BÀI GIẢNG
XỬ LÝ TÍN HIỆU SỐ
[Digital Signal Proccessing]
1
Mở đầu
Sự phát triển của máy vi tính đã làm gia tăng một cách mạnh mẽ các ứng dụng
của XỬ LÝ TÍN HIỆU SỐ [Digital Signal Proccessing]. Xu hướng này đã được tăng
cường bởi sự phát triển đồng thời của thuật toán số [Numerical Algorithms] cho xử lý
tín hiệu số. Hiện nay, xử lý tín hiệu số đã trở nên một ứng dụng cơ bản cho kỹ thuật
mạch tích hợp hiện đại với các chip có thể lập trình ở tốc độ cao. Vì
vậy, xử lý tín
hiệu số được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như:
- Xử lý tín hiệu âm thanh: nhận dạng tiếng nói / người nói; tổng hợp tiếng nói/ biến
văn bản thành tiếng nói; kỹ thuật âm thanh số ;…
- Xử lý ảnh: thu nhận và khôi phục ảnh; làm nổi đường biên; lọc nhiểu; nhận dạng;
mắt người máy; hoạt hình; các kỹ xảo về hình ảnh; bản đồ;…
- Viễn thông: xử lý tín hiệu thoại và tín hiệu hình; truyền dữ liệu; khử xuyên kênh;
facsimile; truyền hình số; …
- Thiết bị đo
lường và điều khiển: phân tích phổ; đo lường địa chấn; điều khiển vị trí
và tốc độ; điều khiển tự động;…
- Quân sự: truyền thông bảo mật; xử lý tín hiệu rada, sonar; dẫn đường tên lửa;…
- Y học: não đồ; điện tim; chụp X quang; chụp CT[Computed Tomography Scans];
nội soi;…
Có thể nói, xử lý tín hiệu số là nền tảng cho mọi lĩnh vực và chưa có sự biểu
hiện bão hòa trong sự phát triển của nó.
Ta cũng cần lưu ý rằng, mặc dù tên của giáo trình là XỬ LÝ TÍN HIỆU SỐ,
nhưng chúng
ta sẽ nghiên cứu với một phạm vi tổng quát hơn, đó là XỬ LÝ TÍN
HIỆU RỜI RẠC [Discrete signal processing]. Bởi vì, tín hiệu số là một trường hợp
đặc biệt của tín hiệu rời rạc, nên những phương pháp được áp dụng cho tín hiệu rời
rạc cũng được áp dụng cho tín hiệu số, những kết luận đúng cho tín hiệu rời rạc cũng
đúng cho tín hiệu số.
Muốn xử lý tín hiệu rời rạc, trước tiên ta phải biết cách biểu diễn và phân tích tín
hiệu rời rạc. Việc xử lý tín hiệu rời rạc được thực
hiện bởi các hệ thống rời rạc. Vì
vậy ta phải nghiên cứu các vấn đề biểu diễn, phân tích, nhận dạng, thiết kế và thực
hiện hệ thống rời rạc.
Bây giờ, chúng ta sẽ nhập môn với chủ đề biểu diễn và phân tích tín hiệu rời rạc,
hệ thống rời rạc trong miền thời gian.
1. ĐỊNH NGHĨA TÍN HIỆU:
Tín hiệu là một đại lượng vật lý chứa thông tin [information]. Về mặt toán học,
tín hiệu được biểu diễn bằng một hàm của một hay nhiều biến độc lập.
2
Ví dụ: - Tín hiệu âm thanh là dao
động cơ học lan truyền trong không khí, mang
thông tin truyền đến tai. Khi biến thành tín hiệu điện [điện áp hay dòng điện] thì giá
trị của nó là một hàm theo thời gian.
- Tín hiệu hình ảnh tĩnh hai chiều được đặc trưng bởi một hàm cường độ sáng
của hai biến không gian. Khi biến thành tín hiệu điện, nó là hàm một biến thời gian.
