Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 9 Kodowanie podpasmowe. Przemysław Sękalski.

Save this PDF as:

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 9 Kodowanie podpasmowe. Przemysław Sękalski."

Transkrypt

1 Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych Wykład 9 Kodowanie podpasmowe Przemysław Sękalski Politechnika Łódzka Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych DMCS Wykład opracowano na podstawie ksiąŝki Wprowadzenie do kompresji danych A. Drozdek oraz Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów R.G. Lyons Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006

2 Plan wykładu Próbkowanie Kwantyzacja Kodowanie podpasmowe Filtry Decymacja i interpolacja Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006

3 Sygnał wejściowy f ( t) = sin(π *0,4* t) + sin(π *0,* t) Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006 3

4 Próbkowanie Próbkowanie pobieranie co pewien czas T próbek sygnału lub pomiarów ciągłego procesu Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006 4

5 Próbkowanie Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006 5

6 Twierdzenie o próbkowaniu Twierdzenie o próbkowaniu, Nyquista, Shannona lub Kotielnikowa-Shannona Jeśli funkcja f(x) zawiera częstotliwości mniejsze niŝ W oraz okres próbkowania T = ½W (częstotliwość próbkowania jest dwa razy większa niŝ częstotliwość graniczna W) to funkcję f moŝna przedstawić za pomocą wzoru interpolacyjnego: f ( x) f sin = ( k ) W π k = [ π (Wx k) ] (Wx k) Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006 6

7 Twierdzenie o próbkowaniu Częstotliwość próbkowania musi być przynajmniej dwa razy większa niŝ największa częstotliwość sygnału próbkowanego Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006 7

8 Przykład :4 : 3:4 :4 Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006 8

9 Kwantyzacja Kwantyzacja przypisanie danej próbki do określonego poziomu kwantyzacji Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006 9

10 Próbkowanie i kwantyzacja Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006 0

11 Kwantyzacja - rodzaje Kwantyzacja: Równomierna Nierównomierna (np. algorytm Lloyda-Maxa) Kwantyzacja: Statyczna dynamiczna Kwantyzacja: Skalarna Wektorowa (np. algorytm centroidów) Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006

12 Kodowanie podpasmowe x n x n ˆx n filtr decymator koder dekoder interpolator filtr y n A gdyby podzielić sygnał wejściowy na pasma i analizować kaŝde pasmo oddzielnie Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006

13 System kodowania podpasmowego x n x n x n ˆx n filtr decymator koder dekoder interpolator filtr ˆx n filtr decymator koder dekoder interpolator filtr y n M x n ˆx n M filtr decymator koder dekoder interpolator filtr Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006 3

14 System kodowania podpasmowego x n x n x n ˆx n filtr decymator koder dekoder interpolator filtr ˆx n filtr decymator koder dekoder interpolator filtr y n M x n ˆx n M filtr decymator koder dekoder interpolator filtr Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006 4

15 Filtry Filtry Ze skończoną odpowiedzią impulsową SOI (FIR) Odpowiedź zaleŝy tylko od bieŝącej i przeszłych próbek wejściowych Okno prostokątne Okno Blackmana Okno Czebyszewa Okno Kaisera i inne Z nieskończoną odpowiedzią impulsową NOI (IIR) Odpowiedź zaleŝy od bieŝącej i przeszłych próbek wejściowych oraz od przeszłych próbek wyjściowych (sprzęŝenie zwrotne) Buterwortha Czebyszewa Maksymalnie płaski inne Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006 5

16 Struktura filtru IIR Y b() + b() z ( z) = + a() z b( nb + ) z a( na + ) z nb na X ( z) Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006 6

17 Decymacja Jeśli sygnał złoŝony jest z N próbek i zostanie on podzielony na M pasm to naleŝałoby przetworzyć N*M próbek. Jeśli pasma są sobie równe to wystarczy w kaŝdym paśmie zachować tylko co M-tą próbkę. Proces ten zwany jest decymacją lub podpróbkowaniem Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006 7

18 Decymacja Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006 8

19 Decymacja */ Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006 9

20 Decymacja Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006 0

21 Interpolacja Odbiorca próbek musi odtworzyć usunięte podczas decymacji próbki. Dodanie próbek odbywa się za pomocą nadpróbkowania, zaś wartości próbek nowych uzyskiwane są przez interpolację Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006

22 Nadpróbkowanie Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006

23 Nadpróbkowanie x Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006 3

24 Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006 4

25 Błędna decymacja i interpolacja Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006 5

26 MATLAB decimate interp FDA toolbox filter decymacja interpolacja projektowanie filtrów uŝywanie filtru Przemysław Sękalski, Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych, wykład 9, 006 6

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 7 Transformaty i kodowanie. Przemysław Sękalski.

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 7 Transformaty i kodowanie. Przemysław Sękalski. Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych Wykład 7 Transformaty i kodowanie Przemysław Sękalski sekalski@dmcs.pl Politechnika Łódzka Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych DMCS Wykład

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 8 Transformaty i kodowanie cz. 2. Przemysław Sękalski.

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 8 Transformaty i kodowanie cz. 2. Przemysław Sękalski. Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych Wykład 8 Transformaty i kodowanie cz. 2 Przemysław Sękalski sekalski@dmcs.pl Politechnika Łódzka Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych DMCS

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 6 Metody predykcyjne. Przemysław Sękalski.

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 6 Metody predykcyjne. Przemysław Sękalski. Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych Wykład 6 Metody predykcyjne Przemysław Sękalski sekalski@dmcs.pl Politechnika Łódzka Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych DMCS Wykład opracowano

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 5 Kodowanie słownikowe. Przemysław Sękalski.

