IfflÉB SZABÓ CSABA BME Híradástechnikai Elektronika Intézet

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "IfflÉB SZABÓ CSABA BME Híradástechnikai Elektronika Intézet"

Átírás

1 uu D LHILJU IfflÉB SZABÓ CSABA BME Híradástechnikai Elektronika Intézet A fáziszárt hurok, mint vivőszűrő ETO : Ebben a cikkben összefoglaljuk a fáziszárt hurkoknak azokat a tulajdonságait, amelyek koherens információközlő rendszerekben vivpszűrés, -helyreállítás és -szinkronizálás szempontjából lényegesek. Elsősorban az előállított vivő fáziszajának statisztikus jellemzésére szorítkozunk, az információközlő rendszerek tulajdonságainak meghatározása szempontjából lényeges követési üzemmódban, additív gaussi zaj esetén. Törekedni fogunk a linearizált modellekből kapható, a számításokban egyszerűen felhasználható eredmények összefoglalására, amelyek a gyakorlati esetek széles körében jól alkalmazhatók. Az elnyomott vivőt helyreállító hurkok egy típusára, a döntésvisszacsatolt hurokra, saját eredményt ismertetünk. A vivő fáziszajának hatását a demodulálás minőségére egy későbbi cikkben fogjuk megvizsgálni. Jelölések: Ai, A a Bi b E ll(t) fji(«), H(s] H(p) Ko. Ka K m(í) m(t) n(t) ripit), n (í) p = á/át R s(í) a bemenőjel, 111. a VCO (feszültség-vezérelt oszcillátor) jelének effektív értéke, a hurok jel zaj viszonya, a hurok ekvivalens zajsávszélessége, bemeneti sávszélesség, relatív hurok-sávszélesség: a bemeneti- és a 1 hurok-sávszélesség viszonya, E(ip)) a fázis varianciája, a statisztikus átlagolás jele, v súlyfüggvény, ) a hurok szűrő, Hl. a hurok transzfer függvénye, a hurok transzfer függvény operátoros alakban, a VCO állandója, a fázisdetektor állandója, a hurokerősítés, a moduláló jel, a moduláló jel becslése, a bemeneti additív zaj, a zaj kvadratúra-feldontásának összetevői, a Heaviside-operátor, a fázis valószínűség-sűrűségfüggvényé, hibavalószínűség, bemeneti jel zaj viszony digitális modulációnál: a jelteljesítmény és az \/T sávszélességben bejövő zajteljesítmény viszonya, a bemenőjel, &'i(t), &kt) a bemenőjel, ill. a VCO-jel fázisa, &i(f), ("MÓ a bemenőjel, ill. a VCO-jel fázisa a VCO frekvenciájára vonatkoztatva, Oy a Gauss-elosziás szórása. 1. Az egyszerű analóg fáziszárt hurok tulajdonságai Az 1. ábrán látható az analóg fáziszárt hurok alaptípusa, szorzó típusú fázisdetektor esetén. Erre az alaptípusra a gyakorlatban alkalmazott bonyolultabb, transzponálást, frekvencia-sokszorozást és -osztást tartalmazó rendszerek visszavezethetők. A közbenső frekvenciás szűrés hatása alapsávba transzponálással vehető figyelembe [1, ], s a transzponálást, frekvenciasokszorozást alkalmazó hurkok zaj szempontjából ugyanazokkal az egyenletekkel írhatók le [3], vagy ugyanazzal a matematikai apparátussal kezelhetők [4]. A működést leíró alapegyenlet egyszerűen felírható: vagy d& (0 dí K j sin[o^o)-0 (o)]h(t-o)do (1) dí dí - K j sin y( o)h(t - cr)d a () alakban, K = A 1 A K i K 0 a teljes hurokerősítés, 0 x (í) és 6> (í) a bemeneti és a VCO jel fázisa a VCO VCO K 0 m htt^h^s) Hurok szűrő Beérkezett: III ábra. Az analóg fáziszárt hurok alapmodellje 193

