Table of Contents

Simulare de examen (teorie scrisa + probleme pe puncte)

← inapoi la cuprins · Subiecte reale 2021–2026 · Foaia de formule · Simulare de partial

Un subiect complet, construit dupa subiectele reale de examen: intrebari de teorie la care scrii tu raspunsul si probleme impartite pe puncte a), b), c). Nu are grile. Dupa subiect urmeaza rezolvarea completa, cu punctajul fiecarui pas.

Cum o folosesti:
  1. Ia foi albe si un pix. Inchide celelalte pagini ale site-ului.
  2. Citeste doar partea “Subiectul”. Nu derula mai jos de linia pe care scrie “REZOLVARE SI BAREM”.
  3. Lucreaza 2 ore, cu ceasul pornit: cam 40 de minute teoria, 50 de minute problemele 1–3, 30 de minute problema 4.
  4. La teorie scrie raspunsuri de 2–5 randuri, cu formula acolo unde exista una. La probleme deseneaza axele si scrie pe ele ce reprezinta.
  5. Abia la sfarsit deschide rezolvarea si puncteaza-te cu baremul. Ultimul tabel iti spune ce sa recitesti pentru fiecare punct pierdut.
Cat de aproape e de un examen real:
  • Subiectul din ian/feb 2026 (varianta B) avea 10 puncte: teorie de 7 puncte (convolutia si teorema convolutiei — 1 p; DFT si FFT — 3 p; filtre FIR — 3 p) si o problema de 3 puncte (un filtru dat prin schema). In plus avea o problema de esantionare marcata “doar pentru recuperare punctaj la partial”.
  • Subiectul din 2021 avea doar probleme (6 la numar). Alt subiect avea o singura problema mare cu 5 intrebari de cate 1 punct (filtru IIR + DFT).
  • Simularea pastreaza scara de 10 puncte si problema separata de recuperare a partialului. Are ceva mai multe probleme decat un subiect real, ca sa treci prin toate tipurile.
  • Durata reala nu apare pe foile pe care le avem. Cele 2 ore de mai sus sunt o alegere pentru antrenament, nu durata oficiala.

Subiectul

Total: 10 puncte (Partea I: 5 puncte, Partea II: 5 puncte). Problema 4 se puncteaza separat.

Partea I — Teorie (5 puncte)

T1. (1 punct) Definiti si prezentati: a) convolutia; b) teorema convolutiei.

T2. (1.5 puncte) Despre DFT si FFT.

  1. a) Care este intervalul de frecvente pe care il putem analiza prin DFT / FFT? Care este legatura dintre indicele $k$ si frecventa in Hz?
  2. b) De ce apare fenomenul de DFT leakage si cum putem sa-i micsoram impactul?
  3. c) Asemanari si diferente intre DFT si FFT.

T3. (1.5 puncte) Despre filtre FIR.

  1. a) Prezentati etapele din metoda ferestrei pentru obtinerea unui filtru FIR trece-jos.
  2. b) Daca $h_J(n)$ este raspunsul la impuls al unui filtru FIR trece-jos obtinut cu metoda ferestrei, cum obtinem coeficientii $h_S(n)$ ai unui filtru FIR trece-sus corespunzator?
  3. c) Ce avantaj poate avea un filtru FIR fata de un filtru IIR? Dar un dezavantaj?

T4. (1 punct) Despre conversia din analog in digital.

  1. a) Care sunt cele doua probleme principale care apar? Cum se limiteaza fiecare?
  2. b) Un convertor are $\mathrm{SNR} = 50$ dB. De cate ori este puterea semnalului mai mare decat puterea zgomotului de cuantizare? Cati biti are, aproximativ, convertorul?

Partea II — Probleme (5 puncte)

Problema 1. (2.5 puncte) Avem sistemul descris de ecuatia cu diferente

$$ y(n) = x(n) - x(n-2) - 0.64\,y(n-2) $$

  1. a) (0.5 p) Este un filtru FIR sau IIR? De ce? Desenati schema Direct Form I.
  2. b) (0.75 p) Obtineti functia de transfer $H(z)$ si aflati zerourile si polii. Desenati-i in planul $z$.
  3. c) (0.75 p) Calculati $\lvert H\rvert$ la frecventele $0$, $f_s/4$ si $f_s/2$. Desenati raspunsul in frecventa si spuneti ce fel de filtru este.
  4. d) (0.5 p) Este sistemul stabil? Argumentati.

Problema 2. (1.5 puncte) Un semnal este esantionat cu $f_s = 1600$ Hz si pastram $N = 16$ esantioane:

$$ x(n) = 3\cos\left(2\pi\frac{200}{1600}n\right) + \cos\left(2\pi\frac{500}{1600}n\right), \qquad n = 0, 1, \dots, 15 $$

  1. a) (0.5 p) Desenati $\lvert X(k)\rvert$, spectrul obtinut cu DFT / FFT pe cele 16 esantioane. Scrieti pe desen pozitiile si inaltimile.
  2. b) (0.5 p) Daca primul cosinus ar avea 250 Hz in loc de 200 Hz, ce s-ar schimba in spectru? De ce? (Nu se cer valori exacte.)
  3. c) (0.5 p) Revenim la semnalul din enunt (200 Hz si 500 Hz). La cele 16 esantioane adaugam inca 16 esantioane cu valoarea 0 si aplicam DFT cu $N' = 32$. Cum arata acum spectrul? Ce s-a schimbat si ce nu?

Problema 3. (1 punct) Fie semnalul $x(n) = [1, 3, 3, 0, 2]$ si filtrul cu coeficientii $h(n) = [1, -1]$.

  1. a) (0.5 p) Calculati $y(n) = (h * x)(n)$. Cate valori are rezultatul?
  2. b) (0.5 p) Ce fel de filtru este $h$ (trece-jos sau trece-sus)? Argumentati fara sa calculati tot raspunsul in frecventa.

Problema pentru recuperarea partialului (se puncteaza separat: 3 puncte)

Problema 4. Avem un semnal real $x(t)$. Semnalul de interes are banda $B = 4$ MHz, centrata in $f_c = 84$ MHz. In jurul lui este zgomot: la frecvente mai mici de 79 MHz si mai mari de 89 MHz. Avem la dispozitie:

  1. a) (1.5 p) Cum putem esantiona semnalul fara sa pierdem informatie? Explicati pas cu pas si alegeti $f_s$. Desenati spectrul dupa esantionare.
  2. b) (1 p) Vrem sa ajungem la o frecventa de esantionare de 4 MHz (4 milioane de esantioane pe secunda), pastrand toata informatia din semnal. Ce facem? Detaliati si desenati.
  3. c) (0.5 p) De ce nu putem folosi $f_s = 12$ MHz la punctul a)?
Opreste-te aici. Tot ce urmeaza este rezolvarea. Deruleaza mai jos doar dupa ce ai terminat de scris pe foaie.