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 5 Kodowanie słownikowe. Przemysław Sękalski. Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych Wykład 5 Kodowanie słownikowe Przemysław Sękalski sekalski@dmcs.pl Politechnika Łódzka Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych DMCS Przemysław

Bardziej szczegółowo

Kodowanie podpasmowe. Plan 1. Zasada 2. Filtry cyfrowe 3. Podstawowy algorytm 4. Zastosowania

Kodowanie podpasmowe. Plan 1. Zasada 2. Filtry cyfrowe 3. Podstawowy algorytm 4. Zastosowania Kodowanie podpasmowe Plan 1. Zasada 2. Filtry cyfrowe 3. Podstawowy algorytm 4. Zastosowania Zasada ogólna Rozkład sygnału źródłowego na części składowe (jak w kodowaniu transformacyjnym) Wada kodowania

Bardziej szczegółowo

2. Próbkowanie Sygnały okresowe (16). Trygonometryczny szereg Fouriera (17). Częstotliwość Nyquista (20).

2. Próbkowanie Sygnały okresowe (16). Trygonometryczny szereg Fouriera (17). Częstotliwość Nyquista (20). SPIS TREŚCI ROZDZIAŁ I SYGNAŁY CYFROWE 9 1. Pojęcia wstępne Wiadomości, informacje, dane, sygnały (9). Sygnał jako nośnik informacji (11). Sygnał jako funkcja (12). Sygnał analogowy (13). Sygnał cyfrowy

Bardziej szczegółowo

Kwantowanie sygnałów analogowych na przykładzie sygnału mowy

Kwantowanie sygnałów analogowych na przykładzie sygnału mowy Kwantowanie sygnałów analogowych na przykładzie sygnału mowy Treść wykładu: Sygnał mowy i jego właściwości Kwantowanie skalarne: kwantyzator równomierny, nierównomierny, adaptacyjny Zastosowanie w koderze

Bardziej szczegółowo

Kompresja dźwięku w standardzie MPEG-1

Kompresja dźwięku w standardzie MPEG-1 mgr inż. Grzegorz Kraszewski SYSTEMY MULTIMEDIALNE wykład 7, strona 1. Kompresja dźwięku w standardzie MPEG-1 Ogólne założenia kompresji stratnej Zjawisko maskowania psychoakustycznego Schemat blokowy

Bardziej szczegółowo

Kompresja Danych. Streszczenie Studia Dzienne Wykład 13, f(t) = c n e inω0t, T f(t)e inω 0t dt.

Kompresja Danych. Streszczenie Studia Dzienne Wykład 13, f(t) = c n e inω0t, T f(t)e inω 0t dt. 1 Kodowanie podpasmowe Kompresja Danych Streszczenie Studia Dzienne Wykład 13, 18.05.2006 1.1 Transformaty, próbkowanie i filtry Korzystamy z faktów: Każdą funkcję okresową można reprezentować w postaci

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane algorytmy DSP

Zaawansowane algorytmy DSP Zastosowania Procesorów Sygnałowych dr inż. Grzegorz Szwoch greg@multimed.org p. 732 - Katedra Systemów Multimedialnych Zaawansowane algorytmy DSP Wstęp Cztery algorytmy wybrane spośród bardziej zaawansowanych

Bardziej szczegółowo

x(n) x(n-1) x(n-2) D x(n-n+1) h N-1

x(n) x(n-1) x(n-2) D x(n-n+1) h N-1 Laboratorium Układy dyskretne LTI projektowanie filtrów typu FIR Z1. apisać funkcję y = filtruj(x, h), która wyznacza sygnał y będący wynikiem filtracji sygnału x przez filtr FIR o odpowiedzi impulsowej

Bardziej szczegółowo

O sygnałach cyfrowych

O sygnałach cyfrowych O sygnałach cyfrowych Informacja Informacja - wielkość abstrakcyjna, która moŝe być: przechowywana w pewnych obiektach przesyłana pomiędzy pewnymi obiektami przetwarzana w pewnych obiektach stosowana do

Bardziej szczegółowo

Kodowanie podpasmowe. Plan 1. Zasada 2. Filtry cyfrowe 3. Podstawowy algorytm 4. Zastosowania

Kodowanie podpasmowe. Plan 1. Zasada 2. Filtry cyfrowe 3. Podstawowy algorytm 4. Zastosowania Kodowanie podpasmowe Plan 1. Zasada. Filtry cyfrowe 3. Podstawowy algorytm 4. Zastosowania Zasada ogólna Rozkład sygnału źródłowego na części składowe (jak w kodowaniu transformacyjnym) Wada kodowania

Bardziej szczegółowo

Sygnał a informacja. Nośnikiem informacji mogą być: liczby, słowa, dźwięki, obrazy, zapachy, prąd itp. czyli różnorakie sygnały.

Sygnał a informacja. Nośnikiem informacji mogą być: liczby, słowa, dźwięki, obrazy, zapachy, prąd itp. czyli różnorakie sygnały. Sygnał a informacja Informacją nazywamy obiekt abstarkcyjny, który może być przechowywany, przesyłany, przetwarzany i wykorzystywany y y y w określonum celu. Zatem informacja to każdy czynnik zmnejszający

Bardziej szczegółowo

Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Jacek Rezmer -1-

Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Jacek Rezmer -1- Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Jacek Rezmer -1- Filtry cyfrowe cz. Zastosowanie funkcji okien do projektowania filtrów SOI Nierównomierności charakterystyki amplitudowej filtru cyfrowego typu SOI można

Bardziej szczegółowo

Przykładowe pytania 1/11

Przykładowe pytania 1/11 Parametry sygnałów Przykładowe pytania /. Dla okresowego przebiegu sinusoidalnego sterowanego fazowo (jak na rys) o kącie przewodzenia θ wyprowadzić zależność wartości skutecznej od kąta przewodzenia θ.

