Aufgaben:Aufgabe 5.4: Sinusgenerator: Unterschied zwischen den Versionen

Aus LNTwww
Wechseln zu:Navigation, Suche
 
(4 dazwischenliegende Versionen desselben Benutzers werden nicht angezeigt)
Zeile 4: Zeile 4:
  
 
[[Datei:P_ID622__Sto_A_5_4.png|right|frame|Vorgeschlagene Filterstruktur]]
 
[[Datei:P_ID622__Sto_A_5_4.png|right|frame|Vorgeschlagene Filterstruktur]]
Die Grafik zeigt ein digitales Filter zweiter Ordnung, das zum Beispiel zur Erzeugung einer zeitdiskreten Sinusfunktion auf einem digitalen Signalprozessor (DSP) geeignet ist:
+
Die Grafik zeigt ein digitales Filter zweiter Ordnung,  das zum Beispiel zur Erzeugung einer zeitdiskreten Sinusfunktion auf einem digitalen Signalprozessor  $\rm (DSP)$  geeignet ist:
 
:$$\left\langle \hspace{0.05cm}{y_\nu  }\hspace{0.05cm} \right\rangle  = \left\langle {\, \sin ( {\nu T \cdot \omega _0  } )\, }\right\rangle .$$
 
:$$\left\langle \hspace{0.05cm}{y_\nu  }\hspace{0.05cm} \right\rangle  = \left\langle {\, \sin ( {\nu T \cdot \omega _0  } )\, }\right\rangle .$$
*Vorausgesetzt wird, dass die Eingangsfolge  $\left\langle \hspace{0.05cm} {x_\nu  } \hspace{0.05cm}\right\rangle$  eine (zeitdiskrete) Diracfunktion beschreibt.  Damit sind gleichzeitig alle Ausgangswerte  $y_\nu$  für Zeiten  $\nu\lt 0$  identisch Null.
+
*Vorausgesetzt wird,  dass die Eingangsfolge  $\left\langle \hspace{0.05cm} {x_\nu  } \hspace{0.05cm}\right\rangle$  eine  (zeitdiskrete)  Diracfunktion beschreibt.  Damit sind gleichzeitig alle Ausgangswerte  $y_\nu$  für Zeiten  $\nu\lt 0$  identisch Null.
 
*Die insgesamt fünf Filterkoeffizienten ergeben sich aus der  [https://de.wikipedia.org/wiki/Z-Transformation $Z$-Transformation]:
 
*Die insgesamt fünf Filterkoeffizienten ergeben sich aus der  [https://de.wikipedia.org/wiki/Z-Transformation $Z$-Transformation]:
 
:$$Z \{ {\sin ( {\nu T \omega _0 } )} \} = \frac{{z \cdot \sin \left( {\omega _0  T} \right)}}{{z^2  - 2 \cdot z \cdot \cos \left( {\omega _0  T} \right) + 1}}.$$
 
:$$Z \{ {\sin ( {\nu T \omega _0 } )} \} = \frac{{z \cdot \sin \left( {\omega _0  T} \right)}}{{z^2  - 2 \cdot z \cdot \cos \left( {\omega _0  T} \right) + 1}}.$$
*Setzt man diese Gleichung durch ein rekursives Filter zweiter Ordnung  $(M = 2)$  um, so erhält man die folgenden Filterkoeffizienten:
+
*Setzt man diese Gleichung durch ein rekursives Filter zweiter Ordnung  $(M = 2)$  um,  so erhält man die folgenden Filterkoeffizienten:
 
:$$a_0 = 0,\quad a_1  = \sin \left( {\omega _0  T} \right),\quad a_2  = 0, \quad b_1  = 2 \cdot \cos \left( {\omega _0  T} \right),\quad b_2  =  - 1.$$
 
:$$a_0 = 0,\quad a_1  = \sin \left( {\omega _0  T} \right),\quad a_2  = 0, \quad b_1  = 2 \cdot \cos \left( {\omega _0  T} \right),\quad b_2  =  - 1.$$
  
In der Grafik ist bereits durch die hellere Umrandung markiert, dass auf die Filterkoeffizienten  $a_0$  und  $a_2$  verzichtet werden kann.
+
In der Grafik ist bereits durch die hellere Umrandung markiert,  dass auf die Filterkoeffizienten  $a_0$  und  $a_2$  verzichtet werden kann.
  
