CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW
|
|
- Lidia Orzechowska
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 POLITECHNIKA RZESZOWSKA im. I. Łukasiewicza WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I INFORMATYKI Katedra Metrologii i Systemów Diagnostycznych CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW Analiza korelacyjna sygnałów dr hab. inż. Robert Hanus Podstawowe charakterystyki sygnału losowego x(t) Definicja charakterystyki Niektóre właściwości Wartość średnia: A Wartość średniokwadratowa: Wariancja: Gęstość prawdopodobieństwa: Rozkład Gaussa: t Funkcja autokorelacji: f Jednostronna gęstość widmowa mocy: Tx - suma przedziałów czasowych, w których wartość sygnału x(t) znajduje się w przedziale (x,x+ x), w czasie uśredniania T, - przesunięcie czasowe 2 1
2 Podstawowe charakterystyki łączne dwóch sygnałów losowych x(t) i y(t) A Definicja charakterystyki Łączna gęstość prawdopodobieństwa: Niektóre właściwości p(x,y)=p(x) p(y) dla x(t) i y(t) statystycznie niezależnych t Funkcja korelacji wzajemnej: f Wzajemna gęstość widmowa mocy: - suma przedziałów czasowych, w ciągu których sygnały x(t) i y(t) jednocześnie znajdują się w odpowiednich przedziałach (x,x+ x) i (y,y+ y) w czasie trwania obserwacji T, - przesunięcie czasowe 3 Funkcja autokorelacji + Ilustracja definicji i przykładowy przebieg funkcji autokorelacji Dla sygnałów okresowych o okresie T funkcję autokorelacji można określić jako: 4 2
3 Unormowana i znakowa funkcja autokorelacji Unormowana funkcja autokorelacji Znakowa funkcja autokorelacji x r x 5 Interwał korelacji Interwał (przedział) korelacji W praktyce jako interwał korelacji przyjmuje się: czas opóźnienia, po upływie którego obwiednia funkcji autokorelacji nie przekracza z góry zadanej wartości, najczęściej 0,1 lub 0,05 swej wartości maksymalnej; czas opóźnienia, dla którego obwiednia funkcji autokorelacji po raz pierwszy przechodzi przez zero. 6 3
4 Właściwości funkcji autokorelacji Właściwości: dla dowolnej wartości Funkcja autokorelacji przebiegu zawierającego składową stałą a 7 Funkcje autokorelacji wybranych sygnałów (1) a) sygnał harmoniczny, b) sygnał harmoniczny z szumem losowym, c) wąskopasmowy szum losowy, d) szerokopasmowy szum losowy 8 4
5 Funkcje autokorelacji wybranych sygnałów (2) 9 Funkcje autokorelacji wybranych sygnałów (3) 10 5
6 R ( ) x 2 e x e Przykład rachunkowy Dla sygnału losowego opisywanego funkcją autokorelacji określić odstęp T p dla próbkowania sygnału próbkami nieskorelowanymi, jeżeli = 100 s -1. Rozwiązanie: Unormowana funkcja autokorelacji wynosi: Interwał korelacji k można obliczyć z warunku: z którego po podstawieniu: otrzymuje się: Ostatecznie: 11 Zastosowania funkcji autokorelacji (1) 1) Wykrywanie sygnałów okresowych ukrytych w szumie z (t )= x (t ) + n (t ), x (t ) sygnał okresowy (sinusoidalny), n (t ) szum jeżeli x(t) i n(t) są statystycznie niezależne to dla każdego i: 12 6
7 Zastosowania funkcji autokorelacji (2) 2) Określenie szybkości zmian sygnału Zależność między szybkością zmian sygnału a funkcją korelacji: a) sygnał szybkozmienny, b) sygnał wolnozmienny 13 3) Pomiary prędkości Zastosowania funkcji autokorelacji (3) a) ogólny schemat układu pomiarowego D czujnik, BM układ mnożący, BO blok opóźniający, BU blok uśredniający, BN blok normujący 14 7
8 Zastosowania funkcji autokorelacji (4) b) pomiar prędkości przy stałym opóźnieniu c) pomiar przy stałej wartości funkcji autokorelacji 15 Funkcja korelacji wzajemnej (interkorelacji) Przebiegi dwóch realizacji procesu losowego z zaznaczonymi wartościami chwilowymi x (t) oraz y (t+ ) Typowy wykres funkcji korelacji wzajemnej 16 8
9 Właściwości funkcji korelacji wzajemnej Właściwości: 17 Unormowana i znakowa funkcja korelacji wzajemnej Unormowana funkcja korelacji wzajemnej: Znakowa funkcja korelacji wzajemnej: 18 9
10 Zastosowania funkcji korelacji wzajemnej (1) 1) Pomiary opóźnień transportowych i prędkości Pomiar opóźnień transportowych a) rozmieszczenie detektorów D1 i D2; b) przykład korelogramu 19 Zastosowania funkcji korelacji wzajemnej (2) Metoda korelacyjna pomiaru przepływu: a) ilustracja zasady pomiaru, b) przebiegi sygnałów na wyjściu przetworników D1 i D2, c) przykład funkcji korelacji wzajemnej 20 10
