Objektív beszédminısítés
|
|
- Zsuzsanna Lakatosné
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Objektív beszédminısítés Fegyó Tibor Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 1 Bevezetı kérdések Mi a [beszéd] minıség [a beszédkommunikációban]? Mi befolyásolja a minıséget? Lehet-e mérni szubjektív / objektív módon a minıséget? Mennyire megbízhatóak az értékelések, avagy mindig ugyanúgy értékelünk? Mi alapján értékeljük a beszédet? Mi rontja el a beszéd minıségét? Lehet-e befolyásolni / javítani a beszéd minıségét? Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 2 1
2 Alkalmazási példák beszédminıség rendszeres mérése telefon csatornán nagyobb rekonstrukció után a minıség változásának kimutatása országos minıségtérkép készítése Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 3 Példa hangminták győjtésére mobil hálózat háttérzaj, interferencia, fading, lineáris és nemlineáris torzítás beépített mobil adagyőjtı berendezés (PC, telefon, GPS) Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 4 2
3 3 Példa hangminták győjtésére VoIP hálózat VoIP adó VoIP vevı LAN1 LAN2 Hálózati forgalom szabályozó Minıség mérés kódoló, hangfile Vezérlı csomagvesztés, jitter Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 5 Példa torzított felvételekre Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 6
4 Szubjektív beszédminısítés Szabvány ITU-T P.800 abszolút értékelés elıre definiált skála alapján (ACR) jelenség észlelési tesztek romlás megfigyelése eredetihez képest (DCR) referencia rendszerrel összehasonltás pl. MNRU (Modulated Noise Reference Units P.81) jól meghatározott referenciák MOS (mean opinion score) sok ember véleményének átlaga Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 7 Az abszolút értékelés problémája A kiválasztott teszthalmaz minıség eloszlásától függ a az egyes felvételek értékelése, mivel ugyanaz a felvétel jobb minıségő környezetben gyengébb osztályzatot kap, mint roszabb minıségő környezetben. Egyenletes teszthalmazt könyebb összeállítani, viszont a valóságban több a jó minıségő felvétel. Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 8 4
5 Minıség Példa a minıség eloszlására egy valódi rendszer esetén 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0, Mondatok Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 9 A szubjektív vélemény változása a környezet függvényében 5 4,5 4 MOS (14 ember) 3,5 3 2,5 2 1,5 1 MOS [valódi] = 3,136 MOS [egyenletes] = ,5 0 valódi eloszlás 60 mondat egyenletes eloszlás Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 10 5
6 Szubjektív minısítés szerepe pontos módszer, bár az eredmény függ a kísérlet körülményeitıl tömeges mérésre nem alkalmas, mert drága és lassú az objektív minısítés kiindulási alapja, kalibrálásához szükséges Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 11 Objektív (gépi) minısítés feladata az MOS lehetı legjobb közelítése a hatékonyság mértékei: maximális korreláció MOS-el 1/n*Σ{(x i -m x ) (y i -m y )} σ x σ y minimális négyzetes eltérés MOS-tıl 1/n* Σ (x i -y i ) 2 Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 12 6
7 Felhasználási területek Analóg beszédátvitel vezetékes telefonok mobil telefonok Digitális beszéd átvitel kis sebességő kódolók,tömörítık (PSQM/ITU P.861, PESQ/ITU P.862) tervezésük során folyamatos kontrollt biztosít GSM kódoló (PSQM +) kiválasztása során nagy mennyiségő szubjektív és objektív tesztett végeztek el IP, ATM (csomag kapcsolt) beszéd átvitel, pl.: VoIP Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 13 Beszéd Minıség vs. sávszélesség Lineáris kódolás: 8kHz 16bit : 128 kbps Telefon (nemlineáris: A/µ law) 8kHz 8bit (12bit) : 64kbps VoIP (LPC, CELP ) 4-64 kbps Zene CD minıség: 44,1kHz, 16bit (stereo) : 1411 kbps MP3: kbps Realaudio: 32kbps Késleltetés ingadozásra (jitter) érzékeny a realtime média, függetlenül a sávszélességtıl. Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 14 7
8 8 Minısítési eljárások Összehasonlítás alapú mérés beszélı Abszolút besorolás (beszéd --- mérıjel) beszélı hálózat m é r é s hálózat m é r é s hallgató hallgató Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 15 A jelfeldolgozás általános menete felvétel referencia Pszichoakusztikus modell Pszichoakusztikus modell R inn távolság számítás R inn optimális leképezés az MOS skálára linearizálás és skála transzformáció belsı távolság objektív mérték Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 16