  
Zeile 18: Zeile 18:
  
  
 
+
Hinweise:  
 
 
 
 
''Hinweise:''
 
 
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel  [[Stochastische_Signaltheorie/Digitale_Filter|Digitale Filter]]  im vorliegenden Buch.
 
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel  [[Stochastische_Signaltheorie/Digitale_Filter|Digitale Filter]]  im vorliegenden Buch.
+
*Das Applet  [[Applets:Zur_Verdeutlichung_digitaler_Filter|"Digitale Filter"]]  verdeutlicht den Themenkomplex dieses Kapitels.
 
*Für die Teilaufgaben  '''(1)'''  bis  '''(3)'''  gelte:
 
*Für die Teilaufgaben  '''(1)'''  bis  '''(3)'''  gelte:
 
:$$a_1  = 0.5,\quad b_1  = \sqrt 3 .$$
 
:$$a_1  = 0.5,\quad b_1  = \sqrt 3 .$$
Zeile 48: Zeile 45:
  
  
{Es gelte nun  $T = 1 \hspace{0.05cm} \rm µ s$.  Wie müssen die Koeffizienten  $a_1$  und  $b_1$  gewählt werden, damit eine  $\text{10 kHz}$–Sinusschwingung erzeugt wird?
+
{Es gelte nun  $T = 1 \hspace{0.05cm} \rm µ s$.  Wie müssen die Koeffizienten  $a_1$  und  $b_1$  gewählt werden,  damit eine  $\text{10 kHz}$–Sinusschwingung erzeugt wird?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
 
$a_1 \ =  \ $ { 0.062 3% }
 
$a_1 \ =  \ $ { 0.062 3% }
Zeile 59: Zeile 56:
 
===Musterlösung===
 
===Musterlösung===
 
{{ML-Kopf}}
 
{{ML-Kopf}}
'''(1)'''  Die „$1$” am Eingang wirkt sich  (wegen $a_0= 0$) am Ausgang erst zum Zeitpunkt $\nu = 1$ aus:
+
'''(1)'''  Die „$1$” am Eingang wirkt sich  $($wegen  $a_0= 0)$  am Ausgang erst zum Zeitpunkt  $\nu = 1$  aus:
 
:$$y_0  \hspace{0.15cm} \underline{= 0},\quad y_1  \hspace{0.15cm} \underline{ = 0.5}.$$
 
:$$y_0  \hspace{0.15cm} \underline{= 0},\quad y_1  \hspace{0.15cm} \underline{ = 0.5}.$$
  
*Bei $\nu = 2$ wird auch der rekursive Teil des Filters wirksam:
+
*Bei  $\nu = 2$  wird auch der rekursive Teil des Filters wirksam:
 
:$$y_2  = b_1  \cdot y_1  - y_0  = {\sqrt 3 }/{2} \hspace{0.15cm} \underline{ \approx 0.866}.$$
 
:$$y_2  = b_1  \cdot y_1  - y_0  = {\sqrt 3 }/{2} \hspace{0.15cm} \underline{ \approx 0.866}.$$
  
  
'''(2)'''  Für $\nu \ge 2$ ist das Filter rein rekursiv:
+
 
 +
'''(2)'''  Für  $\nu \ge 2$  ist das Filter rein rekursiv:
 
