EKG mérés és feldolgozás
|
|
- Lilla Farkasné
- 7 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 EKG mérés és feldolgozás Tuboly Gergely Pannon Egyetem Érzékelés és méréstechnika labor jegyzet
2 1. Elektrokardiográfiai alapok Fiziológiai háttér A szív (görögül kardia ) keringési rendszerünk központi szabályozó szerve, mely a sejtek, szövetek egészséges működéséhez nélkülözhetetlen anyagokat szállító vér állandó körforgását teremti meg. Az egyik legfontosabb szervnek tekinthető, mivel leállása másodperceken belül eszméletvesztést, perceken belül pedig általában halált idéz elő. A szív különlegességét bizonyítja, hogy speciális izomszövetekből, úgynevezett szívizomszövetekből épül fel. Míg a vázizomzat harántcsíkolt szöveteire a rövid távú nagy erőkifejtés jellemző, illetve a belső szervek simaizomszövetei hosszan tartó kis összehúzódásokra képesek, a szívizomszövet a két előnyös tulajdonságot egyesíti: nagy erővel húzódik össze, és az egész életen át folyamatos munkában van. A keringési rendszer A keringés működésébe enged betekintést az 1.1. ábra ábra: A szív fontosabb részei és a keringési rendszer (szemből) Az ábrán jól láthatók a szív főbb részei: felül a pitvarok (atrium), alul a kamrák (ventriculus) helyezkednek el. Az úgynevezett nagy vérkör a bal kamrából indul: izmos falának összehúzódásával a benne tárolt oxigénben dús vér a fő ütőérbe (aorta) ömlik, ahonnét nagy nyomással kisebb ütőerek (artériák), majd hajszálerek (kapillárisok) útján jut el a test szöveteihez, sejtjeihez. A sejtek anyagcseréje után a széndioxidban gazdag vér kis nyomással egyre nagyobb gyűjtőerekbe kerül, melyek a fővénába torkollanak. Végül pedig a jobb pitvarban lezárul a nagy vérkör
3 A jobb pitvar összehúzódásakor az áramló vér megnyitja az úgynevezett vitorlás billentyűket, így szabad utat nyer a jobb kamrába, a kis vérkör kiindulópontjába. Innét a vér a tüdőverőérbe jut, mely kisebb erekké, majd a tüdővel közvetlen kapcsolatban levő kapillárisokká ágazik. A tüdő léghólyagocskáiban megtörténik a gázcsere, és az immár oxigénben gazdag vér gyűjtőereken keresztül a bal pitvarba kerül, ahonnét a megnyíló vitorlás billentyűk a bal kamrába engedik. Lényegében a nagy vérkör a test oxigén- és tápanyagellátásáért, a kis vérkör pedig a vér felfrissítéséért felelős. A szív ingerületvezető rendszere Ebben az alfejezetben a szívizom összehúzódásának hátterében nyugvó ingerületkeletkezést és -vezetést mutatom be az 1.2. ábra segítségével ábra: A szív ingerületvezetése A szív elsődleges ingerületkeltő központja a szinuszcsomó, mely önmagától, külső behatás nélkül képes az ingerület inicializálására. Normális működése esetén nyugalmi állapotban körülbelül 60 szívciklust kezdeményez. Hatására a körülötte lévő ingerelhető szívizomsejtek aktiválódnak (depolarizáció), és az ingerületet továbbadják a szomszédos, szintén ingerelhető sejteknek. A folyamat olyan gyorsan megy végbe, hogy minden ingerelhető pitvari izomsejt szinte azonnal depolarizálódik, mely a szívizom szintjén a pitvarok egyszerre történő összehúzódását jelenti. Annak érdekében, hogy a vérnek legyen elég ideje a pitvarokból a kamrákba áramolni, egy bizonyos ponton túl rövid ideig nem terjed ingerület a kamrák izomzata felé. Ez a pont a pitvarkamrai csomó, mely a szív másodlagos öningerlő központja. Ingerületkeltése esetén depolarizálódik a His-köteg, majd a bal és jobb Tawara-szárakon halad tovább az ingerület a Purkinje-rostok irányába. A Purkinje-rostok aktiválják a munkaizomzatot, mely a kamrák összehúzódását váltja ki. A szívizom elernyedése során a sejtek visszaállnak alapállapotba (repolarizáció) megteremtve az újbóli ingerelhetőség lehetőségét. A depolarizáció kezdetétől a repolarizáció végéig a sejt nem képes újra aktiválódni, ezt az időszakot refrakter fázisnak nevezzük
4 Az EKG Maga az EKG szó a bioelektronika szakirodalmában többféle értelemben használatos. Az elektrokardiográfia röviden a szív bioelektromos működésének időben történő leírását és értelmezését jelenti testfelszínen elhelyezett elektródák potenciálmérései alapján. Noninvazív eljárás, mely annyit jelent, hogy a testet semmilyen károsodás nem éri a mérés során, ezáltal fájdalom- és sérülésmentes a páciens számára. Magát a mérőműszert mely mind a mai napig az egyik legnépszerűbb eszköz az orvosi diagnosztikában elektrokardiográfként, kimenetét pedig elektrokardiogramként, EKG jelként említi az irodalom. Az EKG jel a szívben lezajló bioelektromos folyamatok ábrázolására szolgál. Hatalmas információtartalommal bír, segítségével a kardiológus számos következtetést vonhat le a szívműködésről, annak egészséges, illetve patológiás mivoltáról. A leglényegesebb EKG hullámok felismerése és értelmezése azonban általában nem igényel mélyebb kardiológiai ismereteket. A hétköznapi ember számára is viszonylag könnyen elsajátítható egy rövid áttekintés során, melyre az alábbiakban sor kerül. Érdemes elsőként az 1.3. ábrát tekinteni ábra: Egy szívciklus EKG hullámainak sematikus ábrázolása Az ábra vázolja egy egészséges ember EKG jelét, mely a szívizomzat tevékenységét megelőző elektromos jelenség időben történő változását mutatja. A szívciklus első hulláma a P hullám, mely a pitvarok aktivációját (depolarizációját) jelenti. Ezt követi az úgynevezett QRS hullámcsoport (QRS komplexum), melynek során a kamrai izomzat depolarizációja történik meg. Végül pedig bekövetkezik a kamrai izomzat aktív állapotból normál állapotba való visszatérése (repolarizáció), mely a T hullámot eredményezi. A pitvari izomzat repolarizációjának testfelszínre történő elektromos kivetülése a többi komponenshez képest jelentéktelen, így nem látható az EKG jelen. Mivel a kamrai depolarizáció szakasza a legszignifikánsabb, az egyes szívciklusok azonosítása általában a QRS komplexummal történik az úgynevezett QRS-detektálás során. Fontos leszögezni, hogy a fenti ábrán egy klasszikus EKG jel látható a különböző hullámok jó elkülöníthetősége érdekében. Valójában azonban a mérő elektródák pontos testfelszíni helyzetétől függően a különböző hullámok amplitúdói elvezetésenként igen változékonyak lehetnek
