Teoria Sygnałów. III rok Informatyki Stosowanej. Wykład 6
|
|
- Urszula Tomczak
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 eoria Sygnałów III rok Inforatyki Stosowanej Wykład 6 Dyskretne sygnały cyfrowe Metody cyfrowego przetwarzania sygnałów (CPS) coraz bardziej wypierają tradycyjne etody analogowe. Zaianę sygnału analogowego na sygnał binarny reprezentowany słowai binarnyi o ustalonej długości słowa dokonuje przetwornik analogowo-cyfrowy A/C. Sygnał cyfrowy z jego wyjścia jest następnie przetwarzany przez filtr cyfrowy, który przekształca go w inny sygnał cyfrowy o pożądanej postaci. Sygnał cyfrowy z wyjścia filtru cyfrowego jest z kolei przekształcany na sygnał analogowy przez przetwornik cyfrowo-analogowy C/A. Filtr cyfrowy oże być realizowany sprzętowo lub prograowo. Paięć Filtr cyfrowy (t) A/C Urządzenie arytetyczne C/A y(t) Układ synchronizacji
2 Przetwarzanie ciągłego sygnału analogowego na sygnał cyfrowy polega na dyskretyzacji sygnału w czasie czyli jego próbkowaniu, dyskretyzacji wartości sygnału czyli kwantowaniu oraz na kodowaniu uzyskanego sygnału dyskretnego. Próbkowanie następuje przez kolejne pobieranie próbek wartości sygnału w pewnych odstępach czasu, w taki sposób, aby ciąg próbek uożliwiał jak najwierniejsze odtworzenie całego przebiegu funkcji. Kwantowanie przebiegu analogowego polega na przyporządkowaniu każdej próbce skończonej liczby pozioów aplitudy, odpowiadający dyskretny wartościo od zera do pełnego zakresu. Przekształcenie sygnału ciągłego (analogowego) w sygnał dyskretny wyaga użycia przetwornika analogowo-cyfrowego A/C o ustalony kroku próbkowania i kroku kwantyzacji. Kilka słów o przetworniku ożna znaleźć na stronie Y() - - Y() Jeśli krok próbkowania będzie wynosił.s zaś próbki będą ogły przyjować dowolne wartości to wynikie próbkowania będą czerwone kółka (wykres lewy). Jeśli krok kwantyzacji będzie wynosił 1 to wynik jest zaznaczony czerwonyi kółkai (wykres prawy). ( t ) sin( πf ) t ( n) sin( f n t) po spróbkowaniu Ponieważ sinus jest funkcją okresową ożna zapisać: ( n) f n t) sin(f n t + ) sin( Drugi wyraz ożna zapisać jako: sin( f n t + ) sin ( f + ) n t n t ( n) f n t) sin( ( f + kf ) n t) sin( s π jeśli kn t 1 f to s Podczas próbkowania z częstotliwością f s próbek/s nie a ożliwości rozróżnienia spróbkowanych przebiegów sinusoidalnych o częstotliwości f Hz i f +kf s Hz (k liczba całkowita)
3 Ilustracja zjawiska aliazingu. Porównanie wida sygnału ciągłego, rzeczywistego z wide sygnału dyskretnego. fs 4 Hz Fc 1, 15,, 5, 3, 35, 4, 45 i 5 Hz Zgodnie z ostatni wzore na poprzedniej stronie wida sygnałów dyskretnych dla Fc1 Hz i Fc5 Hz są równe gdy częstotliwość próbkowania jest równa 4Hz (1Hz + 4Hz 5Hz) Ponadto rysunek ilustruje cykliczność zaburzenia wida sygnału spróbkowanego na skutek aliazingu. Częstotliwość Nyquista to inialna częstotliwość próbkowania dla której aliazing nie zachodzi. Jest ona równa dwukrotnej częstotliwości aksyalnej sygnału (tj sinusoida usi być próbkowana częściej niż dwie próbki na okres) Ilustracja zjawiska aliazingu dla sygnału zespolonego. Porównanie wida sygnału ciągłego, zespolonego z wide tegoż sygnału po spróbkowaniu. W wypadku sygnałów zespolonych częstotliwość próbkowania Nyquista jest równa szerokości pasa sygnału. (próbkowany jest sygnał zespolony więc de facto próbek jest dwa razy więcej). Reguła powielania wida dla sygnału spróbkowanego działa i w ty przypadku (wido sygnału o częstotliwości Fc Hz jest takie sao jak sygnału o częstotliwości Fc4 Hz)
