&KѭѫQJ
&KѭѫQJ
GIӞ, THIӊ8 MATLAB
¾ MөFÿtFKGiúp sinh viên làm quen vӟLSKҫQPӅP0DWODE
¾
NӝLGXQJ
GiӟLWKLӋXWәQJTXDQYӅMatlab
GiӟLWKLӋXPӝWYjLOӋQKFѫEҧQ
7KDRWiFFăQEҧQWURQJ0DWODE
ThӵFKLӋQPӝWYjLYtGөOjPTXHQWUrQ0DWODE
1.1 TәQJTXDQ
1.1.1
GiӟLWKLӋX
Matlab là tӯYLӃWWҳWFӫD0DWUL[/DERUDWRU\
Matlab là mӝWQJ{QQJӳOұSWUuQKFҩSFDRGҥQJWK{QJGӏFK1yOjP{LWUѭӡQJWính toán sӕ
ÿѭӧFWKLӃWNӃEӣLF{QJW\0DWK:RUNV0DWODEFKRSKpSWKӵFKLӋQFiFSKpSWtQKWRiQVӕPDWUұQ
vӁÿӗWKӏKjPVӕKD\ELӇXGLӉQWK{QJWLQGѭӟLGҥQJ'KD\'WKӵFKLӋQFiFWKXұWWRiQYjJLDR
tiӃSYӟLFiFFKѭѫQJWUuQKFӫDFiFQJ{QQJӳNKiFPӝWcách dӉGjQJ
Phiên bҧQ0DWODEÿѭӧFVӱGөQJP{SKӓQJWURQJWjLOLӋXQj\Oj0DWODE
1.1.2
KhӣLÿӝQJYjFKXҭQEӏWKѭPөFOjPYLӋFWURQJ0DWODE
7UѭӟFNKLNKӣLÿӝQJ0DWODEQJѭӡLGQJSKҧLWҥRPӝWWKѭPөFOjPYLӋFÿӇFKӭDFiFILOH
FKѭѫQJWUình cӫDPuQKYtGө D:\ThucHanh_DSP).
Matlab sӁWK{QJGӏFKFiFOӋQKÿѭӧFOѭXWURQJILOHFyGҥQJ
P
6DXNKLÿã cài ÿһW0DWODEWKuYLӋFNKӣLFKҥ\FKѭѫQJWUuQKQj\FKӍÿѫQJLҧQOjQKҩSYjR
biӇXWѭӧQJFӫDQyWUrQGHVNWRS
7.0.4
, hoһFYjR6WDUW\All Programs\Matlab 7.0.4\ Matlab
&KѭѫQJ – GIӞ,7+,ӊ80$7/$%
6DXNKLÿã khӣLÿӝQJ[RQJ0DWODEWKuEѭӟFNӃWLӃSOjFKӍWKѭPөFOjPYLӋFFӫDPuQKFKR
Matlab. NhҩSYjRELӇXWѭӧQJ
trên thanh công cөYjFKӑQWKѭPөFOjPYLӋFFӫDPuQKYtGө
D:\ThucHanh_DSP).
CӱD Vә OjP YLӋF FӫD 0DWODE VӁ QKѭ KuQK YӁ ErQ GѭӟL 1y bao gӗP FӱD Vә OjP YLӋF
chính: CӱDVәOӋQK&RPPDQG:LQGRZFӱDVәWKѭPөFKLӋQWҥL&XUUHQW'LUHFWRU\YjFӱDVә
chӭDWұSFiFOӋQKÿmÿѭӧFVӱGөQJ&RPPDQG+LVWRU\
ĈӇWҥRPӝWILOHPWURQJWKѭPөFOjPYLӋFEҥQÿӑFFyWKӇWKӵFKLӋQ
x NhҩSYjRELӇXWѭӧQJ hoһFYjR)LOH\New\M-File
x CӱDVәVRҥQWKҧR[XҩWKLӋQJ}FKѭѫQJWUuQKFҫQWKLӃWYjRILOH6DXNKLÿmKRjQWҩW
nhҩQYjRELӇXWѭӧQJ
ÿӇOѭXYjRWKѭPөFKLӋQWҥL'\ThucHanh_DSP)
BM KӻWKXұW0i\WtQK
2
&KѭѫQJ – GIӞ,7+,ӊ80$7/$%
ĈӇWKӵFWKLWұSOӋQKFyWURQJILOHPWURQJWKѭPөFOjPYLӋFWKuQJѭӡL dùng chӍFҫQJ}WrQ
ILOHÿyYj0DWODEVӁWӵÿӝQJWKӵFWKLFiFGzQJOӋQKFyWURQJILOHPQj\YtGөÿӇWKӵFWKLFiF
lӋQKFyWURQJILOHWHVWPFKӍFҫQJ}OӋQKWHVW
1.2 Các lӋQKWK{QJGөQJWURQJ0DWODE
1.2.1
MӝWYjLNLӇXGӳOLӋX
0DWODEFyÿҫ\ÿӫFiFNLӇXGӳOLӋXFѫEҧQVӕQJX\rQVӕWKӵFNêWӵ%RROHDQ
