Tài liệu tham khảo
1. Bài giảng cơ sở lý thuyết XLSL ĐVL, Phạm Năng Vũ, 2002
2. XLSLĐVL, Phạm Năng Vũ, Nguyễn Huy Ngọc, 1997
3. Digital signal processing, Proaskis J.G.; Manolakis D.G., 1996
4. Fundamentals of Geophysical Data processing, Claerbout J.F, 1976
Xử lý số liệu
Địa vật lý
5. Spectral analysis and filter theory in applied Geophysics, Buttkus B., 2000
6. Time series analysis and inverse theory for geophysics, 2004
7. Seismic data processing, Ylmaz O., Doherty S.M., 1987
Phan Thiên Hương-2013
Phan Thiên Hương-2013
Phan Thiên Hương-2013
Phan Thiên Hương-2013
Mở đầu
• Vai trò của XLSL
• 1a) mô hình địa chất theo các vết lộ 0.1b
và 0.1c mô hình địa chất suy ra từ tài liệu
địa vật lý.
• Tuy nhiên, khi nghiên cứu một cách gián
tiếp thì các phương pháp địa vật lý sẽ có
những nhược điểm như tính đa trị của kết
quả (hình 1a và 1b), sự không phù hợp
giữa các mô hình tính toán đơn giản với
thực tế địa chất phức tạp, kết quả có thể
phụ thuộc vào nhiều yếu tố như độ nhạy,
độ ổn định và độ chính xác của máy móc.
Phan Thiên Hương-2013
Phan Thiên Hương-2013
1
Phan Thiên Hương-2013
Phan Thiên Hương-2013
Phan Thiên Hương-2013
Phan Thiên Hương-2013
Môi trường
Địa chất
Trường ĐVL
Số liệu
ĐVL
Minh giải
Xử lý
Nguồn
Kết quả
Phân tích
Phan Thiên Hương-2013
Phan Thiên Hương-2013
2
• Số liệu
• Tín hiệu
• Nhiễu
n
Fj = ∑ fi
i =1
Trường vật lý đo được là trường tổng gồm các phần đóng góp của nhiều đối
n
tượng tạo ra trường lên điểm quan sát. Tại điểm j hoặc thời điểm j nào đó ta
Fj = ∑ fi
có giá trị trường quan sát được Fj
i =1
fi là giá trị của phần trường do đối tượng thứ i gửi về điểm quan sát thứ j.
Fj = s j + n j
Phan Thiên Hương-2013
Phan Thiên Hương-2013
Nội dung của khóa học này là giới thiệu các thuật toán dùng trong xử lý giúp làm
Môi trường
Địa chất
Trường ĐVL
Số liệu
ĐVL
rõ những thông tin có ích hoặc làm cho quá trình minh giải sau đó trở nên dễ
dàng hơn. Nói cách khác 2 nhiệm vụ chính được đề cập trong giáo trình này là:
•Xác định tín hiệu đo được có chứa tín hiệu có ích không?
Nguồn
•Nếu tồn tại tín hiệu thì phải tách tín hiệu ra khỏi giá trị quan sát
Khóa học này sẽ gồm các phần chính sau:
•Số hóa
Kết quả
Phân tích
Minh giải
Xử lý
•Biến đổi Fourier và Z
•Lọc tuyến tính: - lọc không tối ưu
•
- lọc tối ưu
•Phát hiện tín hiệu yếu: áp dụng lý thuyết toán xác suất, thống
kê, các hàm ngẫu nhiên để xây dựng các chỉ tiêu định nghiệm
thống kê. Dựa trên các định nghiệm thống kê này để xác định
tồn tại tín hiệu hay không tại vị trí quan sát.
Phan Thiên Hương-2013
Phan Thiên Hương-2013
3
Đường analog
Chương I :
Số hóa tín hiệu
1. Tín hiệu và xử lý số liệu:
•
Tín hiệu
•
nguồn tín hiệu.
•
hệ thống thiết bị
•
xử lý số liệu
2. Tính chất của tín hiệu
•
Tín hiệu có thể phân làm 2 loại: tín hiệu liên tục và tín hiệu rời rạc
•
Tín hiệu ngẫu nhiên
•
Tần số của tín hiệu
3. Số hóa hàm liên tục ( analog to digital)
Phan Thiên Hương- 2013
Phan Thiên Hương- 2013
Tín hiệu và xử lý số liệu
Tín hiệu và xử lý số liệu
Tín hiệu :
Tín hiệu :
• là một đại lượng vật lý thay đổi theo thời gian, không gian
hoặc bất kỳ một hoặc nhiều bíến số khác.