11 Zastosowania funkcji korelacji wzajemnej (3) Ilustracja korelacyjnej metody badania przepływów turbulentnych 21 Radioizotopowe pomiary przepływów ciecz-gaz w rurociągu ` Idea radioizotopowej metody absorpcyjnej; 1 źródło promieniowania gamma, 2 materiał, 3 - sonda scyntylacyjna 22 11
12 τ 0 V L / 0 23 Radioizotopowe pomiary przepływu ciecz-cząstki stałe w rurociągu pionowym 24 12
13 τ 0 25 Zastosowania funkcji korelacji wzajemnej (4) 2) Pomiary odległości a) b) d Ilustracja metody korelacyjnej pomiaru odległości a) schemat układu pomiarowego b) kształt (przebieg) unormowanej funkcji korelacji wzajemnej 26 13
14 Zastosowania funkcji korelacji wzajemnej (5) 2) Pomiary odległości Schemat blokowy wysokościomierza 1 generator szumu, 2 filtr, 3 modulator częstotliwości, 4 wzmacniacz, 5 nadajnik, 6 odbiornik, 7 mieszacz 8 wzmacniacz częstotliwości różnicowej, 9 ogranicznik, 10 dyskryminator liniowy, 11 indykator 27 Zastosowania funkcji korelacji wzajemnej (6) 3) Lokalizacja obiektów Przykład zastosowania techniki korelacyjnej do wykrywania obiektów za pomocą radarów 28 14
15 Zastosowania funkcji korelacji wzajemnej (7) 3) Lokalizacja obiektów (cd) 29 L L 2 1 c m 2 Zastosowania funkcji korelacji wzajemnej (8) 4) Lokalizacja miejsca przecieku rurociągu c prędkość dźwięku gdy odległość L 1 +L 2 =L jest znana, to: L 1 -L 2 =c( m1 - m2 )=c m, a stąd: 30 15
16 Zastosowania funkcji korelacji wzajemnej (9) 31 Zastosowania funkcji korelacji wzajemnej (10) SeCorr
17 Zastosowania funkcji korelacji wzajemnej (11) 5) Wykrywanie dróg przenoszenia sygnałów Układ i korelogramy liniowej propagacji sygnału wieloma drogami z jednego źródła 33 Zastosowania funkcji korelacji wzajemnej (12) Ilustracja metody korelacyjnej wykrywania dróg przenoszenia zakłóceń: S1,S2,S3 oznaczenie drogi, 1 źródło hałasu, 2 akcelerometr, 3 - detektor 34 17
18 Zastosowania funkcji korelacji wzajemnej (13) Układ i korelogramy dla liniowej propagacji sygnałów wieloma drogami z wielu niezależnych źródeł 35 Zastosowania funkcji korelacji wzajemnej (14) Zastosowania w medycynie 1) Wykrywanie zespołów QRS w zaszumionym elektrokardogramie (EKG) Wykrywanie zespołów QRS za pomocą korelacji wzajemnej: a) sygnał EKG, b) zakłócony sygnał EKG, c) aktualizowana kopia zespołu QRS, d) lokalizacja zespołów QRS jako wynik korelacji wzajemnej przebiegów b i c Żądana kopia sygnału była wstępnie wygenerowana na podstawie ogólnej znajomości QRS i aktualizowana w czasie pomiaru przy użyciu algorytmu adaptacyjnego
19 Zastosowania funkcji korelacji wzajemnej (15) Zastosowania w medycynie 2) Diagnoza uszkodzeń nerwów i mięśni Sposób pomiaru elektromyogramu (EMG) a) EMG mięśnia zdrowego; b) EMG mięśnia po chorobie 1 stan napięcia mięśnia; 2 - stan rozluźnienia mięśnia 3) Inne zastosowania - pomiar i analiza sygnałów mózgu (EEG) - wykrywanie składowych okresowych sygnałów (tętno płodu na tle tętna matki) 37 Estymacja funkcji autokorelacji (1) Estymatory analogowe realizacja o długości T+ realizacja o długości T Układ opóźniający Układ mnożący Układ uśredniający Rejestracja R x ( )=f( ) Funkcjonalny schemat blokowy analizatora funkcji autokorelacji 38 19
20 Estymacja funkcji autokorelacji (2) dla białego szumu o ograniczonym paśmie B i zerowej wartości średniej: Błąd średniokwadratowy estymatora 39 Estymacja funkcji autokorelacji (3) Estymatory dyskretne l dyskretna wartość opóźnienia; l = / (l = 0,1 L-1); - odstęp korelacji, L liczba obliczonych wartości estymatora; x(n) dyskretne wartości sygnału x(t), próbkowanego w dyskretnych momentach czasu t n = n t (n = 0,1 N-1); t = T/N odstęp próbkowania realizacja o długości N + l realizacja o długości N 40 20
21 Estymacja funkcji autokorelacji (4) Błąd średniokwadratowy estymatora dyskretnego dla sygnału o rozkładzie normalnym (dla próbek nieskorelowanych): Zależność =f(n) dla różnych wartości x (l) 41 Estymacja funkcji korelacji wzajemnej (1) Estymatory analogowe (ciągłe) realizacje o długości T+ realizacje o długości T dla białego szumu o ograniczonym paśmie B i zerowej wartości średniej: 42 21