2 HÍRADÁSTECHNIKA XXVm. fivf. 7. s'z. nyugalmi frekvenciájára (cu 0 -ra) vonatkoztatva, azaz -co 0 t és 0 (t)=0' (t)-(o o t, 9.(0 = 0^)- 6> (f) a dinamikus fáziskülönbség. Az (1) vagy () összefüggés helyett gyakran célszerűbb a (3) szerinti, differenciálegyenletes felírási formát használni: d<k0 dt dds) dt -Jf..fiyp)«sin <p(t), (3) H^) formailag megegyezik a hurokszűrő H^s) transzfer függvényével, változója azonban a p = d/dt Heaviside-operátor. A fenti nemlineáris integro-differenciálegyenletek az ismert mordon linearjzálhatók, ha feltételezzük, hogy a (p(t) fázishiba minden időben jóval kisebb I rad-nál. A vizsgálatok alapját ilyenkor az (1) vagy () egyenlet Laplace-transzformáltjaí alkotják. Ha a bemenő zaj zérus várható értékű, stacionárius, fehér Gauss-zaj, NJ spektrális sűrűséggel, akkor a hurok alapegyenlete a sávhatárolt folyamatokra érvényes n(t)=n p (t) sin co 0 t n q (t) cos w 0 t (4) felbontás felhasználásával a következőképpen írható: d(9 (0 -=K d K^ j" {A 1 sin{6> 1 (<r)-0 (a)] + dí +n\a)}h{t-a)da, (5) 1 n'(f)r= -^" P (0 sin (0+^ ",(0 cos 0 (í), (6) és kimutatható, hogy a bemenetivel megegyező, NJ spektrálsűrűségű fehér zaj. Az egyenletből látható, hogy a VCO a szűrő által módosított rí(t) zaj hatására fázismodulált lesz. A fázist mint véletlen folyamatot a linearizált modellen belül egyszerűen a varianciájával jellemezhetjük: a = az ún. hurok jel zaj viszonyt, B L pedig az ekyivalens zaj sávszélességet jelöli: _1_ a (7) ( 8 ) dío. (9) Nemlineáris analízisnél három esetet különböztethetünk meg [5]: a) a bemenő zaj korrelációs ideje (azaz az autokorrelációs függvényből számitható t R = J* R(r) dt * o mennyiség) jóval kisebb a PLL időállandójánál, 194 b) a bemenő zaj korrelációs ideje jóval nagyobb a PLL időállandójánál, c) átmeneti állapot az a) és a b) eset között. A gyakorlatban legfontosabb a) esetben a fázis Markov-folyamat és a Fokker Planck-egyenlétekkel jellemezhetjük'[6 10]. (A matematikai apparátusra vonatkozóan lásd a Híradástechnikában Pap L. cikkét [11]). A b) esetben amely szinkronizálási feladatokban ritkábban fordul elő az ún. kvázistatikus módszerrel'kaphatjuk meg a fázis sűrűségfüggvényét, lényegében Gauss-folyamat nemlineáris transzformációjának alkalmazásával [1]. A c) határesetre nézve, az irodalomban nem találtunk részletes vizsgálatot. Visszatérve az a) esetre, viszonylag egyszerűen vizsgálható az elsőrendű, egyes típusú hurok (a terminológiát [13] szerint használjuk), nulla kezdeti frekvenciakülönbség esetén. Ekkor az (5) egyenlet átalakításával nyerhető df = sin <p(t)-k'n'(t), K f =Á t KJK 0 (10) ^egyenlet írja le a fáziszárt hurok működését zajban, és a cp{t) fázisfolyamat statisztikus jellemzése a feladatunk. A fázis valószínűség-sűrűségfüggvényét a Fokker -Planck-egyenletek megoldásával kaphatjuk meg (1. pl. []-ben), amely időfüggő és több módusú, n többszöröseinél kialakuló helyi maximumokkal. Viterbi [8] és Tihonov [6, 7] a problémát a fázis mod n szerinti értelmezésével tették kezelhetővé, a folyamat így már időfüggetlen, egydimenziós sűrűségfüggvénynyel jellemezhető. Ezt a teljességhez persze ki kell egészíteni, pl. a cikluscsúszások átlagos frekvenciájának a megadásával. Vivő-előállítási feladatokban legtöbbször megelégedhetünk azonban a fázis mod JI sűrűségfüggvényének megadásával. Mindezek alapján elsőrendű hurokra, nulla frekvenciakülönbség esetén adódik a legegyszerűbb eredmény: P(<P)-- exp (a»cos <p) (11) J 0 (a) az elsőfajú, módosított, nulladrendű Bessel-függvény. Véges kezdeti elhangolásnál a fázis nullától különböző várható értékű, és nullára nem szimmetrikus. Nagy a esetén közel szimmetrikussá válik a zajmentes esetben adódó állandósult fázishiba mint várható érték körül. A gyakorlatban fontos másodrendű, egyes típusú hurokra, véges kezdeti frekvenciakülönbség esetén [14]-ben találunk eredményeket, amelyek ábrázolására, származékainak (momentumainak) meghatározására és felhasználására zajos vivő esetén numerikus módszereket kell alkalmaznunk. Lindsey és Charles kísérleti úton is meghatározták a fázis sűrűségfüggvényét különböző hurok jel zaj viszony ésetén. A részletes vizsgálatokból az a fontos következtetés vonható le/, hogy elsőrendű és másodrendű, egyes típusú hurokra zérus elhangolás esetén a > 7-re a gaussi közelítés, a = l-re pedig a (11) szerinti sűrűségfüggvény- alkalmazható [9].