5 A hagyományos 12 elvezetéses EKG rendszer Az 1.4. ábra a korábban említett hagyományos 12 elvezetéses EKG példáján keresztül szemlélteti az egyes csatornák jeleinek különbözőségét: 1.4. ábra: Hagyományos 12 elvezetéses rendszer elektródáinak felhelyezése és az elvezetések EKG jelei Napjainkban az orvosi diagnosztikában az ábrán látható 12 elvezetéses rendszer a legelterjedtebb, ezért is szokták a hagyományos, illetve klasszikus jelzőkkel illetni. A 12 elvezetés a következőképpen áll össze: 1. Végtagi (bipoláris) elvezetések: I, II és III jelöléssel 2. Mellkasi (unipoláris) elvezetések: V1-V6 jelöléssel 3. Erősített ( augmented ) elvezetések: avr, avl és avf jelöléssel Méréstechnikailag legegyszerűbb az I elvezetés mérése, mely a bal és jobb karon (vagy vállon) mért potenciálkülönbségből adódik. Hosszú ideig tartó EKG monitorozásra használják az úgynevezett Holter EKG rendszereket. Jellemzőjük, hogy kicsi, mobil készülékek, kevés általában 2-3 elvezetéssel. Azonban az akár 48 órán keresztül tartó folyamatos vizsgálat eredménye általában ellensúlyozza a kis elvezetésszámot. Nem elhanyagolható szempont az EKG rendszerek mintavételi frekvenciája sem, mely megadja, hogy másodpercenként hány mintát vesz a mérőeszköz a jelből. Ezen érték az időbeli, az elektródák közötti távolság pedig a térbeli felbontást határozza meg. Minél magasabb az elvezetések száma, általában annál nagyobb a térbeli felbontás. A manapság orvosi diagnosztikában használt EKG rendszerek többsége pár száz Hz mintavételi frekvencián üzemel
6 2. A digitális jelfeldolgozás elméleti alapjai Mintavételezés A mért jelek általában analóg formában állnak rendelkezésre. Ezért a számítógépes feldolgozás előtt diszkretizálni kell őket. Ez azt jelenti, hogy a folytonos jelet periodikus időközönként vett, pillanatszerű amplitúdó értékeivel reprezentáljuk. Ezt hívjuk mintavételezésnek. Bizonyos feltétel mellett az eredeti jel teljes egészében, információ veszteség nélkül visszaállítható ezekből a mintákból. A mintavételi tétel adja meg ezt a bizonyos feltételt. Ez a tétel azt mondja ki, hogy ha a jelben előforduló legnagyobb frekvencia kétszeresével vagy nagyobb frekvenciával történik a mintavétel, akkor a jel információ veszteség nélkül visszaállítható. Hogyan lehet az eredeti jelet visszaállítani? A megfelelő frekvenciával diszkterizált jel frekvencia spektrumának analízisekor látható, hogyha a diszkretizált jelet aluláteresztő szűrőn engedjük át, akkor visszakapható az eredeti jel. Az ideális aluláteresztő szűrő vágási frekvenciája a jelben megtalálható legnagyobb frekvencia és a mintavételi frekvencia fele között található. Amennyiben a mintavételi tétel feltétele nem teljesül, akkor a jel két frekvencia spektruma között átlapolás történik. Látható, hogy a jó mintavételi frekvencia megválasztásához ismerni kell a jelben megtalálható legnagyobb frekvencia értékét. Ám ez a feltétel az életben igen ritkán teljesül, mivel zaj is rárakódik a jelre. A zajnak minden frekvencián lehet összetevője, így meghamisítja a jel frekvenciaspektrumát. Ezért érdemes a jelet mintavételezés előtt megszűrni és különösen a nagyobb frekvencia összetevőket levágni. Ezzel ugyanis nem csak a zaj csökkenthető, de mivel kisebb mintavételi frekvenciára van szükség olcsóbb és egyszerűbb berendezést igényel, ill. kevesebb adatot kell tárolni. Néhány orvosi jel frekvencia tartománya: Elektroencephalogram (EEG): Hz Elektromiogram (EMG): Hz Elektrokardiogram (EKG): Hz Vérnyomás: Hz Szűrők tervezése Egy szűrő nem más, mint egy olyan szelektív erősítő, ami a bemeneti jel spektrumának bizonyos részét átengedi, más részét nem; frekvenciafüggő átvitele eredményeként szűrési feladatot lát el, de nem szükséges, hogy egyúttal erősítsen is. A szűrők tervezése két részre bontható. Először az átvitel és zárás határait és mértékét meghatározó előírások, más néven specifikáció alapján meg kell keresni azt az átviteli függvényt, amely teljesíti a követelményeket és áramkörileg megvalósítható. A tervezésnek ez a szakasza az approximáció. A következő részben meg kell tervezni azt az áramkört, amely megvalósítja az approximációval meghatározott átviteli függvényt. A gyakorlat során természetesen csak az első lépéssel foglalkozunk, és megvizsgáljuk, hogy egy approximáció elkészítéséhez és szoftveres megvalósításához milyen eszközök állnak rendelkezésre MATLAB programozási környezetben
7 Specifikáció A tervezés kiindulási adatait a specifikáció tartalmazza. Az ún. ideális aluláteresztő (AÁ) szűrőt az alábbi ábrán látható első specifikáció jellemzi, amely az átviteli sávban A 0 állandó erősítésű, a zárósávban az erősítése (átvitele) nulla. A két tartomány között (f H ) az átmenet ugrásszerű ábra: Az ideális szűrők átvitelei (amplitúdókarakterisztikái) A fenti alapján látható az ábrán az ideális felüláteresztő (FÁ), sáváteresztő (SÁ) és sávzáró (SZ) szűrők specifikációi. A valódi szűrőknek mind az átviteli, mind a zárótartományban meg kell engedni erősítésváltozást, és a két tartomány között kell lenni egy átmeneti frekvenciatartománynak. Minél kisebb az átviteli sávban megengedett erősítésváltozás, minél kisebb a zárótartományban az erősítés és minél szűkebb az átmeneti frekvencia tartomány, annál szigorúbb a specifikáció. Azaz a berajzolt vonalak helyett sávokat definiálunk, toleranciasémákat alkalmazunk; ezt mutatja a 2.2. ábra
8 2.2. ábra: Szűrők toleranciasémái Minden szűrő átviteli függvénye (A(s)) felírható az átviteli sáv A 0 erősítésének és egy frekvenciafüggő átvitelnek (a(s)) a szorzataként: A( s) A0 a( s) Mivel most a frekvenciafüggésen van a hangsúly, ezért csak az a(s) átvitelt ábrázoltuk a 2. ábrán. Approximáció Minden szűrőtípus approximációja visszavezethető az ún. referens aluláteresztő szűrő approximációjára. Keressük azt az a(s) relatív átviteli függvényt, amelynek a(j ) függvénye belül marad a 2.3. ábrán látható toleranciasémán ábra: A referens AÁ toleranciasémája A feladatnak, mint minden egyenlőtlenség-típusú problémának, végtelen sok megoldása van. Ezek közül az áramkörileg megvalósítható és valamilyen szempontból optimális függvénycsaládokat soroljuk csak fel. Egy-egy család azonos jellegű, de különböző bonyolultságú függvényeket tartalmaz. A bonyolultságot az átvitel pólusainak számával (n) jellemezzük (n = a nevező fokszáma). A függvény család kiválasztása után mindig a minimálisan szükséges fokszám meghatározása a feladat. Minél szigorúbb az előírás, annál nagyobb fokszámmal valósítható csak meg. Ugyanazt a specifikációt a különböző függvénycsaládok más-más fokszámmal valósítják meg, mert más módon optimálisak. Ilyen optimalizálási szempontok: - minél simább (maximális laposságú) (Butterworth), - végig monoton (Legendre), - a zárótartományban monoton (Csebisev), - az áteresztőtartományban monoton (inverz Csebisev), - 8 -
