MODEL WIRTUALNEGO KORELATORA
|
|
- Kazimiera Żukowska
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 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 Zielona Góra, ul. Podgórna 50 e.kawecka@iie.uz.zgora.pl STESZCZENIE Przedmiotem bada autorki jest niepewno typu A i B towarzysz ca cyfrowym pomiarom korelacyjnym. Poniewa modele bł dów estymacji funkcji korelacyjnych s skomplikowane i na ich podstawie trudno szacowa dokładno w wielu sytuacjach pomiarowych, w celu przeprowadzenia bada eksperymentalnych został opracowany wirtualny model korelatora. Ponadto w artykule omówiono wła ciwo ci funkcji korelacyjnych oraz ich estymatory cyfrowe oraz przedstawiono wst pne wyniki bada w celu sprawdzenia poprawno ci działania aplikacji.. WPOWADZENIE Korelacyjne metody pomiarowe zostały upowszechnione w latach siedemdziesiątych dzięki burzliwemu rozwojowi teorii sygnałów i zmianami technologii w elektronice. Pojawienie się na rynku uniwersalnych analizatorów umożliwiło określanie funkcji korelacyjnych. Obecnie korelatory, charakteryzujące się dużą szybkością działania, umożliwiają pomiar funkcji korelacyjnych w czasie rzeczywistym. Dwa podstawowe obszary zastosowań metod korelacyjnych to pomiary prędkości i opóźnień oraz analiza sygnałów przy występowaniu zakłóceń [3]. imo, że analiza korelacyjna ma już półwieczną historię, ujawniają się wciąż nowe problemy dotyczące oceny jej dokładności. Jest to związane m.in. z rozwojem wiedzy o przetwarzaniu sygnałów oraz zmianami w technologii przyrządów pomiarowych [, 4]. Obiecujący kierunek udoskonalania systemów pomiarowych stanowi konwersja a-c z sygnałem ditherowym. Dlatego też warto rozważyć przydatność tej konwersji w zastosowaniu do estymacji funkcji korelacyjnych. Ponieważ modele błędów estymacji funkcji korelacyjnych są skomplikowane i na ich podstawie trudno szacować dokładność w wielu sytuacjach pomiarowych, w celu przeprowadzenia badań eksperymentalnych został opracowany wirtualny model korelatora.. PODSTAWOWE POJ CIA Z DZIEDZINY ETOD KOELACYJNYCH iarą podobieństwa fragmentów jednego sygnału lub fragmentów dwóch różnych sygnałów są funkcje korelacji. ozróżnia się funkcję autokorelacji (moment łączny zmiennej losowej), 6
2 będącej miarą podobieństwa fragmentów tego samego sygnału i funkcję korelacji wzajemnej (interkorelacji), będącej miarą podobieństwa fragmentów różnych sygnałów [, 3]. W technice najczęściej stosowane są dwie definicje funkcji korelacyjnych dane wzorami []: () = E[ ( t ) ( t )] () + () = E[ ( t ) y( t )] () y + Funkcję autokorelacji ergodycznego i stacjonarnego procesu {(t)} można wyznaczyć na podstawie jednej dowolnie wybranej realizacji (t) procesu zgodnie z zależnością []: + T () = lim () t ( t ) dt (3) T Funkcja (τ) sygnału rzeczywistego jest rzeczywista i parzysta oraz osiąga maksimum dla argumentu τ=0. Wartość średnia (t) sygnału (t) może być - za wyjątkiem sygnałów okresowych - wyrażona zależnością: T 0 = Wartość średniokwadratowa sygnału (t) jest równa: ( t) ( ) (4) ( 0) ( t) = (5) Analogicznie wyznacza się funkcję korelacji wzajemnej ergodycznych i stacjonarnych procesów {(t)} oraz {y(t)}: y lim + dt (6) T () τ = () t y( t τ) T w której: (t) i y(t) są realizacjami procesów {(t)} i {y(t)}, τ opóźnieniem, T czasem obserwacji. Dla uproszczenia, lecz bez wpływu na ogólność rozważań, założono, że (t) i y(t) mają zerowe wartości średnie. Podobnie jak funkcja autokorelacji (τ) przyjmuje ona wartości rzeczywiste zarówno dodatnie jak i ujemne. Charakteryzuje się cechą antysymetrii oraz podlega ograniczeniom: T 0 ( τ ) ( 0) ( 0) (7) y y oraz y ( τ ) [ ( ) + y ( )] (8)