Để thuận tiện, ta qui ước [không vì thế mà làm mất tính tổng quát] tín hiệu là
một hàm của một biến độc lập và biến này là thời gian [mặc dù có khi
không phải như
vậy, chẳng hạn như sự biến đổi của áp suất theo độ cao].
Giá trị của hàm tương ứng với một giá trị của biến được gọi là biên độ
[amplitude] của tín hiệu. Ta thấy rằng, thuật ngữ biên độ ở đây không phải là giá trị
cực đại mà tín hiệu có thể đạt được.
2. PHÂN LOẠI TÍN HIỆU:
Tín hiệu được phân loại dựa vào nhiều cơ sở khác nhau và tương ứng có các
cách phân loại khác nhau. Ở đây, ta dựa vào sự liên tục hay rời rạc của thời gian và
biên độ để phân loại. Có 4
loại tín hiệu như sau:
- Tín hiệu tương tự [Analog signal]: thời gian liên tục và biên độ cũng liên tục.
- Tín hiệu lượng tử hóa [Quantified signal]: thời gian liên tục và biên độ rời rạc.
Đây là tín hiệu tương tự có biên độ đã được rời rạc hóa.
- Tín hiệu rời rạc [Discrete signal]: Là tín hiệu được biểu diễn bởi hàm của các
biến rời rạc.
+ Tín hiệu lấy mẫu: Hàm của tín hiệu rời rạc là liên tục [không được lượng tử hoá]
+ Tín hiệu số: Hàm của tín hiệu rời rạc là rời rạc.
Tín hiệu số là tín hiệu được rời rạc
cả biên độ và biến số
Các loại tín hiệu trên được minh họa trong hình 1.1.
3
Nhận xét: Do tín hiệu số là một trường hợp đặc biệt của tín hiệu rời rạc nên các
phương pháp xử lí tín hiệu rời rạc đều hoàn toàn được áp dụng cho xử lí tín hiệu số.
Trong chương trình chúng ta sẽ tìm hiểu các phương pháp xử lí tín hiệu rời rạc.
3. HỆ THỐNG XỬ LÝ TÍN HIỆU
a]Hệ thống tương tự
b] Hệ thống số
c] Hệ thống xử lý tín hiệu tổng quát
4
Hold
Quantizer
DSP
DAC
ADC
Sample
Signal
x[t]
x[t]
Digital
Signal
Tín hiệu x[t] ở đầu vào được chuyển thành tín hiệu số nhờ ADC, qua DSP đưa vào
DAC ta có y[t].
Chương I
TÍN HIỆU RỜI RẠC VÀ HỆ THỐNG RỜI RẠC
I. TÍN HIỆU RỜI RẠC
1. Định nghĩa
Một tín hiệu rời rạc có thể được biểu diễn bằng một dãy các giá trị [thực hoặc
phức]. Phần tử thứ n của dãy [n là một số nguyên] được ký hiệu là x[n] và một dãy
được ký hiệu như sau:
x = {x[n]}
với - ∞ < n < ∞ [1.1.a]
x[n] được gọi là mẫu thứ n của tín hiệu x.
Ta cũng có thể biểu diển theo kiểu liệt kê. Ví dụ:
x = { ..., 0, 2, -1, 3, 25, -18, 1, 5, -7, 0,...} [1.1.b]
Trong đó, phần tử được chỉ bởi mũi tên là phần tử rương ứng với n = 0, các phần
tử tương ứng với n > 0 được xếp lần lượt về phía phải và ngược lại.
Nếu x = x[t] là một tín hiệu liên tục theo thời gian t và tín hiệu này được lấy mẫu
cách đều nhau một khoảng thời gian là Ts, biên độ của mẫu thứ
n là x[nTs]. Ta thấy,
5
x[n] là cách viết đơn giản hóa của x[nTs], ngầm hiểu rằng ta đã chuẩn hoá trục thời
gian theo Ts.