22 Estymacja funkcji korelacji wzajemnej (2) Estymatory dyskretne 43 Estymacja funkcji korelacji wzajemnej (3) Błąd średniokwadratowy estymatora normalnym: dyskretnego dla sygnału o rozkładzie dla próbek nieskorelowanych: Dla sygnałów o rozkładach prawdopodobieństwa różnych od normalnego: - współczynniki ekscesu dla procesów x i y zależne od typu rozkładu 44 22
23 Obliczanie funkcji autokorelacji (1) Metoda bezpośrednia 0 Block diagram of autocorrelation analyser 45 Obliczanie funkcji autokorelacji (2) Metoda z wykorzystaniem FFT 46 23
24 Obliczanie funkcji korelacji wzajemnej (1) Metoda bezpośrednia Block diagram of cross-correlation analyser 47 Obliczanie funkcji korelacji wzajemnej (2) Metoda z wykorzystaniem FFT 48 24
25 Funkcje korelacji w DASYLab (1) 49 Funkcje korelacji w DASYLab (2) Współczynnik korelacji (liczba) Funkcja korelacji wzajemnej (funkcja) 50 25
26 Funkcje korelacji w DASYLab (3) 51 Funkcje korelacji w DASYLab (4) 52 26
27 Funkcje korelacji w DASYLab (5) 53 Funkcje korelacji w DASYLab (6) 54 27
28 Funkcje korelacji w DASYLab (7) 55 28
CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW
POLITECHNIKA RZESZOWSKA im. I. Łukasiewicza WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I INFORMATYKI Katedra Metrologii i Systemów Diagnostycznych CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW Sygnały stochastyczne, parametry w dziedzinie
Bardziej szczegółowoPrzekształcenia sygnałów losowych w układach
INSTYTUT TELEKOMUNIKACJI ZAKŁAD RADIOKOMUNIKACJI Instrukcja laboratoryjna z przedmiotu Sygnały i kodowanie Przekształcenia sygnałów losowych w układach Warszawa 010r. 1. Cel ćwiczenia: Ocena wpływu charakterystyk
Bardziej szczegółowoPolitechnika Gdańska WYDZIAŁ ELEKTRONIKI TELEKOMUNIKACJI I INFORMATYKI. Katedra Metrologii i Optoelektroniki. Metrologia. Ilustracje do wykładu
Politechnika Gdańska WYDZIAŁ ELEKTRONIKI TELEKOMUNIKACJI I INFORMATYKI Katedra Metrologii i Optoelektroniki Metrologia Studia I stopnia, kier Elektronika i Telekomunikacja, sem. 2 Ilustracje do wykładu
Bardziej szczegółowoUśrednianie napięć zakłóconych
Politechnika Rzeszowska Katedra Metrologii i Systemów Diagnostycznych Laboratorium Miernictwa Elektronicznego Uśrednianie napięć zakłóconych Grupa Nr ćwicz. 5 1... kierownik 2... 3... 4... Data Ocena I.
Bardziej szczegółowoKatedra Fizyki Ciała Stałego Uniwersytetu Łódzkiego. Ćwiczenie 2 Badanie funkcji korelacji w przebiegach elektrycznych.
Katedra Fizyki Ciała Stałego Uniwersytetu Łódzkiego Ćwiczenie Badanie unkcji korelacji w przebiegach elektrycznych. Cel ćwiczenia: Celem ćwiczenia jest zbadanie unkcji korelacji w okresowych sygnałach
Bardziej szczegółowoSposoby opisu i modelowania zakłóceń kanałowych
INSTYTUT TELEKOMUNIKACJI ZAKŁAD RADIOKOMUNIKACJI Instrukcja laboratoryjna z przedmiotu Podstawy Telekomunikacji Sposoby opisu i modelowania zakłóceń kanałowych Warszawa 2010r. 1. Cel ćwiczeń: Celem ćwiczeń
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 3,4. Analiza widmowa sygnałów czasowych: sinus, trójkąt, prostokąt, szum biały i szum różowy
Ćwiczenie 3,4. Analiza widmowa sygnałów czasowych: sinus, trójkąt, prostokąt, szum biały i szum różowy Grupa: wtorek 18:3 Tomasz Niedziela I. CZĘŚĆ ĆWICZENIA 1. Cel i przebieg ćwiczenia. Celem ćwiczenia
Bardziej szczegółowoPodstawy elektroniki i metrologii
Politechnika Gdańska WYDZIAŁ ELEKTRONIKI TELEKOMUNIKACJI I INFORMATYKI Katedra Metrologii i Optoelektroniki Podstawy elektroniki i metrologii Studia I stopnia kier. Informatyka semestr 2 Ilustracje do
Bardziej szczegółowoSymulacja 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 szczegółowoAnaliza sygnałów biologicznych
Analiza sygnałów biologicznych Paweł Strumiłło Zakład Elektroniki Medycznej Instytut Elektroniki PŁ Co to jest sygnał? Funkcja czasu x(t) przenosząca informację o stanie lub działaniu układu (systemu),
Bardziej szczegółowoZjawisko 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 szczegółowoZakres wymaganych wiadomości do testów z przedmiotu Metrologia. Wprowadzenie do obsługi multimetrów analogowych i cyfrowych
Zakres wymaganych wiadomości do testów z przedmiotu Metrologia Ćwiczenie 1 Wprowadzenie do obsługi multimetrów analogowych i cyfrowych budowa i zasada działania przyrządów analogowych magnetoelektrycznych
