TONY KOMBINACYJNE JAKO ZJAWISKO CENTRALNEGO POZIOMU W UKŁADZIE SŁUCHOWYM

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "TONY KOMBINACYJNE JAKO ZJAWISKO CENTRALNEGO POZIOMU W UKŁADZIE SŁUCHOWYM"

Transkrypt

1 TONY KOMBINACYJNE JAKO ZJAWISKO CENTRALNEGO POZIOMU W UKŁADZIE SŁUCHOWYM TADEUSZ ZIĘBAKOWSKI West Pomeranian University of Technology, Institute of Manufacturing Engineering Al. Piastów 19, Szczecin tezet@zut.edu.pl Praca podejmuje problem trudności w klasycznej interpretacji tonów kombinacyjnych jako zniekształceń nieliniowych. Jednym z podstawowych problemów tej interpretacji jest wskazanie źródeł tych zniekształceń. Co więcej tego typu zniekształcenia wykazują szereg anomalii trudnych do wyjaśnienia na gruncie fizyki czy fizjologii. Celem zaprezentowanego w pracy modelu jest pokazanie, że zjawisko tonów kombinacyjnych można wyjaśnić jako efekt działania mechanizmów centralnych. Większość istniejących teorii i modeli percepcji wysokości dźwięku koncentruje się głównie na percepcji wysokości wirtualnych i nie traktuje tego zjawiska jako elementu tego samego mechanizmu. Zaprezentowany model opisuje abstrakcyjnie mechanizm zwany procesorem słuchowym, który w spójny sposób pozwala wyjaśnić percepcję zarówno wysokości wirtualnych jak i tonów kombinacyjnych. Ze względu na ograniczony charakter opracowania konferencyjnego w pracy przedstawiono model uproszczony, który w zakresie wysokości wirtualnych należy do klasy modeli widmowych. 1. WSTĘP Percepcja wysokości dźwięku wiąże się ściśle z analizą widmową dźwięku, czego przejawem jest na przykład fakt, że poprzez wrażenie wysokości potrafimy uszeregować dźwięki o różnych częstotliwościach we właściwym porządku. Związek pomiędzy percepcją wysokości dźwięku a jego analizą widmową został wyraźnie zauważony przez G. Ohma, który w 1843 ogłosił prawo psychoakustyczne, które stwierdza, że w złożonych tonach poszczególne wysokości są odróżniane tylko wówczas gdy widmo dźwięku zawiera odpowiednie składowe częstotliwościowe. Dokładniejsze badania psychofizyczne pokazują jednak, że prawo to nie jest do końca słuszne. Już w czasach kiedy Ohm ogłosił swoje prawo znane było zjawisko tonów kombinacyjnych, tj. dodatkowych słyszalnych tonów, którym nie odpowiadały żadne składowe częstotliwościowe zawarte w dźwięku źródłowym. Mniej więcej w tym samym czasie zauważono też problem w interpretacji wysokości dźwięków złożonych, który w wyniku dalszych badań doprowadził do odkrycia zjawiska residuum i związanego z nim zjawiska wysokości wirtualnych. Zjawiska wysokości wirtualnych i tonów

2 S t r o n a 2 kombinacyjnych można zaobserwować m.in. w sytuacji gdy źródło dźwięku zawiera dwie składowe sinusoidalne o różnych częstotliwościach (dwuton). Występowanie tych zjawisk zależy jednak ściśle od usytuowania składowych widmowych w dziedzinie częstotliwościowej. Na Rys.1 został przedstawiony przykładowy obraz percepcji wysokości dwutonu. Tego typu obraz będziemy dalej nazywać widmem psychofizycznym. Przedstawimy teraz pokrótce podstawowe informacje odnośnie wysokości wirtualnych i tonów kombinacyjnych. Zjawisko wysokości wirtualnej zaobserwowano najpierw w wielotonie harmonicznym, z którego usunięto częstotliwość podstawową. Okazuje się, że wysokość częstotliwości podstawowej jest percypowana również po usunięciu tej składowej częstotliwościowej z wielotonu harmonicznego. Wysokości wirtualne w przypadku dwutonu występują w wąskim obszarze wokół częstotliwości różnicowej. Cechą charakterystyczną wysokości wirtualnych jest trudność zagłuszania ich (zamaskowania) szumem. Co więcej, w przypadku np. dwutonu, szum o względnie niedużym natężeniu może nawet wzmocnić ten efekt. Wysokości wirtualne są znacznie silniejszym efektem w kompleksach harmonicznych, przy czym ich słyszalność zwiększa się wraz ze wzrostem ilości harmonicznych. Początkowo sądzono, że mechanizm powstawania wysokości wirtualnych da się niemal całkowicie zrozumieć na bazie fizjologii ucha. Dopiero odkrycie dwuusznej percepcji wysokości wirtualnych było mocnym argumentem przemawiającym za centralnym pochodzeniem tego zjawiska i dało impuls do rozwoju teorii centralnych [7],[8] W zakresie percepcji wysokości wirtualnych powstało wiele teorii (modeli), które można podzielić na dwie kategorie: teorie miejsca (widmowe) oraz teorie czasowe. Teorie miejsca wychodzą z założenia, że podstawą identyfikacji wysokości jest przybliżony obraz widmowy dźwięku - zwany dalej widmem fizjologicznym (por. Rys.1), który na poziomie ucha wewnętrznego zakodowany jest w postaci drgań błony podstawnej. Teorie czasowe bazują natomiast na rozkładach czasowych impulsów generowanych w wyniku bodźca dźwiękowego we włóknach nerwu słuchowego. Najbardziej znane teorie pierwszej kategorii są zaprezentowane w pracach Goldsteina [3], Wightmana [21] i Terhardta [19]. W uproszczeniu główną ideą tych teorii jest dobieranie najlepiej pasującego wzorca wielotonu harmonicznego do zadanej grupy tonów. Ponieważ pracują one w dziedzinie częstotliwości zakładają one rozseparowalność składowych widmowych. Jednak wysokość wirtualna może wystąpić nawet w sytuacji gdy składowe nie są rozróżnialne słuchem. Z takimi sytuacjami lepiej sobie radzą teorie drugiej kategorii, których przykładami mogą być prace Licklidera [9], Morre a [11] czy Meddisa i Hewitta [10]. Szacowanie wysokości w tych modelach jest związane z efektem synchroniczności w odpowiedzi nerwu słuchowego na bodziec dźwiękowy i polega na wykorzystaniu funkcji autokorelacji do przebiegów czasowych odzwierciedlanych w strukturze impulsów nerwu słuchowego. Jednak i te modele mają pewne ograniczenia, gdyż efektu synchroniczności fazowej nie obserwuje się powyżej 5 khz co zawęża stosowalność teorii czasowych do częstotliwości 5 khz. Tony kombinacyjne w przeciwieństwie do wysokości wirtualnych wykazują szereg odmiennych zachowań. Nie obserwuje się dwuusznej percepcji tonów kombinacyjnych. Tony te zachowują się jak dodatkowe rzeczywiste składowe wprowadzone do widma dźwięku: ulegają zdudnieniom z tonami o zbliżonej częstotliwości wprowadzonymi do sygnału pierwotnego i dają się zagłuszyć (zamaskować) np. pasmem szumu w otoczeniu częstotliwości ich występowania. Częstotliwości tonów kombinacyjnych są kombinacjami liniowymi częstotliwości tonów pierwotnych z małymi liczbami całkowitymi. Dało to początek hipotezie, sformułowanej w roku 1856 przez Helmholtza [6], że tony kombinacyjne są efektem zniekształceń nieliniowych dźwięku. Helmholtz pokazał, że dodanie czynnika