3 SZABÓ CS.: A FÁZISZÁRT HUROK, MINT VIVÖSZŰRÖ. Elnyomott vivőt követő hurok Ha a vivő helyén nincs diszkrét spektrumösszetevő, az egyszerű fáziszárt hurok nem alkalmas a vivő helyreállítására. A fázisszinkronizálási elvet ilyenkor valamilyen nemlineáris művelettel kell kombinálni* A leggyakrabban alkalmazott megoldások egyike a hurok előtt négyzetre emelő áramkört tartalmaz, a másik jól ismert megoldásnál pedig magában a hurokban van nemlineáris művelet. Végül felhasználhatjuk a modulációs tartalom előzetes becslését is a vivő helyreállítására. A három megoldás szokásos neve: a) négyzetre emelő hurok (squaring loop), b) Costas-hurok, c) döntésvisszacsátolt hurok (decision-directed feedback loop). Ezek a rendszerek és kombinációik számos, elnyomott vivőjű modulációs eljárás esetén alkalmazhatók, a továbbiakbán azonban Jkésőbbi céljainknak is megfelelően a bináris állapot-fázismoduláció esetét vesszük alapul, azaz, amikor a hurok bemenetére az jel jut, s(f)=ypm(t) cos a, 0 t m(í)=±l,haí i Sísí i +r 0, íj az í-edik váltási időpont, T 0 a szimbólum (bit) időtartama, P a jel teljesítménye..1 A négyzetre emelő és a Costas-hurok (1) A négyzetre emelő hurok egyik szokásos egyszerű felépítése a. ábr.án látható. A bemeneti sávszűrő után, a zaj már alkalmazott (4) felbontását felhasználva adódik, hogy y\t)=ypm(t) cos co o í+n p (0 cosro 0 f n q (f) sin co 0 í.' (13) A négyzetre emelést elvégezve^és a co 0 körüli komponenseket megtartva kapjuk, hogy z(t)= Pm (í) + "1(0 ^(0 + Az először [18]-ban javasolt Costas-hurok működésének lényege a 3. ábrán látható. A bemenőjelet itt egyrészt a VCO jelével (felső ág), másrészt a VCO -g-vel fázistolt jelével (alsó ág) szorozzuk meg. Az aluláteresztő szűrők a kétszeres vivőfrekvenciás komponenseket elnyomják, de a modulációs tartalmat még torzítás nélkül átengedik. A két jel összeszorzása jelenti itt a nemlineáris műveletet, s a hurokszűrőn keresztül mindkét ág a VCO-ra záródik. Kimutatható, hogy a Costas-hurok a leíró differenciál-egyenletet és a fázis statisztikus jellemzését tekintve teljesen azonos a négyzetre emelő hurokkal [19]. Megjegyezzük, hogy mind a négyzetre emelő, mind a Costas-hurok négyállapotú fázismoduláció esetén is alkalmas a vivő előállítására, természetesen bonyolultabb felépítésben.. A döntésvisszacsatolt hurok Az egyik lehetséges megvalósítás a 4. ábra szerinti, és egy kissé emlékeztet a Costas-hurokra [0]. Most y(t) y(t)= s(t)w(t) yv) z(t), ' *r\vco i L fy. ábra. A négyzetre emelő hurok "X>í VCO Hurok szűrő P.LL "1 7"o H 510-SG). z t (t) Hurok eíi) / x szűrő Min + ypm(on p (o cos o>^líwm(t)n <i {t)-fr + n p (t)n q (t)} sin a>j. (14) Esetünkben m (/) = l, s ez egy modulálatlan, co 0 frekvenciájú komponenát eredményez. Ezek után a fáziszárt hurok az egyszerű huroknál alkalmazható módszerekkel vizsgálható, bár a bemeneten jelentkező zaj leírása nem egyszerű [15]. A fázis sűrűségfüggvénye általános esetben nehezen kezelhető [16]. Linearizált modell alkalmazása esetén a fáziszaj varianciája a megelőző nemlinearitás hatása miatt várhatóan nagyobb lesz, mint az egyszerű huroké. Az eredmény ideális sávszűrő alkalmazása esetén [17]: a zárójelben levő második tag jelenti az egyszerű huroljhoz képesti növekedést. y(t)- %/ T zjf) 3. ábra. A Costas-hurok x VCO Hurok szuro r1 f (P) A. Demo dulátor H SW^SC 3} m(uto) VHSW-SCM 4. ábra. Döntésvisszacsatolt hurok, BPSIÍ 195

