Przetwarzanie sygnałów biomedycznych

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Przetwarzanie sygnałów biomedycznych"

Transkrypt

1 Prtwarani sygnałów biomdycnych Cłowi- nalpsa inwstyca Prot współfinansowany pr Unię Europsą w ramach Europsigo Fundusu Społcngo Wyład VII Systmy minną cęstotliwością próbowania multirat

2 Systmy minną cęstotliwością próbowania multirat Zmiana cęstotliwości próbowania powala m.in. na bardi ftywn prtwarani sygnałów:. Prpróbowani sygnału audio CD prd onwrsą CA obniża wymagania stawian filtrowi dolnoprpustowmu stosowanmu po t onwrsi miana 44. do Podiał sygnału na ogranicon pasma powala na prtwarani sybością cęstotliwością próbowania tylo więsą od sroości pasma tgo sygnału. 3. Podiał sygnału na ogranicon pasma podpasma ułatwia np. omprsę cy odowani. 4. Współpraca różnych systmów audio funconuących różnymi cęstotliwościami próbowania wymaga dostosowania tych cęstotliwości 5. Stanowi lmnt dysrtn transformaci falow Systmy minną cęstotliwością próbowania multirat Podstawow lmnty Dcymator - blo obniżaący M-rotni cęstotliwość próbowania pr pominięci M- prób poostawini co M-t próbi - downsampling. Intrpolator - blo podnosący -rotni cęstotliwość próbowania pr wstawini międy oln próbi - r upsampling.

3 Uład dcymuący dcymator Uład obniżaący cęstotliwość próbowania adaną licbę ray Naprosts pryład astosowania stanowi prypad, w tórym produt prtwarania sta się silni prpróbowany np. 5 cęstotliwość wyniaąca twirdnia Nyquista. Jst ta np. pry dmodulaci sygnału modulacą amplitudy ora pry wynacaniu prmiscnia clu w oparciu o awiso Dopplra. Uwaga o il widmo sygnału ni st odpowidnio ogranicon, abig prrdania powinin być poprdony filtracą dolnoprpustową filtrm o cęstotliwości granicn niżs niż połowa cęstotliwości próbowania po dcymaci. Np. prd dcymacą pasmo sygnału powinno ostać ogranicon do.5fs fs cęstotliwość próbowania prd dcymacą! i ogólni fs, gdi rotność dcymaci. Dcymaca asadowa śli onicna wysoa rotność dcymaci ułatwia to aprotowani sutcnych filtrów dolnoprpustowych. Uład dcymuący dcymaca wybór co drugi próbi sygnału, cyli obniżni cęstotliwości próbowania downsampling Sygnał prd góra i po dół dcymaci Moduł DTF sygnału prd i po prd i po dcymaci. Zars cęstotliwości -f. próbowania Widocny wrost stosunu cęstotliwości sygnału do f. próbowania, mal f.próbowania salowani osi f w dnostach wględnych 3

4 Uład dcymuący dcymator Uład dcymuący dcymator Równani dcymatora y m m n n n ciąg Prstałcni Z ciągu... n n n... Prstałcni Z ciągu y TZ ciągu y st aram TZ co drugigo lmntu ciągu y y y 4... y m m... m m Tworymy nowy ciąg v { v n} {,,,, 4,,...} go prstałcni Z V m m... 4

5 5 Poniważ i to a poniważ i to i Uład dcymuący dcymator m m ] m V m V ] n n m m V m m Poniważ ora atm ora i Uład dcymuący dcymator V ] V ] ] ] ] ] ] ] *

6 Uład dcymuący - sygnał po dmodulaci AM Sygnał AM: u U o m costcos Ωt muo u U o cos Ωt {cos Ω t] cos Ω t]} Dmodulaca pomnożni pr cosωt t:.:.999;.*sin*pi*t*.*sin*pi*t*; y.*sin*pi*t*; Uład dcymuący - sygnał po dmodulaci AM Fs Dcymaca!! Fs 6

7 Uład intrpoluący intrpolator Uład podnosący cęstotliwość próbowania pr np. wstawini r międy próbi istniącgo sygnału naprostsa mtoda. Nibędna filtraca dolnoprpustowa patr widmo. Inn mtody aprosymaca wilomianowa, func slan hsin*pi*t-*44; intrpolaca Moduł DFT sygnału po intrpolaci, widocny produt powilnia widma woół.5fs tw. obra. Uład intrpoluący intrpolator hsin*pi*t-*44; intrpolaca dwurotny wrost fs sygnał prd intrpolacą i moduł go DFT sygnał intrpolowany prd filtraca nibisi i po filtraci crwony i moduł go DFT 7

8 8 Uład intrpoluący intrpolator ciąg n ciąg yn Prstałcni Z ciągu y dla -rotngo intrpolatora ciągu TF ciągu y Widmo osta powilon woół rotności pulsaci w prdial, ] TF ciągu dla intrpolaci n m y... m m * * dla dla Uład intrpoluący intrpolator Zachodi onicność filtraci nipożądango obrau widma. * * dla dla

9 Ban filtrów do dompoyci sygnału na podpasma Filtr dolnoprpustowy o pasmi do ora filtr górnoprpustowy o pasmi powyż. Pasmo sygnału ogranicon st do Nyquist. Po ażd filtraci następu dcymaca. - onaca dwurotna dcymacę odrucni co drugi próbi - obniżni fs. Ban filtrów - dompoyca sygnału na podpasma TF ciągu wyściowgo dcymatora: * ] ] Moduły TF Widmo ciągu wściowgo dcymatora amu pasmo od do Podiał pasma, dcymaca cęści doln widma Podiał pasma, dcymaca cęści górn widma 9

10 Ban filtrów do dompoyci sygnału na podpasma Z puntu widnia biżąc cęstotliwości próbowania po dcymaci pasma sygnałów D i D są tai sam i wynosą: < Jdna puntu widnia podiału sygnału na podpasma ażdy sygnałów wyściowych D awira inn podpasmo sygnału!!! Ban filtrów - dompoyca sygnału na podpasma cd. Sygnał podpasmo

11 Ban filtrów - dompoyca sygnału na podpasma cd * D D * 4 D D 4 4 Dompoyca sygnału na podpasma W wilu astosowaniach istni potrba podilnia sygnału na podpasma, obniżnia cęstotliwości próbowania dcymaci, np. dwurotn, prtwornia sygnału pry obniżon cęstotliwości próbowania i powrotu do postaci pirwotn, t. dwurotn intrpolaci w clu prywrócnia oryginaln cęstotliwości próbowania i odtwornia sygnału produtów podiału na podpasma. Jst to orystn własca wtdy, idy pasma sygnałów uloowanych w podpasmach są nacni wężs od pasma całgo sygnału. Wtdy można astosować podiał na ila podpasm, a prtwarani sygnału st łatwis, wględu na obniżoną cęstotliwość próbowania. Moż wydawać się, ż opraca taa onaca łamani twirdnia Nyquista, al puntu widnia wścia i wyścia taigo algorytmu wymagania twirdnia Nyquista są spłnion. Strutura, tóra umożliwia taą procdurę, nosi nawę społubanu wadraturowych filtrów lustranych Quadratur Mirror Filtrs QMF.