Bardziej szczegółowo

Realizacja filtrów cyfrowych z buforowaniem próbek

Realizacja filtrów cyfrowych z buforowaniem próbek str. 1 Realizacja filtrów cyfrowych z buforowaniem próbek 1. Filtry Cyfrowe Zadaniem filtracji jest przepuszczanie (tłumienie) składowych sygnału leŝących w określonym paśmie częstotliwości. Ogólnie filtr

Bardziej szczegółowo

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 2 AiR III

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 2 AiR III 1 Niniejszy dokument zawiera materiały do wykładu z przedmiotu Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów. Jest on udostępniony pod warunkiem wykorzystania wyłącznie do własnych, prywatnych potrzeb i może

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 6 Projektowanie filtrów cyfrowych o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej

Ćwiczenie 6 Projektowanie filtrów cyfrowych o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej Ćwiczenie 6 Projektowanie filtrów cyfrowych o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej. Filtry FIR o skończonej odpowiedzi impulsowej (SOI) Filtracja FIR polega na tym, że sygnał wyjściowy powstaje

Bardziej szczegółowo

Podstawowe funkcje przetwornika C/A

Podstawowe funkcje przetwornika C/A ELEKTRONIKA CYFROWA PRZETWORNIKI CYFROWO-ANALOGOWE I ANALOGOWO-CYFROWE Literatura: 1. Rudy van de Plassche: Scalone przetworniki analogowo-cyfrowe i cyfrowo-analogowe, WKŁ 1997 2. Marian Łakomy, Jan Zabrodzki:

Bardziej szczegółowo

Generowanie sygnałów na DSP

Generowanie sygnałów na DSP Zastosowania Procesorów Sygnałowych dr inż. Grzegorz Szwoch greg@multimed.org p. 732 - Katedra Systemów Multimedialnych Generowanie sygnałów na DSP Wstęp Dziś w programie: generowanie sygnałów za pomocą

Bardziej szczegółowo

Wydział Elektryczny. Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej. Instrukcja do pracowni specjalistycznej

Wydział Elektryczny. Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej. Instrukcja do pracowni specjalistycznej Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do pracowni specjalistycznej Temat ćwiczenia: Badanie własności koderów PCM zastosowanych do sygnałów

Bardziej szczegółowo

Teoria przetwarzania A/C i C/A.

Teoria przetwarzania A/C i C/A. Teoria przetwarzania A/C i C/A. Autor: Bartłomiej Gorczyński Cyfrowe metody przetwarzania sygnałów polegają na przetworzeniu badanego sygnału analogowego w sygnał cyfrowy reprezentowany ciągiem słów binarnych

Bardziej szczegółowo

CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW Cyfrowe przetwarzanie sygnałów -1-2003 CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW tematy wykładowe: ( 28 godz. +2godz. kolokwium, test?) 1. Sygnały i systemy dyskretne (LTI, SLS) 1.1. Systemy LTI ( SLS ) (definicje

Bardziej szczegółowo

Kartkówka 1 Opracowanie: Próbkowanie częstotliwość próbkowania nie mniejsza niż podwojona szerokość przed spróbkowaniem.

Kartkówka 1 Opracowanie: Próbkowanie częstotliwość próbkowania nie mniejsza niż podwojona szerokość przed spróbkowaniem. Znowu prosta zasada - zbierzmy wszystkie zagadnienia z tych 3ech kartkówek i opracujmy - może się akurat przyda na dopytkę i uda się zaliczyć labki :) (dodatkowo można opracowania z tych rzeczy z doc ów

Bardziej szczegółowo

SPRZĘTOWA REALIZACJA FILTRÓW CYFROWYCH TYPU SOI

SPRZĘTOWA REALIZACJA FILTRÓW CYFROWYCH TYPU SOI 1 ĆWICZENIE VI SPRZĘTOWA REALIZACJA FILTRÓW CYFROWYCH TYPU SOI (00) Celem pracy jest poznanie sposobu fizycznej realizacji filtrów cyfrowych na procesorze sygnałowym firmy Texas Instruments TMS320C6711

Bardziej szczegółowo

Symulacja sygnału czujnika z wyjściem częstotliwościowym w stanach dynamicznych

Symulacja sygnału czujnika z wyjściem częstotliwościowym w stanach dynamicznych XXXVIII MIĘDZYUCZELNIANIA KONFERENCJA METROLOGÓW MKM 06 Warszawa Białobrzegi, 4-6 września 2006 r. Symulacja sygnału czujnika z wyjściem częstotliwościowym w stanach dynamicznych Eligiusz PAWŁOWSKI Politechnika

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie sygnałów

Przetwarzanie sygnałów Przetwarzanie sygnałów Ćwiczenie 5 Filtry o nieskończonej odpowiedzi impulsowej (NOI) Spis treści 1 Wprowadzenie 1 1.1 Filtry jednobiegunowe....................... 1 1.2 Filtry wąskopasmowe........................

