WYKORZYSTANIE ANALIZY CEPSTRALNEJ DO IDENTYFIKACJI SK ADOWYCH WIDMA SYGNA U U YTECZNEGO
|
|
- Danuta Jabłońska
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Bartosz OSTAPKO Politechnika Koszaliska WYKORZYSTANIE ANALIZY CEPSTRALNEJ DO IDENTYFIKACJI SKADOWYCH WIDMA SYGNAU UYTECZNEGO 1. Wstp Analiza cepstralna wie si bezporednio z poszukiwaniem widma sygnau, oraz sam modyfikacj tego widma. Nazwa cepstrum powstaa poprzez przestawienie sylab angielskiego wyrazu spectrum, a pierwszy raz zostaa zastosowana w pracy [1] wydanej w roku 1963 w Nowym Jorku. Samemu cepstrum towarzysz równie pojcia majce sens fizyczny i s to: quefrency, rahmonics, gamnitude, saphe oraz lifter. Terminem najczciej towarzyszcym cepstrum jest quefrency, która wyraana w sekundach jest odwrotnoci odstpu czstotliwoci pomidzy harmonicznymi widma. Najprociej mona powiedzie, e istnieje zaleno pomidzy rahmonicznymi w cepstrum oraz harmonicznymi w widmie. Pierwsze zastosowania analizy cepstralnej suyo do badania ech sejsmicznych pochodzcych od trzsie ziemi oraz sygnaów radarowych, dzisiaj stosowane jest do analizy sygnaów akustycznych.. Pojcie cepstrum Cepstrum definiuje si jako odwrotne przeksztacenie Fouriera logarytmu widma mocy i mona wyrazi wzorem: C jπfτ 1 ( τ ) log S( f ) e df = F [log S( f )] (1) = gdzie S(f) jest widmem mocy analizowanego sygnau f(t). Inne cepstrum mona definiowa za pomoc poniszego wzoru () oraz zalenoci (3), która odpowiada definicyjnie funkcji autokorelacji. 1 C( ) = j πfτ τ log S( f ) e df = F [log S( f )] ()
2 60 Bartosz Ostapko jπfτ 1 C( τ ) = log S( f ) e df = F [log S( f )] = R( τ ) (3) Na podstawie zespolonego przeksztacenia Fouriera widma amplitudowego otrzymuje si równie cepstrum zespolone lub inaczej poczone (4). C jπfτ 1 ( τ ) = F( jf ) e df = F [ F( jf )] (4) Cepstrum zespolone jest reprezentacj uyteczn w sytuacji, w której sygna uwaany jest za splot funkcji pobudzenia i odpowiedzi impulsowej (dot. homorficznej teorii dwiku). We wszystkich wyraeniach opisujcych cepstrum zmienna niezalena τ jest zmienn rzeczywist i mona j porówna ze zmienn τ w funkcji autokorelacji, a jej warto odpowiada maksimom cepstrum. W przypadku wzorów definicyjnych logarytm dziesitny moe zosta zastpiony logarytmem naturalnym, a zamiast transformaty Fouriera stosowana równie moe by transformata kosinusowa. 3. Przykadowe zastosowanie cepstrum Dla lepszego zobrazowania wykorzystania analizy cepstralnej mona posuy si prostym przykadem do którego obliczenia uyto rodowiska MATLAB i dostpnych w nim funkcji. Rozpatrzony zosta sygna sinusoidalny o zaoonej z góry czstotliwoci ωs oraz amplitudzie a. Ca symulacj przeprowadzono dla skoczonego czasu t. Po upywie czasu t e dodano do badanego sygnau sinusoidalnego echo o amplitudzie równej poowy amplitudy sygnau badanego (rysunek 1). Otrzymany sygna poddano procesowi modulacji dwuwstgowej, równie za porednictwem gotowych funkcji z programu, wynik symulacji przedstawiono rysunku. Tak wic: a X ( t) = A a cosωst + cosωs ( t te) cosωot (5)
3 Wykorzystanie analizy cepstralnej do odentyfikacji skadowych 61 Rys. 1. Sygna z dodanym echem Rys.. Sygna zmodulowany
4 6 Bartosz Ostapko Rys. 3. Widmo sygnau zmodulowanego z dodanym echem Rys. 4. Cepstrum sygnau zmodulowanego z dodanym echem
5 Wykorzystanie analizy cepstralnej do odentyfikacji skadowych 63 Sygna zmodulowany poddano przeksztaceniu Fouriera (rysunek 3), a uzyskane widmo poddano analizie cepstralnej. Otrzymany wynik przedstawiono powyej (rysunek 4). Na podstawie otrzymanych wyników, mona zauway e rahmoniczna odpowiadajca wartoci 0,4 odpowiada równie wartoci czasowej miejsca dodanego echa. Reasumujc, powyej przedstawiono symulacj, w której najpierw obliczono transformat Fouriera splotu dwóch funkcji, a nastpnie widmo, które powstao, poddano operacji logarytmowania. W ten sposób uwypuklono wasno- ci addytywnoci echa, które zobrazowano w postaci impulsu przy okrelonej wartoci rahmonicznej. Powyszy przykad obrazuje w prosty i przejrzysty sposób wykorzystanie cepstrum i jest podstaw do rozpocztych rozwaa nad zastosowaniem go do analizy sygnaów EKG. 5. Podsumowanie Obecnie analiza cepstralna znalaza szerokie