4 Pytanie zasadnicze: czy na podstawie zapisu dyskretnego ożna odtworzyć funkcję ciągłą? A jeśli tak, to jakie usi ona spełniać warunki? Odpowiedź: Sygnał usi ieć ograniczone paso częstotliwościowe tj. X() dla > a Sygnałai o ograniczony paśie ogą być zarówno sygnały o ograniczonej energii, jak i o ograniczonej ocy. Jedno jest jasne zbyt rzadkie próbkowanie powoduje niejednoznaczność w definiowaniu krzywej ciągłej. Zachodzi w ty wypadku zjawisko aliasingu. (ang. Alias: wo naes for the sae person, or thing) wierdzenie o próbkowaniu Na wykładzie 3 udowodniliśy związek z transforacji Fouriera z szeregai Fouriera. Obecnie udowodniy twierdzenie będące podstawą teorii sygnałów dyskretnych tw. o próbkowaniu (czasai nazywane twierdzenie Shannona lub Kotelnikowa-Shannona). Na początek przyponienie z wykładu 3. δ I ( t) δ ( t n ) s n i t 1 t δ t e dt δ ns sδ [ δ ( )] ( ) ( ) ( ) n Niech (t) będzie sygnałe analogowy (ciągły). Wynikie działania idealnego przetwornika A/C są wartości tego sygnału dla wybranych wartości arguentu. Próbkowanie z krokie ożna zapisać jako: ( t) ( t) δ ( t) ( t) δ ( t n ) ( t) δ ( t n ) ( n ) δ ( t n ) n n s n
5 Wido sygnału spróbkowanego jest równe: s [ s ] X ( ) δ ( ns ) X ( n s ) 1 ( ) X ( ) δ ( ) X δ S n Wido sygnału spróbkowanego składa się z okresowo powtarzanych kopii wida sygnału ciągłego) X() (próbkowanego). Kopie te są poprzesuwane o całkowite krotności częstotliwości próbkowania s. Aby sąsiednie kopie wida nie zachodziły na siebie usi być spełniony warunek: s a > a lub s > a, gdzie a - największa niezerowa częstotliwość w widie X() (oczywiście w widie ciągły). Liczbę a, nazyway częstotliwością Nyquista N. f s n π > S a f a < 1 krok próbkowania w dziedzinie czasu S częstotliwość z jaką jest replikowane wido
6 Splot Λ() i δ() - a a s > a s s a s s < a s Niech najniejsza częstotliwość próbkowania nie powodując utraty inforacji poprzez zjawisko aliasingu wynosi s a. Wytnijy centralną część wida filtre idealny prostokątny o częstotliwości granicznej s g. Jego transforata jest równa Π(). Działanie filtru jest równoważne odsunięciu s do nieskończoności a więc próbkowaniu z nieskończenie ały krokie. [ ] 1 ( t) I ( ) Π ( ) p π X δ g ( t) ( n ) δ ( t n ) s ( t) sin π t ( n ) sin s a ( ( t n )) ( t n ) n n gdyż 1 Π it 1 it 1 1 it 1 1 i t i t ( ) e d e d e [ e e ] ( t) sin t ( t) it 1 1 i sin it it
7 ( k ) ( n ) Filtr o charakterystyce h ( t) ( t) sin π t nazyway filtre rekonstruujący. Jego zastosowanie uożliwia dokładne odtworzenie sygnału analogowego na podstawie jego próbek (n). Jeśli s a to otrzyujey: π sin ( t n ) sin ( ) ( t) sin( ( t n )) h t t ( t n ) π sin π ( t n ) h( t n ) π t Jeśli tk to otrzyujey h(t). Dla tn ay h(t)1. π sin π n ( k n ) ( k n ) Na rysunku ilustracja wzoru ( ( t n )) ( ) n Przykład deonstrujący efektywność interpolacji ciągu danych dyskretnych funkcjai sinc(). Poniżej funkcja o ciągły przebiegu (de facto jest to b. gęsto spróbkowany przebieg). Jest to sinusoida o częstotliwości f a 1Hz.
8 Próbkujey funkcję b. rzadko 5 próbek na okres, tj..s. Stąd f s 5 Hz oraz f N Hz. Jest więc spełniony warunek f s > f N (czyli f a < 1/) Filtr rekonstruujący jest przesuwany z krokie równy krokowi próbkowania.
9 Kolor czarny sinusoida zrekonstruowana na podstawie wartości w punktach tnh.s za poocą funkcji interpolujących sinc() kolorowe przebiegi. W iejscach występowania próbek tylko jedna funkcja sinc() jest niezerowa i przyjuje wartość aksyalną. Sygnał odtworzony (niebieski) na tle sygnału oryginalnego (czerwony) a poniżej ich różnica.