Bardziej szczegółowo

b n y k n T s Filtr cyfrowy opisuje się również za pomocą splotu dyskretnego przedstawionego poniżej:

b n y k n T s Filtr cyfrowy opisuje się również za pomocą splotu dyskretnego przedstawionego poniżej: 1. FILTRY CYFROWE 1.1 DEFIICJA FILTRU W sytuacji, kiedy chcemy przekształcić dany sygnał, w inny sygnał niezawierający pewnych składowych np.: szumów mówi się wtedy o filtracji sygnału. Ogólnie Filtracją

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie sygnałów z zastosowaniem procesorów sygnałowych - opis przedmiotu

Przetwarzanie sygnałów z zastosowaniem procesorów sygnałowych - opis przedmiotu Przetwarzanie sygnałów z zastosowaniem procesorów sygnałowych - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Przetwarzanie sygnałów z zastosowaniem procesorów sygnałowych Kod przedmiotu 06.5-WE-EP-PSzZPS

Bardziej szczegółowo

Politechnika Łódzka. Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej

Politechnika Łódzka. Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej Politechnika Łódzka Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej Laboratorium komputerowych systemów pomiarowych Ćwiczenie 4 Filtracja sygnałów dyskretnych 1. Opis stanowiska Ćwiczenie jest realizowane w

Bardziej szczegółowo

Próbkowanie sygnałów (ang. sampling) PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW ANALOGOWYCH NA SYGNAŁY CYFROWE. Literatura. Cyfrowe Przetwarzanie Sygnałów

Próbkowanie sygnałów (ang. sampling) PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW ANALOGOWYCH NA SYGNAŁY CYFROWE. Literatura. Cyfrowe Przetwarzanie Sygnałów Cyfrowe Przetwarzanie Sygnałów Literatura Dr inż. Jakub Gałka C2-419, jgalka@agh.edu.pl Tel. wew. AGH 50-68 Konsultacje, poniedziałek, 11:30-12:30 1. Alan V. Oppenhei, Ronald W.Schafer: Cyfrowe przetwarzanie

Bardziej szczegółowo

Teoria sygnałów Signal Theory. Elektrotechnika I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

Teoria sygnałów Signal Theory. Elektrotechnika I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) . KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 Teoria sygnałów Signal Theory A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 6 Projektowanie filtrów cyfrowych o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej

Ćwiczenie 6 Projektowanie filtrów cyfrowych o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej Ćwiczenie 6 Projektowanie filtrów cyfrowych o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej 1. Filtry FIR o skończonej odpowiedzi impulsowej (SOI) Filtracja FIR polega na tym, że sygnał wyjściowy powstaje

Bardziej szczegółowo

Technika audio część 2

Technika audio część 2 Technika audio część 2 Wykład 12 Projektowanie cyfrowych układów elektronicznych Mgr inż. Łukasz Kirchner lukasz.kirchner@cs.put.poznan.pl http://www.cs.put.poznan.pl/lkirchner Wprowadzenie do filtracji

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 4. Filtry o skończonej odpowiedzi impulsowej (SOI)

Ćwiczenie 4. Filtry o skończonej odpowiedzi impulsowej (SOI) Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L Ćwiczenie 4. Filtry o skończonej odpowiedzi impulsowej (SOI) 1. Filtracja cyfrowa podstawowe

Bardziej szczegółowo

Transformata Laplace a to przekształcenie całkowe funkcji f(t) opisane następującym wzorem:

Transformata Laplace a to przekształcenie całkowe funkcji f(t) opisane następującym wzorem: PPS 2 kartkówka 1 RÓWNANIE RÓŻNICOWE Jest to dyskretny odpowiednik równania różniczkowego. Równania różnicowe to pewne związki rekurencyjne określające w sposób niebezpośredni wartość danego wyrazu ciągu.

Bardziej szczegółowo

8. Realizacja projektowanie i pomiary filtrów IIR

8. Realizacja projektowanie i pomiary filtrów IIR 53 8. Realizacja projektowanie i pomiary filtrów IIR Cele ćwiczenia Realizacja na zestawie TMX320C5515 ezdsp prostych liniowych filtrów cyfrowych. Pomiary charakterystyk amplitudowych zrealizowanych filtrów

Bardziej szczegółowo

AiR_CPS_1/3 Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Digital Signal Processing

AiR_CPS_1/3 Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Digital Signal Processing Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2013/2014

Bardziej szczegółowo

Obraz cyfrowy. Radosław Mantiuk. Wydział Informatyki Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Obraz cyfrowy. Radosław Mantiuk. Wydział Informatyki Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Obraz cyfrowy Radosław Mantiuk Wydział Informatyki Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Obraz Funkcja dwuwymiarowa. Wartością tej funkcji w dowolnym punkcie jest kolor (jasność). Obraz

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie sygnałów w telekomunikacji

Przetwarzanie sygnałów w telekomunikacji Przetwarzanie sygnałów w telekomunikacji Prowadzący: Przemysław Dymarski, Inst. Telekomunikacji PW, gm. Elektroniki, pok. 461 dymarski@tele.pw.edu.pl Wykład: Wstęp: transmisja analogowa i cyfrowa, modulacja

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie. Spis treści. Analiza_sygnałów_-_ćwiczenia/Filtry

Wprowadzenie. Spis treści. Analiza_sygnałów_-_ćwiczenia/Filtry Analiza_sygnałów_-_ćwiczenia/Filtry Spis treści 1 Wprowadzenie 2 Filtry cyfrowe: powtórka z wykładu 2.1 Działanie filtra w dziedzinie czasu 2.2 Nazewnictwo 2.3 Przejście do dziedziny częstości 2.3.1 Działanie

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów. Ćwiczenie 2. Analiza widmowa

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów. Ćwiczenie 2. Analiza widmowa PTS laboratorium Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Ćwiczenie 2 Analiza widmowa Opracowali: - prof. dr hab. inż. Krzysztof Kałużyński - dr inż. Beata Leśniak-Plewińska - dr inż. Jakub Żmigrodzki Zakład

Bardziej szczegółowo

Kwantyzacja wektorowa. Kodowanie różnicowe.