12 Dompoyca sygnału na podpasma Bani filtrów Ban filtrów - dompoyca sygnału na podpasma Idaln charatrystyi amplitudow filtrów Rcywist charatrystyi amplitudow filtrów Idaln charatrystyi amplitudow filtrów ni są raliowaln, natomiast raliowaln rcywist charatrystyi ni apwniaą dosonałgo rodiału podpasm, wystąpi albo naładani się widm, albo utrata cęści informaci. Nalży ta aprotować filtry i, by mimo aliasingu można było doonać ronstruci synty.

13 Kwadraturow filtry lustran Roważmy struturę: gdi: n], yn] sygnały wściowy i wyściowy vn], un], v^n] sygnały wwnętrn o, filtry analiy o, filtry synty - opraca prrdania - opraca intrpolaci wstawiani ra międy oln próbi Strutura taa doonu dyni opraci filtraci i obniżania ora podnosnia cęstotliwości próbowania, wntualn prtwarani dotycyłoby sygnałów u. Kwadraturow filtry lustran Funconowani bloów do intrpolaci włącni: tor górny filtr dcymator intrpolator tor dolny ^ V U V V ] Vo U o V V ] ] ^ V o ^ V V V ] ] 3

14 4 Kwadraturow filtry lustran Funconowani bloów do intrpolaci włącni i całości tor górny ] ^ V o tor dolny ] ^ V całość ^ ^ V V ] ] Równani opisuąc diałani całości ] ] Pirwsy lmnt sumy st pożądanym rultatm transmisi sygnału pr tor, woln od nistałcń. Drugi lmnt sumy to nipożądan sładnii wiąan występowanim aliasingu naładania się widm. Kwadraturow filtry lustran ] ] Równani to można apisać w postaci:

15 5 A T ] ] ] T ] A Aby aliasing ni wystąpił, A w tym clu wystarca, by gdi C dowolna funca wymirna C C Kwadraturow filtry lustran Sładow nipożądan: Sładow pożądan: Kwadraturow filtry lustran ] T l d T Równani opisuąc diałani toru niwprowadaącgo aliasingu to staw filtrów ni nistałca amplitudy ani fay, ta więc w prypadu idalngo stawu wadraturowych filtrów lustranych sygnał wyściowy st prsalowaną i opóźnioną rplią sygnału wściowgo: ] ] l n d n y Jśli

16 Kwadraturow filtry lustran Roważmy uład Mamy: T ] A ] T ] A ] Uład apwnia wirn odtworni sygnału, al ni da podiału na podpasma. W obu torach analiowamy st tn sam sygnał. Kwadraturow filtry lustran Prosty staw filtrów QMF otrymać można stosuąc: co onaca, ż śli o st filtrm dolnoprpustowym, to st filtrm górnoprpustowym i odwrotni. Onaca to taż, ż charatrystya amplitudowa filtru st lustranym odbicim charatrystyi filtru o wględm pulsaci, naywan pulsacą wadraturową. Stąd nawa wadraturow filtry lustran. 6

17 Kwadraturow filtry lustran Podstawiaąc w równaniach: C ora alżność C C uysumy: Onaca to,ż oba filtry analiy i oba filtry synty są orślon pr filtr o. Jśli o st filtrm dolnoprpustowym, o tż st filtrm dolnoprpustowym, a górnoprpustowym. Kwadraturow filtry lustran Charatrystyi amplitudow filtrów lustranych Odpowidi impulsow filtrów lustranych n h n h n, n,... N g o n h n, n,... N g n h n, n,... N 7

18 Kwadraturow filtry lustran Zastosowani w dysrtn diadycn dompoyci i ronstruci falow 8

jako analizatory częstotliwości

jako analizatory częstotliwości jako analiatory cęstotliwości Widmo fourierowskie: y = cos p f t Widmo sygnału spróbkowanego Problem rodielcości Transformaty cyfrowe: analia wycinka sygnału xt wt próbek, T sekund Widmo wycinka: f*wf

Bardziej szczegółowo

Algebra liniowa z geometrią analityczną

Algebra liniowa z geometrią analityczną WYKŁAD. Elmtar fucj mij spoloj: wilomiay, pirwiasti jdości, fucja: pirwiast stopia, fucja wyładica, fucja logarytmica. Podstawow własości wilomiaów: podilość, twirdi Bout, podstawow twirdi algbry, suai

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY AUTOMATYKI 9. Wskaźniki jakości regulacji

PODSTAWY AUTOMATYKI 9. Wskaźniki jakości regulacji Politchnia Warawa Intytut Automatyi i obotyi Prof. dr hab. inż. Jan Macij Kościlny PDSTAWY AUTMATYKI 9. Waźnii jaości rgulacji Wymagania tawian uładom rgulacji 2 Stabilność Wymagania tatycn Wymagania dynamicn

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie sygnałów biomedycznych

Przetwarzanie sygnałów biomedycznych Prztwarzani sygnałów biomdycznych dr hab. inż. Krzysztof Kałużyński, prof. PW Człowik- najlpsza inwstycja Projkt współfinansowany przz Unię Europjską w ramach Europjskigo Funduszu Społczngo Wykład XI Filtracja

Bardziej szczegółowo

cos(ωt) ω ( ) 1 cos ω sin(ωt)dt = sin(ωt) ω cos(ωt)dt i 1 = sin ω i ( 1 cos ω ω 1 e iωt dt = e iωt iω II sposób: ˆf(ω) = 1 = e iω 1 = i(e iω 1) i ω

cos(ωt) ω ( ) 1 cos ω sin(ωt)dt = sin(ωt) ω cos(ωt)dt i 1 = sin ω i ( 1 cos ω ω 1 e iωt dt = e iωt iω II sposób: ˆf(ω) = 1 = e iω 1 = i(e iω 1) i ω Rachunk prawdopodobiństwa MAP6 Wydział Elktroniki, rok akad. 8/9, sm. ltni Wykładowca: dr hab. A. Jurlwicz Przykłady do listy : Transformata Fourira Przykłady do zadania. : Korzystając z dfinicji wyznaczyć

Bardziej szczegółowo

Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki

Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki atedra Eletrotechnii Teoretycnej i Informatyi Predmiot: Zintegrowane Paiety Obliceniowe W Zastosowaniach InŜyniersich Numer ćwicenia: 7 Temat: Signal Processing Toolbox - filtry cyfrowe, transformacja

Bardziej szczegółowo

Granica funkcji - Lucjan Kowalski GRANICA FUNKCJI

Granica funkcji - Lucjan Kowalski GRANICA FUNKCJI GRANICA FUNKCJI Granica uncji. - dowolna liczba rzczywista. O, = - ; + - otoczni liczby puntu o prominiu, S, = - ;, + - sąsidztwo liczby puntu o prominiu, Nich uncja będzi orślona w sąsidztwi puntu, g

Bardziej szczegółowo

Dodawanie i mnożenie liczb zespolonych są działaniami wewnętrznymi tzn., że ich wynikiem jest liczba zespolona.