• là một đại lượng vật lý thay đổi theo thời gian, không gian
hoặc bất kỳ một hoặc nhiều bíến số khác.
• Trong toán học có thể biểu diễn tín hiệu như hàm của một
hoặc nhiều biến độc lập. Thí dụ như
s (t ) = 7 t
s( x, y) = 3x + 2 xy + 10 y 2
Phan Thiên Hương- 2013
Tín hiệu và xử lý số liệu
Phan Thiên Hương- 2013
Tín hiệu và xử lý số liệu
Tín hiệu :
• là một đại lượng vật lý thay đổi theo thời gian, không gian
hoặc bất kỳ một hoặc nhiều bíến số khác.
• Trong toán học có thể biểu diễn tín hiệu như hàm của một
hoặc nhiều biến độc lập. Thí dụ như
s (t ) = 7t
s( x, y ) = 3x + 2 xy + 10 y 2
• Trong thực tế
Tín hiệu lời nói phụ thuộc biên độ, tần số và pha
N
∑ A (t ) sin[2πF (t )t + θ (t )]
i
i
i
i =1
Phan Thiên Hương- 2013
Phan Thiên Hương- 2013
1
Tín hiệu và xử lý số liệu
Tín hiệu và xử lý số liệu
nguồn tín hiệu.
nguồn tín hiệu.
•Tín hiệu tự nhiên
hệ thống thiết bị (system).
•Tín hiệu nhân tạo
Thí dụ như các bộ lọc.
Phan Thiên Hương- 2013
Tín hiệu và xử lý số liệu
Phan Thiên Hương- 2013
Tín hiệu và xử lý số liệu
hệ thống thiết bị
nguồn tín hiệu.
hệ thống thiết bị (system).
Thí dụ như các bộ phận thu phát tín hiệu, máy tính.
• Môi trường địa chất
• Trường Địa vật lý
xử lý số liệu.
Thí dụ như ta dùng bộ lọc để loại bỏ nhiễu đồng nghĩa ta đã
tiến hành xử lý số liệu.
Các phần mềm ứng dụng như geoframe, vista, coscad,…
Phan Thiên Hương- 2013
Tín hiệu và xử lý số liệu
Phan Thiên Hương- 2013
Tín hiệu và xử lý số liệu
Xử lý số liệu
Phan Thiên Hương- 2013
Phan Thiên Hương- 2013
2
Tính chất của tín hiệu
Tính chất của tín hiệu
Tín hiệu có thể phân làm 2 loại: liên tục và rời rạc
Tín hiệu :
xác định
ngẫu nhiên:
Phan Thiên Hương- 2013
Tính chất của tín hiệu
Phan Thiên Hương- 2013
Tính chất của tín hiệu
Tần số của tín hiệu liên tục và rời rạc
A1: Ứng với một giá trị F cho trước, xa(t) là hàm tuần hoàn.
xa (t ) = A cos(Ωt + θ )
−∞ 2 Fmax:
FN = Fmax
FN –Nyquist rate (tỷ số .
Phan Thiên Hương- 2013
Tín hiệu và xử lý số liệu
Phan Thiên Hương- 2013
Tính chất của tín hiệu
Tín hiệu :
Phan Thiên Hương- 2013
xác định
ngẫu nhiên:
Phan Thiên Hương- 2013
Tín hiệu và xử lý số liệu
Phan Thiên Hương- 2013
6
CHƯƠNG II
§1.Thuật toán biến đổi Fourier của hàm tuần hoàn
PHÂN TÁCH TÍN HIỆU ĐỊA VẬT LÝ
§2. Thuật toán biến đổi Fourier của hàm không tuần hoàn
§3 Đặc trưng của phổ :
§4. Biến đổi Fourier của tín hiệu rời rạc :
Biến đổi Fourier
§5. Biến đổi Fourier 2 chiều
§6 Hàm Dirac Delta
DVL- K54
Phan Thiên Hương
DVL- K54
Phan Thiên Hương
DVL- K54
Phan Thiên Hương
DVL- K54
Phan Thiên Hương
DVL- K54
Phan Thiên Hương
DVL- K54
Phan Thiên Hương
biến đổi Fourier
• tín hiệu có thể phân tích thành tổng của các
hàm sin ( tần số khác nhau).
