Sistemas de comunicación

Calendario de clases 2019

Colección de ejemplos vinculados al curso utilizados en las clases de práctico

Archivos de Matlab con ejemplos de síntesis de FM, tanto para sonidos armónicos como no armónicos

Teoría de la Información

Clase 1: Introducción al curso

Banda base

Notas de Pechiar

Genera un único procesos blanco gaussiano, el cual es filtrado por dos filtros: uno bandabase (X[k]) y otro pasabanda (Y[k]). Se grafica una estimación del PSD, y se muestra en el plano varias muestras de cada proceso (o sea, los puntos (X[k],Y[k])). Se puede variar la frecuencia central del filtro pasabanda. 

Notar cómo las muestras comienzan a correlacionarse a medida que se solapan los soportes en frecuencia. 

Este diagrama toma una grabación (bajar del EVA la grabación de una banda vacía para hacer el experimento y configurar el bloque File Source para que apunte a ese archivo) y muestra varias cosas: 

 - Una estimación del PSD para verificar que sea fijo en toda la banda

 - Un histograma de las muestras para verificar que el resultado se asemeja a una campana de Gauss (se toma la parte real de las muestras, pero se puede verificar que sigue siendo cierto para la parte imaginaria)

 - En el plano se grafican varias muestras de los puntos (x[k],x[k+d]), donde d se puede elegir en el selector abajo. Se puede verificar que para cualquier valor de d distinto de cero los puntos forman un círculo, lo que indica que son realizaciones de variables normales iid. 

Son muestras en fase y cuadratura (complejas) tomadas a 200 kS/s de la banda de 80 MHz. 

Un tono cerca de los 470 Hz (muestreado a 96 kS/s) es contaminado por ruido blanco gaussiano de varianza configurable en la interfaz gráfica. El resultado se puede escuchar. También se estima la potencia de la señal (promediando los valores al cuadrado de las muestras) y se  calcula el SNR. También se muestra una estimación de la PSD mediante la transformada de Fourier discreta. De ésta se puede estimar la potencia, pero es importante notar que en este caso, al ser discreta, no se debe integrar, sino sumar todos los puntos (en este caso 1024). 

Modulación Lineal AM

AM, DBL, BLU; BLV - generación/ detección espectro

Modulation - Mit

Espectro de un tono

Generación_Detección_FM

Modulación Mit Parte 2

Modula un tono de frecuencia y amplitud variable (en bandabase). Se puede configurar también f_delta. 

Se visualiza un waterfall del espectro y el espectro en cada momento. También se muestran las muestras en fase y cuadratura en el plano. Se recomienda bajar la cantidad de puntos (presionar ambos botones del mouse sobre la gráfica y elegir "Number of Points") a 12 para ver cómo giran los puntos a distintas velocidades a medida que el tono modulado cambia. 

La frecuencia del tono está al comienzo bastante baja, lo que permite ver cómo la transformada de Fourier discreta sigue el tono. Si se aumenta la frecuencia aparecen las deltas cada f_m que uno esperaría ver en una función periódica como esta. 

Se modula una canción (hace falta un archivo wav a 48khz, se puede encontrar una selección en https://iie.fing.edu.uy/ense/asign/tallerinte/repo/canciones/) tanto en WBFM como NBFM. Se muestra la evolución temporal de la canción (filtrada, amplificada y limitada a estar entre -1 y 1) y el espectro de la señal antes y después de modular. Para estimar el ancho de banda existen dos posibilidades: 

 - Poner "Max Hold" en la ventana de la FFT y tomar un peor caso. 

 - Subir el número de muestras que toma la FFT para que el intervalo considerado sea grande. Esto puede no funcionar en PCs no muy rápidas. 

Como ejercicio, puede comparar la regla de Carson (o sus variantes) con lo que le indica el GNU Radio. La ganancia del filtro se puede modificar desde la interfaz para que la canción tome todo el intervalo entre -1 y 1. 

Se ilustra el efecto captura, que es fácil hallarlo en la vida diaria. Se modulan dos canciones en FM (se necesitan dos archivos wav a 48khz, que pueden descargarse de https://iie.fing.edu.uy/ense/asign/tallerinte/repo/canciones/), y se puede configurar la frecuencia portadora de una de ellas, así como su amplitud. Luego se demodula la suma de ambas (es decir, se toma la suma y se aplica un único demodulador, sin filtrar). 

Verificar a partir de qué valor de amplitud se escucha la señal interferente (y que se escucha prácticamente sin rastros de la original), y en qué rango se escucha mal. Es interesante también notar que si la portadora de la interferente decrece, ésta dominará totalmente (capturará el canal) con diferencias menores de ganancia. 