:$$y_\nu  = b_1  \cdot y_{\nu  - 1}  - y_{\nu  - 2} .$$
 
:$$y_\nu  = b_1  \cdot y_{\nu  - 1}  - y_{\nu  - 2} .$$
  
Insbesondere erhält man
+
*Insbesondere erhält man
 
:$$y_3  = \sqrt 3  \cdot y_2  - y_1  = \sqrt 3  \cdot {\sqrt 3 }/{2} - {1}/{2} = 1;$$
 
:$$y_3  = \sqrt 3  \cdot y_2  - y_1  = \sqrt 3  \cdot {\sqrt 3 }/{2} - {1}/{2} = 1;$$
 
:$$y_4  = \sqrt 3  \cdot y_3  - y_2  = \sqrt 3  \cdot 1 - {\sqrt 3 }/{2} = {\sqrt 3 }/{2};$$
 
:$$y_4  = \sqrt 3  \cdot y_3  - y_2  = \sqrt 3  \cdot 1 - {\sqrt 3 }/{2} = {\sqrt 3 }/{2};$$
Zeile 77: Zeile 75:
  
  
'''(3)'''  Durch Fortsetzung des rekursiven Algorithmuses der Teilaufgabe '''(2)''' erhält man für große $\nu$–Werte:   $y_\nu  = y_{\nu  - 12} .$
+
 
*Daraus folgt $T_0/T\hspace{0.15cm} \underline{= 12}$. Zum gleichen Ergebnis kommt man durch folgende Überlegungen:
+
'''(3)'''  Durch Fortsetzung des rekursiven Algorithmuses der Teilaufgabe  '''(2)'''  erhält man für große  $\nu$–Werte:    
 +
:$$y_\nu  = y_{\nu  - 12} .$$
 +
*Daraus folgt  $T_0/T\hspace{0.15cm} \underline{= 12}$.  Zum gleichen Ergebnis kommt man durch folgende Überlegungen:
 
:$$a_1  = \sin \left( {\omega _0  \cdot T} \right) = \sin \left( {2{\rm{\pi }}\cdot{T}/{T_0 }} \right)\mathop  = \limits^! {1}/{2} = \sin \left( {{{\rm{\pi }}}/{6}} \right) \;\;{\rm \Rightarrow} \;\;{2T}/{T_0 } = {1}/{6}\quad  \Rightarrow \;\;{T_0 }/{T} = 12.$$
 
:$$a_1  = \sin \left( {\omega _0  \cdot T} \right) = \sin \left( {2{\rm{\pi }}\cdot{T}/{T_0 }} \right)\mathop  = \limits^! {1}/{2} = \sin \left( {{{\rm{\pi }}}/{6}} \right) \;\;{\rm \Rightarrow} \;\;{2T}/{T_0 } = {1}/{6}\quad  \Rightarrow \;\;{T_0 }/{T} = 12.$$
  
*Die Überprüfung des Koeffizienten $b_1$ bestätigt die Rechnung:
+
*Die Überprüfung des Koeffizienten  $b_1$  bestätigt die Rechnung:
:$$b_1  = 2 \cdot \cos \left( {{{\rm{\pi }}}/{6}} \right) = 2 \cdot c{\sqrt 3 }/{2} = \sqrt 3 .$$
+
:$$b_1  = 2 \cdot \cos \left( {{{\rm{\pi }}}/{6}} \right) = 2 \cdot {\sqrt 3 }/{2} = \sqrt 3 .$$
 +
 
  
  
'''(4)'''  Aus  $f_0 = 10 \hspace{0.05cm} \rm kHz$  folgt  $T_0 = 100 \hspace{0.05cm} \rm µ s$  bzw.  $T_0/T = 100$ . Damit erhält man:
+
'''(4)'''  Aus  $f_0 = 10 \hspace{0.15cm} \rm kHz$  folgt  $T_0 = 100 \hspace{0.05cm} \rm µ s$  bzw.  $T_0/T = 100$ . Damit erhält man:
 
:$$a_1  = \sin \left( {2{\rm{\pi }}\cdot{T}/{T_0 }} \right) = \sin \left( {3.6^ \circ  } \right) \hspace{0.15cm} \underline{\approx 0.062},$$
 