Kwantyzacja wektorowa. Kodowanie różnicowe. Kwantyzacja wektorowa. Kodowanie różnicowe. Kodowanie i kompresja informacji - Wykład 7 12 kwietnia 2010 Kwantyzacja wektorowa wprowadzenie Zamiast kwantyzować pojedyncze elementy kwantyzujemy całe bloki

Bardziej szczegółowo

6. Transmisja i generacja sygnałów okresowych

6. Transmisja i generacja sygnałów okresowych 24 6. Transmisja i generacja sygnałów okresowych Cele ćwiczenia Zapoznanie ze środowiskiem programistycznym Code Composer Studio. Zapoznanie z urządzeniem TMX320C5515 ezdsp. Zapoznanie z podstawami programowania

Bardziej szczegółowo

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1C400027 Temat ćwiczenia:

Bardziej szczegółowo

Podstawy Przetwarzania Sygnałów

Podstawy Przetwarzania Sygnałów Adam Szulc 188250 grupa: pon TN 17:05 Podstawy Przetwarzania Sygnałów Sprawozdanie 6: Filtracja sygnałów. Filtry FIT o skończonej odpowiedzi impulsowej. 1. Cel ćwiczenia. 1) Przeprowadzenie filtracji trzech

Bardziej szczegółowo

KOMPUTEROWE SYSTEMY POMIAROWE

KOMPUTEROWE SYSTEMY POMIAROWE KOMPUTEROWE SYSTEMY POMIAROWE Dr inż. Eligiusz PAWŁOWSKI Politechnika Lubelska Wydział Elektrotechniki i Informatyki Prezentacja do wykładu dla EMST - ITwE Semestr zimowy Wykład nr 12 Prawo autorskie Niniejsze

Bardziej szczegółowo

Przedmowa Wykaz oznaczeń Wykaz skrótów 1. Sygnały i ich parametry 1 1.1. Pojęcia podstawowe 1 1.2. Klasyfikacja sygnałów 2 1.3.

Przedmowa Wykaz oznaczeń Wykaz skrótów 1. Sygnały i ich parametry 1 1.1. Pojęcia podstawowe 1 1.2. Klasyfikacja sygnałów 2 1.3. Przedmowa Wykaz oznaczeń Wykaz skrótów 1. Sygnały i ich parametry 1 1.1. Pojęcia podstawowe 1 1.2. Klasyfikacja sygnałów 2 1.3. Sygnały deterministyczne 4 1.3.1. Parametry 4 1.3.2. Przykłady 7 1.3.3. Sygnały

Bardziej szczegółowo

PROCESORY SYGNAŁOWE - LABORATORIUM. Ćwiczenie nr 04

PROCESORY SYGNAŁOWE - LABORATORIUM. Ćwiczenie nr 04 PROCESORY SYGNAŁOWE - LABORATORIUM Ćwiczenie nr 04 Obsługa buforów kołowych i implementacja filtrów o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej 1. Bufor kołowy w przetwarzaniu sygnałów Struktura

Bardziej szczegółowo

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1A400027 Temat ćwiczenia:

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów. Ćwiczenie 2. Filtracja i korelacja sygnałów dyskretnych

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów. Ćwiczenie 2. Filtracja i korelacja sygnałów dyskretnych PTS laboratorium Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Ćwiczenie 2 Filtracja i korelacja sygnałów dyskretnych Opracowali: - prof. nzw. dr hab. inż. Krzysztof Kałużyński - dr inż. Beata Leśniak-Plewińska

Bardziej szczegółowo

Fundamentals of Data Compression

Fundamentals of Data Compression Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013

Bardziej szczegółowo

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć Nazwa modułu: Teoria i przetwarzanie sygnałów Rok akademicki: 2013/2014 Kod: EEL-1-524-s Punkty ECTS: 6 Wydział: Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Kierunek: Elektrotechnika

Bardziej szczegółowo

Filtry FIR i biblioteka DSPLIB

Filtry FIR i biblioteka DSPLIB Zastosowania Procesorów Sygnałowych dr inż. Grzegorz Szwoch greg@multimed.org p. 732 - Katedra Systemów Multimedialnych Filtry FIR i biblioteka DSPLIB Wstęp Na poprzednim wykładzie napisaliśmy algorytm

Bardziej szczegółowo

FFT i dyskretny splot. Aplikacje w DSP

FFT i dyskretny splot. Aplikacje w DSP i dyskretny splot. Aplikacje w DSP Marcin Jenczmyk m.jenczmyk@knm.katowice.pl Wydział Matematyki, Fizyki i Chemii 10 maja 2014 M. Jenczmyk Sesja wiosenna KNM 2014 i dyskretny splot 1 / 17 Transformata

Bardziej szczegółowo

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1A400027 Temat ćwiczenia:

Bardziej szczegółowo

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1C400027 Temat ćwiczenia:

Bardziej szczegółowo

Opisy efektów kształcenia dla modułu

Opisy efektów kształcenia dla modułu Karta modułu - Wybrane zagadnienia elektroniki współczesnej 1 / 6 Nazwa modułu: Wybrane zagadnienia elektroniki współczesnej Rocznik: 2012/2013 Kod: JIS-2-105-s Punkty ECTS: 10 Wydział: Fizyki i Informatyki