9 Pszicho-akusztikus modell Idı - frekvencia leképzés Keretekre vágás rövid idejő (15-50 ms), átlapolódó (50%) keretek Ablakozás Fourier transzformáció Pszicho-akusztikus érzeti modellezés Az emberi hallás modellezésén alapul, célja a hallható különbségek kiemelése, és a nem észlelhetıek elnyomása monoton legyen a kapcsolat a belsı távolság és az MOS között Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 17 Pszicho-akusztikus modell elemei Transzformálás az érzeti tartományra nemlineáris frekvencia skálák (mel, bark ) Frekvencia elfedés közeli frekvenciák esetén az erısebbik elnyomja a gyengébbet Idıbeli elfedés egymás utáni rövid impulzusokat egynek hallunk egy erıs hang elnyomja a környezı gyengébbeket Pszicho-akusztikus hangosság jel energia és hangosság kapcsolata nemlineáris Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 18 9
10 10 Problémák a szabványtól eltérı alkalmazási területen (NMT) Hagyományos (analóg méréseknél, ill. kis bitsebességő kódolóknál ajánlott) módszerek nem használhatók, mert: a csatorna nem stacionárius, nehezen modellezhetı az eredeti hanganyag nem használható referenciaként a mérések nem reprodukálhatók az idıben változó környezet miatt a jelzésváltás a hangcsatornán belül történik, de ezt nem kell figyelembe venni Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 19 referencia felvétel A pszicho-akusztikus modell egy lehetséges megvalósítása illesztés a referenciához elıkiemelés 30 ms keretekre vágás, ablakolás A jelfeldolgozás lépései követik az egyszerősített emberi hallásmodell jellegzetességeit keretenkénti energia normalizálás 33 sávú mel-skálás FFT szőrısor vonal bontás detektálása jelzésváltás detektálása R inn lineáris torzítás kompenzálása belsõ reprezentásió logaritmikus transzformáció alap zaj hozzáadása szőrısor kimenetek simítása csönd detektálása súlyozás Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 20
11 Egy alkalmazás során felmerült speciális jelenségek Jelzésváltás: A hangúton belül történik. Mivel a bázisállomás kezdeményezi, így a kezdete hallható a felvételek során. Csönd detekció: A csendes részeken az additív zaj relatív nagyobb spektrális torzítást okoz, amit kompenzálni kell. Áthallás: Speciális kategóriája a torzításnak, de csak az egyéb zajokkal azonos módon tudjuk kezelni. Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 21 Keretenkénti minıséggörbe Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 22 11
12 12 Az illesztés hatása a korrelációra 0,96 0,9553 0,94 0,9411 0,928 0,92 Korreláció 0,9 0,88 0,8922 0,86 0,8466 0,84 0,82 0 ms 10 ms 15 ms 20 ms 25 ms Illesztési hiba Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 23 Korreláció A pszichoakusztikus modell elemeinek hatása a korrelációra csatornaváltás detektálása nélkül csatornaváltás detektálásával nincs lineáris komp. alap zaj simítás alap zaj és simítás alap zaj és lin.komp. simítás és lin. komp. alap zaj és simítás és lin. komp. Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 24
13 Linearizálás és skála transzformáció Belsı távolság = (pl.) keretenkénti euklideszi távolság átlaga A belsı távolság monoton, de nemlineáris módon követi az MOS-t D lin = log( D inn + c ) /log: kísérletezéssel megállapított fv/ A lineáris távolság skálája nem egyezik az MOS skálával Q obj = a D lin + b Q obj értéke D lin =0 esetén 5.0 kell legyen, ehhez a c kontanst iteratív módon lehet meghatározni Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 25 A kísérleti eredmények szórása MOS vs.belsı távolság 5 4,5 4 3,5 Corr. = MSE = MOS 3 2,5 2 1,5 1 0, Be lsı táv ols ág Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 26 13
14 14 A kísérleti eredmények szórása MOS vs. Lineáris távolság 5 4,5 4 3,5 Corr. = MSE = MOS 2,5 2 1,5 1 0, Linearizált távolság (c = 0) Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 27 A kísérleti eredmények szórása MOS vs. Objektív távolság 5 4,5 4 3,5 3 MOS 2,5 2 1,5 1 0,5 Corr. = MSE = Objektív távolság (c = 0) Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 28
15 15 A kísérleti eredmények szórása MOS vs. Optimális objektív távolság MOS 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 Corr. = MSE = Objektív minõség ( c = optimum) Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 29 A kísérleti eredmények szórása Illeszkedı eljárással VoIP mérés Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 30
16 16 A kísérleti eredmények szórása Nem illeszkedı eljárással NMT mérés Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 31 A kísérleti eredmények szórása Illeszkedı eljárással NMT mérés Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 32
17 17 A kísérleti eredmények szórása Nem illeszkedı eljárással VoIP mérés Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 33 Aktív vs. passzív mérések Aktív mérések + Irányított mérések, adott/ vett jel ismert + Pontos minıségmérés lehetséges - Plusz terhelést jelent a hálózaton, különösen tömeges mérések esetén - Hozzá kell férni a végpontokhoz - PESQ eljárást is adaptálni kell speciális megoldások esetén Passzív mérések + Nincs szükség plusz terhelésre - Hogyan mérjük ismeretlen jel minıségét? + Elegendı a központi elemekhez hozzáférni Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 34