ChuӛLNêWӵÿѭӧFÿһWWURQJQKi\NpS³´YtGө³WKXFKDQK´
KiӇXGm\FyWKӇÿѭӧFNKDLEiRWKHRF~SKiS³VӕBÿҫX: EѭӟF: sӕBFXӕL´9tGө
(kӃWTXҧVӁWKXÿѭӧFPӝWFKXәL>@
KiӇXPDWUұQFyWKӇÿѭӧFNKDLEiRQKѭYtGөVDX
M = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]
Ma trұQ0WKXÿѭӧFVӁOj
A=1 2 3
4 5 6
7 8 9
1.2.2
Các lӋQKÿLӅXNKLӇQFѫEҧQ
x LӋQKclear: Xóa tҩWFҧFiFELӃQWURQJEӝQKӟ0DWODE
x LӋQKclc: Xóa cӱDVәOӋQKFRPPDQGZLQGRZ
x LӋQKpause: ChӡVӵÿiSӭQJWӯSKtDQJѭӡLGQJ
x LӋQK=: LӋQKJiQ
x LӋQK%: Câu lӋQKVDXGҩXQj\ÿѭӧF[HPOjGzQJFK~WKtFK
x LӋQKinput: Lҩ\YjRPӝWJLiWUӏ
Ví dө[ LQSXWµ1KDSJLDWULFKR[¶
x LӋQKhelp: Yêu cҫXVӵJL~SÿӥWӯ0DWODE
x LӋQKsave/ѭXELӃQYjR bӝQKӟ
Ví dөVDYHWHVW$%&OѭXFiFELӃQ$%&YjRILOHWHVW
x LӋQKload: NҥSELӃQWӯILOHKD\EӝQKӟ
Ví dөORDGWHVW
x LӋQKUӁQKiQK IfF~SKiSQKѭVDX
IF expression
statements
ELSEIF expression
statements
ELSE
statements
END
x LӋQKUӁQKiQKSwitch:
SWITCH switch_expr
CASE case_expr,
statement,..., statement
CASE {case_expr1, case_expr2, case_expr3,...}
BM KӻWKXұW0i\WtQK
3
&KѭѫQJ – GIӞ,7+,ӊ80$7/$%
statement,..., statement
...
OTHERWISE,
statement,..., statement
END
x LӋQKOһSFor:
FOR variable = expr, statement,..., statement END
x LӋQK While:
WHILE expression
statements
END
x LӋQKbreak7KRiWÿӝWQJӝWNKӓLYzQJOһS:+,/(KD\)25
x LӋQKcontinue: BӓTXDFiFOӋQKKLӋQWҥLWLӃSWөFWKӵFKLӋQYzQJOһSӣOҫQOһSWLӃS
theo.
x LӋQKreturn: LӋQKTXD\YӅ
x LӋQKclf: Xóa hình hiӋQWҥL
x LӋQKplot(signal): VӁGҥQJVyQJWtQKLӋXVLJQDO
x LӋQKstairs(signal): VӁWtQKLӋXVLJQDOWKHRGҥQJFҫXWKDQJ
x LӋnh stem(signal): VӁFKXӛLGӳOLӋXUӡLUҥF
x LӋQKbar(signal): VӁGӳOLӋXWKHRGҥQJFӝW
x LӋQKmesh(A): HiӇQWKӏÿӗKӑDGҥQJ'FiFJLiWUӏPDWUұQ
1.2.3
Các phép tính vӟLPDWUұQ
x NhұSPDWUұQYjR0DWODE:
>> A = [16 3 2 13; 5 10 11 8; 9 6 7 12; 4 15 14 1]
A=
16 3 2 13
5 10 11 8
9 6 7 12
4 15 14 1
x TҥRPDWUұQYjR0DWODE: sӱGөQJFiFKjPFyVҹQ
Zeros(n,m): ma trұQQPFiFSKҫQWӱEҵQJ
Eye(n)
: ma trұQÿѫQYӏQQ
Ones(n,m) : ma trұQQPcác phҫQWӱEҵQJ
Rand(n,m) : ma trұQQPFiFSKҫQWӱWӯÿӃQ
Diag(V,k) : nӃX9OjPӝWYHFWѫWKuVӁWҥLPDWUұQÿѭӡQJFKpR