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 szczegółowoRozdział 1 PODSTAWOWE POJĘCIA I DEFINICJE
1. 1. W p r owadze n ie 1 Rozdział 1 PODSTAWOWE POJĘCIA I DEFINICJE 1.1. WPROWADZENIE SYGNAŁ nośnik informacji ANALIZA SYGNAŁU badanie, którego celem jest identyfikacja własności, cech, miar sygnału; odtwarzanie
Bardziej szczegółowoMiernictwo Wibroakustyczne Literatura. Wykład 1 Wprowadzenie. Sygnały pomiarowe
Wykład Wprowadzenie. Sygnały pomiarowe Dr inż.adeusz Wszołek Miernictwo Wibroakustyczne - Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki Katedra Mechaniki i Wibroakustyki D-, p.6, konsultacje-poniedziałek,
Bardziej szczegółowoPodstawowe 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 szczegółowoLaboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych
Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych Ćwiczenie 1 Wydobywanie sygnałów z szumu z wykorzystaniem uśredniania Opracowali: - prof. nzw. dr hab. inż. Krzysztof Kałużyński - mgr inż. Tomasz Kubik
Bardziej szczegółowoSygnały losowe i ich analiza. Paweł Strumiłło, Instytut Elektroniki Politechniki Łódzkiej
Sygnały losowe i ich analiza Sygnały biologiczne Modele deterministyczne st Modele stochastyczne nt EKG Sygnały biologiczne zakłócenia EMG (artefakty) x t st nt 2 Modele sygnałów Przykłady! Sygnały Modele
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI
WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA im. Jarosława Dąbrowskiego w Warszawie Wydział Elektroniki LABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI Grupa Podgrupa Data wykonania ćwiczenia Ćwiczenie prowadził... Skład podgrupy:
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM PROCESÓW STOCHASTYCZNYCH
WOJSKOWA AKADEMIA TECHICZA im. Jarosława Dąbrowskiego w Warszawie Wydział Elektroniki LABORATORIUM PROCESÓW STOCHASTYCZYCH Grupa Podgrupa Data wykonania ćwiczenia Ćwiczenie prowadził. Skład podgrupy 1....
Bardziej szczegółowoAutomatyczne rozpoznawanie mowy - wybrane zagadnienia / Ryszard Makowski. Wrocław, Spis treści
Automatyczne rozpoznawanie mowy - wybrane zagadnienia / Ryszard Makowski. Wrocław, 2011 Spis treści Przedmowa 11 Rozdział 1. WPROWADZENIE 13 1.1. Czym jest automatyczne rozpoznawanie mowy 13 1.2. Poziomy
Bardziej szczegółowoZaawansowane 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 szczegółowoSpis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16
Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego
Bardziej szczegółowoMODEL WIRTUALNEGO KORELATORA
ODEL WITUALNEGO KOELATOA II Konferencja Naukowa KNWS'05 "Informatyka- sztuka czy rzemios o" 5-8 czerwca 005, Z otniki Luba skie Elżbieta Kawecka Instytut Informatyki i Elektroniki, Uniwersytet Zielonogórski
Bardziej szczegółowoANALIZA KORELACYJNA I FILTRACJA SYGNAŁÓW
POLIECHNIKA BIAŁOSOCKA KAEDRA ZARZĄDZANIA PRODUKCJĄ Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Podstawy diagnostyki technicznej Kod przedmiotu: KS05454 Ćwiczenie Nr ANALIZA KORELACYJNA I FILRACJA
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 szczegółowoAkademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki
Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki Przetwarzanie Sygnałów Studia Podyplomowe, Automatyka i Robotyka. Wstęp teoretyczny Zmienne losowe Zmienne losowe
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie analogowo-cyfrowe sygnałów
Przetwarzanie analogowo-cyfrowe sygnałów A/C 111111 1 Po co przekształcać sygnał do postaci cyfrowej? Można stosować komputerowe metody rejestracji, przetwarzania i analizy sygnałów parametry systemów
Bardziej szczegółowoRADIOMETR MIKROFALOWY. RADIOMETR MIKROFALOWY (wybrane zagadnienia) Opracowanie : dr inż. Waldemar Susek dr inż. Adam Konrad Rutkowski
RADIOMETR MIKROFALOWY RADIOMETR MIKROFALOWY (wybrane zagadnienia) Opracowanie : dr inż. Waldemar Susek dr inż. Adam Konrad Rutkowski 1 RADIOMETR MIKROFALOWY Wprowadzenie Wszystkie ciała o temperaturze
Bardziej szczegółowoANALIZATOR TOPAS 1000 (FLUKE 1760) POMIARY PARAMETRÓW JAKOŚCI ENERGII ELEKTRYCZNEJ
ANALIZATOR TOPAS 1000 (FLUKE 1760) POMIARY PARAMETRÓW JAKOŚCI ENERGII ELEKTRYCZNEJ dr inż. Andrzej Firlit dr inż. Robert Jarocha Laboratorium Jakości Energii Elektrycznej AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im.