Dodawanie i mnożenie liczb zespolonych są działaniami wewnętrznymi tzn., że ich wynikiem jest liczba zespolona. Wykład - LICZBY ZESPOLONE Algebra licb espolonych, repreentacja algebraicna i geometrycna, geometria licb espolonych. Moduł, argument, postać trygonometrycna, wór de Moivre a.' Zbiór Licb Zespolonych Niech

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie sygnałów biomedycznych

Przetwarzanie sygnałów biomedycznych Prtwarai sygałów biomdycyc Wykład VI Wybra układy dyskrt Idaly układ różickuący H Yxp Xxp odpowidź impulsowa układu filtru różickuącgo d d d cos si si Odpowidź st iskońcoa i układ i st prycyowy alży ograicyć

Bardziej szczegółowo

ćwiczenie 211 Hardware'owa realizacja automatu z parametrem wewnętrznym 1. Synteza strukturalna automatu z parametrem wewnętrznym

ćwiczenie 211 Hardware'owa realizacja automatu z parametrem wewnętrznym 1. Synteza strukturalna automatu z parametrem wewnętrznym ATEDA INFOMATYI TEHNIZNE Ćwicnia laoratoryjn Logiki Układów yfrowych ćwicni Tmat: Hardwarowa raliacja automatu paramtrm wwnętrnym. ynta strukturalna automatu paramtrm wwnętrnym Punktm wyjścia synty strukturalnj

Bardziej szczegółowo

Filtracja. Krzysztof Patan

Filtracja. Krzysztof Patan Filtracja Krzysztof Patan Wprowadzenie Działanie systemu polega na przetwarzaniu sygnału wejściowego x(t) na sygnał wyjściowy y(t) Równoważnie, system przetwarza widmo sygnału wejściowego X(jω) na widmo

Bardziej szczegółowo

TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM

TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM EORI OBWODÓW I SYGNŁÓW LBORORIUM KDEMI MORSK Katedra eleomuniacji Morsiej Ćwiczenie nr 2: eoria obwodów i sygnałów laboratorium ĆWICZENIE 2 BDNIE WIDM SYGNŁÓW OKRESOWYCH. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia

Bardziej szczegółowo

Uogólnione wektory własne

Uogólnione wektory własne Uogólnion wktory własn m Dfinicja: Wktor nazywamy uogólnionym wktorm własnym rzędu m macirzy A do wartości własnj λ jśli ( A - I) m m- λ al ( A - λ I) Przykład: Znajdź uogólniony wktor własny rzędu do

Bardziej szczegółowo

WAHADŁO SPRĘŻYNOWE. POMIAR POLA ELIPSY ENERGII.

WAHADŁO SPRĘŻYNOWE. POMIAR POLA ELIPSY ENERGII. ĆWICZENIE 3. WAHADŁO SPRĘŻYNOWE. POMIAR POLA ELIPSY ENERGII. 1. Oscylator harmoniczny. Wprowadzenie Oscylatorem harmonicznym nazywamy punt materialny, na tóry,działa siła sierowana do pewnego centrum,

Bardziej szczegółowo

Rozwiązanie równania różniczkowego MES

Rozwiązanie równania różniczkowego MES Rozwiązani równania różniczkowgo MES Jrzy Pamin -mail: jpamin@l5.pk.du.pl Instytut Tchnologii Informatycznych w Inżynirii Lądowj Wydział Inżynirii Lądowj Politchniki Krakowskij Strona domowa: www.l5.pk.du.pl

Bardziej szczegółowo

W takim modelu prawdopodobieństwo konfiguracji OR wynosi. 0, 21 lub , 79. 6

W takim modelu prawdopodobieństwo konfiguracji OR wynosi. 0, 21 lub , 79. 6 achunek prawdopodobieństwa MP6 Wydiał Elektroniki, rok akad. 8/9, sem. letni Wykładowca: dr hab.. Jurlewic Prykłady do listy : Prestreń probabilistycna. Prawdopodobieństwo klasycne. Prawdopodobieństwo

Bardziej szczegółowo

Wykład 9. Fizyka 1 (Informatyka - EEIiA 2006/07)

Wykład 9. Fizyka 1 (Informatyka - EEIiA 2006/07) Wyład 9 Fizya 1 (Informatya - EEIiA 006/07) 9 11 006 c Mariusz Krasińsi 006 Spis treści 1 Ruch drgający. Dlaczego właśnie harmoniczny? 1 Drgania harmoniczne proste 1.1 Zależność między wychyleniem, prędością

Bardziej szczegółowo

Definicja: Wektor nazywamy uogólnionym wektorem własnym rzędu m macierzy A

Definicja: Wektor nazywamy uogólnionym wektorem własnym rzędu m macierzy A Uogólnion wktory własnw Dfinicja: Wktor nazywamy uogólnionym wktorm własnym rzędu m macirzy A m do wartości własnj λ jśli ( A - I) m m- λ al ( A - λ I) Przykład: Znajdź uogólniony wktor własny rzędu do

Bardziej szczegółowo

3. Zapas stabilności układów regulacji 3.1. Wprowadzenie

3. Zapas stabilności układów regulacji 3.1. Wprowadzenie 3. Zapas stabilności układów regulacji 3.. Wprowadenie Dla scharakteryowania apasu stabilności roważymy stabilny układ regulacji o nanym schemacie blokowym: Ws () Gs () Ys () Hs () Rys. 3.. Schemat blokowy

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW PRZETWARZAIE SYGAŁÓW SEESTR V Wyłd V Podstwow widomości o filtch Ciągi dyst i ułdy liiow imi wględm psuięci Podstwow widomości o filtch Ułd systm liiowy stcoy Ułd liiowy stcoy, sygł wściowy xt, sygł wyściowy

Bardziej szczegółowo

ANALIZA FOURIEROWSKA szybkie transformaty Fouriera

ANALIZA FOURIEROWSKA szybkie transformaty Fouriera AALIZA FOURIEROWSKA szybi trasformaty Fourira dowola fuję priodyzą F( w zasi lub przstrzi (tx, ors T) moża przdstawić jao () F( b o + [ a si( + b os( ] gdzi π / T lub ω zauważmy, ż ω, jst ajiższą zęstośią

Bardziej szczegółowo

Elektroniczne systemy bezpieczeństwa mogą występować w trzech rodzajach struktur. Są to struktury typu: - skupionego, - rozproszonego, - mieszanego.

