Zjawisko aliasingu. Filtr antyaliasingowy. Przecieki widma - okna czasowe.

Podobne dokumenty
POLITECHNIKA OPOLSKA

DYSKRETNE PRZEKSZTAŁCENIE FOURIERA C.D.

Podstawy Przetwarzania Sygnałów

CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

Dyskretne przekształcenie Fouriera cz. 2

Ćwiczenie 3,4. Analiza widmowa sygnałów czasowych: sinus, trójkąt, prostokąt, szum biały i szum różowy

Ćwiczenie 11. Podstawy akwizycji i cyfrowego przetwarzania sygnałów. Program ćwiczenia:

Ćwiczenie 3. Właściwości przekształcenia Fouriera

Akustyka muzyczna ANALIZA DŹWIĘKÓW MUZYCZNYCH

8. Analiza widmowa metodą szybkiej transformaty Fouriera (FFT)

Teoria Sygnałów. III rok Informatyki Stosowanej. Wykład 8

DYSKRETNA TRANSFORMACJA FOURIERA

Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Jacek Rezmer -1-

Dyskretne sygnały deterministyczne i analiza widmowa

Politechnika Łódzka. Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej

Transformata Fouriera

Cyfrowe przetwarzanie sygnałów w urządzeniach EAZ firmy Computers & Control

Ćwiczenie 4. Filtry o skończonej odpowiedzi impulsowej (SOI)

Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L

Technika analogowa. Problematyka ćwiczenia: Temat ćwiczenia:

ĆWICZENIE III ANALIZA WIDMOWA SYGNAŁÓW DYSKRETNYCH. ver.3

METODY ANALIZY SYGNAŁÓW WIBROAKUSTYCZNYCH

Przetwarzanie sygnałów

PL B1. Sposób i układ pomiaru całkowitego współczynnika odkształcenia THD sygnałów elektrycznych w systemach zasilających

Kartkówka 1 Opracowanie: Próbkowanie częstotliwość próbkowania nie mniejsza niż podwojona szerokość przed spróbkowaniem.

LABORATORIUM Sygnałów, Modulacji i Systemów ĆWICZENIE 2: Modulacje analogowe

EFEKTYWNE UŻYTKOWANIE ENERGII ELEKTRYCZNEJ

Systemy akwizycji i przesyłania informacji

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

A-2. Filtry bierne. wersja

Imię i nazwisko (e mail): Rok: 2018/2019 Grupa: Ćw. 5: Pomiar parametrów sygnałów napięciowych Zaliczenie: Podpis prowadzącego: Uwagi:

Przekształcenie Fouriera i splot

uzyskany w wyniku próbkowania okresowego przebiegu czasowego x(t) ze stałym czasem próbkowania t takim, że T = t N 1 t

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

Instrukcja do laboratorium z Fizyki Budowli. Temat laboratorium: CZĘSTOTLIWOŚĆ

Analiza właściwości filtrów dolnoprzepustowych

Analiza właściwości filtra selektywnego

Politechnika Łódzka. Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej. Laboratorium cyfrowej techniki pomiarowej. Ćwiczenie 3

Analizy Ilościowe EEG QEEG

Dynamiczne badanie wzmacniacza operacyjnego- ćwiczenie 8

ANALIZA WIDMOWA SYGNAŁÓW (1) Podstawowe charakterystyki widmowe, aliasing

Ćwiczenie 4: Próbkowanie sygnałów

WZMACNIACZE OPERACYJNE Instrukcja do zajęć laboratoryjnych

dr inż. Artur Zieliński Katedra Elektrochemii, Korozji i Inżynierii Materiałowej Wydział Chemiczny PG pokój 311

Ćwiczenie - 7. Filtry

Laboratorium nr 4: Porównanie filtrów FIR i IIR. skończonej odpowiedzi impulsowej (FIR) zawsze stabilne, mogą mieć liniową charakterystykę fazową

Laboratorum 2 Badanie filtru dolnoprzepustowego P O P R A W A

L ABORATORIUM UKŁADÓW ANALOGOWYCH

Algorytmy detekcji częstotliwości podstawowej

KOMPUTEROWE SYSTEMY POMIAROWE

A6: Wzmacniacze operacyjne w układach nieliniowych (diody)