REZOLVARE SI BAREM

Cum te punctezi: la fiecare intrebare scrie in dreptul ei punctele din barem pe care le-ai atins. La teorie, un punct din barem se da daca ideea respectiva apare in raspunsul tau, chiar cu alte cuvinte. La probleme, un rezultat gresit din cauza unui calcul gresit la un pas anterior pierde doar punctele acelui pas.

Partea I — Teorie: raspunsuri model

T1 (1 punct) — convolutia si teorema convolutiei

Raspuns model:
  • a) Convolutia a doua semnale discrete $x(n)$ si $h(n)$ este semnalul $y(n) = (h * x)(n) = \sum_{k} h(k)\,x(n-k)$. Fiecare esantion de la iesire este o suma ponderata a ultimelor esantioane de la intrare, cu ponderile $h(k)$. Daca $h$ are $M$ valori si $x$ are $P$ valori, rezultatul are $M + P - 1$ valori. Aplicatie: filtrarea digitala — iesirea unui filtru cu coeficientii $h(n)$ este convolutia dintre $h$ si semnalul de intrare (exemplu: media alunecatoare).
  • b) Teorema convolutiei: convolutia in timp corespunde inmultirii in frecventa, $y(n) = (h * x)(n) \leftrightarrow Y(k) = H(k)\cdot X(k)$; si invers, inmultirea in timp corespunde convolutiei in frecventa, $h(n)\cdot x(n) \leftrightarrow (H * X)(k)$. De aceea filtrarea se poate vedea in doua feluri: in timp e o convolutie cu $h(n)$, in frecventa e inmultirea spectrului cu functia de transfer $H(k)$.
Barem T1 Puncte
a) formula $y(n) = \sum_k h(k)x(n-k)$ sau descrierea ei corecta in cuvinte 0.25
a) o aplicatie (filtrare) sau lungimea $M + P - 1$ 0.25
b) convolutie in timp ↔ inmultire in frecventa, $Y(k) = H(k)X(k)$ 0.25
b) sensul invers (inmultire in timp ↔ convolutie in frecventa) sau la ce foloseste 0.25

Unde e explicat: Cap 7 §2 (convolutia, pas cu pas), Cap 7 §6 (teorema).

T2 (1.5 puncte) — DFT si FFT

Raspuns model:
  • a) DFT pe $N$ esantioane da $N$ valori $X(k)$, $k = 0, \dots, N-1$. Ele acopera frecventele de la $0$ pana la $f_s$ (fara $f_s$), in pasi de $f_s/N$. Echivalent: intervalul de la $-f_s/2$ la $f_s/2$, pentru ca valorile cu $k > N/2$ reprezinta frecventele negative ($k - N$). Legatura: $f_k = k\cdot f_s/N$. Exemplu: $N = 8$, $f_s = 8000$ Hz, $k = 3$ → 3000 Hz.
  • b) Leakage apare cand frecventa unei componente nu coincide cu niciuna dintre frecventele $k\cdot f_s/N$ (in cele $N$ esantioane nu incape un numar intreg de perioade). Cauza: cele $N$ esantioane sunt un semnal infinit inmultit cu o fereastra dreptunghiulara, iar inmultirea in timp este convolutie in frecventa: fiecare linie din spectru devine o copie a spectrului ferestrei (un dsinc, cu lob principal si lobi laterali). Il micsoram inmultind semnalul cu o fereastra care scade lin spre capete (Hanning, Hamming, Blackman) sau folosind mai multe esantioane. Zero-padding-ul nu il micsoreaza.
  • c) Asemanare: FFT calculeaza exact aceleasi valori $X(k)$ ca DFT; FFT nu este alta transformata, ci un algoritm rapid pentru DFT. Diferenta: calculul direct al DFT cere cam $N^2$ operatii, $O(N^2)$; FFT cere cam $N\log_2 N$, $O(N\log N)$, pentru ca imparte semnalul in esantioane pare si impare si refoloseste calculele. FFT (radix-2) cere ca $N$ sa fie putere a lui 2; altfel se completeaza cu zerouri.
Barem T2 Puncte
a) intervalul: de la 0 la $f_s$, sau de la $-f_s/2$ la $f_s/2$ 0.25
a) $f_k = k\cdot f_s/N$ (sau pasul $f_s/N$) 0.25
b) cand apare (frecventa intre doua casute / numar neintreg de perioade) si cauza (fereastra dreptunghiulara) 0.25
b) cum il micsoram: ferestre si/sau mai multe esantioane 0.25
c) aceleasi valori (FFT = algoritm rapid pentru DFT) 0.25
c) $O(N^2)$ fata de $O(N\log N)$ 0.25

Unde e explicat: Cap 6 §5 (de la $k$ la Hz), Cap 8 §3 si Cap 8 §7 (leakage: de ce apare, cum il atenuam), Cap 11 §6 (DFT vs FFT).

T3 (1.5 puncte) — filtre FIR

Raspuns model:
  • a) Etapele metodei ferestrei: (1) alegem raspunsul ideal in frecventa: 1 pana la frecventa de taiere, 0 in rest; (2) il trecem in timp cu transformata inversa (IFFT): coeficientii ideali $h(n)$ sunt un sinc infinit de lung; (3) pastram doar $M$ coeficienti din mijloc, adica inmultim cu o fereastra dreptunghiulara — in frecventa apar ondulatii si lobi laterali; (4) inmultim in schimb cu o fereastra care scade lin spre capete (Hanning, Hamming, Blackman): ondulatiile scad mult, iar zona de tranzitie se lateste; (5) verificam raspunsul cu FFT si, daca nu e destul de abrupt, marim $M$.
  • b) Inmultim coeficientii cu $\cos(\pi n) = 1, -1, 1, -1, \dots$, adica schimbam semnul fiecarui al doilea coeficient: $h_S(n) = (-1)^n h_J(n)$. Inmultirea cu un cosinus in timp muta spectrul in frecventa; aici il muta cu $f_s/2$, deci banda de trecere ajunge de la frecventa 0 la $f_s/2$.
  • c) Avantaje FIR: este intotdeauna stabil (nu are reactie; toti polii sunt in $z = 0$) si, cu coeficienti simetrici, are faza liniara, deci pastreaza forma semnalului. Dezavantaj: pentru o taiere abrupta are nevoie de mult mai multi coeficienti decat un IIR.
Barem T3 Puncte
a) filtru ideal → IFFT → sinc 0.25
a) trunchiere + inmultire cu o fereastra (macar un nume de fereastra) 0.25
b) semne alternate / inmultire cu $(-1)^n$ sau cu $\cos(\pi n)$ 0.25
b) explicatia: spectrul se muta cu $f_s/2$ 0.25
c) un avantaj corect (stabilitate sau faza liniara) 0.25
c) un dezavantaj corect (multi coeficienti) 0.25

Unde e explicat: Cap 9 §6 (metoda ferestrei), Cap 9 §7 (din trece-jos in trece-sus), Cap 10 §8 (FIR vs IIR).