Ts gọi là chu kỳ lấy mẫu [Sampling period].
Fs = 1/Ts được gọi là tần số lấy mẫu [Sampling frequency].
Ghi chú:
- Từ đây về sau, trục thời gian sẽ được chuẩn hóa theo Ts, khi cần trở về thời gian
thực, ta thay biến n bằng nTs.
- Tín hiệu rời rạc chỉ có giá trị xác định ở các thời điểm nguyên n. Ngoài các thời
điểm đó ra tín hiệu không có giá trị
xác định, không được hiểu chúng có giá trị bằng
0.
- Để đơn giản, sau này, thay vì ký hiệu đầy đủ, ta chỉ cần viết x[n] và hiểu đây là dãy
x = {x[n]}.
2. Các tín hiệu rời rạc cơ bản
a/. Tín hiệu xung đơn vị [Unit inpulse sequence]:
Đây là một dãy cơ bản nhất, ký hiệu là δ[n] , được định nghĩa như sau:
b/. Dãy chữ nhật: Dãy chữ nhật được kí hiệu là rect
N
[n] và được định nghĩa như sau:
−≤≤
=
conlain
Nn
nrect
N
0
101
][
c/. Tín hiêu nhẩy bậc đơn vị [Unit step sequence]
Dãy này thường được ký hiệu là u[n] và được định nghĩa như sau:
Dãy u[n] được biểu diễn bằng đồ thị hình 1.3 [c].
Mối quan hệ giữa tín hiệu nhãy bậc đơn vị với tín hiệu xung đơn vị:
6
với u[n-1] là tín hiệu u[n] được dịch phải một mẫu.
Hình 1.3 Các dãy cơ bản
a] Dãy xung đơn vị
b] Dãy chữ nhật
c] Dãy nhảy bậc đơn vị
d] Dãy hàm mũ
e] Dãy tuần hoàn có chu kỳ N=8
f] Dãy hình sin có chu kỳ N=5
d/. Tín hiệu hàm mũ [Exponential sequence]
x[n] = A α
n
[1.7]
7
Nếu A và α là số thực thì đây là dãy thực. Với một dãy thực, nếu 0 < α < 1 và
A>0 thì dãy có các giá trị dương và giảm khi n tăng, hình 1.3[d]. Nếu –1< α < 0 thì
các giá trị của dãy sẽ lần lược đổi dấu và có độ lớn giảm khi n tăng. Nếu | α |>1 thì độ
lớn của dãy sẽ tăng khi n tăng.
e/. Tín hiệu tuần hoàn [Periodic sequence]
Một tín hiệu x[n] được gọi là tuần hoàn với chu kỳ N khi:
x[n+N] = x[n], với
mọi n. Một tín hiệu tuần hoàn có chu kỳ N=8 được biểu diễn bằng đồ thị hình 1.3[e].
Dĩ nhiên, một tín hiệu hình sin cũng là một hiệu tuần hoàn.
Ví dụ: là một tín hiệu tuần hoàn có chu kỳ là N=5, xem
hình2.3[f]
f/. Dãy có chiều dài hữu hạn
Dãy được xác định với số mẫu N hữu hạn [N điểm trên trục hoành] gọi là dãy có
chiều dài hữu hạn. N được gọi là chiều dài của dãy, kí hiệu là:
L[x[n] ] = N
Ví dụ: L[rect
N
[n] ]=N
g/. Năng lượng và công xuất
của dãy.
• Năng lượng của một dãy được định nghĩa như sau:
∑
∞
−∞=
=
n
x
nxE
2
][
Trong đó
][nx
là modul của x[n].
