भले ही मुझे एहसास हो कि यह बहुत देर से प्रतिक्रिया है, फिर भी मैं इस सवाल का जवाब देने की कोशिश करूंगा क्योंकि मुझे यह शिक्षाप्रद लगता है और इसलिए भी कि अपवित्रों की संख्या बताती है कि यह सवाल समुदाय के लिए सामान्य हित का है।
जैसा कि पहले से ही प्रश्न में सुझाया गया है, दो संकेतों को परिभाषित करते हैं x ( t ) तथा डब्ल्यू ( टी ) जैसा
x ( t ) =इ- के टीयू ( टी ) ,k > ०w ( t ) =पाप( πटी / 10 )πटी
दृढ़ संकल्प की एक संभावित व्याख्या ( x ∗ w ) ( t ) यह एक घातीय संकेत है x ( t ) आवेग प्रतिक्रिया के साथ एक आदर्श लोपास फ़िल्टर द्वारा फ़िल्टर किया जाता है डब्ल्यू ( टी )। सवाल में यह भी सही ढंग से बताया गया था कि टाइम डोमेन में कनवल्शन फ़्रीक्वेंसी डोमेन में गुणा से मेल खाती है। फूरियर का अभिन्न अंगx ( t ) आसानी से गणना की जा सकती है:
एक्स( ञ ω ) =∫∞0इ- के टीइ- जे ω टीघt =1k + j ω
के फूरियर रूपांतरण डब्ल्यू ( टी )परिचित होना चाहिए क्योंकि यह एक आदर्श लोपास फ़िल्टर है। प्रश्न में Sinc फ़ंक्शन की परिभाषा के संबंध में कुछ भ्रम था। मेरा सुझाव है कि कट-ऑफ फ़्रीक्वेंसी के साथ एकता के लाभ को कम करने वाले फिल्टर के आवेग प्रतिक्रिया को बस याद रखेंω0= 2 πच0 Sinc फ़ंक्शन की किसी भी परिभाषा का उपयोग किए बिना:
जएल पी( t ) =पापω0टीπटी(1)
की परिभाषा के साथ तुलना (1) डब्ल्यू ( टी ), हम देखते है कि डब्ल्यू ( टी ) बस कट-ऑफ फ्रीक्वेंसी के साथ एक यूनिटी गेन लोपास फ़िल्टर है ω0= π/ १०:
डब्ल्यू( ञ ω ) = यू ( ω +ω0) - यू ( ω -ω0)
जहाँ मैंने स्टेप फंक्शन का उपयोग किया है
यू ( ω ) आवृत्ति डोमेन में।
ताकि समय का पता चल सके y( टी ) = ( एक्स * डब्ल्यू ) ( टी ) एक उलटा फूरियर रूपांतरण की गणना कर सकते हैं Y( ञ ω ) = एक्स( ञ ω ) डब्ल्यू( जे ω ):
y( t ) =12 π∫∞- ∞एक्स( ञ ω ) डब्ल्यू( जे ω )इजे ω टीघω =12 π∫ω0-ω01k + j ωइजे ω टीघω
दुर्भाग्य से, प्राथमिक कार्यों का उपयोग करके इस अभिन्न का कोई बंद रूप समाधान नहीं है। यह घातीय अभिन्न का उपयोग करके संख्यात्मक रूप से मूल्यांकन किया जा सकता हैईआई ( एक्स ), या, वैकल्पिक रूप से, साइन और कोसाइन इंटीग्रल्स सी ( x ) तथा सि ( x )। इसलिए मुझे नहीं लगता है कि अभ्यास का उद्देश्य वास्तव में दृढ़ संकल्प की गणना करना था, लेकिन इसका उद्देश्य संभवतः एक गुणात्मक विवरण के साथ आना था जो कि चल रहा है (एक आदर्श लोअर फ़िल्टर द्वारा घातांक संकेत)।
फिर भी, मैंने सोचा कि संकेत पर एक नज़र रखना शिक्षाप्रद होगा y( टी ), इसलिए मैंने मापदंडों के लिए संख्यात्मक रूप से इसका मूल्यांकन किया के = ०.०५ तथा ω0= π/ १०। निम्नलिखित आंकड़ा परिणाम दिखाता है:
हरे रंग की वक्र इनपुट संकेत है x ( t ) और नीला वक्र फ़िल्टर्ड सिग्नल है y( टी )। (गैर-कारण) के तरंगों पर ध्यान देंy( टी ) के लिये t < ०आदर्श (गैर-कारण) लोपास फ़िल्टर के कारण। यदि हम लोवर फिल्टर की कट-ऑफ आवृत्ति बढ़ाते हैं, तो इनपुट सिग्नल की विकृति छोटी हो जाती है। यह अगले आंकड़े में दिखाया गया है जहां मैंने 10 के कारक द्वारा कट-ऑफ आवृत्ति को बढ़ा दिया है, अर्थातω0= π (के बजाय π/ १०):