T4 (1 punct) — conversia analog-digitala

Raspuns model:
  • a) (1) Aliasing, la esantionare: daca $f_s < 2 f_{max}$, copiile spectrului se suprapun si frecventele mari apar ca frecvente mici. Se evita cu un filtru analog trece-jos (anti-aliasing) pus inainte de convertor si cu $f_s \geq 2 f_{max}$. (2) Eroarea de cuantizare: fiecare esantion e rotunjit la unul din $2^B$ niveluri; eroarea nu mai poate fi scoasa. Se micsoreaza marind numarul de biti $B$.
  • b) $50$ dB inseamna $10^{50/10} = 10^5$: puterea semnalului este de 100 000 de ori mai mare. Pentru un convertor, $\mathrm{SNR} \approx 6B + 2$ dB, deci $6B + 2 = 50$ → $B = 8$ biti.
Barem T4 Puncte
a) aliasing + cum se evita 0.25
a) eroarea de cuantizare + cum se micsoreaza 0.25
b) $10^5$ 0.25
b) $B = 8$ biti (din $6B + 2$) 0.25
De ce $10^5$ si nu 50 000 sau 500? Decibelii sunt un logaritm: $\mathrm{dB} = 10\log_{10}(\text{raport})$. Drumul inapoi: imparti la 10 si pui rezultatul ca exponent al lui 10. $50 : 10 = 5$ → $10^5$. Regula scurta: fiecare 10 dB inseamna “inca un zero”. 50 dB = cinci zerouri = 100 000.

Unde e explicat: Cap 4 §1 si Cap 4 §4 (lantul A/D, aliasing), Cap 5 §2 (eroarea de cuantizare), Cap 5 §4 (decibeli; §4.4 pentru $6B + 2$).

Problema 1 (2.5 puncte) — filtrul dat prin ecuatia cu diferente

$$ y(n) = x(n) - x(n-2) - 0.64\,y(n-2) $$

Tot ce folosim aici e explicat in Cap 10. Problema seamana cu cea de la examenele din 2021 si 2023, dar are alti coeficienti.

PUNCTUL a) — FIR sau IIR? Schema

Ce se cere: tipul filtrului si schema Direct Form I.

Ce stim: ecuatia. Conventia din curs: $y(n) = b_0x(n) + b_1x(n-1) + b_2x(n-2) + a_1y(n-1) + a_2y(n-2)$.

Pas 1 — FIR sau IIR. Ne uitam in partea dreapta a ecuatiei. Apare acolo vreun $y$? Da: $-0.64\,y(n-2)$. Deci iesirea de acum depinde de o iesire mai veche. Asta se numeste reactie (feedback), iar un filtru cu reactie este IIR.

De ce “cu reactie” inseamna IIR? IIR = raspuns infinit la impuls. Daca la intrare pui un singur 1 si apoi numai zerouri, un FIR “uita” intrarea dupa cativa pasi si iesirea devine 0. Un filtru cu reactie isi foloseste propriile iesiri, deci fiecare iesire produce alta, la nesfarsit. Aici iesirile sunt $1, 0, -1.64, 0, 1.05, 0, -0.67, \dots$ — se micsoreaza, dar nu ajung niciodata exact la 0.

Pas 2 — citim coeficientii. Punem ecuatia noastra sub cea generala si citim, termen cu termen:

Termenul din ecuatia generala Ce avem noi Coeficientul
$b_0\,x(n)$ $x(n)$ $b_0 = 1$
$b_1\,x(n-1)$ lipseste $b_1 = 0$
$b_2\,x(n-2)$ $-x(n-2)$ $b_2 = -1$
$a_1\,y(n-1)$ lipseste $a_1 = 0$
$a_2\,y(n-2)$ $-0.64\,y(n-2)$ $a_2 = -0.64$

Pas 3 — desenam. Schema are doua jumatati:

Schema Direct Form I pentru problema 1

Ce vezi in desen: in stanga, cu albastru, partea care foloseste intrarile. In dreapta, cu rosu, partea care foloseste iesirile vechi. Cercurile cu × sunt inmultiri, cercurile cu + sunt adunari, dreptunghiurile DELAY intarzie semnalul cu un esantion.

De ce raman ambele blocuri DELAY, daca $b_1 = 0$ si $a_1 = 0$? Pentru ca avem nevoie de $x(n-2)$ si de $y(n-2)$, iar la “acum doi pasi” ajungi doar trecand prin “acum un pas”. Lipseste doar ramura (sageata cu inmultirea) de la nivelul $n-1$: un coeficient 0 inseamna ca acel termen nu contribuie.

Raspuns a): filtru IIR (are reactie: termenul $-0.64\,y(n-2)$). Schema e cea din desen, cu $b_0 = 1$, $b_2 = -1$, $a_2 = -0.64$.

Barem a) Puncte
IIR, cu motivul (apare $y$ in dreapta / are reactie) 0.25
schema corecta: doua lanturi de intarzieri, coeficientii pusi la locul lor, semnele corecte 0.25

PUNCTUL b) — H(z), zerouri si poli

Ce se cere: functia de transfer, apoi valorile lui $z$ unde numaratorul e 0 (zerouri) si unde numitorul e 0 (poli).

Ce stim: ecuatia; regula transformatei Z: o intarziere cu un esantion inseamna inmultire cu $z^{-1}$, deci $x(n-2) \leftrightarrow z^{-2}X(z)$ si $y(n-2) \leftrightarrow z^{-2}Y(z)$.

Pas 1 — ducem toti termenii cu $y$ in stanga.

$$ y(n) + 0.64\,y(n-2) = x(n) - x(n-2) $$

Pas 2 — inlocuim fiecare intarziere cu $z^{-1}$ la puterea potrivita.

$$ Y(z) + 0.64\,z^{-2}\,Y(z) = X(z) - z^{-2}\,X(z) $$

Pas 3 — dam factor comun si impartim.

$$ Y(z)\,(1 + 0.64\,z^{-2}) = X(z)\,(1 - z^{-2}) \quad\Rightarrow\quad \boxed{H(z) = \frac{Y(z)}{X(z)} = \frac{1 - z^{-2}}{1 + 0.64\,z^{-2}}} $$

De ce jos e $+0.64$, cand in ecuatie era $-0.64$? Pentru ca la Pasul 1 am mutat termenul in partea stanga, iar la mutare semnul se schimba. Verificare cu formula din curs, $H(z) = \dfrac{b_0 + b_1z^{-1} + b_2z^{-2}}{1 - a_1z^{-1} - a_2z^{-2}}$: jos avem $1 - 0 - (-0.64)z^{-2} = 1 + 0.64z^{-2}$. Se potriveste.

Pas 4 — scapam de puterile negative. Inmultim sus si jos cu $z^2$ (fractia nu se schimba):

$$ H(z) = \frac{z^2 - 1}{z^2 + 0.64} $$

Pas 5 — zerourile: numaratorul e zero.

$$ z^2 - 1 = 0 \;\Rightarrow\; z^2 = 1 \;\Rightarrow\; z = 1 \ \text{ si } \ z = -1 $$

Pas 6 — polii: numitorul e zero.

$$ z^2 + 0.64 = 0 \;\Rightarrow\; z^2 = -0.64 \;\Rightarrow\; z = 0.8j \ \text{ si } \ z = -0.8j $$

De unde vine $0.8j$? Cautam un numar care, ridicat la patrat, da $-0.64$. Niciun numar obisnuit nu da un patrat negativ. Dar $j$ este exact numarul cu $j^2 = -1$ (Cap 0 §3). Incercam $0.8j$: $(0.8j)^2 = 0.8^2\cdot j^2 = 0.64\cdot(-1) = -0.64$. Merge. La fel $(-0.8j)^2 = -0.64$.