9 - a legkisebb fokszámú (Cauer), - a legjobb ugrásjel-átvitelű és végig monoton (Thomson), - a legjobb ugrásjel-átvitelű és az áteresztő tartományban monoton (L szűrő). Ahhoz, hogy egy függvénycsaládot alkalmazni tudjunk, ismerni kell átviteli tulajdonságait, a specifikáció teljesítéséhez szükséges fokszám megállapításának módját és a pólus-zérus értékek meghatározását. Ez utóbbi feladat megoldását a MATLAB programra fogjuk bízni. A Butterworth approximáció A maximális laposságú vagy más néven Butterworth típusú referens aluláteresztő függvénycsalád átvitele 1 a( S) 2 n 1 B S B S B n S 1 alakú, tehát csak pólusai vannak. Olyan módon optimalizált (a B i együttható megválasztása által), hogy abszolút értéke az = 0 helyen a lehető legjobban simul a vízszintes tengelyhez. Ennek eredményeként az átvitel abszolút értéke a következő: 2 a( jω) 1. 2n Ω 1 Ω c A függvény jellemző paraméterei az n fokszám és az együtthatókból adódód c törésponti frekvencia. Az átvitel Bode-diagramját különböző fokszámokra mutatja be a 4. ábra. Figyeljük meg, hogy az amplitúdómenet az < c tartományban a fokszám növelésével egyre jobban simul a tengelyhez, és > c -nél egyre nagyobb az aszimptota meredeksége. Jól látszik, hogy nagyobb fokszámú függvény szigorúbb specifikáció megvalósítására alkalmas. A szükséges fokszám S lg H n ΩS lg Ω H érétkű egész szám, ahol 1 1 H 1 és 1 2 a S ingadozásparaméterek. 2 H as - 9 -
10 2.4. ábra: A különböző fokszámú Butterworth referens AÁ szűrők Bode amplitúdómenete Az c törésponti frekvenciát úgy kell megválasztani, hogy H = 1 frekvencián a(j ) = a H legyen. Ilyenkor S nél a(j ) a S lesz az átvitel értéke. Ezek alapján: Ω H Ωc. n εh A további tervezéshez az átviteli függvény pólusait kell meghatározni. Ez nem okoz nehézséget, hiszen a MATLAB-ba beépített butter utasítás pontosan ezt teszi. Ennek az utasításnak a felhasználásával lehet AÁ, FÁ, SÁ és SZ szűrők átviteli függvényeit lehet tervezni, csak mindig jelezni kell, hogy milyen típusú szűrőt szeretnénk megvalósítani. Magát a konkrét szűrést a filter utasítás végzi (nem tesz mást, mint összekonvolválja a szűrendő jelet és a szűrő átviteli függvényét). Természetesen mivel nem ideális szűrőkkel dolgozunk, van valamilyen fázistoló hatása a szűrésnek. Ezt a hatást csökkentendő létezik a MATLAB-ban a filtfilt utasítás, amely két irányba végzi el egymás után a konvolúciót, és ezzel kompenzálja a nemkívánatos fázistoló effektust. MATLAB trükkök: function fejléc (függvény fejlécezés) function [kimeneti_valtozok]=fgvnev(bemeneti_valtozok); a meghívandó függvény elsős sora (fejléce); a kimeneti_valtozok at szögletes zárójelben, szóközzel vagy vesszővel elválasztva kell felsorolni, mindegyiket definiálni kell a függvényen belül (ellenkező esetben a függvény hívása során hibaüzenetet kapunk); amennyiben csak egy kimenő paraméterünk van, elhagyható a szögletes zárójel a bemeneti_valtozok-at szóközzel vagy vesszővel elválasztva kell felsorolni, nem jelent hibát, ha valamelyiket nem használjuk a függvényben (de akkor kár behoznia a függvénybe!); ha csak egy bejövő változónk van, akkor is kell a zárójel; az egyes változók nevei azonosak kellenek, hogy legyenek a függvényen belül a fejlécben megadott névvel a fgvnev a meghívandó függvény neve (mentéskor automatikusan ez a név kínálkozik), valamint meghíváskor is ezt a nevet kell használnunk fügvény hívás [kimeneti_valtozok]=fgvnev(bemeneti_valtozok);
11 adott programból ezzel a módszerrel hívható meg a fgvnev nevű függvény; a kimeneti_valtozok-ra és a bemeneti_valtozok-ra ugyanaz érvényes, mint a függvény fejlécében leírtakra (természetesen minden bemeneti változót a függvény hívása előtt definiálni kell); fontos megjegyezni, hogy a függvényhívás során alkalmazott változó neveknek és a függvény fejlécében használt változó neveknek nem kell megegyezniük, csak a ki- /bemeneti változók darabszámának kell azonosnak lenniük, és a megfeleltetést a változónevek sorrendje adja meg (ez persze logikus, ha arra gondolunk, hogy egy függvényt adott esetben többször is meghívhatunk egy programon belül, természetesen más bemeneti változókra, és így más kimeneti változókat fogunk kapni ) butter utasíás [B,A]=butter(fokszam,toresi_frekvencia, 'tipus'); a Butterworth approximációt megvalósító függvény; adott fokszam és toresi_frekvencia mellett kiszámítja a digitális AÁ szűrő B számlálóját és A nevezőjét (illetve annak koefficienseit) (a tipus elhagyható); fontos, hogy a toresi_frekvencia értékét normálni kell a mintavételi frekvencia felével, így a megadott szám 0 és 1 közé kell, hogy essen (érdemes gondolni a Nyquistkritériumra!); a tipus opcionális változó definiálja a szűrő típusát, ezt mutatja az alábbi kis táblázat: 'tipus' Szűrő típus 'high' FÁ 'low' AÁ (elhagyható) 'stop' SZ* *toresi_frekvencia=[frekv1, frekv2] amennyiben a toresi_frekvencia változó kételemű (toresi_frekvencia=[frekv1, frekv2]), és a tipus változó elhagyjuk, akkor egy SÁ szűrő átviteli függvényét kapjuk; filter utasítás szurtjel=filter(b,a,jel); a B és A által definiált átviteli függvénnyel konvolválja a jel változóban adott jelet, az eredményt pedig a szurtjel változónak adja át (gyakorlatilag végrehajtja a szűrést) filtfilt utasítás szurtjel=filtfilt(b,a,jel); ugyanazt hajtja végre, mint a filter utasítás, csak egymás után kétszer, két irányból, így a szűrő nem kívánatos fázistoló hatása csökken plot utasítás plot(x, 'szin') egy új ábrára (figure) kirajzolja az X változó értékeit a szin változó szerint definiált színnel hold utasítás hold on bekapcsolás esetén megtartja az utolsó ábrát, és következő plot utasítás eredményét erre az ábrára helyezi (egy új ábra nyitása helyett); kikapcsolni a hold off utasítással lehet
KANDÓ KÁLMÁN VILLAMOSMÉRNÖKI FŐISKOLAI KAR. Mikroelektronikai és Technológiai Intézet. Aktív Szűrők. Analóg és Hírközlési Áramkörök
KANDÓ KÁLMÁN VILLAMOSMÉRNÖKI FŐISKOLAI KAR Mikroelektronikai és Technológiai Intézet Analóg és Hírközlési Áramkörök Laboratóriumi Gyakorlatok Készítette: Joó Gábor és Pintér Tamás OE-MTI 2011 1.Szűrők
RészletesebbenOrvosi fizika laboratóriumi gyakorlatok 1 EKG
ELEKTROKARDIOGRÁFIA I. Háttér A szívműködést kísérő elektromos változások a szív körül egy változó irányú és erősségű elektromos erőteret hoznak létre. A szívizomsejtek depolarizációja majd repolarizációja
RészletesebbenElektronika Előadás. Analóg és kapcsolt kapacitású szűrők
Elektronika 2 8. Előadás Analóg és kapcsolt kapacitású szűrők Irodalom - Megyeri János: Analóg elektronika, Tankönyvkiadó, 1990 - Ron Mancini (szerk): Op Amps for Everyone, Texas Instruments, 2002 16.