Elektroniczne systemy bezpieczeństwa mogą występować w trzech rodzajach struktur. Są to struktury typu: - skupionego, - rozproszonego, - mieszanego. A. Cl ćwicznia Clm ćwicznia jst zapoznani się z wskaźnikami nizawodnościowymi lktronicznych systmów bzpiczństwa oraz wykorzystanim ich do optymalizacji struktury nizawodnościowj systmu.. Część tortyczna

Bardziej szczegółowo

Oddziaływanie elektronu z materią

Oddziaływanie elektronu z materią Oddiaływani lktronu matrią p p X-ray p wt wt A wt p - lktron pirwotny, 0-3000V. wt - lktron wtórny, 0-0 V. A- lktron Augr a, 0-000V. X-ray- proiowani X, 000-000V. - plamon, 0-80 V. - fonon, 0,0-0,5V. Zdrni

Bardziej szczegółowo

3. Struktura pasmowa

3. Struktura pasmowa 3. Strutura pasmowa Funcja Blocha Quasi-pęd, sić odwrotna Przybliżni prawi swobodngo ltronu Dziura w paśmi walncyjnym Masa ftywna Strutura pasmowa (), przyłady Półprzwodnii miszan ltron w rysztal sformułowani

Bardziej szczegółowo

Przejścia międzypasmowe

Przejścia międzypasmowe Pzjścia iędzypasow Funcja diltyczna Pzjścia iędzypasow związan są z polayzacją cuy ltonowj wwnątz dzni atoowyc - są odpowidzialn za część funcji diltycznj ε Wóćy do foalizu funcji diltycznj: ε las N (

Bardziej szczegółowo

M A N I P U L A T O R Y Przestrzenne Analiza kinematyczna

M A N I P U L A T O R Y Przestrzenne Analiza kinematyczna N I P U L O Y Prstrnn nalia inmatcna Wsółrędn absolutn (artańsi) aniulator łasi r r r r r r acir rotaci Wrsor r r r r Prstałcni dnorodn q wtor wsółrędnch absolutnch KINEYK NIPULOÓW PZESZENNYCH 5 Wsółrędn

Bardziej szczegółowo

Identyfikacja osób na podstawie zdjęć twarzy

Identyfikacja osób na podstawie zdjęć twarzy Idntyfikacja osób na podstawi zdjęć twarzy d r i n ż. Ja c k Na r u n i c m gr i n ż. Ma r k Kowa l s k i C i k a w p r o j k t y W y d z i a ł E l k t r o n i k i i T c h n i k I n f o r m a c y j n y

Bardziej szczegółowo

3. WSPÓŁCZYNNIK ŚCINANIA (KOREKCYJNY)

3. WSPÓŁCZYNNIK ŚCINANIA (KOREKCYJNY) Cęść 1. WSPÓŁCZYNNIK ŚCINANIA (KOEKCYJNY) 1.. WSPÓŁCZYNNIK ŚCINANIA (KOEKCYJNY).1. Wstęp Współcynnik κ naywany współcynnikiem ścinania jest wielkością ewymiarową, ależną od kstałtu prekroju. Występuje

Bardziej szczegółowo

Modelowanie i obliczenia techniczne. Modelowanie matematyczne Metody modelowania

Modelowanie i obliczenia techniczne. Modelowanie matematyczne Metody modelowania Modelowanie i oblicenia technicne Modelowanie matematycne Metody modelowania Modelowanie matematycne procesów w systemach technicnych Model może ostać tworony dla całego system lb dla poscególnych elementów

Bardziej szczegółowo

Tw: (O promieniu zbieżności R szeregu potęgowego ) Jeżeli istnieje granica. to R = ) ciąg liczb zespolonych

Tw: (O promieniu zbieżności R szeregu potęgowego ) Jeżeli istnieje granica. to R = ) ciąg liczb zespolonych Automatya i Rootya Aaliza Wyład dr Adam Ćmil cmil@agh.du.pl SZEREGI POTĘGOWE ( c ciąg licz zspoloych c ( z z - szrg potęgowy, gdzi ( c - ciąg współczyiów szrgu, z C - środ, ctrum (ustalo, z C - zmia. Dla

Bardziej szczegółowo

ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE

ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE P O L I T E C H N I K A W A R S Z A W S K A WYDZIAŁ BUDOWNICTWA, MECHANIKI I PETROCHEMII INSTYTUT INŻYNIERII MECHANICZNEJ ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE Optymaliacja transportu wewnętrnego w akładie mechanicnym

Bardziej szczegółowo

PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW PRZEWARZANIE SYGNAŁÓW SEMESR V Człowiek- nalepsza inwestyca Proekt współfinansowany przez Unię Europeską w ramach Europeskiego Funduszu Społecznego Wykład II Wprowadzenie Podstawy teoretyczne przetwarzania

Bardziej szczegółowo

Transformata Fouriera

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

Bardziej szczegółowo

Uwaga 1.1 Jeśli R jest relacją w zbiorze X X, to mówimy, że R jest relacją w zbiorze X. Rozważmy relację R X X. Relację R nazywamy zwrotną, gdy:

Uwaga 1.1 Jeśli R jest relacją w zbiorze X X, to mówimy, że R jest relacją w zbiorze X. Rozważmy relację R X X. Relację R nazywamy zwrotną, gdy: Matematya dysretna - wyład 1. Relacje Definicja 1.1 Relacją dwuargumentową nazywamy podzbiór produtu artezjańsiego X Y, tórego elementami są pary uporządowane (x, y), taie, że x X i y Y. Uwaga 1.1 Jeśli

Bardziej szczegółowo

A i A j lub A j A i. Operator γ : 2 X 2 X jest ciągły gdy

A i A j lub A j A i. Operator γ : 2 X 2 X jest ciągły gdy 3. Wyład 7: Inducja i reursja struturalna. Termy i podstawianie termów. Dla uninięcia nieporozumień notacyjnych wprowadzimy rozróżnienie między funcjami i operatorami. Operatorem γ w zbiorze X jest funcja

Bardziej szczegółowo

.pl KSIĄŻKA ZNAKU. Portal Kulturalny Warmii i Mazur. www.eświatowid.pl. Przygotował: Krzysztof Prochera. Zatwierdził: Antoni Czyżyk

.pl KSIĄŻKA ZNAKU. Portal Kulturalny Warmii i Mazur. www.eświatowid.pl. Przygotował: Krzysztof Prochera. Zatwierdził: Antoni Czyżyk Portalu Kulturalngo Warmii i Mazur www.światowid Przygotował: Krzysztof Prochra... Zatwirdził: Antoni Czyżyk... Elbląg, dn. 4.12.2014 Płna forma nazwy prawnj: www.światowid Formy płnj nazwy prawnj nalży