x Phép chuyӇQYӏ: A’
>> A'
ans =
16 5 9 4
3 10 6 15
2 11 7 14
13 8 12 1
x Hàm sum: Tính tәQJFiFSKҫQWӱWUrQWӯQJFӝWFӫDPDWUұQP[QWKjQKPDWUұQ[Q
BM KӻWKXұW0i\WtQK
4
&KѭѫQJ – GIӞ,7+,ӊ80$7/$%
>> sum(A)
ans =
34 34 34 34
x Hàm diag: Lҩ\FiFSKҫQWӱÿѭӡQJFKpRFӫDPDWUұQ
>> diag(A)
ans =
16
10
7
1
>> C = [1 2 3;2 3 4]
C=
1 2 3
2 3 4
>> diag(C)
ans =
1
3
x Hàm detWtQKÿӏQKWKӭFPDWUұQ
>> det(A)
ans =
0
x Hàm rank: tính hҥQJFӫDPDWUұQ
>> rank(A)
ans =
3
x Hàm inv: tính ma trұQQJKӏFKÿҧR
>> inv(A)
ans =
1.0e+015 *
0.2796 0.8388 -0.8388 -0.2796
-0.8388 -2.5164 2.5164 0.8388
0.8388 2.5164 -2.5164 -0.8388
-0.2796 -0.8388 0.8388 0.2796
x Truy xuҩWSKҫQWӱWURQJPDWUұQ: A(x,y)
7URQJÿy$WrQPDWUұQ
x: TӑDÿӝKjQJWtQKWӯ
y: TӑDÿӝFӝWWtQKWӯ
>> A
A=
16 3
5 10
2 13
11 8
BM KӻWKXұW0i\WtQK
5
&KѭѫQJ – GIӞ,7+,ӊ80$7/$%
9 6 7 12
4 15 14 1
>> A(4,3)
ans =
14
>> A(4,3) = 16
A=
16 3 2 13
5 10 11 8
9 6 7 12
4 15 16 1
x Toán tӱFRORQ
A(i:j,k): Lҩ\FiFSKҫQWӱWӯLÿӃQMWUrQKjQJNFӫDPDWUұQ$
A(i,j:k): Lҩ\FiFSKҫQWӱWӯMÿӃQNWUrQKjQJLFӫDPDWUұQ$
>> A
A=
16 3 2 13
5 10 11 8
9 6 7 12
4 15 16 1
>> A(3,2:4)
ans =
6 7 12
>> A(1:2,3)
ans =
2
11
x CӝQJWUӯPDWUұQ: A(n.m) ± B(n.m) = C(n.m)
x Nhân 2 ma trұQ: A(n.m) * B(m.k) = C(n.k)
x Nhân mҧQJ: C = A.* B (C(i,j) = A(i,j) * B(i,j))
x Chia trái mҧQJ: C = A.\ B (C(i,j) = B(i,j) / A(i,j))
x Chia phҧLPҧQJ: C = A./ B (C(i,j) = A(i,j) / B(i,j))
x Chia trái ma trұQ: C = A \ B = inv(A) * B (pt: AX = B)
x Chia phҧLPDWUұQ: C = A / B = B * inv(A) (pt: XA = B)
x LNJ\WKӯDPDWUұQ: A ^ P
x BiӇXGLӉQWtQKLӋXWUrQPLӅQWKӡLJLDQ
n= [1:3] % MiӅQWKӡi gian 1, 2, 3
x=[1 2 3] % Tín hiӋXUӡLUҥF
stem(n,x) % BiӇXGLӉQWtQKLӋX[WUrQPLӅQWKӡLJLDQQ
1.3 Bài tұS
Bài 1. Nhұp vào ma trұn: A=[16 3 2 13; 5 10 11 8; 9 6 7 12; 4 15 14 1]
BM KӻWKXұW0i\WtQK
6
&KѭѫQJ – GIӞ,7+,ӊ80$7/$%
x Tìm kích thѭӟFPDWUұQ$
x Lҩ\GzQJÿҫXWLrQFӫDPDWUұQ$
x TҥRPDWUұQ%EҵQJGzQJFuӕLFQJFӫD$
x Tính tәQJFiFSKҫQWӱWUrQFiFFӝWFӫD$JӧLêWtQKWәQJFiFSKҫQWӱWUrQFӝW
sum(A(:,1))).
