From cd513467071b25bacc720def6f11a590507f251a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Leonardo Robol Date: Sun, 14 Mar 2010 14:57:46 +0100 Subject: [PATCH] Aggiunte altre slide per la synthesis bank --- Slide/slide.tex | 80 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++-- 1 file changed, 78 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/Slide/slide.tex b/Slide/slide.tex index 1a048b8..4e52be3 100644 --- a/Slide/slide.tex +++ b/Slide/slide.tex @@ -19,6 +19,7 @@ \newcommand{\Z}{\mathbb{Z}} \newcommand{\N}{\mathbb{N}} \renewcommand{\hat}{\widehat} +\renewcommand{\tilde}{\widetilde} \newcommand{\upsample}[1]{\makebox[0.85\width]{$\uparrow$}_{#1}} \newcommand{\downsample}[1]{\makebox[0.85\width]{$\downarrow$}^{#1}} \newcommand{\pausaindice}{ @@ -363,8 +364,83 @@ \[ y_0(n) = H_0(\omega)e^{in\omega} \qquad y_1(n) = H_1(\omega)e^{in\omega} \] - Partendo da un segnale abbiamo - + + \begin{os} + Con questo filtraggio abbiamo separato le alte frequenze dalla basse frequenze; ora però + ci sono \textbf{il doppio} dei samples di prima e quindi il segnale occupa + il doppio dello spazio. + \end{os} +\end{frame} + +\begin{frame} \frametitle{Liberarsi della ridondanza} + Per liberarci dell'informazioni in eccesso ne scartiamo la metà effettuando un downsampling, + ovvero ponendo + \[ + \tilde y_0(n) = \downsample{2} y_0(n) \qquad \tilde y_1(n) = \downsample{2} y_1(n) + \] + Il problema dell'informazione in eccesso è stato sicuramente risolto, ma sarà possibile + recuperare il segnale originale? \\[15pt] + + Per fortuna la risposta è affermativa. Supponiamo ora di conoscere solamente i segnali + $\tilde y_0$ e $\tilde y_1$ ottenuti da questo processo, ovvero + \[ + \tilde{y_0}(n) = H_0(\omega)e^{2in\omega} \qquad \tilde{y_1}(n) = H_1(\omega)e^{2in\omega} + \] +\end{frame} + +\begin{frame} \frametitle{Il ritorno dell'aliasing} + Cominciamo con il cercare di invertire (per quanto possibile) il downsampling. + + Poniamo quindi: + \[ + z_0(n) = \upsample{2} \tilde y_0(n) \qquad z_1(n) = \upsample{2} \tilde y_1(n) + \] + e osserviamo che per ogni $\omega$ vale questa uguaglianza + \[ + \upsample{2}\downsample{2} \{e^{in\omega}\} = \{\frac{1}{2} ( e^{in\omega} + e^{in(\omega+\pi)})\} + \] + ovvero l'upsampling ci restituisce il segnale originale ``sporcato'' con dell'aliasing. Come liberarsene? + +\end{frame} + +\begin{frame} \frametitle{La sintesi} + Osserviamo cosa succede ora se consideriamo + \begin{eqnarray*} + r(n) &=& f_0 * z_0(n) + f_1 * z_1(n) = \\ + &=& \frac{f_0}{2} * (\tilde{y_0}(n) + e^{in\pi}\tilde{y_0}(n)) + \frac{f_1}{2} * (\tilde{y_1}(n) + e^{in\pi}\tilde{y_1}(n)) = \\ + &=& \frac{f_0}{2} * H_0(\omega)(e^{in\omega} + e^{in(\omega + \pi)}) + \frac{f_1}{2} * H_1(\omega)(e^{in\omega} + e^{in(\omega + \pi)}) + \end{eqnarray*} + e sviluppando in funzione del segnale iniziale $e^{in\omega}$ si ottiene che $r(n)$ si può scrivere come + (consideriamo $-\omega = \omega + \pi$) + \[ + \frac{(F_0(\omega)H_0(\omega) + F_1(\omega)H_1(\omega))e^{in\omega} + (F_0(-\omega)H_0(\omega) + F_1(-\omega)H_1(\omega))e^{-in\omega}}{2} + \] + \normalsize + e quindi $r(n)$ è combinazione lineare di $\{e^{in\omega}\}$ e di $\{e^{in(\omega + \pi)}\}$. +\end{frame} + +\begin{frame} \frametitle{La sintesi} + Per recuperare il segnale iniziale farebbe comodo avere $r(n) = x(n)$ che è equivalente a + \[ + \left\{ \begin{array}{l} + F_0(\omega)H_0(\omega) + F_1(\omega)H_1(\omega) = 1 \\ + F_0(\omega+\pi)H_0(\omega) + F_1(\omega+\pi)H_1(\omega) = 0 + \end{array} + \right. + \] + In realtà è sufficiente che la prima equazione valga $e^{-il\omega}$ per ogni $\omega$ e per qualche + $l \in \N$. \\[5pt] + + In questo modo avremmo che $r(n) = e^{-il\omega}x(n) = e^{i(n-l)\omega}$ è uguale a $x(n)$ + con un ritardo di $l$. \\[5pt] + + Purtroppo questo è inevitabile, perché i filtri ``guardano solamente indietro'', e quindi introducono + un ritardo. +\end{frame} + +\begin{frame} \frametitle{Il caso di Haar} + Ricordando i filtri $h_0, h_1, f_0, f_1$ che avevamo scelto all'inizio, calcoliamo le relative + response function. \end{frame} \end{document} -- 2.1.4