Részletesebben10.1. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ
101 ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ Ma az analóg jelek feldolgozása (is) mindinkább digitális eszközökkel történik A feldolgozás előtt az analóg jeleket digitalizálni kell Rendszerint az
RészletesebbenX. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ
X. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ Ma az analóg jelek feldolgozása (is) mindinkább digitális eszközökkel és módszerekkel történik. A feldolgozás előtt az analóg jeleket digitalizálni kell.
RészletesebbenLehetővé teszi szűrőáramkörök tervezésekor az átviteli karakterisztika megvalósítását közelítő függvényekkel.
Passzív szűrők Fajtái Frekvenciamenet szerint: - aluláteresztő, - felüláteresztő, - sáváteresztő, - sávzáró, - rezgőkör Megvalósítás szerint: - szűrőáramkörök - szilárdtest szűrők Előnyök: - nem kell tápfeszültség,
RészletesebbenJelkondicionálás. Elvezetés. a bioelektromos jelek kis amplitúdójúak. extracelluláris spike: néhányszor 10 uv. EEG hajas fejbőrről: max 50 uv
Jelkondicionálás Elvezetés 2/12 a bioelektromos jelek kis amplitúdójúak extracelluláris spike: néhányszor 10 uv EEG hajas fejbőrről: max 50 uv EKG: 1 mv membránpotenciál: max. 100 mv az amplitúdó növelésére,
RészletesebbenA mintavételezéses mérések alapjai
A mintavételezéses mérések alapjai Sok mérési feladat során egy fizikai mennyiség időbeli változását kell meghatároznunk. Ha a folyamat lassan változik, akkor adott időpillanatokban elvégzett méréssel
RészletesebbenA keringési szervrendszer feladata az, hogy a sejtekhez eljuttassa az oxigént és a különböző molekulákat, valamint hogy a sejtektől összeszedje a
KERINGÉS A keringési szervrendszer feladata az, hogy a sejtekhez eljuttassa az oxigént és a különböző molekulákat, valamint hogy a sejtektől összeszedje a szén-dioxidot és a salakanyagokat. Biztosítja
RészletesebbenDigitális jelfeldolgozás
Digitális jelfeldolgozás Mintavételezés és jel-rekonstrukció Magyar Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék magyar.attila@virt.uni-pannon.hu 2010.
RészletesebbenAnalóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok
Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok. Mûveleti erõsítõk váltakozó-áramú alkalmazásai. Elmélet Az integrált mûveleti erõsítõk váltakozó áramú viselkedését a. fejezetben (jegyzet és prezentáció)
RészletesebbenPasszív és aktív aluláteresztő szűrők
7. Laboratóriumi gyakorlat Passzív és aktív aluláteresztő szűrők. A gyakorlat célja: A Micro-Cap és Filterlab programok segítségével tanulmányozzuk a passzív és aktív aluláteresztő szűrők elépítését, jelátvitelét.
RészletesebbenKéprestauráció Képhelyreállítás
Képrestauráció Képhelyreállítás Képrestauráció - A képrestauráció az a folyamat mellyel a sérült képből eltávolítjuk a degradációt, eredményképpen pedig az eredetihez minél közelebbi képet szeretnénk kapni
RészletesebbenSoros felépítésű folytonos PID szabályozó
Soros felépítésű folytonos PID szabályozó Főbb funkciók: A program egy PID szabályozót és egy ez által szabályozott folyamatot szimulál, a kimeneti és a beavatkozó jel grafikonon való ábrázolásával. A
RészletesebbenSzívbetegségek hátterében álló folyamatok megismerése a ciklusosan változó szívélettani paraméterek elemzésén keresztül
Dr. Miklós Zsuzsanna Semmelweis Egyetem, ÁOK Klinikai Kísérleti Kutató- és Humán Élettani Intézet Szívbetegségek hátterében álló folyamatok megismerése a ciklusosan változó szívélettani paraméterek elemzésén
RészletesebbenEllenőrző kérdések a Jelanalízis és Jelfeldolgozás témakörökhöz
Ellenőrző kérdések a Jelanalízis és Jelfeldolgozás témakörökhöz 1. Hogyan lehet osztályozni a jeleket időfüggvényük időtartama szerint? 2. Mi a periodikus jelek definiciója? (szöveg, képlet, 3. Milyen
RészletesebbenMintavétel: szorzás az idő tartományban
1 Mintavételi törvény AD átalakítók + sávlimitált jel τ időközönként mintavétel Mintavétel: szorzás az idő tartományban 1/τ körfrekvenciánként ismétlődik - konvolúció a frekvenciatérben. 2 Nem fednek át:
RészletesebbenFourier-sorfejtés vizsgálata Négyszögjel sorfejtése, átviteli vizsgálata
Fourier-sorfejtés vizsgálata Négyszögjel sorfejtése, átviteli vizsgálata Reichardt, András 27. szeptember 2. 2 / 5 NDSM Komplex alak U C k = T (T ) ahol ω = 2π T, k módusindex. Időfüggvény előállítása
RészletesebbenMintavételezés és AD átalakítók
HORVÁTH ESZTER BUDAPEST MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM JÁRMŰELEMEK ÉS JÁRMŰ-SZERKEZETANALÍZIS TANSZÉK ÉRZÉKELÉS FOLYAMATA Az érzékelés, jelfeldolgozás általános folyamata Mérés Adatfeldolgozás 2/31
RészletesebbenFIR és IIR szűrők tervezése digitális jelfeldolgozás területén
Dr. Szabó Anita FIR és IIR szűrők tervezése digitális jelfeldolgozás területén A Szabadkai Műszaki Szakfőiskola oktatójaként kutatásaimat a digitális jelfeldolgozás területén folytatom, ezen belül a fő
RészletesebbenAnalóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok
Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok. Passzív alkatrészek és passzív áramkörök. Elmélet A passzív elektronikai alkatrészek elméleti ismertetése az. prezentációban található. A 2. prezentáció
RészletesebbenAnalóg-digitális átalakítás. Rencz Márta/ Ress S. Elektronikus Eszközök Tanszék
Analóg-digitális átalakítás Rencz Márta/ Ress S. Elektronikus Eszközök Tanszék Mai témák Mintavételezés A/D átalakítók típusok D/A átalakítás 12/10/2007 2/17 A/D ill. D/A átalakítók A világ analóg, a jelfeldolgozás
RészletesebbenÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 9. SZŰRŐK
ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 9. SZŰRŐK Dr. Soumelidis Alexandros 2018.11.29. BME KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR 32708-2/2017/INTFIN SZÁMÚ EMMI ÁLTAL TÁMOGATOTT TANANYAG A szűrésről általában Szűrés:
Részletesebben2. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás
2. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás x(t) x[k]= =x(k T) Q x[k] ^ D/A x(t) ~ ampl. FOLYTONOS idı FOLYTONOS ANALÓG DISZKRÉT MINTAVÉTELEZETT DISZKRÉT KVANTÁLT DIGITÁLIS Jelek visszaállítása egyenköző mintáinak
RészletesebbenMintavételezés és FI rendszerek DI szimulációja
Mintavételezés és FI rendszerek DI szimulációja Dr. Horváth Péter, BME HVT 5. december.. feladat Adott az alábbi FI jel: x f (t) = cos(3t) + cos(4t), ([ω] =krad/s). Legalább mekkorára kell választani a
RészletesebbenÉrtékelés Összesen: 100 pont 100% = 100 pont A VIZSGAFELADAT MEGOLDÁSÁRA JAVASOLT %-OS EREDMÉNY: EBBEN A VIZSGARÉSZBEN A VIZSGAFELADAT ARÁNYA 35%.
Az Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzék módosításának eljárásrendjéről szóló 133/2010. (IV. 22.) Korm. rendelet alapján: Szakképesítés, szakképesítés-elágazás, rész-szakképesítés,
RészletesebbenDigitális szűrők - (BMEVIMIM278) Házi Feladat
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rszerek Tanszék Digitális szűrők - (BMEVIMIM278) FIR-szűrő tervezése ablakozással Házi Feladat Név: Szőke Kálmán Benjamin Neptun:
RészletesebbenTANULÓI KÍSÉRLET (45 perc) Biofizika szakkör - A madárszív ingerületvezetésének vizsgálata
TANULÓI KÍSÉRLET (45 perc) Biofizika szakkör - A madárszív ingerületvezetésének vizsgálata A kísérlet, mérés megnevezése, célkitűzései : Az emberi / madárszív szív feladata: Az ember keringés szervrendszerének
RészletesebbenVérkeringés. A szív munkája
Vérkeringés. A szív munkája 2014.11.04. Keringési Rendszer Szív + erek (artériák, kapillárisok, vénák) alkotta zárt rendszer. Funkció: vér pumpálása vér áramlása az erekben oxigén és tápanyag szállítása
RészletesebbenOrvosi Fizika és Statisztika
Orvosi Fizika és Statisztika Szegedi Tudományegyetem Általános Orvostudományi Kar Természettudományi és Informatikai Kar Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet www.szote.u-szeged.hu/dmi Orvosi fizika
RészletesebbenMegállapítani, hogy a szív ritmusosan ver-e, normálisan terjed-e az akciós potenciál.
Az elektrokardiográfia (röviden EKG) egy non-invazív szívvizsgáló eljárás, mely a szív működéséről ad hasznos információt. A szív elektromos jelenségeit vizsgálja, a szívizom összehúzódásakor keletkező
RészletesebbenFourier térbeli analízis, inverz probléma. Orvosi képdiagnosztika 5-7. ea ősz
Fourier térbeli analízis, inverz probléma Orvosi képdiagnosztika 5-7. ea. 2017 ősz 5. Előadás témái Fourier transzformációk és kapcsolataik: FS, FT, DTFT, DFT, DFS Mintavételezés, interpoláció Folytonos
RészletesebbenDr. Gyurcsek István. Példafeladatok. Helygörbék Bode-diagramok HELYGÖRBÉK, BODE-DIAGRAMOK DR. GYURCSEK ISTVÁN
Dr. Gyurcsek István Példafeladatok Helygörbék Bode-diagramok 1 2016.11.11.. Helygörbe szerkesztése VIZSGÁLAT: Mi a következménye annak, ha az áramkör valamelyik jellemző paramétere változik? Helygörbe
Részletesebben2. Elméleti összefoglaló
2. Elméleti összefoglaló 2.1 A D/A konverterek [1] A D/A konverter feladata, hogy a bemenetére érkező egész számmal arányos analóg feszültséget vagy áramot állítson elő a kimenetén. A működéséhez szükséges
RészletesebbenÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 6. A MINTAVÉTELI TÖRVÉNY
ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 6. A MINTAVÉTELI TÖRVÉNY Dr. Soumelidis Alexandros 2018.10.25. BME KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR 32708-2/2017/INTFIN SZÁMÚ EMMI ÁLTAL TÁMOGATOTT TANANYAG Mintavételezés
RészletesebbenVérnyomásmérés, elektrokardiográfia. A testhelyzet, a légzés, a munkavégzés hatása a keringési rendszerre.
Vérnyomásmérés, elektrokardiográfia A testhelyzet, a légzés, a munkavégzés hatása a keringési rendszerre. Állati Struktúra és Funkció II. gyakorlat A mérést és kiértékelést végezték:............ Gyakorlatvezető:...
RészletesebbenVérnyomásmérés, elektrokardiográfia. A testhelyzet, a légzés, a munkavégzés hatása a keringési rendszerre. A mérési adatok elemzése és értékelése
Vérnyomásmérés, elektrokardiográfia A testhelyzet, a légzés, a munkavégzés hatása a keringési rendszerre. A mérési adatok elemzése és értékelése Pszichológia BA gyakorlat A mérést és kiértékelést végezték:............