Zerourile si polii in planul z

Ce vezi in desen: pe orizontala e partea reala a lui $z$, pe verticala partea imaginara. Cercul gri are raza 1 (cercul unitate). Cele doua cerculete albastre sunt zerourile, la $z = 1$ si $z = -1$, chiar pe cerc. Cele doua × rosii sunt polii, la $0.8j$ si $-0.8j$, in interiorul cercului, la distanta 0.2 de el.

Raspuns b): $H(z) = \dfrac{1 - z^{-2}}{1 + 0.64z^{-2}} = \dfrac{z^2 - 1}{z^2 + 0.64}$; zerouri: $z = 1$ si $z = -1$; poli: $z = 0.8j$ si $z = -0.8j$.

Barem b) Puncte
$H(z)$ corect (cu $+0.64$ la numitor) 0.25
zerourile $z = \pm 1$ 0.25
polii $z = \pm 0.8j$ (+ desenul) 0.25

PUNCTUL c) — raspunsul in frecventa

Ce se cere: de cate ori e inmultita amplitudinea unei sinusoide care trece prin filtru, la trei frecvente; apoi forma curbei si tipul filtrului.

Ce stim: $H(z) = \dfrac{z^2 - 1}{z^2 + 0.64}$. Fiecare frecventa este un punct pe cercul unitate (Cap 10 §6):

Frecventa Punctul de pe cerc $z^2$
$f = 0$ $z = 1$ $1$
$f = f_s/4$ $z = j$ $j^2 = -1$
$f = f_s/2$ $z = -1$ $1$

Pas 1 — la $f = 0$ ($z^2 = 1$):

$$ H = \frac{1 - 1}{1 + 0.64} = \frac{0}{1.64} = 0 $$

Pas 2 — la $f = f_s/4$ ($z^2 = -1$):

$$ H = \frac{-1 - 1}{-1 + 0.64} = \frac{-2}{-0.36} \approx 5.56 $$

Pas 3 — la $f = f_s/2$ ($z^2 = 1$): la fel ca la Pasul 1, $H = 0$.

Aceleasi rezultate, citite de pe desenul cu poli si zerouri (regula distantelor): $\lvert H\rvert$ intr-un punct de pe cerc = produsul distantelor pana la zerouri, impartit la produsul distantelor pana la poli.
  • In $z = 1$ stai chiar pe un zerou: o distanta e 0, deci $\lvert H\rvert = 0$. La fel in $z = -1$.
  • In $z = j$: pana la fiecare zerou sunt $\sqrt{1^2 + 1^2} = \sqrt2$, produsul e $2$. Pana la polul $0.8j$ sunt $0.2$, pana la polul $-0.8j$ sunt $1.8$, produsul e $0.36$. Raportul: $2 : 0.36 \approx 5.56$. Acelasi numar.

De aici regulile de buzunar: un zerou pe cerc sterge frecventa aceea; un pol aproape de cerc face un varf la frecventa din dreptul lui.

Pas 4 — desenam si citim tipul filtrului.

Raspunsul in frecventa al filtrului din problema 1

Ce vezi in desen: pe orizontala e frecventa, de la 0 la $f_s/2$. Pe verticala e $\lvert H(f)\rvert$. Curba porneste din 0, urca pana la 5.56 la $f_s/4$ si coboara inapoi la 0 la $f_s/2$. Punctele rosii sunt valorile calculate (cele de la $f_s/8$ si $3f_s/8$ sunt puse doar ca sa se vada forma; nu se cer).

Frecventele joase (langa 0) sunt sterse. Frecventele inalte (langa $f_s/2$) sunt sterse. Trec cele din mijloc, din jurul lui $f_s/4$.

Raspuns c): $\lvert H(0)\rvert = 0$, $\lvert H(f_s/4)\rvert \approx 5.56$, $\lvert H(f_s/2)\rvert = 0$ → filtru trece-banda, centrat pe $f_s/4$.

Barem c) Puncte
cele trei valori: 0, 5.56, 0 0.5
desenul + “trece-banda” 0.25

PUNCTUL d) — stabilitatea

Ce se cere: daca iesirea ramane marginita (nu “explodeaza”).

Ce stim: regula: un filtru e stabil daca toti polii sunt strict in interiorul cercului unitate, adica au modulul mai mic decat 1 (Cap 10 §7). Polii nostri: $0.8j$ si $-0.8j$.

Pas 1 — modulul polilor. Modulul lui $0.8j$ este distanta de la origine pana la punctul $(0,\ 0.8)$, adica $0.8$. La fel pentru $-0.8j$.

Pas 2 — comparam cu 1. $0.8 < 1$ pentru amandoi.

Verificare cu numere: raspunsul la impuls este $1,\ 0,\ -1.64,\ 0,\ 1.05,\ 0,\ -0.67,\ 0,\ 0.43, \dots$ Fiecare valoare nenula e cea de acum doi pasi inmultita cu $-0.64$, deci se micsoreaza mereu.

De ce ne uitam la poli si nu la zerouri? Polii vin din partea de reactie a schemei (coeficientii $a$). Reactia e cea care poate amplifica la nesfarsit: daca in loc de $0.64$ ar fi fost $1.21$, polii ar fi fost $\pm 1.1j$, in afara cercului, si fiecare valoare ar fi fost cea de acum doi pasi inmultita cu $-1.21$, deci tot mai mare. Zerourile vin din partea de intrare, care nu are cum sa “explodeze”.

Raspuns d): stabil, pentru ca ambii poli au modulul $0.8 < 1$ (sunt in interiorul cercului unitate).

Barem d) Puncte
regula (poli in interiorul cercului unitate) 0.25
aplicarea ei: $0.8 < 1$ → stabil 0.25

Problema 2 (1.5 puncte) — DFT, leakage, zero-padding

$x(n) = 3\cos\left(2\pi\frac{200}{1600}n\right) + \cos\left(2\pi\frac{500}{1600}n\right)$, $f_s = 1600$ Hz, $N = 16$.

PUNCTUL a) — spectrul pe 16 esantioane

Ce se cere: desenul lui $\lvert X(k)\rvert$ pentru $k = 0, \dots, 15$.

Ce stim (din Cap 6 §5 si Cap 6 §7):

Pas 1 — cat de departe sunt casutele una de alta. $f_s/N = 1600 : 16 = 100$ Hz. Casuta 0 e la 0 Hz, casuta 1 la 100 Hz, casuta 2 la 200 Hz si asa mai departe.

Pas 2 — pe ce casuta cade fiecare cosinus. Impartim frecventa la 100 Hz:

Amandoua sunt numere intregi, deci fiecare cosinus cade exact pe o casuta.

