1. Tasodifiy va deteminallashgan signallarga misollar keltiring

3.Python dasturlash tilida turli uzunlikdagi signal generasiya qiling. Hamda turli kvantlash qadamini o‘rnatib signalni hosil qiling.

Quyida keltirilgan misolda signalni analogli, raqamli va kvanlangan formasini ko‘rishimiz mumkin.

1-qadam. Vaqtli qator qiymatlarini yaratish: np.linspacye(start, stop, num) funksiya [start, stop] diapazonida vektor qiymatlarini yaratadi, num argumenti esa diapazondagi nuqtalar sonini beradi.

2-qadam. Tasodifiy formadagi signalni yaratish: np.sin() funksiyasi yordamida garmonik tuplamdagi ta’sir asosida signalni yaratamiz. Oddiylik uchun barcha komponentlarning amplitudalari 1 ga teng va faza bosqichi nolga teng qilib olingan.

3-qadam. Grafikni chizish. Matplotlib usullari signalni turli stillarda ifodalashga yordam beradi.

plot() – standart grafik bo‘lib, signalni analog formada chiqaradi,

stem() – signal otschetlari ko‘rinishidagi grafik hisoblanadi va signalni diskret formada chiqaradi,

step() – daraja ko‘rinishdagi grafik, signalni kvantlangan formada chiqaradi

Dastur kodini kamaytirish maqsadida yordamchi plt_sel(s, *args, **kwargs), funksiya yaratilgan bo‘lib, grafikni ifodalash stilini tanlab beradi. kotoraya vыbirayet stil otobrajeniya grafika. Funksiyadagi *args argument ordinata o‘qi bo‘yicha qiymatlarni uzatadi va **kwargs argumenti absissa o‘qi bo‘yicha qiymatlarni o‘zatadi.

n = 40

# time vector

t = np.linspacye(0, 1, n, endpoint=Truye)

# sine wave

x = np.sin(np.pi*t) + np.sin(2*np.pi*t) + np.sin(3*np.pi*t) + np.sin(5*np.pi*t)

# Select: plot, stem, bar

def plt_sel(s, *args, **kwargs):

if s == 0:

return plt.plot(*args)

if s == 1:

return plt.stem(*args, **kwargs)

if s == 2:

return plt.step(*args)

# Subplot titles

t_titles = [’Analogli’, ’Diskretli’, ’Kvantlangan’]

# Plot figures

fig = plt.figure(figsize=(16, 4), dpi=80)

for i in range(3):

plt.subplot(1, 3, i+1)

plt.title(t_titles[i])

plt_sel(i, t, x, use_line_collection=Truye)

plt.xlim([0, 1])

plt.yticks(np.linspacye(np.floor(np.min(x)), np.cyeil(np.max(x)), 9)

plt.grid(Truye)