Bardziej szczegółowoBadanie właściwości wysokorozdzielczych przetworników analogowo-cyfrowych w systemie programowalnym FPGA. Autor: Daniel Słowik
Badanie właściwości wysokorozdzielczych przetworników analogowo-cyfrowych w systemie programowalnym FPGA Autor: Daniel Słowik Promotor: Dr inż. Daniel Kopiec Wrocław 016 Plan prezentacji Założenia i cel
Bardziej szczegółowoPOMIARY WYBRANYCH PARAMETRÓW TORU FONICZNEGO W PROCESORACH AUDIO
Politechnika Rzeszowska Katedra Metrologii i Systemów Diagnostycznych Laboratorium Elektroniczne przyrządy i techniki pomiarowe POMIARY WYBRANYCH PARAMETRÓW TORU FONICZNEGO W PROCESORACH AUDIO Grupa Nr
Bardziej szczegółowoAnalizy Ilościowe EEG QEEG
Analizy Ilościowe EEG QEEG Piotr Walerjan PWSIM MEDISOFT 2006 Piotr Walerjan MEDISOFT Jakościowe vs. Ilościowe EEG Analizy EEG na papierze Szacunkowa ocena wartości częstotliwości i napięcia Komputerowy
Bardziej szczegółowoZAJĘCIA II. Zmienne losowe, sygnały stochastyczne, zakłócenia pomiarowe
ZAJĘCIA II Zmienne losowe, sygnały stochastyczne, zakłócenia pomiarowe Po co statystyka w identyfikacji? Zmienne losowe i ich parametry Korelacja zmiennych losowych Rozkłady wielowymiarowe i sygnały stochastyczne
Bardziej szczegółowoKartkówka 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 szczegółowoCZAZ GT BIBLIOTEKA FUNKCJI PRZEKAŹNIKI, LOGIKA, POMIARY. DODATKOWE ELEMENTY FUNKCJONALNE DSP v.2
CZAZ GT CYFROWY ZESPÓŁ AUTOMATYKI ZABEZPIECZENIOWEJ GENERATORA / BLOKU GENERATOR -TRANSFORMATOR BIBLIOTEKA FUNKCJI PRZEKAŹNIKI, LOGIKA, POMIARY DODATKOWE ELEMENTY FUNKCJONALNE DSP v.2 Modyfikacje funkcjonalne
Bardziej szczegółowoĆWICZENIE 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 szczegółowoPrzetwarzanie AC i CA
1 Elektroniki Elektroniki Elektroniki Elektroniki Elektroniki Katedr Przetwarzanie AC i CA Instrukcja do ćwiczenia laboratoryjnego opracował: Łukasz Buczek 05.2015 1. Cel ćwiczenia 2 Celem ćwiczenia jest
Bardziej szczegółowoDetektor Fazowy. Marcin Polkowski 23 stycznia 2008
Detektor Fazowy Marcin Polkowski marcin@polkowski.eu 23 stycznia 2008 Streszczenie Raport z ćwiczenia, którego celem było zapoznanie się z działaniem detektora fazowego umożliwiającego pomiar słabych i
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny 2. Zmienne losowe i teoria prawdopodobieństwa 3. Populacje i próby danych 4. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
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 szczegółowoZastosowanie procesorów AVR firmy ATMEL w cyfrowych pomiarach częstotliwości
Politechnika Lubelska Wydział Elektrotechniki i Informatyki PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA Zastosowanie procesorów AVR firmy ATMEL w cyfrowych pomiarach częstotliwości Marcin Narel Promotor: dr inż. Eligiusz
Bardziej szczegółowoMODULACJE 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 szczegółowoNarodowe Centrum Badań Jądrowych Dział Edukacji i Szkoleń ul. Andrzeja Sołtana 7, Otwock-Świerk
Narodowe Centrum Badań Jądrowych Dział Edukacji i Szkoleń ul. Andrzeja Sołtana 7, 05-400 Otwock-Świerk ĆWICZENIE L A B O R A T O R I U M F I Z Y K I A T O M O W E J I J Ą D R O W E J Zastosowanie pojęć
Bardziej szczegółowoWymiar: Forma: Semestr: 30 h wykład VII 30 h laboratoria VII
Pomiary przemysłowe Wymiar: Forma: Semestr: 30 h wykład VII 30 h laboratoria VII Efekty kształcenia: Ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę z zakresu metod pomiarów wielkości fizycznych w przemyśle. Zna
Bardziej szczegółowoPL B1. POLITECHNIKA GDAŃSKA, Gdańsk, PL BUP 02/12
PL 219314 B1 RZECZPOSPOLITA POLSKA (12) OPIS PATENTOWY (19) PL (11) 219314 (13) B1 (21) Numer zgłoszenia: 391709 (51) Int.Cl. H04B 1/00 (2006.01) H04B 1/10 (2006.01) Urząd Patentowy Rzeczypospolitej Polskiej
Bardziej szczegółowoRozkład 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 szczegółowoSpis treści 3 SPIS TREŚCI
Spis treści 3 SPIS TREŚCI PRZEDMOWA... 1. WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE JAKO DYSCYPLINA MATEMATYCZNA... Metody statystyczne w analizie i prognozowaniu zjawisk ekonomicznych... Badania statystyczne podstawowe
Bardziej szczegółowoWYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI
WYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskiego 8, 04-703 Warszawa tel. (0)
Bardziej szczegółowoPrzedmowa 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 szczegółowoImię i nazwisko (e mail): Rok: 2018/2019 Grupa: Ćw. 5: Pomiar parametrów sygnałów napięciowych Zaliczenie: Podpis prowadzącego: Uwagi:
Wydział: EAIiIB Imię i nazwisko (e mail): Rok: 2018/2019 Grupa: Zespół: Data wykonania: LABORATORIUM METROLOGII Ćw. 5: Pomiar parametrów sygnałów napięciowych Zaliczenie: Podpis prowadzącego: Uwagi: Wstęp
Bardziej szczegółowoWpływ nieliniowości elementów układu pomiarowego na błąd pomiaru impedancji
Wpływ nieliniowości elementów układu pomiarowego na błąd pomiaru impedancji Wiesław Miczulski* W artykule przedstawiono wyniki badań ilustrujące wpływ nieliniowości elementów układu porównania napięć na
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 szczegółowoXXXII Olimpiada Wiedzy Elektrycznej i Elektronicznej. XXXII Olimpiada Wiedzy Elektrycznej i Elektronicznej
Zestaw pytań finałowych numer : 1 1. Wzmacniacz prądu stałego: własności, podstawowe rozwiązania układowe 2. Cyfrowy układ sekwencyjny - schemat blokowy, sygnały wejściowe i wyjściowe, zasady syntezy 3.