3 S t r o n a 3 kwadratowego wychylenia do równania oscylatora harmonicznego wymuszonego dwoma składowymi sinusoidalnymi, wprowadza do widma drgań oscylatora dodatkowe składowe sinusoidalne. Rozwiązując to równanie perturbacyjnie Helmholtz otrzymał w pierwszym rzędzie rachunku czynniki kwadratowe o częstotliwościach,, i, w drugim rzędzie rachunku czynniki 3-go stopnia o częstotliwościach,, i. Hipoteza Helmholtza jest do dziś ogólnie przyjmowana, chociaż istnieją fakty, które podważają jej wiarygodność. Przy założeniu, że tony kombinacyjne są efektem zniekształceń nieliniowych jest rzeczą zastanawiającą, że słyszymy tak niewiele tonów kombinacyjnych. Wśród tonów kombinacyjnych wyróżniają się tony rzędów nieparzystych typu dla i i ton różnicowy [14],[12],[17]. Na uwagę zasługuje fakt, że ton 3. rzędu (n = 1) jest słyszalny przy niższych poziomach dźwięku niż ton 2. rzędu. Nie są na ogół słyszalne tony powyżej częstotliwości. W szczególności tonowi nie towarzyszą tony, zaś słyszalność tonu jest sygnalizowana sporadycznie. Ponadto zauważono pewną anomalię w słyszeniu tonu kombinacyjnego. Jeśli amplitudy tonów są jednakowe i wynoszą x to ton jako nieliniowy powinien wzrastać początkowo z trzecią potęgą tymczasem wzrasta mniej niż z pierwszą potęgą [22],[4],[5],[18]. Słyszalność tonów kombinacyjnych silnie zależy od stosunku częstotliwości tonów pierwotnych i ogranicza się do zakresu od 1,1 do 1,5 [17]. Zasygnalizowane wyżej problemy są dokładniej omówienie w pracy Plompa [12] i de Boera [1],[2]. Widmo psychofizyczne Centralny procesor słuchowy Widmo fizjologiczne Ucho Dźwięk Rys.1. Kodowanie informacji dźwiękowej w postaci widm na różnych poziomach procesu percepcji słuchowej Rys.2. Usytuowanie procesora słuchowego w układzie słuchowym Osobliwości w słyszeniu tonów kombinacyjnych próbuje się wytłumaczyć na gruncie fizjologii ucha. Analiza widmowa dźwięku jest realizowana bezpośrednio w ślimaku w uchu wewnętrznym. Dzięki odpowiedniej konstrukcji mechanicznej ślimaka informacja widmowa odwzorowana jest bezpośrednio w postaci maksimów wychyleń błony podstawnej, przy czym różnym częstotliwościom odpowiadają różne miejsca maksymalnych wychyleń tej błony. W celu ustalenia źródeł zniekształceń nieliniowych badano pod tym kątem mechanizmy ucha

4 S t r o n a 4 środkowego jak i wewnętrznego. Pomiary transmitancji ucha środkowego wskazują na jego liniowe zachowanie się w dość szerokim zakresie zmian ciśnienia akustycznego, natomiast analiza drgań błony podstawnej w uchu wewnętrznym wykazała występowanie maksimów w miejscach odpowiadających składowym widmowym zniekształceń nieliniowych [15]. jednak tylko w sytuacji współdziałania ucha z nerwowym układem słuchowym. Badania ostatnich dekad pokazują że, dźwięk nie jest jedynym źródłem energii mechanicznej determinującej działanie ślimaka. Znajdujące się w narządzie Cortiego zewnętrzne komórki rzęskowe (OHC), które są detektorami informacji widmowej, mogą również wykonywać ruchy pod wpływem impulsów dochodzących z mózgu za pośrednictwem neuronów eferentnych. Badania wykonane przez Ruggero i in. [16] pokazują, że występowanie tonów kombinacyjnych silnie zależy od kondycji zewnętrznych komórek rzęskowych. Okazuje się bowiem, że nieliniowa zależność wychylenia błony podstawnej od bodźca akustycznego charakterystyczna dla błony sterowanej sygnałami z nerwu słuchowego przechodzi w liniową gdy praca komórek rzęskowych zostaje zaburzona. M.in. na tej podstawie niektórzy badacze przyjmują, że źródłem zniekształceń nieliniowych mogą być zewnętrzne komórki rzęskowe. Istnieje jeszcze jedno źródło informacji odnośnie tonów kombinacyjnych. Są nimi tzw. emisje otoakustyczne (OAE). Przy stymulacji ucha za pomocą krótkich impulsów zawierających składowe widmowe, ( ) w przewodzie słuchowym rejestruje się występowanie emisji otoakustycznej zawierającej ton kombinacyjny (tzw. DPOAE). Tego typu badania przeprowadzono także na różnych gatunkach kręgowców m.in. ptakach, płazach i gadach [20]. Budowa ucha wielu z tych zwierząt np. u żaby istotnie różni się od budowy ucha człowieka ucho żaby nie ma np. błony podstawnej. Jest rzeczą godną uwagi, że pomimo tych różnic obserwuje się DPOAE jako dominujący czynnik zniekształcenia [20]. Podsumowując, badania fizjologiczne pokazują, że ucho, w szczególności ucho wewnętrzne jest złożonym, sterowanym przez układ nerwowy elektro-mechanicznym urządzeniem, które może zarówno analizować dźwięki jak i je generować. Dotychczasowe teorie dotyczące tonów kombinacyjnych porównują ucho do oscylatora harmonicznego o nieliniowych parametrach z wymuszeniem dźwiękowym [6], [20]. W świetle przedstawionych wyżej faktów wydaje się, że jest to zbyt duże uproszczenie. W niniejszej pracy przyjęto alternatywną tezę zakładającą istnienie mechanizmu generującego tony kombinacyjne na poziomie centralnym. Jedną z głównych trudności z umiejscowieniem źródła tonów kombinacyjnych na tym poziomie jest występowanie tych tonów na poziomie peryferyjnym. Można to jednak uzasadnić istnieniem sprzężenia zwrotnego między poziomem centralnym a peryferyjnym realizowanym w uchu przez OHC (Rys.2). W kolejnych rozdziałach przedstawimy uproszczony model mechanizmu centralnego opisujący zarówno tworzenie się tonów kombinacyjnych jak i wysokości wirtualnych. Podobnie jak w pracy Goldsteina [3] mechanizm ten będziemy nazywać procesorem słuchowym. Model ten będzie należał do klasy modeli widmowych i ze względu na przyjęte uproszczenia opis zjawiska wysokości wirtualnych będzie daleko niewystarczający, natomiast jego zaletą jest możliwość łatwego zaprezentowania mechanizmu generowania tonów kombinacyjnych. Można pokazać (co ze względu na ograniczony charakter opracowania konferencyjnego zostanie zaprezentowane jedynie w wersji rozszerzonej tego artykułu) że model ten można rozszerzyć do modelu widmowo-czasowego, który w zakresie wysokości wirtualnych będzie zbieżny z modelami opartymi na analizie autokorelacyjnej. W naszej konstrukcji w zakresie elementarnym wykorzystujemy pojęcia z zakresu algebr grupowych.

5 S t r o n a 5 2. PODSTAWOWE ELEMENTY KONSTRUKCJI MODELU Wrażenie wysokości dźwięku odnosi się do bardzo szerokiej klasy sygnałów w tym również i niektórych postaci szumów. Na potrzeby uproszczenia tego artykułu, ograniczymy się jedynie do rozważania sygnałów prawie okresowych. Będziemy rozważać widma amplitudowe takich sygnałów, które będą opisywane skończonymi kombinacjami liniowymi impulsów Diraca o nieujemnych amplitudach: gdzie jest ciągiem częstotliwości oraz, jest niarą Diraca w punkcie i λ R jest pewną stałą normalizacyjną taką, że norma spełnia. Przestrzeń wszystkich dyskretnych miar na R opisującą tego typu widma oznaczymy przez. Będziemy także rozważać zbiory częstotliwości inne niż R posiadające strukturę pewnej grupy G, na których będziemy określać przestrzeń miar dyskretnych. Rozpoczniemy nasze rozważania od obserwacji, że operacja splotu (*) zastosowana do składowych widmowych pozwala opisać tworzenie się tonów kombinacyjnych: Jeśli G jest grupą, to na jest dobrze określona operacja splotu 1. Proces percepcji wysokości będzie opisywany w postaci ciągu widm psychofizycznych generowanych na podstawie odpowiedniego ciągu widm fizycznych. Dokładniej, będzie zdefiniowany w ogólności jako pewien nieskończony proces iteracyjny, w którym widmo powstaje na podstawie widm i gdzie : Jedną z najprostszych formuł określenia procesu iteracyjnego jest formuła liniowa : gdzie jest czynnikiem zależnym od widma fizycznego. W równaniu (4) można dopatrzeć się analogii do formuły generowania sum częściowych ciągu geometrycznego tj. formuły. Formuła procesu iteracyjnego (4) ma swoje głębsze uzasadnienie psychofizyczne, związane z narastaniem w postępie geometrycznym wrażenia przy skokowym narastaniu dźwięku [13]. Zostanie to dokładniej omówione w wersji rozszerzonej artykułu. Jeśli chodzi o czynnik to w najprostszym przypadku można przyjąć gdzie oraz jest miarą Diraca w zerze (jest to jedność splotowa). W przypadku gdy proces (4) jest stacjonarnym procesem iteracyjnym w sensie takim, że, łatwiejszym staje się zadanie określenia kryteriów zbieżności i punktów zbieżności takiego procesu. Można wówczas zauważyć, że dla odwzorowanie (1) (2) (3) (4) (5) 1 Będziemy także używać notacji multiplikatywnej zamiast addytywnej. Jeśli jest iloczynem to splot można zapisać:

6 S t r o n a 6 jest odwzorowaniem zwężającym i korzystając z klasycznych twierdzeń dotyczących tych odwzorowań można wyznaczyć graniczne widmo psychofizyczne P jako punkt stały odwzorowania. Sytuacja, w której będzie nazywana stanem ciszy. W takim przypadku oraz Kolejnym krokiem w proponowanej konstrukcji jest określenie struktury w M 1 (G) uwzględniającej podział wrażenia wysokości na tonalne i wirtualne. W najprostszym przypadku można to zrobić przez wprowadzenie dwóch zbiorów częstotliwości T tonalnych i V wirtualnych, a więc założyć, że. Należy jednak zatroszczyć się, aby G było grupą. Zrealizujemy to w ten sposób, że założymy, że G jest rozszerzeniem swojej podgrupy V za pomocą grupy. To rozszerzenie będziemy realizować za pomocą iloczynu prostego lub półprostego. Jeśli przez oznaczymy element generujący podgrupę to. Dowolne widmo P można zatem zapisać jako sumę dwóch składników: tonalnego i wirtualnego tj.. Zakładać będziemy, że każde widmo fizyczne F zawiera tylko część tonalną więc a zatem: Przejdziemy teraz do kolejnego elementem konstrukcji tj. filtrów słuchowych. Filtry słuchowe wprowadza się w psychoakustyce w celu opisu takich zjawisk jak zjawisko maskowania, zjawisko pasm krytycznych, czy zjawisko strojenia. Zjawiska te są obserwowane psychofizycznie, a także bada się je na gruncie fizjologii ucha. Mechanizm funkcjonowania filtrów słuchowych nie jest do końca znany niemniej większość badaczy umiejscawia go na poziomie peryferyjnym. Można Rys.3. Charakterystyki filtrów słuchowych dla określonej częstotliwości podstawowej przyjęte w modelowaniu. jednak również przyjąć, jak to czynimy w niniejszej pracy, że podobnie jak w przypadku tonów kombinacyjnych mechanizm ten znajduje się na poziomie centralnym i jest odzwierciedlany na poziomie peryferyjnym poprzez sprzężenie zwrotne. W konstrukcji tych filtrów wykorzystamy fakty związane z percepcją wielotonu harmonicznego. W proponowanej na Rys.3 strukturze filtrów mamy w części tonalnej filtr grzebieniowy ustawiony na wydobywanie tonu podstawowego i harmonicznych, zaś w części wirtualnej filtr 3-pasmowy ustawiony na generację tylko takiej wysokości wirtualnej, która pochodzi od sąsiadujących harmonicznych. Dla prostoty przyjęto prostokątne zarysy filtrów i jednakową szerokość pasm. (Rys.3). Ponieważ głównym parametrem charakteryzującym wieloton harmoniczny jest częstotliwość podstawowa, więc również filtry słuchowe będą parametryzowane poprzez częstotliwość podstawową. Pojedynczy filtr dla danej częstotliwości podstawowej opiszemy za pomocą charakterystyk filtrów tj. funkcji gdzie przebiega zbiór wszystkich częstotliwości odpowiadających percypowanym wysokościom wirtualnym. Zakładamy, że wartości tego zbioru tworzą skończony ciąg arytmetyczny z ustalonym krokiem : gdzie (7) (6)

7 S t r o n a 7 Nasze wyjściowe równanie (4) określające percepcję wysokości rozpiszemy na poszczególne filtry przyjmując, że na poszczególnych filtrach przetwarzanie widm zachodzi niezależnie. W związku z tym z każdym filtrem skojarzymy pewne widmo psychofizyczne cząstkowe, które z pozostałymi widmami cząstkowymi tworzy efekt końcowy na zasadzie superpozycji: gdzie (8) Kropką oznaczyliśmy mnożenie widma (jako miary) przez funkcję. Łatwo pokazać, że widmo cząstkowego jest niezerowe w pasmach przenoszenia. 3. WYZNACZANIE WIDM PSYCHOFIZYCZNYCH DLA SYGNAŁÓW OKRESOWYCH Widma amplitudowe sygnałów okresowych można opisać za pomocą miar dyskretnych, których składowe są równo rozmieszczone o ustaloną odległość Δω. W naszym modelu sytuację tę opisuje grupa ( 2 ). W tym przypadku możemy utożsamić z tj. z funkcjami więc zamiast na miarach możemy operować na funkcjach, dla których splot określony jest wzorem:,, (9) Poza tym ze względu na dyskretny charakter grupy jak i ograniczenie zakresów częstotliwości przez siatki filtrów słuchowych rozważanie widm można zawęzić do skończenie wymiarowych przestrzeni liniowych przez co równanie (8) będzie można zapisać w postaci macierzowej. Dla uproszczenia przyjmiemy, że szerokość pasma 2r jest mniejsza od rozdzielczości częstotliwościowej słuchu, tak aby w każdym z pasm przenoszenia siatki mógł znajdować się tylko 1 ton. Niech będzie numerem najwyższej słyszalnej składowej. Zdefiniujmy następujący podzbiór w G: Zbiór ten możemy traktować jako pewną bazę podprzestrzeni liniowej generowanej przez ten zbiór. W bazie B element zapisujemy w postaci: gdzie pierwsza połowa to część wirtualna, druga tonalna. Przejdziemy teraz do zapisania równania (8) w postaci macierzowej w zawężeniu do podprzestrzeni W. Weźmy teraz element określony równaniem (11) i zapiszmy w bazie B operację jako odwzorowanie określone następująco: Macierz tego odwzorowania w bazie B ma następującą postać (10) (11) gdzie (12) (13) 2 W definicji grupy G = Z 2 Z zakładamy relację definiującą gdzie. Można też zastosować relację, ale wyniki są mniej przejrzyste. Grupę G jako zbiór można przedstawić co określa rozkład na część wirtualną i tonalną.

8 S t r o n a 8 gdzie: (14) Podobnie charakterystyki filtrów zapiszemy w postaci macierzy. W bazie (równ. (10)) będą to macierze diagonalne z wartościami na głównej przekątnej. Dla przykładu, dla i N parzystego macierz ma postać: (15) Widma psychofizyczne i zapisujemy w postaci macierzy jednokolumnowej o długości 4N+2. Wobec powyższych definicji równanie (8) przybiera postać: (16) Zagadnienie wyznaczania widm wyznaczonych przez pasma przenoszenia można zredukować do podprzestrzeni. Równanie (16) można przepisać następująco: Rozważmy dwuton o widmie fizycznym:, (17) 4. PERCEPCJA WYSOKOŚCI DWUTONU gdzie. W sposób sztuczny do widma została wprowadzona niepercypowana 0-wa składowa tonalna jako element mechanizmu procesora słuchowego. Zakładamy, że amplituda tej składowej ma stałą w czasie ustaloną wartość. Ponieważ widmo amplitudowe jest symetryczne więc podstawiając wyrażenie (18) do równania (5), dostajemy: gdzie, A, B, są przeskalowanymi amplitudami za pomocą czynnika. Mając Q F możemy wyznaczyć macierz Q F (13). Naszym celem jest teraz wyznaczenie granicznych cząstkowych widm psychofizycznych dla poszczególnych częstotliwości podstawowych. Widma te wyznaczamy z następującego równania uzyskanego na podstawie równ. (17): gdzie I jest macierzą jednostkową w bazie B przestrzeni W. Rozważmy zatem siatkę filtrów o częstotliwości podstawowej której pasma przenoszenia pokazane są na Rys.3. W zależności od położenia składowych dwutonu względem pasm przenoszenia w części tonalnej można wyodrębnić cztery przypadki pokazane na Rys.4. Rozważymy przypadek 1. Można sprawdzić, że pozostałe przypadki sprowadzają się albo do (18) (19) (20)