4 HÍRADÁSTECHNIKA XXVIII. fivp. 7. SZ. azonban az alsó ágban egy adat-demodulátor- van elhelyezve, s a demodulált adatjelet szorozzuk össze a felső ág egy szimbólumidőre késleltetett jelével (erre nyilvánvalóan azért van szükség, hogy ugyanahhoz a szimbólumidőhöz tartozó m(í)-t és m(í)-t szorozzunk össze). Ha a bemeneti jel-zaj az előzőek szerint a VCO v(t) jelét pedig y(t)=ypm(t) cos co 0 f+n(f), (16) y(t) B L a szokásos módon értelmezett hurok-zajsávszélesség. Adatelem. írn (t- Tp) I I facos(cú 0 t-í+f) Wi 1L h\ p>h f i A s i n ( ^ f ) m v(t) = fa sin (w 0 í+cp) (17) alakúra vesszük fel, és feltételezzük, hogy a szimbólum-frekvencia jóval nagyobb a PLL sávszélességénél,' a hurok alapegyenlete a következő alakban írható [19]: dtfo _ d!(0 df dí -K'HjjCp){fP[l-P e (9>)] sin 9>(í)+m(0n'(í)}- (18) Itt K'=^K i K Q K m A,n'(t) a (6) összefüggés szerinti, m(t) a moduláló jel becslése és P e (<p)= erfc (]/j? cos 95), a hibavalószínűség bináris PSK esetéib PT R =, r 0 bemeneti jel zaj viszony jellegű mennyiség. Az egyenlet formailag megegyezik a fáziszárt hurok alapegyenletével, a szinuszos nemlinearitás megfelelő helyettesítésével. Analízise megtalálható pl. [19]-ben. A fázis sűrűségfüggvénye zárt alakban nem kapható meg, s az eredmények numerikus módszerekkel is nehezen kezelhetők. Linearizált modell alkalmazása esetén (amelyre nézve az irodalomban nem találtunk utalást) viszonylag egyszerűen meghatározható a fázis varianciája. A számítás részleteit a függelék tartalmazza. Az eredmény: D = (19) P(Í PJ, > -Eqzakt vizsgálati [/5J:,8 ábra i.násn m (t-t 0) \ dem.'\ H 510-SC61 6. ábra. Négyszintű döntésvisszacsatolt hurok A kapott eredmény azt mutatja, hogy nagy R esetén (P e «:l) a döntésvisszacsatolt hurokban a fázis varianciája akkora, amekkora az egyszerű hurokra adódna, ha annak bemenetére a PSK jel effektív értékével megegyező folyamatos vivő jutna. A nemlineáris 1 vizsgálat eredményével való összevetés céljából felhasználhatjuk [15]-ből a.8. ábrát. A fázis varianciáját B L = Í/Í0T 0 esetére az 5. ábrán tüntettük fel. Rs? esetén a linearizált modell az egzakt vizsgálattal azonos eredményt ad. Négyállapotú fázismodulációnál annak az elvnek a felhasználásával konstruálható döntésvisszacsatolt hurok, hogy az s(t)=fp sinft) 0 í+^(i-l) ; f=l,, 3,4 (0). összefüggéssel leírt QPSK jel felírható két BPSK jel összegeként: s(0=fp/n 1 (Osin(ft) 0 f-^-j + + yp/n (í)cos^ 0í-^j, (1) m 1 (í)=m (f) = ±1 bináris jelek, amelyek a négyszintű modulálójel állapotainak megfelelően a következő értékeket veszik fel: k m A négyszintű, döntésvisszacsatolt hurok eszerint a 6. ábrán látható módon konstruálható meg [15]. Az alapegyenletből kiindulva, a fáziszaj varianciája az előzővel azonos módon határozható meg (1. a függeléket). Az eredmény: H 510-SC 5] $. ábra, A fázis varianciája a döntésvisszacsatolt hurokban B h N 0 Dl * P(I-P;) ' '4 erfc Ff' () (3) 196