Se agrega un control de volumen, pues los valores que entran a la tarjeta de audio no pueden superar 1 como valor absoluto, y un valor muy grande de la interferente puede producir clics debido a esto. 

Ruido recepción / detección

Modelado de canales y ruido

Modelado de canal  ruido y atenuación

Modelado Canal Inalámbrico

Apuntes de clase de Federico Lecumberry sobre el tema.

En este ejemplo se modula en AM, o sea DSB-C, un tono (se puede elegir alternativamente un audio en wav a 48khz) y se comparan el demodulador coherente y el de envolente. La interfaz permite cambiar el demodulador elegido, si se envía el tono o no, y el nivel de ruido. Se muestran las componentes en fase y cuadratura a la salida del canal (en el plano complejo), y la señal en detección junto con su espectro, además de una estimación de su potencia.

Notar que a partir de lo anterior se puede estimar la SNR (emitiendo o no el tono por ejemplo). De esta manera se puede verificar que el receptor coherente es ligeramente mejor que el de envolente, pero que a partir del umbral (SNR=10) el audio queda distorsionado en el caso del detector de envolente (notar la aparición de otro tonoen el espectro, que se nota en el audio como una nota distinta que la enviada).

Se modula en FM una canción, se le superpone ruido blanco en la banda, y se demodula. La interfaz permite cambiar el nivel de ruido, la máxima desviación en frecuencia del modulador (f_delta) y si se transmite música o no (el filtro de recepción ajusta su ancho de banda automáticamente en función de f_delta usando la estimación vista en clase). También calcula la potencia en recepción (lo cual permite fácilmente calcular la SNR en recepción, pues la potencia del transmisor está fija en 1).

Se muestra el espectro y los componentes en fase y cuadratura de la señal recibida, el espectro de la señal demodulada y la serie temporal del audio resultante. Se pueden verificar varias cosas: ver la forma parabólica del ruido (no modulando la canción se nota aún más), verificar que siempre que estemos sobre el umbral (SNR>5 o 10) y con un D grande se escucha muy bien, mientras que si lo bajamos hasta D=0.6 se empieza a escuchar como en AM. También se puede verificar qué sucede cuando trabajamos por abajo del umbral (esto se puede lograr subiendo excesivamente el ruido o el f_delta).

Igual al ejemplo anterior (se ve y se puede configurar lo mismo), pero además se puede elegir entre usar filtros de pre y de-énfasis. Además, se compara la el audio (su espectro y la señal en el tiempo) usando o no filtros de pre-énfasis, así como el espectro de la señal modulada en FM.

Notar el leve aumento en el ancho de banda que genera el filtro pre-énfasis, pero que no se nota en la calidad del audio recibido, que sigue usando la misma estimación del ancho de banda que trabajamos en el teórico para la recepción. Además, comparar el ruido usando y sin usar estos filtros.

Modulación analógica de pulsos

Comunicaciones Digitales- Códigos de Línea

SCDBB ruido y errores

Filtro Acoplado

Correlador Señalización M-aria

ISI, Pulso de Nyquist -Ecualizadores

Notas

Eficiencia espectral y probabilidad de error en modulación M-QAM

Introducción a la Teoría de la Información: definiciones y ejemplos

Este es un video de divulgación que hicimos algunos integrantes del Núcleo de Teoría de la Información de FIng.

PCM 

DPCM- Modulación delta- Codificaciòn Predictiva

Se toma una canción (puede usar cualquier archivo wav muestreado a 48 kHz)y se muestra la señal original, la cuantizada y la diferencia entre éstas. Además de graficarlas en el tiempo, se muestra también el histograma y su densidad espectral de potencia. Se puede controlar desde la interfaz la cantidad de bits para la cuantización (n).

La demo muestra como cuando n es alto el ruido de cuantización es efectivamente uniforme y blanco. Sin embargo, a medida que n es bajo el ruido de cuantización ya no cumple estas hipótesis. En particular, la PSD del ruido empieza a concentrarse en las frecuencias bajas (evidenciando la correlación entre muestras), donde vive la señal original.

Se toma una canción (puede usar cualquier archivo wav muestreado a 48 kHz) y se muestra la señal original y la cuantizada. A diferencia de la demo anterior, en esta se usa la técnica de dithering: se sobremuestrea la señal (simulando una señal continua) y se le suma un ruido blanco fuera de banda. Luego se la cuantiza. Un pasa-bajos actúa como interpolador para recuperar la señal "original".

Notar como con únicamente 2 bits el sistema tiene una calidad de audio bastante buena simplemente sumándole ruido.