9 S t r o n a 9 braku percepcji tonów (przypadek 2) albo do percepcji jednego lub dwóch pojedynczych tonów (przypadek 3 i 4). Widmo psychofizyczne (20) przedstawiamy w postaci: (21) Rys.4. Możliwości rozmieszczenia składowych dwutonu względem filtru tonalnego. Rys.5. Przewidywania modelu w zakresie widma psychofizycznego dwutonu: równ. (21), (22). Wypiszemy niezerowe składowe tego widma jako funkcje amplitud,a i B.,,,,,,,. (22) gdzie:,,, (23) Widmo to zostało przedstawione także na Rys.5. Widzimy, że widmo to zawiera wysokość wirtualną, a w zakresie tonalnym oprócz składowych źródłowych zawiera dodatkowo składową zerową i tony kombinacyjne o częstotliwościach, i. Zauważmy, że wysokości wirtualne i tonalne są generowane w różnych fazach procesu percepcyjnego: tonalne w nieparzystych a wirtualne w parzystych krokach (patrz diagramy z poprzedniego rozdziału). Zauważmy również, że w widmie przedstawionym na Rys.5 brakuje wyższych tonów kombinacyjnych typu, n > 1. Z kolei występuje w nim ton kombinacyjny, który psychofizycznie nie jest obserwowany. Występuje on jednak w widmie fizjologicznym aktywnym. Wyjaśnienie tych zjawisk wymaga uwzględnienia sprzężenia zwrotnego. Rys.6. Poziom tonu kombinacyjnego Podsumowując, widzimy, że tony w zależności od poziomu tonu ( β = 0,4 ; kombinacyjne pojawiają się w sytuacji ε = 0,4 ; ; A = B )

10 S t r o n a 10 umiejscowienia składowych dwutonu w filtrach sąsiadujących. Pamiętamy z wprowadzenia, że tony kombinacyjne występują tylko dla pewnych stosunków częstotliwości tonów pierwotnych tj. zakresu 2 : 1 od 1,1 do 1,5. W przypadku filtrów sąsiadujących odpowiada to stosunkom numerów filtrów k od 11:10 do 3:2. Przy tych zakresach 2 : 1 po zsumowaniu po wszystkich zestawach filtrów uzyskujemy obraz taki jak na Rys.5, który jakościowo odpowiada obrazowi opartemu na danych eksperymentalnych (por. Rys.1 ze wstępu niniejszego opracowania). 5. DYSKUSJA Wyjaśnienie niektórych anomalii tonów kombinacyjnych. W przedstawionym modelu procesora słuchowego w prosty sposób można wyjaśnić fakt występowania tonów kombinacyjnych w ograniczonych zakresach ilorazu częstotliwości składowych dwutonu (ok. 1,05-1,5 dla tonu). Tony kombinacyjne pojawiają się w sytuacji, gdy tony wpadają w sąsiadujące pasma określonego filtru tonalnego, a więc w otoczeniu ilorazu częstotliwości (k+1)/k. Dla k > 1 ilorazy te leżą w przedziale od 1 do 1,5 (dla k =1 mamy stosunek 2:1, dla którego ton kombinacyjny musiałby się pojawić wokół niesłyszalnej zerowej częstotliwości). Kolejnym problemem jest narastanie amplitudy tonu, przy zbliżaniu częstotliwości tonów. Jeśli bowiem stosunek częstotliwości tonów zbliża się do jedności to ilość siatek filtrów słuchowych, które mogą objąć tony w sąsiadujących pasmach zwiększa się (por. Rys.7). Tym samym ton kombinacyjny ma większe natężenie, gdyż jest generowany przez większą liczbę siatek filtrów słuchowych. Innym problemem jest narastanie amplitudy tonu kombinacyjnego w zależności od poziomu bodźca. W klasycznej interpretacji Helmholtza ton ten powinien wzrastać w skali logarytmicznej 3 razy szybciej niż tony źródłowe przynajmniej w zakresie najniższych poziomów, co w rzeczywistości nie jest obserwowane. Nasz model przewiduje w przybliżeniu jednakowe z tonami źródłowymi wzrastanie poziomu tonu kombinacyjnego (por. Rys.6) co jest zbieżne z danymi eksperymentalnymi. Rola sprzężenia zwrotnego pomiędzy centralnym a peryferyjnym układem słuchowym W proponowanym modelu zgodnie z przedstawionym opisem w poprzednich rozdziałach przyjmuje się, że procesor słuchowy ma dwie grupy rejestrów, z których w jednej zapamiętywane są widma tonalne a w drugiej wirtualne dla różnych wielkości filtrów słuchowych (Rys.8). Efektywne wrażenie wysokości jako widmo psychofizyczne jest sumą widm z poszczególnych rejestrów tonalnych i wirtualnych. Istnieją jednak duże różnice percepcyjne pomiędzy wysokościami wirtualnymi a tonalnymi, o których była mowa we wprowadzeniu. W modelu naszym tłumaczymy to istnieniem sprzężenia zwrotnego między procesorem słuchowym a układem peryferyjnym. Zakładamy, ze rejestry wirtualne w przeciwieństwie do tonalnych nie biorą udziału w sprzężeniu zwrotnym. Zatem wysokości wirtualne nie są bezpośrednio w interakcji z tonami rzeczywistymi na poziomie peryferyjnym, dzięki czemu nie ulegają np. zdudnieniu, z tonami zbliżonymi częstotliwościowo. Sprzężeniem zwrotnym procesora słuchowego można wytłumaczyć również występowanie wyższych tonów kombinacyjnych typu. Załóżmy, że poprzez sprzężenie zwrotne widmo wejściowe dwutonu jest wzbogacone o ton kombinacyjny. Wykonując podobne obliczenia dla trójtonu można pokazać, że ton kombinacyjny, generowany jest na zasadzie tzn.:

11 S t r o n a 11. Na tej samej zasadzie uzyskuje się też dalsze tony kombinacyjne typu. Rys.7. Udział filtrów tonalnych w procesie tworzenia tonu kombinacyjnego w zależności od ilorazu. Rys.8. Uproszczony schemat procesora słuchowego Problemy i ograniczenia przedstawionego modelu Model przedstawiony w poprzednich rozdziałach posiada szereg ograniczeń. Wymieńmy kilka najważniejszych. Oparty jest na koncepcji modeli widmowych i dziedziczy wady tej klasy modeli, o których była mowa we wprowadzeniu, w szczególności nie uwzględnia informacji czasowej związanej z synchronicznością fazową nerwu słuchowego. W percepcji wysokości wirtualnej nie uwzględnia zjawisk związanych z przesunięciami składowych w wielotonach tzw. I i II efektu przesunięcia wysokości wirtualnej. Przewiduje występowanie tonów kombinacyjnych typu co nie jest do końca psychofizycznie obserwowane. Tego typu składowe obserwuje się jednak w uchu w postaci wychyleń błony podstawnej. Nie tłumaczy takich zjawisk jak strojenie, maskowanie czy supresja. Większość z tych problemów można rozwiązać wprowadzając w modelu dodatkowy wymiar czasowy. Będzie o tym mowa w wersji rozszerzonej tego artykułu. Innym problemem jest wykorzystanie symetrii jako zasady opisu zjawisk psychoakustycznych. Takie podejście jest z powodzeniem stosowane w fizyce czy chemii kwantowej ze względu na liniowość rozważanych tam struktur Fizyka struktury neuronowej mózgu jest jednak nieliniowa. Można jednak przyjąć hipotezę, że działanie sieci neuronowej jako struktury makroskopowej jest powiązane na poziomie mikroskopowym z jakimś liniowym polem kwantowym z zadaną symetrią. Pole to mogłoby realizować przetwarzanie sygnału dźwiękowego zgodnie z przedstawionym opisem. Za przyjęciem takiej hipotezy przemawia też fakt, że za przetwarzanie informacji na poziomie centralnym powinny być odpowiedzialne struktury bogatsze i bardziej złożone niż struktura neuronowa na co również wskazuje pośrednio przedstawiony model.