zastosowanie przy badaniu sygna- ów akustycznych. Dziki moliwoci eliminacji echa i zakóce z sygnau uytecznego nadaje si równie do zastosowania w przypadku zagadnie zwizanych z transmisj i identyfikacj sygnaów. Praktyczne zastosowanie cepstrum umoliwia lepsz i bardziej dokadn analiz widma dowolnego sygnau oraz wykrywanie periodycznoci w tym widmie. Operacja logarytmowania zastosowana w cepstrum sprawia, e jest ona niewraliwa na przykad na zmiany sygna- u obwiedni. Dziki zastosowaniu takiego zabiegu pojawia si moliwo dokadniejszego i bardziej szczegóowego analizowania przebiegu sygnau. Bibliografia: 1. Begerth P., Healy M,. Tukey J.: The quefrency analysis of time series for echoes Cepstrum, Pseudo-Autocovariance, Cros-Cepstrum and Saphe Cracking. Proc. of the Symposium on Time Series Analysis. Wiley N.Y Smyczek J.: Systemy transmisji informacji. Tom I. Koszalin Czyewski A.: Dwik cyfrowy. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa Oppenheim A. V., Schafer R. W.: From Frequency to Quefrency: A History of the Cepstrum. IEEE Signal Processing Magazine Mrozek B., Mrozek Z.: MATLAB i Simulink. HELION, Gliwice Karu Z. Z.: Signal and Systems, ZiZi Press Vaseghi S. V.: Advanced Signal Processing and Digital Noise, Wiley Soliman S. S., Srinath M. D.: Continuous and discrete signals and systems, Prentice-Hall New Jersey 1998.
6
Przetwarzanie sygnałów biomedycznych
Przetwarzanie sygnałów biomedycznych dr hab. inż. Krzysztof Kałużyński, prof. PW Człowiek- najlepsza inwestycja Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Bardziej szczegółowoAlgorytmy detekcji częstotliwości podstawowej
Algorytmy detekcji częstotliwości podstawowej Plan Definicja częstotliwości podstawowej Wybór ramki sygnału do analizy Błędy oktawowe i dokładnej estymacji Metody detekcji częstotliwości podstawowej czasowe
Bardziej szczegółowoDynamika Uk adów Nieliniowych 2009 Wykład 11 1 Synchronizacja uk adów chaotycznych O synchronizacji mówiliśmy przy okazji języków Arnolda.
Dynamika Ukadów Nieliniowych 2009 Wykład 11 1 Synchronizacja ukadów chaotycznych O synchronizacji mówiliśmy przy okazji języków Arnolda. Wtedy była to synchronizacja stanów periodycznych. Wiecej na ten
Bardziej szczegółowoprzedmiot kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES) obieralny (obowiązkowy / nieobowiązkowy) polski semestr VI
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 2018/2019
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie 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 szczegółowoPrzetwarzanie 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 szczegółowoRys1 Rys 2 1. metoda analityczna. Rys 3 Oznaczamy prdy i spadki napi jak na powyszym rysunku. Moemy zapisa: (dla wzłów A i B)
Zadanie Obliczy warto prdu I oraz napicie U na rezystancji nieliniowej R(I), której charakterystyka napiciowo-prdowa jest wyraona wzorem a) U=0.5I. Dane: E=0V R =Ω R =Ω Rys Rys. metoda analityczna Rys
Bardziej szczegółowoRezonans szeregowy (E 4)
POLITECHNIKA LSKA WYDZIAŁINYNIERII RODOWISKA I ENERGETYKI INSTYTT MASZYN I RZDZE ENERGETYCZNYCH Rezonans szeregowy (E 4) Opracował: mgr in. Janusz MDRYCH Zatwierdził: W.O. . Cel wiczenia. Celem wiczenia
Bardziej szczegółowoCyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów
Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów Laboratorium EX3 Globalne transformacje obrazów Joanna Ratajczak, Wrocław, 2018 1 Cel i zakres ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z własnościami globalnych
Bardziej szczegółowoTeoria 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 szczegółowoCYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW
POLITECHNIKA RZESZOWSKA im. I. Łukasiewicza WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I INFORMATYKI Katedra Metrologii i Systemów Diagnostycznych CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW Podstawowe informacje o przedmiocie Wymiar
Bardziej szczegółowoPolitechnika Łódzka. Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej
Politechnika Łódzka Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej Laboratorium komputerowych systemów pomiarowych Ćwiczenie 3 Analiza częstotliwościowa sygnałów dyskretnych 1. Opis stanowiska Ćwiczenie jest