18 Passzív mérési módszer Ötlet: beszédfelismerés a zajban nehezebb Jellemzık ismert minta esetén Mondat felismerési valószínősége Többi mondat illeszkedési valószínősége Általános beszédmodell(ek) illeszkedési valószínősége Jellemzık ismeretlen minta esetén Általános beszédmodell illeszkedési valószínősége Mindkét megoldás hasonlóan gyenge a PESQ-hoz képest Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 35 Felhasználás 2 Minıség mérés rendszer tesztelés Adat LAN-hoz adódó VoIP forgalom esetén elızetes minıségmérés Összekapcsolt rendszerek esetén egymás ellenırzése (VoIP VoIP, PSTN VoIP, GSM VoIP) Mesterségesen elıállított beszéd minıségének mérése Rádió adások minıségének mérése Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 36 18
19 Továbblépések Audio jelek minıségének mérése Képek minıségének mérése (tömörítés esetén) Videó jelek minıségének mérése Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 37 19
Objektív beszédminősítés
Objektív beszédminősítés Fegyó Tibor fegyo@tmit.bme.hu Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 1 Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 2 Bevezető kérdések Mi a [beszéd]
RészletesebbenÚj módszerek és eszközök infokommunikációs hálózatok forgalmának vizsgálatához
I. előadás, 2014. április 30. Új módszerek és eszközök infokommunikációs hálózatok forgalmának vizsgálatához Dr. Orosz Péter ATMA kutatócsoport A kutatócsoport ATMA (Advanced Traffic Monitoring and Analysis)
RészletesebbenTeremakusztikai méréstechnika
Teremakusztikai méréstechnika Tantermek akusztikája Fürjes Andor Tamás 1 Tartalomjegyzék 1. A teremakusztikai mérések célja 2. Teremakusztikai paraméterek 3. Mérési módszerek 4. ISO 3382 szabvány 5. Méréstechnika
RészletesebbenBeszédinformációs rendszerek 5. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás, beszédkódolás. Csapó Tamás Gábor
Beszédinformációs rendszerek 5. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás, beszédkódolás Csapó Tamás Gábor 2016/2017 ősz MINTAVÉTELEZÉS 2 1. Egy 6 khz-es szinusz jelet szűrés nélkül mintavételezünk
RészletesebbenÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 3. MÉRÉSFELDOLGOZÁS
ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 3. MÉRÉSFELDOLGOZÁS Dr. Soumelidis Alexandros 2018.10.04. BME KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR 32708-2/2017/INTFIN SZÁMÚ EMMI ÁLTAL TÁMOGATOTT TANANYAG Mérés-feldolgozás
RészletesebbenMobil kommunikáció /A mobil hálózat/ /elektronikus oktatási segédlet/ v3.0
Mobil kommunikáció /A mobil hálózat/ /elektronikus oktatási segédlet/ v3.0 Dr. Berke József berke@georgikon.hu 2006-2008 A MOBIL HÁLÓZAT - Tartalom RENDSZERTECHNIKAI FELÉPÍTÉS CELLULÁRIS FELÉPÍTÉS KAPCSOLATFELVÉTEL
Részletesebbenpacitási kihívások a mikrohullámú gerinc- és lhordó-hálózatokban nkó Krisztián
pacitási kihívások a mikrohullámú gerinc- és lhordó-hálózatokban nkó Krisztián rtalomjegyzék Technológia bemutatása Tervezési megfontolások Tesztelési protokollok Értékelés, kihívások az üzemeltetés terén
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
RészletesebbenHíradástechikai jelfeldolgozás
Híradástechikai jelfeldolgozás 13. Előadás 015. 04. 4. Jeldigitalizálás és rekonstrukció 015. április 7. Budapest Dr. Gaál József docens BME Hálózati Rendszerek és SzolgáltatásokTanszék gaal@hit.bme.hu
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
RészletesebbenNOVOFER Távközlési. Innovációs Zrt.
RÁDIÓFREKVENCIÁS MEGOLDÁSOK Rádiófrekvenciás megoldások az archaikus felhasználásoktól az innovatív kihívásokig A dpmr már az iparban van és nem félünk használni Turcsán Zsolt NOVOFER Zrt Netre fel! (annó
RészletesebbenIntelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban
Intelligens Rendszerek Elmélete : dr. Kutor László Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ire.html Login név: ire jelszó: IRE07 IRE 9/1 Processzor Versengéses
RészletesebbenZaj (bevezetés) A zaj hatása Zaj Környezeti zaj Zajimisszió Zajemisszió Zaj szabályozás Zaj környezeti és gazdasági szerepe:
Zaj (bevezetés) A zaj hatása: elhanyagolhatótól az elviselhetetlenig. Zaj: nem akart hang. Környezeti zaj: állandó zaj (l. ha nincs közlekedés). Zajimisszió: Zajterhelés az érzékelés helyén. Zajemisszió:
Részletesebben2. Az emberi hallásról
2. Az emberi hallásról Élettani folyamat. Valamilyen vivőközegben terjedő hanghullámok hatására, az élőlényben szubjektív hangérzet jön létre. A hangérzékelés részben fizikai, részben fiziológiai folyamat.
RészletesebbenTávközlő hálózatok és szolgáltatások IP hálózatok elérése távközlő és kábel-tv hálózatokon
Távközlő hálózatok és szolgáltatások IP hálózatok elérése távközlő és kábel-tv hálózatokon Németh Krisztián BME TMIT 2009. szet. 23. A tárgy feléítése 1. Bevezetés 2. IP hálózatok elérése távközlő és kábel-tv
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
RészletesebbenÉpítsünk IP telefont!