5 SZABÓ CS.: A FÁZISZÁRT HUROK, MINT VIVŐSZÜRŐ Eszerint nagy jel zaj viszonynál az eredmény ugyanaz, mint BPSK-nál, de P' e -t, a BPSK hibavalőszíníjséget most R/ értéknél kell behelyettesíteni. A 7. és 8. ábrákon a Costas-féle és a döntésvisszacsatolt hurok esetén adódó számítási eredményeket ábrázoltuk az R paraméter függvényében két-, ill. négyállapotú moduláció esetén. Látható, hogy bináris esetben a helyzet a két esetben közel azonos, csak kis jel zaj viszonynál van eltérés. Négyállapotú esetben nagyobb az eltérés, különösen kis jel zaj viszonyoknál (a b paraméter jelentése: áz 1 /T Q frekvencia kb. a bemeneti sávszélesség és- a hurok-zajsávszélesség viszonya). Összefoglalás Linearizált modellek alkalmazásával a fáziszárt elven működő szinkronizáló (vivőszűrő) rendszerek tulajdonságait követési üzemmódban igen egyszerűen jellemezhetjük. Az egyszerű fáziszárt hurok, amelyre a fázis varianciáját jól ismert módon a hurok jel, zaj viszony határozza meg [1. a (7) összefüggést] csak pilotvivős esetben alkalmazható. Az elnyomott vivőt követő hurkok közül a négyzetre emelő hurok (ill. a Costas-hurok) és a döntésvisszacsatolt hurok felépítésével, tulajdonságaival foglalkoztunk. A fázis varianciáját az előbbi típusú hurokra az irodalomból idéztük, az utóbbira nézve pedig az ismert alapegyenletekből kiindulva meghatároztuk, két- és négy állapotú fázismodulációra. Az eredmények, amelyeket a 7. és 8. ábrán illusztráltunk, digitális fázismodulált jelek vételekor alkalmazhatók a hibavalószínűség meghatározására, ha a szinkronizáló rendszer hibáját (az előállított vivő zajosságát) akarjuk figyelembe venni [0]. Függelék. A fázis varianciájának meghatározása a döntcsvisszaesatolt hurokban A (18) alapegyenletet (bináris fázismoduláció esete) felhasználva, linearizált modellhez jutunk q>(í)<scí feltételezésével, az alábbi helyettesítésekkel: sin^ság?; cos<psíl; PÁ<P)=\ erf c Q/R COS cp) i erfc fr = P E. A hurok alapegyenlete ekkor d<p(t) _ d<9,(í) ~K'H(p){C<p+n'(t)m(t)} (4) dí dí lesz, C=fP(l -P e ). A 9. ábrán látható rendszer most már a szokásos módszerrel vizsgálható. A zaj hatásának figyelembevételére alkalmazva a szuperpozíció elvét, az ábráról leolvashatóan a fázis spektrális sűrűségfüggvénye a következő lesz: s v (a))=s 0á ((o) = ^\H(fco)\ s ne (a)) (5) 10* ' 4 BPSK -. Costas-hurok Döntés- vcs. hurok , 0, R IH 510- SC 7] 7. ábra. Döntésvisszacsatolt hurok, linearizált modell QPSA Costas-hurok Döntés- vcs. hurok , R \H 510-SC8I 8. ábra. A Costas-féle és a döntésvisszacsatolt hurok összehasonlítása, bináris moduláció \H510-SC9] Q./ábra. A Costas-féle és a döntésvisszacsatolt hurok összehasonlítása, négyszintű moduláció es s (co) det), (6) H(jco) & H(s) = s + K'YPH^s) (7) 197