3 Jeżeli sygnał (t) lub y(t) ma zerową wartość średnią oraz y (τ i ) = 0, to sygnały (t) i y(t) nazywa się nieskorelowanymi dla opóźnienia τ = τ i. Jeśli zaś sygnały (t) i y(t) są statystycznie niezależne, to dla każdej wartości τ funkcja y (τ) przyjmuje wartość równą zero, pod warunkiem, że (t) lub y(t) ma wartość średnią równą zero. Funkcja autokorelacji (τ) jest parzystą funkcją argumentu τ, czyli: podczas, gdy funkcja korelacji wzajemnej y (τ) spełnia zależność: y ( τ ) = ( τ ) (9) ( τ ) = ( τ ) (0) Najważniejsze właściwości funkcji autokorelacji i korelacji wzajemnej są następujące [5]: funkcja autokorelacji jest parzystą funkcją opóźnienia, funkcja autokorelacji w punkcie τ = 0 jest równa wartości średniokwadratowej sygnału ψ (wartość średniokwadratowa sygnału zawierającego składową stałą i składową zmienną ) i musi być dodatnia, funkcja autokorelacji osiąga maksimum w punkcie τ = 0, czyli ( 0) ( τ ), sygnał okresowy (t) ma okresową funkcję autokorelacji, funkcja autokorelacji sygnału losowego zanika dla τ, funkcja korelacji wzajemnej nie musi być symetryczna w dziedzinie τ, kolejność indeksów przy oznaczaniu funkcji jest istotna: y (τ)= y (-τ), funkcja autokorelacji sumy dwóch nieskorelowanych sygnałów jest równa sumie autokorelacji tych dwóch sygnałów, jeżeli z(t)=(t)+y(t) oraz y (τ)=0 dla wszystkich τ, to: ( τ ) = ( τ ) + ( τ ). z Ponieważ w praktyce pomiarowej nie jest możliwe wyznaczenie funkcji korelacyjnych, wyznacza się ich estymatory. Są to obecnie głównie estymatory cyfrowe []: y y ~ ~ q y d y = ( k, ) ( iδt) y ( iδt + kδt) i= 0 = q q ( k, ) ( iδt) y ( iδt + kδt) i= 0 q q () () gdzie: Δ t krok próbkowania; liczba pobranych próbek; kδ t opóźnienie. 63
4 Estymator () jest estymatorem cyfrowym, w którym każdy z sygnałów poddany jest zarówno dyskretyzacji w dziedzinie czasu, czyli próbkowaniu ze stałym krokiem, jak i w dziedzinie wartości, czyli kwantowaniu w kwantyzatorach typu roundoff (rys. ). Estymator () został uzyskany w wyniku przetwarzania a-c z sygnałem ditherowym. q q q -q -q q -q -q q ys.. Fragment typowej charakterystyki operacji kwantowania równomiernego Dither jest nieperiodycznym sygnałem o charakterze szumu, który dodaje się do sygnału analogowego przed przetwarzaniem analogowo-cyfrowym, aby zmniejszyć granulacyjny szum kwantowania. Pozytywny wpływ sygnału ditherowego na wynik pomiarów zauważalny jest przy zastosowaniu przetworników A/C o niskiej rozdzielczości, np., 3 lub 4 bitowych [6]. Przy analizowaniu jakości estymatorów brane są pod uwagę następujące właściwości []: estymator powinien być nieobciążony, co oznacza, że wartość oczekiwana estymatora Ψ ~ parametru Ψ powinna być równa wartości tego parametru: [ Ψ ~ ] = Ψ E (3) estymator powinien być zgodny, tj. zbieżny według prawdopodobieństwa do wartości oczekiwanej Ψ przy liczbie prób zmierzającej do nieskończoności: [ Ψ ~ ( N) Ψ ν ] 0 lim P = N (4) gdzie ν -dowolnie mała liczba dodatnia, estymator powinien być efektywny czyli nieobciążony o najmniejszej wariancji. Oceny dokładności estymatorów dokonuje się za pomocą [4]: błędu średniokwadratowego: 64 ~ [( Ψ Ψ) ] e = E (5) wariancji estymatora, czyli opisu losowej składowej błędu: [ ] ~ ~ [ Ψ] = E ( Ψ EΨ) D (6) ~