Építsünk IP telefont! Moldován István Sonkoly Balázs BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM TÁVKÖZLÉSI ÉS MÉDIAINFORMATIKAI TANSZÉK Egy IP telefon felépítése Menedzsment interfész moldovan@tmit.bme.hu
RészletesebbenKalibrálás és mérési bizonytalanság. Drégelyi-Kiss Ágota I
Kalibrálás és mérési bizonytalanság Drégelyi-Kiss Ágota I. 120. dregelyi.agota@bgk.uni-obuda.hu Kalibrálás Azoknak a mőveleteknek az összessége, amelyekkel meghatározott feltételek mellett megállapítható
RészletesebbenAz LTE. és a HSPA lehetőségei. Cser Gábor Magyar Telekom/Rádiós hozzáférés tervezési ágazat
Az LTE és a HSPA lehetőségei Cser Gábor Magyar Telekom/Rádiós hozzáférés tervezési ágazat Author / Presentation title 08/29/2007 1 Áttekintés Út az LTE felé Antennarendszerek (MIMO) Modulációk HSPA+ LTE
RészletesebbenVillamosságtan szigorlati tételek
Villamosságtan szigorlati tételek 1.1. Egyenáramú hálózatok alaptörvényei 1.2. Lineáris egyenáramú hálózatok elemi számítása 1.3. Nemlineáris egyenáramú hálózatok elemi számítása 1.4. Egyenáramú hálózatok
RészletesebbenKözösség detektálás gráfokban
Közösség detektálás gráfokban Önszervező rendszerek Hegedűs István Célkitűzés: valamilyen objektumok halmaza felett minták, csoportok detektálása csakis az egyedek közötti kapcsolatok struktúrájának a
RészletesebbenGrafikonok automatikus elemzése
Grafikonok automatikus elemzése MIT BSc önálló laboratórium konzulens: Orosz György 2016.05.18. A feladat elsődleges célkitűzései o eszközök adatlapján található grafikonok feldolgozása, digitalizálása
RészletesebbenSzIP kompatibilis sávszélesség mérések
SZIPorkázó technológiák SzIP kompatibilis sávszélesség mérések Liszkai János Equicom Kft. SZIP Teljesítőképesség, minőségi paraméterek Feltöltési sebesség [Mbit/s] Letöltési sebesség [Mbit/s] Névleges
RészletesebbenKommunikációs hálózatok 2 Analóg és digitális beszédátvitel
Kommunikációs hálózatok 2 Analóg és digitális beszédátvitel Németh Krisztián BME TMIT 2017. február 14. A tárgy felépítése 1. Bevezetés Bemutatkozás, játékszabályok, stb. Technikatörténeti áttekintés Mai
RészletesebbenHallás időállandói. Következmények: 20Hz alatti hang nem hallható 12Hz kattanás felismerhető
Hallás időállandói Fizikai terjedési idők Dobhártya: végtelenül gyors Hallócsontok: 0.08ms késés Csiga: 20Hz: 3ms késés 100Hz: 1.5 ms késés 1000Hz: 0.3ms késés >3000Hz: késés nélkül Ideg-impulzus időtartam:
RészletesebbenElektromos nagybıgı megvalósítása DSP-vel
Budapesti Mőszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gyurász Gábor Tamás Elektromos nagybıgı megvalósítása DSP-vel MSc. Önálló laboratórium II. beszámoló Konzulensek: dr. Bank Balázs Lajos Orosz György Problémafelvetés
RészletesebbenHarmadik-generációs bázisállomások szinkronizációja
Harmadik-generációs bázisállomások szinkronizációja 16. Távközlési és Informatikai Hálózatok Szeminárium és Kiállítás Zorkóczy Zoltán 1 Tartalom A távközlés szinkronizáció definíciója Az RNC és Node-B
RészletesebbenTávközlő hálózatok és szolgáltatások IP hálózatok elérése távközlő és kábel-tv hálózatokon
Távközlő hálózatok és szolgáltatások IP hálózatok elérése távközlő és kábel-tv hálózatokon Németh Krisztián BME TMIT 2014. szept. 22. A tárgy felépítése 1. Bevezetés 1.1 Bemutatkozás, játékszabályok, stb.
RészletesebbenHipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok
STATISZTIKA 1. Előadás Hipotézisvizsgálatok Tematika 1. Hipotézis vizsgálatok 2. t-próbák 3. Variancia-analízis 4. A variancia-analízis validálása, erőfüggvény 5. Korreláció számítás 6. Kétváltozós lineáris
RészletesebbenA beszéd. Segédlet a Kommunikáció-akusztika tanulásához
A beszéd Segédlet a Kommunikáció-akusztika tanulásához Bevezetés Nyelv: az emberi társadalom egyedei közötti kommunikáció az egyed gondolkodásának legfőbb eszköze Beszéd: a nyelv elsődleges megnyilvánulása
RészletesebbenNEPTUN-kód: KHTIA21TNC
Kredit: 5 Informatika II. KHTIA21TNC Programozás II. oratórium nappali: 2 ea+ 0 gy+ 0 KMAPR22TNC Dr. Beinschróth József Az aláírás megszerzésnek feltétele: a félév folyamán 2db. ZH mindegyikének legalább
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
RészletesebbenANTAL Margit. Sapientia - Erdélyi Magyar Tudományegyetem. Jelfeldolgozás. ANTAL Margit. Adminisztratív. Bevezetés. Matematikai alapismeretek.