x Tính tәQJFiFSKҫQWӱWUrQFiFGzQJFӫD$
Bài 2. Cho ma trұn A=[2 7 9 7; 3 1 5 6; 8 1 2 5], SV giҧi thích kӃt quҧ cӫa các lӋnh sau:
x A'
x A(:,[1 4])
x A([2 3],[3 1])
x reshape(A,2,6)
x A(:)
x [A A(end,:)]
x A(1:3,:)
x [A ; A(1:2,:)]
x sum(A)
x sum(A')
x [ [ A ; sum(A) ] [ sum(A,2) ; sum(A(:)) ] ]
1
0
1
1
Bài 3. Giҧi hӋ SKѭѫQJ$[ EYӟi: A= 2 5 3 và b = 1
3 1 0
2
Bài 4. &KRYHFWѫ[ >@JLҧi thích kӃt quҧ cӫa các lӋnh sau:
x x(3)
x x(1:7)
x x(1:end)
x x(1:end-1)
x x(6:-2:1)
x x([1 6 2 1 1])
x sum(x)
Bài 5. VӁ ÿӗ thӏ hàm sӕ y 1 =sinx.cos2x và hàm sӕ y 2 =sinx2 trong [0-2]
Bài 6. Giҧi hӋ SKѭѫQJWUình sau:
2x1 + 4x2 + 6x3 – 2x4 =0
x1 + 2x2 + x3 + 2x4 =1
2x2 + 4x3 + 2x4 = 2
3x1 – x2 + 10x4 = 10
Bài 7. VӁ mһt z
sin x 2 y 2
x2 y2
trong không gian 3 chiӅu
Bài 8. Sinh viên thӱ vӁ mһt trө z= x 4 y 2 bҵng hàm mesh và hàm surf
Bài 9. Cho tín hiӋXWѭѫQJWӵ:
x a (t )
BM KӻWKXұW0i\WtQK
3 cos100St
7
&KѭѫQJ – GIӞ,7+,ӊ80$7/$%
a. Tìm tҫn sӕ lҩy mүu nhӓ nhҩt có thӇ mà không bӏ mҩt thông tin
b. Giҧ sӱ tín hiӋXÿѭӧc lҩy mүu ӣ tҫn sӕ Fs = 200 Hz. Tìm tín hiӋu lҩy mүu
c. Giҧ sӱ tín hiӋXÿѭӧc lҩy mүu ӣ tҫn sӕ Fs = 75 Hz. Tìm tín hiӋu lҩy mүu
d. Tìm tҫn sӕ cӫa (0n@
2
n f
x
1ăQJOѭӧQJWURQJNKRҧQJ[iFÿӏQKWӯ-K Q.ÿѭӧF[iFÿӏQKWKHRF{QJWKӭF
İ
K
¦
n K
x
x>n@
2
Công xuҩWWUXQJEuQKFӫDPӝWGm\NK{QJWXҫQKRjQÿѭӧF[iFÿӏQKEӣLF{QJWKӭF
P
1 n N
| x(n) |2
¦
N of 2 N 1
n N
lim
x Công xuҩWWUXQJEuQKFӫDPӝWGm\WXҫQKRjQYӟLFKXNǤ1ÿѭӧF[iFÿӏQKEӣLF{QJ
thӭF
Pav
1
N
N
¦
x>n@
2
n 0
x
Dãy xung ÿѫQYӏ
1, khi n 0
w>n@ ®
¯0, khi n z 0
x
Dãy nhҧ\EұFÿѫQYӏ
1, khi n t 0
u>n@ ®
¯0, khi n 0
Dãy sine phӭF
x
&KѭѫQJ – BIӆ8',ӈ17Ë1+,ӊ8
x>n@
x
x
A D e jw0nI
n
Dãy sine thӵF
x>n@
A cos( w0 n I )
Thành phҫQFKҹQOҿFӫDWtQKLӋX x(n)
Thành phҫQFKҹQ
xe (n)
xo (n)
x
x
xe (n) xo (n)
1
[x(n) x(n)]
2
1
[x(n) x(n)]
2
Thành phҫQOҿ
Các phép biӃQÿәLWtQKLӋX
Làm trӉWtQKLӋX'HOD\'ӏFKWUiL y (n) x(n k ) k t 0
Lҩ\WUѭӟFWtQKLӋX$GYDQFH'ӏFKSKҧL y (n) x(n k ) k t 0
ĈҧR y (n) x(n)
CӝQJ y (n) x1 (n) x2 (n)
Nhân y (n) x1 (n).x2 (n)
Co giãn miӅQWKӡLJLDQ y (n) x(D n)
Co giãn miӅQELrQÿӝ y (n) Ax(n)
Các hàm Matlab liên quan:
stemp: vӁGm\GӳOLӋXQKѭFiFTXHWKHRWUөF[
sum;iFÿӏQKWәQJFӫDWҩWFҧFiFSKҫQWӯFӫDPӝWYHFWRU
min;iFÿӏQKSKҫQWӱQKӓQKҩWFӫDPӝWYHFWRU
max;iFÿӏQKSKҫQWӱQKӓQKҩWFӫDPӝWYHFWRU