Bardziej szczegółowoKARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU
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 Cyfrowe przetwarzanie sygnałów pomiarowych_e2s
Bardziej szczegółowoElementy Modelowania Matematycznego Wykład 4 Regresja i dyskryminacja liniowa
Spis treści Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 4 Regresja i dyskryminacja liniowa Romuald Kotowski Katedra Informatyki Stosowanej PJWSTK 2009 Spis treści Spis treści 1 Wstęp Bardzo często interesujący
Bardziej szczegółowo8. Analiza widmowa metodą szybkiej transformaty Fouriera (FFT)
8. Analiza widmowa metodą szybkiej transformaty Fouriera (FFT) Ćwiczenie polega na wykonaniu analizy widmowej zadanych sygnałów metodą FFT, a następnie określeniu amplitud i częstotliwości głównych składowych
Bardziej szczegółowoObiekt. Obiekt sterowania obiekt, który realizuje proces (zaplanowany).
SWB - Systemy wbudowane w układach sterowania - wykład 13 asz 1 Obiekt sterowania Wejście Obiekt Wyjście Obiekt sterowania obiekt, który realizuje proces (zaplanowany). Fizyczny obiekt (proces, urządzenie)
Bardziej szczegółowoprojekt przetwornika inteligentnego do pomiaru wysokości i prędkości pionowej BSP podczas fazy lądowania;
PRZYGOTOWAŁ: KIEROWNIK PRACY: MICHAŁ ŁABOWSKI dr inż. ZDZISŁAW ROCHALA projekt przetwornika inteligentnego do pomiaru wysokości i prędkości pionowej BSP podczas fazy lądowania; dokładny pomiar wysokości
Bardziej szczegółowoFDM - transmisja z podziałem częstotliwości
FDM - transmisja z podziałem częstotliwości Model ten pozwala na demonstrację transmisji jednoczesnej dwóch kanałów po jednym światłowodzie z wykorzystaniem metody podziału częstotliwości FDM (frequency
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie A/C i C/A
Przetwarzanie A/C i C/A Instrukcja do ćwiczenia laboratoryjnego opracował: Łukasz Buczek 05.2015 Rev. 204.2018 (KS) 1 1. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z przetwornikami: analogowo-cyfrowym
Bardziej szczegółowoPodstawy budowy wirtualnych przyrządów pomiarowych
Podstawy budowy wirtualnych przyrządów pomiarowych Problemy teoretyczne: Pomiar parametrów napięciowych sygnałów za pomocą karty kontrolno pomiarowej oraz programu LabVIEW (prawo Shanona Kotielnikowa).
Bardziej szczegółowoImię i nazwisko (e mail): Rok:. (2010/2011) Grupa: Ćw. 5: Pomiar parametrów sygnałów napięciowych Zaliczenie: Podpis prowadzącego: Uwagi:
Wydział: EAIiE Kierunek: Imię i nazwisko (e mail): Rok:. (2010/2011) Grupa: Zespół: Data wykonania: LABORATORIUM METROLOGII Ćw. 5: Pomiar parametrów sygnałów napięciowych Zaliczenie: Podpis prowadzącego:
Bardziej szczegółowoZAKŁAD SYSTEMÓW ELEKTRONICZNYCH I TELEKOMUNIKACYJNYCH Laboratorium Podstaw Telekomunikacji WPŁYW SZUMÓW NA TRANSMISJĘ CYFROWĄ
Laboratorium Podstaw Telekomunikacji Ćw. 4 WPŁYW SZUMÓW NA TRANSMISJĘ CYFROWĄ 1. Zapoznać się z zestawem do demonstracji wpływu zakłóceń na transmisję sygnałów cyfrowych. 2. Przy użyciu oscyloskopu cyfrowego
Bardziej szczegółowoKatedra Metrologii i Systemów Diagnostycznych Laboratorium Metrologii II. 2013/14. Grupa: Nr. Ćwicz.
Politechnika Rzeszowska Katedra Metrologii i Systemów Diagnostycznych Laboratorium Metrologii II WYZNACZANIE WŁAŚCIWOŚCI STATYCZNYCH I DYNAMICZNYCH PRZETWORNIKÓW Grupa: Nr. Ćwicz. 9 1... kierownik 2...