12 S t r o n a 12 BIBLIOGRAFIA [1] BOER E. de: Auditory Physics. Physical Principles in Hearing Theory II. Physics Reports 105 No.3, (1984). [2] BOER E. de: Auditory Physics. Physical Principles in Hearing Theory III. Physics Reports 203 No.3, (1991). [3] GOLDSTEIN, J.L. An optimum processor theory for the central formation of the pitch of complex tones, J. Acoust. Soc. Am. 54, (1973). [4] GOLDSTEIN, J.L., Auditory nonlinearity, J. Acoust. Soc. Am. 41, (1967). [5] HELLE, R., Amplitude und Phase des im Gehör gebildeten Differenztones dritter Ordnung (Amplitude and phase of third order auditory difference tone), Acustica 22, (1969/70). [6] Helmholtz, H., Die Lehre von Tonempfindungen als physiologische Grundlage für die Theorie der Music, (F.Vieweg, Braunschweig); 1st English ed. 1897, On the sensation of tone as a physiological basis for the theory of music, Paperback ed. 1954, (Dover, New York), Chap.VII, App.XII (1863). [7] HOUSTMA, A.J.M. GOLDSTEIN, J.L., The central origin of the pitch of pure tones: evidence from musical interval recognition, J. Acoust. Soc. Am. 51, (1972). [8] HOUSTMA, A.J.M., Experiments on pitch perception: implications for music and other processes, Archives of Acoustics, 32, (2007). [9] LICKLIDER, J. C. R. A duplex theory of pitch perception, Experientia 7, (1951) [10] MEDDIS, R., HEWITT, M. Virtual pitch and phase sensitivity studied of a computer model of the auditory periphery. I. Pitch identification, J. Acoust. Soc. Am. 89, (1991). [11] MOORE B.C.J., Introduction to psychology of hearing (4th ed.), Academic Press, London, [12] PLOMP, R., Aspects of tone sensation, Academic Press, London, [13] PLOMP, R., Rate of decay of auditory system, J. Acoust. Soc. Am. 36, (1964). [14] PLOMP, R.,, Detectability threshold for combination tones, J. Acoust. Soc. Am 37, (1965). [15] ROBLES L., RUGGERO M.A., RICH N.C., Two-Tone Distortion on the Basilar Membrane of the Chinchilla Cochlea, J.Neurophysiol. 77(5), , (1997). [16] RUGGERO M.A., RICH N.C., Furosemide alters organ of Corti mechanism: Evidence for feedback of outer hair cells upon the basilar membrane. J.Neurosci. 11, 1057, (1991). [17] SMOORENBURG, G.F., Audibility region of combination tones, Journal of The Acoustical Society of America 52, (1972) [18] SMOORENBURG, G.F., Combination tones and their origin,, J. Acoust. Soc. Am, 52, 615. (1972). [19] TERHARDT, E. Pitch, consonance, and harmony, J. Acoust. Soc. Am. 55, (1974) [20] VAN DIJK, P., AND MANLEY, G.A. Distortion product otoacoustic emissions in the tree frog Hyla cinerea, Hear. Res. 153, (2001). [21] WIGHTMAN, F. L. The pattern-transformation model of pitch, J. Acoust. Soc. Am. 54, (1973). [22] ZWICKER, E. FASTL, H., Cubic difference sounds measured by threshold- and compensation-method, Acustica 29, (1973)

Przygotowała: prof. Bożena Kostek

Przygotowała: prof. Bożena Kostek Przygotowała: prof. Bożena Kostek Ze względu na dużą rozpiętość mierzonych wartości ciśnienia (zakres ciśnień akustycznych obejmuje blisko siedem rzędów wartości: od 2x10 5 Pa do ponad 10 Pa) wygodniej

Bardziej szczegółowo

Percepcja dźwięku. Narząd słuchu

Percepcja dźwięku. Narząd słuchu Percepcja dźwięku Narząd słuchu 1 Narząd słuchu Ucho zewnętrzne składa się z małżowiny i kanału usznego, zakończone błoną bębenkową, doprowadza dźwięk do ucha środkowego poprzez drgania błony bębenkowej;

Bardziej szczegółowo

Ze względu na dużą rozpiętość mierzonych wartości ciśnienia (zakres ciśnień akustycznych obejmuje blisko siedem rzędów wartości: od 2x10 5 Pa do

Ze względu na dużą rozpiętość mierzonych wartości ciśnienia (zakres ciśnień akustycznych obejmuje blisko siedem rzędów wartości: od 2x10 5 Pa do Ze względu na dużą rozpiętość mierzonych wartości ciśnienia (zakres ciśnień akustycznych obejmuje blisko siedem rzędów wartości: od 2x10 5 Pa do ponad 10 Pa) wygodniej jest mierzone ciśnienie akustyczne

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 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 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 szczegółowo

Systemy. Krzysztof Patan

Systemy. Krzysztof Patan Systemy Krzysztof Patan Systemy z pamięcią System jest bez pamięci (statyczny), jeżeli dla dowolnej chwili t 0 wartość sygnału wyjściowego y(t 0 ) zależy wyłącznie od wartości sygnału wejściowego w tej

Bardziej szczegółowo

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki

Politechnika 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 szczegółowo

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna Problem aproksymacji funkcji polega na tym, że funkcję F(x), znaną lub określoną tablicą wartości, należy zastąpić inną funkcją, f(x), zwaną funkcją aproksymującą

Bardziej szczegółowo

Z52: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania, zagadnienie brzegowe.

Z52: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania, zagadnienie brzegowe. Z5: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania zagadnienie brzegowe Dyskretne operatory różniczkowania Numeryczne obliczanie pochodnych oraz rozwiązywanie

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie - 1 OBSŁUGA GENERATORA I OSCYLOSKOPU. WYZNACZANIE CHARAKTERYSTYKI AMPLITUDOWEJ I FAZOWEJ NA PRZYKŁADZIE FILTRU RC.

Ćwiczenie - 1 OBSŁUGA GENERATORA I OSCYLOSKOPU. WYZNACZANIE CHARAKTERYSTYKI AMPLITUDOWEJ I FAZOWEJ NA PRZYKŁADZIE FILTRU RC. Ćwiczenie - 1 OBSŁUGA GENERATORA I OSCYLOSKOPU. WYZNACZANIE CHARAKTERYSTYKI AMPLITUDOWEJ I FAZOWEJ NA PRZYKŁADZIE FILTRU RC. Spis treści 1 Cel ćwiczenia 2 2 Podstawy teoretyczne 2 2.1 Charakterystyki częstotliwościowe..........................

Bardziej szczegółowo

13. Równania różniczkowe - portrety fazowe

13. Równania różniczkowe - portrety fazowe 13. Równania różniczkowe - portrety fazowe Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny 13. wrównania Krakowie) różniczkowe - portrety fazowe 1 /

Bardziej szczegółowo

W celu obliczenia charakterystyki częstotliwościowej zastosujemy wzór 1. charakterystyka amplitudowa 0,

W celu obliczenia charakterystyki częstotliwościowej zastosujemy wzór 1. charakterystyka amplitudowa 0, Bierne obwody RC. Filtr dolnoprzepustowy. Filtr dolnoprzepustowy jest układem przenoszącym sygnały o małej częstotliwości bez zmian, a powodującym tłumienie i opóźnienie fazy sygnałów o większych częstotliwościach.

Bardziej szczegółowo

Wzmacniacze operacyjne

Wzmacniacze operacyjne Wzmacniacze operacyjne Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest badanie podstawowych układów pracy wzmacniaczy operacyjnych. Wymagania Wstęp 1. Zasada działania wzmacniacza operacyjnego. 2. Ujemne sprzężenie

Bardziej szczegółowo

Nauka o słyszeniu Wykład II System słuchowy

Nauka o słyszeniu Wykład II System słuchowy Nauka o słyszeniu Wykład II System słuchowy Anna Preis, email: apraton@amu.edu.pl 12.10.2016 neuroreille.com lub cochlea.eu Plan wykładu Anatomia i funkcja systemu słuchowego Ucho zewnętrzne Ucho środkowe

Bardziej szczegółowo

Układy równań liniowych

Układy równań liniowych Układy równań liniowych Niech K będzie ciałem. Niech n, m N. Równanie liniowe nad ciałem K z niewiadomymi (lub zmiennymi) x 1, x 2,..., x n K definiujemy jako formę zdaniową zmiennej (x 1,..., x n ) K

Bardziej szczegółowo

TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM

TEORIA 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 szczegółowo

CHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE

CHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE CHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE Do opisu członów i układów automatyki stosuje się, oprócz transmitancji operatorowej (), tzw. transmitancję widmową. Transmitancję widmową () wyznaczyć można na podstawie

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.

PODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach. WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I AUTOMATYKI Katedra Inżynierii Systemów Sterowania PODSTAWY AUTOMATYKI MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.

Bardziej szczegółowo

Wykład z równań różnicowych

Wykład z równań różnicowych Wykład z równań różnicowych 1 Wiadomości wstępne Umówmy się, że na czas tego wykładu zrezygnujemy z oznaczania n-tego wyrazu ciągu symbolem typu x n, y n itp. Zamiast tego pisać będziemy x (n), y (n) itp.