:$$a_1  = \sin \left( {2{\rm{\pi }}\cdot{T}/{T_0 }} \right) = \sin \left( {3.6^ \circ  } \right) \hspace{0.15cm} \underline{\approx 0.062},$$
 
:$$b_1  = 2 \cdot \cos \left( {2{\rm{\pi }}\cdot{T}/{T_0 }} \right) = 2 \cdot \cos \left( {3.6^ \circ  } \right) \hspace{0.15cm} \underline{\approx 1.996}.$$
 
:$$b_1  = 2 \cdot \cos \left( {2{\rm{\pi }}\cdot{T}/{T_0 }} \right) = 2 \cdot \cos \left( {3.6^ \circ  } \right) \hspace{0.15cm} \underline{\approx 1.996}.$$

Aktuelle Version vom 10. Februar 2022, 18:52 Uhr

Vorgeschlagene Filterstruktur

Die Grafik zeigt ein digitales Filter zweiter Ordnung,  das zum Beispiel zur Erzeugung einer zeitdiskreten Sinusfunktion auf einem digitalen Signalprozessor  $\rm (DSP)$  geeignet ist:

$$\left\langle \hspace{0.05cm}{y_\nu }\hspace{0.05cm} \right\rangle = \left\langle {\, \sin ( {\nu T \cdot \omega _0 } )\, }\right\rangle .$$
  • Vorausgesetzt wird,  dass die Eingangsfolge  $\left\langle \hspace{0.05cm} {x_\nu } \hspace{0.05cm}\right\rangle$  eine  (zeitdiskrete)  Diracfunktion beschreibt.  Damit sind gleichzeitig alle Ausgangswerte  $y_\nu$  für Zeiten  $\nu\lt 0$  identisch Null.
  • Die insgesamt fünf Filterkoeffizienten ergeben sich aus der  $Z$-Transformation:
$$Z \{ {\sin ( {\nu T \omega _0 } )} \} = \frac{{z \cdot \sin \left( {\omega _0 T} \right)}}{{z^2 - 2 \cdot z \cdot \cos \left( {\omega _0 T} \right) + 1}}.$$
  • Setzt man diese Gleichung durch ein rekursives Filter zweiter Ordnung  $(M = 2)$  um,  so erhält man die folgenden Filterkoeffizienten:
$$a_0 = 0,\quad a_1 = \sin \left( {\omega _0 T} \right),\quad a_2 = 0, \quad b_1 = 2 \cdot \cos \left( {\omega _0 T} \right),\quad b_2 = - 1.$$

In der Grafik ist bereits durch die hellere Umrandung markiert,  dass auf die Filterkoeffizienten  $a_0$  und  $a_2$  verzichtet werden kann.



Hinweise:

  • Die Aufgabe gehört zum Kapitel  Digitale Filter  im vorliegenden Buch.
  • Das Applet  "Digitale Filter"  verdeutlicht den Themenkomplex dieses Kapitels.
  • Für die Teilaufgaben  (1)  bis  (3)  gelte:
$$a_1 = 0.5,\quad b_1 = \sqrt 3 .$$


Fragebogen

1

Es gelte  $a_1 = 0.5$  und  $b_1 = \sqrt 3 $.  Berechnen Sie die Ausgangswerte  $y_\nu$  zu den Zeitpunkten  $\nu = 0$,  $\nu = 1$  und  $\nu = 2$.

$y_0 \ = \ $

$y_1 \ = \ $

$y_2 \ = \ $

2

Wie lautet der Ausgangswert  $y_\nu$  für  $\nu \ge 2$  allgemein?  Berechnen Sie die Werte  $y_3$, ... , $y_7$  und geben Sie zur Kontrolle  $y_7$  ein.

$y_7 \ = \ $

3

Wie viele Stützstellen  $(T_0/T)$  stellen eine Periodendauer  $(T_0)$  dar?