Bardziej szczegółowoPREZENTACJA MODULACJI AM W PROGRAMIE MATHCAD
POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 80 Electrical Engineering 2014 Jakub PĘKSIŃSKI* Grzegorz MIKOŁAJCZAK* PREZENTACJA MODULACJI W PROGRIE MATHCAD W artykule przedstawiono dydaktyczną
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK 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 szczegółowos FAQ: NET 09/PL Data: 01/08/2011
Konfiguracja ihop na urzdzeniach SCALANCE W Konfiguracja ihop na urzdzeniach SCALANCE W. ihop, to funkcjonalno zaimplementowana w moduach radiowych produkcji SIEMENS AG, pozwala na prac urzdze radiowych,
Bardziej szczegółowoSYMULACJA KOMPUTEROWA SYSTEMÓW
SYMULACJA KOMPUTEROWA SYSTEMÓW ZASADY ZALICZENIA I TEMATY PROJEKTÓW Rok akademicki 2015 / 2016 Spośród zaproponowanych poniżej tematów projektowych należy wybrać jeden i zrealizować go korzystając albo
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 3. Właściwości przekształcenia Fouriera
Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L Ćwiczenie 3. Właściwości przekształcenia Fouriera 1. Podstawowe właściwości przekształcenia
Bardziej szczegółowoPróbkowanie (ang. sampling) - kwantyzacja. Rastrowa reprezentacja obrazu. Generowanie obrazu rastrowego 2D. Przyk"ad próbkowania
Próbkowanie (ang. sampling) - kwantyzacja Rastrowa reprezentacja obrazu! Próbkowanie - proces zamiany ci!g"ego sygna"u f(x) na sko#czon! liczb$ warto%ci opisuj!cych ten sygna".! Kwantyzacja - proces zamiany
Bardziej szczegółowoDYSKRETNA 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 szczegółowoPrzebieg sygnału w czasie Y(fL
12.3. y y to układy elektroniczne, które przetwarzają energię źródła przebiegu stałego na energię przebiegu zmiennego wyjściowego (impulsowego lub okresowego). W zależności od kształtu wytwarzanego przebiegu
Bardziej szczegółowoTemat ćwiczenia. Analiza częstotliwościowa
POLIECHNIKA ŚLĄSKA W YDZIAŁ RANSPORU emat ćwiczenia Analiza częstotliwościowa Analiza częstotliwościowa sygnałów. Wprowadzenie Analizę częstotliwościową stosuje się powszechnie w wielu dziedzinach techniki.
Bardziej szczegółowoINSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 7
KATEDRA MECHANIKI STOSOWANEJ Wydział Mechaniczny POLITECHNIKA LUBELSKA INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 7 PRZEDMIOT TEMAT OPRACOWAŁ LABORATORIUM MODELOWANIA Przykładowe analizy danych: przebiegi czasowe, portrety
Bardziej szczegółowoAnaliza sygnału mowy pod kątem rozpoznania mówcy chorego. Anna Kosiek, Dominik Fert
Analiza sygnału mowy pod kątem rozpoznania mówcy chorego Anna Kosiek, Dominik Fert Wstęp: Analiza sygnału akustycznego była wykorzystywana w medycynie jeszcze przed wykorzystaniem jej w technice. Sygnał
Bardziej szczegółowoANALIZA WIDMOWA SYGNAŁÓW (1) Podstawowe charakterystyki widmowe, aliasing
POLITECHNIKA RZESZOWSKA KATEDRA METROLOGII I SYSTEMÓW DIAGNOSTYCZNYCH LABORATORIUM PRZETWARZANIA SYGNAŁÓW ANALIZA WIDMOWA SYGNAŁÓW (1) Podstawowe charakterystyki widmowe, aliasing I. Cel ćwiczenia Celem
Bardziej szczegółowoCYFROWE 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 szczegółowoBazy danych Podstawy teoretyczne
Pojcia podstawowe Baza Danych jest to zbiór danych o okrelonej strukturze zapisany w nieulotnej pamici, mogcy zaspokoi potrzeby wielu u!ytkowników korzystajcych z niego w sposóbs selektywny w dogodnym
Bardziej szczegółowouzyskany w wyniku próbkowania okresowego przebiegu czasowego x(t) ze stałym czasem próbkowania t takim, że T = t N 1 t
4. 1 3. " P r ze c ie k " w idm ow y 1 0 2 4.13. "PRZECIEK" WIDMOWY Rozważmy szereg czasowy {x r } dla r = 0, 1,..., N 1 uzyskany w wyniku próbkowania okresowego przebiegu czasowego x(t) ze stałym czasem
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Inżynieria Biomedyczna Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy moduł kierunkowy ogólny Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW
Bardziej szczegółowoAnalityczne wyznaczanie charakterystyk mocy cz ciowych za pomoc wzorów Leidemanna
ARCHIWUM MOTORYZACJI 1, pp. 49-57 (2005) Analityczne wyznaczanie charakterystyk mocy czciowych za pomoc wzorów Leidemanna KONRAD PRAJWOWSKI GRZEGORZ TARCZYSKI Politechnika Szczeciska Wydzia Mechaniczny