10 Jak wynika z twierdzenia Shannona znajoość próbek sygnału wystarcza do odtworzenia dokładnych wartości sygnału (t) w chwilach iędzy chwilai próbkowania. Wartości te ożna odtworzyć nuerycznie posługując się tablicą funkcji Sa(). Z uwagi na nieskończoną suę szeregu Kotielnikowa- Shannona ożna je obliczyć jedynie z pewny przybliżenie. Najczęściej stosowaną w praktyce etodą odtworzenia sygnału z próbek (ipleentowaną w przetwornikach C/A) jest etoda schodkowa. Polega ona na utworzeniu odcinkai stałego sygnału analogowego przybliżającego odtwarzany sygnał (t). Aby przybliżenie to było dostatecznie dokładne, częstotliwość próbkowania powinna być dużo większa od częstotliwości Nyquista (powinien być stosowany tzw. oversapling). Sygnał analogowy tworzony w etodzie schodkowej jest suą ipulsów prostokątnych o czasie trwania równy okresowi próbkowania i aplitudach równych wartościo kolejnych próbek sygnału (n). Można pokazać (zrobiy to na ćwiczeniach), że dla tak utworzonego sygnału wido a postać: ~ X i ( ) Sa( ) e X ( n ) n Wido sygnału odtwarzanego przez przetwornik C/A etodą schodkową jest w porównaniu z wide oryginalny zniekształcone obwiednią typu Sa(/). Zniekształcenia wida ogą być korygowane przez zastosowanie filtru korekcyjnego o charakterystyce filtracji w paśie sygnału [-, ] będącej odwrotnością funkcji Sa. W dziedzinie czasu filtr ten wygładza schodki sygnału odtwarzanego przez przetwornik C/A, dlatego nazywany jest filtre wygładzający. s
11 Kilka uwag: Sygnały o skończony czasie trwania ają nieograniczone paso częstotliwościowe. wierdzenie Paleya-Wienera orzeka, że każdy sygnał o skończony czasie trwania a paso nieograniczone. Uzasadnienie: Jeśli paso sygnału jest ograniczone pulsacją, to jego wido spełnia dla każdego tożsaościową równość: X Π X ( ) ( ) ( ) Z twierdzenia o splocie w dziedzinie czasu wynika zate, że. t t Sa ( ) ( ) ( π ) ( ) Ponieważ sygnał Sa jest niezerowy na całej osi czasu, zate jego splot z sygnałe ipulsowy (prawa strona ostatniej równości) przybiera również wartości niezerowe na całej osi czasu. Dochodziy ty say do sprzeczności. Idealny filtr dolnopasowy a prostokątną charakterystykę filtracji (charakterystykę aplitudowo-fazową) H(i). Obliczając jej odwrotną transforatę Fouriera widziy, że odpowiedź ipulsowa h(t) tego filtru (odpowiedź na pobudzenie ipulse Diraca podany na jego wejście w chwili t) jest sygnałe typu Sa, a więc niezerowy dla t <. Oznacza to, że filtr taki jest nieprzyczynowy, a więc nierealizowalny fizycznie. Filtr idealny zastępuje się w praktyce filtre rzeczywisty o tak ukształtowanej charakterystyce filtracji, aby była ona ożliwie płaska w przedziale pulsacji i aby jej zbocza szybko opadały do zera poza ty przedziałe. y say sygnały ipulsowe nie spełniają warunków twierdzenia o próbkowaniu. Występujące w praktyce sygnały ają jednak ogony widowe o poijalnie ałej gęstości i zawsze ożna ustalić arbitralnie próg, powyżej którego wido sygnału ożna uznać za zerowe. Ustalając arbitralnie próg pasa sygnału popełniay zawsze większy lub niejszy błąd aliasingu. Błąd ten ożna zniejszyć, stosując dolnoprzepustowy filtr ochronny odcinający paso sygnału powyżej progu f. Sygnał z wyjścia takiego filtru ożey już próbkować bez aliasingu z częstotliwością f f s f.
12 Nierealizowalność ipulsów Diraca jako ipulsów próbkujących. Ciąg ipulsów Diraca jest odele teoretyczny ipulsów próbkujących, a więc nierealizowalny fizycznie. Próbkowanie sygnału w wyniku nożenia go przez ten ciąg nosi nazwę próbkowania idealnego. W praktyce ciąg ipulsów Diraca zastępuje się realizowalnyi fizycznie ciągai wąskich ipulsów prostokątnych. Na rysunku syste próbkowania naturalnego, w który sygnał próbkowany jest nożony przez falę unipolarną (rys. a-c). Wido tej fali jest dystrybucyjne, ale dystrybucje widowe nie ają jednakowych wysokości, lecz układają się na obwiedni typu (rys. d). Nadal jednak wido sygnału próbkowanego jest splatane przez dystrybucje widowe i powielone kopie są niezniekształcone w stosunku do wida, choć ich wysokości aleją. W ty przypadku ożliwe jest zate odzyskanie niezniekształconego sygnału. c ( t) ( t) c( t) ( t) Πτ ( t n ) ( t) τ n τ ( t) Sa nπ ( t) n n τ Sa nπ e τ inst e inst X S τ ( ) Sa nπ X ( n ) n τ s Poniżej syste próbkowania chwilowego. W ty przypadku próbki są reprezentowane ipulsai prostokątnyi o wysokościach równych poszczególny próbko (rys. e). Powielone kopie widowe są jednak zniekształcone obwiednią Sa(), która jest funkcją częstotliwości. ( t) ( t) ( n ) Πτ ( t n ) ( n ) [ Πτ ( t) δ ( t n )] Π τ ( t) ( n ) δ ( t n ) n X S τ n τ ( ) Sa X ( n ) n S n