Jelfeldolgozás 1. Sapientia - Erdélyi Magyar Tudományegyetem 2007 és jeleket generáló és jeleket generáló és jeleket generáló Gyakorlatok - MATLAB (OCTAVE) (50%) Írásbeli vizsga (50%) és jeleket generáló
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:
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
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
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
RészletesebbenTávközlő hálózatok és szolgáltatások Távközlő rendszerek áttekintése
Távközlő hálózatok és szolgáltatások Távközlő rendszerek áttekintése Németh Krisztián BME TMIT 2015. szept. 14, 21. A tárgy felépítése 1. Bevezetés Bemutatkozás, játékszabályok, stb. Történelmi áttekintés
RészletesebbenElső egyéni feladat (Minta)
Első egyéni feladat (Minta) 1. Készítsen olyan programot, amely segítségével a felhasználó 3 különböző jelet tud generálni, amelyeknek bemenő adatait egyedileg lehet változtatni. Legyen mód a jelgenerátorok
RészletesebbenSVANTEK. Termékismertető
SVANTEK Termékismertető Zajszintmérő analizátor SVAN 979 1. pontossági osztály Alacsony belső zaj
RészletesebbenVoice over IP (VOIP) Dr. Répás Sándor
Voice over IP (VOIP) Dr. Répás Sándor Analóg jel digitalizálása Mintavételezés Időben diszkrét, amplitúdóban folyamatos jel előállítása Shannon Nyquist-féle mintavételezési tétel A mintavételezés frekvenciája
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
RészletesebbenKommunikációs hálózatok 2 Analóg és digitális beszédátvitel
Kommunikációs hálózatok 2 Analóg és digitális beszédátvitel Németh Krisztián BME TMIT 2016. február 23. A tárgy felépítése 1. Bevezetés Bemutatkozás, játékszabályok, stb. Technikatörténeti áttekintés Mai
RészletesebbenDigitális jelfeldolgozás
Digitális jelfeldolgozás Kvantálás Magyar Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék magyar.attila@virt.uni-pannon.hu 2010. szeptember 15. Áttekintés
RészletesebbenValószínűségszámítás összefoglaló
Statisztikai módszerek BMEGEVGAT Készítette: Halász Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel:
RészletesebbenInformatikai eszközök fizikai alapjai Lovász Béla
Informatikai eszközök fizikai alapjai Lovász Béla Kódolás Moduláció Morzekód Mágneses tárolás merevlemezeken Modulációs eljárások típusai Kódolás A kód megállapodás szerinti jelek vagy szimbólumok rendszere,
Részletesebben( ) ( ) ( ) Fourier: : minden (idı)függvény( összetehetı harmonikus. függvényekbıl. (Fourier. transzformáció) mennyiség a teljesítmény-spektrum
Környezeti zajszennyezés Egyes kutatók szerint napjainkban a levegıszennyezés után a zajszennyezés a második legnagyobb környezeti ártalom! Mi a zaj? Az angol nyelvészek két latin eredetet is adnak a noise
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
RészletesebbenSTATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.
STATISZTIKA 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM. ANNA BÉLA CILI András hármas. Béla Az átlag 3,5! kettes. Éva ötös. Nóri négyes. 1 mérés: dolgokhoz valamely szabály alapján szám rendelése
RészletesebbenVALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA
VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA A VALÓSZÍNŰSÉGI SZEMLÉLET ALAPOZÁSA 1-6. OSZTÁLY A biztos, a lehetetlen és a lehet, de nem biztos események megkülünböztetése Valószínűségi játékok, kísérletek események
RészletesebbenMérési útmutató a Mobil infokommunikáció laboratórium 1. méréseihez
Mérési útmutató a Mobil infokommunikáció laboratórium 1. méréseihez GSM II. Mérés helye: Hálózati rendszerek és Szolgáltatások Tanszék Mobil Kommunikáció és Kvantumtechnológiák Laboratórium I.B.113. Összeállította:
Részletesebben54 481 03 0010 54 01 Informatikai hálózattelepítő és - Informatikai rendszergazda
A 10/2007 (II. 27.) SzMM rendelettel módosított 1/2006 (II. 17.) OM rendelet Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzékbe történő felvétel és törlés eljárási rendjéről alapján. Szakképesítés,
RészletesebbenInfokommunikáció - 3. gyakorlat
Infokommunikáció - 3. gyakorlat http://tel.tmit.bme.hu/infokomm Marosi Gyula I.B.222., tel.: 1864 marosi@tmit.bme.hu 1. feladat - Fletcher-görbék Beszéljük meg, milyen kvantitatív és kvalitatív jellemzık
RészletesebbenAkusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel
Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel Fürjes Andor Tamás BME Híradástechnikai Tanszék Kép- és Hangtechnikai Laborcsoport, Rezgésakusztika Laboratórium 1 Tartalom A geometriai akusztika
RészletesebbenHibadetektáló rendszer légtechnikai berendezések számára
Hibadetektáló rendszer légtechnikai berendezések számára Tudományos Diákköri Konferencia A feladatunk Légtechnikai berendezések Monitorozás Hibadetektálás Újrataníthatóság A megvalósítás Mozgásérzékelő
RészletesebbenRegresszió. Csorba János. Nagyméretű adathalmazok kezelése március 31.
