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Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

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Fundamentos de Telecomunicações

Aula 4: Análise de Sinais

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Sumário

Sinais Periódicos: Espectros de Linhas Sinais não Periódicos: Espectros Contínuos Modulação

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Sinais Peródicos: Espectros de Linha

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Forma de onda sinusoidal

período do inverso o é cíclica frequência a 1

repetição de período o é

- valor dum origem da desviado

máximo valor do facto o Representa

angular frequência

amplitudeou pico devalor

)cos()(

0

00

0

0

0

0

ofTf

T

A

tAtv

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Forma de onda sinusoidal

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Representação da sinusoide por um fasor

Tal como na análise de correnta alterna estacionária, a sinusóide pode ser representada por um fasor

)()(0

0

j

00)cos(

complexa lexponencia duma real parte

a como sinusoide ar representa se-Pode

1 com sincose

Euler de teoremano Baseada

tjtj AeeAtA

t

jjRepresentaçãodo fasor

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Representação da Sinusoide por um fasor

O fasor tem comprimento A Roda no sentido retrógrado a fo rotações por segundoFaz um angulo de radianos com o eixo real Para descrever o fasor no domínio da frequência precisamos de associarA amplitude à fase

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Convenções na representação espectral

Variável independente é a frequência f em Hz (ciclos/seg)

W em rad/seg é uma notação sintética para 2*pi*f Os ângulos de fase são medidos relativamente a

função coseno : sin wt= cos (wt-90) A amplitude é sempre positiva. Uma amplitude

negativa é absorvida na fase – –A cos(wt)= A cos (wt+-180)

Os ângulos são expressos em graus embora angulos wt sejam em radianos.

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Representação no tempo dum sinal

)90120cos((4)º12040cos(10).0.2cos(7)(

)120sin((4)º6040cos(107)(

ttttv

tttv

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Espectro unilateral do mesmo sinal

)90120cos((4)º60).0.2cos(7)(

)120sin((4)º6040cos(7)(

tttv

tttv

Page 11: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Fasores Conjugados Espectro de linhas bilateral

Simetria par

Simetria ímpar

eeA

eeA

tfA

eAezeAez

zzz

tfjtfjo

tfjtfj

oo

oo

.2

.2

)2cos(

. .

)(2

1

22

2*2

*

Page 12: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Versão bilateral do espectro

Page 13: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Espectros de Linha

Constituem representações pictóricas de sinsuoides ou fasores em função do tempo

Uma linha no espectro unilateral representa um cosseno real Uma linha no espectro bilateral representa uma exponencial

complexa donde para obter o cosseno real se deve adicionar o fasor conjugado

Qando se faz referência ao intervalo [f1,f2] num espectro bilateral tesá implícita a referência aos intervalos negativos correspondentes.

O espectro de amplitude fornece bastante mais informação que o de fase

Page 14: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Sinais Periódicos

Sinusóides e fasores são sinais periódicos

tamanhode intervalo qq em tomaque valores

pelos definido amentecomplement fica Sinal

sinal do período

- )()(

segundos de

temporalo translaçãqq perante invariante Sinal

o

o

o

o

T

T

ttvmTtv

T

Page 15: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Sinais periódicos e potência média

0

0

0

)(1

)(1

)(1

limv(t)

período um de ao igual é médio valor o periódico Sinal

)(1

limv(t)

v(t)de médio valor O

0

2

20

2

2

2

2

T

T

T

T

TT

T

TT

dttvT

dttvT

dttvT

dttvT

Page 16: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Sinais periódicos e potência média

vt) é voltagem aos terminais duma resistência v(t) dá lugar a uma corrente i(t)= v(t)/R Potência instantânea dissipada na resistência

sv(t)=v(t).i(t)= v2(t)/R Potência normalizada (R=1) Potência média dum sinal periódico