5 obciążenia, czyli opisu systematycznej składowej błędu: ~ ~ [ Ψ] = EΨ Ψ b (7) W praktyce minimalizacja błędu średniokwadratowego odbywa się przy pomocy kompromisu między minimalizacją obciążenia i wariancji. Przy szacowaniu błędów estymacji stosuje się często normowanie względem wielkości estymowanej. Niekiedy bowiem ze wzrostem argumentu, którego funkcją jest wielkość estymowana, wariancja czy obciążenie estymatora maleje, ale wolniej niż szacowana wielkość, co może powodować zbyt optymistyczne wnioskowanie o błędach estymacji. 3. ODEL WITUALNEGO KOELATOA Do realizacji modelu wirtualnego korelatora wykorzystano środowisko LabWindows/CVI firmy National Instruments w wersji 5.0. LabWindows/CVI posiada ciągle powiększającą się, rozbudowaną listę funkcji umożliwiających przetwarzanie danych, a także graficzny interfejs użytkownika, którego właściwości pozwalają odtworzyć główny panel przyrządu w aplikacji tworząc tzw. przyrząd wirtualny. Typowy projekt, zrealizowany w tym środowisku może zawierać pliki źródłowe w C, moduły DLL, moduły wynikowe OBJ oraz programy obsługi urządzeń i pliki interfejsu użytkownika [7]. Dodatkowo program LabWindows/CVI posiada narzędzia automatyzujące proces tworzenia aplikacji. Wykonany program umożliwia: zamodelowanie sygnału badanego (sinusoidalnego, piłokształtnego lub trójkątnego, o podanej przez użytkownika częstotliwości, amplitudzie, częstotliwości próbkowania, oraz wartości przesunięcia fazowego (0 o, 90 o, 80 o )) dokonanie doboru nastaw związanych z konwersją A/C, wybór rodzaju i poziomu sygnału ditherowego dodawanego do sygnału badanego (szumu o rozkładzie równomiernym o podanej przez użytkownika amplitudzie oraz szumu Gaussa o podanej wartości odchylenia standardowego), zobrazowanie drogi (oraz przekształceń) sygnału badanego w torach korelatora, przeprowadzenie eksperymentu (ocena błędów estymacji funkcji korelacji) i ekspozycję wyników doświadczenia, ekspozycję sygnałów badanych i przetworzonych w dziedzinie czasu i częstotliwości. W ramach eksperymentu zostały obliczone następujące błędy estymatorów funkcji korelacyjnych: estymatora obciążenia (błędu systematycznego): 65
6 b = ~ (8) zadane ~ gdzie: = ~ i i= zadane przewidywana wartość funkcji korelacyjnej estymatora wariancji (błędu przypadkowego): D = i= ~ ~ ( i ) (9) Obliczeń dokonano dla następujących parametrów symulacji: liczby powtórzeń (wskazującej ile razy będzie generowana funkcja korelacji), numeru próbki, zadanego (spodziewanej wartości funkcji korelacyjnej). Program umożliwia także wybór typu korelacji: korelacji wzajemnej, autokorelacji toru pierwszego, autokorelacji toru drugiego. 4. BADANIA POPAWNO CI DZIAŁANIA APLIKACJI W celu sprawdzenia poprawności działania aplikacji zbadano wpływ rozdzielczości przetwornika analogowo-cyfrowego na błąd systematyczny (estymator obciążenia funkcji korelacyjnej). Zostały ustawione następujące parametry sygnałów: Tab.. Parametry sygnału, przetwornika A/C oraz dithera. Typ sygnału Amplituda sygnału sinusoidalny V Cz stotliwo sygnału. khz Liczba próbek 56 Typ przetwornika A/C Zakres przetwarzania odzaj dithera Amplituda / odchylenie bipolarny ±.5 V gaussowski / o rozkładzie równomiernym 0. V / 0. V 66
