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Analisi spettrale ciclica di segnali per telecomunicazioni: segnale ASK

In questo elaborato di tesi verrano dapprima introdotte le proprietà generali dei processi stocastici ciclostazionari e quasi ciclostazionari a tempo continuo e a tempo discreto (capitolo 2). Successivamente, nel capitolo 3, si considererà un approccio alternativo a quello stocastico, l’approccio così detto FOT, con l’introduzione delle serie temporali e si analizzerà anche il caso in cui i segnali di interesse sono a valori complessi. Nel capitolo 4 si affronteranno problemi ed applicazioni relativi al filtraggio lineare, alla modulazione a prodotto ed al campionamento di processi ciclostazionari. Nel capitolo 5 si discuterà la stima delle funzioni di autocorrelazione ciclica e degli spettri ciclici. Il capitolo 6 presenta un caso di studio particolare: il segnale ASK. Tale sezione rappresenta il nucleo del lavoro di tesi in cui convergeranno risultati analitici e risultati ottenuti numericamente mediante il calcolatore. In un primo momento infatti si presenterà il calcolo analitico delle funzioni di autocorrelazione ciclica e degli spettri ciclici per un segnale ASK. Successivamente, dopo aver descritto la funzione MATLAB xcorr.m, si passerà al lavoro con il calcolatore: si genererà un segnale ASK, si calcoleranno le funzioni di autocorrelazione ciclica e gli spettri ciclici e si confronteranno i risultati analitici ottenuti in precedenza con i risultati offerti dal calcolatore. Infine, nel capitolo 7, sono presentate brevemente applicazioni della ciclostazionarietà nell’ambito dell’elaborazione dei segnali e delle comunicazioni con particolare attenzione posta al problema della sincronizzazione di simbolo.

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Introduzione 1 1 INTRODUZIONE In natura esistono fenomeni periodici che danno luogo a diversi processi che, benché non siano funzioni periodiche nel tempo, producono dati una cui appropriata descrizione stocastica è in termini di parametri statistici periodicamente tempo varianti. Ad esempio, nelle telecomunicazioni, nella telemetria, nelle applicazioni radar e sonar, la periodicità è dovuta alle operazioni di modulazione, campionamento, multiplexing e codifica. In meccanica è dovuta alla rotazione dei meccanismi. Nella radioastronomia I la periodicità dipende dalla rotazione e dalla rivoluzione dei pianeti e dalla pulsazione delle stelle. Ancora, nell’econometria II dipende dalla stagionalità e nelle scienze atmosferiche dalla rotazione e dalla rivoluzione della Terra. I processi stocastici ciclostazionari in senso lato del secondo ordine hanno una funzione di autocorrelazione che è una funzione periodica nel tempo. Come tale essa può essere espansa, sotto ipotesi di regolarità non restrittive, attraverso una serie di Fourier i cui coefficienti, che chiameremo funzioni di autocorrelazione ciclica, sono funzioni del parametro di ritardo e le cui frequenze, chiamate I Radioastronomia: ramo dell’astronomia che studia la natura dei corpi celesti analizzando l’intensità e la frequenza delle radioonde che essi emettono. II Econometria: branca dell'economia che utilizza la matematica e la statistica per indagare sulle leggi e le relazioni quantitative dei fenomeni economici.

Laurea liv.I

Facoltà: Ingegneria

Autore: Paolo Grumelli Contatta »

Composta da 128 pagine.

 

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