13 Efekt stroboskopowy występuje wówczas, gdy sygnał okresowy próbkujey z częstotliwością niejszą od częstotliwości Nyquista, ale odpowiednio dobraną. Na rysunku efekt stroboskopowy zilustrowano dla przypadku sygnału sinusoidalnego. Próbki sinusoidy 1 (t) pobierane z częstotliwością znacznie większą od jego częstotliwości Nyquista, są identyczne jak próbki sinusoidy o większej częstotliwości (t) pobierane z tą saą częstotliwością próbkowania (która w ty przypadku jest niejsza od częstotliwości Nyquista). Na podstawie tych próbek ożey odtworzyć kopię szybkiego sygnału o ty say kształcie, ale rozciągniętą w czasie. Wido sinusoidy 1 (t) jest położone w f zaś sinusoidy (t) w f +f s, gdzie f s jest częstotliwością próbkowania. Wido sinusoidy 1 (t) jest powielane z częstotliwością f s. Na skutek aliasingu wido sinusoidy (t) jest odkładane syetrycznie względe f s i powielane z tą saą częstotliwością. Claude Elwood Shannon (urodzony 3 kwietnia zarł 4 lutego 1) - aerykański ateatyk i inżynier, profesor MI. Jeden z twórców teorii inforacji. Jako jeden z pierwszych pojął doniosłość kodu binarnego i już jako łody człowiek proroczo twierdził, że ciągai zer i jedynek da się opisać tekst, obraz i dźwięk. Stworzył odele procesu kounikacyjnego wykorzystywane później przez psychologów. Jego najsłynniejsze dzieło to "Mateatyczna teoria kounikacji opublikowana w 1948 roku, która położyła podwaliny pod terodynaikę kounikacyjną. Shannon zafascynowany był aszynai liczącyi i urządzeniai, które dziś określilibyśy iane gadżetów - zaprojektował np. pianino odtwarzające w kolejności losowej zaprograowane uprzednio utwory uzyczne, czy saouczącą się ysz (znajdowała drogę przez labirynt, na którego końcu Shannon kładł kawałek sera). Pracował także nad sztuczną inteligencją, rozwijając koncepcje aszyn uringa, czego efekte było.in. stworzenie w 1956 r. koputera szachowego MANIAC 1. Zafascynowany algebrą Boole'a starał się znaleźć jej zastosowanie w prograowaniu przełączników obwodów elektrycznych. W roku 1948, zajując się zagadnienie przepustowości linii telefonicznych, Shannon opracował wiele ważnych do dziś foruł ateatycznych, które stanowią podstawę nowoczesnej teorii inforacji. Jego twierdzenia nabrały szczególnego znaczenia praktycznego po wynalezieniu układów scalonych. Bez przesady ożna powiedzieć, że teorie tego wielkiego naukowca leżą u podstaw współczesnej ekspansji koputerów i Internetu. "Rewolucja cyfrowa zaczęła się od niego" powiedział na wieść o śierci wielkiego uczonego słynny aerykański inforatyk Neil Sloane. "Był to jeden z największych uysłów inionego stulecia - dodał - bez niego nie istniałyby dziś najważniejsze zdobycze naszej cywilizacji". Shannon urodził się w Michigan i w University of Michigan uzyskał dyploy w dziedzinie ateatyki i inżynierii elektrycznej. Doktorat obronił w Massachusetts Institute of echnology w roku 194; od roku 1958 był ta profesore. W latach pracował w MI, gdzie współpracował przy budowie echanicznego analizatora dyferencjałów opracowanego przez Vannevera Busha. W latach pracował również w słynnych Laboratoriach Bella. Na eeryturę przeszedł w roku Claude Shannon znany był z tego, że uprawianie nauki było dla niego nie tylko poważny zajęcie, ale również radością i zabawą. Dla czystej zabawy na przykład skonstruował dziwaczną aszynę o nazwie HROBAC-I, która liczyła, wykorzystując... rzyski zapis liczb. Shannon opracował zasady wyspecjalizowanego koputera do tej gry na blisko pół wieku przed głośny ecze szachowy Garriego Kasparowa z koputere Deep Blue.
Teoria Sygnałów. II Geofizyki III rok Informatyki Stosowanej Wykład 7
eoria Sygnałów II Geofizyki III rok Inforatyki Stosowanej Wykład 7 Dyskretne sygnały cyfrowe Metody cyfrowego przetwarzania sygnałów (CPS coraz bardziej wypierają tradycyjne etody analogowe. Zaianę sygnału
Próbkowanie sygnałów (ang. sampling) PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW ANALOGOWYCH NA SYGNAŁY CYFROWE. Literatura. Cyfrowe Przetwarzanie Sygnałów
Cyfrowe Przetwarzanie Sygnałów Literatura Dr inż. Jakub Gałka C2-419, jgalka@agh.edu.pl Tel. wew. AGH 50-68 Konsultacje, poniedziałek, 11:30-12:30 1. Alan V. Oppenhei, Ronald W.Schafer: Cyfrowe przetwarzanie
Szereg i transformata Fouriera
Analiza danych środowiskowych III rok OŚ Wykład 3 Andrzej Leśniak KGIS, GGiOŚ AGH Szereg i transformata Fouriera Cel wykładu: Wykrywanie i analiza okresowości w szeregach czasowych Przepływ wody w rzece
uzyskany w wyniku próbkowania okresowego przebiegu czasowego x(t) ze stałym czasem próbkowania t takim, że T = t N 1 t
4. 1 3. " P r ze c ie k " w idm ow y 1 0 2 4.13. "PRZECIEK" WIDMOWY Rozważmy szereg czasowy {x r } dla r = 0, 1,..., N 1 uzyskany w wyniku próbkowania okresowego przebiegu czasowego x(t) ze stałym czasem
2. Szybka transformata Fouriera
Szybka transforata Fouriera Wyznaczenie ciągu (Y 0, Y 1,, Y 1 ) przy użyciu DFT wyaga wykonania: nożenia zespolonego ( 1) razy, dodawania zespolonego ( 1) razy, przy założeniu, że wartości ω j są już dane
Sygnał a informacja. Nośnikiem informacji mogą być: liczby, słowa, dźwięki, obrazy, zapachy, prąd itp. czyli różnorakie sygnały.