Bardziej szczegółowo

Systemy Czasu Rzeczywistego (SCR)

Systemy Czasu Rzeczywistego (SCR) ystmy Czasu Rzczywistgo (CR) Wyład 4: Świat analogowy a cyfrowy wprowadzni 2/2 Modlowani i symulacja w środowisu Matlab/imulin - podstawy ii2017 WYDZIAŁ ELEROECHNII I AUOMAYI AEDRA INŻYNIERII YEMÓW EROWANIA

Bardziej szczegółowo

Cyfrowe przetwarzanie sygnałów w urządzeniach EAZ firmy Computers & Control

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

Bardziej szczegółowo

Teoria struktury kapitału

Teoria struktury kapitału Toria strutury apitału Dr Tomasz Słońsi Toria strutury apitału, Moigliani-Millr (MM), Nobl w zizini onomii Powaliny nowoczsnj torii strutury apitału zostały położon w rou 1958 w molu, tóry opirał się o

Bardziej szczegółowo

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA LABORATORIUM CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW Stopień, imię i nazwisko prowadzącego Imię oraz nazwisko słuchacza Grupa szkoleniowa Data wykonania ćwiczenia dr inż. Andrzej Wiśniewski

Bardziej szczegółowo

OFERTA REALIZACJI ZADANIA PUBLICZNEGO OFERTA/OFERTA WSPÓLNA 1)

OFERTA REALIZACJI ZADANIA PUBLICZNEGO OFERTA/OFERTA WSPÓLNA 1) OFERTA REALIZACJI ZADANIA PUBLICZNEGO... Data i miejsce łożenia oferty (wypełnia organ administracji publicnej) OFERTA/OFERTA WSPÓLNA ORGANIZACJI POZARZĄDOWEJ(-YCH)/PODMIOTU(-ÓW), O KTÓRYM(-YCH) MOWA W

Bardziej szczegółowo

9. Sprzężenie zwrotne własności

9. Sprzężenie zwrotne własności 9. Sprzężenie zwrotne własności 9.. Wprowadzenie Sprzężenie zwrotne w uładzie eletronicznym realizuje się przez sumowanie części sygnału wyjściowego z sygnałem wejściowym i użycie zmodyiowanego w ten sposób

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Iwona śak, Paweł Niemiec

Iwona śak, Paweł Niemiec 8. ROZTWORY BUFOROWE Iwona śa, Paweł Niemiec Rotwory buforowe posiadają dolność buforowania, tn. preciwstawiania się nacnym mianom ph po dodaniu do nich niewielich ilości mocnego wasu lub mocnej asady.

Bardziej szczegółowo

Zastosowania programowalnych układów analogowych isppac

Zastosowania programowalnych układów analogowych isppac Zastosowania programowalnych uładów analogowych isppac 0..80 strutura uładu "uniwersalnego" isppac0 ułady nadzorujące na isppac0, 30 programowanie filtrów na isppac 80 analiza częstotliwościowa projetowanych

Bardziej szczegółowo

f = 2 śr MODULACJE

f = 2 śr MODULACJE 5. MODULACJE 5.1. Wstęp Modulacja polega na odzwierciedleniu przebiegu sygnału oryginalnego przez zmianę jednego z parametrów fali nośnej. Przyczyny stosowania modulacji: 1. Umożliwienie wydajnego wypromieniowania

Bardziej szczegółowo

W-24 (Jaroszewicz) 22 slajdy Na podstawie prezentacji prof. J. Rutkowskiego. Cząstka w studni potencjału. przykłady efektu tunelowego

W-24 (Jaroszewicz) 22 slajdy Na podstawie prezentacji prof. J. Rutkowskiego. Cząstka w studni potencjału. przykłady efektu tunelowego Kyongju, Kora, April 999 W-4 (Jaroszwicz) slajdy Na podstawi przntacji prof. J. Rutowsigo Fizya wantowa 3 Cząsta w studni potncjału sończona studnia potncjału barira potncjału barira potncjału o sończonj

Bardziej szczegółowo

ĆWICZENIE 5 EMC FILTRY AKTYWNE RC. 1. Wprowadzenie. f bez zakłóceń. Zasilanie FILTR Odbiornik. f zakłóceń

ĆWICZENIE 5 EMC FILTRY AKTYWNE RC. 1. Wprowadzenie. f bez zakłóceń. Zasilanie FILTR Odbiornik. f zakłóceń ĆWICZENIE 5 EMC FILTRY AKTYWNE RC. Wprowadzenie Filtr aktywny jest zespołem elementów pasywnych RC i elementów aktywnych (wzmacniających), najczęściej wzmacniaczy operacyjnych. Właściwości wzmacniaczy,

Bardziej szczegółowo

TWIERDZENIA O WZAJEMNOŚCIACH

TWIERDZENIA O WZAJEMNOŚCIACH 1 Olga Kopac, Adam Łodygows, Wojcech Pawłows, Mchał Płotowa, Krystof Tymber Konsultacje nauowe: prof. dr hab. JERZY RAKOWSKI Ponań 2002/2003 MECHANIKA BUDOWI 7 ACH TWIERDZENIE BETTIEGO (o wajemnośc prac)

Bardziej szczegółowo

3. Struktura pasmowa

3. Struktura pasmowa 3. Stutua pasmowa Funcja Blocha Quasi-pęd, sić odwotna Pzybliżni pawi swobodngo ltonu Dziua w paśmi walncyjnym Masa ftywna Stutua pasmowa (), pzyłady Półpzwodnii miszan lton w ysztal sfomułowani poblmu

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY AUTOMATYKI 6. Typowe obiekty i regulatory

PODSTAWY AUTOMATYKI 6. Typowe obiekty i regulatory Politchnia Warszawsa Instytt Atomatyi i Robotyi Prof. dr hab. inż. Jan Macij Kościlny PODSAWY AUOMAYKI 6. yow obity i rglatory Obit rglacji 2 Dwojai sns: - rocs o orślonych własnościach statycznych i dynamicznych,

Bardziej szczegółowo

TRANSFORMATORY. Transformator jednofazowy. Zasada działania. Dla. mamy. Czyli. U 1 = E 1, a U 2 = E 2. Ponieważ S. , mamy: gdzie: z 1 E 1 E 2 I 1

TRANSFORMATORY. Transformator jednofazowy. Zasada działania. Dla. mamy. Czyli. U 1 = E 1, a U 2 = E 2. Ponieważ S. , mamy: gdzie: z 1 E 1 E 2 I 1 TRANSFORMATORY Transformator jednofaowy Zasada diałania E E Z od Rys Transformator jednofaowy Dla mamy Cyli e ω ( t) m sinωt cosωt ω π sin ωt + m m π E ω m f m 4, 44 f m E 4, 44 f E m 4, 44 f m E, a E

Bardziej szczegółowo

Podstawy Automatyki Zbiór zadań dla studentów II roku AiR oraz MiBM

Podstawy Automatyki Zbiór zadań dla studentów II roku AiR oraz MiBM Aademia GórniczoHutnicza im. St. Staszica w Kraowie Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyi Katedra Automatyzacji Procesów Podstawy Automatyi Zbiór zadań dla studentów II rou AiR oraz MiBM Tomasz Łuomsi

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja (w matematyce) termin optymalizacja odnosi się do problemu znalezienia ekstremum (minimum lub maksimum) zadanej funkcji celu.