6 rtíkadastéchríjtka XXVHl. Évk 7. SZ. zárthurkú transzferfüggvénynek felel meg, továbbá Sn 0>) = Sn<0>) * Sm(co) = j S '(ft) - v)sm(v) áv = ^ J ^ W d ^ ^, (8) " felhasználva, hogy n'(f) a bemenetivel megegyező, iv 0 / spektrális sűrűségű fehér zaj. Ekkor a fázis varianciájára kapjuk: D B h N 0 = - - (9) * C ' P(l-P e ) a A négyállapotú fázismodulációra ismert, hogy az alapegyenlet (a 6. ábra felhasználásával) a következő alakban írható [15]: ^^m.^ l ( p ) { m -P e m sinw dr dí \j z + Ym 1 (t)n'(t)}- - ^ ÍT (p){]/p[l -Pe a (9p)] sin cp+][m (t).n"(t), H^H.ip), P ei (^)=Pe ^)=Í-erfc(/S 7 cos 9) ); i?'= -, n'(í) és n"(í) pedig N 0 / spektrálsűrűségű fehér zaj. Vezessük be a következő jelöléseket: (30) n^y^m^n'it), n^yén^tyxt). (31) A bináris esethez hasonlóan látható bé, hogy s n.i(ft>)=sneü(íw)=iv 0, továbbá mivel n el ésn e korrelálatlánok és nulla várható értékűek [15], s n a>)=n 0. Eszerint a hurok alapegyenlete: ^=^-- ^(p){mi-p(^sin, + +n ei (0+ne s (í)}- (3) Linearizált modellhez a fentiek szerinti helyettesítésekkel jutunk, s a fázis varianciája ezek után egyszerűen meghatározható: = 4= C' f \H(ico)\*s co) dco- V V J " ' B l N p(i-p;) (33)- IRODALOM * [1] Gardner, R. M.: Phaselock t.echniques. New York, Wiley, [] Viterbi, A. J.: Principles of Coherent Comjnunications. New York, McGraw-Hill, [3] Simon, M. K.: On the Equivalence of Several Phaselocked Loop Configurations. IEEE Trans. on Com. Tech., August, [4] Kal'nin, A. A.: Vozdejsztvie suihovna szisztemu FAPCS sz uszilitelem promezsutocsnoj csasztotü. Rádiótechnika, t. 5, No/9, [5] Sahgil'djan, B. B.: Ljahovkin, A. A.: Sziszteműfazovoj avtopodsztrojki csasztotü. Moszkva, Szovjetszkoe Radio, 197. f 6] Tihonov, V. I.: Vlijanie sumov na rabotu szhemü fazovoj avtopodsztrojki csasztotü. Avtomatika i Telemehanika, No. 9, [7] Tihónov, V. L.: Rabota fazovoj avtopodsztrojki csasztotü pri nalicsü sumov. Avtomatika i Telemehanika, No. 3, ' [8] Viterbi, A. J.: Phase-locked Loop Dynamics in the Presence of Nőise by Fokker-PlanckTeehniques. Proc. IEEE, Vol. 51. Dec [9] Lindsey, W. C.^-Charles, R. J.: Somé Analytical and Experimentál PLL Results for low SNR. Proc. IEEE, Vol. 54, Sept [10] Suzuki, K.~- Namekawa, T.: Dynamics of the Phaselocked Loop without a Limiter. IEEE Trans. on AES, Vol. 7. Sept [11] PapL.:A Fokker-Planck-Kolmogorov-egyenlet és alkalmazása a híradástechnikában. Híradástechnika, XXVII. évf. 8. sz aug. [1] Sahgil'djan, B. B.: Vlijanie uzkopolosznüh fluktuaciij na rabotu szisztemű fazovoj avtopodsztrojki csasztotü. Avtomatika i Telemehanika, No [13] Klapper, J. Frankié, J. T.: Phase-locked and Frequency-Feedback Systems. New York, Academic Press, 197. '[14] Lindsey, W. C: Nonlinear analysis of Generalized Tracking System. Proc. IEEE, Vol. 57. No. 10. Oct [15] Lindsey, W. C Simon, M. K.: Telecommunication Systems Engineering. Englewood Cliffs, N. J. Prentice HalL 197. [16] Lindsey, W. C Simon, M. K.: Nonlinear Analysis of Súpressed Carrier Tracking Loops in the Presence of Frequency Detuning. Proc. IEEE, Vol. 58. No. 9. Sept [17] Lindsey, W. C Simon, M. K.: Thé Effect of Loop Stress on the Performance of Phase-coherent Communication Systems. IEEE Trans. on Com. Tech. Vol. 18. No. 5. Oct [18] Costas, J. P.: Synchronous Communications. Proc. IRE» Vol. 44. Dec [19] Lindsey, W. C.: Synchronization Systems is Communicaiion and Control. Englewood Cliffs, N. J. Prentice-HalL [0] Natali, R. D.~ Walbesser, W. J.: Phase-locked Loop Dejection of Binary PSK Signals Utilizing Ltecision Feedback. IEEE Trans. on AES, Vol. 5. No. 1. [1] Szabó Cs.: Koherens demodulálás fáziszárt hurkok alkalkalmazásával. Egyetemi doktori értekezés,