zeros: cҩSSKiWPӝWYHFWRUKRһc ma trұQYӟLFiFSKҫQWӱ
subplot&KLDÿӗWKӏUDWKjQKQKLӅXSKҫQQKӓPӛLSKҫQYӁPӝWÿӗWKӏNKiFQKDX
title7KrPWrQWLrXÿӅFKRÿӗWKӏ
xlabel: ViӃWFK~WKtFKGѭӟLWUөF[WURQJÿӗWKӏ'
ylabel: ViӃWFK~WKtFKGѭӟLWUөF\WURQJÿӗWKӏ'
2.2 MӝWYjLYtdө
¾ Ví dөXét tín hiӋXOLrQWөFVDX i (t ) cos(20S t ) ÿѭӧFOҩ\PүXPV7tQKLӋXÿyFy
tuҫQKRjQKD\NK{QJ"
GiҧLÿiS
S
x(n) cos(2S (10)(0.0125)n) cos( n)
4
2S N
Tín hiӋXWXҫQKRjQNKL
T0
k
Suy ra:
2S
S
N
k
4
N 8
'Rÿy
k 1
VӟLN WDFy1 ÿyOjFKXNuWXҫQKRjQFӫDWtQKLӋX
¾ Ví dөDùng Matlab biӇXGLӉQ6WHSVLJQDOYj,PSXOVHVLJQDO
BM KӻWKXұW0i\WtQK
10
&KѭѫQJ – BIӆ8',ӈ17Ë1+,ӊ8
Step signal: u (n)
nt0
{10
Impulse Signal: G (n)
n0
{10
n
0
nz0
GiҧLÿiS:
Step signal
n0 = -1;n1 = -3;n2 = 3;
n = [n1:n2];
x = [(n-n0)>=0];
stem(n,x);
Impulse signal
n0 = 1;
n1 = -5;
n2 = 5;
n = [n1:n2];
x = [n== 0];
stem(n,x);
BM KӻWKXұW0i\WtQK
11
&KѭѫQJ – BIӆ8',ӈ17Ë1+,ӊ8
2.3 Bài tұSFӫQJFӕOêWKX\ӃW
Bài 1. Các tín hiӋXVDXÿk\FyWXҫn hoàn hay không? NӃu có hãy xác ÿӏnh chu kì:
a.
x(n) 2 cos( 2S n)
b. x(n) 20cos(S n)
Bài 2. BiӇu diӉn các tín hiӋu sau sӱ dөng tín hiӋX[XQJÿѫQYӏ (impulse signal)
a.
x(n) {1, 2, 3 n, 4, 1}
b. x(n) {0 n,1, 2, 4}
Bài 3. Cho tín hiӋu sau x(n) {-1,2,0 n ,3} ;iFÿӏnh các tín hiӋXVDXÿk\
a. x(n)
b. x(n 1)
c. 2 x(n 1)
d. x(n) x(n 1)
Bài 4. Cho tín hiӋu x(n) {1 n, 2,3} ;iFÿӏnh thành phҫn chҹn và lҿ cӫa tín hiӋu.
Bài 5. Cho tín hiӋu x(n) {1,1, 0 n, 1, 1} ;iFÿӏnh
a.
b.
c.
d.
x(2n)
x(n/2)
x(2n – 1)
x(n)x(n)
Bài 6. Cho 2 tín hiӋXVDXÿk\;iFÿӏQKQăQJOѭӧng cӫa 2 tín hiӋu.
BM KӻWKXұW0i\WtQK
12
&KѭѫQJ – BIӆ8',ӈ17Ë1+,ӊ8
a.
x(n) 1G (n) 2G (n 1) 2G (n 2)
b. x(n) {1, 0 n, 1}
Bài 7. Cho tín hiӋu x(n) = 2(–1)n
Q! 7tQKQăQJOѭӧng và công suҩt cӫa tín hiӋu.
2.4 Bài tұSNӃWKӧSYӟL0DWODE
n
Bài 1. Dùng MatLab hiӋn thӵc hàm mNJ x(n) 3(0.5) và hàm sin x(n) 3cos(3S n 5)
Bài 2. Cho tín hiӋu rӡi rҥF[QQKѭVDX
;iFÿӏQKFKXNuQăQJOѭӧQJHQHUJ\YjF{QJVXҩWSRZHUFӫDWtQKLӋX+LӋQWKӵFNӃW
quҧWtQKWRiQEҵQJFiFOӋQK0DWODE
Bài 3. Các tín hiӋXVDXÿk\FyWXҫn hoàn hay không? NӃu có hãy tính chu kì tuҫn hoàn.
x(n) (0.5) n cos(2S n S )
x(n) 5cos(2S n S ) 3
BiӇXGLӉQWtQKLӋXWUrQEҵQJ0DWKODE
Bài 4. Cho 2 tín hiӋXVDXÿk\
a. x1(n) = {0^, 1,2,3}
b. x2(n) = {0,1^,2,3}
Tìm x1(n) + x2(n) và x1(n)x2(n) bҵQJWD\Yj0DWKODE
Bài 5. HiӋn thӵc hàm tính StepSignal, ,PSXOVH6LJQDOYjÿҧo tín hiӋu.