Optymalizacja (w matematyce) termin optymalizacja odnosi się do problemu znalezienia ekstremum (minimum lub maksimum) zadanej funkcji celu. TEMATYKA: Optymaliacja nakładania wyników pomiarów Ćwicenia nr 6 DEFINICJE: Optymaliacja: metoda wynacania najlepsego (sukamy wartości ekstremalnej) rowiąania punktu widenia określonego kryterium (musimy

Bardziej szczegółowo

ZŁOŻONE RUCHY OSI OBROTOWYCH STEROWANYCH NUMERYCZNIE

ZŁOŻONE RUCHY OSI OBROTOWYCH STEROWANYCH NUMERYCZNIE KOMISJA BUDOWY MASZYN PAN ODDZIAŁ W POZNANIU Vol. 6 nr Archiwum Technologii Masn i Automatacji 6 ROMAN STANIEK * ZŁOŻONE RUCHY OSI OBROTOWYCH STEROWANYCH NUMERYCZNIE W artkule predstawiono ależności matematcne

Bardziej szczegółowo

Kwantowanie sygnałów analogowych na przykładzie sygnału mowy

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

Bardziej szczegółowo

Transformator Φ M. uzwojenia; siła elektromotoryczna indukowana w i-tym zwoju: dφ. = z1, z2 liczba zwojów uzwojenia pierwotnego i wtórnego.

Transformator Φ M. uzwojenia; siła elektromotoryczna indukowana w i-tym zwoju: dφ. = z1, z2 liczba zwojów uzwojenia pierwotnego i wtórnego. Transformator Φ r Φ M Φ r i i u u Φ i strumień magnetycny prenikający pre i-ty wój pierwsego uwojenia; siła elektromotorycna indukowana w i-tym woju: dφ ei, licba wojów uwojenia pierwotnego i wtórnego.

Bardziej szczegółowo

Widmo akustyczne radia DAB i FM, porównanie okien czasowych Leszek Gorzelnik

Widmo akustyczne radia DAB i FM, porównanie okien czasowych Leszek Gorzelnik Widmo akustycznych sygnałów dla radia DAB i FM Pomiary widma z wykorzystaniem szybkiej transformacji Fouriera FFT sygnału mierzonego w dziedzinie czasu wykonywane są w skończonym czasie. Inaczej mówiąc

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

KOMPUTEROWE SYSTEMY POMIAROWE

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

Bardziej szczegółowo

Automatyczna kompensacja mocy biernej z systemem monitorowania kopalnianej sieci 6 kv

Automatyczna kompensacja mocy biernej z systemem monitorowania kopalnianej sieci 6 kv dr inż MARIAN HYLA Politechnika Śląska w Gliwicach Automatycna kompensacja mocy biernej systemem monitorowania kopalnianej sieci 6 kv W artykule predstawiono koncepcję, realiację ora efekty diałania centralnego

Bardziej szczegółowo

3. Zapas stabilności układów regulacji 3.1. Wprowadzenie

3. Zapas stabilności układów regulacji 3.1. Wprowadzenie 3. Zapas stabilności układów regulacji 3.. Wprowadenie Dla scharakteryowania apasu stabilności roważymy stabilny układ regulacji o nanym schemacie blokowym: Ws () Gs () Ys () Hs () Rys. 3.. Schemat blokowy

Bardziej szczegółowo

Metoda Elementów Skończonych w Modelowaniu Układów Mechatronicznych. Układy prętowe (Scilab)

Metoda Elementów Skończonych w Modelowaniu Układów Mechatronicznych. Układy prętowe (Scilab) Mtoda Elmntów Skończonych w Modlowaniu Układów Mchatronicznych Układy prętow (Scilab) str.1 I. MES 1D układy prętow. Podstawow informacj Istotą mtody lmntów skończonych jst sposób aproksymacji cząstkowych

Bardziej szczegółowo

Zaliczenie wykładu Technika Analogowa Przykładowe pytania (czas zaliczenia minut, liczba pytań 6 8)

Zaliczenie wykładu Technika Analogowa Przykładowe pytania (czas zaliczenia minut, liczba pytań 6 8) Zaliczenie wyładu Technia Analogowa Przyładowe pytania (czas zaliczenia 3 4 minut, liczba pytań 6 8) Postulaty i podstawowe wzory teorii obowdów 1 Sformułuj pierwsze i drugie prawo Kirchhoffa Wyjaśnij

Bardziej szczegółowo

Pattern Classification

Pattern Classification Pattern Classification All materials in these slides were taen from Pattern Classification (2nd ed) by R. O. Duda, P. E. Hart and D. G. Stor, John Wiley & Sons, 2000 with the permission of the authors

Bardziej szczegółowo

Podsumowanie W6ef. Zeemana ef. Paschena-Backa

Podsumowanie W6ef. Zeemana ef. Paschena-Backa Z na podstawie W. Gawli - Wstęp do Fiyi Atoowej, wyład 7 /8 Podsuowanie W6ef. Zeeana ef. Paschena-Baca B g B F F I B I I a B g g ) ( S L B S L A B ) ( = = 3 P,, + I=/ = Ato w polu eletrycny: joniacja polowa:

Bardziej szczegółowo

ANALIZA KONSTRUKCJI POWŁOKOWEJ. CIENKOŚCIENNY ZBIORNIK CIŚNIENIOWY

ANALIZA KONSTRUKCJI POWŁOKOWEJ. CIENKOŚCIENNY ZBIORNIK CIŚNIENIOWY Cw3_biornik.doc ANALIZA KONTRUKCJI POWŁOKOWEJ. CIENKOŚCIENNY ZBIORNIK CIŚNIENIOWY 1. W P R O W A D Z E N I E Ciało utworone pre dwie akrwione powierchnie nawane jest powłoką, jeśli preciętna odlełość pomięd

Bardziej szczegółowo

Algebra liniowa z geometrią analityczną

Algebra liniowa z geometrią analityczną WYKŁAD. Własności zbiorów liczbowych. Podzielność liczb całowitych, relacja przystawania modulo, twierdzenie chińsie o resztach. Liczby całowite Liczby 0,±,±,±3,... nazywamy liczbami całowitymi. Zbiór