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM AUDIOLOGII I AUDIOMETRII

LABORATORIUM AUDIOLOGII I AUDIOMETRII LABORATORIUM AUDIOLOGII I AUDIOMETRII ĆWICZENIE NR 4 MASKOWANIE TONU TONEM Cel ćwiczenia Wyznaczenie przesunięcia progu słyszenia przy maskowaniu równoczesnym tonu tonem. Układ pomiarowy I. Zadania laboratoryjne:

Bardziej szczegółowo

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory; Wykłady 8 i 9 Pojęcia przestrzeni wektorowej i macierzy Układy równań liniowych Elementy algebry macierzy dodawanie, odejmowanie, mnożenie macierzy; macierz odwrotna dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia

Bardziej szczegółowo

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

Macierze. Rozdział Działania na macierzach Rozdział 5 Macierze Funkcję, która każdej parze liczb naturalnych (i, j) (i 1,..., n; j 1,..., m) przyporządkowuje dokładnie jedną liczbę a ij F, gdzie F R lub F C, nazywamy macierzą (rzeczywistą, gdy

Bardziej szczegółowo

Badanie widma fali akustycznej

Badanie 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 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

Instrukcja do laboratorium z Fizyki Budowli. Temat laboratorium: CZĘSTOTLIWOŚĆ

Instrukcja do laboratorium z Fizyki Budowli. Temat laboratorium: CZĘSTOTLIWOŚĆ Instrukcja do laboratorium z Fizyki Budowli Temat laboratorium: CZĘSTOTLIWOŚĆ 1 1. Wprowadzenie 1.1.Widmo hałasu Płaską falę sinusoidalną można opisać następującym wyrażeniem: p = p 0 sin (2πft + φ) (1)

Bardziej szczegółowo

Przestrzenie wektorowe

Przestrzenie wektorowe Rozdział 4 Przestrzenie wektorowe Rozważania dotyczące przestrzeni wektorowych rozpoczniemy od kilku prostych przykładów. Przykład 4.1. W przestrzeni R 3 = {(x, y, z) : x, y, z R} wprowadzamy dwa działania:

Bardziej szczegółowo

w analizie wyników badań eksperymentalnych, w problemach modelowania zjawisk fizycznych, w analizie obserwacji statystycznych.

w analizie wyników badań eksperymentalnych, w problemach modelowania zjawisk fizycznych, w analizie obserwacji statystycznych. Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna Problem aproksymacji funkcji polega na tym, że funkcję F(), znaną lub określoną tablicą wartości, należy zastąpić inną funkcją, f(), zwaną funkcją aproksymującą

Bardziej szczegółowo

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych 5. Rozwiązywanie układów równań liniowych Wprowadzenie (5.1) Układ n równań z n niewiadomymi: a 11 +a 12 x 2 +...+a 1n x n =a 10, a 21 +a 22 x 2 +...+a 2n x n =a 20,..., a n1 +a n2 x 2 +...+a nn x n =a

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

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0.

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0. 5 Kody liniowe Jak już wiemy, w celu przesłania zakodowanego tekstu dzielimy go na bloki i do każdego z bloków dodajemy tak zwane bity sprawdzające. Bity te są w ścisłej zależności z bitami informacyjnymi,

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

Zaawansowane metody numeryczne

Zaawansowane metody numeryczne Wykład 11 Ogólna postać metody iteracyjnej Definicja 11.1. (metoda iteracyjna rozwiązywania układów równań) Metodą iteracyjną rozwiązywania { układów równań liniowych nazywamy ciąg wektorów zdefiniowany

Bardziej szczegółowo

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k. Funkcje wymierne Jerzy Rutkowski Teoria Przypomnijmy, że przez R[x] oznaczamy zbiór wszystkich wielomianów zmiennej x i o współczynnikach rzeczywistych Definicja Funkcją wymierną jednej zmiennej nazywamy

Bardziej szczegółowo

Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z 21 grudnia 2014)

Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z 21 grudnia 2014) dr inż. Ryszard Rębowski DEFINICJA CIĄGU LICZBOWEGO Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z grudnia 04) Definicja ciągu liczbowego Spośród

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 7/15 Rachunek różnicowy Dobrym narzędziem do obliczania skończonych sum jest rachunek różnicowy. W rachunku tym odpowiednikiem operatora

Bardziej szczegółowo

Nauka o słyszeniu. Wykład III +IV Wysokość+ Głośność dźwięku

Nauka o słyszeniu. Wykład III +IV Wysokość+ Głośność dźwięku Nauka o słyszeniu Wykład III +IV Wysokość+ Głośność dźwięku Anna Preis, email: apraton@amu.edu.pl 21-28.10.2015 Plan wykładu - wysokość Wysokość dźwięku-definicja Periodyczność Dźwięk harmoniczny Wysokość

Bardziej szczegółowo

3 Podstawy teorii drgań układów o skupionych masach

3 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 szczegółowo

Wektory i wartości własne

Wektory i wartości własne Treść wykładu Podprzestrzenie niezmiennicze... Twierdzenie Cayley Hamiltona Podprzestrzenie niezmiennicze Definicja Niech f : V V będzie przekształceniem liniowym. Podprzestrzeń W V nazywamy niezmienniczą

Bardziej szczegółowo

Sposoby modelowania układów dynamicznych. Pytania

Sposoby modelowania układów dynamicznych. Pytania Sposoby modelowania układów dynamicznych Co to jest model dynamiczny? PAScz4 Modelowanie, analiza i synteza układów automatyki samochodowej równania różniczkowe, różnicowe, równania równowagi sił, momentów,

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 9 METODY ZMIENNEJ METRYKI

WYKŁAD 9 METODY ZMIENNEJ METRYKI WYKŁAD 9 METODY ZMIENNEJ METRYKI Kierunki sprzężone. Metoda Newtona Raphsona daje dobre przybliżenie najlepszego kierunku poszukiwań, lecz jest to okupione znacznym kosztem obliczeniowym zwykle postać

Bardziej szczegółowo

Nieskończona jednowymiarowa studnia potencjału

Nieskończona jednowymiarowa studnia potencjału Nieskończona jednowymiarowa studnia potencjału Zagadnienie dane jest następująco: znaleźć funkcje własne i wartości własne operatora energii dla cząstki umieszczonej w nieskończonej studni potencjału,

Bardziej szczegółowo

Nauka o słyszeniu Wykład IV Wysokość dźwięku

Nauka o słyszeniu Wykład IV Wysokość dźwięku Nauka o słyszeniu Wykład IV Wysokość dźwięku Anna Preis, email: apraton@amu.edu.pl 8.11.2017 Plan wykładu Wysokość dźwięku-definicja Periodyczność Dźwięk harmoniczny Wysokość dźwięku, z i bez fo JND -

Bardziej szczegółowo

3. Wykład Układy równań liniowych.

3. Wykład Układy równań liniowych. 31 Układy równań liniowych 3 Wykład 3 Definicja 31 Niech F będzie ciałem Układem m równań liniowych o niewiadomych x 1,, x n, m, n N, o współczynnikach z ciała F nazywamy układ równań postaci: x 1 + +

Bardziej szczegółowo

Definicje i przykłady

Definicje i przykłady Rozdział 1 Definicje i przykłady 1.1 Definicja równania różniczkowego 1.1 DEFINICJA. Równaniem różniczkowym zwyczajnym rzędu n nazywamy równanie F (t, x, ẋ, ẍ,..., x (n) ) = 0. (1.1) W równaniu tym t jest

Bardziej szczegółowo

Wektory i wartości własne

Wektory i wartości własne Treść wykładu Podprzestrzenie niezmiennicze Podprzestrzenie niezmiennicze... Twierdzenie Cayley Hamiltona Podprzestrzenie niezmiennicze Definicja Niech f : V V będzie przekształceniem liniowym. Podprzestrzeń

Bardziej szczegółowo

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same 1 Macierz definicja i zapis Macierzą wymiaru m na n nazywamy tabelę a 11 a 1n A = a m1 a mn złożoną z liczb (rzeczywistych lub zespolonych) o m wierszach i n kolumnach (zamiennie będziemy też czasem mówili,

Bardziej szczegółowo

Klasa 1 technikum. Poniżej przedstawiony został podział wymagań na poszczególne oceny szkolne:

Klasa 1 technikum. Poniżej przedstawiony został podział wymagań na poszczególne oceny szkolne: Klasa 1 technikum Przedmiotowy system oceniania wraz z wymaganiami edukacyjnymi Wyróżnione zostały następujące wymagania programowe: konieczne (K), podstawowe (P), rozszerzające (R), dopełniające (D) i

Bardziej szczegółowo

Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm

Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm Rozdział 5 Macierze Funkcję, która każdej parze liczb naturalnych (i,j) (i = 1,,n;j = 1,,m) przyporządkowuje dokładnie jedną liczbę a ij F, gdzie F = R lub F = C, nazywamy macierzą (rzeczywistą, gdy F

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 3. Właściwości przekształcenia Fouriera

Ćwiczenie 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 szczegółowo

Dystrybucje, wiadomości wstępne (I)

Dystrybucje, wiadomości wstępne (I) Temat 8 Dystrybucje, wiadomości wstępne (I) Wielkości fizyczne opisujemy najczęściej przyporządkowując im funkcje (np. zależne od czasu). Inną drogą opisu tych wielkości jest przyporządkowanie im funkcjonałów