Regresszió Csorba János Nagyméretű adathalmazok kezelése 2010. március 31. A feladat X magyarázó attribútumok halmaza Y magyarázandó attribútumok) Kérdés: f : X -> Y a kapcsolat pár tanítópontban ismert
RészletesebbenTovábblépés. Általános, lineáris modell. Példák. Jellemzık. Matematikai statisztika 12. elıadás,
Matematikai statisztika. elıadás, 9.5.. Továbblépés Ha nem fogadható el a reziduálisok korrelálatlansága: Lehetnek fel nem tárt periódusok De más kapcsolat is fennmaradhat az egymáshoz közeli megfigyelések
RészletesebbenStatisztikai módszerek a skálafüggetlen hálózatok
Statisztikai módszerek a skálafüggetlen hálózatok vizsgálatára Gyenge Ádám1 1 Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar Számítástudományi és Információelméleti
RészletesebbenSTATISZTIKAI PROBLÉMÁK A
STATISZTIKAI PROBLÉMÁK A HULLÁMTÉR REPRODUKCIÓ TERÜLETÉN 2012. május 3., Budapest Firtha Gergely PhD hallgató, Akusztikai Laboratórium BME Híradástechnikai Tanszék firtha@hit.bme.hu Tartalom A hangtér
Részletesebben16. Tétel. Hangkártya szabványok. Hangállományok tömörítése, szabványok, kódolási módszerek Az MPEG Audio. Egyéb állományformátumok (PCM, WMA, OGG).
16. Ön részt vesz egy internetes zenei-album megvalósításában. A tervezett alkalmazás lehetővé teszi a zenei hanganyagok adatbázisában való keresést, zenei hanganyagok, narrációk feltöltését, lejátszását.
RészletesebbenTranszformátor rezgés mérés. A BME Villamos Energetika Tanszéken
Transzformátor rezgés mérés A BME Villamos Energetika Tanszéken A valóság egyszerűsítése, modellezés. A mérés tervszerűen végrehajtott tevékenység, ezért a bonyolult valóságos rendszert először egyszerűsítik.
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
RészletesebbenDunakanyar Holding Kft.
Dunakanyar Holding Kft. 2000 Szentendre, Kálvária út 41/a Általános Szerzıdési Feltételek helyhez kötött telefonszolgáltatásra Szentendre, 2010. január 15. Utolsó módosítás: 1 TARTALOMJEGYZÉK 1. A Szolgáltató
RészletesebbenAz NIIF VoIP rendszernek üzemeltetési tapasztalatai Fehér Ede, NIIF Iroda Tirpák Miklós, MTA SzTAKI Networkshop 2004 Győr, április 7.
Az NIIF VoIP rendszernek üzemeltetési tapasztalatai Fehér Ede, NIIF Iroda Tirpák Miklós, MTA SzTAKI Networkshop 2004 Győr, 1 Tartalomjegyzék Merre tart a VoIP technológia Az NIIF VoIP projekt elmúlt év
RészletesebbenA MEGTÖRT CSEND. Muntag András december 9. L DEN + L NIGHT. A megtört csend
A MEGTÖRT CSEND Muntag András L DEN + L NIGHT 2 1 UNBIASED ANNOYANCE (ELŐÍTÉLETMENTES ZAVARÁS) UBA d 1 N 0.3 N 1.3 10 N 1 0.25S 1 lgn 10 0.3F au 10 N10 d 1 5 0,5 S 0.11 10 24bark 0 ' N z g N z dz 10 acum
RészletesebbenÉpítsünk IP telefont!
Építsünk IP telefont! Moldován István moldovan@ttt-atm.ttt.bme.hu BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM TÁVKÖZLÉSI ÉS MÉDIAINFORMATIKAI TANSZÉK TANTÁRGY INFORMÁCIÓK Órarend 2 óra előadás, 2 óra
RészletesebbenVIHIMA07 Mobil és vezeték nélküli hálózatok. Forgalmi modellezés és tervezés
Forgalmi modellezés és tervezés 2016. május 17. Budapest Telek Miklós Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék I.L.117, telek@hit.bme.hu 2 Tartalom Elemi összefüggések és intuitív méretezési módszerek
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?
RészletesebbenAz infrastruktúra minősége: kinek a felelőssége?
Az infrastruktúra minősége: kinek a felelőssége? dr. Kovács Oszkár BPMK elnökségi tag MMK Hírközlési és Informatikai Tagozat elnökségi tag okovacs@interware.hu TARTALOM! Háttér! A szereplők érdekei! Következtetések!
RészletesebbenTöbb valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció
Tartalomjegzék Előszó... 6 I. Valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapok... 8 1. A szükséges valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapismeretek összefoglalása... 8 1.1. Alapfogalmak...