+˱ͣQJG̳Q:
Hàm trong Matlab có dҥQJQKѭVDX
function[rv1 rv2.... rvn] = Function_Name(pv1, pv2,..., pvn)
7URQJÿy
Rv1, rv2: Các giá trӏWUҧYӅ
Pv1, pv2: Các tham sӕ
Function_Name: Tên hàm.
Bài 6. ;iFÿӏnh các tín hiӋu sau
a. x(n) u (n) 3w (n 1)
3d n d3
b. x(n) 3u (n 3) w (n 2 u)(n)
3d n d 3
'QJ0DWODEÿӇELӇXGLӉQFiFWtQKLӋXWUrQ
BM KӻWKXұW0i\WtQK
13
&KѭѫQJ – BIӆ8',ӈ17Ë1+,ӊ8
Bài 7. HiӋn thӵc hàm cӝng x1plusx2 và hàm nhân x1timesx2
Bài 8. ViӃWÿRҥn script tính thành phҫn chҹn và lҿ cӫa tín hiӋu.
1
>x(n) x(n)@
xeven (n)
2
1
>x(n) x(n)@
xodd (n)
2
Bài 9. Cho tín hiӋXVDXÿk\[Q XQ– 1) + d(n – 1)
tín hiӋu sau:
a. x(–n)
b. x(n–2)
c. x(n) + x(–n)
–2<= n <=2. BiӇu diӉn các
2.5 Bài tұSYӅQKjOjPWKrPNK{QJEҳWEXӝF
Bài 10.
Cho x(n) u (n) u (n 1)
ÿk\
a. x(–n)
b. x(n + 2)
c. x(n) + x(–n)
d. x(n – 2) + x(n+2)
e. x(–n – 1) . x(n)
f. x(–n) . x(n) + x(–n – 1)
g. x(n) cos(2S n S )
h. x(n).cos(3S n
i.
x(n).cos(3S n
S
S
2
2
0 d n d 5 . Dùng Matlab biӇu diӉn các tín hiӋu sau
)
)
Bài 1.
Các tín hiӋu sau có tuҫn hoàn hay không? NӃu có thì chu kì là bao nhiêu?
a. cos(2S n S )
b. cos(5S n
S
2
)
c. u (n)
d. u (n) 1
e. G (n) u (n)
f.
cos( 2S n)
g. u (n) cos(2S n S )
h. cos(2S n S ) G (n 1)
i.
2 cos(2n S )
j.
3
cos( n S ) u (n)
2
Bài 2.
Tìm năQJOѭӧng cӫa các tín hiӋu sau ( 5 d n d 5 ):
a. G (n)
BM KӻWKXұW0i\WtQK
14
&KѭѫQJ – BIӆ8',ӈ17Ë1+,ӊ8
b. cos(2S n)
c. u (n).G (n)
d. 2u (n).cos(2S n)
e. u(n) . u(–n)
f. n.cos(2S n)
BM KӻWKXұW0i\WtQK
15
&KѭѫQJ
&KѭѫQJ
Hӊ THӔ1* LTI
¾ MөFÿtFKNҳPYӳQJYjFӫQJFӕOêWKX\ӃW
¾
NӝLGXQJ
GiӟLWKLӋXPӝWYjLOӋQKKӛWUӧFKREjLWKӵFKjQKQj\WURQJPDWODE
;iFÿӏQKFiFÿiSӭQJ[XQJÿѫQYӏFӫDKӋWKӕQJ/7,
Các hӋWKӕQJEҩWELӃQWKHRWKӡLJLDQ
ThӵFKLӋQJKpSQӕLFiFKӋWKӕQJ/7,
GiҧLWD\WKrPPӝWYjLYtGөQKҵPFNJQJFӕNLӃQWKӭF
3.1 Tóm tҳWOêWKX\ӃW
ĈӏQKQJKƭD: HӋWKӕQJ/7,OjKӋWKӕQJWX\ӃQWtQKYjEҩWELӃQWKӡLJLDQ
TuyӃQWtQK: mӕLTXDQKӋJLӳDQJ}YjRYjQJ}UDFӫDPӝWKӋWKӕQJOjWX\ӃQWtQK
Ví dө
NӃXWtQKLӋXYjROj[1(t), tín hiӋX[XҩWWѭѫQJӭQJOj\ 1(t) và tín hiӋXQKұSOj[ 2(t), tín hiӋX
xuҩWOj\2(t)
Thì tín hiӋXQKұSOjD1x1(t) + a2x2(t) thì tín hiӋXQJ}[XҩWVӁOjD1y1(t) + a2y2(t) (a1, a2 là các hӋ
sӕWӍOӋ
BҩWELӃQWKӡLJLDQ: chúng ta có thӇVӱGөQJWtQKLӋXQKұSӣWKӡLÿLӇPQj\KRһWӣWKӡLÿLӇP
WUѭӟFÿyWKuWtQKLӋX[XҩWFNJQJVӁFyJiá trӏYӟLWtQKLӋX[XҩWVRYӟLWKӡLÿLӇPWUѭӟFÿy
Ví dө
NӃXWtQKLӋXQKұSOj[WWtQKLӋX[XҩWWѭѫQJӭQJOj\W
Thì khi sӱGөQJWtQKLӋXQKұSOj[W– T) thì tín hiӋX[XҩWWѭѫQJӭQJVӁOj\W– T).