$T_0/T\ = \ $

4

Es gelte nun  $T = 1 \hspace{0.05cm} \rm µ s$.  Wie müssen die Koeffizienten  $a_1$  und  $b_1$  gewählt werden,  damit eine  $\text{10 kHz}$–Sinusschwingung erzeugt wird?

$a_1 \ = \ $

$b_1 \ = \ $


Musterlösung

(1)  Die „$1$” am Eingang wirkt sich  $($wegen  $a_0= 0)$  am Ausgang erst zum Zeitpunkt  $\nu = 1$  aus:

$$y_0 \hspace{0.15cm} \underline{= 0},\quad y_1 \hspace{0.15cm} \underline{ = 0.5}.$$
  • Bei  $\nu = 2$  wird auch der rekursive Teil des Filters wirksam:
$$y_2 = b_1 \cdot y_1 - y_0 = {\sqrt 3 }/{2} \hspace{0.15cm} \underline{ \approx 0.866}.$$


(2)  Für  $\nu \ge 2$  ist das Filter rein rekursiv:

$$y_\nu = b_1 \cdot y_{\nu - 1} - y_{\nu - 2} .$$
  • Insbesondere erhält man
$$y_3 = \sqrt 3 \cdot y_2 - y_1 = \sqrt 3 \cdot {\sqrt 3 }/{2} - {1}/{2} = 1;$$
$$y_4 = \sqrt 3 \cdot y_3 - y_2 = \sqrt 3 \cdot 1 - {\sqrt 3 }/{2} = {\sqrt 3 }/{2};$$
$$y_5 = \sqrt 3 \cdot y_4 - y_3 = \sqrt 3 \cdot {\sqrt 3 }/{2} - 1 = {1}/{2};$$
$$y_6 = \sqrt 3 \cdot y_5 - y_4 = \sqrt 3 \cdot {1}/{2} - {\sqrt 3 }/{2} = 0;$$
$$y_7 = \sqrt 3 \cdot y_6 - y_5 = \sqrt 3 \cdot 0 - {1}/{2} \hspace{0.15cm} \underline{= - 0.5}.$$


(3)  Durch Fortsetzung des rekursiven Algorithmuses der Teilaufgabe  (2)  erhält man für große  $\nu$–Werte:  

$$y_\nu = y_{\nu - 12} .$$
  • Daraus folgt  $T_0/T\hspace{0.15cm} \underline{= 12}$.  Zum gleichen Ergebnis kommt man durch folgende Überlegungen:
$$a_1 = \sin \left( {\omega _0 \cdot T} \right) = \sin \left( {2{\rm{\pi }}\cdot{T}/{T_0 }} \right)\mathop = \limits^! {1}/{2} = \sin \left( {{{\rm{\pi }}}/{6}} \right) \;\;{\rm \Rightarrow} \;\;{2T}/{T_0 } = {1}/{6}\quad \Rightarrow \;\;{T_0 }/{T} = 12.$$
  • Die Überprüfung des Koeffizienten  $b_1$  bestätigt die Rechnung:
$$b_1 = 2 \cdot \cos \left( {{{\rm{\pi }}}/{6}} \right) = 2 \cdot {\sqrt 3 }/{2} = \sqrt 3 .$$


(4)  Aus  $f_0 = 10 \hspace{0.15cm} \rm kHz$  folgt  $T_0 = 100 \hspace{0.05cm} \rm µ s$  bzw.  $T_0/T = 100$ . Damit erhält man:

$$a_1 = \sin \left( {2{\rm{\pi }}\cdot{T}/{T_0 }} \right) = \sin \left( {3.6^ \circ } \right) \hspace{0.15cm} \underline{\approx 0.062},$$
$$b_1 = 2 \cdot \cos \left( {2{\rm{\pi }}\cdot{T}/{T_0 }} \right) = 2 \cdot \cos \left( {3.6^ \circ } \right) \hspace{0.15cm} \underline{\approx 1.996}.$$