Ví dụ:
NnxE
N
nn
nrect
N
===
∑∑
−
=
∞
−∞=
1
0
22
][
1][
• Công xuất trung bình của dãy:
∑
−=
∞→
+
=
N
Nn
N
x
nx
N
P
2
][
12
1
lim
• Năng lượng của dãy x[n] trong khoảng
NnN
≤≤−
:
∑
−=
=
N
Nn
xN
nxE
2
][
Vậy
+∞→
=
N
xNx
EE lim
xNx
E
N
P
12
1
+
=
8
• Dãy năng lượng: nếu năng lượng của dãy x[n] là hữu hạn thì x[n] được gọi là dãy
năng lượng.
• Dãy công xuất: nếu công xuất trung bình của x[n] là hữu hạn thì x[n] được gọi là
dãy công xuất.
3. Các phép toán cơ bản của dãy
Cho 2 dãy x
1
= {x
1
[n]} và x
2
= {x
2
[n]} các phép toán cơ bản
trên hai dãy được định
nghĩa như sau:
1/. Phép nhân 2 dãy: y = x
1
. x
2
= {x
1
[n].x
2
[n]} [1.8]
2/. Phép nhân 1 dãy với 1 hệ số: y = a.x
1
= {a.x
1
[n]} [1.9]
3/. Phép cộng 2 dãy: y = x
1
+ x
2
= {x
1
[n] + x
2
[n]} [1.10]
4/. Phép dịch một dãy [Shifting sequence]:
- Dịch phải: Gọi y là dãy kết quả trong phép dịch phải n
0
mẫu một dãy x ta có:
y[n] = x[n-n
0
], với n
0
> 0
[1.11]
- Dịch trái: Gọi z là dãy kết quả trong phép dịch trái n0 mẫu dãy x ta có:
z[n] = x[n+n
0
], với n
0
> 0 [1.12]
Phép dịch phải còn gọi là phép làm trễ [delay]. Phép làm trễ một mẫu thường được ký
hiệu bằng chữ D hoặc Z
-1
. Các phép dịch trái và dịch phải được minh họa trong các
hình 1.4.
Hình 1.4: [a] Dãy x[n]
[b] Phép dịch phaỉ 4 mẫu tr ên tín hiệu x[n]
[c] Phép dịch traí 5 mẫu trên tín hiệu x[n]
Nhận xét: Ta thấy, một tín hiệu x[n]
bất kỳ có thể biểu diễn bởi tín hiệu xung đơn vị
như sau:
Cách biểu diễn này sẽ dẫn đến một kết quả quan trọng trong phần sau.
Ghi chú:
Các phép tính thực hiện trên các tín hiệu rời rạc chỉ có ý nghĩa khi tần số lấy mẫu của
các tín hiệu này bằng nhau.
II. HỆ THỐNG RỜI RẠC
9
1. KHÁI NIỆM
a. Hệ thống thời gian rời rạc [gọi tắt là hệ thống rời rạc]:
Hệ thống thời gian rời rạc là một thiết bị [device] hay là một thuật toán
[algorithm] mà nó tác động lên một tín
hiệu vào [dãy vào] để cung cấp một tín hiệu ra
[dãy ra] theo một qui luật hay một thủ tục [procedure] tính toán nào đó. Định nghĩa
theo toán học, đó là một phép biến đổi hay một toán tử [operator] mà nó biến một dãy
vào x[n] thành dãy ra y[n].
Ký hiệu: y[n] = T{x[n]} [1.14]
Tín hiệu vào được gọi là tác động hay kích thích [excitation], tín hiệu ra được gọi là
đáp ứng [response]. Biểu thức biểu diễn mối quan hệ giữa kích thích và đáp ứng được
gọi là quan hệ vào ra của hệ
thống.
Quan hệ vào ra của một hệ thống rời rạc còn được biểu diễn như hình 1.5.
Ví dụ 1.1: Hệ thống làm trễ lý tưởng được định nghĩa bởi phương trình:
y[n] = x[n – n
d
] , với -∞ < n < ∞ [1.15]
n
d
là một số nguyên dương không đổi gọi là độ trễ của hệ thống.