Bardziej szczegółowoLaboratorium elektryczne. Falowniki i przekształtniki - I (E 14)
POLITECHNIKA LSKA WYDZIAŁINYNIERII RODOWISKA I ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN I URZDZE ENERGETYCZNYCH Laboratorium elektryczne Falowniki i przekształtniki - I (E 14) Opracował: mgr in. Janusz MDRYCH Zatwierdził:
Bardziej szczegółowoPrzekształcenie Fouriera obrazów FFT
Przekształcenie ouriera obrazów T 6 P. Strumiłło, M. Strzelecki Przekształcenie ouriera ourier wymyślił sposób rozkładu szerokiej klasy funkcji (sygnałów) okresowych na składowe harmoniczne; taką reprezentację
Bardziej szczegółowoEgzamin / zaliczenie na ocenę*
WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI Zał. nr 4 do ZW 33/01 KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW Nazwa w języku angielskim DIGITAL SIGNAL PROCESSING Kierunek studiów
Bardziej szczegółowoAiR_TSiS_1/2 Teoria sygnałów i systemów Signals and systems theory. Automatyka i Robotyka I stopień ogólnoakademicki
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 szczegółowoOscyloskopy, analizatory stanów ScopeDAQ: dane techniczne
Oscyloskopy, analizatory stanów ScopeDAQ: dane techniczne ScopeDAQ 2.0 jest dwukanaowym oscyloskopem cyfrowym o maksymalnej czstotliwoci próbkowania 200MHz i rozdzielczoci przetwornika 8 bitów. Uytkownik
Bardziej szczegółowoPolitechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2014/2015
Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki Karta przedmiotu Wydział Inżynierii Lądowej obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 01/015 Kierunek studiów: Transport Forma sudiów:
Bardziej szczegółowoWidmo akustyczne radia DAB i FM, porównanie okien czasowych Leszek Gorzelnik
Widmo akustycznych sygnałów dla radia DAB i FM Pomiary widma z wykorzystaniem szybkiej transformacji Fouriera FFT sygnału mierzonego w dziedzinie czasu wykonywane są w skończonym czasie. Inaczej mówiąc
Bardziej szczegółowoCZĘŚĆ I Podstawy komunikacji bezprzewodowej
O autorach......................................................... 9 Wprowadzenie..................................................... 11 CZĘŚĆ I Podstawy komunikacji bezprzewodowej 1. Komunikacja bezprzewodowa.....................................
Bardziej szczegółowoPlanowanie adresacji IP dla przedsibiorstwa.
Planowanie adresacji IP dla przedsibiorstwa. Wstp Przy podejciu do planowania adresacji IP moemy spotka si z 2 głównymi przypadkami: planowanie za pomoc adresów sieci prywatnej przypadek, w którym jeeli
Bardziej szczegółowoAnaliza danych środowiskowych III rok OŚ
Analiza danych środowiskowych III rok OŚ Wykład 6 Andrzej Leśniak KGIS, GGiOŚ AGH Kroskorelacja Cel wykładu Rozszerzenie idei autokorelacji na przypadek dwóch różnych szeregów czasowych oraz dyskusja koherencji
Bardziej szczegółowoOcena kształtu wydziele grafitu w eliwie sferoidalnym metod ATD
AMME 2003 12th Ocena kształtu wydziele grafitu w eliwie sferoidalnym metod ATD M. Stawarz, J. Szajnar Zakład Odlewnictwa, Instytut Materiałów Inynierskich i Biomedycznych Wydział Mechaniczny Technologiczny,
Bardziej szczegółowoElementy pneumatyczne
POLITECHNIKA LSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INYNIERII RODOWISKA i ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN i URZDZE ENERGETYCZNYCH Elementy pneumatyczne Laboratorium automatyki (A 3) Opracował: dr in. Jacek Łyczko Sprawdził:
Bardziej szczegółowoPolitechnika Warszawska Wydział Elektryczny Laboratorium Teletechniki
Politechnika Warszawska Wydział Elektryczny Laboratorium Teletechniki Skrypt do ćwiczenia T.09 Określenie procentu modulacji sygnału zmodulowanego AM 1. Określenie procentu modulacji sygnału zmodulowanego
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE ODCINKOWO-LINIOWEGO MINIMODELU DO MODELOWANIA PRODUKCJI SPRZEDANEJ PRZEMYSŁU
ZASTOSOWANIE ODCINKOWO-LINIOWEGO MINIMODELU DO MODELOWANIA PRODUKCJI SPRZEDANEJ PRZEMYSŁU W artykule przedstawiono now metod modelowania zjawisk ekonomicznych. Metoda odcinkowo-liniowego minimodelu szczególnie