Részletesebbenπ π A vivőhullám jelalakja (2. ábra) A vivőhullám periódusideje T amplitudója A az impulzus szélessége szögfokban 2p. 2p [ ]
Pulzus Amplitúdó Moduláció (PAM) A Pulzus Amplitúdó Modulációról abban az esetben beszélünk, amikor egy impulzus sorozatot használunk vivőhullámnak és ezen a vivőhullámon valósítjuk meg az amplitúdómodulációt
RészletesebbenÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 0. TANTÁRGY ISMERTETŐ
ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 0. TANTÁRGY ISMERTETŐ Dr. Soumelidis Alexandros 2018.09.06. BME KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR 32708-2/2017/INTFIN SZÁMÚ EMMI ÁLTAL TÁMOGATOTT TANANYAG A tárgy célja
RészletesebbenBevezetés a méréstechnikába és jelfeldolgozásba 7. mérés RC tag Bartha András, Dobránszky Márk
Bevezetés a méréstechnikába és jelfeldolgozásba 7. mérés 2015.05.13. RC tag Bartha András, Dobránszky Márk 1. Tanulmányozza át az ELVIS rendszer rövid leírását! Áttanulmányoztuk. 2. Húzzon a tartóból két
RészletesebbenA szív élettana. Aszív élettana I. A szív pumpafunkciója A szívciklus A szívizom sajátosságai A szív elektrofiziológiája Az EKG
A szív élettana A szív pumpafunkciója A szívciklus A szívizom sajátosságai A szív elektrofiziológiája Az EKG prof. Sáry Gyula 1 Aszív élettana I. A szívizom sajátosságai A szívciklus A szív mint pumpa
RészletesebbenANALÓG ÉS DIGITÁLIS TECHNIKA I
ANALÓG ÉS DIGITÁLIS TECHNIKA I Dr. Lovassy Rita lovassy.rita@kvk.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem KVK Mikroelektronikai és Technológia Intézet 2. ELŐADÁS 2010/2011 tanév 2. félév 1 Aktív szűrőkapcsolások A
RészletesebbenDigitális jelfeldolgozás
Digitális jelfeldolgozás Átviteli függvények Magyar Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék magyar.attila@virt.uni-pannon.hu 2011. október 13. Digitális
RészletesebbenVillamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW 7.1
Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása (ellenállás mérés LabVIEW támogatással) LabVIEW 7.1 előadás Dr. Iványi Miklósné, egyetemi tanár LabVIEW-7.1 KONF-5_2/1 Ellenállás mérés és adatbeolvasás Rn
Részletesebben[Biomatematika 2] Orvosi biometria
[Biomatematika 2] Orvosi biometria Bódis Emőke 2016. 04. 25. J J 9 Korrelációanalízis Regresszióanalízis: hogyan változik egy vizsgált változó értéke egy másik változó változásának függvényében. Korrelációs
RészletesebbenSzívmőködés. Dr. Cseri Julianna
Szívmőködés Dr. Cseri Julianna A keringési szervrendszer funkcionális szervezıdése Szív Vérerek Nagyvérkör Kisvérkör Nyirokerek A szív feladata: a vérkeringés fenntartása A szív szívó-nyomó pumpa Automáciával
RészletesebbenHangtechnika. Médiatechnológus asszisztens
Vázlat 3. Előadás - alapjai Pécsi Tudományegyetem, Pollack Mihály Műszaki Kar Műszaki Informatika és Villamos Intézet Műszaki Informatika Tanszék Ismétlés Vázlat I.rész: Ismétlés II.rész: A digitális Jelfeldolgozás
RészletesebbenMérési struktúrák
Mérési struktúrák 2007.02.19. 1 Mérési struktúrák A mérés művelete: a mérendő jellemző és a szimbólum halmaz közötti leképezés megvalósítása jel- és rendszerelméleti aspektus mérési folyamat: a leképezést
RészletesebbenA Matlab Home címkéje alatt a File szekcióban található a New gomb. Erre klikkelve a felugró lehetőségek közül válasszuk a Script lehetőséget.
1. Hozzon létre egy tetszőleges nevű mappát. Az elhelyezésekor vegye figyelembe, hogy az elkövetkező feladatokban a Matlab a létrehozott mappát használni fogja. A létrehozott mappát adja hozzá a Matlab
RészletesebbenKeringési Rendszer. Vérkeringés. A szív munkája. Számok a szívről. A szívizom. Kis- és nagyvérkör. Nyomás terület sebesség
Keringési Rendszer Vérkeringés. A szív munkája 2010.11.03. Szív + erek (artériák, kapillárisok, vénák) alkotta zárt rendszer. Funkció: Oxigén és tápanyag szállítása a szöveteknek. Metabolikus termékek
RészletesebbenRC tag mérési jegyz könyv
RC tag mérési jegyz könyv Mérést végezte: Csutak Balázs, Farkas Viktória Mérés helye és ideje: ITK 320. terem, 2016.03.09 A mérés célja: Az ELVIS próbapanel és az ELVIS m szerek használatának elsajátítása,
Részletesebben3. A Keringés Szervrendszere
3. A Keringés Szervrendszere A szervezet minden részét, szervét vérerek hálózzák be. Az erekben folyó vér biztosítja a sejtek tápanyaggal és oxigénnel (O 2 ) való ellátását, illetve salakanyagok és a szén-dioxid
RészletesebbenA szív felépítése, működése és működésének szabályozása
A szív felépítése, működése és működésének szabályozása nyirokrendszer A keringési rendszer felépítése I. tüdő artériák szív (15%) nyirokcsomó tüdő keringés (12%) tüdő vénák2 vérkör 1) kis: tüdő 2) nagy:
RészletesebbenAz akciós potenciál (AP) 2.rész. Szentandrássy Norbert
Az akciós potenciál (AP) 2.rész Szentandrássy Norbert Ismétlés Az akciós potenciált küszöböt meghaladó nagyságú depolarizáció váltja ki Mert a feszültségvezérelt Na + -csatornákat a depolarizáció aktiválja,
RészletesebbenLó tréningmonitorozó rendszer bemutatása
Ló tréningmonitorozó rendszer bemutatása A lovak tréningjének műszeres támogatására jelenleg jóval kevesebb eszköz és módszer áll rendelkezésre, mint a humán sportolók esetében. A ló és lovassportok egyre
RészletesebbenElektronika Előadás. Modulátorok, demodulátorok, lock-in erősítők
Elektronika 2 10. Előadás Modulátorok, demodulátorok, lock-in erősítők Irodalom - Megyeri János: Analóg elektronika, Tankönyvkiadó, 1990 - U. Tiecze, Ch. Schenk: Analóg és digitális áramkörök, Műszaki
RészletesebbenWavelet transzformáció
1 Wavelet transzformáció Más felbontás: Walsh, Haar, wavelet alapok! Eddig: amplitúdó vagy frekvencia leírás: Pl. egy rövid, Dirac-delta jellegű impulzus Fourier-transzformált: nagyon sok, kb. ugyanolyan
RészletesebbenElektronika Oszcillátorok
8. Az oszcillátorok periodikus jelet előállító jelforrások, generátorok. Olyan áramkörök, amelyeknek csak kimenete van, bemenete nincs. Leggyakoribb jelalakok: - négyszög - szinusz A jelgenerálás alapja
RészletesebbenRendszervizsgálat frekvencia tartományban
DR. GYURCSEK ISTVÁN Rendszervizsgálat frekvencia tartományban Bode-diagramok Forrás és irodalom: http://lpsa.swarthmore.edu/bode/bode.html 1 2016.11.11.. Miről lesz szó? Bode-diagram alapfüggvények Elsőfokú
RészletesebbenMérés és adatgyűjtés
Mérés és adatgyűjtés 4. óra Mingesz Róbert Szegedi Tudományegyetem 2012. február 27. MA - 4. óra Verzió: 2.1 Utolsó frissítés: 2012. március 12. 1/41 Tartalom I 1 Jelek 2 Mintavételezés 3 A/D konverterek
RészletesebbenMilyen elvi mérési és számítási módszerrel lehet a Thevenin helyettesítő kép elemeit meghatározni?