Ví dụ 1.2: Hệ thống trung bình động [Moving average system] được định nghĩa
bởi phương trình:
với M1 và M2 là các số nguyên dương.
Hệ thống này tính mẫu thứ n của dãy ra là trung bình của [M1
+ M2 + 1] mẫu
của dãy vào xung quanh mẫu thứ n, từ mẫu thứ n-M2 đến mẫu thứ n+M1 .
b. Đáp ứng xung [impulse response] của một hệ thống rời rạc
Đáp ứng xung h[n] của một hệ thống rời rạc là đáp ứng của hệ thống khi kích thích là
tín hiệu xung đơn vị δ[n], ta có:
10
Trong các phần sau, ta sẽ thấy, trong các điều kiện xác định đáp ứng xung của
một hệ thống có thể mô tả một cách đầy đủ hệ thống đó.
Ví dụ 1.3: Đáp ứng xung của hệ thống trung bình động là:
c. Biểu diễn hệ
thống bằng sơ đồ khối
Để có thể biểu diễn một hệ thống bằng sơ đồ khối, ta cần định nghĩa các phần tử
cơ bản. Một hệ thống phức tạp sẽ là sự liên kết của các phần tử cơ bản này.
c1/. Phần tử nhân dãy với dãy [signal multiplier], tương ứng với phép nhân hai dãy, có
sơ đồ khối như sau:
c2/. Phần tử nhân một dãy với một hằng số [Constant multiplier], tương ứng với phép
nhân một hệ số với một dãy, có sơ đồ khối như sau:
c3/. Phần tử cộng [Adder], tương ứng với phép cộng hai dãy,
có sơ đồ khối như sau:
c4/. Phần tử làm trễ một mẫu [Unit Delay Element], tương ứng với phép làm trễ
một mẫu, có sơ đồ khối như sau:
Trong các phần sau, ta sẽ thành lập một hệ thống phức tạp bằng sự liên kết các
phần tử cơ bản này.
2. PHÂN LOẠI HỆ THỐNG RỜI RẠC
Các hệ thống rời rạc được phân loại dựa vào các thuộc tính của nó, cụ thể là các
thuộc tính của toán tử biểu diễn hệ thống [T].
1/. Hệ thống không nhớ [Memoryless systems]:
Hệ thống không nhớ còn được gọi là
hệ thống tĩnh [Static systems] là một hệ
thống mà đáp ứng y[n] ở mỗi thời điểm n chỉ phụ thuộc vào giá trị của tác động x[n] ở
cùng thời điểm n đó.
11
Một hệ thống không thỏa mãn định nghĩa trên được gọi là hệ thống có nhớ hay
hệ thống động [Dynamic systems].
Ví dụ 1.4:
- Hệ thống được mô tả bởi quan hệ vào ra như sau: y[n] = [x[n]]2 , với
mọi giá trị của n, là một hệ thống không nhớ.
- Hệ thống làm trễ trong ví dụ 1.1, nói chung là một hệ thống có nhớ khi
n
d
>0.
- Hệ thống trung bình động trong ví dụ 1.2 là hệ thống có nhớ, trừ khi M
1
=M
2
=0.
2/. Hệ thống tuyến tính [Linear systems]
Một hệ thống được gọi là tuyến tính nếu nó thỏa mãn nguyên lý chồng chất
[Principle of superposition]. Gọi y
1
[n] và y
2
[n] lần lượt là đáp ứng của hệ thống tương
ứng với các tác động x
1
[n] và x
2
[n], hệ thống là tuyến tính nếu và chỉ nếu:
với a, b là 2 hằng số bất kỳ và với mọi n.
Ta thấy,
đối với một hệ thống tuyến tính, thì đáp ứng của một tổng các tác động
bằng tổng đáp ứng của hệ ứng với từng tác động riêng lẻ.
Một hệ thống không thỏa mãn định nghĩa trên được gọi là hệ thống phi tuyến
[Nonliear systems].