Bardziej szczegółowoZastosowanie dyskretnej transformaty Laplace a do modelowania przebiegu procesów przejœciowych w przemyœle
AUTOMATYKA 2005 Tom 9 Zeszyt 3 Jerzy Zalewicz* Zastosowanie dyskretnej transformaty Laplace a do modelowania przebiegu procesów przejœciowych w przemyœle 1. Wstêp Przy analizie zjawisk dynamicznych zwi¹zanych
Bardziej szczegółowoILUSTRACJA PROCEDUR PRZETWARZANIA SYGNA ÓW Z ZASTOSOWANIEM MATLABA
Janusz Sawicki Politechnika Pozna ska Instytut Elektroniki i Telekomunikacji jsawicki@et.put.poznan.pl 2003 Poznañskie Warsztaty Telekomunikacyjne Poznañ 11-12 grudnia 2003 ILUSTRACJA PROCEDUR PRZETWARZANIA
Bardziej szczegółowoPolitechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L
Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L Ćwiczenie 3. Właściwości przekształcenia Fouriera 1. Podstawowe właściwości przekształcenia
Bardziej szczegółowoPrzyk adowa konfiguracja zwielokrotnianienia po czenia za pomoc Link Aggregation Control Protocol
Przykadowa konfiguracja zwielokrotnianienia poczenia za pomoc Link aggregation - polega na grupowaniu kilku pocze (kabli) sieciowych w jeden port logiczny (port AG), który jest widoczny jak pojedyncze
Bardziej szczegółowoTypy bazy danych Textract
Typy bazy danych Typy bazy danych bazy tekstowe, Textract, http://www.textract.com - bazy tekstowe, np. archiwum gazety, dla setek gigabajtów, szybkie wyszukiwanie i indeksacja informacji bazy danych bez
Bardziej szczegółoworodowisko programistyczne TESTPOINT
Cyfrowa technika pomiarowa i przetwarzanie danych dowiadczalnych Temat: rodowisko programistyczne TESTPOINT Pomoc dydaktyczna do zaj laboratoryjnych z przedmiotu Metody Komputerowe w Badaniach Materiałowych
Bardziej szczegółowoTeoria i technika systemów.
Teoria i technika systemów. Slide 0 Dr in. Krzysztof Arent Instytut Cybernetyki Technicznej Politechnika Wroc%awska pokój 103 budynek C3 e-mail: aroent@stud.ict.pwr.wroc.pl Slide 1 Program kursu 1. Systemy
Bardziej szczegółowoProgram do konwersji obrazu na cig zero-jedynkowy
Łukasz Wany Program do konwersji obrazu na cig zero-jedynkowy Wstp Budujc sie neuronow do kompresji znaków, na samym pocztku zmierzylimy si z problemem przygotowywania danych do nauki sieci. Przyjlimy,
Bardziej szczegółowof = 2 śr MODULACJE
5. MODULACJE 5.1. Wstęp Modulacja polega na odzwierciedleniu przebiegu sygnału oryginalnego przez zmianę jednego z parametrów fali nośnej. Przyczyny stosowania modulacji: 1. Umożliwienie wydajnego wypromieniowania
Bardziej szczegółowoTemat: Programowanie zdarzeniowe. Zdarzenia: delegacje, wykorzystywanie zdarze. Elementy Windows Application (WPF Windows Presentation Foundation).
Temat: Programowanie zdarzeniowe. Zdarzenia: delegacje, wykorzystywanie zdarze. Elementy Windows Application (WPF Windows Presentation Foundation). 1. Programowanie zdarzeniowe Programowanie zdarzeniowe
Bardziej szczegółowoCyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów
Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów Laboratorium EX Lokalne transformacje obrazów Joanna Ratajczak, Wrocław, 28 Cel i zakres ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z własnościami lokalnych
Bardziej szczegółowoWymiana i Składowanie Danych Multimedialnych Mateusz Moderhak, EA 106, Pon. 11:15-12:00, śr.
Wymiana i Składowanie Danych Multimedialnych 2019 Mateusz Moderhak, matmod@biomed.eti.pg.gda.pl, EA 106, Pon. 11:15-12:00, śr. 12:15-13:00 Zaliczenie: 60% wykład, 40% laboratorium Zerówka w formie dwóch
Bardziej szczegółowoPodstawy 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 szczegółowo2. STRUKTURA RADIOFONICZNYCH SYGNAŁÓW CYFROWYCH
1. WSTĘP Radiofonię cyfrową cechują strumienie danych o dużych przepływnościach danych. Do przesyłania strumienia danych o dużych przepływnościach stosuje się transmisję z wykorzystaniem wielu sygnałów
Bardziej szczegółowodr in. Artur Bernat, KMP, WM., PKos., wykład wstpny V (rodowisko Matlab), strona: 1
dr in. Artur Bernat, KMP, WM., PKos., wykład wstpny V (rodowisko Matlab), strona: 1 Wykład wstpny (V)> z Podstaw Przetwarzania Informacji
Bardziej szczegółowoSTANOWISKO LABORATORYJNE DO CYFROWEGO PRZETWARZANIA SYGNAŁÓW Z WYKORZYSTANIEM ŚROWODOWISKA MATLAB ORAZ PLATFORMY PROGRAMISTYCZNEJ.
POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 80 Electrical Engineering 2014 Stanisław MIKULSKI* STANOWISKO LABORATORYJNE DO CYFROWEGO PRZETWARZANIA SYGNAŁÓW Z WYKORZYSTANIEM ŚROWODOWISKA MATLAB
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM Sygnałów, Modulacji i Systemów ĆWICZENIE 2: Modulacje analogowe
Protokół ćwiczenia 2 LABORATORIUM Sygnałów, Modulacji i Systemów Zespół data: ĆWICZENIE 2: Modulacje analogowe Imię i Nazwisko: 1.... 2.... ocena: Modulacja AM 1. Zestawić układ pomiarowy do badań modulacji
Bardziej szczegółowoPROPOZYCJA ZASTOSOWANIA WYMIARU PUDEŁKOWEGO DO OCENY ODKSZTAŁCEŃ PRZEBIEGÓW ELEKTROENERGETYCZNYCH
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Nr 56 Politechniki Wrocławskiej Nr 56 Studia i Materiały Nr 24 2004 Krzysztof PODLEJSKI *, Sławomir KUPRAS wymiar fraktalny, jakość energii
Bardziej szczegółowoSystemy akwizycji i przesyłania informacji
Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza w Rzeszowie Wydział Elektryczny Kierunek: Informatyka Systemy akwizycji i przesyłania informacji Projekt zaliczeniowy Temat pracy: Okna wygładzania ZUMFL
Bardziej szczegółowoTeoria Sygnałów. Inżynieria Obliczeniowa II rok 2018/19. Wykład 10. ( t) Wykorzystanie transformacji Fouriera w analizie korelacyjnej
Teoria Synałów Inżynieria Obliczeniowa II rok 208/9 Wykład 0 Wykorzystanie transformacji Fouriera w analizie korelacyjnej Na początek krótkie przypomnienie podstawowych definicji: Funkcja autokorelacji
Bardziej szczegółowoTEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM
TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM AKADEMIA MORSKA Katedra Telekomunikacji Morskiej ĆWICZENIE 7 BADANIE ODPOWIEDZI USTALONEJ NA OKRESOWY CIĄG IMPULSÓW 1. Cel ćwiczenia Obserwacja przebiegów wyjściowych
Bardziej szczegółowo1. WSTP. 2. Koncepcja platformy bezpieczestwa publicznego
Koncepcja Platformy Bezpieczestwa Wewntrznego do realizacji zada badawczo-rozwojowych w ramach projektu Nowoczesne metody naukowego wsparcia zarzdzania bezpieczestwem publicznym w Unii Europejskiej 1.
Bardziej szczegółowoHybrydowa analiza transformat w rozpoznawaniu wysokości dźwięków w polifonicznych nagraniach instrumentów muzycznych
Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej Politechnika Łódzka Streszczenie rozprawy doktorskiej Hybrydowa analiza transformat w rozpoznawaniu wysokości dźwięków w polifonicznych nagraniach
Bardziej szczegółowoPARAMETRYZACJA SYGNAŁU MOWY. PERCEPTUALNE SKALE CZĘSTOTLIWOŚCI.
1 PARAMETRYZACJA SYGNAŁU MOWY. PERCEPTUALNE SKALE CZĘSTOTLIWOŚCI. mgr inż. Kuba Łopatka Katedra Systemów Multimedialnych p. 628, tel. 348-6332 PLAN WYKŁADU 1. Potrzeba i istota parametryzacji 2. Klasyfikacja
Bardziej szczegółowoTERAZ O SYGNAŁACH. Przebieg i widmo Zniekształcenia sygnałów okresowych Miary sygnałów Zasady cyfryzacji sygnałów analogowych
TERAZ O SYGNAŁACH Przebieg i widmo Zniekształcenia sygnałów okresowych Miary sygnałów Zasady cyfryzacji sygnałów analogowych Sygnał sinusoidalny Sygnał sinusoidalny (także cosinusoidalny) należy do podstawowych
Bardziej szczegółowoWykrywanie sygnałów DTMF za pomocą mikrokontrolera ATmega 328 z wykorzystaniem algorytmu Goertzela
Politechnika Poznańska Wydział Informatyki Kierunek studiów: Automatyka i Robotyka Wykrywanie sygnałów DTMF za pomocą mikrokontrolera ATmega 328 z wykorzystaniem algorytmu Goertzela Detection of DTMF signals
Bardziej szczegółowoANALIZA PRACY SILNIKA INDUKCYJNEGO W WARUNKACH ZAPADU NAPICIA
Zeszyty Problemowe Maszyny Elektryczne Nr 4/2014 (104) 167 Zygfryd Głowacz, Henryk Krawiec AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków ANALIZA PRACY SILNIKA INDUKCYJNEGO W WARUNKACH ZAPADU NAPICIA ANALYSIS
Bardziej szczegółowoCYFROWA DETEKCJA IMPULSU RADIOWEGO Z REDUKCJĄ ODCHYLENIA GĘSTOŚCI WIDMOWEJ MOCY SYGNAŁU