0

2

0

2 )(1

)(T

dttvT

tvS

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Série de Fourier

Há pouco obtemos um sinal a partir da soma duma constante e várias sinusoides

Vamos agora decompor um sinal periódico em somas sinusoidas– Série de Fourier

Page 18: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Série de Fourier

série da escoeficient pelos

definido bilateral linhas de espectro num consiste

frequência da domínio no espectral çãoRepresenta

,....f2,f,0nf sfrequência com

arg fase e amplitude com fasores de soma uma)(

produto do médiovalor

)(

,....210)(

000

arg 2

2

2

2

0

nn

Cjtfjnn

tfjn

tfj

T

n

tfj

nn

CCtv

eeCC

v(t)eC

dtetvC

neCtv

no

o

o

o

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Representação espectal da Série de Fourier

n

0

Cargn

*nn

00

00

0

0

0

CCC

realfor v(t)sinal o (iii)Se

)()(1

sinal do médio válor ao igual é costante componenteA (ii)

1 lfundamenta frequência da

harmónicas inteiras, múltiplas são sfrequência Todas (i)

amplitude de espectro)( arg

def função como amplitude de espectro)(

)(

j

T

n

e

tvdttvT

C

Tf

nfC

nfC

CnfC

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Série trignométrica de Fourier

)arg2cos(2

realvalor )(

10 n

nn CnftCCv(t)

tv

Espectro de amplitude simetria parEspectro de fase simetria ímparÉ usual usar a série exponencial e o espectro bilateral

Page 21: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Cálculo de Cn envolve frequentemente o cálculo do valor médio dum fasor

)sin()sinc(

)sin(1

)(2

11 2

2

2

f

ftee

ftjdte

TfTjfTj

T

T

ftj

)sinc(

Page 22: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Sequência de pulsos rectangulares

)sinc()sin(

)(2

1

)(1

)(1

000

00

22

00

2

2

2

0

2

2

2

0

00

00

nfAfnf

nfAfC

eeTfnj

C

dtetvT

dtetvT

C

n

fjfjn

tfj

T

T

tfjn

Page 23: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Espectro da sequência de pulsos rectangulares

Page 24: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Reconstrução por série de fourier duma sequência de pulsos

..)6cos(3

2)4cos()2cos(

2

4)(

)4

sinc(2

2C 4

4

1 se

n0

0

tfA

tfA

tfAA

tv

n

n

AAC

T

ooo

Page 25: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Reconstrução por série de fourier duma sequência de pulsos

Page 26: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Exemplo 2.1

Esquematizar o espectro de amplitude de uma sequência de pulsos rectangulares para cada um dos seguintes casos.

No último caso a sequência de pulsos degenera numa constante ao longo do tempo. Como é que esse facto tarnsparece no espectro?

000 :

2;

5T

TT

Page 27: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Solução 2.1

22

42

22

42

22

42

22

42

24

24

2

0

24

24

2

0

2

0

00

000

0

00

000

0

0

0

0

0

0

0

0

0

..2

..2

11

).(1

Definição

nfjT

nfjnfjT

nfj

nfjT

nfjnfjT

nfj

n

T

T

tnfj

T

T

tnfjn

T

tnfjn

eeeenj

A

eeeenj

AC

AeT

AeT

C

etvT

C

Page 28: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Solução 2.1

222222

22

42

22

42

22

42

22

42

0

22

42

22

42

22

42

22

42

00

00

00

0000

0000

00

000

0

00

000

0

..2

..2

..2

..2

..2

nfjnfjnfjnfjnfjnfj

n

nfjnfjnfjnfj

nfjnfjnfjnfj

n

nfjT

nfjnfjT

nfj

nfjT

nfjnfjT

nfj

n

eeeeeenj

AC

eeeenj

A

eeeenj

AC

T

eeeenj

A

eeeenj

AC

Page 29: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Teorema da Potência

Relaciona a potência média S de um sinal periódico com os seus coeficientes de Fourier

Parseval de TeoremaS

)(1

).(1

S

lexponensia série sua pela (t) vndoSusbstitui

)().(1

)(1

)().()(

complexofor v(t)Se

2*

*2

0

2*

0

*

*

0

2

0

*2

00

00

n nn nn

nn T

tfj

T n

tfjn

TT

CCC

CdtetvT

dteCtvT

dttvtvT

dttvT

S

tvtvntv

oo

Page 30: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Sinais não periódicos: espectros continuos