Ví dụ : Ta có thể chứng minh được hệ thống tích lũy [accumulator] được định nghĩa
bởi quan hệ:
là một hệ thống tuyến tính. Hệ thống này được gọi là hệ thống tích lũy vì mẫu thứ n
của đáp ứng bằng tổng tích lũy tất cã các giá trị của tín hiệu vào trước đó
đến thời
điểm thứ n.
= a.y
1
[n] + b.y
2
[n] với a và b là các hằng số bất kỳ.
Vậy hệ thống này là một hệ thống tuyến tính.
3/. Hệ thống bất biến theo thời gian [Time-Invariant systems]
12
Một hệ thống là bất biến theo thời gian nếu và chỉ nếu tín hiệu vào bị dịch n
d
mẫu thì đáp ứng cũng dịch n
d
mẫu, ta có:
Nếu y[n] =T{x[n]} và x
1
[n] = x[n-n
d
]
thì y
1
[n] = T{x
1
[n]} = {x[n-n
d
]} = y[n - n
d
]
[1.21]
Ta có thể kiểm chứng rằng các hệ thống trong các ví dụ trước đều là hệ thống bất biến
theo thời gian.
Ví dụ : Hệ thống nén [compressor] được định nghĩa bởi quan hệ:
y[n] = x[M.n] [1.22]
với -∞ < n < ∞ và M là một số nguyên dương.
Hệ thống này được gọi là hệ thống nén bởi vì nó loại bỏ [M-1] mẫu trong M mẫu
[nó sinh ra một dãy mới bằng cách lấy một mẫu trong M mẫu]. Ta sẽ chứng minh rằng
hệ thống này không phải là một hệ thống bất biến.
Chứng minh: Gọi
y
1
[n] là đáp ứng của tác động x
1
[n], với x
1
[n] = x[n – n
d
], thì:
y
1
[n] = x
1
[Mn] = x[Mn – n
d
]
Nhưng: y[n-n
d
] = x[M[n-n
d
]] [ y
1
[n]
Ta thấy x
1
[n] bằng x[n] được dịch n
d
mẫu, nhưng y
1
[n] không bằng với y[n] trong
cùng phép dịch đó. Vậy hệ thống này không là hệ thống bất biến, trừ khi M = 1.
4/. Hệ thống nhân quả [Causal systems]
Một hệ thống là nhân quả nếu với mỗi giá trị
n
0
của n, đáp ứng tại thời điểm
n=n
0
chỉ phụ thuộc vào các giá trị của kích thích ở các thời điểm n ≤ n
0
. Ta thấy, đáp
ứng của hệ chỉ phụ thuộc vào tác động ở quá khứ và hiện tại mà không phụ thuộc vào
tác động ở tương lai. Ta có;
y[n] = T{x[n]} = F{x[n],x[n-1],x[n-2],. . .}
[1.23]
với F là một hàm nào đó.
Hệ thống trong ví dụ 1.1 là nhân quả khi n
d
≥ 0 và không nhân quả khi n
d
< 0.
Ví dụ : Hệ thống sai phân tới [Forward
difference systems] được định nghĩa bởi
quan hệ:
y[n] = x[n+1] - x[n] [1.23]
Rõ ràng y[n] phụ thuộc vào x[n+1], vì vậy hệ thống này không có tính nhân quả.
Ngược lại, hệ thống sai phân lùi [Backward difference systems] được định nghĩa
bởi quan hệ: y[n] = x[n] – x[n-1] [1.24]
là một hệ thống nhân quả.
13
5/. Hệ thống ổn định [Stable systems]
Một hệ thống ổn định còn được gọi là hệ thống BIBO [Bounded-Input Bounded-
Output] nếu và chỉ nếu với mỗi tín hiệu vào bị
giới hạn sẽ cung cấp dãy ra giới hạn.