CYFROWA DETEKCJA IMPULSU RADIOWEGO Z REDUKCJĄ ODCHYLENIA GĘSTOŚCI WIDMOWEJ MOCY SYGNAŁU Jakub Nikonowicz, Mieczysław Jessa Streszczenie niniejszy artykuł prezentuje porównanie podstawowych metod detekcji
Bardziej szczegółowoFFT 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 szczegółowoELEMENTY AUTOMATYKI PRACA W PROGRAMIE SIMULINK 2013
SIMULINK część pakietu numerycznego MATLAB (firmy MathWorks) służąca do przeprowadzania symulacji komputerowych. Atutem programu jest interfejs graficzny (budowanie układów na bazie logicznie połączonych
Bardziej szczegółowoBiometryczna Identyfikacja Tożsamości
c Adam Czajka, IAiIS PW, wersja: 6 grudnia 2015, 1/39 Adam Czajka Wykład na Wydziale Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej Semestr zimowy 2015/16 c Adam Czajka, IAiIS PW, wersja:
Bardziej szczegółowoUkłady i Systemy Elektromedyczne
UiSE - laboratorium Układy i Systemy Elektromedyczne Laboratorium 5 Elektroniczny stetoskop - moduł TMDXMDKDS3254. Opracował: dr inż. Jakub Żmigrodzki Zakład Inżynierii Biomedycznej, Instytut Metrologii
Bardziej szczegółowoAiR_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 szczegółowo13. Wybrane algorytmy cyfrowego przetwarzania sygnałów
13. Wybrane algorytmy cyfrowego przetwarzania sygnałów Dyskretna transformata Fouriera algorytm FFT (ang. fast Fourier transform) Wykrywanie tonów DTMF (ang. Dual Tone Multi Frequency) Filtracja cyfrowa
Bardziej szczegółowoTemat: 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 szczegółowoOKREŚLENIE WPŁYWU WYŁĄCZANIA CYLINDRÓW SILNIKA ZI NA ZMIANY SYGNAŁU WIBROAKUSTYCZNEGO SILNIKA
ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2008 Seria: TRANSPORT z. 64 Nr kol. 1803 Rafał SROKA OKREŚLENIE WPŁYWU WYŁĄCZANIA CYLINDRÓW SILNIKA ZI NA ZMIANY SYGNAŁU WIBROAKUSTYCZNEGO SILNIKA Streszczenie. W
Bardziej szczegółowoPolitechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki
Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Podsta Automatyki Transmitancja operatorowa i widmowa systemu, znajdowanie odpowiedzi w dziedzinie s i w
Bardziej szczegółowoLekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE
Lekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE I STAŠE 1 Liczby losowe Czasami spotkamy si z tak sytuacj,»e b dziemy potrzebowa by program za nas wylosowaª jak ± liczb. U»yjemy do tego polecenia: - liczba losowa Sprawd¹my
Bardziej szczegółowoTytuł referatu (Times New Roman 22,wycentrowany, pogrubiony)
Wyższa Szkoła Informatyki w Łodzi Wydział... (Times New Roman 16, wycentrowany) Tytuł referatu (Times New Roman 22,wycentrowany, pogrubiony) Adam Abacki, Bartosz Babacki,... (Times New Roman 12, wycentrowany)
Bardziej szczegółowoWydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej
Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i paratury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS400027 Temat ćwiczenia: naliza
Bardziej szczegółowoNazwa przedmiotu: METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W ZAGADNIENIACH EKONOMICZNYCH Artificial intelligence methods in economic issues Kierunek:
Nazwa przedmiotu: METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W ZAGADNIENIACH EKONOMICZNYCH Artificial intelligence methods in economic issues Kierunek: Forma studiów: Informatyka Stacjonarne Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy
Bardziej szczegółowoPolitechnika Warszawska
Politechnika Warszawska Wydział Elektryczny Laboratorium Teletechniki Skrypt do ćwiczenia T.03 Podstawowe zasady modulacji amlitudy na przykładzie modulacji DSB 1. Podstawowe zasady modulacji amplitudy
Bardziej szczegółowoPL B1. Sposób i układ pomiaru całkowitego współczynnika odkształcenia THD sygnałów elektrycznych w systemach zasilających
RZECZPOSPOLITA POLSKA (12) OPIS PATENTOWY (19) PL (11) 210969 (13) B1 (21) Numer zgłoszenia: 383047 (51) Int.Cl. G01R 23/16 (2006.01) G01R 23/20 (2006.01) Urząd Patentowy Rzeczypospolitej Polskiej (22)