RészletesebbenA mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015
A mérés problémája a pedagógiában Dr. Nyéki Lajos 2015 A mérés fogalma Mérésen olyan tevékenységet értünk, amelynek eredményeként a vizsgált jelenség számszerűen jellemezhetővé, más hasonló jelenségekkel
RészletesebbenNEURONHÁLÓS HANGTÖMÖRÍTÉS. Áfra Attila Tamás
NEURONHÁLÓS HANGTÖMÖRÍTÉS Áfra Attila Tamás Tartalom Bevezetés Prediktív kódolás Neuronhálós prediktív modell Eredmények Források Bevezetés Digitális hanghullámok Pulzus kód moduláció Hangtömörítés Veszteségmentes
RészletesebbenNövelt energiaminőség az épületüzemeltetésben
Növelt energiaminőség az épületüzemeltetésben A show folytatódik köszönhetően az ECOsine Active szűrőnek Egy olyan különleges, nemzetközi elismertségnek örvendő koncertterem esetében, mint a luzerni KKL,
RészletesebbenElektronika Előadás. Digitális-analóg és analóg-digitális átalakítók
Elektronika 2 9. Előadás Digitális-analóg és analóg-digitális átalakítók Irodalom - Megyeri János: Analóg elektronika, Tankönyvkiadó, 1990 - U. Tiecze, Ch. Schenk: Analóg és digitális áramkörök, Műszaki
RészletesebbenBME Mobil Innovációs Központ
rádiós lefedettség elméleti jellemzői és gyakorlati megvalósulása, elméleti alapok rofesszionális Mobiltávközlési Nap 010 Dr. ap László egyetemi tanár, az MT rendes tagja BME Mobil 010.04.15. 1 rádiókommunikáció
RészletesebbenVízóra minıségellenırzés H4
Vízóra minıségellenırzés H4 1. A vízórák A háztartási vízfogyasztásmérık tulajdonképpen kis turbinák: a mérın átáramló víz egy lapátozással ellátott kereket forgat meg. A kerék által megtett fordulatok
RészletesebbenELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter
MAKROÖKONÓMIA MAKROÖKONÓMIA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék, az
RészletesebbenIP Telefónia és Biztonság
IP Telefónia és Biztonság Telbisz Ferenc KFKI RMKI Számítógép Hálózati Központ és Magyar Telekom PKI-FI Networkshop 2006 IP Telefónia és Biztonság 1 Tartalomjegyzék Bevezetés Terminológia A VoIP architektúrája
RészletesebbenTípus: SZQ392. Termékleírás. Típus: WRC840. Termékleírás. Típus: SFA-010235. Termékleírás. Típus: WCM709. Termékleírás. Típus: 420TVL (SH)
Típus: SZQ392 2.5 kijelzı, 2,4GHz, négycsatornás DVR MP4 vezeték nélküli 4 db kamera és monitor készlet, megfigyelésre és gyermekfelügyeletre Típus: WRC840 7 TFT LCD monitor, 2,4GHz 4 csatornás vevı és
RészletesebbenJelfeldolgozás. Gyakorlat: A tantermi gyakorlatokon való részvétel kötelező! Kollokvium: csak gyakorlati jeggyel!
1 Jelfeldolgozás Jegyzet: http://itl7.elte.hu : Elektronika jegyzet (Csákány A., ELTE TTK 119) Jelek feldolgozása (Bagoly Zs. Csákány A.) angol nyelv DSP (PDF) jegyzet Gyakorlat: A tantermi gyakorlatokon
RészletesebbenInterferencia jelenségek a BME permanens állomásán
Interferencia jelenségek a BME permanens állomásán Takács Bence, egyetemi docens takacs.bence@epito.bme.hu Rédey szeminárium 2017. március 3. Nagy teljesítményű blokkolók hatótávolság : 200 km adó teljesítmény
RészletesebbenSzélessávú kényszerpálya. Budapest, 2015.05.19-20.
