Frank Meier schrieb:
> div schrieb:
>> h=[1 0.75 0.5] modelliert habe, nun durch
>>
>> h(t) = g(t) * (\delta(t) + 0.75\delta(t-T) + 0.5\delta(t-2T))
>
> hä
>
> du hast h=[1 0.75 0.5]
Ja, z.B..
> (was sowieso schon mal etwas dubios für eine sprungantwort ist)
Ist nur ein Bilderbuchbeispiel.
Im Endeffekt soll es aber eine FIR Approximation eines beliebigen
analogen Systems sein (z.B. SysID).
Den Algorithmus und das ganze drum herum hab ich jetzt aber rein im
diskreten modelliert.
> wieso ist dann?
> h(t) = g(t) * z^-1{H(z)}
Das ist es eh nicht.
Es sind eher kontinuierliche Diracs, gewichtet mit den diskreten
Koeffizienten, im Abstand der Abtastperiode. Entspricht in etwa der
Impulsinvarianz. Diese sagt dass man die Impulsantwort einfach abtastet.
Es ist mir schon klar, dass das analoge System unendlich viele
Freiheitsgrade hat, waehrend mein zeitdiskretes System keine hat.
g(t)=sinc(t...) kommt daher, dass ich die rekonstruierte Impulsantwort
durch einen Tiefpassfilter schicke (hypothetisch).
Aber - und das habe ich mittlerweile gedacht - stimmt das nur fuer
dieses eine hypothetische, analoge System. Das kann es natuerlich nicht
geben. Alles zwischen den Samples kann im analogen Fall ja beliebig
sein.
> wenn dann auch nicht t sondern da im zeitdiskreten alle bereiche zwischen den
abtastzeitpunkten
> unbekannt sind.
Deswegen schrieb ich ja eine reine zeitkontinuierliche Formel nur mit
Diarcs. Naemlich c_1 * \delta(t - T): Impuls mit Gewichtung c_1 am
ersten Abtastpunkt.
> für mich kommt da eigtl nur bilineare transformation in frage und dann
> aus dem laplace-bereich in den zeitbereich rücktransformieren.
> vielleicht geht auch was über den frequenzgang.
Genau, so hab ich das jetzt gemacht.
Ich verwende einfach die bilineare Transformation.
Ich glaub das ist the-way-to-go und macht man auch fuer einen Fall wie
diesen so.
LG
div