Bardziej szczegółowoPolitechnika Śląska Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki Instytut Automatyki PRACA MAGISTERSKA
Politechnika Śląska Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki Instytut Automatyki PRACA MAGISTERSKA Temat: Badanie strefy ciszy w falowodzie akustycznym w funkcji odległości mikrofonu błędu od głośnika
Bardziej szczegółowoPOMIARY WIELKOŚCI NIEELEKTRYCZNYCH
POMIARY WIELKOŚCI NIEELEKTRYCZNYCH Dr inż. Eligiusz PAWŁOWSKI Politechnika Lubelska Wydział Elektrotechniki i Informatyki Prezentacja do wykładu dla EMST Semestr letni Wykład nr 2 Prawo autorskie Niniejsze
Bardziej szczegółowoADAPTACYJNE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW LABORATORIUM. Ćwiczenie 1. Modelowanie i analiza widmowa dyskretnych sygnałów losowych
ADAPTACYJNE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW LABORATORIUM Ćwiczenie 1 Modelowanie i analiza widmowa dyskretnych sygnałów losowych 1. CEL ĆWICZENIA Celem ćwiczenia jest zapoznanie studentów z wybranymi algorytmami
Bardziej szczegółowoĆw. 18: Pomiary wielkości nieelektrycznych II
Wydział: EAIiE Kierunek: Imię i nazwisko (e mail): Rok:. (2010/2011) Grupa: Zespół: Data wykonania: Zaliczenie: Podpis prowadzącego: Uwagi: LABORATORIUM METROLOGII Ćw. 18: Pomiary wielkości nieelektrycznych
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez statystycznych.
Statystyka Wykład 10 Wrocław, 22 grudnia 2011 Testowanie hipotez statystycznych Definicja. Hipotezą statystyczną nazywamy stwierdzenie dotyczące parametrów populacji. Definicja. Dwie komplementarne w problemie
Bardziej szczegółowoCYFROWE PRZTWARZANIE SYGNAŁÓW (Zastosowanie transformacji Fouriera)
I. Wprowadzenie do ćwiczenia CYFROWE PRZTWARZANIE SYGNAŁÓW (Zastosowanie transformacji Fouriera) Ogólnie termin przetwarzanie sygnałów odnosi się do nauki analizowania zmiennych w czasie procesów fizycznych.
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 szczegółowoTeoria systemów i sygnałów Kierunek AiR, sem. 5 2wE + 1l
Teoria systemów i sygnałów Kierunek AiR, sem. 5 2wE + 1l Prof. dr hab. Wojciech Moczulski Politechnika Ślaska, Wydział Mechaniczny Technologiczny Katedra Podstaw Konstrukcji Maszyn 19 października 2008
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 4 BADANIE MULTIMETRÓW DLA FUNKCJI POMIARU NAPIĘCIA ZMIENNEGO
Ćwiczenie 4 BADANIE MLTIMETÓW DLA FNKCJI POMIA NAPIĘCIA ZMIENNEGO autor: dr hab. inż. Adam Kowalczyk, prof. Pz I. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest eksperymentalne badanie wybranych właściwości metrologicznych
Bardziej szczegółowoLaboratorium tekstroniki
Laboratorium tekstroniki Ćwiczenie nr 2 Pulsometr Instytut Elektroniki, Zakład telekomunikacji Autorzy: mgr inż. Robert Kawecki dr inż. Łukasz Januszkiewicz Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z działaniem
Bardziej szczegółowoStatyczne badanie wzmacniacza operacyjnego - ćwiczenie 7
Statyczne badanie wzmacniacza operacyjnego - ćwiczenie 7 1. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z podstawowymi zastosowaniami wzmacniacza operacyjnego, poznanie jego charakterystyki przejściowej
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 szczegółowoPOLITECHNIKA OPOLSKA
POLITECHNIKA OPOLSKA KATEDRA MECHANIKI I PODSTAW KONSTRUKCJI MASZYN MECHATRONIKA Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych Analiza sygnałów czasowych Opracował: dr inż. Roland Pawliczek Opole 2016 1 2 1. Cel
Bardziej szczegółowoMETROLOGIA. Dr inż. Eligiusz PAWŁOWSKI Politechnika Lubelska Wydział Elektrotechniki i Informatyki
METROLOGIA Dr inż. Eligiusz PAWŁOWSKI Politechnika Lubelska Wydział Elektrotechniki i Informatyki Prezentacja do wykładu dla EINS Zjazd 11, wykład nr 18 Prawo autorskie Niniejsze materiały podlegają ochronie
Bardziej szczegółowoIdea. θ = θ 0, Hipoteza statystyczna Obszary krytyczne Błąd pierwszego i drugiego rodzaju p-wartość
Idea Niech θ oznacza parametr modelu statystycznego. Dotychczasowe rozważania dotyczyły metod estymacji tego parametru. Teraz zamiast szacować nieznaną wartość parametru będziemy weryfikowali hipotezę
Bardziej szczegółowoAkwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych
Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych Instytut Teleinformatyki ITI PK Kraków 21 luty 2011 Analiza czas - częstotliwość analiza częstotliwościowa: problem dla sygnału niestacjonarnego zwykła transformata
Bardziej szczegółowoPolitechnika Świętokrzyska. Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 8. Filtracja uśredniająca i statystyczna.