Sygnał a informacja Informacją nazywamy obiekt abstarkcyjny, który może być przechowywany, przesyłany, przetwarzany i wykorzystywany y y y w określonum celu. Zatem informacja to każdy czynnik zmnejszający
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
O sygnałach cyfrowych
O sygnałach cyfrowych Informacja Informacja - wielkość abstrakcyjna, która moŝe być: przechowywana w pewnych obiektach przesyłana pomiędzy pewnymi obiektami przetwarzana w pewnych obiektach stosowana do
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
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:
Właściwości sygnałów i splot. Krzysztof Patan
Właściwości sygnałów i splot Krzysztof Patan Właściwości sygnałów Dla sygnału ciągłego x(t) można zdefiniować wielkości liczbowe charakteryzujące ten sygnał wartość średnia energia sygnału x sr = lim τ
Spis treści. 1. Cyfrowy zapis i synteza dźwięku Schemat blokowy i zadania karty dźwiękowej UTK. Karty dźwiękowe. 1
Spis treści 1. Cyfrowy zapis i synteza dźwięku... 2 2. Schemat blokowy i zadania karty dźwiękowej... 4 UTK. Karty dźwiękowe. 1 1. Cyfrowy zapis i synteza dźwięku Proces kodowania informacji analogowej,
AKADEMIA MORSKA KATEDRA NAWIGACJI TECHNICZEJ
AKADEMIA MORSKA KATEDRA NAWIGACJI TECHNICZEJ ELEMETY ELEKTRONIKI LABORATORIUM Kierunek NAWIGACJA Specjalność Transport orski Seestr II Ćw. 5 Modulacja AM i Wersja opracowania Marzec 5 Opracowanie: gr inż.
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
Przetwarzanie sygnałów z czasem ciągłym
Przetwarzanie sygnałów z czasem ciągłym Model systemowy układu p( t ) r ( t) wejście Układ wyjście p( t ) pobudzenie r ( t) reakcja Układ wykonuje pewną operację { i } na sygnale wejściowym p t (pobudzeniu),
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
Obwody prądu przemiennego bez liczb zespolonych
FOTON 94, Jesień 6 45 Obwody prądu przeiennego bez liczb zespolonych Jerzy Ginter Wydział Fizyki Uniwersytetu Warszawskiego Kiedy prowadziłe zajęcia z elektroagnetyzu na Studiu Podyploowy, usiałe oówić
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.
1. Modulacja analogowa, 2. Modulacja cyfrowa
MODULACJA W16 SMK 2005-05-30 Jest operacja mnożenia. Jest procesem nakładania informacji w postaci sygnału informacyjnego m.(t) na inny przebieg o wyższej częstotliwości, nazywany falą nośną. Przyczyna
LABORATORIUM METROLOGII. Podstawy akwizycji i cyfrowego przetwarzania sygnałów. dr inż. Andrzej Skalski. mgr inż. Mirosław Socha
AKADEMIA GÓRNICZO - HUTNICZA IM. STANISŁAWA STASZICA w KRAKOWIE WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI, AUTOMATYKI, INFORMATYKI i ELEKTRONIKI KATEDRA METROLOGII LABORATORIUM METROLOGII Podstawy akwizycji i cyfrowego
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
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
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.
Materiały pomocnicze do wykładu
Materiały pomocnicze do wykładu 1 Plan zajęć Podstawowe wiadomości o sygnałach Szeregi Fouriera Ciągła Transformata Fouriera Sygnały cyfrowe Próbkowanie sygnałów. Zjawisko aliasingu Dyskretna i Szybka
Teoria sygnałów Signal Theory. Elektrotechnika I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)
. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 Teoria sygnałów Signal Theory A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW
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
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
Andrzej Leśnicki Laboratorium CPS Ćwiczenie 6 1/8 ĆWICZENIE 6. Dyskretne przekształcenie Fouriera DFT
Andrzej Leśnicki Laboratorium CPS Ćwiczenie 6 1/8 ĆWICZEIE 6 Dyskretne przekształcenie Fouriera DFT 1. Cel ćwiczenia Dyskretne przekształcenie Fouriera ( w skrócie oznaczane jako DFT z ang. Discrete Fourier
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
Materiały pomocnicze do wykładu
do wykładu 1 1. Tomasz P. Zieliński - Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań, WKŁ, 2009, 2. Richard G. Lyons, Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów, WKŁ, 2010 (wyd. 2 rozszerzone),
Podstawy akwizycji i cyfrowego przetwarzania sygnałów
AKADEMIA GÓRNICZO - HUTNICZA IM. STANISŁAWA STASZICA w KRAKOWIE WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI, AUTOMATYKI, INFORMATYKI i ELEKTRONIKI KATEDRA METROLOGII LABORATORIUM METROLOGII Podstawy akwizycji i cyfrowego
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
Dyskretne przekształcenie Fouriera cz. 2
Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Jacek Rezmer -1- Dyskretne przekształcenie Fouriera cz. 2 Twierdzenie o przesunięciu Istnieje ważna właściwość DFT, znana jako twierdzenie o przesunięciu. Mówi ono, że: przesunięcie
AiR_CPS_1/3 Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Digital Signal Processing
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2013/2014
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
Próbkowanie (ang. sampling) - kwantyzacja. Rastrowa reprezentacja obrazu 2D. Generowanie obrazu rastrowego 2D. Próbkowanie i integracja
Próbkowanie (ang. sampling) - kwantyzacja Rastrowa reprezentacja obrazu 2D Próbkowanie - proces zamiany ciągłego sygnału f(x) na skończoną liczbę wartości opisujących ten sygnał. Kwantyzacja - proces zamiany
Kartkówka 1 Opracowanie: Próbkowanie częstotliwość próbkowania nie mniejsza niż podwojona szerokość przed spróbkowaniem.