Page 31: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Sinais não periódicos

Só existem durante um período do tempo Se o sinal não periódico possui energia total

finita não nula– É representado no domínio da frequência por um

espectro contínuo que é a sua Transformada de Fourier

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Sinal não periódico típico

2,

2

Sinal estritamente limitado no tempo v(t) =0 fora do intervaloDesignado por pulso<v(t)>=<v(t)2> =0Considera-se Energia total

pulso) do (energia

)(

anormalizad Energia

2

2

AE

dttvE

Page 33: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Transformada de Fourier

Sinal não periódico é um sinal periódico com período infinito

2

2

2

0

0

2

2

2

0

00

0

0

0

0

0

0

0

).()((V(f)

:Fourier de daTransforma

)(

como se-define periódico não sinal de Espectro

).(1

,....2,,0,,2...,

domínio no definida discreta Função

periódico sinal de Espectro

lim

T

T

tfj

T

T

T

tfj

dtetvtv

T

CnT

dtetvT

Cn

ffff

Cn

Page 34: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Transformada de Fourier

;argarg

e )()( realfor sinal o Se (iii)

de área a é )0 de valor O (ii)

fase de espectro o é ) arg e amplitude de espectro o é

real. variávelde complexa função uma é (i)

periódicos sinais para que papel mesmo o representa

Fourier de inversa daTransforma

)((V(f).ev(t)

periódico não sinal do Obtenção

*

1

-

1ftj2

V(f)-V(-f)

f)V(V(f)fVfVv(t)

v(t)V(

V(fV(f)

V(f)

CnV(f)

fVdf

Simetria par para o espectro de amplitudeSimetria ímpar para o espectro de fase

Page 35: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Pulso Rectangular não periódico

AV

Af

AdtAefV

tAv(t)

t

ftj

)0(

)sinc(f)sin(f)(

2t 0

2t 1

2

2

2

Page 36: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Espectro do pulso rectangular

Page 37: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Teorema da EnergiaTeorema de Rayleigh

Relação idêntica ao teorema da potência de Parseval

)(Joules/Hz energia espectral densidade

)()(

)()().(

2

2*

fVfGv

dffVdffVfVE

Page 38: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Largura de banda

21

1

1

2

1

11

92.0

df)sinc(f)()(

AE

AfVE

Calculado numericamente

Page 39: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Largura de banda dum sinal

Definição– Amplitude do menor intervalo espectral positivo

que contém 90% de energia total do sinal (ou da sua potência média se se tratar dum sinal periódico).

Page 40: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Modulação

Page 41: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Modulação de frequência

A multiplicação de um sinal v(t) por uma onda sinusoidal dá origem a um sinal vm(t)– Espectro de vm(t) é o espectro de v(t) transladado

na frequência dum valor igual à frequência do sinal sinusoidal

– Resultado da Transformada de Fourier conhecido por Teorema da modulação

Page 42: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Teorema da modulação

)()(2

1)(

)(2

1)(

2

1)(

2).()(

2)2cos(

)2cos()()()(

)2cos()()(

))(()()(

)(2)(2

222

22

22

pp

tffjtffjm

ftjftjftj

m

tfjtfj

p

ftjp

ftjmm

pm

ffVffVfVm

dtetvdtetvfV

dteee

tvfV

eetf

dtetftvdtetvfV

tftvfv

tvfVtv

pp

pp

Page 43: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Exemplo modulado em amplitude e respectivo espectro

)(fsinc2

)(fsinc2

)(

)2cos(.)(

pp

p

fA

fA

fZ

tft

Atz

Page 44: Fundamentos de Telecomunicações Aula 4: Análise de Sinais

Sinal modulado em frequência e espectro

)f2sinc(f)f2sinc(f2

)fsinc(f)fsinc(f2

)]2cos([)(

)4cos()2cos()2cos()(

pp

ppp

ppp

A

AtfAfV

tft

Atft

AtfAtv