• Thuật toán dùng để phân tích tín hiệu thành
các hàm sin này được gọi là biến đổi Fourier
1
Tín hiệu khác nhau bởi biên độ, tần số và pha.
DVL- K54
Phan Thiên Hương
§1.Thuật toán biến đổi Fourier của hàm tuần hoàn
DVL- K54
Phan Thiên Hương
§1.Thuật toán biến đổi Fourier của hàm tuần hoàn
Một hàm tuần hoàn x(t) có thể đựoc chuyển đổi sang chuỗi Fourier
nếu nó thỏa mãn những điều kiện sau:
1. Là hàm đơn trị, tuần hoàn của biến t với chu kỳ T
Một hàm tuần hoàn x(t) có thể đựoc chuyển đổi sang chuỗi Fourier
nếu nó thỏa mãn những điều kiện sau:
1. Là hàm đơn trị, tuần hoàn của biến t với chu kỳ T
2. Thỏa mãn điều kiện Dirichlet (có nghĩa là hàm liên tục loại trừ
một số hữu hạn điểm không liên tục và chỉ có một hữu hạn cực
đại và cực tiểu)
DVL- K54
Phan Thiên Hương
§1.Thuật toán biến đổi Fourier của hàm tuần hoàn
DVL- K54
Phan Thiên Hương
§1.Thuật toán biến đổi Fourier của hàm tuần hoàn
x(t) có thể được biểu diễn dưới dạng chuỗi Fuorier như sau:
Một hàm tuần hoàn x(t) có thể đựoc chuyển đổi sang chuỗi Fourier
nếu nó thỏa mãn những điều kiện sau:
1. Là hàm đơn trị, tuần hoàn của biến t với chu kỳ T
2. Thỏa mãn điều kiện Dirichlet (có nghĩa là hàm liên tục loại trừ
một số hữu hạn điểm không liên tục và chỉ có một hữu hạn cực
Phép biến đổi này được gọi là biến đổi Fourier.
1
Với f 0 = T
a0 giá trị trung bình của tín hiệu trên chu kỳ T
T
DVL- K54
n =1
Ở đây f0 hay ω0=2π/T là tần số cơ bản ứng với chu kỳ T.
đại và cực tiểu)
3. Là hàm có giới hạn, có nghĩa
∞
x (t ) = a 0 + ∑ (a n cos( 2πnf 0 t ) + bn sin( 2πnf 0 t ))
∫ x(t ) dt ≤ c < ∞
0
Phan Thiên Hương
DVL- K54
Phan Thiên Hương
2
§1.Thuật toán biến đổi Fourier của hàm tuần hoàn
§1.Thuật toán biến đổi Fourier của hàm tuần hoàn
Mặt khác ta có thể biểu diễn chuỗi Fourier theo dạng mũ phức:
Với an va bn là hệ số Fourier, được xác định
theo x(t) :
1 i 2πnf 0t
(e
+ e −i 2πnf 0t )
2
1
sin( 2πnf 0t ) = (e i 2πnf 0t − e −i 2πnf 0t )
2
cos( 2πnf 0t ) =
T
an =
2
x(t ) cos(2πnf0t )dt
T ∫0
n=0,1,2,...
T
T
2
bn = ∫ x(t) sin(2πnf0t)dt
T0
Xn =
n=0,1,2,...