Chính vì vұ\PjKӋWKӕQJEҩWELӃQWKӡLJLDQSKөWKXӝc vào thӡLJLDQÿѭӧFiSYjRWtQKLӋX
nhұS
MӝWYjLWtQKFKҩWNKiF
MӝWKӋWKӕQJÿѭӧFÿһFWUѭQJEӣLÿiSӭQJ[XQJKQĈiSӭQJFӫDKӋWKӕQJYӟLÿҫXYjR
Oj[XQJÿѫQYӏQ
x Tính nhân quҧ
x(n) = 0 (n < n0) y(n) = 0 (n < n0) hoһF
h(n) = 0 khi n < 0
x Tính әQÿӏQK
&KѭѫQJ – Hӊ7+Ӕ1*/7,
x(n) < A < y(n) < B < KRһF
f
¦ hk f
f
3.2 GiӟLWKLӋXFiFKjP0DWODEOLrQTXDQ
x
x
x
Hàm impz(num, den, N+1): +jP[iFÿӏQKÿiSӭQJ[XQJÿѫQYӏFӫDPӝWKӋWKӕQJ
Hàm filter(num, den, x, ic): lӑFGӳOLӋXYӟLPҥFKOӑF,,5KRһF),5
Hàm subplot: FKLDÿӗWKӏWKjQKQKLӅXSKҫQQKӓPӛLSKҫQYӁPӝWÿӗWKӏNKiFQKDX
3.3 MӝWYjLYtGө
Ví dө: Cho mӝWKӋWKӕQJEҩWELӃQFyFiFFһSWtQKLӋXÿҫXYjRYjÿҫXUDWѭѫQJӭQJQKѭVDX
x1(n) = [1, 0, 2] và y1(n) = [0, 1, 2]
x2(n) = [0, 0, 3] và y2(n) = [0, 1, 0, 2]
x3(n) = [0, 0, 0, 1] và y3(n) = [1, 2, 1]
Hãy kiӇPWUDWtQKWX\ӃQWtQKFӫDKӋWKӕQJ
GiҧLÿiS: Xét x4(n) = x2(n í >0, 0, 0, 3].
Do hӋWKӕQJOjEҩWELӃQQrQ\4(n) = y2(n í >0, 0, 1, 0, 2].
Ta thҩ\ [ 4(n) = 3x3Q QKѭQJ \4(n) = [0, 0, 1, 0, 2] 3y3(n) = [3, 6, 3] nên hӋ WKӕQJ
không tuyӃQWtQK
Ví dө: SӱGөQJPDWODEÿӇYӁÿiSӭQJ[XQJKQFKRKӋWKӕQJFySKѭѫQJWUuQKVDLSKkQ
y(n) – 0.4 y(n-1) + 0.75 y(n-2) = 2.2403 x(n) + 2.4908 x(n-1) + 2.2403 x(n-2)
GiҧLÿiS:
clf
N=40;
num=[2.2403 2.4908 2.2403]
den=[1 -04 0.75];
h=impz(num,den,N);
stem(h);
BM KӻWKXұW0i\WtQK
18
&KѭѫQJ – Hӊ7+Ӕ1*/7,
3.4 Bài tұS
3.4.1
Bài tұSFӫQJFӕOêWKX\ӃW
Bài 1. Cho mӝt hӋ thӕng tuyӃn tính có các cһp tín hiӋXÿҫXYjRYjÿҫXUDWѭѫQJӭQJQKѭ
sau:
x1(n) = [í2, 1] và y1(n) = [1, 2,í@
x2(n) = [1,í,í@Yj\2(n) = [í1, 0, 2]
x3(n) = [0, 1, 1] và y3(n) = [1, 2, 1]
Hãy kiӇPWUDWtQKWX\ӃQWtQKFӫDKӋWKӕQJ
Bài 2. Khi mӝt tín hiӋXÿҫu vào x(n) = 3įQíÿѭӧFÿѭDYjRPӝt hӋ thӕng tuyӃn tính
bҩt biӃn nhân quҧÿҫu ra cӫa hӋ thӕng có dҥng: y(n) = 2(ín + 8(1/4)n (n
Bài 3. Tìm ÿiSӭnJ[XQJÿѫQYӏ cӫa hӋ thӕng h(n).