1. mérés Definiálja a korrekciót! Definiálja a mérés eredményét metrológiailag helyes formában! Definiálja a relatív formában megadott mérési hibát! Definiálja a rendszeres hibát! Definiálja a véletlen
RészletesebbenVillamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW előadás
Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása (ellenállás mérés LabVIEW támogatással) LabVIEW 7.1 2. előadás Dr. Iványi Miklósné, egyetemi tanár LabVIEW-7.1 EA-2/1 Ellenállás mérés és adatbeolvasás Rn ismert
RészletesebbenSzámítógépes gyakorlat MATLAB, Control System Toolbox
Számítógépes gyakorlat MATLAB, Control System Toolbox Bevezetés A gyakorlatok célja az irányítási rendszerek korszerű számítógépes vizsgálati és tervezési módszereinek bemutatása, az alkalmazáshoz szükséges
RészletesebbenAnalóg digitális átalakítók ELEKTRONIKA_2
Analóg digitális átalakítók ELEKTRONIKA_2 TEMATIKA Analóg vs. Digital Analóg/Digital átalakítás Mintavételezés Kvantálás Kódolás A/D átalakítók csoportosítása A közvetlen átalakítás A szukcesszív approximációs
RészletesebbenHogyan működünk? I. dr. Sótonyi Péter. Magyar Máltai Szeretetszolgálat Mentőszolgálat Mentőápoló Tanfolyam 7. előadás 2011. november 30.
Hogyan működünk? I. dr. Sótonyi Péter Mentőápoló Tanfolyam 7. előadás 2011. november 30. Probléma felvetés 2 Az előadás célja 1. A keringési rendszer működési elvének alapszintű megismerése 2. A mentőápolói
RészletesebbenElektronika 2. TFBE1302
Elektronika 2. TFBE1302 Mérőműszerek Analóg elektronika Feszültség és áram mérése Feszültségmérő: V U R 1 I 1 igen nagy belső ellenállású mérőműszer párhuzamosan kapcsolandó a mérendő alkatrésszel R 3
RészletesebbenNéhány fontosabb folytonosidejű jel
Jelek és rendszerek MEMO_2 Néhány fontosabb folytonosidejű jel Ugrásfüggvény Bármely választással: Egységugrás vagy Heaviside-féle függvény Ideális kapcsoló. Signum függvény, előjel függvény. MEMO_2 1
RészletesebbenAkusztikus MEMS szenzor vizsgálata. Sós Bence JB2BP7
Akusztikus MEMS szenzor vizsgálata Sós Bence JB2BP7 Tartalom MEMS mikrofon felépítése és típusai A PDM jel Kinyerhető információ CIC szűrő Mérési tapasztalatok. Konklúzió MEMS (MicroElectrical-Mechanical
Részletesebben1. Jelgenerálás, megjelenítés, jelfeldolgozás alapfunkciói
1. Jelgenerálás, megjelenítés, jelfeldolgozás alapfunkciói FELADAT Készítsen egy olyan tömböt, amelynek az elemeit egy START gomb megnyomásakor feltölt a program 1 periódusnyi szinuszosan változó értékekkel.
RészletesebbenEddigi tanulmányaink alapján már egy sor, a szeizmikában általánosan használt műveletet el tudunk végezni.
Eddigi tanulmányaink alapján már egy sor, a szeizmikában általánosan használt műveletet el tudunk végezni. Kezdjük a sort a menetidőgörbékről, illetve az NMO korrekcióról tanultakkal. A következő ábrán
RészletesebbenMegjegyzés: A programnak tartalmaznia kell legalább egy felhasználói alprogramot. Példa:
1. Tétel Az állomány két sort tartalmaz. Az első sorában egy nem nulla természetes szám van, n-el jelöljük (5
Részletesebben1. Visszacsatolás nélküli kapcsolások
1. Visszacsatolás nélküli kapcsolások 1.1. Kösse az erõsítõ invertáló bemenetét a tápfeszültség 0 potenciálú kimenetére! Ezt nevezzük földnek. A nem invertáló bemenetre kösse egy potenciométer középsõ
RészletesebbenOSG M2: EKG felvételek kiértékelése
Orvosbiológiai számítógépes gyakorlatok (BMEVITMM23) Mérési jegyzőkönyv OSG M2: EKG felvételek kiértékelése Készítették: Jánosa Dávid Péter (FDSA7Y) Mokánszki Béla (FA8YEZ) Veres Dániel Sándor (GLZPT9)
Részletesebben2. Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata jegyzőkönyv. Zsigmond Anna Fizika Bsc II. Mérés dátuma: Leadás dátuma:
2. Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata jegyzőkönyv Zsigmond Anna Fizika Bsc II. Mérés dátuma: 2008. 09. 24. Leadás dátuma: 2008. 10. 01. 1 1. Mérések ismertetése Az 1. ábrán látható összeállításban
RészletesebbenOrvosi jelfeldolgozás. Információ. Információtartalom. Jelek osztályozása De, mi az a jel?
Orvosi jelfeldolgozás Információ De, mi az a jel? Jel: Információt szolgáltat (információ: új ismeretanyag, amely csökkenti a bizonytalanságot).. Megjelent.. Panasza? információ:. Egy beteg.. Fáj a fogam.