Pas 3 — inaltimile.

Pas 4 — oglinzile. Fiecare bat are o pereche la $k = N - m$:

De ce apar si betele de la 14 si 11? Un cosinus are doua linii in spectru: una la $+f$ si una la $-f$, fiecare de $A/2$ (Cap 0 §6). DFT nu are casute cu numar negativ, asa ca frecventele negative apar in jumatatea de sus: casuta $k$ este aceeasi cu casuta $k - N$. Deci $k = 14$ inseamna $14 - 16 = -2$, adica $-200$ Hz, iar $k = 11$ inseamna $-500$ Hz (Cap 6 §6).

Spectrul DFT pentru N = 16

Ce vezi in desen: pe orizontala e numarul casutei $k$, de la 0 la 15 (fiecare casuta inseamna inca 100 Hz). Pe verticala e $\lvert X(k)\rvert$. Sunt patru bete: 24 la $k = 2$ si $k = 14$, 8 la $k = 5$ si $k = 11$. Toate celelalte casute sunt 0.

Raspuns a): $\lvert X(2)\rvert = \lvert X(14)\rvert = 24$, $\lvert X(5)\rvert = \lvert X(11)\rvert = 8$, restul 0.

Barem a) Puncte
pozitiile: $k = 2$ si $5$, cu oglinzile 14 si 11 0.25
inaltimile: 24 si 8 0.25

PUNCTUL b) — 250 Hz in loc de 200 Hz

Ce se cere: ce se schimba in spectru si de ce.

Pas 1 — pe ce casuta ar cadea. $250 : 100 = 2.5$. Nu e numar intreg: frecventa cade intre casutele 2 si 3.

Pas 2 — ce inseamna asta. Apare leakage (scurgere spectrala): cosinusul de 250 Hz nu mai da un singur bat (plus oglinda), ci se imprastie peste toate casutele. Cele mai inalte bete sunt la casutele vecine, 2 si 3, dar sunt mai scunde decat 24. Si celelalte casute, care inainte erau 0, devin nenule.

Pas 3 — ce se intampla cu al doilea cosinus. Batul de la $k = 5$ (cosinusul de 500 Hz) nu mai are exact 8: peste el se aduna ce “curge” din cosinusul mare. Nu mai putem citi corect amplitudinea de pe desen.

Spectrul cu leakage, cand primul cosinus are 250 Hz

Ce vezi in desen: aceleasi axe ca la a). Linia mov punctata arata unde e frecventa reala, la “casuta 2.5”. Betele de langa ea au 14.3 si 16.3 in loc de un singur bat de 24. Nicio casuta nu mai e 0. Batul de la $k = 5$ a ajuns la 11.4 in loc de 8.

De ce se imprastie? In cele 16 esantioane incap acum 2.5 perioade ale cosinusului, nu un numar intreg. DFT lucreaza ca si cum bucata de 16 esantioane s-ar repeta la nesfarsit; cand perioadele nu incap intregi, la lipitura apare un salt. In frecventa: cele 16 esantioane sunt semnalul infinit inmultit cu o fereastra dreptunghiulara. Inmultirea in timp e convolutie in frecventa, deci in locul fiecarei linii apare spectrul ferestrei (un dsinc, cu lob principal si lobi laterali). Cand frecventa e exact pe o casuta, celelalte casute cad pe zerourile dsinc-ului si nu se vede nimic; cand e intre casute, se vad lobii (Cap 8 §3 si Cap 8 §4).

Raspuns b): $250\cdot 16 : 1600 = 2.5$ nu e intreg → leakage: energia cosinusului se imprastie pe toate casutele, cu maxime (mai mici decat 24) la $k = 2$ si $k = 3$ si la oglinzile lor, 13 si 14; batul de la $k = 5$ este si el modificat. Se poate atenua cu o fereastra (Hanning, Hamming, Blackman) sau alegand $N$ astfel incat sa incapa un numar intreg de perioade (de exemplu $N = 32$: $250\cdot 32 : 1600 = 5$, intreg).

Barem b) Puncte
observatia ca 2.5 nu e intreg → leakage 0.25
ce se vede: imprastiere pe toate casutele, maxime la 2 si 3, mai mici decat 24 (sau cauza: fereastra dreptunghiulara) 0.25

PUNCTUL c) — zero-padding la 32

Ce se cere: spectrul dupa ce adaugam 16 zerouri si aplicam DFT cu $N' = 32$.

Ce stim: semnalul are tot doar 16 esantioane adevarate. Zerourile nu aduc informatie noua (Cap 8 §5).

Pas 1 — casutele sunt acum de doua ori mai dese. $f_s/N' = 1600 : 32 = 50$ Hz.

Pas 2 — unde ajung varfurile. Aceleasi frecvente, alte numere de casuta: $k' = f : 50$.

Pas 3 — inaltimile varfurilor raman 24 si 8. Inaltimea e (numarul de esantioane adevarate) $\cdot A/2 = 16\cdot A/2$. Zerourile adaugate nu contribuie cu nimic la suma.

Pas 4 — casutele noi, dintre cele vechi, nu sunt 0. Casutele cu $k'$ par sunt chiar casutele vechi ($k' = 2k$) si au aceleasi valori ca la a): 24, 8 sau 0. Casutele cu $k'$ impar sunt noi, cad intre cele vechi, si arata puncte din curba care era “ascunsa” intre casute (lobii dsinc-ului). De exemplu $\lvert X_2(3)\rvert \approx 14.4$ si $\lvert X_2(5)\rvert \approx 16.1$, de o parte si de alta a varfului de la $k' = 4$.

Spectrul dupa zero-padding la N' = 32

Ce vezi in desen: pe orizontala e noul numar de casuta $k'$, de la 0 la 31 (fiecare casuta inseamna inca 50 Hz). Betele albastre sunt casutele vechi: doar patru sunt nenule (24, 8, 8, 24). Betele portocalii sunt casutele noi. Linia gri intrerupta e curba continua pe care stau toate punctele; ea e aceeasi inainte si dupa zero-padding.

Atunci la ce e bun zero-padding-ul? Iti arata mai multe puncte din aceeasi curba: desenul e mai fin si poti citi mai bine unde e un varf. Nu face mai mult de atat: nu adauga informatie, nu micsoreaza leakage-ul si nu desparte doua frecvente apropiate. Pentru acelea iti trebuie mai multe esantioane adevarate sau o alta fereastra.

Raspuns c): 32 de casute, la 50 Hz una de alta; varfurile sunt la $k' = 4$ si $28$ (inaltime 24) si la $k' = 10$ si $22$ (inaltime 8). Pozitiile s-au dublat, inaltimile au ramas. Intre casutele vechi apar valori nenule (forma dsinc). Informatia e aceeasi.

Barem c) Puncte
noile pozitii: $k' = 4, 10$ (si 28, 22); inaltimile neschimbate 0.25
casutele noi sunt nenule / zero-padding-ul nu adauga informatie 0.25

Problema 3 (1 punct) — convolutie de mana

$x(n) = [1, 3, 3, 0, 2]$, $h(n) = [1, -1]$.