Bardziej szczegółowo

PORÓWNANIE METOD PROJEKTOWANIA FILTRÓW CYFROWYCH

PORÓWNANIE METOD PROJEKTOWANIA FILTRÓW CYFROWYCH POZNAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY ACADEMIC JOURNALS No 93 Electrical Engineering 2018 DOI 10.21008/j.1897-0737.2018.93.0029 Dominik MATECKI * PORÓWNANIE METOD PROJEKTOWANIA FILTRÓW CYFROWYCH W artykule zostały

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: moduł specjalności obowiązkowy: Sieci komputerowe Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów. Ćwiczenie 3. Filtracja i korelacja sygnałów dyskretnych

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów. Ćwiczenie 3. Filtracja i korelacja sygnałów dyskretnych PTS laboratorium Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Ćwiczenie 3 Filtracja i korelacja sygnałów dyskretnych Opracowali: - prof. dr hab. inż. Krzysztof Kałużyński - dr inż. Beata Leśniak-Plewińska - dr

Bardziej szczegółowo

Kompresja danych DKDA (7)

Kompresja danych DKDA (7) Kompresja danych DKDA (7) Marcin Gogolewski marcing@wmi.amu.edu.pl Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Poznań, 22 listopada 2016 1 Kwantyzacja skalarna Wprowadzenie Analiza jakości Typy kwantyzatorów

Bardziej szczegółowo

4 Zasoby językowe Korpusy obcojęzyczne Korpusy języka polskiego Słowniki Sposoby gromadzenia danych...

4 Zasoby językowe Korpusy obcojęzyczne Korpusy języka polskiego Słowniki Sposoby gromadzenia danych... Spis treści 1 Wstęp 11 1.1 Do kogo adresowana jest ta książka... 12 1.2 Historia badań nad mową i językiem... 12 1.3 Obecne główne trendy badań... 16 1.4 Opis zawartości rozdziałów... 18 2 Wyzwania i możliwe

Bardziej szczegółowo

Zastosowania mikrokontrolerów w przemyśle

Zastosowania mikrokontrolerów w przemyśle Zastosowania mikrokontrolerów w przemyśle Cezary MAJ Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Współpraca z pamięciami zewnętrznymi Interfejs równoległy (szyna adresowa i danych) Multipleksowanie

Bardziej szczegółowo

Pomiary i przyrządy cyfrowe

Pomiary i przyrządy cyfrowe Pomiary i przyrządy cyfrowe Przyrządy analogowe trochę historii Ustrój magnetoelektryczny z I z I N d S B r ~ Ω I r r zaciski pomiarowe U U = r I amperomierz woltomierz współczynnik poszerzenia zakresu

Bardziej szczegółowo

Zjawisko aliasingu. Filtr antyaliasingowy. Przecieki widma - okna czasowe.

Zjawisko aliasingu. Filtr antyaliasingowy. Przecieki widma - okna czasowe. Katedra Mechaniki i Podstaw Konstrukcji Maszyn POLITECHNIKA OPOLSKA Komputerowe wspomaganie eksperymentu Zjawisko aliasingu.. Przecieki widma - okna czasowe. dr inż. Roland PAWLICZEK Zjawisko aliasingu

Bardziej szczegółowo

Technika audio część 1

Technika audio część 1 Technika audio część 1 Wykład 9 Technologie na urządzenia mobilne Łukasz Kirchner Lukasz.kirchner@cs.put.poznan.pl http://www.cs.put.poznan.pl/lkirchner Wprowadzenie technologii audio Próbkowanie Twierdzenie

Bardziej szczegółowo

Informatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES)

Informatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES) Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013

Bardziej szczegółowo

Rok akademicki: 2016/2017 Kod: JFT s Punkty ECTS: 6. Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne

Rok akademicki: 2016/2017 Kod: JFT s Punkty ECTS: 6. Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne Nazwa modułu: Elektronika współczesna Rok akademicki: 2016/2017 Kod: JFT-2-102-s Punkty ECTS: 6 Wydział: Fizyki i Informatyki Stosowanej Kierunek: Fizyka Techniczna Specjalność: Poziom studiów: Studia

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 3 Kodowanie Shannona Fano i Huffmana. Przemysław Sękalski.

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 3 Kodowanie Shannona Fano i Huffmana. Przemysław Sękalski. Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych Wykład 3 Kodowanie Shannona Fano i Huffmana Przemysław Sękalski sekalski@dmcs.pl Politechnika Łódzka Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych

Bardziej szczegółowo

METODY ANALIZY SYGNAŁÓW WIBROAKUSTYCZNYCH

METODY ANALIZY SYGNAŁÓW WIBROAKUSTYCZNYCH INSTYTUT KONSTRUKCJI MASZYN LABORATORIUM METODY ANALIZY SYGNAŁÓW WIBROAKUSTYCZNYCH Methods of analyzing vibro-acoustics signal Zakres ćwiczenia: 1. Rodzaje sygnałów. 2. Metody analizy sygnałów w dziedzinie

Bardziej szczegółowo

Przetwornik analogowo-cyfrowy

Przetwornik analogowo-cyfrowy Przetwornik analogowo-cyfrowy Przetwornik analogowo-cyfrowy A/C (ang. A/D analog to digital; lub angielski akronim ADC - od słów: Analog to Digital Converter), to układ służący do zamiany sygnału analogowego

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 10 Kompresja obrazów ruchomych MPEG. Przemysław Sękalski.