Bardziej szczegółowo

Poznawcze znaczenie dźwięku

Poznawcze znaczenie dźwięku Poznawcze znaczenie dźwięku Justyna Maculewicz Uniwersytet im. A. Mickiewicza, kognitywistyka (IV rok) akustyka (II rok) e-mail: justynamaculewicz@gmail.com Klasyczne ujęcie słyszenia jako percepcji zdarzeń

Bardziej szczegółowo

1 Wartości własne oraz wektory własne macierzy

1 Wartości własne oraz wektory własne macierzy Rozwiązania zadania umieszczonego na końcu poniższych notatek proszę przynieść na kartkach Proszę o staranne i formalne uzasadnienie odpowiedzi Za zadanie można uzyskać do 6 punktów (jeżeli przyniesione

Bardziej szczegółowo

Programowanie celowe #1

Programowanie celowe #1 Programowanie celowe #1 Problem programowania celowego (PC) jest przykładem problemu programowania matematycznego nieliniowego, który można skutecznie zlinearyzować, tzn. zapisać (i rozwiązać) jako problem

Bardziej szczegółowo

Stabilność. Krzysztof Patan

Stabilność. Krzysztof Patan Stabilność Krzysztof Patan Pojęcie stabilności systemu Rozważmy obiekt znajdujący się w punkcie równowagi Po przyłożeniu do obiektu siły F zostanie on wypchnięty ze stanu równowagi Jeżeli po upłynięciu

Bardziej szczegółowo

166 Wstęp do statystyki matematycznej

166 Wstęp do statystyki matematycznej 166 Wstęp do statystyki matematycznej Etap trzeci realizacji procesu analizy danych statystycznych w zasadzie powinien rozwiązać nasz zasadniczy problem związany z identyfikacją cechy populacji generalnej

Bardziej szczegółowo

Podstawy Automatyki. wykład 1 (26.02.2010) mgr inż. Łukasz Dworzak. Politechnika Wrocławska. Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji (I-24)

Podstawy Automatyki. wykład 1 (26.02.2010) mgr inż. Łukasz Dworzak. Politechnika Wrocławska. Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji (I-24) Podstawy Automatyki wykład 1 (26.02.2010) mgr inż. Łukasz Dworzak Politechnika Wrocławska Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji (I-24) Laboratorium Podstaw Automatyzacji (L6) 105/2 B1 Sprawy organizacyjne

Bardziej szczegółowo

4.2 Analiza fourierowska(f1)

4.2 Analiza fourierowska(f1) Analiza fourierowska(f1) 179 4. Analiza fourierowska(f1) Celem doświadczenia jest wyznaczenie współczynników szeregu Fouriera dla sygnałów okresowych. Zagadnienia do przygotowania: szereg Fouriera; sygnał

Bardziej szczegółowo

8. Analiza widmowa metodą szybkiej transformaty Fouriera (FFT)

8. 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 szczegółowo

Układy równań i nierówności liniowych

Układy równań i nierówności liniowych Układy równań i nierówności liniowych Wiesław Krakowiak 1 grudnia 2010 1 Układy równań liniowych DEFINICJA 11 Układem równań m liniowych o n niewiadomych X 1,, X n, nazywamy układ postaci: a 11 X 1 + +

Bardziej szczegółowo

Dynamiczne badanie wzmacniacza operacyjnego- ćwiczenie 8

Dynamiczne badanie wzmacniacza operacyjnego- ćwiczenie 8 Dynamiczne badanie wzmacniacza operacyjnego- ćwiczenie 8 1. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest dynamiczne badanie wzmacniacza operacyjnego, oraz zapoznanie się z metodami wyznaczania charakterystyk częstotliwościowych.

Bardziej szczegółowo

Analiza szeregów czasowych: 2. Splot. Widmo mocy.

Analiza szeregów czasowych: 2. Splot. Widmo mocy. Analiza szeregów czasowych: 2. Splot. Widmo mocy. P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letni 2007/08 Splot Jedna z najważniejszych własności transformaty Fouriera jest to, że transformata

Bardziej szczegółowo

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcja homograficzna. Definicja. Funkcja homograficzna jest to funkcja określona wzorem f() = a + b c + d, () gdzie współczynniki

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne I Równania nieliniowe

Metody numeryczne I Równania nieliniowe Metody numeryczne I Równania nieliniowe Janusz Szwabiński szwabin@ift.uni.wroc.pl Metody numeryczne I (C) 2004 Janusz Szwabiński p.1/66 Równania nieliniowe 1. Równania nieliniowe z pojedynczym pierwiastkiem

Bardziej szczegółowo

7. CIĄGI. WYKŁAD 5. Przykłady :

7. CIĄGI. WYKŁAD 5. Przykłady : WYKŁAD 5 1 7. CIĄGI. CIĄGIEM NIESKOŃCZONYM nazywamy funkcję określoną na zbiorze liczb naturalnych, dodatnich, a wyrazami ciągu są wartości tej funkcji. CIĄGIEM SKOŃCZONYM nazywamy funkcję określoną na

Bardziej szczegółowo

Układy równań i równania wyższych rzędów

Układy równań i równania wyższych rzędów Rozdział Układy równań i równania wyższych rzędów Układy równań różniczkowych zwyczajnych Wprowadzenie W poprzednich paragrafach zajmowaliśmy się równaniami różniczkowymi y = f(x, y), których rozwiązaniem

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD NR 3 OPIS DRGAŃ NORMALNYCH UJĘCIE KLASYCZNE I KWANTOWE.

WYKŁAD NR 3 OPIS DRGAŃ NORMALNYCH UJĘCIE KLASYCZNE I KWANTOWE. 1 WYKŁAD NR 3 OPIS DRGAŃ NORMALNYCH UJĘCIE KLASYCZNE I KWANTOWE. Współrzędne wewnętrzne 2 F=-fq q ξ i F i =-f ij x j U = 1 2 fq2 U = 1 2 ij f ij ξ i ξ j 3 Najczęściej stosowaną metodą obliczania drgań

Bardziej szczegółowo

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa. VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa. W rozdziale tym zajmiemy się dokładniej badaniem stabilności rozwiązań równania różniczkowego. Pojęcie stabilności w

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

3a. Wstęp: Elementarne równania i nierówności

3a. Wstęp: Elementarne równania i nierówności 3a. Wstęp: Elementarne równania i nierówności Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie zima 2017/2018 Grzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny 3a. Wstęp: w Krakowie) Elementarne równania

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE FILTRÓW SŁUCHOWYCH METODĄ SZUMU PRZESTRAJANEGO. Karolina Kluk, kkluk@amu.edu.pl

WYZNACZANIE FILTRÓW SŁUCHOWYCH METODĄ SZUMU PRZESTRAJANEGO. Karolina Kluk, kkluk@amu.edu.pl WYZNACZANIE FILTRÓW SŁUCHOWYCH METODĄ SZUMU PRZESTRAJANEGO Fast method for auditory filter shapes measurements Karolina Kluk, kkluk@amu.edu.pl Instytut Akustyki, Uniwersytet im. Adama Mickiewicza Institute

Bardziej szczegółowo

Przekształcenia widmowe Transformata Fouriera. Adam Wojciechowski

Przekształcenia widmowe Transformata Fouriera. Adam Wojciechowski Przekształcenia widmowe Transformata Fouriera Adam Wojciechowski Przekształcenia widmowe Odmiana przekształceń kontekstowych, w których kontekstem jest w zasadzie cały obraz. Za pomocą transformaty Fouriera

Bardziej szczegółowo

2. Układy równań liniowych

2. Układy równań liniowych 2. Układy równań liniowych Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie zima 2017/2018 rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie) 2. Układy równań liniowych zima 2017/2018 1 /

Bardziej szczegółowo

Projektowanie układów regulacji w dziedzinie częstotliwości. dr hab. inż. Krzysztof Patan, prof. PWSZ

Projektowanie układów regulacji w dziedzinie częstotliwości. dr hab. inż. Krzysztof Patan, prof. PWSZ Projektowanie układów regulacji w dziedzinie częstotliwości dr hab. inż. Krzysztof Patan, prof. PWSZ Wprowadzenie Metody projektowania w dziedzinie częstotliwości mają wiele zalet: stabilność i wymagania

Bardziej szczegółowo

Metodyka i system dopasowania protez słuchu w oparciu o badanie percepcji sygnału mowy w szumie

Metodyka i system dopasowania protez słuchu w oparciu o badanie percepcji sygnału mowy w szumie Metodyka i system dopasowania protez w oparciu o badanie percepcji sygnału mowy w szumie opracowanie dr inż. Piotr Suchomski Koncepcja metody korekcji ubytku Dopasowanie szerokiej dynamiki odbieranego

Bardziej szczegółowo

Wzmacniacz operacyjny

Wzmacniacz operacyjny ELEKTRONIKA CYFROWA SPRAWOZDANIE NR 3 Wzmacniacz operacyjny Grupa 6 Aleksandra Gierut CEL ĆWICZENIA Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z podstawowymi zastosowaniami wzmacniaczy operacyjnych do przetwarzania

Bardziej szczegółowo

Zbiory, relacje i funkcje

Zbiory, relacje i funkcje Zbiory, relacje i funkcje Zbiory będziemy zazwyczaj oznaczać dużymi literami A, B, C, X, Y, Z, natomiast elementy zbiorów zazwyczaj małymi. Podstawą zależność między elementem zbioru a zbiorem, czyli relację

Bardziej szczegółowo

Liczby zespolone. x + 2 = 0.

