Αθανάσιος Σκόδρας /

Σχετικά έγγραφα
ΣΗΜΑΤΑ ΔΙΑΚΡΙΤΟΥ ΧΡΟΝΟΥ

Main source: "Discrete-time systems and computer control" by Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 4 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1

Απόκριση σε Μοναδιαία Ωστική Δύναμη (Unit Impulse) Απόκριση σε Δυνάμεις Αυθαίρετα Μεταβαλλόμενες με το Χρόνο. Απόστολος Σ.

ΔΙΑΚΡΙΤΟΣ ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΣ FOURIER - Discrete Fourier Transform - DFT -

Πανεπιστήµιο Κύπρου Πολυτεχνική Σχολή

2 Composition. Invertible Mappings

Ψηφιακή Επεξεργασία Φωνής

ΗΜΥ 220: ΣΗΜΑΤΑ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Ι Ακαδημαϊκό έτος Εαρινό Εξάμηνο Κατ οίκον εργασία αρ. 2

ΣΗΜΑΤΑ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΙΙ (22Y603)

Second Order RLC Filters

CHAPTER 25 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS

Matrices and Determinants

Chapter 6: Systems of Linear Differential. be continuous functions on the interval

Ordinal Arithmetic: Addition, Multiplication, Exponentiation and Limit

ECE 308 SIGNALS AND SYSTEMS FALL 2017 Answers to selected problems on prior years examinations

4.6 Autoregressive Moving Average Model ARMA(1,1)

Numerical Analysis FMN011

Phys460.nb Solution for the t-dependent Schrodinger s equation How did we find the solution? (not required)

University of Illinois at Urbana-Champaign ECE 310: Digital Signal Processing

Assignment 1 Solutions Complex Sinusoids

Section 8.3 Trigonometric Equations

EE512: Error Control Coding

Chapter 6: Systems of Linear Differential. be continuous functions on the interval

6.3 Forecasting ARMA processes

Inverse trigonometric functions & General Solution of Trigonometric Equations

DESIGN OF MACHINERY SOLUTION MANUAL h in h 4 0.

Example Sheet 3 Solutions

Εισαγωγή. Διάλεξη 1. Εισαγωγή Σήματα και Συστήματα Διακριτού Χρόνου. Τι είναι σήμα; Παραδείγματα

3.4 SUM AND DIFFERENCE FORMULAS. NOTE: cos(α+β) cos α + cos β cos(α-β) cos α -cos β

Homework 3 Solutions

ST5224: Advanced Statistical Theory II

Fourier Series. MATH 211, Calculus II. J. Robert Buchanan. Spring Department of Mathematics

w o = R 1 p. (1) R = p =. = 1

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 6/5/2006

The Simply Typed Lambda Calculus

Math221: HW# 1 solutions

Concrete Mathematics Exercises from 30 September 2016

Fundamentals of Signals, Systems and Filtering

Lecture 2: Dirac notation and a review of linear algebra Read Sakurai chapter 1, Baym chatper 3

C.S. 430 Assignment 6, Sample Solutions

Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude

Assalamu `alaikum wr. wb.

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 19/5/2007

Statistical Inference I Locally most powerful tests

derivation of the Laplacian from rectangular to spherical coordinates

Durbin-Levinson recursive method

Sampling Basics (1B) Young Won Lim 9/21/13

Econ 2110: Fall 2008 Suggested Solutions to Problem Set 8 questions or comments to Dan Fetter 1

Every set of first-order formulas is equivalent to an independent set

Section 9.2 Polar Equations and Graphs

6.1. Dirac Equation. Hamiltonian. Dirac Eq.

Probability and Random Processes (Part II)

HOMEWORK 4 = G. In order to plot the stress versus the stretch we define a normalized stretch:

Instruction Execution Times

Finite Field Problems: Solutions

TMA4115 Matematikk 3

Reminders: linear functions

PARTIAL NOTES for 6.1 Trigonometric Identities

[1] P Q. Fig. 3.1

Elements of Information Theory

2. Let H 1 and H 2 be Hilbert spaces and let T : H 1 H 2 be a bounded linear operator. Prove that [T (H 1 )] = N (T ). (6p)

Strain gauge and rosettes

Mean-Variance Analysis

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 24/3/2007

Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests

Modbus basic setup notes for IO-Link AL1xxx Master Block

Πρόβλημα 1: Αναζήτηση Ελάχιστης/Μέγιστης Τιμής

Lecture 34 Bootstrap confidence intervals

Σήματα και Συστήματα στο Πεδίο της Συχνότητας

Introduction to Time Series Analysis. Lecture 16.