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 10 Kompresja obrazów ruchomych MPEG. Przemysław Sękalski. Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych Wykład 10 Kompresja obrazów ruchomych MPEG Przemysław Sękalski sekalski@dmcs.pl Politechnika Łódzka Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych

Bardziej szczegółowo

1.5. Sygnały. Sygnał- jest modelem zmian w czasie pewnej wielkości fizycznej lub stanu obiektu fizycznego

1.5. Sygnały. Sygnał- jest modelem zmian w czasie pewnej wielkości fizycznej lub stanu obiektu fizycznego Sygnał- jest modelem zmian w czasie pewnej wielkości fizycznej lub stanu obiektu fizycznego Za pomocąsygnałów przekazywana jest informacja. Sygnałjest nośnikiem informacji. Za pomocą sygnału moŝna: badać

Bardziej szczegółowo

Rok akademicki: 2018/2019 Kod: ITE s Punkty ECTS: 4. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne

Rok akademicki: 2018/2019 Kod: ITE s Punkty ECTS: 4. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne Nazwa modułu: Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Rok akademicki: 2018/2019 Kod: ITE-1-401-s Punkty ECTS: 4 Wydział: Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji Kierunek: Teleinformatyka Specjalność: Poziom

Bardziej szczegółowo

Wydział Elektryczny. Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej. Instrukcja do pracowni specjalistycznej

Wydział Elektryczny. Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej. Instrukcja do pracowni specjalistycznej Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do pracowni specjalistycznej Temat ćwiczenia: Numer ćwiczenia: 1-2 Badanie wybranych własności

Bardziej szczegółowo

Teoria Sygnałów. III rok Informatyki Stosowanej. Wykład 8

Teoria Sygnałów. III rok Informatyki Stosowanej. Wykład 8 Teoria Synałów rok nformatyki Stosowanej Wykład 8 Analiza częstotliwościowa dyskretnych synałów cyfrowych okna widmowe (cd poprzednieo wykładu) N = 52; T =.24; %czas trwania synału w sekundach dt = T/N;

Bardziej szczegółowo

ĆWICZENIE nr 3. Badanie podstawowych parametrów metrologicznych przetworników analogowo-cyfrowych

ĆWICZENIE nr 3. Badanie podstawowych parametrów metrologicznych przetworników analogowo-cyfrowych Politechnika Łódzka Katedra Przyrządów Półprzewodnikowych i Optoelektronicznych WWW.DSOD.PL LABORATORIUM METROLOGII ELEKTRONICZNEJ ĆWICZENIE nr 3 Badanie podstawowych parametrów metrologicznych przetworników

Bardziej szczegółowo

Laboratorium nr 4: Porównanie filtrów FIR i IIR. skończonej odpowiedzi impulsowej (FIR) zawsze stabilne, mogą mieć liniową charakterystykę fazową

Laboratorium nr 4: Porównanie filtrów FIR i IIR. skończonej odpowiedzi impulsowej (FIR) zawsze stabilne, mogą mieć liniową charakterystykę fazową Teoria Sygnałów sprawozdanie z zajęć laboratoryjnych Zajęcia z dnia 07.01.2009 Prowadzący: dr inż. Stanisław Nuckowski Sprawozdanie wykonał: Tomasz Witka Laboratorium nr 4: Porównanie filtrów FIR i IIR

Bardziej szczegółowo

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1A400027 Temat ćwiczenia:

Bardziej szczegółowo

Cyfrowe przetwarzanie sygnałów w urządzeniach EAZ firmy Computers & Control

Cyfrowe przetwarzanie sygnałów w urządzeniach EAZ firmy Computers & Control Cyfrowe przetwarzanie sygnałów w urządzeniach EAZ firmy Computers & Control 1. Wstęp 2.Próbkowanie i odtwarzanie sygnałów 3. Charakterystyka sygnałów analogowych 4. Aliasing 5. Filtry antyaliasingowe 6.

Bardziej szczegółowo

Przedmowa 11 Ważniejsze oznaczenia 14 Spis skrótów i akronimów 15 Wstęp 21 W.1. Obraz naturalny i cyfrowe przetwarzanie obrazów 21 W.2.

Przedmowa 11 Ważniejsze oznaczenia 14 Spis skrótów i akronimów 15 Wstęp 21 W.1. Obraz naturalny i cyfrowe przetwarzanie obrazów 21 W.2. Przedmowa 11 Ważniejsze oznaczenia 14 Spis skrótów i akronimów 15 Wstęp 21 W.1. Obraz naturalny i cyfrowe przetwarzanie obrazów 21 W.2. Technika obrazu 24 W.3. Normalizacja w zakresie obrazu cyfrowego

Bardziej szczegółowo

KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA

KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA I. Informacje ogólne I. 1 Nazwa modułu kształcenia Analiza i przetwarzanie sygnałów 2 Nazwa jednostki prowadzącej moduł (należy wskazać nazwę zgodnie ze Statutem PSW Instytut,

Bardziej szczegółowo

Studia podyplomowe realizowane w ramach zadania 5 Systemy mobilne i techniki multimedialne

Studia podyplomowe realizowane w ramach zadania 5 Systemy mobilne i techniki multimedialne Studia podyplomowe realizowane w ramach zadania 5 Systemy mobilne i techniki multimedialne Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie

Bardziej szczegółowo

DYSKRETNA TRANSFORMACJA FOURIERA

DYSKRETNA TRANSFORMACJA FOURIERA Laboratorium Teorii Sygnałów - DFT 1 DYSKRETNA TRANSFORMACJA FOURIERA Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest przeprowadzenie analizy widmowej sygnałów okresowych za pomocą szybkiego przekształcenie Fouriera

