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Título: Amostragem e reconstrução de sinais
Título(s) alternativo(s): Sampling and reconstruction of signals
Autor(es): Cardoso, Felipe Lambach
Orientador(es): Sovierzoski, Miguel Antonio
Palavras-chave: Amostragem de trabalho
Engenharia de software
Educação
Aprendizagem
Computação
Work sampling
Software engineering
Education
Learning
Computer science
Data do documento: 11-Dez-2017
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Referência: CARDOSO, Felipe Lambach. Amostragem e reconstrução de sinais. 2017. 47 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2017.
Resumo: O presente trabalho traz o estudo realizado para o desenvolvimento de um módulo didático com soluções de hardware e software para demonstração em sala de aula da teoria da amostragem. O trabalho apresenta o modelo matemático dos processos de amostragem e da reconstrução de sinal analógico, envolvendo espectros repetidos e espelhados, e filtragem de sinais na faixa de áudio para que não ocorra a sobreposição espectral. Para validar o módulo desenvolvido neste trabalho, foram utilizados três cenários: 1 – sistema de processamento digital de sinais (PDS) com implementações adequadas dos filtros antialiasing e reconstrutor; 2 – sistema de PDS sem o filtro antialiasing; 3 – sistema de PDS com o filtro antialiasing com implementação inadequada. Com estes cenários foi possível abordar todos os impactos causados pelo efeito aliasing e apresentar os requisitos do modelo para evitar o mesmo, além de apresentar aos estudantes uma percepção visual e sonora dos efeitos causados pelo aliasing em sinais amostrados. Também foi possível mostrar aos estudantes a abordagem adequada de engenharia para evitar o aliasing na amostragem dos sinais.
Abstract: This work presents the study performed to develop a didactic module using hardware and software solutions in order to demonstrate the sampling theory in classes. It provides the mathematical model of the sampling processes and analog signal reconstruction, which involves repeated and mirrored spectrum and filtering of audio signals so that spectral overlapping doesn’t happen. In order to validate the module developed in this work, three scenarios were used: 1 – Digital Signal Processing (DSP) system with implementations of both antialiasing and reconstruction filters; 2- DSP system without the antialiasing filter; 3 – DSP system with an inappropriately implemented antialiasing filter. Given these three scenarios, it was possible to measure the impact caused by the aliasing effect and the model requirements to avoid it, and also present to the students a visual and auditory perception of the effects caused by the aliasing in the sampled signals. It was also possible to show the students the appropriate way to avoid aliasing when sampling signals.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10065
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