L ABORATORIUM UKŁADÓW ANALOGOWYCH

6. Transmisja i generacja sygnałów okresowych

CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

Politechnika Warszawska

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

ĆW. 5: POMIARY WSPÓŁCZYNNIKA ZNIEKSZTAŁCEŃ NIELINIOWYCH

POLITECHNIKA POZNAŃSKA

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA

ĆWICZENIE NR 5 APARATURA DO TERAPII PRĄDEM ZMIENNYM MAŁEJ I ŚREDNIEJ CZĘSTOTLIWOŚCI

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

Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L

Przetwarzanie sygnałów

Szybkie przekształcenie Fouriera

Własności dynamiczne przetworników pierwszego rzędu

A3 : Wzmacniacze operacyjne w układach liniowych

Parametry częstotliwościowe przetworników prądowych wykonanych w technologii PCB 1 HDI 2

Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L

Obwód wejściowy układu do pomiaru parametrów napięcia w sieci elektroenergetycznej

Data wykonania ćwiczenia: Ćwiczenie prowadził:

Dyskretne przekształcenie Fouriera

ZASTOSOWANIE FUNKCJI OKIEN CZASOWYCH W DIAGNOSTYCE WIRNIKÓW SILNIKÓW INDUKCYJNYCH

Imię i nazwisko (e mail): Rok:. (2010/2011) Grupa: Ćw. 5: Pomiar parametrów sygnałów napięciowych Zaliczenie: Podpis prowadzącego: Uwagi:

Zaawansowane algorytmy DSP

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

f = 2 śr MODULACJE

Przetwarzanie sygnałów

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

b n y k n T s Filtr cyfrowy opisuje się również za pomocą splotu dyskretnego przedstawionego poniżej:

Filtracja. Krzysztof Patan

dr inż. Artur Zieliński Katedra Elektrochemii, Korozji i Inżynierii Materiałowej Wydział Chemiczny PG pokój 311

WZMACNIACZ OPERACYJNY

Przetwarzanie analogowocyfrowe

Laboratorium Telewizji Cyfrowej

MODULACJE IMPULSOWE. TSIM W10: Modulacje impulsowe 1/22

WOLTOMIERZA PRÓBKUJĄCY Z ANALIZĄ HARMONICZNYCH W ŚRODOWISKU LabVIEW

Teoria przetwarzania A/C i C/A.

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Symulacja sygnału czujnika z wyjściem częstotliwościowym w stanach dynamicznych

Liniowe układy scalone w technice cyfrowej

Zakres wymaganych wiadomości do testów z przedmiotu Metrologia. Wprowadzenie do obsługi multimetrów analogowych i cyfrowych

WOLTOMIERZ CYFROWY. Metoda czasowa prosta. gdzie: stała całkowania integratora. stąd: Ponieważ z. int

Ćwiczenie: "Mierniki cyfrowe"

Próbkowanie (ang. sampling) - kwantyzacja. Rastrowa reprezentacja obrazu 2D. Generowanie obrazu rastrowego 2D. Próbkowanie i integracja

ELEKTRONIKA W EKSPERYMENCIE FIZYCZNYM

Liniowe układy scalone. Filtry aktywne w oparciu o wzmacniacze operacyjne

Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki

SPRZĘTOWA REALIZACJA FILTRÓW CYFROWYCH TYPU SOI

ANALIZATOR TOPAS 1000 (FLUKE 1760) POMIARY PARAMETRÓW JAKOŚCI ENERGII ELEKTRYCZNEJ

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

Transkrypt:

Katedra Mechaniki i Podstaw Konstrukcji Maszyn POLITECHNIKA OPOLSKA Komputerowe wspomaganie eksperymentu Zjawisko aliasingu.. Przecieki widma - okna czasowe. dr inż. Roland PAWLICZEK Zjawisko aliasingu Sygnałem ciągłym w czasie jest funkcja x(t), której dziedziną jest każdy punkt pewnego przedziału osi czasu. Sygnałem dyskretnym w czasie jest funkcja x[n], której dziedziną jest zbiór liczb całkowitych. 2 1

Zjawisko aliasingu Zbyt mała liczba punktów pomiarowych (próbek) nie pozwala we właściwy sposób odtworzyć przebiegu sygnału. Dla sygnału ograniczonego pasmem można uniknąć efektu aliasingu, gdy częstotliwość próbkowania f A spełnia warunek gdzie f max jest największą występującą w sygnale częstotliwością 3 Zjawisko aliasingu Przesunięcie widma: częstotliwość zmierzona f p zostaje przesunięta w kierunki niższych częstotliwości f p = n f s f A, gdzie n f s jest wielokrotnością częstotliwości próbkowania leżącą najbliżej częstotliwości f A. Próbkowanie: f s =100Hz f max =f s /2=50Hz Dla składowych: 10Hz, 70Hz i 240Hz. W tym przypadku składowa 10Hz<f max spełnia warunek graniczny i będzie przedstawiona na wykresie widma jako pik na częstotliwości 10Hz, dla 70Hz jest 1 100 70 =30Hz (pik na cz. 30 Hz) 240Hz jest 2 100 240 =40Hz (pik na cz. 40 Hz). 4 2