Politechnika Świętokrzyska Laboratorium Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Ćwiczenie 8 Filtracja uśredniająca i statystyczna. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zdobycie umiejętności tworzenia i wykorzystywania
Bardziej szczegółowoBadanie widma fali akustycznej
Politechnika Łódzka FTIMS Kierunek: Informatyka rok akademicki: 00/009 sem.. grupa II Termin: 10 III 009 Nr. ćwiczenia: 1 Temat ćwiczenia: Badanie widma fali akustycznej Nr. studenta: 6 Nr. albumu: 15101
Bardziej szczegółowoLaboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych
Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych Ćwiczenie 3 Analiza sygnału o nieznanej strukturze Opracowali: - prof. nzw. dr hab. inż. Krzysztof Kałużyński - mgr inż. Tomasz Kubik Politechnika Warszawska,
Bardziej szczegółowoPolitechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania
Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Podstawy Automatyki Badanie i synteza kaskadowego adaptacyjnego układu regulacji do sterowania obiektu o
Bardziej szczegółowoPrzykładowe rozwiązanie zadania dla zawodu technik telekomunikacji
PROJEKT REALIZACJI PRAC ZWIĄZANYCH Z URUCHOMIENIEM I TESTOWANIEM KODERA I DEKODERA PCM ORAZ WYKONANIE PRAC OBEJMUJĄCYCH OPRACOWANIE WYNIKÓW POMIARÓW Z URUCHOMIENIA I SPRAWDZENIA DZIAŁANIA JEGO CZĘŚCI CYFROWEJ
Bardziej szczegółowoInstrukcja do ćwiczenia nr 23. Pomiary charakterystyk przejściowych i zniekształceń nieliniowych wzmacniaczy mikrofalowych.
Instrukcja do ćwiczenia nr 23. Pomiary charakterystyk przejściowych i zniekształceń nieliniowych wzmacniaczy mikrofalowych. I. Wstęp teoretyczny. Analizator widma jest przyrządem powszechnie stosowanym
Bardziej szczegółowoWyznaczanie prędkości dźwięku w powietrzu
Imię i Nazwisko... Wyznaczanie prędkości dźwięku w powietrzu Opracowanie: Piotr Wróbel 1. Cel ćwiczenia. Celem ćwiczenia jest wyznaczenie prędkości dźwięku w powietrzu, metodą różnicy czasu przelotu. Drgania
Bardziej szczegółowoAkwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych
Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych Instytut Teleinformatyki ITI PK Kraków 21 luty 2011 Plan na dziś 1 Przedstawienie przedmiotu i zakresu wykładu polecanej iteratury zasad zaliczenia 2 Wyklad
Bardziej szczegółowoγ6 Liniowy Model Pozytonowego Tomografu Emisyjnego
γ6 Liniowy Model Pozytonowego Tomografu Emisyjnego Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zaprezentowanie zasady działania pozytonowego tomografu emisyjnego. W doświadczeniu użyjemy detektory scyntylacyjne
Bardziej szczegółowoWOLTOMIERZ CYFROWY. Metoda czasowa prosta. gdzie: stała całkowania integratora. stąd: Ponieważ z. int
WOLOMIEZ CYFOWY Metoda czasowa prosta int o t gdzie: stała całkowania integratora o we stąd: o we Ponieważ z f z więc N w f z f z a stąd: N f o z we Wpływ zakłóceń na pracę woltomierza cyfrowego realizującego
Bardziej szczegółowoWZMACNIACZ OPERACYJNY
1. OPIS WKŁADKI DA 01A WZMACNIACZ OPERACYJNY Wkładka DA01A zawiera wzmacniacz operacyjny A 71 oraz zestaw zacisków, które umożliwiają dołączenie elementów zewnętrznych: rezystorów, kondensatorów i zwór.
Bardziej szczegółowoKatedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki
Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki Przedmiot: Badania nieniszczące metodami elektromagnetycznymi Numer Temat: Badanie materiałów kompozytowych z ćwiczenia: wykorzystaniem fal elektromagnetycznych
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 szczegółowoSzkoła z przyszłością. Zastosowanie pojęć analizy statystycznej do opracowania pomiarów promieniowania jonizującego
Szkoła z przyszłością szkolenie współfinansowane przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Narodowe Centrum Badań Jądrowych, ul. Andrzeja Sołtana 7, 05-400 Otwock-Świerk ĆWICZENIE
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 szczegółowoSzczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM ELEKTROTECHNIKI POMIAR PRZESUNIĘCIA FAZOWEGO
POLITECHNIKA ŚLĄSKA WYDZIAŁ TRANSPORTU KATEDRA LOGISTYKI I TRANSPORTU PRZEMYSŁOWEGO NR 1 POMIAR PRZESUNIĘCIA FAZOWEGO Katowice, październik 5r. CEL ĆWICZENIA Poznanie zjawiska przesunięcia fazowego. ZESTAW
Bardziej szczegółowoOCENA JAKOŚCI DOSTAWY ENERGII ELEKTRYCZNEJ
OCENA JAKOŚCI DOSTAWY ENERGII ELEKTRYCZNEJ dr inż. KRZYSZTOF CHMIELOWIEC KATEDRA ENERGOELEKTRONIKI I AUTOMATYKI SYSTEMÓW PRZETWARZANIA ENERGII AGH KRAKÓW PODSTAWY PRAWNE WSKAŹNIKI JAKOŚCI ANALIZA ZDARZEŃ
Bardziej szczegółowo