Znowu prosta zasada - zbierzmy wszystkie zagadnienia z tych 3ech kartkówek i opracujmy - może się akurat przyda na dopytkę i uda się zaliczyć labki :) (dodatkowo można opracowania z tych rzeczy z doc ów
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
Rozdział 5. Przetwarzanie analogowo-cyfrowe (A C)
5. 0. W p r ow adzen ie 1 2 1 Rozdział 5 Przetwarzanie analogowo-cyfrowe (A C) sygnał przetwarzanie A/C sygnał analogowy cyfrowy ciągły dyskretny próbkowanie: zamiana sygnału ciągłego na dyskretny konwersja
Kompresja Danych. Streszczenie Studia Dzienne Wykład 13, f(t) = c n e inω0t, T f(t)e inω 0t dt.
1 Kodowanie podpasmowe Kompresja Danych Streszczenie Studia Dzienne Wykład 13, 18.05.2006 1.1 Transformaty, próbkowanie i filtry Korzystamy z faktów: Każdą funkcję okresową można reprezentować w postaci
Obraz cyfrowy. Radosław Mantiuk. Wydział Informatyki Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie
Obraz cyfrowy Radosław Mantiuk Wydział Informatyki Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Obraz Funkcja dwuwymiarowa. Wartością tej funkcji w dowolnym punkcie jest kolor (jasność). Obraz
EFEKTYWNE UŻYTKOWANIE ENERGII ELEKTRYCZNEJ
Studia Podyplomowe EFEKTYWNE UŻYTKOWANIE ENERGII ELEKTRYCZNEJ w ramach projektu Śląsko-Małopolskie Centrum Kompetencji Zarządzania Energią Pomiar parametrów sygnałów sieci elektroenergetycznej dr inż.
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.
Przetwarzanie analogowo-cyfrowe sygnałów
Przetwarzanie analogowo-cyfrowe sygnałów A/C 111111 1 Po co przekształcać sygnał do postaci cyfrowej? Można stosować komputerowe metody rejestracji, przetwarzania i analizy sygnałów parametry systemów
6. Transmisja i generacja sygnałów okresowych
24 6. Transmisja i generacja sygnałów okresowych Cele ćwiczenia Zapoznanie ze środowiskiem programistycznym Code Composer Studio. Zapoznanie z urządzeniem TMX320C5515 ezdsp. Zapoznanie z podstawami programowania
Wykład 2: Szeregi Fouriera
Rachunek prawdopodobieństwa MAP64 Wydział Elektroniki, rok akad. 8/9, sem. letni Wykładowca: dr hab. A. Jurlewicz Wykład : Szeregi Fouriera Definicja. Niech f(t) będzie funkcją określoną na R, okresową
Różne reżimy dyfrakcji
Fotonika Wykład 7 - Sposoby wyznaczania obrazu dyfrakcyjnego - Przykłady obrazów dyfrakcyjnych w polu dalekim obliczonych przy użyciu dyskretnej transformaty Fouriera - Elementy dyfrakcyjne Różne reżimy
Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki
Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Inormatyki Przedmiot: Zintegrowane Pakiety Obliczeniowe W Zastosowaniach InŜynierskich umer ćwiczenia: 7 Temat: Wprowadzenie do Signal Processing Toolbox 1. PRÓBKOWAIE
Przetwarzanie sygnałów
Przetwarzanie sygnałów Ćwiczenie 3 Filtry o skończonej odpowiedzi impulsowej (SOI) Spis treści 1 Filtracja cyfrowa podstawowe wiadomości 1 1.1 Właściwości filtru w dziedzinie czasu............... 1 1.2
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)
Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 9 Kodowanie podpasmowe. Przemysław Sękalski.
Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych Wykład 9 Kodowanie podpasmowe Przemysław Sękalski sekalski@dmcs.pl Politechnika Łódzka Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych DMCS Wykład opracowano
Teoria Sygnałów. III rok Informatyki Stosowanej. Wykład 8
Teoria Synałów rok nformatyki Stosowanej Wykład 8 Analiza częstotliwościowa dyskretnych synałów cyfrowych okna widmowe (cd poprzednieo wykładu) N = 52; T =.24; %czas trwania synału w sekundach dt = T/N;
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
Propagacja w przestrzeni swobodnej (dyfrakcja)
Fotonika Wykład 7 - Sposoby wyznaczania obrazu dyfrakcyjnego - Przykłady obrazów dyfrakcyjnych w polu dalekim obliczonych przy użyciu dyskretnej transformaty Fouriera - Elementy dyfrakcyjne Propagacja
Sygnały otaczającego nas świata mają postać analogową.