PUNCTUL a) — calculul

Ce se cere: toate valorile lui $y(n) = (h * x)(n)$.

Ce stim: $y(n) = \sum_k h(k)\,x(n-k)$ (Cap 7 §2). $x$ are $P = 5$ valori: $x(0) = 1$, $x(1) = 3$, $x(2) = 3$, $x(3) = 0$, $x(4) = 2$. $h$ are $M = 2$ valori: $h(0) = 1$, $h(1) = -1$. Ce nu exista ($x(-1)$, $x(5)$) se ia 0.

Pas 1 — cate valori are rezultatul. $M + P - 1 = 2 + 5 - 1 = 6$: de la $y(0)$ la $y(5)$.

Pas 2 — scriem formula pentru filtrul nostru. $h$ are doar doi coeficienti, deci suma are doi termeni:

$$ y(n) = h(0)\,x(n) + h(1)\,x(n-1) = x(n) - x(n-1) $$

In cuvinte: fiecare iesire = valoarea de acum minus valoarea dinainte.

Pas 3 — calculam pe rand.

$n$ $x(n)$ $x(n-1)$ $y(n) = x(n) - x(n-1)$
0 1 0 (nu exista) $1 - 0 = 1$
1 3 1 $3 - 1 = 2$
2 3 3 $3 - 3 = 0$
3 0 3 $0 - 3 = -3$
4 2 0 $2 - 0 = 2$
5 0 (nu exista) 2 $0 - 2 = -2$

Pas 4 — verificare rapida. Suma lui $y$ trebuie sa fie (suma lui $x$) × (suma lui $h$). Suma lui $x$: $1 + 3 + 3 + 0 + 2 = 9$. Suma lui $h$: $1 - 1 = 0$. Produsul: 0. Suma lui $y$: $1 + 2 + 0 - 3 + 2 - 2 = 0$. Se potriveste.

Intrarea si iesirea filtrului [1, −1]

Ce vezi in desen: stanga — intrarea $x(n)$; dreapta — iesirea $y(n)$. Pe orizontala e numarul esantionului, pe verticala valoarea. Unde intrarea sta pe loc (de la $n = 1$ la $n = 2$: 3, 3), iesirea e 0. Unde intrarea sare mult (de la 3 la 0), iesirea e mare ($-3$).

Raspuns a): $y = [1, 2, 0, -3, 2, -2]$, 6 valori.

Barem a) Puncte
6 valori 0.1
valorile corecte (0.4 daca toate sunt corecte; 0.2 daca e o singura greseala) 0.4

PUNCTUL b) — ce fel de filtru este

Ce se cere: trece-jos sau trece-sus, cu argument.

Ce stim (regula rapida din Cap 9 §4):

Pas 1 — la frecventa 0. Suma: $1 + (-1) = 0$. Un semnal constant este sters complet.

Verificare cu numere: daca intra $5, 5, 5, 5$, atunci $y(n) = x(n) - x(n-1) = 5 - 5 = 0$.

Pas 2 — la frecventa $f_s/2$. Suma cu semne alternate: $1 - (-1) = 2$. Semnalul care alterneaza iese de doua ori mai mare.

Verificare cu numere: daca intra $1, -1, 1, -1$, atunci $y(n) = x(n) - x(n-1)$ da $-1 - 1 = -2$, apoi $1 - (-1) = 2$, apoi $-2$: amplitudine 2.

Pas 3 — concluzia. Frecventele joase sunt taiate, cele inalte trec.

Aceeasi concluzie, fara nicio formula: filtrul face diferenta dintre doua esantioane vecine. Un semnal care se schimba incet are vecini aproape egali, deci diferenta e aproape 0. Un semnal care se schimba repede are vecini foarte diferiti, deci diferenta e mare. Schimbare lenta = frecventa joasa, schimbare rapida = frecventa inalta.

Raspuns b): filtru trece-sus: raspunsul la $f = 0$ este $1 - 1 = 0$, iar la $f_s/2$ este $1 + 1 = 2$.

Barem b) Puncte
“trece-sus” 0.25
un argument corect (suma coeficientilor = 0, sau exemplul cu semnal constant / alternant, sau “face diferenta vecinilor”) 0.25

Problema 4 (recuperarea partialului, 3 puncte) — bandpass sampling + IQ

Semnal de interes: $B = 4$ MHz, centrat in $f_c = 84$ MHz; zgomot sub 79 MHz si peste 89 MHz; filtru analog trece-banda de cel mult 10 MHz; convertor cu $f_s \leq 20$ MHz.

E acelasi tip de problema ca cele doua rezolvate in Problema de esantionare, pas cu pas si ca problemele din Cap 4 §9–§10, cu alte numere. Reteta completa e in Cap 4 §8.

Regula pentru toate intervalele din problema: o banda se scrie [centru − latime/2, centru + latime/2]. Latimea e $B = 4$ MHz si nu se schimba niciodata, deci jumatatea ei e mereu 2. Doar centrul se muta de la un pas la altul: $84$ → $r$ → $0$.

Pe toate desenele: axa orizontala = frecventa $f$ in MHz; axa verticala = $\lvert X(f)\rvert$, cat de “tare” e semnalul la fiecare frecventa. Varful benzii utile il notam $A$ (enuntul nu da un numar). Albastru = semnalul (partea pozitiva), portocaliu = oglinda lui (partea negativa), gri = zgomot.

PUNCTUL a) — cum esantionam

Ce se cere: pasii de facut si o valoare buna pentru $f_s$.

Ce stim: $f_c = 84$, $B = 4$, filtru de cel mult 10 MHz, $f_s \leq 20$ MHz.

Pas 1 — unde e semnalul. Centrul e 84, jumatatea latimii e 2: semnalul ocupa $[84 - 2,\ 84 + 2] = [82, 86]$ MHz. Fiind semnal real, are si oglinda pe $[-86, -82]$.

Pas 2 — scapam de zgomot cu filtrul analog, INAINTE de convertor. Punem filtrul trece-banda cu centrul tot in 84 si cu latimea maxima, 10 MHz: fereastra lui este $[84 - 5,\ 84 + 5] = [79, 89]$ MHz. Semnalul $[82, 86]$ e in interior si trece. Zgomotul e sub 79 si peste 89, deci e taiat.

Filtrul analog trece-banda pastreaza doar semnalul util

Ce vezi in desen: trapezul albastru e semnalul util, intre 82 si 86 MHz. Trapezele gri sunt zgomotul. Dreptunghiul verde punctat e fereastra filtrului, de la 79 la 89 MHz: ce e inauntru trece, ce e afara e taiat.

De ce filtram inainte si nu dupa esantionare? Esantionarea aduce in zona de jos tot ce gaseste, nu doar semnalul: si zgomotul ar fi copiat peste banda noastra, iar dupa aceea nu mai poate fi despartit de ea. Un filtru digital nu poate repara ce s-a amestecat deja la esantionare.

