u brao di 3 miuti filtro ± 20kHz f = 40 khz c 2 digit/campioe 480 kbps 3 miuti 480 kbps = 80 480k = 86,4 Mbit = 0,8 Mbyte (byte=8 bit) R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Trattameto delle sequeze umeriche 24 Sequeza umerica: { x, = 0, ±, ± 2,.. } Può essere quatizzata oppure o Può essere la sequeza dei campioi x( t = t = T x( t) = x( Tc ) di u segale aalogico campioato, oppure può ascere proprio come sequeza (esempio: caratteri iviati tramite tastiera ad u PC) Ci cocetriamo su sequeze umeriche di durata fiita (N elemeti): { x = N }, 0,,..., ) x x 0, x c,..., x N R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Trasformata discreta di Fourier per sequeze di durata fiita (DFT) 25 Per ua sequeza discreta di può defiire ua rappresetazioe el domiio della frequeza, tramite ua trasformazioe, Discrete Fourier Trasform (DFT), sequeza di campioi el domiio discreto della frequeza Defiita come X k k = N xe = 0 N = 0,,..., N j 2π N k { X X } 0,,..., X N X k 0 N k R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Trasformata discreta di Fourier per sequeze di durata fiita (DFT) 26 La DFT {X k, k=0,,n-} costituisce ua rappresetazioe di el domiio k delle frequeze discrete. Ifatti vale la seguete formula di ricostruzioe, atitrasformata discreta di Fourier { } x - DFT k= 0 k + j2π N N x = Xke = 0,..., N N { } x ovvero la sequeza è data dallo somma di N compoeti el domiio della frequeza k R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Proprietà elemetari della DFT 27 Liearità: DFT{ ax + by } = ax + by k k { x, = 0,...,( N )} Simmetria: se è a valori reali, allora N k * 2 X N k = X k, dove N k 2 per N pari per N dispari R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Algoritmi FFT (Fast Fourier Trasform) 28 Il calcolo di ua DFT è spesso oeroso dal puto di vista computazioale. Vi soo algoritmi per il calcolo veloce della DFT co complessità ridottissima, dell ordie di aziché N 2 N log2 Gli FFT sfruttao le proprietà di simmetria degli espoeziali N e 2 π j k N Complessità di calcolo 2 N (DFT) N log 2 N (FFT) N (lughezza della sequeza) R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Impulso discreto 29 Defiiamo come impulso discreto { δ, = 0, ±, ± 2,... } umerica che vale i =0 ed è ulla altrove, ossia la sequeza, = 0 δ = 0, 0 δ -4-3 -2 0 2 3 4 NB: Da o cofodere co l impulso matematico defiito per i segali aalogici R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Covoluzioe discreta (/3) 30 Def: + z = x y = x * y, = 0, ±, ± 2,... m m m=. Graficare le due sequeze da covolvere come fuzioi di m, otteedo {x m } e {y m }. 2. Ribaltare la sequeza {y m } rispetto all asse delle ascisse, otteedo quidi la sequeza {h -m } 3. Traslare la sequeza {y -m } della quatità lugo l asse m, otteedo così {y -m, m=0, ±, ±2, }. 3.. quado 0, allora {y -m } va traslata di verso destra 3.2. quado <0, allora {y -m } va traslata di verso siistra 4. Calcolare per ogi valore di m il prodotto x m y -m, m=0, ±, ±2 5. Sommare rispetto all idice m tutti i prodotti {x m y -m, m=0, ±, ±2 } otteedo il valore z delle sequeza covoluta al passo. R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Calcolo della covoluzioe Discreta (2/3) 3 2 x m y m -2 0 2 0 m y -m m y -m - 0 0 0 m y -m - m -+ m z 4 2 2 R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Proprietà della covoluzioe discreta (3/3) 32 La covoluzioe discreta è commutativa, ossia: x *h =h *x La covoluzioe discreta è associativa, ossia [x *h ]*z =x *[h *z ] La covoluzioe discreta è distributiva rispetto alla somma, ossia [x +y ]*h =(x *h )+(y *h ) Se {x m, m=0,..,m-} è ua sequeza luga M e {h, =0,,L-} è ua sequeza luga L, allora la covoluzioe discreta y =x *h è ua sequeza luga L+M- R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Filtraggio digitale (/3) 33 U sistema umerico S è u sistema che trasforma ua sequeza di igresso { x, = 0, ±, ± 2,.. } i ua di uscita { y, = 0, ±, ± 2,.. } i accordo ad ua specifica relazioe igresso-uscita y = f ( x ). x y = f ( x ) S U sistema umerico è lieare se vale il pricipio di sovrapposizioe degli effetti, ossia U sistema umerico è permaete se il suo comportameto o varia el tempo, ossia x x y ax + bx ay + by y () () (2) (2) x y allora x y () (2) () (2) = 0, ±, ± 2,.. 0 0, R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Filtraggio digitale (2/3) 34 U sistema umerico lieare e permaete è u filtro umerico Si defiisce come risposta impulsiva del filtro umerico la sequeza di uscita dal filtro quado all igresso è applicata la sequeza impulso discreto{ δ, = 0, ±, ± 2,..} { h, = 0, ±, ± 2,..} δ Filtro Numerico h U filtro umerico è causale se h =0 per ogi <0 U filtro umerico è FIR (Fiite Impulse Respose) se {h } è diversa da zero solo per u umero fiito di valori di. U filtro umerico è IIR (Ifiite Impulse Respose) se {h } è diversa da zero per u umero ifiito di valori di R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Filtraggio digitale (3/3) 35 x Filtro h y Dato u filtro umerico co risposta impulsiva {h }, la sequeza di uscita {y } otteuta i corrispodeza di ua geerica sequeza di igresso {x } si ottiee mediate la covoluzioe discreta di {x } e {h }, ossia + y = x h = x * h, = 0, ±, ± 2,... m m m= R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Filtri FIR (Fiite Impulse Respose) (/2) 36 Def: u filtro umerico è detto FIR se la sua risposta impulsiva {h, =0,,L-} ha lughezza fiita L<+ x x x L Ritardo di passo (delay) Ritardo di passo (delay) Ritardo di passo (delay) Liea di ritardo digitale h 0 h.. h L y = L m= 0 h m x m L uscita all istate è pari alla combiazioe lieare di L valori di igresso y x x L,..., immagazziati ella liea di ritardo digitale R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Filtri FIR (Fiite Impulse Respose) (2/2) 37 Esempio di filtro FIR media mobile su 2 istati: y x y x + x = = x + x 2 2 2 2 2 2 2 2 2 h = 4 3 0 2.5 2.5 2 0 0.5, 2 2 R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009

Filtri IIR (Ifiite Impulse Respose) 38 U filtro è detto IIR (Ifiite Impulse Respose) se la sua risposta impulsiva {h } è o ulla i u umero ifiito di istati. Ha almeo u ramo di cotroreazioe h = a a < 0 x y = x + ay a y D R. Cusai - Fodameti sui segali umerici, Roma, Marzo 2009