Bardziej szczegółowoDETEKCJA AMPLITUDY SYGNAŁU DRGAŃ KONSTRUKCJI TRANSFORMATORÓW ENERGETYCZNYCH
POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 85 Electrical Engineering 26 Eugeniusz KORNATOWSKI* Piotr LECH* DETEKCJA AMPLITUDY SYGNAŁU DRGAŃ KONSTRUKCJI TRANSFORMATORÓW ENERGETYCZNYCH Po włączeniu
Bardziej szczegółowodr inż. Artur Zieliński Katedra Elektrochemii, Korozji i Inżynierii Materiałowej Wydział Chemiczny PG pokój 311
dr inż. Artur Zieliński Katedra Elektrochemii, Korozji i Inżynierii Materiałowej Wydział Chemiczny PG pokój 311 Politechnika Gdaoska, 2011 r. Publikacja współfinansowana ze środków Unii Europejskiej w
Bardziej szczegółowoLaboratorium Techniki ultradźwiękowej w diagnostyce medycznej
TUD - laboratorium Laboratorium Techniki ultradźwiękowej w diagnostyce medycznej Ćwiczenie 1 Analiza sygnałów występujących w diagnostycznej aparaturze ultradźwiękowej (rev.2) Opracowali: prof. nzw. dr
Bardziej szczegółowo, S. Griner a, J. Konieczny a,#
AMME 2002 11th Własnoci magnetyczne i struktura nanokrystalicznych materiałów proszkowych magnetycznie mikkich otrzymanych na drodze kombinowanej nanokrystalizacji termicznej i wysokoenergetycznego mielenia
Bardziej szczegółowoZadania do wykonaj przed przyst!pieniem do pracy:
wiczenie 3 Tworzenie bazy danych Biblioteka tworzenie kwerend, formularzy Cel wiczenia: Zapoznanie si ze sposobami konstruowania formularzy operujcych na danych z tabel oraz metodami tworzenia kwerend
Bardziej szczegółowoSYMULACJA PROCESU OBRÓBKI NA PODSTAWIE MODELU OBRABIARKI UTWORZONEGO W PROGRAMIE NX
W Y B R A N E P R O B L E M Y I NY N I E R S K I E N U M E R 2 I N S T Y T U T A U T O M A T Y Z A C J I P R O C E S Ó W T E C H N O L O G I C Z N Y C H I Z I N T E G R O W A N Y C H S Y S T E M Ó W W
Bardziej szczegółowoTemat ćwiczenia: Wyznaczanie charakterystyk częstotliwościowych podstawowych członów dynamicznych realizowanych za pomocą wzmacniacza operacyjnego
Automatyka i pomiar wielkości fizykochemicznych ĆWICZENIE NR 3 Temat ćwiczenia: Wyznaczanie charakterystyk częstotliwościowych podstawowych członów dynamicznych realizowanych za pomocą wzmacniacza operacyjnego
Bardziej szczegółowo3 Podstawy teorii drgań układów o skupionych masach
3 Podstawy teorii drgań układów o skupionych masach 3.1 Drgania układu o jednym stopniu swobody Rozpatrzmy elementarny układ drgający, nazywany też oscylatorem harmonicznym, składający się ze sprężyny
Bardziej szczegółowo9. Dyskretna transformata Fouriera algorytm FFT
Transformata Fouriera ma szerokie zastosowanie w analizie i syntezie układów i systemów elektronicznych, gdyż pozwala na połączenie dwóch sposobów przedstawiania sygnałów reprezentacji w dziedzinie czasu
Bardziej szczegółowoPOMIARY WSPÓŁCZYNNIKA ZNIEKSZTAŁCEŃ NIELINIOWYCH
Politechnika Rzeszowska Katedra Metrologii i Systemów Diagnostycznych Laboratorium Metrologii II POMIARY WSPÓŁCZYNNIKA ZNIEKSZTAŁCEŃ NIELINIOWYCH Grupa L.../Z... 1... kierownik Nr ćwicz. 5 2... 3... 4...
Bardziej szczegółowoTransformata 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 szczegółowoPolitechnika Warszawska
Politechnika Warszawska Wydział Elektryczny Laboratorium Teletechniki Skrypt do ćwiczenia T.08 Zasady wytwarzania sygnałów zmodulowanych za pomocą modulacji AM 1. Zasady wytwarzania sygnałów zmodulowanych
Bardziej szczegółowoCyfrowe przetwarzanie i kompresja danych
Cyfrowe przetwarzanie i kompresja danych dr inż.. Wojciech Zając Wykład 5. Dyskretna transformata falkowa Schemat systemu transmisji danych wizyjnych Źródło danych Przetwarzanie Przesył Przetwarzanie Prezentacja
Bardziej szczegółowoAutoreferat. dr inż. Kajetana Marta Snopek. 1. Imię i nazwisko Posiadane dyplomy i stopnie naukowe... 2
Załącznik 2a Autoreferat dr inż. Kajetana Marta Snopek Zawartość 1. Imię i nazwisko... 2 2. Posiadane dyplomy i stopnie naukowe... 2 3. Informacje o dotychczasowym zatrudnieniu w jednostkach naukowych...
Bardziej szczegółowo