A Note on Intuitionistic Fuzzy. Equivalence Relation

Areas and Lengths in Polar Coordinates

D Alembert s Solution to the Wave Equation

Second Order Partial Differential Equations

Capacitors - Capacitance, Charge and Potential Difference

Homework 8 Model Solution Section

k A = [k, k]( )[a 1, a 2 ] = [ka 1,ka 2 ] 4For the division of two intervals of confidence in R +

ΚΥΠΡΙΑΚΟΣ ΣΥΝΔΕΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY 21 ος ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Δεύτερος Γύρος - 30 Μαρτίου 2011

Fractional Colorings and Zykov Products of graphs

Εργαστήριο Ανάπτυξης Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων. Εξάμηνο 7 ο

12. Radon-Nikodym Theorem

SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM

Exercises 10. Find a fundamental matrix of the given system of equations. Also find the fundamental matrix Φ(t) satisfying Φ(0) = I. 1.

Démographie spatiale/spatial Demography

Practice Exam 2. Conceptual Questions. 1. State a Basic identity and then verify it. (a) Identity: Solution: One identity is csc(θ) = 1

Uniform Convergence of Fourier Series Michael Taylor

EPL 603 TOPICS IN SOFTWARE ENGINEERING. Lab 5: Component Adaptation Environment (COPE)

A Bonus-Malus System as a Markov Set-Chain. Małgorzata Niemiec Warsaw School of Economics Institute of Econometrics

Areas and Lengths in Polar Coordinates

SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM

Notes on the Open Economy

Srednicki Chapter 55

Overview. Transition Semantics. Configurations and the transition relation. Executions and computation

ΜΕΛΕΤΗ ΚΑΙ ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗ ΙΑΜΟΡΦΩΣΕΩΝ ΣΕ ΨΗΦΙΑΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ.

2. THEORY OF EQUATIONS. PREVIOUS EAMCET Bits.

Nowhere-zero flows Let be a digraph, Abelian group. A Γ-circulation in is a mapping : such that, where, and : tail in X, head in

A Lambda Model Characterizing Computational Behaviours of Terms

Jesse Maassen and Mark Lundstrom Purdue University November 25, 2013

10.7 Performance of Second-Order System (Unit Step Response)

The challenges of non-stable predicates

Transcript:

Αθανάσιος Σκόδρας 2610 99 61 67 / 2610 9 97 2 97 skodras@upatras.gr http://www.ece.upatras.gr/gr/personnel/faculty.html?id=672 Ώρες Γραφείου: Τετάρτη Πέµπτη Παρασκευή 11:00-12:00 Γραφείο: 1 ος όροφος Τομέας Συστημάτων & Αυτομάτου Ελέγχου Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1

Στόχοι Μαθήµατος Το µάθηµα αυτό πραγµατεύεται την ανάλυση και σχεδίαση συστηµάτων ψηφιακού ελέγχου. Αφού επαναλάβουµε τις βασικές έννοιες των διακριτών σηµάτων και συστηµάτων, τη δειγµατοληψία και τον µετασχηµατισµό z, θα προχωρήσουµε στην ανάλυση και σχεδίαση διακριτού χρόνου συστηµάτων ελέγχου ανοικτού και κλειστού βρόχου, στη µελέτη της ευστάθειάς τους και στα θέµατα που σχετίζονται µε την υλοποίησή τους µε µικροελεγκτές. Σχετικά µε το Μάθηµα Διαλέξεις - 13 εβδοµάδες (3 ώρες/εβδ Θεωρία & Ασκήσεις) Αξιολόγηση γραπτές εξετάσεις Ιουνίου & προαιρετική εργασία (project) Σηµειώσεις - Διαφάνειες eclass - https://eclass.upatras.gr/courses/ee862/ Βιβλία - https://service.eudoxus.gr/public/departments/courses/1333/2013 Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 2

Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 3

Πρόσθετη Βιβλιογραφία Digital Control System Analysis and Design, Charles L. Phillips, H. Troy Nagle "Digital Control Engineering: Analysis and Design", M. Sami Fadali, Antonio Visioli Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 4

ΓΙΑΤΙ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ? 1. ΑΚΡΙΒΕΙΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΩΝ (ACCURACY) 2. ΑΚΡΙΒΕΙΑ ΑΝΑΠΑΡΑΣΤΑΣΗΣ ΕΙΣΟΔΟΥ-ΕΞΟΔΟΥ 3. ΕΥΕΛΙΞΙΑ (FLEXIBILITY) 4. ΤΑΧΥΤΗΤΑ (SPEED) 5. ΚΟΣΤΟΣ Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 5

Why Digital Control? Because: Digital computers are inexpensive Advantages: Greater flexibility (adaptive filters easily implemented) Self-test can be built-in Perfect reproducibility Guaranteed accuracy High noise immunity and power supply rejection No drift Superior performance Time-sharing possibility Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 6

ΒΑΣΙΚΗ ΔΟΜΗ ΣΥΣΤΗΜΑΤΟΣ ΨΗΦΙΑΚΟΥ ΕΛΕΓΧΟΥ Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 7

ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΟΣ ΨΗΦΙΑΚΟΥ ΕΛΕΓΧΟΥ Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 8

ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΟΣ ΨΗΦΙΑΚΟΥ ΕΛΕΓΧΟΥ Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 9

ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΟΣ ΨΗΦΙΑΚΟΥ ΕΛΕΓΧΟΥ Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 10

Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 11

Types of signals Analog: Continuous Time & Continuous Amplitude Sampled: Discrete Time & Continuous Amplitude Digital: Discrete Time & Discrete Amplitude Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 12

SEQUENCES where n is an integer and T is the interval between time samples i.e. sampling period. Note: It is common practice to write simply x(n) instead of x(nt). Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 13

BASIC SEQUENCES 4Unit sample or Unit impulse sequence 4Unit step sequence Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 14

4Constant sequence 4Linear sequence Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 15

Exponential 0<a<1 a>1 1<a<0 a<-1 Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 16

r<1 r>1 r=1 Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 17

SHIFTED SEQUENCES 4Shifted sample sequence: i.e. where the argument of ( ) is zero. Examples: Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 18

4Shifted Unit Step sequence: i.e. where the argument of u( ) is zero or positive. Examples: Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 19

4Pulse: 4Unit sample (impulse): i.e. (n) is referred to as the first-order difference of u(n). Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 20

Any sequence can be described as as weighted sum of shifted unit samples: ( ) = x( m) x n m = δ( n m) Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 21

Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 22

Periodic sequences: Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 23

Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 24

Άσκηση Να εκφράσετε τον παλµό διακριτού χρόνου p(n) ως συνδυασµό βηµατικών ακολουθιών Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 25

Λύση 1 Η ακολουθία p(n) µπορεί να εκφραστεί ως διαφορά δύο βηµατικών ακολουθιών, από τις οποίες η µία είναι ολισθηµένη ως προς την άλλη κατά 4 µονάδες (δείγµατα). Έχουµε, δηλαδή, p(n) = u(n) u(n 4) Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 26

Λύση 2 p(n) = δ(n) + δ(n 1) + δ(n 2) + δ(n 3) δ(n) = u(n) u(n 1) δ(n 1) = u(n 1) u(n 2) δ(n 2) = u(n 2) u(n 3) δ(n 3) = u(n 3) u(n 4) Προσθέτοντας κατά µέλη καταλήγουµε και πάλι στο ίδιο αποτέλεσµα p(n) = u(n) u(n 4). Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 27

Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 28

SYSTEMS Definition: A discrete-time system is a device or algorithm that operates on an input sequence to produce an output sequence according to some rule or computational procedure. Example systems: - savings account system - radar system - algorithm performing numerical analysis - filter to eliminate unwanted signals System properties: - Linearity - Time-Invariance (Shift-Invariance) - Stability - Causality Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 29

Continuous & Discrete Systems Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 30

4Linearity Arbitrary input seq. x 1 (n) and x 2 (n) cause the system to have outputs y 1 (n) and y 2 (n). If an input given by x 3 (n)=a 1 x 1 (n)+a 2 x 2 (n) where a 1,a 2 are complex constants, yields an output y 3 (n), which is equal to y 3 (n)=a 1 y 1 (n)+a 2 y 2 (n) then the system is said to be linear (superposition property). Note: A linear system can change the amplitude and phase of a sinusoidal input, but cannot change its frequency or functional form. Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 31

produces 4Time-Invariance: x 1 (n) y 1 (n) Assume a shifted version of x 1 (n): x 2 (n)=x 1 (n-n 0 ). If the output y 2 (n) caused by x 2 (n) is a delayed replica of y 1 (n), i.e. y 2 (n)=y 1 (n-n 0 ) and for arbitrary x 1 (n) and n 0, then the system is said to be time-invariant or shiftinvariant. This property indicates whether of not the system itself is changing with time or the system parameters are changing with time. Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 32

4Stability: If the input to a system is bounded (the input magnitude does not grow without bound), and if the system is stable, then the output must also be bounded. (BIBO - Bounded Input Bounded Output) 4Causality: A casual system is a nonpredictive system in the sense that the output does not precede the input. or A causal system is one for which the output at any sample N 1 depends only upon the input for or In a causal system, it is the input signal that causes the output signal to occur. Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 33

LTI system response Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 34

Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 35

Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 36

Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 37

convolution or Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 38

Convolution Example Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 39

Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 40

Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 41

Convolution Example Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 42

Convolution Example Convolution can be calculated as an ordinary multiplication BUT WITHOUT carrying digits from one column to the next Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 43

Convolution Properties Αντιμεταθετική Προσεταιριστική Επιμεριστική Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 44

Stability: An LTI system is stable if its impulse response is absolutely summable: Proof: Taking the absolute value of both sides we obtain: If the input is bounded, there exists a finite number Mx such that By substituting this upper bound for x(n) we get: Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 45

The output will be bounded if the impulse response of the system satisfies the condition This condition is not only sufficient but it is also necessary to ensure the stability of the system. Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 46