1
x(t )e −i 2πnf0t dt
T ∫0
Xn được gọi là phổ của x(t)
DVL- K54
Phan Thiên Hương
§2. Thuật toán biến đổi Fourier của hàm không tuần hoàn
DVL- K54
Phan Thiên Hương
§2. Thuật toán biến đổi Fourier của hàm không tuần hoàn
Nếu tín hiệu x(t) là hàm không tuần hoàn thì ta không thể biểu diễn nó
dưới dạng phổ rời rạc như đối với hàm tuần hoàn. Tuy nhiên nếu hàm
x(t) vẫn tuân theo điều kiện Dirichlet trong 1 khoảng bất kỳ nào và tích
∞
X(f ) =
∫ x(t )e
− i 2πft
dt
−∞
phân
vẫn hội tụ (converged) nghĩa là tích phân này có thể
tính được thì hàm x(t) có thể được biẻu diễn dưới dạng tích phân
Với ω = 2πf (radians per second),
Fourier:
x(t ) =
∞
x(t ) =
∫ X ( f )e
i 2πft
1
2π
∞
∫ X (ω )e
iωt
dω
−∞
df
−∞
DVL- K54
Phan Thiên Hương
§2. Thuật toán biến đổi Fourier của hàm không tuần hoàn
DVL- K54
Phan Thiên Hương
DVL- K54
Phan Thiên Hương
§2. Thuật toán biến đổi Fourier của hàm không tuần hoàn
DVL- K54
Phan Thiên Hương
3
§2. Thuật toán biến đổi Fourier của hàm không tuần hoàn
§2. Thuật toán biến đổi Fourier của hàm không tuần hoàn
1
x(t ) =
0
−ε /2 ≤ t ≤ ε /2
t < −ε / 2hayt > ε / 2
ε /2
∞
X(f ) =
∫ x(t )e
−∞
DVL- K54
− i 2πft
dt =
∫
−ε / 2
e
−i 2πft
dt =
e
i 2πf
ε
−e
i 2πf
2
−i 2πf
ε
2
=ε
sin( 2πf
2πf
ε
ε
2
)
Phan Thiên Hương
DVL- K54
Phan Thiên 2
Hương
Phan Thiên Hương
DVL- K54
Phan Thiên Hương
§3 Đặc trưng của phổ :
Tín hiệu khác nhau bởi biên độ, tần số và pha.
DVL- K54
§3 Đặc trưng của phổ :
§3 Đặc trưng của phổ :
Phổ được biểu diễn dưới dạng số phức :
X(f)=U(f)+iV(f)
Trong đó U(f) là phần thực còn V(f) là phần ảo.
Tương đương với : X(f) = |X(f)| eiθ(f)
Với |X(f)| = (U2(f) + V2(f))1/2
Và θ(f) = arctan (V(f)/U(f))
khi U(f)≠0 trong khoảng -π đến π
|X(f)| - biên độ của phổ (amplitude spectrum of x(t)) of
amplitude spectral density) and θ(f)- pha của phổ (phase
spectrum of x(t)) (còn gọi là phổ biên độ và phổ pha)
DVL- K54
Phan Thiên Hương
DVL- K54
Phan Thiên Hương
4
§3 Đặc trưng của phổ :
§3 Đặc trưng của phổ :
Nếu x(t) trong miền thời gian là tổng của 2 tín hiệu
x(t ) = s1 (t ) + s 2 (t )
Thì trong miền tần số ta có :
X ( f ) e iθ x ( f ) = S1 ( f ) e iθ1 ( f ) + S 2 ( f ) e iθ 2 ( f )
Khi đó phổ biên độ :
Và phổ pha :
DVL- K54
Phan Thiên Hương
DVL- K54
Phan Thiên Hương
§4. Biến đổi Fourier của tín hiệu rời rạc :
§3 Đặc trưng của phổ :
Độ rộng của phổ
Xi = {X-r, X-r+1,......X-i,...X-1,X0, X1,.....Xi,.....Xr-1}
r −1
X i = A0 + 2∑ Am cos 2πmf1t + Bm sin 2πmf 0 t
m =1
DVL- K54
Phan Thiên Hương
DVL- K54
Phan Thiên Hương
§4. Biến đổi Fourier của tín hiệu rời rạc :
§4. Biến đổi Fourier của tín hiệu rời rạc :
Am, Bm –hệ số Fourier, chúng là các giá trị có thể xác định được
trên cơ sở thỏa mãn đẳng thức (4.1)
Am =
1 r −1
mi
∑ X i cos(2π n )
n i =− r
Bm =
1 r −1
mi
∑ X i sin(2π n )
n i =− r
Với n=2r
|X(f)| = (Am2 +Bm2)1/2
θ(f) = arctg(-Bm/Am)
DVL- K54
Phan Thiên Hương
DVL- K54
Phan Thiên Hương
5
§5. Biến đổi Fourier 2 chiều
§6 Hàm Dirac Delta
Biến đổi Fourier còn có thể dùng cho hàm 2
biến. Gọi g(x,y) là hàm không tuần hoàn của
2 biến x,y. Nếu
Thông thường ta có tại giá trị t=t0 thì hàm x(t)=x(t0). Đối với hàm Delta ta có :
δ(t-t0) =1 for t= 0
δ(t-t0)=0 for t≠0
X(f) =
Khi đó biến đổi Fourier (Fourier transform) được :
X(f)
Và ngược lại :
DVL- K54
Phan Thiên Hương
DVL- K54
Phan Thiên Hương
§6 Hàm Dirac Delta
§6 Hàm Dirac Delta
DVL- K54
Phan Thiên Hương
DVL- K54
Phan Thiên Hương
DVL- K54
Phan Thiên Hương
6
§1.Khái niệm chung:
§2. Phương pháp thực hiện quá trình lọc.