Bardziej szczegółowo

Transformata Fouriera

Transformata Fouriera Transformata Fouriera Program wykładu 1. Wprowadzenie teoretyczne 2. Algorytm FFT 3. Zastosowanie analizy Fouriera 4. Przykłady programów Wprowadzenie teoretyczne Zespolona transformata Fouriera Jeżeli

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Energetyka Rodzaj przedmiotu: kierunkowy ogólny Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE C1. Uzyskanie podstawowej wiedzy

Bardziej szczegółowo

Materiały pomocnicze do wykładu

Materiały pomocnicze do wykładu Materiały pomocnicze do wykładu 1 Plan zajęć Podstawowe wiadomości o sygnałach Szeregi Fouriera Ciągła Transformata Fouriera Sygnały cyfrowe Próbkowanie sygnałów. Zjawisko aliasingu Dyskretna i Szybka

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Mechanika i Budowa Maszyn Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy na kierunku: Mechanika i Budowa Maszyn Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU PRZEWODNIK

Bardziej szczegółowo

Kwantyzacja wektorowa. Plan 1. Zasada działania 2. Projektowanie. Algorytm LBG 3. Kwantyzatory strukturalne 4. Modyfikacje

Kwantyzacja wektorowa. Plan 1. Zasada działania 2. Projektowanie. Algorytm LBG 3. Kwantyzatory strukturalne 4. Modyfikacje Kwantyzacja wektorowa Plan 1. Zasada działania 2. Projektowanie. Algorytm LBG 3. Kwantyzatory strukturalne 4. Modyfikacje Zasada kwantyzacji wektorowej Kwantyzacja skalarna koduje oddzielnie kaŝdą próbkę

Bardziej szczegółowo

1. Modulacja analogowa, 2. Modulacja cyfrowa

1. Modulacja analogowa, 2. Modulacja cyfrowa MODULACJA W16 SMK 2005-05-30 Jest operacja mnożenia. Jest procesem nakładania informacji w postaci sygnału informacyjnego m.(t) na inny przebieg o wyższej częstotliwości, nazywany falą nośną. Przyczyna

Bardziej szczegółowo

MODULACJE IMPULSOWE. TSIM W10: Modulacje impulsowe 1/22

MODULACJE IMPULSOWE. TSIM W10: Modulacje impulsowe 1/22 MODULACJE IMPULSOWE TSIM W10: Modulacje impulsowe 1/22 Fala nośna: Modulacja PAM Pulse Amplitude Modulation Sygnał PAM i jego widmo: y PAM (t) = n= x(nt s ) Y PAM (ω) = τ T s Sa(ωτ/2)e j(ωτ/2) ( ) t τ/2

Bardziej szczegółowo

Kodowanie podpasmowe

Kodowanie podpasmowe Kodowanie i kompresja informacji - Wykład 12 [10] 24 maja 2010 Wprowadzenie Rozłożenie informacji na części (pasma) i kodowanie ich oddzielnie. Wprowadzenie Rozłożenie informacji na części (pasma) i kodowanie

Bardziej szczegółowo

Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki

Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Inormatyki Przedmiot: Zintegrowane Pakiety Obliczeniowe W Zastosowaniach InŜynierskich umer ćwiczenia: 7 Temat: Wprowadzenie do Signal Processing Toolbox 1. PRÓBKOWAIE

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie sygnałów dyskretnych

Przetwarzanie sygnałów dyskretnych Przetwarzanie sygnałów dyskretnych System dyskretny p[ n ] r[ n] Przykłady: [ ] = [ ] + [ ] r n a p n a p n [ ] r n = 2 [ + ] + p[ n ] p n 2 r[ n] = a p[ n] + b n [ ] = [ ] r n a p n n [ ] = [ + ] r n

Bardziej szczegółowo

Temat: Filtracja cyfrowa okresowych sygnałów deterministycznych Ćwiczenie 3

Temat: Filtracja cyfrowa okresowych sygnałów deterministycznych Ćwiczenie 3 CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW Laboratorium Informatyka, studia stacjonarne drugiego stopnia imei Instytut Metrologii, Elektroniki i Informatyki Temat: Filtracja cyfrowa okresowych sygnałów deterministycznych

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 2a. Pomiar napięcia z izolacją galwaniczną Doświadczalne badania charakterystyk układów pomiarowych CZUJNIKI POMIAROWE I ELEMENTY WYKONAWCZE

Ćwiczenie 2a. Pomiar napięcia z izolacją galwaniczną Doświadczalne badania charakterystyk układów pomiarowych CZUJNIKI POMIAROWE I ELEMENTY WYKONAWCZE Politechnika Łódzka Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych 90-924 Łódź, ul. Wólczańska 221/223, bud. B18 tel. 42 631 26 28 faks 42 636 03 27 e-mail secretary@dmcs.p.lodz.pl http://www.dmcs.p.lodz.pl

Bardziej szczegółowo

Rozkład materiału z przedmiotu: Przetwarzanie i obróbka sygnałów

Rozkład materiału z przedmiotu: Przetwarzanie i obróbka sygnałów Rozkład materiału z przedmiotu: Przetwarzanie i obróbka sygnałów Dla klasy 3 i 4 technikum 1. Klasa 3 34 tyg. x 3 godz. = 102 godz. Szczegółowy rozkład materiału: I. Definicje sygnału: 1. Interpretacja

Bardziej szczegółowo

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1C400027 Temat ćwiczenia:

Bardziej szczegółowo