Bài 4. Tính tích chұp cӫa hai tín hiӋu x(n) = [1, 3,íí@YjKQ >í@
Bài 5. Tính tích chұp y(n) = x(n) * h(n) cӫa các cһp tín hiӋu sau:
a. x(n) = [3,1/2,í, 1, 4], h(n) = [2,íí@
b. x(n) = [6, 5, 4, 3, 2, 1], h(n) = [1, 1, 1, 1]
c. x(n) = [í3,íí@KQ >í2, 0,í@
Bài 6. Các hӋ thӕQJQjRVDXÿk\OjEҩt biӃn theo thӡi gian:
a. y(n) = T[x(n)] = x(n) – x(n-1)
b. y(n) = T[x(n)] = x(-n)
c. \Q 7>[Q@ [QFRVȦ0n)
Bài 7. Xét tính nhân quҧ cӫa các hӋ xӱ lý sӕ sau:
a. y (n) n.x(n)
b. y (n)
3 x ( n 2)
Bài 8. Hãy xét tính bҩt biӃn cӫa các hӋ thӕng sau:
a. y (n) n.x(n)
BM KӻWKXұW0i\WtQK
19
&KѭѫQJ – Hӊ7+Ӕ1*/7,
b. y (n)
x 2 ( n)
Bài 9. Tìm ÿiSӭng y(n) cӫa hӋ thӕng LTI nhân quҧ Fyÿһc tính xung h(n) rect 2 (n) vӟi
WiFÿӝng là x(n) rect 3 (n) .
Bài 10.Tìm ÿiSӭng y(n) cӫa hӋ thӕng LTI nhân quҧ Fyÿһc tính xung vӟLWiFÿӝng là
x(n) n.rect 3 (n) .
Bài 11.Hãy xác ÿӏQKÿiSӭng y(n) cӫa hӋ thӕng LTI nhân quҧ FyFyÿһc tính xung h(n) và
WiFÿӝng x(n) trên hình.
h(n)
x(n)
0,8
0,4
-1 0
1
1
0,4
2
3
4
5
-1 0
0,6
1
2
3
Bài 12.Tìm ÿһc tính xung h(n) cӫa hӋ thӕng LTI nhân quҧ ӣ hình.
rect2(n)2
x(n)
G(n-1)
y(n)
G(n-2)
+
rect2(n-1)
rect2(n-1)
Bài 13.Hãy xây dӵQJVѫÿӗ cҩu trúc cӫa hӋ thӕQJ/7,Fyÿһc tính xung
h( n)
rect 3 (n 1)
Bài 14.Hãy xây dӵQJVѫÿӗ cҩu trúc cӫa hӋ thӕQJ/7,Fyÿһc tính xung h(n)
vӟi a là hҵng sӕ.
3.4.2
a n u ( n) ,
MӝWYjLEjLWұSYӟL0DWODE
Bài 1. Sӱ dөQJPDWODEÿӇ [iFÿӏnh tính bҩt biӃn cӫa hӋ thӕQJFySKѭѫQJWUình sai phân
sau: y(n) = 2.2403 x(n) + 2.4908 x(n – 1)
Bài 2. Sӱ dөQJ0DWODEÿӇ thӵc hiӋn ghép nӕi hai hӋ thӕng LTI sau
y1(n) + 0.9y1(n–1) + 0.8y1(n–2) = 0.3x(n) – 0.3x(n–1) + 0.4x(n–2)
và
y2(n) + 0.7y2(n–1) + 0.85y2(n–2) = 0.2y1(n) – 0.5y1(n–1) + 0.3y1(n–2)
Bài 3. Sӱ dөng Matlab kiӇm tra tính әQÿӏnh cӫa hӋ thӕng LTI sau:
y(n) = x(n) – 0.8x(n-1) – 1.5y(n–1) – 0.9 y(n–2)
BM KӻWKXұW0i\WtQK
20
- Xem thêm -