Xung (impulse), sự đáp ứng của xung trong miền thời gian và
miền tần số.
Chương III
§3. Các bộ lọc số tuyến tính không tối ưu
LÝ THUYẾT CƠ BẢN CỦA CÁC BỘ LỌC
Bộ lọc tần thấp
Bộ lọc tần cao
Bộ lọc dải
Bộ lọc khe (hình chữ V)
ĐVL K54- Mỏ Địa chất
XLSL ĐVL-Phan Thiên Hương
LÝ THUYẾT CƠ BẢN CỦA CÁC BỘ LỌC
Định nghia
Tóan tử lọc được phân loại theo tính chất của nó:
1. Toán tử lọc được gọi là tuyến tính nếu nó có tính chồng
chập (additive)
Homogeneous (đồng nhất):
2. Toán tử lọc được gọi là bất biến theo thời gian (timeinvariant) nếu mối quan hệ trong toán tử lọc luôn đúng
khi thời gian được dich chuyển với time shift τ:
ĐVL K54- Mỏ Địa chất
XLSL ĐVL-Phan Thiên Hương
Để thực hiện quá trình lọc đòi hỏi phải giải quyết 2 nhiệm vụ
ĐVL K54- Mỏ Địa chất
XLSL ĐVL-Phan Thiên Hương
• Bộ lọc luôn phải thỏa mãn tính ổn định. Bộ lọc tuyến tính, bất
biến được gọi là ổn định nếu như tín hiệu đầu vào x(t) bị giới
hạn (bounded) thì tín hiệu đầu ra y(t) cũng bị chặn (bounded
too)
• Nếu như tính ổn định của bộ lọc không được thỏa mãn, thì
chúng ta phải đặt điều kiện để nó thỏa mãn tính ổn định.
• Toán tử lọc còn được phân lọai causal và acausal (tính nhân
quả):
Trong trường hợp causal, tín hiệu ra của bộ lọc tại thời gian to
chỉ phụ thuộc vào các giá trị của tín hiệu đầu vào tại thời gian
t< to
ĐVL K54- Mỏ Địa chất
XLSL ĐVL-Phan Thiên Hương
Trong miền thời gian
• Thiết kế các bộ lọc – thuật toán lọc đảm bảo tốt nhất mục đích đặt ra: a)
•
lọc tốt nhất nhiễu; b) làm méo ít nhất có thể tín hiệu; c) thực hiện nhanh
• tín hiệu đầu vào là x(t),
gọn, hiệu quả trên máy tính.
• tín hiệu đầu ra y(t)
Xây dựng các phương pháp thực hiện quá trình lọc trên máy tính.
• qua bộ lọc h(t).
phương pháp thực hiện quá trình lọc có thể được thực hiện
• trong miền thời gian
• trong miền tần số.
ĐVL K54- Mỏ Địa chất
XLSL ĐVL-Phan Thiên Hương
ĐVL K54- Mỏ Địa chất
XLSL ĐVL-Phan Thiên Hương
1
Trong miền thời gian
Trong miền thời gian
Đối với bộ lọc tuyến tính, bất biến (time-invariant), tín hiệu đầu ra
có thể được biểu diễn dưới dạng rời rạc:
y(t) luôn luôn tính đựơc cho tín hiệu đầu vào x(t) khi biết h(t).
y j = ∑ hi x j −i
xj-i – giá trị rời rạc của tín hiệu đầu vào
hi – giá trị rời rạc của hàm lọc hay còn gọi là hàm trọng số.