Szélessávú kényszerpálya Budapest, tartalomjegyzék Az elmúlt 15 év és a jelen Iparági változások, az átalakulás rendszertechnikai összefoglalása Történeti áttekintés: analóg fővonal, ISDN, ADSL, ADSL2,
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
RészletesebbenMagspektroszkópiai gyakorlatok
Magspektroszkópiai gyakorlatok jegyzıkönyv Zsigmond Anna Fizika BSc III. Mérés vezetıje: Deák Ferenc Mérés dátuma: 010. április 8. Leadás dátuma: 010. április 13. I. γ-spekroszkópiai mérések A γ-spekroszkópiai
RészletesebbenA Brüel & Kjaer zajdiagnosztikai módszereinek elméleti alapjai és ipari alkalmazása
A Brüel & Kjaer zajdiagnosztikai módszereinek elméleti alapjai és ipari alkalmazása Összeállította: dr. Szuhay Péter Budapest, 2013 Filename, 1 Hang és zaj 1. rész Dr. Szuhay Péter B & K Components Kft
RészletesebbenBiometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára
Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára 1. Egy üzem alkalmazottainak megoszlása az elért teljesítmény %-a szerint a következı: Norma teljesítmény % Dolgozók száma 60-80 30 81-90 70 91-100 90
RészletesebbenStatisztika I. 10. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 10. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Varianciaanalízis A különböző tényezők okozta szórás illetőleg szórásnégyzet összetevőire bontásán alapszik Segítségével egyszerre több mintát hasonlíthatunk
RészletesebbenAGSMHÁLÓZATA TOVÁBBFEJLESZTÉSE A NAGYOBB
AGSMHÁLÓZATA TOVÁBBFEJLESZTÉSE A NAGYOBB ADATSEBESSÉG ÉS CSOMAGKAPCSOLÁS FELÉ 2011. május 19., Budapest HSCSD - (High Speed Circuit-Switched Data) A rendszer négy 14,4 kbit/s-os átviteli időrés összekapcsolásával
RészletesebbenTartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE
Tartalomjegyzék 5 Tartalomjegyzék Előszó I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE 1. fejezet: Kontrollált kísérletek 21 1. A Salk-oltás kipróbálása 21 2. A porta-cava sönt 25 3. Történeti kontrollok 27 4. Összefoglalás
RészletesebbenFunkcionális konnektivitás vizsgálata fmri adatok alapján
Funkcionális konnektivitás vizsgálata fmri adatok alapján Képalkotási technikák 4 Log Resolution (mm) 3 Brain EEG & MEG fmri TMS PET Lesions 2 Column 1 0 Lamina -1 Neuron -2 Dendrite -3 Synapse -4 Mikrolesions
Részletesebben54 481 03 0010 54 01 Informatikai hálózattelepítő és - Informatikai rendszergazda
A 10/2007 (II. 27.) SzMM rendelettel módosított 1/2006 (II. 17.) OM rendelet Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzékbe történő felvétel és törlés eljárási rendjéről alapján. Szakképesítés,
RészletesebbenBrüel & Kjaer 2238 Mediátor zajszintmérő
Brüel & Kjaer 2238 Mediátor zajszintmérő A leírást készítette: Deákvári József, intézeti mérnök Az FVM MGI zajszintméréseihez a Brüel & Kjaer gyártmányú 2238 Mediátor zajszintmérőt és frekvenciaanalizálót
Részletesebben3D számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció
3D számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció 14. Digitális Alakzatrekonstrukció - Bevezetés http://cg.iit.bme.hu/portal/node/312 https://www.vik.bme.hu/kepzes/targyak/viiima01 Dr. Várady Tamás, Dr.
RészletesebbenCellák. A cella nagysága függ a földrajzi elhelyezkedéstől és a felhasználók számától, ill. az általuk használt QoS-től! Korszerű mobil rendszerek
Dr. Maros Dóra Cellák A cella nagysága függ a földrajzi elhelyezkedéstől és a felhasználók számától, ill. az általuk használt QoS-től! Többszörös hozzáférési technikák FDMA(Frequency Division Multiple
RészletesebbenFehérzajhoz a konstans érték kell - megoldás a digitális szűrő Összegezési súlyok sin x/x szerint (ez akár analóg is lehet!!!)
DSP processzorok: 1 2 3 HP zajgenerátor: 4 Shift regiszter + XOR kapu: 2 n állapot Autókorrelációs függvény: l. pénzdobálás: (sin x/x) 2 burkoló! Fehérzajhoz a konstans érték kell - megoldás a digitális
RészletesebbenOFDM technológia és néhány megvalósítás Alvarion berendezésekben
SCI-Network Távközlési és Hálózatintegrációs Rt. T.: 467-70-30 F.: 467-70-49 info@scinetwork.hu www.scinetwork.hu Nem tudtuk, hogy lehetetlen, ezért megcsináltuk. OFDM technológia és néhány megvalósítás
RészletesebbenÉrtékelés Összesen: 100 pont 100% = 100 pont A VIZSGAFELADAT MEGOLDÁSÁRA JAVASOLT %-OS EREDMÉNY: EBBEN A VIZSGARÉSZBEN A VIZSGAFELADAT ARÁNYA 15%.
Az Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzék módosításának eljárásrendjéről szóló 133/2010. (IV. 22.) Korm. rendelet alapján: Szakképesítés, szakképesítés-elágazás, rész-szakképesítés,
RészletesebbenA napsugárzás mérések szerepe a napenergia előrejelzésében
A napsugárzás mérések szerepe a napenergia előrejelzésében Nagy Zoltán 1, Dobos Attila 2, Rácz Csaba 2 1 Országos Meteorológiai Szolgálat 2 Debreceni Egyetem Agrártudományi Központ Könnyű, vagy nehéz feladat
RészletesebbenSTATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése
4. A modell érvényességének ellenőrzése STATISZTIKA 4. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek 1. Függetlenség 2. Normális eloszlás 3. Azonos varianciák A maradék független a kezelés és blokk hatástól
RészletesebbenNormális eloszlás tesztje
Valószínűség, pontbecslés, konfidenciaintervallum Normális eloszlás tesztje Kolmogorov-Szmirnov vagy Wilk-Shapiro próba. R-funkció: shapiro.test(vektor) balra ferde eloszlás jobbra ferde eloszlás balra
Részletesebben