Pas 3 — de ce nu putem esantiona “normal” (Nyquist). Frecventa maxima din semnal e 86 MHz. Nyquist cere $f_s \geq 2\cdot 86 = 172$ MHz. Convertorul nostru face cel mult 20 MHz.

Pas 4 — ideea: bandpass sampling. Esantionarea face copii ale spectrului la fiecare $f_s$. Deci banda de la 84 apare si la $84 - f_s$, $84 - 2f_s$, … pana jos, aproape de 0. Locul unde ajunge centrul benzii este restul impartirii lui 84 la $f_s$, notat $r$. Banda va fi pe $[r - 2,\ r + 2]$.

Pas 5 — conditia. Dupa esantionare conteaza doar zona de la $-f_s/2$ la $f_s/2$. Partea ei pozitiva este de la $0$ la $f_s/2$. Banda $[r - 2,\ r + 2]$ trebuie sa stea intreaga in aceasta zona: $r - 2 > 0$ si $r + 2 < f_s/2$.

De ce nu are voie sa atinga 0 sau $f_s/2$? De cealalta parte a lui 0 sta oglinda benzii (pe $[-r - 2,\ -r + 2]$). Daca banda trece de 0, calca peste oglinda. Iar de cealalta parte a lui $f_s/2$ sta o copie a oglinzii (oglinda mutata cu $f_s$). Daca banda trece de $f_s/2$, calca peste acea copie. In ambele cazuri cele doua se amesteca si informatia se pierde.

Pas 6 — incercam valori, una cate una. Pentru fiecare $f_s$: impartim 84 la $f_s$, luam restul $r$, scriem banda $[r - 2, r + 2]$ si o comparam cu zona de la 0 la $f_s/2$.

$f_s$ Impartirea $r$ Banda $[r-2,\ r+2]$ Zona de la 0 la $f_s/2$ Verdict
8 $84 = 10\cdot 8 + 4$ 4 $[2, 6]$ de la 0 la 4 ✗ banda trece de 4
10 $84 = 8\cdot 10 + 4$ 4 $[2, 6]$ de la 0 la 5 ✗ banda trece de 5
12 $84 = 7\cdot 12 + 0$ 0 $[-2, 2]$ de la 0 la 6 ✗ banda trece de 0 (vezi punctul c)
16 $84 = 5\cdot 16 + 4$ 4 $[2, 6]$ de la 0 la 8 ✓ incape, cu loc liber de 2 MHz in ambele parti
20 $84 = 4\cdot 20 + 4$ 4 $[2, 6]$ de la 0 la 10 ✓ incape

Mai exista o varianta: banda sa cada intreaga intre $f_s/2$ si $f_s$ (de exemplu $f_s = 18$ MHz: $84 = 4\cdot 18 + 12$, banda pe $[10, 14]$, intre 9 si 18). Atunci spectrul iese inversat si trebuie intors (Cap 4 §5.5). Aici nu avem nevoie de ea.

Pas 7 — alegem. Merg si 16 MHz, si 20 MHz. Alegem $f_s = 16$ MHz, din doua motive:

Cum am ales intervalul: centrul devine $r = 4$ (restul lui $84 : 16$), latimea ramane 4 → $[4 - 2,\ 4 + 2] = $ [2, 6] MHz. Oglinda ajunge pe $[-6, -2]$. Zona permisa: de la 0 la $f_s/2 = 8$. Verificare: $2 > 0$ ✓ si $6 < 8$ ✓.

Spectrul dupa esantionare: fs = 16 MHz (bun) si fs = 12 MHz (rau)

Ce vezi in desen: sus, $f_s = 16$ MHz. Zona galbena e intervalul care conteaza, de la $-8$ la $8$. Banda albastra sta pe $[2, 6]$, oglinda portocalie pe $[-6, -2]$; nu se ating. Formele sterse din afara zonei galbene sunt copiile care se repeta la fiecare 16 MHz. Jos, $f_s = 12$ MHz: banda si oglinda au ajuns amandoua pe $[-2, 2]$, una peste alta.

Raspuns a): (1) filtru analog trece-banda pe $[79, 89]$ MHz, care taie zgomotul; (2) esantionare cu $f_s = 16$ MHz (bandpass sampling): $84 = 5\cdot 16 + 4$, deci banda ajunge pe [2, 6] MHz, oglinda pe $[-6, -2]$, fara suprapunere.

Barem a) Puncte
filtrul analog trece-banda inainte de convertor, cu fereastra corecta 0.5
ideea de bandpass sampling: copii la fiecare $f_s$, banda ajunge la $r$ = restul 0.25
o valoare buna pentru $f_s$ (16 sau 20), cu verificarea ca banda incape intre 0 si $f_s/2$ 0.5
desenul spectrului dupa esantionare, cu valori pe axa 0.25

PUNCTUL b) — reducem la 4 MHz

Ce se cere: pasii prin care ajungem de la 16 MHz la 4 MHz fara sa pierdem informatie.

Ce stim: dupa punctul a), semnalul e pe $[2, 6]$ MHz si oglinda pe $[-6, -2]$, cu $f_s = 16$ MHz.

Pas 1 — de ce nu putem pur si simplu sa aruncam esantioane. Semnalul nostru este real: are banda si oglinda, fiecare lata de 4 MHz. Doua bucati de 4 MHz au nevoie de cel putin $2\cdot 4 = 8$ MHz. Noi vrem 4 MHz. Solutia: scapam de oglinda. Un semnal cu o singura banda, centrata in 0, are nevoie doar de $f_s \geq B = 4$ MHz (Cap 4 §5.6, cazul 3).

Pas 2 — mutam banda cu centrul in 0 (IQ). Inmultim esantioanele, pe rand, cu sirul

$$ e^{-j\pi n/2} = [1,\ -j,\ -1,\ j,\ 1,\ -j,\ -1,\ j,\ \dots] $$

Inmultirea cu acest sir muta tot spectrul cu $f_s/4 = 4$ MHz spre stanga.

De ce tocmai acest sir? Ca sa muti spectrul cu o frecventa $f_0$ spre stanga, inmultesti cu $e^{-j2\pi f_0 t}$ (proprietatea de deplasare in frecventa, Cap 3 §2.1). Noi vrem sa mutam cu 4 MHz, care este exact $f_s/4$. Esantioanele sunt la momentele $t = n/f_s$, deci exponentul devine $-j2\pi\cdot\frac{f_s}{4}\cdot\frac{n}{f_s} = -j\frac{\pi}{2}n$: un sfert de tura inapoi la fiecare esantion. Pe cerc, sferturile de tura dau $1$, $-j$, $-1$, $j$, apoi se repeta (Cap 4 §6.3). De aceea am vrut $r = f_s/4$ la punctul a): inmultirile sunt doar cu $\pm 1$ si $\pm j$.
Cum am ales intervalul: fiecare centru scade cu 4. Banda: centrul $4 - 4 = 0$ → $[0 - 2,\ 0 + 2] = $ [−2, 2] MHz. Oglinda: centrul $-4 - 4 = -8$ → $[-10, -6]$ MHz (copia ei, mutata cu 16, e pe $[6, 10]$).