Trong trường hợp nếu ta dùng toán tử lọc chính là
hàm Dirac delta
1; i = 0
0; i ≠ 0
δi =
Thì đầu ra chính là hàm xi .
ĐVL K54- Mỏ Địa chất
XLSL ĐVL-Phan Thiên Hương
2. Trong miền tần số:
x (t ) =
ĐVL K54- Mỏ Địa chất
1
2π
ĐVL K54- Mỏ Địa chất
XLSL ĐVL-Phan Thiên Hương
Bộ lọc tần thấp
∞
∫ X ( f )e
i 2 πft
df
−∞
XLSL ĐVL-Phan Thiên Hương
ĐVL K54- Mỏ Địa chất
XLSL ĐVL-Phan Thiên Hương
Bộ lọc tần thấp
Bộ lọc tần cao
H(ω)
Hl
Hh
fc
f
Hình 4.5: a)quan hệ giữa bộ lọc tần số thấp và tần số cao; b) Phổ của bộ lọc tần cao
ĐVL K54- Mỏ Địa chất
XLSL ĐVL-Phan Thiên Hương
ĐVL K54- Mỏ Địa chất
XLSL ĐVL-Phan Thiên Hương
2
Bộ lọc dải
ĐVL K54- Mỏ Địa chất
Bộ lọc khe
XLSL ĐVL-Phan Thiên Hương
ĐVL K54- Mỏ Địa chất
XLSL ĐVL-Phan Thiên Hương
Trong miền thời gian
X = [2, -1, 3, 2, 4];
h = [1, 0, 0];
figure
a
subplot(3,1,1)
stem(X', 'filled');
title('x');
subplot(3,1,2)
stem(h', 'filled');
title('h');
nx = length(X);
b
nh = length(h);
ny = nx + nh - 1;
y = zeros(1, ny);
y=conv(X, h); % convolution of X and h
subplot(3,1,3)
stem(y, 'filled');
title('x*h');
ĐVL K54- Mỏ Địa chất
XLSL ĐVL-Phan Thiên Hương
3
MỘT SỐ KHÁI NIỆM CƠ BẢN
BỘ LỌC GIẢI TÍCH
MỘT SỐ KHÁI NIỆM CƠ BẢN
•BỘ LỌC CHEBYSHEV
•BỘ LỌC BUTTERWORTH
•BỘ LỌC TUYẾN TÍNH TRONG MIỀN KHÔNG GIAN
•THUẬT TOÁN TRUNG BÌNH TRƯỜNG
•Dải thông tần (passband):
•Dải dốc (slopband-roll off):
•Dải cắt (stopband):
•Tần số góc (hay còn gọi là tần số cắt) cutoff or corner frequency
•Octave OR Decade
•dB (decibel) = 10 log10 ( A12 / A22 )
•THUẬT TOÁN NÂNG HẠ TRƯỜNG
BỘ LỌC GIẢI TÍCH
Bộ lọc chebyshev
dB
Tỷ số biên độ
1. Biên độ của hàm trọng số
(Amplitude of the frequency response
Tỷ số năng lượng
1
2
H chebyshev (ω ) =
ω
1 + ε C N
ωc
2
-120
10-6
10-12
-80
10-4
10-8
-40
0.01
10-4
BỘ LỌC GIẢI TÍCH
ω
C N
ωc
đa thức Chebyshev bậc N
C0(ω)=1; C1(ω)= ω; CN+1(ω)+CN(ω)= 2ω CN (ω)
2.Cực trị được tính theo công thức:
δ = 1 − (1 − ε 2 )
−1 / 2
BỘ LỌC GIẢI TÍCH
Bộ lọc Butterworth
Biên độ của hàm trọng số
(Amplitude of the frequency response)
1
2
H b (ω ) =
ω
1 +
ωc
2n
Độ dốc của bộ lọc được tính như sau
K (ω ) = 20 lg
H (ω 2 )
H (ω1 )
BỘ LỌC GIẢI TÍCH
Bộ lọc Butterworth
•Thuật toán trung bình trường
Bộ lọc tuyến tính trong miền không gian
Bộ lọc tuyến tính trong miền không gian
•
Thuật toán trung bình trường
∆g =
H (ω ) =
1
N
N
∑ ∆g
i =1
ωN
sin
2
ωN
2
i
- Xem thêm -