7 standardowe Eksperyment polegał na badaniu zmiany błędu systematycznego w funkcji rozdzielczości przetwornika. ozdzielczość przetwornika zmieniana była w zakresie od 3 do 6 bitów (3, 4, 5, 6, 8, 0,, 6). Zakres przetwarzania był stały i wynosił ±.5 V. Badanie wykonano, korzystając z funkcji korelacji wzajemnej, dla następujących parametrów: liczby powtórzeń = 00, numeru próbki = 0, zadanego =.0 V. zadane zostało oszacowane według następującego wzoru: A 4V zadane = = = V (0) Wyniki obliczeń w postaci tabelarycznej dla poszczególnych rozdzielczości przetwornika A/C przedstawia poniższa tabela: Tab.. Wyniki przeprowadzonego eksperymentu: wpływ rozdzielczo ci przetwornika A/C na bł d systematyczny ozdzielczo przetwornika [bity] b[v ] dla dithera o rozkładzie równomiernym b[v ] dla dithera gaussowskiego 3-0,6*0 0-0,65* ,35*0 0-0,36* ,9*0 0-0,3* ,*0 - -0,* ,3*0 - -0,5*0-0 -0,70*0 - -0,6*0 - -0,0*0 - -0,3*0-6 -0,0*0-0,40*0-3 Na podstawie wyników można stwierdzić, że wraz ze wzrostem rozdzielczości przetwornika maleje błąd systematyczny funkcji korelacyjnej. Poziom błędu jest podobny dla obu rodzajów dithera. 67
8 5. PODSUOWANIE Pomiary korelacyjne są dynamicznie rozwijającą się dziedziną metrologii. imo, że analiza korelacyjna ma już półwieczną historię, ujawniają się wciąż nowe problemy dotyczące oceny jej dokładności. Ponieważ modele błędów estymacji funkcji korelacyjnych są skomplikowane i na ich podstawie trudno szacować dokładność w wielu sytuacjach pomiarowych, został opracowany wirtualny model korelatora w celu przeprowadzenia badań eksperymentalnych. Ze względu na bogate biblioteki zawierające procedury przetwarzania sygnałów, rozbudowany aparat matematyczny oraz przyjazny interfejs użytkownika pozwalający na intuicyjne posługiwanie się oprogramowaniem, do realizacji aplikacji wybrano pakiet programistyczny LabWindows/CVI 5.0 firmy National Instruments. W programie została zastosowana oryginalna procedura określania funkcji korelacyjnych, ponieważ dostępne funkcje pakietu LabWindows prowadziły do niewiarygodnych wyników. Podstawowym problemem podczas wykonywania eksperymentu jest czasochłonność i złożoność procedur symulacyjnych. Zalecane jest, aby program był uruchamiany i użytkowany na komputerach wykorzystujących procesory klasy Pentium. LITEATUA [] J. Lal-Jadziak: Kształtowanie dokładności w pomiarach korelacyjnych, Seria onografie, nr 0, Wyd. Politechniki Zielonogórskiej, Zielona Góra, 00 [] J. Lal-Jadziak: Wpływ kwantowania na dokładność estymacji wartości średniokwadratowej, Pomiary Automatyka Kontrola nr 7,8 00 [3] J. S. Bendat, A. G. Piersol: etody analizy i pomiaru sygnałów losowych, PWN, Warszawa, 976. [4] L. Spiralski, J. Lal-Jadziak: Problemy pomiarów korelacyjnych, Elektronika, z. 6, 00 [5] B.. Oliver, J.. Cage: Pomiary i przyrządy elektroniczne, WKŁ, Warszawa, 978 [6] P. H. Sydenham: Podręcznik metrologii, WKŁ, Warszawa, 988 [7] LabWindows/CVI Internet Developers Toolkit Online Help 68
Podstawowe funkcje przetwornika C/A
ELEKTRONIKA CYFROWA PRZETWORNIKI CYFROWO-ANALOGOWE I ANALOGOWO-CYFROWE Literatura: 1. Rudy van de Plassche: Scalone przetworniki analogowo-cyfrowe i cyfrowo-analogowe, WKŁ 1997 2. Marian Łakomy, Jan Zabrodzki:
CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW
POLITECHNIKA RZESZOWSKA im. I. Łukasiewicza WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I INFORMATYKI Katedra Metrologii i Systemów Diagnostycznych CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW Analiza korelacyjna sygnałów dr hab. inż.