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Metody dokładne w zastosowaniu do rozwiązywania łańcuchów Markowa

Metody dokładne w zastosowaniu do rozwiązywania łańcuchów Markowa Metody dokładne w astosowaniu do rowiąywania łańcuchów Markowa Beata Bylina, Paweł Górny Zakład Informatyki, Instytut Matematyki, Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej Plac Marii Curie-Skłodowskiej 5, 2-31

Bardziej szczegółowo

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Zamówień Publicznych ul. Szamocka 3, 5, 01-748 Warszawa tel: 22 667 17 04, fax: 22 667 17 33

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Zamówień Publicznych ul. Szamocka 3, 5, 01-748 Warszawa tel: 22 667 17 04, fax: 22 667 17 33 Zakład Ubzpiczń Społcznych Dpartamnt Zamówiń Publicznych ul. Szamocka 3, 5, 01-748 Warszawa tl: 22 667 17 04, fax: 22 667 17 33 993200/271/IN- 268/15 Warszawa, dnia 19.03.2015 r. Informacja dla Wykonawców,

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

ładunek do przewiezienia dwie możliwości transportu

ładunek do przewiezienia dwie możliwości transportu ładune do przewiezienia dwie możliwości transportu Potrzeba jest przesłać np. 10 Mb/s danych drogą radiową jedna ala nośna Kod NRZ + modulacja PSK czas trwania jednego bitu 0,1 us przy możliwej wielodrogowości

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie PA6. Badanie działania regulatora PID zaimplementowanego w sterowniku S7-1200 firmy Siemens

Ćwiczenie PA6. Badanie działania regulatora PID zaimplementowanego w sterowniku S7-1200 firmy Siemens INSYU AUOMAYKI i ROBOYKI WYDZIAŁ MECHARONIKI - laboratorium Ćwiczni PA6 Badani działania rgulatora PID zaimplmntowango w strowniu S7-00 firmy Simns Instrucja laboratoryjna Opracowani : dr inż. Danuta Holjo

Bardziej szczegółowo

Ś Ń ź Ś ź Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ą Ś Ż ż ż Ż ć ć ź ź ÓĆ ć Ż Ą ć Ż ż ć Ą Ł Ś Ń ć Ś Ą Ą ż Ż Ą ź Ą ź Ą ż Ś Ń Ł Ś Ś Ó Ą ż ż Ś Ń Ł Ś ż ź ź Ą ć ż ż ć ć ż ć ż Ą ż Ł ż ć ż ż Ż ż ż ż ć Ąć ż ż ż Ż Ż ż ż ć ż ć ż ż ż Ż ż ż

Bardziej szczegółowo

MES W ANALIZIE SPRĘŻYSTEJ UKŁADÓW PRĘTOWYCH

MES W ANALIZIE SPRĘŻYSTEJ UKŁADÓW PRĘTOWYCH MES W ANALIZIE SPRĘŻYS UKŁADÓW PRĘOWYCH Prykłady obliceń Belki Lidia FEDOROWICZ Jan FEDOROWICZ Magdalena MROZEK Dawid MROZEK Gliwice 7r. 6-4 Lidia Fedorowic, Jan Fedorowic, Magdalena Mroek, Dawid Mroek

Bardziej szczegółowo

Pomiary i przyrządy cyfrowe

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

Bardziej szczegółowo

MODULACJA. Definicje podstawowe, cel i przyczyny stosowania modulacji, rodzaje modulacji. dr inż. Janusz Dudczyk

MODULACJA. Definicje podstawowe, cel i przyczyny stosowania modulacji, rodzaje modulacji. dr inż. Janusz Dudczyk Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania MODULACJA Definicje podstawowe, cel i przyczyny stosowania modulacji, rodzaje modulacji dr inż. Janusz Dudczyk Cel wykładu Przedstawienie podstawowych

Bardziej szczegółowo

O F E R T A H o t e l Z A M E K R Y N * * * * T a m, g d z i e b łł k i t j e z i o r p r z e p l a t a s ił z s o c z y s t z i e l e n i t r a w, a r a d o s n e t r e l e p t a z m i a r o w y m s z

Bardziej szczegółowo

Politechnika Warszawska

Politechnika Warszawska Politechnika Warszawska Wydział Elektryczny Laboratorium Teletechniki Skrypt do ćwiczenia T.08 Zasady wytwarzania sygnałów zmodulowanych za pomocą modulacji AM 1. Zasady wytwarzania sygnałów zmodulowanych

Bardziej 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

ZASTOSOWANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH W DOBORZE FUNKCJI NAPĘDOWYCH ŻURAWI NA PODATNYM PODŁOŻU

ZASTOSOWANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH W DOBORZE FUNKCJI NAPĘDOWYCH ŻURAWI NA PODATNYM PODŁOŻU acta chanica t autoatica vol. no. () ZASOSOWAI SZUCZYCH SICI UROOWYCH W DOBORZ FUKCJI APĘDOWYCH ŻURAWI A PODAYM PODŁOŻU Andr URBAŚ * Mar SZCZOKA * * Katdra Inforatyi Stosowan Wydiał Zarądania i Inforatyi

Bardziej szczegółowo

Funkcje pola we współrzędnych krzywoliniowych cd.

Funkcje pola we współrzędnych krzywoliniowych cd. Funkcje pola we współrędnych krywoliniowych cd. Marius Adamski 1. spółrędne walcowe. Definicja. Jeżeli M jest rutem punktu P na płascynę xy, a r i ϕ są współrędnymi biegunowymi M, to mienne u = r, v =

Bardziej szczegółowo

Farmakokinetyka furaginy jako przykład procesu pierwszego rzędu w modelu jednokompartmentowym zawierającym sztuczną nerkę jako układ eliminujący lek

Farmakokinetyka furaginy jako przykład procesu pierwszego rzędu w modelu jednokompartmentowym zawierającym sztuczną nerkę jako układ eliminujący lek 1 Matriał tortyczny do ćwicznia dostępny jst w oddzilnym dokumnci, jak równiż w książc: Hrmann T., Farmakokintyka. Toria i praktyka. Wydawnictwa Lkarski PZWL, Warszawa 2002, s. 13-74 Ćwiczni 6: Farmakokintyka

Bardziej szczegółowo

Rurka Pitota Model FLC-APT-E, wersja wyjmowana Model FLC-APT-F, wersja stała

Rurka Pitota Model FLC-APT-E, wersja wyjmowana Model FLC-APT-F, wersja stała Pomiar prepływu Rurka Pitota Model FLC-APT-E, wersja wyjmowana Model FLC-APT-F, wersja stała Karta katalogowa WIKA FL 10.05 FloTec Zastosowanie Produkcja i rafinacja oleju Udatnianie i dystrybucja wody