Liczby zespolone. x + 2 = 0. Liczby zespolone 1 Wiadomości wstępne Rozważmy równanie wielomianowe postaci x + 2 = 0. Współczynniki wielomianu stojącego po lewej stronie są liczbami całkowitymi i jedyny pierwiastek x = 2 jest liczbą

Bardziej szczegółowo

Andrzej Leśnicki Laboratorium CPS Ćwiczenie 7 1/7 ĆWICZENIE 7. Splot liniowy i kołowy sygnałów

Andrzej Leśnicki Laboratorium CPS Ćwiczenie 7 1/7 ĆWICZENIE 7. Splot liniowy i kołowy sygnałów Andrzej Leśnicki Laboratorium CPS Ćwiczenie 7 1/7 ĆWICZEIE 7 Splot liniowy i kołowy sygnałów 1. Cel ćwiczenia Operacja splotu jest jedną z najczęściej wykonywanych operacji na sygnale. Każde przejście

Bardziej szczegółowo

Zajęcia nr. 3 notatki

Zajęcia nr. 3 notatki Zajęcia nr. 3 notatki 22 kwietnia 2005 1 Funkcje liczbowe wprowadzenie Istnieje nieskończenie wiele funkcji w matematyce. W dodaktu nie wszystkie są liczbowe. Rozpatruje się funkcje które pobierają argumenty

Bardziej szczegółowo

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni.

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni. Wykład 4 Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni. Twierdzenie 1 Niech m, n Z. Jeśli n > 0 to istnieje dokładnie jedna para licz q, r, że: m = qn + r, 0 r < n. Liczbę r nazywamy resztą z dzielenia

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne

Zaawansowane metody numeryczne Wykład 10 Rozkład LU i rozwiązywanie układów równań liniowych Niech będzie dany układ równań liniowych postaci Ax = b Załóżmy, że istnieją macierze L (trójkątna dolna) i U (trójkątna górna), takie że macierz

Bardziej szczegółowo

Przestrzenie liniowe

Przestrzenie liniowe Rozdział 4 Przestrzenie liniowe 4.1. Działania zewnętrzne Niech X oraz F będą dwoma zbiorami niepustymi. Dowolną funkcję D : F X X nazywamy działaniem zewnętrznym w zbiorze X nad zbiorem F. Przykład 4.1.

Bardziej szczegółowo

Informacja o przestrzeniach Hilberta

Informacja o przestrzeniach Hilberta Temat 10 Informacja o przestrzeniach Hilberta 10.1 Przestrzenie unitarne, iloczyn skalarny Niech dana będzie przestrzeń liniowa X. Załóżmy, że każdej parze elementów x, y X została przyporządkowana liczba

Bardziej szczegółowo

DYSKRETNE PRZEKSZTAŁCENIE FOURIERA C.D.

DYSKRETNE PRZEKSZTAŁCENIE FOURIERA C.D. CPS 6 DYSKRETE PRZEKSZTAŁCEIE FOURIERA C.D. Twierdzenie o przesunięciu Istnieje ważna właściwość DFT, znana jako twierdzenie o przesunięciu. Mówi ono, że: Przesunięcie w czasie okresowego ciągu wejściowego

Bardziej szczegółowo

Filtry aktywne filtr środkowoprzepustowy

Filtry aktywne filtr środkowoprzepustowy Filtry aktywne iltr środkowoprzepustowy. Cel ćwiczenia. Celem ćwiczenia jest praktyczne poznanie właściwości iltrów aktywnych, metod ich projektowania oraz pomiaru podstawowych parametrów iltru.. Budowa

Bardziej szczegółowo

KOOF Szczecin: www.of.szc.pl

KOOF Szczecin: www.of.szc.pl 3OF_III_D KOOF Szczecin: www.of.szc.pl XXXII OLIMPIADA FIZYCZNA (198/1983). Stopień III, zadanie doświadczalne D Źródło: Nazwa zadania: Działy: Słowa kluczowe: Komitet Główny Olimpiady Fizycznej; Waldemar

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne Wykład 4

Metody numeryczne Wykład 4 Metody numeryczne Wykład 4 Dr inż. Michał Łanczont Instytut Elektrotechniki i Elektrotechnologii E419, tel. 4293, m.lanczont@pollub.pl, http://m.lanczont.pollub.pl Zakres wykładu Metody skończone rozwiązywania

Bardziej szczegółowo

Dyskretne układy liniowe. Funkcja splotu. Równania różnicowe. Transform

Dyskretne układy liniowe. Funkcja splotu. Równania różnicowe. Transform Dyskretne układy liniowe. Funkcja splotu. Równania różnicowe. Transformata Z. March 20, 2013 Dyskretne układy liniowe. Funkcja splotu. Równania różnicowe. Transformata Z. Sygnał i system Sygnał jest opisem

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE RACHUNKU OPERATORÓW MIKUS- IŃSKIEGO W PEWNYCH ZAGADNIENIACH DYNAMIKI KONSTRUKCJI

ZASTOSOWANIE RACHUNKU OPERATORÓW MIKUS- IŃSKIEGO W PEWNYCH ZAGADNIENIACH DYNAMIKI KONSTRUKCJI Budownictwo 18 Mariusz Poński ZASTOSOWANIE RACHUNKU OPERATORÓW MIKUS- IŃSKIEGO W PEWNYCH ZAGADNIENIACH DYNAMIKI KONSTRUKCJI 1. Metody transformacji całkowych Najczęściej spotykaną metodą rozwiązywania

Bardziej szczegółowo

Analiza właściwości filtra selektywnego

Analiza właściwości filtra selektywnego Ćwiczenie 2 Analiza właściwości filtra selektywnego Program ćwiczenia. Zapoznanie się z przykładową strukturą filtra selektywnego 2 rzędu i zakresami jego parametrów. 2. Analiza widma sygnału prostokątnego..

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

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH Transport, studia I stopnia rok akademicki 2011/2012 Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Ewa Pabisek Adam Wosatko Uwagi wstępne Układ liniowych równań algebraicznych można

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna dla informatyków

Matematyka dyskretna dla informatyków Matematyka dyskretna dla informatyków Część I: Elementy kombinatoryki Jerzy Jaworski Zbigniew Palka Jerzy Szymański Uniwersytet im. Adama Mickiewicza Poznań 2007 4 Zależności rekurencyjne Wiele zależności

Bardziej szczegółowo

Teoria sterowania - studia niestacjonarne AiR 2 stopień

Teoria sterowania - studia niestacjonarne AiR 2 stopień Teoria sterowania - studia niestacjonarne AiR stopień Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. Inż. Katedra Inżynerii Systemów Sterowania Wykład 4-06/07 Transmitancja widmowa i charakterystyki częstotliwościowe

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

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

1. Wykład NWD, NWW i algorytm Euklidesa.

1. Wykład NWD, NWW i algorytm Euklidesa. 1.1. NWD, NWW i algorytm Euklidesa. 1. Wykład 1 Twierdzenie 1.1 (o dzieleniu z resztą). Niech a, b Z, b 0. Wówczas istnieje dokładnie jedna para liczb całkowitych q, r Z taka, że a = qb + r oraz 0 r< b.

Bardziej szczegółowo

Lista. Algebra z Geometrią Analityczną. Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami:

Lista. Algebra z Geometrią Analityczną. Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami: Lista Algebra z Geometrią Analityczną Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami: (N, ), (Z, +) (Z, ), (R, ), (Q \ {}, ) czym jest element neutralny i przeciwny w grupie?,

Bardziej szczegółowo

lim Np. lim jest wyrażeniem typu /, a

lim Np. lim jest wyrażeniem typu /, a Wykład 3 Pochodna funkcji złożonej, pochodne wyższych rzędów, reguła de l Hospitala, różniczka funkcji i jej zastosowanie, pochodna jako prędkość zmian 3. Pochodna funkcji złożonej. Jeżeli funkcja złożona

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

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