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
Sposoby 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
Wpływ kwantowania na dokładność estymacji momentów sygnałów o rozkładach normalnych
Wpływ kwantowania na dokładność estymacji momentów sygnałów o rozkładach normalnych Elżbieta Kawecka Jadwiga Lal-Jadziak * Przedstawiono twierdzenia Widrowa i warunki odtwarzalności dla kwantowania w zastosowaniu
Miernictwo 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,
Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji
Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki
LABORATORIUM Z FIZYKI
LABORATORIUM Z FIZYKI LABORATORIUM Z FIZYKI I PRACOWNIA FIZYCZNA C w Gliwicach Gliwice, ul. Konarskiego 22, pokoje 52-54 Regulamin pracowni i organizacja zajęć Sprawozdanie (strona tytułowa, karta pomiarowa)
Katedra 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
Ćwiczenie 4: Próbkowanie sygnałów
Politechnika Warszawska Instytut Radioelektroniki Zakład Radiokomunikacji STUDIA MAGISTERSKIE DZIENNE LABORATORIUM SYGNAŁÓW MODULACJI I SYSTEMÓW Ćwiczenie 4: Próbkowanie sygnałów Opracował dr inż. Andrzej
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Mechanika i Budowa Maszyn Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy na kierunku: Mechanika i Budowa Maszyn Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU PRZEWODNIK
LABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI
WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA im. Jarosława Dąbrowskiego w Warszawie Wydział Elektroniki LABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI Grupa Podgrupa Data wykonania ćwiczenia Ćwiczenie prowadził... Skład podgrupy:
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Energetyka Rodzaj przedmiotu: kierunkowy ogólny Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE C1. Uzyskanie podstawowej wiedzy
CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW
POLITECHNIKA RZESZOWSKA im. I. Łukasiewicza WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I INFORMATYKI Katedra Metrologii i Systemów Diagnostycznych CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW Podstawowe informacje o przedmiocie Wymiar
Wpływ 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
Ćwiczenie: "Mierniki cyfrowe"
Ćwiczenie: "Mierniki cyfrowe" Opracowane w ramach projektu: "Informatyka mój sposób na poznanie i opisanie świata realizowanego przez Warszawską Wyższą Szkołę Informatyki. Zakres ćwiczenia: Próbkowanie
Politechnika 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
Wstęp do teorii niepewności pomiaru. Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński
Wstęp do teorii niepewności pomiaru Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński Podstawowe informacje: Strona Politechniki Śląskiej: www.polsl.pl Instytut Fizyki / strona własna Instytutu / Dydaktyka / I Pracownia
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Metody matematyczne w analizie danych eksperymentalnych - sygnały, cz. 2
Metody matematyczne w analizie danych eksperymentalnych - sygnały, cz. 2 Dr hab. inż. Agnieszka Wyłomańska Faculty of Pure and Applied Mathematics Hugo Steinhaus Center Wrocław University of Science and
Symulacja sygnału czujnika z wyjściem częstotliwościowym w stanach dynamicznych
XXXVIII MIĘDZYUCZELNIANIA KONFERENCJA METROLOGÓW MKM 06 Warszawa Białobrzegi, 4-6 września 2006 r. Symulacja sygnału czujnika z wyjściem częstotliwościowym w stanach dynamicznych Eligiusz PAWŁOWSKI Politechnika
Spis 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
Imię i nazwisko (e mail) Grupa:
Wydział: EAIiE Kierunek: Imię i nazwisko (e mail) Rok: Grupa: Zespół: Data wykonania: LABORATORIUM METROLOGII Ćw. 12: Przetworniki analogowo cyfrowe i cyfrowo analogowe budowa i zastosowanie. Ocena: Podpis
Teoria błędów. Wszystkie wartości wielkości fizycznych obarczone są pewnym błędem.
Teoria błędów Wskutek niedoskonałości przyrządów, jak również niedoskonałości organów zmysłów wszystkie pomiary są dokonywane z określonym stopniem dokładności. Nie otrzymujemy prawidłowych wartości mierzonej
Podstawy 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
Akademia 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
Statyczne 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
Egzamin / 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
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH Dr Benedykt R. Jany I Pracownia Fizyczna Ochrona Środowiska grupa F1 Rodzaje Pomiarów Pomiar bezpośredni - bezpośrednio
ZAJĘCIA 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
ĆWICZENIE nr 3. Badanie podstawowych parametrów metrologicznych przetworników analogowo-cyfrowych
Politechnika Łódzka Katedra Przyrządów Półprzewodnikowych i Optoelektronicznych WWW.DSOD.PL LABORATORIUM METROLOGII ELEKTRONICZNEJ ĆWICZENIE nr 3 Badanie podstawowych parametrów metrologicznych przetworników
LABORATORIUM 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....
Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej
Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1C400027 Temat ćwiczenia:
ANALIZA 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
Uśrednianie 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.
Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3
Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3 21.06.2005 r. 4. Planowanie eksperymentów symulacyjnych Podczas tego etapu ważne jest określenie typu rozkładu badanej charakterystyki. Dzięki tej informacji
Metoda największej wiarygodności
Metoda największej wiarygodności Próbki w obecności tła Funkcja wiarygodności Iloraz wiarygodności Pomiary o różnej dokładności Obciążenie Informacja z próby i nierówność informacyjna Wariancja minimalna
Badanie 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
2. P (E) = 1. β B. TSIM W3: Sygnały stochastyczne 1/27
SYGNAŁY STOCHASTYCZNE Przestrzeń probabilistyczna i zmienna losowa Definicja Przestrzenią probabilistyczną (doświadczeniem) nazywamy trójkę uporządkowaną (E, B, P ), gdzie: E przestrzeń zdarzeń elementarnych;
I. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU
I. KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: TECHNIKA POMIAROWA 2. Kod przedmiotu: Emt 3. Jednostka prowadząca: Wydział Mechaniczno-Elektryczny 4. Kierunek: Automatyka i Robotyka 5. Specjalność: Informatyka
WYZNACZANIE 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)
JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE
JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE 1 Dokładność i poprawność Dr hab. inż. Piotr KONIECZKA Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska ul. G. Narutowicza 11/12 80-233 GDAŃSK e-mail:
Analiza niepewności pomiarów
Teoria pomiarów Analiza niepewności pomiarów Zagadnienia statystyki matematycznej Dr hab. inż. Paweł Majda www.pmajda.zut.edu.pl Podstawy statystyki matematycznej Histogram oraz wielobok liczebności zmiennej
Wyznaczanie budżetu niepewności w pomiarach wybranych parametrów jakości energii elektrycznej
P. OTOMAŃSKI Politechnika Poznańska P. ZAZULA Okręgowy Urząd Miar w Poznaniu Wyznaczanie budżetu niepewności w pomiarach wybranych parametrów jakości energii elektrycznej Seminarium SMART GRID 08 marca
Badanie przetworników A/C i C/A
9 POLITECHNIKA POZNAŃSKA KATEDRA STEROWANIA I INŻYNIERII SYSTEMÓW Pracownia Układów Elektronicznych i Przetwarzania Sygnałów ELEKTRONICZNE SYSTEMY POMIAROWE Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych Badanie
Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej
Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1A400027 Temat ćwiczenia:
Zakres 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
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych dla studentów Chemii (2018) Autor prezentacji :dr hab. Paweł Korecki dr Szymon Godlewski e-mail: szymon.godlewski@uj.edu.pl
Przetworniki cyfrowo analogowe oraz analogowo - cyfrowe
Przetworniki cyfrowo analogowe oraz analogowo - cyfrowe Przetworniki cyfrowo / analogowe W cyfrowych systemach pomiarowych często zachodzi konieczność zmiany sygnału cyfrowego na analogowy, np. w celu
Teoria 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
POLITECHNIKA ŚLĄSKA INSTYTUT AUTOMATYKI ZAKŁAD SYSTEMÓW POMIAROWYCH
POLITECHNIKA ŚLĄSKA INSTYTUT AUTOMATYKI ZAKŁAD SYSTEMÓW POMIAROWYCH Gliwice, wrzesień 2007 Cyfrowe pomiary częstotliwości oraz parametrów RLC Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z budową,
Pobieranie prób i rozkład z próby
Pobieranie prób i rozkład z próby Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Pobieranie prób i rozkład z próby 1 / 15 Populacja i próba Populacja dowolnie określony zespół przedmiotów, obserwacji, osób itp.
Wykład 9. Terminologia i jej znaczenie. Cenzurowanie wyników pomiarów.
Wykład 9. Terminologia i jej znaczenie. Cenzurowanie wyników pomiarów.. KEITHLEY. Practical Solutions for Accurate. Test & Measurement. Training materials, www.keithley.com;. Janusz Piotrowski: Procedury
Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej
Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1C400027 Temat ćwiczenia:
Andrzej Leśnicki Laboratorium CPS Ćwiczenie 9 1/5 ĆWICZENIE 9. Kwantowanie sygnałów
Andrzej Leśnicki Laboratorium CP Ćwiczenie 9 1/5 ĆWICZEIE 9 Kwantowanie sygnałów 1. Cel ćwiczenia ygnał przesyłany w cyfrowym torze transmisyjnym lub przetwarzany w komputerze (procesorze sygnałowym) musi
Laboratorium 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
Statystyka i eksploracja danych
Wykład II: i charakterystyki ich rozkładów 24 lutego 2014 Wartość oczekiwana Dystrybuanty Słowniczek teorii prawdopodobieństwa, cz. II Wartość oczekiwana Dystrybuanty Słowniczek teorii prawdopodobieństwa,
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adrian@tempus.metal.agh.edu.pl
Rozkłady statystyk z próby
Rozkłady statystyk z próby Rozkłady statystyk z próby Przypuśćmy, że wykonujemy serię doświadczeń polegających na 4 krotnym rzucie symetryczną kostką do gry, obserwując liczbę wyrzuconych oczek Nr kolejny
Rozkład normalny, niepewność standardowa typu A
Podstawy Metrologii i Technik Eksperymentu Laboratorium Rozkład normalny, niepewność standardowa typu A Instrukcja do ćwiczenia nr 1 Zakład Miernictwa i Ochrony Atmosfery Wrocław, listopad 2010 r. Podstawy
Rozdział 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
Wymiar: 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
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
Przekształcenia 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
Parametryzacja przetworników analogowocyfrowych
Parametryzacja przetworników analogowocyfrowych wersja: 05.2015 1. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zaprezentowanie istoty działania przetworników analogowo-cyfrowych (ADC analog-to-digital converter),
Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.
Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych. Wykład tutora na bazie wykładu prof. Marka Stankiewicza
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych Wykład tutora na bazie wykładu prof. Marka Stankiewicza Po co zajęcia w I Pracowni Fizycznej? 1. Obserwacja zjawisk i
Laboratorium Komputerowe Systemy Pomiarowe
Jarosław Gliwiński, Łukasz Rogacz Laboratorium Komputerowe Systemy Pomiarowe ćw. Programowanie wielofunkcyjnej karty pomiarowej w VEE Data wykonania: 15.05.08 Data oddania: 29.05.08 Celem ćwiczenia była
Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej
Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1A400027 Temat ćwiczenia:
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych dla studentów Chemii 2007 Paweł Korecki 2013 Andrzej Kapanowski Po co jest Pracownia Fizyczna? 1. Obserwacja zjawisk i
Teoria Sygnałów. Inżynieria Obliczeniowa II rok 2018/19. Wykład 10. ( t) Wykorzystanie transformacji Fouriera w analizie korelacyjnej
Teoria Synałów Inżynieria Obliczeniowa II rok 208/9 Wykład 0 Wykorzystanie transformacji Fouriera w analizie korelacyjnej Na początek krótkie przypomnienie podstawowych definicji: Funkcja autokorelacji
Laboratorium Komputerowe Systemy Pomiarowe
Jarosław Gliwiński, Łukasz Rogacz Laboratorium Komputerowe Systemy Pomiarowe ćw. Zastosowania wielofunkcyjnej karty pomiarowej Data wykonania: 06.03.08 Data oddania: 19.03.08 Celem ćwiczenia było poznanie
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych. Wykład tutora na bazie wykładu prof. Marka Stankiewicza
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych Wykład tutora na bazie wykładu prof. Marka tankiewicza Po co zajęcia w I Pracowni Fizycznej? 1. Obserwacja zjawisk i efektów
Sprawdzenie narzędzi pomiarowych i wyznaczenie niepewności rozszerzonej typu A w pomiarach pośrednich
Podstawy Metrologii i Technik Eksperymentu Laboratorium Sprawdzenie narzędzi pomiarowych i wyznaczenie niepewności rozszerzonej typu A w pomiarach pośrednich Instrukcja do ćwiczenia nr 4 Zakład Miernictwa
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
Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics Inżynieria materiałowa Materials Engineering Rodzaj przedmiotu: Poziom studiów: forma studiów: obowiązkowy studia
STATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5.
Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć
Nazwa modułu: Metody matematyczne w elektroenergetyce Rok akademicki: 2013/2014 Kod: EEL-2-101-n Punkty ECTS: 5 Wydział: Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Kierunek: Elektrotechnika
Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów
Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów dla studentów Ochrony Środowiska Teresa Jaworska-Gołąb 2017/18 Co czytać [1] H. Szydłowski, Pracownia fizyczna, PWN, Warszawa 1999. [2] A. Zięba, Analiza
I. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU
I. KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: METROLOGIA I SYSTEMY POMIAROWE 2. Kod przedmiotu: Emz 3. Jednostka prowadząca: Wydział Mechaniczno-Elektryczny 4. Kierunek: Mechanika i budowa maszyn 5. Specjalność:
Komputerowe systemy pomiarowe. Dr Zbigniew Kozioł - wykład Mgr Mariusz Woźny - laboratorium
Komputerowe systemy pomiarowe Dr Zbigniew Kozioł - wykład Mgr Mariusz Woźny - laboratorium 1 - Cel zajęć - Orientacyjny plan wykładu - Zasady zaliczania przedmiotu - Literatura Klasyfikacja systemów pomiarowych
Dostawa oprogramowania. Nr sprawy: ZP /15
........ (pieczątka adresowa Oferenta) Zamawiający: Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Nowym Sączu, ul. Staszica,33-300 Nowy Sącz. Strona: z 5 Arkusz kalkulacyjny określający minimalne parametry techniczne
Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu
Wykład 11-12 Centralne twierdzenie graniczne Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu Centralne twierdzenie graniczne (CTG) (Central Limit Theorem - CLT) Centralne twierdzenie graniczne (Lindenberga-Levy'ego)
CYFROWE 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.