1 Wstęp Wykorzystano materiały książki Marven C., Ewers G.: Zarys cyfrowego przetwarzania sygnałów, Warszawa WKŁ 1999; K. Wesołowski Systemy radiokomunikacji ruchomej, Warszawa 1998;oraz wykładu prof.
SPRZĘTOWA REALIZACJA FILTRÓW CYFROWYCH TYPU SOI
1 ĆWICZENIE VI SPRZĘTOWA REALIZACJA FILTRÓW CYFROWYCH TYPU SOI (00) Celem pracy jest poznanie sposobu fizycznej realizacji filtrów cyfrowych na procesorze sygnałowym firmy Texas Instruments TMS320C6711
Technika audio część 1
Technika audio część 1 Wykład 9 Technologie na urządzenia mobilne Łukasz Kirchner Lukasz.kirchner@cs.put.poznan.pl http://www.cs.put.poznan.pl/lkirchner Wprowadzenie technologii audio Próbkowanie Twierdzenie
Zastosowania mikrokontrolerów w przemyśle
Zastosowania mikrokontrolerów w przemyśle Cezary MAJ Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Współpraca z pamięciami zewnętrznymi Interfejs równoległy (szyna adresowa i danych) Multipleksowanie
Technika audio część 2
Technika audio część 2 Wykład 12 Projektowanie cyfrowych układów elektronicznych Mgr inż. Łukasz Kirchner lukasz.kirchner@cs.put.poznan.pl http://www.cs.put.poznan.pl/lkirchner Wprowadzenie do filtracji
Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych
Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych Instytut Teleinformatyki ITI PK Kraków 21 luty 2011 Plan na dziś 1 Przedstawienie przedmiotu i zakresu wykładu polecanej iteratury zasad zaliczenia 2 Wyklad
DYSKRETNA TRANSFORMACJA FOURIERA
Laboratorium Teorii Sygnałów - DFT 1 DYSKRETNA TRANSFORMACJA FOURIERA Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest przeprowadzenie analizy widmowej sygnałów okresowych za pomocą szybkiego przekształcenie Fouriera
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
Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L
Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L Ćwiczenie 4. Filtry o skończonej odpowiedzi impulsowej (SOI) 1. Filtracja cyfrowa podstawowe
9. Optyka Interferencja w cienkich warstwach. λ λ
9. Optyka 9.3. nterferencja w cienkich warstwach. Światło odbijając się od ośrodka optycznie gęstszego ( o większy n) zienia fazę. Natoiast gdy odbicie zachodzi od powierzchni ośrodka optycznie rzadszego,
Dźwięk podstawowe wiadomości technik informatyk
Dźwięk podstawowe wiadomości technik informatyk I. Formaty plików opisz zalety, wady, rodzaj kompresji i twórców 1. Format WAVE. 2. Format MP3. 3. Format WMA. 4. Format MIDI. 5. Format AIFF. 6. Format
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.
Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 2 AiR III
1 Niniejszy dokument zawiera materiały do wykładu z przedmiotu Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów. Jest on udostępniony pod warunkiem wykorzystania wyłącznie do własnych, prywatnych potrzeb i może
Transformata Fouriera i analiza spektralna
Transformata Fouriera i analiza spektralna Z czego składają się sygnały? Sygnały jednowymiarowe, częstotliwość Liczby zespolone Transformata Fouriera Szybka Transformata Fouriera (FFT) FFT w 2D Przykłady
Generowanie sygnałów na DSP
Zastosowania Procesorów Sygnałowych dr inż. Grzegorz Szwoch greg@multimed.org p. 732 - Katedra Systemów Multimedialnych Generowanie sygnałów na DSP Wstęp Dziś w programie: generowanie sygnałów za pomocą
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
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
Zaawansowane algorytmy DSP
Zastosowania Procesorów Sygnałowych dr inż. Grzegorz Szwoch greg@multimed.org p. 732 - Katedra Systemów Multimedialnych Zaawansowane algorytmy DSP Wstęp Cztery algorytmy wybrane spośród bardziej zaawansowanych