Pas 3 — pastram doar banda din mijloc, cu un filtru trece-jos digital. Taierea filtrului o punem la 2 MHz, adica la $B/2$: pastreaza $[-2, 2]$ si arunca oglinda de pe $[-10, -6]$ si $[6, 10]$.

Pas 4 — decimam. Pastram un esantion din $M = 16 : 4 = 4$ si le aruncam pe celelalte trei. Noua frecventa de esantionare: $f_s' = 16 : 4 = 4$ MHz.

Cum am ales intervalul: dupa decimare, zona care conteaza e de la $-f_s'/2$ la $f_s'/2$, adica de la $-2$ la $2$ MHz. Semnalul e pe $[-2, 2]$: incape exact. Copiile lui apar la fiecare 4 MHz (pe $[2, 6]$, $[6, 10]$, …); se ating la capete, dar nu se suprapun.

De ce filtrul vine inainte de decimare? Decimarea aduce copiile de 4 ori mai aproape. Daca oglinda de pe $[6, 10]$ ar mai fi acolo, o copie a ei ar cadea exact peste semnal (Cap 4 §7.2).

IQ, filtru trece-jos si decimare

Ce vezi in desen: sus — inainte: banda albastra pe $[2, 6]$, oglinda portocalie pe $[-6, -2]$; sagetile arata mutarea cu 4 MHz spre stanga. Mijloc — dupa mutare: banda e pe $[-2, 2]$, oglinda la $\pm 8$; dreptunghiul verde punctat e filtrul trece-jos, care pastreaza doar banda. Jos — dupa decimare: zona galbena e noul interval util, de la $-2$ la $2$; copiile sterse se repeta la fiecare 4 MHz.

Raspuns b): (1) inmultim cu $[1, -j, -1, j, \dots]$ → banda ajunge pe $[-2, 2]$ MHz (semnal complex, IQ); (2) filtru trece-jos digital cu taierea la 2 MHz; (3) decimare cu $M = 4$ → $f_s' = 4$ MHz. Toata informatia se pastreaza, pentru ca semnalul complex are latimea 4 MHz si $f_s' = 4$ MHz.

Daca la punctul a) ai ales $f_s = 20$ MHz: rezolvarea e la fel de buna, doar numerele difera. Banda e tot pe $[2, 6]$, dar 4 MHz nu mai este $f_s/4$, deci inmultesti cu $e^{-j2\pi\frac{4}{20}n}$ (nu mai iese sirul simplu $1, -j, -1, j$). Filtrul trece-jos taie tot la 2 MHz, iar decimarea e cu $M = 20 : 4 = 5$.
Barem b) Puncte
mutarea in 0 (IQ / inmultire cu exponentiala complexa sau cu sirul $1, -j, -1, j$) 0.5
filtru trece-jos (taiere la 2 MHz) inainte de decimare 0.25
decimare cu $M = 4$ 0.25

PUNCTUL c) — de ce nu merge 12 MHz

Ce se cere: motivul pentru care $f_s = 12$ MHz strica semnalul.

Pas 1 — unde ajunge banda. $84 = 7\cdot 12 + 0$, deci restul este $r = 0$. Banda ajunge pe $[0 - 2,\ 0 + 2] = [-2, 2]$ MHz.

Pas 2 — unde ajunge oglinda. Centrul ei este $-r = 0$, deci tot pe $[-2, 2]$ MHz.

Pas 3 — concluzia. Banda si oglinda ei cad una peste alta (desenul de jos de la punctul a). Se aduna si nu mai pot fi despartite: informatia e pierduta.

Dar la punctul b) am adus chiar noi banda pe $[-2, 2]$. De ce acolo era bine? Acolo am mutat tot spectrul cu 4 MHz in aceeasi directie: banda a ajuns in 0, iar oglinda s-a dus la $-8$, departe de ea. Aici esantionarea aduce banda si oglinda in acelasi loc, din directii opuse. Diferenta nu e locul unde ajunge banda, ci locul unde ajunge oglinda.

Raspuns c): cu $f_s = 12$ MHz, $84$ se imparte exact la 12 ($r = 0$), deci banda si oglinda ei se suprapun pe $[-2, 2]$ MHz (aliasing) si semnalul nu mai poate fi recuperat.

Barem c) Puncte
$r = 0$ (84 se imparte exact la 12) 0.25
banda se suprapune cu oglinda → informatia se pierde 0.25

Cat ai luat

Aduna punctele de la T1–T4 si de la Problemele 1–3: acesta e scorul din 10. Problema 4 are scorul ei, din 3.

Scor (din 10) Ce inseamna
8 – 10 Stapanesti materia. Mai fa o data, peste cateva zile, doar punctele pierdute.
5 – 7.5 Baza exista. Reciteste sectiunile din tabelul de mai jos pentru fiecare punct pierdut, apoi refa acele puncte pe foaie, fara sa te uiti.
sub 5 Nu te speria: e prima trecere. Ia capitolele pe rand, de la Cap 6 incolo, si revino la simulare dupa ce ai terminat grilele fiecaruia.

Unde ai pierdut puncte → ce recitesti

Unde ai pierdut Ce recitesti
T1 a) convolutia Cap 7 §2 (exemplul mic, pas cu pas)
T1 b) teorema convolutiei Cap 7 §6
T2 a) intervalul DFT, $k$ ↔ Hz Cap 6 §5 si Cap 6 §6
T2 b) leakage Cap 8 §2, Cap 8 §3, Cap 8 §7
T2 c) DFT vs FFT Cap 11 §1 si Cap 11 §6
T3 a) metoda ferestrei Cap 9 §6
T3 b) din trece-jos in trece-sus Cap 9 §7
T3 c) FIR fata de IIR Cap 10 §8, Cap 9 §5 (faza liniara)
T4 a) cele doua probleme A/D Cap 4 §1, Cap 4 §4, Cap 5 §2
T4 b) decibeli, $6B + 2$ Cap 5 §4
P1 a) FIR/IIR, schema Cap 10 §1 si Cap 10 §2
P1 b) $H(z)$, zerouri, poli Cap 10 §4 si Cap 10 §5
P1 c) raspunsul in frecventa Cap 10 §6
P1 d) stabilitatea Cap 10 §7
P2 a) spectrul cu DFT Cap 6 §7 si problemele din Cap 6 §9
P2 b) leakage Cap 8 §1 si Cap 8 §3
P2 c) zero-padding Cap 8 §5 si problema 1 din Cap 8 §8
P3 a) convolutia de mana Cap 7 §2 si problema 1 din Cap 7 §7
P3 b) tipul filtrului Cap 9 §4 (regula cu suma coeficientilor)
P4 a) bandpass sampling Cap 4 §5, apoi Problema 2 din pagina cu probleme rezolvate
P4 b) IQ si decimare Cap 4 §6 si Cap 4 §7
P4 c) de ce nu merge un $f_s$ Cap 4 §5.3 si Cap 4 §5.4

← inapoi la cuprins · Subiecte reale · Foaia de formule