Prima parte
CLASSIFICAZIONE DEI SEGNALI
Si suddividono in DETERMINATI e CASUALI.
Nei primi è noto ogni parametro, con una espressione matematica, mentre quelli casuali non sono facilmente esprimibili.
Casuali sono ad esempio la voce, o gli impulsi biologici.
SEGNA
- DETERMINATO
- CASUALE
TEMPO CONTINUO o DISCRETO
Il segnale a tempo continuo è una funzione del tempo, mentre quelli DISCRETI sono sequenze di valori, funzione di un indice “n”.
Prima parte
CLASSIFICAZIONE DEI SEGNALI
Si suddividono in DETERMINATI e CASUALI. Nei primi è noto ogni parametro, con una espressione matematica, mentre quelli casuali non sono facilmente esprimibili. Casuali sono ad esempio la voce, o gli impulsi biologici.
SEGNALI
- DETERMINATO
- CASUALE
TEMPO CONTINUO o DISCRETO
Il segnale a tempo continuo è una funzione del tempo, mentre quelli DISCRETI sono sequenze di valori, funzione di un indice "n".
Si può passare dal continuo al discreto con degli intervalli del segnale:
x[m] = x(mΔt)
ESEMPIO, segnale cardiaco:
Tc[m]
- Si distinguono ancora i segnali ad energia finita, periodici, e non periodici a potenza finita, sia per i segnali a tempo continuo o discreto, ma valgono solo per i processi DETERMINATI.
- Per i processi CASUALI, la suddivisione dei segnali a tempo continuo è in stazionari o ciclostazionari, per il tempo discreto non li studiamo, ma sono categorie simili.
N.B. Un segnale è una grandezza fisica che varia nel tempo, con una propria unità di misura. Gli istanti di tempo vanno da -∞ (BIG BANG) a +∞ (fine dei tempi).
SISTEMA
Per t < 0 l’interruttore è in B
Per 0 < t < T l’interruttore è in A
Per t > T l’interruttore torna in B.
t < 0i(t) = 0
v0iL(t) ≠ 0
Si ragiona quindi in termini di ingresso e uscita, da soluzione dell'eg. differenziale per la tensione da:
V(t) = Ri(t) + VL(t) → VL(t) = L di(t)/dt
V(t) = Ri(t) + L di(t)/dt .
Questo era un sistema a tempo continuo.
SISTEMA A TEMPO DISCRETO
si basano su varie misurazioni Tc[m], affette da errore, chiamato Rumore, per ovviare a questo problema non si dà il valore di ogni Tc[m], ma una media pesata degli ultimi campioni, detta MEDIA MOBILE, definita come:
Ťc[m] = (Tc[m] + Tc[m-1] + Tc[m-2])/3
- Questi sistemi sono detti LINEARI, mentre un esempio di sistema non lineare è un sistema che fa uscire un segnale non lineare, ad esempio un polinomio di 2o grado.
DEFINIZIONE DI LINEARITÀ:
Un sistema lineare è uno in cui vale la sovrapposizione degli effetti.
VERIFICA DELLA LINEARITÀ:
Dato un sistema:
Si applicano separatamente, due segnali diversi da 0, e poi una combinazione dei due. Si deve ottenere:
y[m] = a1y1[m] + a2y2[m]
ESEMPIO:
y1[m] = 5x1[m]
y2[m] = 5x2[m]
yf[m] = 5xf[m] = 5(a1x1[m]+a2x2[m]) = a15x1[m] + a25x2[m] = a1y1[m] + a2y2[m], linearità verificata.
TEMPO INVARIANZA:
È una proprietà caratteristica dei sistemi che studieremo. Iniziamo con un esempio di TEMPO VARIANTE:
Supponiamo di applicare un segnale al sistema in due giorni diversi, il segnale z[m] interno al sistema parte "prima", mentre noi applichiamo il segnale x[m] in RITARDO rispetto a z[m].
Nel grafico, xf[m] è ritardato di "1 passo".
De sistema é tempo invariante se misurata l’uscita di un sistema in due momenti diversi e y2[m] = y1[m-N]. Sostanzialmente, é tempo invariante se le proprietà del sistema non cambiano nel tempo,
Inoltre, é tempo invariante se é possibile scambiare la posizione relativa di ritardo - re e sistema, senza che cambi l’uscita.
x1[m] → x1[m-N]
RITARDATORE N. PASSI RITARDO N. PASSI
dovr quindi essere y1(m-N) = y2[m]
SEGNALE S[m]
δ[m] = { 1 se m = 0 0 se m ≠ 0}
+
x[m] = (
δ[3]+ δ[m-3]
∑ x[k] δ(m-k)
x[m] = ∑ x[k] δ(m-k)
- Questa scrittura torna utile, a
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