pasywny aktywny 5 Charakterystyki: Amplitudowa Fazowa: 6 3

Charakterystyki: 7 Układ Sallen-Key a: R1=1 kω R2=14,4 kω R3=1 kω R4=10 kω C1=4,2 nf C2=4,2 nf K=11 f=9986 Hz ~ 10kHz 8 4

Porównanie odpowiedzi układu dla filtra Butherwortha rzędu 1, 3 i 5. Porównanie odpowiedzi układu dla filtrów Butherwortha, Chebysheva i Bessela (rząd 3) 9 Błąd pomiarowy przecieku Przeciek zakłócenie widma sygnału wynikające z czasu trwania pomiaru oraz procedur przetwarzania FFT. Stopień zniekształcenia widma sygnału zależy od tego, czy ciąg próbek po operacji okienkowania zawiera całkowitą liczbę okresów składowych harmonicznych w nim zawartych. Po operacji okienkowania otrzymuje się ciąg N próbek, przy czym odstęp między sąsiednimi próbkami jest równy okresowi próbkowania T s = 1/f s. Długość okna czasowego wynosi T w = N T s = N/f s. 5

Błąd pomiarowy przecieku Widmo częstotliwościowe sygnału charakteryzowane jest przez dwa parametry: rozdzielczość i szerokość widma. Rozdzielczość widma f w określa odległość między dwoma prążkami. Im mniejsza wartość f w, tym gęstość prążków jest większa, co pozwala na dokładniejsze wyznaczenie składowych występujących w widmie. Rozdzielczość widma nożna wyznaczyć jako odwrotność długości okna czasowego: Błąd pomiarowy przecieku Szerokość widma f m określona jest przez największą częstotliwość przedstawioną w widmie sygnału. Liczba składowych w widmie (bez składowej zerowej) wynosi N/2-1. Stąd szerokość widma można obliczyć jako iloczyn liczby składowych i rozdzielczości: Dla dużej liczby próbek N szerokość widma jest w przybliżeniu równa połowie częstotliwości próbkowania f m = f s /2. Dobór okna czasowego ma ważne znaczenie dla rozdzielczości częstotliwościowej i amplitudowej w analizie częstotliwościowej sygnałów. Zbyt mała rozdzielczość nie pozwoli na rozróżnienie dwóch składowych o zbliżonych częstotliwościach lub dwóch składowych o większej różnicy amplitud. 6

Okna czasowe wygładzające Efekt przecieku może być ograniczony przez odkształcenie wycinka sygnału przez jego wytłumienie na krańcach przedziału. Odkształcenie takie, a przez to zmniejszenie przenikania widma, można uzyskać przez zastosowanie okna czasowego o kształcie innym niż prostokątne: Okna czasowe wygładzające Znanych jest wiele różnych okien, różniących się charakterystyką. Wybór danego okna zależy od konkretnego zastosowania, np. okno prostokątne nadaje się bardziej do przebiegów nieustalonych, okno Hanninga do sygnałów ciągłych. Poszczególne funkcje różnią się szerokością listka głównego i tłumieniem listków bocznych, co ma znaczenie w rozdzielczości analizy częstotliwościowej. Jeżeli szerokość listka głównego będzie większa od różnicy częstotliwości dwóch składowych, to odpowiadające im prążki zleją się w jeden. Jeżeli natomiast wysokość listków bocznych będzie porównywalna z amplitudą innych składowych, to te składowe mogą nie zostać wykryte. 7

Okna czasowe wygładzające Okno trójkątne w stosunku do okna prostokątnego lepiej tłumi listki boczne, ale ma szerszy listek główny. Okno Hanninga, ze względu na funkcję cosinus występującą w jego opisie ma łagodniejszy kształt od okna prostokątnego i lepiej tłumi listki boczne. Kształt okna Hamminga w porównaniu z oknem Hanninga powoduje zwiększenie tłumienia listków bocznych, nie wpływając na szerokość listka głównego. Okno Blackmana w porównaniu z oknami Hamminga i Hanninga lepiej tłumi listki boczne, ale ma szerszy listek główny. Okna czasowe wygładzające Okna czasowe - dudnienia 8