RészletesebbenA keringési rendszer felépítése és működése -az előadást kiegészítő anyag-
A keringési rendszer felépítése és működése -az előadást kiegészítő anyag- Keringési rendszer általános jellemzői 1. Szerepe a vér mozgatása, vagyis tápanyagot, bomlásterméket és légzési gázokat szállít
RészletesebbenA mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv
Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói mérés Műveletek összessége, amelyek célja egy mennyiség értékének meghatározása. mérési
RészletesebbenModern Fizika Labor. 5. ESR (Elektronspin rezonancia) Fizika BSc. A mérés dátuma: okt. 25. A mérés száma és címe: Értékelés:
Modern Fizika Labor Fizika BSc A mérés dátuma: 2011. okt. 25. A mérés száma és címe: 5. ESR (Elektronspin rezonancia) Értékelés: A beadás dátuma: 2011. nov. 16. A mérést végezte: Szőke Kálmán Benjamin
RészletesebbenBaran Ágnes. Gyakorlat Függvények, Matlab alapok
Matematika Mérnököknek 1. Baran Ágnes Gyakorlat Függvények, Matlab alapok Matematika Mérnököknek 1. A gyakorlatok fóliái: https://arato.inf.unideb.hu/baran.agnes/oktatas.html Feladatsorok: https://arato.inf.unideb.hu/baran.agnes/oktatas.html
Részletesebben3.18. DIGITÁLIS JELFELDOLGOZÁS
3.18. DIGITÁLIS JELFELDOLGOZÁS Az analóg jelfeldolgozás során egy fizikai mennyiséget (pl. a hangfeldolgozás kapcsán a levegő nyomásváltozásait) azzal analóg (hasonló, arányos) elektromos feszültséggé
RészletesebbenRC tag Amplitúdó és Fáziskarakterisztikájának felvétele
RC tag Amplitúdó és Fáziskarakterisztikájának felvétele Mérésadatgyűjtés és Jelfeldolgozás 11. ELŐADÁS Schiffer Ádám Egyetemi adjunktus Közérdekű PÓTMÉRÉS: Akinek elmaradása van, egy mérést pótolhat a
RészletesebbenHangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata
Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata (Mérési jegyzőkönyv) Hagymási Imre 2007. május 7. (hétfő délelőtti csoport) 1. Bevezetés Ebben a mérésben a szilárdtestek rugalmas tulajdonságait vizsgáljuk
RészletesebbenRÖVID ÚTMUTATÓ A FELÜLETI ÉRDESSÉG MÉRÉSÉHEZ
RÖVID ÚTMUTATÓ A FELÜLETI ÉRDESSÉG MÉRÉSÉHEZ Referencia útmutató laboratórium és műhely részére Magyar KIADÁS lr i = kiértékelési hossz Profilok és szűrők (EN ISO 4287 és EN ISO 16610-21) 01 A tényleges
RészletesebbenNégyszög - Háromszög Oszcillátor Mérése Mérési Útmutató
ÓBUDAI EGYETEM Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Híradástechnika Intézet Négyszög - Háromszög Oszcillátor Mérése Mérési Útmutató A mérést végezte: Neptun kód: A mérés időpontja: A méréshez szükséges eszközök:
RészletesebbenEKG a prehospitális sürgősségi ellátásban. Keskeny és széles QRS-ű tachykardiák
EKG a prehospitális sürgősségi ellátásban Keskeny és széles QRS-ű tachykardiák www.mentok.hu Szükséges-e a széles és keskeny QRS-ű tahikardiák további tipizálása az életmentésben? IGEN,mert ProCon az ismert
RészletesebbenProporcionális hmérsékletszabályozás
Proporcionális hmérséletszabályozás 1. A gyaorlat célja Az implzsszélesség modlált jele szoftverrel történ generálása. Hmérsélet szabályozás implementálása P szabályozóval. 2. Elméleti bevezet 2.1 A proporcionális
RészletesebbenZaj- és rezgés. Törvényszerűségek
Zaj- és rezgés Törvényszerűségek A hang valamilyen közegben létrejövő rezgés. A vivőközeg szerint megkülönböztetünk: léghangot (a vivőközeg gáz, leggyakrabban levegő); folyadékhangot (a vivőközeg folyadék,
RészletesebbenGyakorló többnyire régebbi zh feladatok. Intelligens orvosi műszerek október 2.
Gyakorló többnyire régebbi zh feladatok Intelligens orvosi műszerek 2018. október 2. Régebbi zh feladat - #1 Az ábrán látható két jelet, illetve összegüket mozgóablak mediánszűréssel szűrjük egy 11 pontos
RészletesebbenBAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.
BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. 1 Mérési hibák súlya és szerepe a mérési eredményben A mérési hibák csoportosítása A hiba rendűsége Mérési bizonytalanság Standard és kiterjesztett
RészletesebbenRobotok inverz geometriája
Robotok inverz geometriája. A gyakorlat célja Inverz geometriai feladatot megvalósító függvények implementálása. A megvalósított függvénycsomag tesztelése egy kétszabadságfokú kar előírt végberendezés
RészletesebbenTeljesítményerősítők ELEKTRONIKA_2
Teljesítményerősítők ELEKTRONIKA_2 TEMATIKA Az emitterkövető kapcsolás. Az A osztályú üzemmód. A komplementer emitterkövető. A B osztályú üzemmód. AB osztályú erősítő. D osztályú erősítő. 2012.04.18. Dr.
RészletesebbenDigitális mérőműszerek. Kaltenecker Zsolt Hiradástechnikai Villamosmérnök Szinusz Hullám Bt.
Digitális mérőműszerek Digitális jelek mérése Kaltenecker Zsolt Hiradástechnikai Villamosmérnök Szinusz Hullám Bt. MIRŐL LESZ SZÓ? Mit mérjünk? Hogyan jelentkezik a minőségromlás digitális jel esetében?
RészletesebbenAutomatizált frekvenciaátviteli mérőrendszer
Rendszertechnikai átviteli karakterisztika számítógépes mérése Automatizált frekvenciaátviteli mérőrendszer Samu Krisztián, BME-FOT megvalósítása Labview fejlesztőkörnyezetben Gyakori műszaki feladat,
RészletesebbenMé diakommunika cio MintaZh 2011
Mé diakommunika cio MintaZh 2011 Mekkorára kell választani R és B értékét, ha G=0,2 és azt akarjuk, hogy a szín telítettségtv=50% és színezettv=45 fok legyen! (gammával ne számoljon) 1. Mi a különbség
RészletesebbenIványi László ARM programozás. Szabó Béla 6. Óra ADC és DAC elmélete és használata
ARM programozás 6. Óra ADC és DAC elmélete és használata Iványi László ivanyi.laszlo@stud.uni-obuda.hu Szabó Béla szabo.bela@stud.uni-obuda.hu Mi az ADC? ADC -> Analog Digital Converter Analóg jelek mintavételezéssel
RészletesebbenMérési hibák 2006.10.04. 1
Mérési hibák 2006.10.04. 1 Mérés jel- és rendszerelméleti modellje Mérési hibák_labor/2 Mérési hibák mérési hiba: a meghatározandó értékre a mérés során kapott eredmény és ideális értéke közötti különbség
RészletesebbenModern Fizika Labor. Fizika BSc. Értékelés: A mérés dátuma: A mérés száma és címe: 5. mérés: Elektronspin rezonancia. 2008. március 18.
Modern Fizika Labor Fizika BSc A mérés dátuma: 28. március 18. A mérés száma és címe: 5. mérés: Elektronspin rezonancia Értékelés: A beadás dátuma: 28. március 26. A mérést végezte: 1/7 A mérés leírása:
RészletesebbenFüggvények határértéke és folytonosság
Függvények határértéke és folytonosság ) Bizonyítsa be a határérték definíciója alapján, hogy teljesül! + 5 + = Megoldás Heine definíciója alapján): Igazolandó, hogy a függvény értelmezve van a egy környezetében,
RészletesebbenJelek és rendszerek 1. 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék
Jelek és rendszerek 1 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék 1 Ajánlott irodalom: FODOR GYÖRGY : JELEK ÉS RENDSZEREK EGYETEMI TANKÖNYV Műegyetemi Kiadó, Budapest, 2006
RészletesebbenMérési adatok illesztése, korreláció, regresszió
Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió Korreláció, regresszió Két változó mennyiség közötti kapcsolatot vizsgálunk. Kérdés: van-e kapcsolat két, ugyanabban az egyénben, állatban, kísérleti mintában,
Részletesebben