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 1 ZADANIA - ZESTAW 1. . (odp. a)

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 1 ZADANIA - ZESTAW 1. . (odp. a) ZADANIA - ZESTAW 1 Zadanie 11 Rzucamy trzy razy monetą A i - zdarzenie polegające na tym, że otrzymamy orła w i - tym rzucie Oreślić zbiór zdarzeń elementarnych Wypisać zdarzenia elementarne sprzyjające

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 6. MODELE OBIEKTÓW 3-D3 część 2. 1. Powierzchnie opisane parametrycznie. Plan wykładu: Powierzchnie opisane parametrycznie

WYKŁAD 6. MODELE OBIEKTÓW 3-D3 część 2. 1. Powierzchnie opisane parametrycznie. Plan wykładu: Powierzchnie opisane parametrycznie WYKŁAD 6. owierchnie opisane paraetrcnie MODELE OIEKÓW -D cęść (,v (,v (,v f (,v f (,v f (,v v in in v v a a lan wkład: owierchnie opisane paraetrcnie v a v Krwe paraetrcne w -D D (krwa Herite a v in (,v

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie sygnałów biomedycznych

Przetwarzanie sygnałów biomedycznych Przetwarzanie sygnałów biomedycznych Wyład II Analiza widmowa Dostosowanie narzędzi teorii analizy widmowej do potrzeb pratycznej analizy sygnałów Rozważania analityczne przeształcenie Fouriera - w przedziale

Bardziej szczegółowo

Nazwa przedmiotu: Techniki symulacji. Kod przedmiotu: EZ1C Numer ćwiczenia: Ocena wrażliwości i tolerancji układu

Nazwa przedmiotu: Techniki symulacji. Kod przedmiotu: EZ1C Numer ćwiczenia: Ocena wrażliwości i tolerancji układu P o l i t e c h n i k a B i a ł o s t o c k a W y d i a ł E l e k t r y c n y Nawa predmiotu: Techniki symulacji Kierunek: elektrotechnika Kod predmiotu: EZ1C400 053 Numer ćwicenia: Temat ćwicenia: E47

Bardziej szczegółowo

z czynności komornika za I półrocze 2015 r. przez wyegzekwowanie ogółem (kol.6 do12) z powodu bezskuteczności na żądanie wierzyciela świadczenia

z czynności komornika za I półrocze 2015 r. przez wyegzekwowanie ogółem (kol.6 do12) z powodu bezskuteczności na żądanie wierzyciela świadczenia Okręgowego Apelacja Scecińska Numer identyfikacyjny REGON Diał 1. Ewidencja spraw MINISTERSTWO SPRAWIEDLIWOŚCI, Al. Ujawskie 11, 00-950 Warsawa Komornik Sąwy pry Sądie Rejonowym SR Scecin- MS-Kom23 Centrum

Bardziej szczegółowo

MS-Kom23. MINISTERSTWO SPRAWIEDLIWOŚCI, Al. Ujazdowskie 11, 00-950 Warszawa Komornik Sądowy Komornik Sądowy Agnieszka Bąk-Batowska przy Sądzie

MS-Kom23. MINISTERSTWO SPRAWIEDLIWOŚCI, Al. Ujazdowskie 11, 00-950 Warszawa Komornik Sądowy Komornik Sądowy Agnieszka Bąk-Batowska przy Sądzie sprawy, w których egekwowane kwoty prenacone są na pocet należności tytułu Apelacja Lubelska Numer identyfikacyjny REGON Diał 1. Ewidencja spraw MINISTERSTWO SPRAWIEDLIWOŚCI, Al. Ujawskie 11, 00-950 Warsawa

Bardziej szczegółowo

MS-Kom23 SPRAWOZDANIE Okręg Sądu

MS-Kom23 SPRAWOZDANIE Okręg Sądu Okręgowego Apelacja Białostocka Numer identyfikacyjny REGON Diał 1. Ewidencja spraw MINISTERSTWO SPRAWIEDLIWOŚCI, Al. Ujawskie 11, 00-950 Warsawa Komornik Sąwy pry Sądie Rejonowym SR w Pra- MS-Kom23 SPRAWOZDANIE

Bardziej szczegółowo

z czynności komornika za rok 2015 r. przez wyegzekwowanie ogółem (kol.6 do12) z powodu bezskuteczności na żądanie wierzyciela świadczenia egzekucji

z czynności komornika za rok 2015 r. przez wyegzekwowanie ogółem (kol.6 do12) z powodu bezskuteczności na żądanie wierzyciela świadczenia egzekucji sprawy, w których egekwowane kwoty prenacone są na pocet należności tytułu Okręgowego Apelacja Lubelska Numer identyfikacyjny REGON Diał 1. Ewidencja spraw MINISTERSTWO SPRAWIEDLIWOŚCI, Al. Ujawskie 11,

Bardziej szczegółowo

MS-Kom23 SPRAWOZDANIE Okręg Sądu

MS-Kom23 SPRAWOZDANIE Okręg Sądu Okręgowego Apelacja Białostocka Numer identyfikacyjny REGON Diał 1. Ewidencja spraw MINISTERSTWO SPRAWIEDLIWOŚCI, Al. Ujawskie 11, 00-950 Warsawa Komornik Sąwy pry Sądie Rejonowym SR w Suwałkach MS-Kom23

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

MS-Kom23 SPRAWOZDANIE Okręg Sądu

MS-Kom23 SPRAWOZDANIE Okręg Sądu Okręgowego Apelacja Resowska Numer identyfikacyjny REGON Diał 1. Ewidencja spraw MINISTERSTWO SPRAWIEDLIWOŚCI, Al. Ujawskie 11, 00-950 Warsawa Komornik Sąwy pry Sądie Rejonowym SR w Łańcucie MS-Kom23 SPRAWOZDANIE

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA. Ćwiczenie A2. Wyznaczanie współczynnika sprężystości sprężyny metodą dynamiczną.

INSTRUKCJA. Ćwiczenie A2. Wyznaczanie współczynnika sprężystości sprężyny metodą dynamiczną. INSRUKCJA Ćwiczenie A Wyznaczanie wpółczynnia prężytości prężyny metodą dynamiczną. Przed zapoznaniem ię z intrucją i przytąpieniem do wyonania ćwiczenia należy zapoznać ię z natępującymi zagadnieniami:

Bardziej szczegółowo

Ekscytony Wanniera Motta

Ekscytony Wanniera Motta ozpatrzmy oddziaływani lktronu o wktorz falowym bliskim minimum pasma przwodnictwa oraz dziury z obszaru blisko wirzcołka pasma walncyjngo. Zakładamy, ż oba pasma są sfryczni symtryczn, a ic kstrma znajdują

Bardziej szczegółowo