Một dãy vào x[n] bị giới hạn nếu tồn tại một số dương hữu hạn Bx sao cho:
|x[n]| ≤ Bx < +∞ , với mọi n [1.25]
Một hệ thống ổn định đòi hỏi rằng, ứng với mỗi dãy vào hữu hạn, tồn tại một số
dương By hữu hạn sao cho:
|y[n]| ≤ By < +∞ , với mọi n [1.26]
Các hệ thống trong các ví dụ 1.1; 1.2; 1.3 và 1.6 là các hệ thống ổn định. Hệ thống
tích lũy trong ví dụ 1.5 là hệ thống không ổn định.
Ghi chú: Các thuộc tính để phân loại hệ thống
ở trên là các thuộc tính của hệ thống
chứ không phải là các thuộc tính của tín hiệu vào. Các thuộc tính này phải thỏa mãn
vời mọi tín hiệu vào.
3. HỆ THỐNG TUYẾN TÍNH BẤT BIẾN THEO THỜI GIAN
[LTI: Linear Time-Invariant System]
1. KHÁI NIỆM
Hệ thống tuyến tính bất biến theo thời gian là hệ thống thỏa mãn đồng thời hai tính
chất tuyến tính và bất biến.
Gọi T là một hệ thống LTI, sử dụng cách biểu diễn ở pt[1.13] và pt[1.14], ta có
thể viết:
với k là số
nguyên.
Áp dụng tính chất tuyến tính, pt[1.27] có thể được viết lại:
Đáp ứng xung của hệ thống là: h[n] = T{δ[n]}, vì hệ thống có tính bất biến, nên:
h[n - k] = T{δ[n - k]} [1.29]
Thay pt[1.29] vào pt[1.28] ta có:
Từ pt[1.30], ta thấy một hệ thống LTI hoàn toàn có thể được đặc tả bởi đáp ứng
xung của nó và ta có thể dùng pt[1.30] để tính đáp ứng của hệ thống ứng với một kích
14
thích bất kỳ. Hệ thống LTI rất thuận lợi trong cách biểu diễn cũng như tính toán, đây
là
một hệ thống có nhiều ứng dụng quan trọng trong xử lý tín hiệu.
2. TÍCH CHẬP
2.1. Định nghĩa: Tích chập của hai dãy x
1
[n] và x
2
[n] bất kỳ, ký hiệu: * , được định
nghĩa bởi biểu thức sau:
Pt[1.30] được viết lại: y[n] = x[n]*h[n] [1.32]
vậy, đáp ứng của một hệ thống bằng tích chập tín hiệu vào với đáp ứng xung của nó.
Như vậy, với mỗi một giá trị của n ta phải tính 1 tổng theo k của tích x[k].h[n-k] như
sau:
Ví
dụ:
…..
∑
∞
−∞=
−−=−→−=
k
khkxyn ]1[][]1[1
∑
∞
−∞=
−=→=
k
khkxyn ][][]0[0
∑
∞
−∞=
−=→=
k
khkxyn ]1[][]1[1
∑
∞
−∞=
−=→=
k
khkxyn ]2[][]2[2
∑
∞
−∞=
−=→=
k
khkxyn ]3[][]3[3
…..
Tập hợp các giá trị của y[n] ta sẽ có y.
2.2. Phương pháp tính tích chập bằng đồ thị
Tích chập của hai dãy bất kỳ có thể được tính một cách nhanh chóng với sự trợ
giúp của các chương trình trên máy vi tính. Ở đây,
phương pháp tính tích chập bằng
đồ thị được trình bày với mục đích minh họa. Trước tiên, để dễ dàng tìm dãy x
2
[n-k],
ta có thể viết lại:
x
2
[n-k] = x
2
[-[k - n]] [1.33]
Từ pt[1.33], ta thấy, nếu n>0, để có x
2
[n-k] ta dịch x
2
[-k] sang phải n mẫu, ngược lại,
nếu n 0 và |a|