Ważne rozkłady i twierdzenia c.d.
Ważne rozkłady i twierdzenia c.d. Funkcja charakterystyczna rozkładu Wielowymiarowy rozkład normalny Elipsa kowariacji Sploty rozkładów Rozkłady jednostajne Sploty z rozkładem normalnym Pobieranie próby
W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne.
W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne. dr hab. Jerzy Nakielski Katedra Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. Etapy wnioskowania statystycznego 2. Hipotezy statystyczne,
Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego w ramach Programu Operacyjnego Innowacyjna Gospodarka
Projekt współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego w ramach Programu Operacyjnego Innowacyjna Gospodarka Poznań, 16.05.2012r. Raport z promocji projektu Nowa generacja energooszczędnych
ĆWICZENIE 5. POMIARY NAPIĘĆ I PRĄDÓW STAŁYCH Opracowała: E. Dziuban. I. Cel ćwiczenia
ĆWICZEIE 5 I. Cel ćwiczenia POMIAY APIĘĆ I PĄDÓW STAŁYCH Opracowała: E. Dziuban Celem ćwiczenia jest zaznajomienie z przyrządami do pomiaru napięcia i prądu stałego: poznanie budowy woltomierza i amperomierza
Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.
Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru
Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych
Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych dr inż. Adam Kisiel kisiel@if.pw.edu.pl pokój 117b (12b) 1 Materiały do wykładu Transparencje do wykładów: http://www.if.pw.edu.pl/~kisiel/kadd/kadd.html Literatura
SMOP - wykład. Rozkład normalny zasady przenoszenia błędów. Ewa Pawelec
SMOP - wykład Rozkład normalny zasady przenoszenia błędów Ewa Pawelec 1 iepewność dla rozkładu norm. Zamiast dodawania całych zakresów uwzględniamy prawdopodobieństwo trafienia dwóch wartości: P x 1, x
5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE
5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE Model klasyczny Gulliksena Wynik otrzymany i prawdziwy Błąd pomiaru Rzetelność pomiaru testem Standardowy błąd pomiaru Błąd estymacji wyniku prawdziwego Teoria Odpowiadania
Program ćwiczenia: SYSTEMY POMIAROWE WIELKOŚCI FIZYCZNYCH - LABORATORIUM
Podstawy budowy wirtualnych przyrządów pomiarowych Problemy teoretyczne: Pomiar parametrów napięciowych sygnałów za pomocą karty kontrolno pomiarowej oraz programu LabVIEW (prawo Shanona Kotielnikowa).
Podstawy elektroniki i miernictwa
Podstawy elektroniki i miernictwa Kod modułu: ELE Rodzaj przedmiotu: podstawowy; obowiązkowy Wydział: Informatyki Kierunek: Informatyka Poziom studiów: pierwszego stopnia Profil studiów: ogólnoakademicki
1. Opis aplikacji. 2. Przeprowadzanie pomiarów. 3. Tworzenie sprawozdania
1. Opis aplikacji Interfejs programu podzielony jest na dwie zakładki. Wszystkie ustawienia znajdują się w drugiej zakładce, są przygotowane do ćwiczenia i nie można ich zmieniac bez pozwolenia prowadzącego
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
Pomiar rezystancji metodą techniczną
Pomiar rezystancji metodą techniczną Cel ćwiczenia. Poznanie metod pomiarów rezystancji liniowych, optymalizowania warunków pomiaru oraz zasad obliczania błędów pomiarowych. Zagadnienia teoretyczne. Definicja
Laboratorium Przetwarzania Sygnałów
PTS - laboratorium Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Ćwiczenie 4 Transformacja falkowa Opracował: - prof. dr hab. inż. Krzysztof Kałużyński Zakład Inżynierii Biomedycznej Instytut Metrologii i Inżynierii
Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi
Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska D syst D śr m 1 3 5 2 4 6 śr j D 1