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
4 Zasoby językowe Korpusy obcojęzyczne Korpusy języka polskiego Słowniki Sposoby gromadzenia danych...
Spis treści 1 Wstęp 11 1.1 Do kogo adresowana jest ta książka... 12 1.2 Historia badań nad mową i językiem... 12 1.3 Obecne główne trendy badań... 16 1.4 Opis zawartości rozdziałów... 18 2 Wyzwania i możliwe
dr inż. Artur Zieliński Katedra Elektrochemii, Korozji i Inżynierii Materiałowej Wydział Chemiczny PG pokój 311
dr inż. Artur Zieliński Katedra Elektrochemii, Korozji i Inżynierii Materiałowej Wydział Chemiczny PG pokój 3 Politechnika Gdaoska, 20 r. Publikacja współfinansowana ze środków Unii Europejskiej w ramach
ANALIZA SYGNAŁÓ W JEDNÓWYMIARÓWYCH
ANALIZA SYGNAŁÓ W JEDNÓWYMIARÓWYCH Generowanie podstawowych przebiegów okresowych sawtooth() przebieg trójkątny (wierzhołki +/-1, okres 2 ) square() przebieg kwadratowy (okres 2 ) gauspuls()przebieg sinusoidalny
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
POLITECHNIKA OPOLSKA
POLITECHNIKA OPOLSKA KATEDRA MECHANIKI I PODSTAW KONSTRUKCJI MASZYN MECHATRONIKA Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych Analiza sygnałów czasowych Opracował: dr inż. Roland Pawliczek Opole 2016 1 2 1. Cel
1.5. Sygnały. Sygnał- jest modelem zmian w czasie pewnej wielkości fizycznej lub stanu obiektu fizycznego
Sygnał- jest modelem zmian w czasie pewnej wielkości fizycznej lub stanu obiektu fizycznego Za pomocąsygnałów przekazywana jest informacja. Sygnałjest nośnikiem informacji. Za pomocą sygnału moŝna: badać
dr inż. Artur Zieliński Katedra Elektrochemii, Korozji i Inżynierii Materiałowej Wydział Chemiczny PG pokój 311
dr inż. Artur Zieliński Katedra Elektrochemii, Korozji i Inżynierii Materiałowej Wydział Chemiczny PG pokój 311 Politechnika Gdaoska, 2011 r. Publikacja współfinansowana ze środków Unii Europejskiej w
Przetwarzanie sygnałów
Spis treści Przetwarzanie sygnałów Ćwiczenie 3 Właściwości przekształcenia Fouriera 1 Podstawowe właściwości przekształcenia Fouriera 1 1.1 Kompresja i ekspansja sygnału................... 2 1.2 Właściwości
Cechy karty dzwiękowej
Karta dzwiękowa System audio Za generowanie sygnału dźwiękowego odpowiada system audio w skład którego wchodzą Karta dźwiękowa Głośniki komputerowe Większość obecnie produkowanych płyt głównych posiada
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
Konwersja dźwięku analogowego do postaci cyfrowej
Konwersja dźwięku analogowego do postaci cyfrowej Schemat postępowania podczas przetwarzania sygnału analogowego na cyfrowy nie jest skomplikowana. W pierwszej kolejności trzeba wyjaśnić kilka elementarnych
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
Przetworniki analogowo-cyfrowe - budowa i działanie" anie"
Przetworniki analogowo-cyfrowe - budowa i działanie" anie" Wprowadzenie Wiele urządzeń pomiarowych wyposaŝonych jest obecnie w przetworniki A/C. Końcówki takich urządzeń to najczęściej typowe interfejsy
WOLTOMIERZ CYFROWY. Metoda czasowa prosta. gdzie: stała całkowania integratora. stąd: Ponieważ z. int
WOLOMIEZ CYFOWY Metoda czasowa prosta int o t gdzie: stała całkowania integratora o we stąd: o we Ponieważ z f z więc N w f z f z a stąd: N f o z we Wpływ zakłóceń na pracę woltomierza cyfrowego realizującego
TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM
TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM AKADEMIA MORSKA Katedra Telekomunikacji Morskiej ĆWICZENIE 3 BADANIE CHARAKTERYSTYK CZASOWYCH LINIOWYCH UKŁADÓW RLC. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia są pomiary i analiza
STUDIA MAGISTERSKIE DZIENNE LABORATORIUM SYGNAŁÓW, SYSTEMÓW I MODULACJI. Filtracja cyfrowa. v.1.0
Politechnika Warszawska Instytut Radioelektroniki Zakład Radiokomunikacji SUDIA MAGISERSKIE DZIENNE LABORAORIUM SYGNAŁÓW, SYSEMÓW I MODULACJI Filtracja cyfrowa v.1. Opracowanie: dr inż. Wojciech Kazubski,
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
Równania trygonometryczne z parametrem- inne spojrzenie
Agnieszka Zielińska aga7ziel@wppl Nauczyciel ateatyki w III Liceu Ogólnokształcący w Zaościu Równania trygonoetryczne z paraetre- inne spojrzenie Cele tego reeratu jest zapoznanie państwa z oii etodai
Transformaty. Kodowanie transformujace
Transformaty. Kodowanie transformujace Kodowanie i kompresja informacji - Wykład 10 10 maja 2009 Szeregi Fouriera Każda funkcję okresowa f (t) o okresie T można zapisać jako f (t) = a 0 + a n cos nω 0
Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L
Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L Ćwiczenie 3. Właściwości przekształcenia Fouriera 1. Podstawowe właściwości przekształcenia
Informacja w perspektywie obliczeniowej. Informacje, liczby i obliczenia
Informacja w perspektywie obliczeniowej Informacje, liczby i obliczenia Cztery punkty odniesienia (dla pojęcia informacji) ŚWIAT ontologia fizyka UMYSŁ psychologia epistemologia JĘZYK lingwistyka nauki
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:
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:
Przetwarzanie sygnałów
Przetwarzanie sygnałów Jerzy Szabatin x[ n] 2 4 8 6 n 23 września 23 ii ii Spis treści Rozdział. Elementy ogólnej teorii sygnałów Lekcja. Sygnały deterministyczne 3.. Wprowadzenie............................
Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L
Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L Ćwiczenie 4. Filtry o skończonej odpowiedzi impulsowej (SOI) 1. Filtracja cyfrowa podstawowe
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
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