Vivő-szinkronizáló módszerek tulajdonságainak összehasonlítása digitális fázismoduláció (PSK) esetén

Vivő-szinkronizáló módszerek tulajdonságainak összehasonlítása digitális fázismoduláció (PSK) esetén SZABÓ CSÁBA BME Híradástechnikai Elektronika Intézet Vivő-szinkronizáló módszerek tulajdonságainak összehasonlítása digitális fázismoduláció (PSK) esetén ETO 621.395.44.072.9:621.376.4 Koherens információközlő

Részletesebben

Elektronika Előadás. Modulátorok, demodulátorok, lock-in erősítők

Elektronika 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

Részletesebben

DIGITÁLIS KOMMUNIKÁCIÓ Oktató áramkörök

DIGITÁLIS KOMMUNIKÁCIÓ Oktató áramkörök DIGITÁLIS KOMMUNIKÁCIÓ Oktató áramkörök Az elektronikus kommunikáció gyors fejlődése, és minden területen történő megjelenése, szükségessé teszi, hogy az oktatás is lépést tartson ezzel a fejlődéssel.

Részletesebben

5. témakör. Szögmodulációk: Fázis és frekvenciamoduláció FM modulátorok, demodulátorok

5. témakör. Szögmodulációk: Fázis és frekvenciamoduláció FM modulátorok, demodulátorok 5. témakör Szögmodulációk: Fázis és frekvenciamoduláció FM modulátorok, demodulátorok Szögmoduláció Általánosan felírva a vivőfrekvenciás jelet (AM-nél megismert módon): Amennyiben a vivő pillanatnyi amplitúdója

Részletesebben

PLL rendszerek tranziens-analízise

PLL rendszerek tranziens-analízise PLL rendszerek tranziens-analízise KOVÁTS JÁNOS Távközlési Kutató Intézet 1. Bevezetés A fáziszárt hurok (PLL) manapság már széles körben elterjedt az elektronika csaknem minden területén, így például

Részletesebben

Márkus Zsolt Tulajdonságok, jelleggörbék, stb BMF -

Márkus Zsolt Tulajdonságok, jelleggörbék, stb BMF - Márkus Zsolt markus.zsolt@qos.hu Tulajdonságok, jelleggörbék, stb. 1 A hatáslánc részegységekből épül fel, melyek megvalósítják a jelátvitelt. A jelátviteli sajátosságok jellemzésére (leírására) létrehozott

Részletesebben

4. gyakorlat: Analóg modulációs eljárások

4. gyakorlat: Analóg modulációs eljárások 4 gyakorlat: Analóg modulációs eljárások O4 Kétoldalsávos AM jel előállítása és demodulációja Az ideális (torzítatlan) kétoldalsávos amplitúdómodulált (AM-DSB) jel időfüggvénye U x( cos Ft (*) alakú, ahol

Részletesebben

Számítógépes gyakorlat MATLAB, Control System Toolbox

Számítógépes 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

Részletesebben

Irányítástechnika 2. előadás

Irányítástechnika 2. előadás Irányítástechnika 2. előadás Dr. Kovács Levente 2013. 03. 19. 2013.03.19. Tartalom Tipikus vizsgálójelek és azok információtartalma Laplace transzformáció, állapotegyenlet, átviteli függvény Alaptagok

Részletesebben

Villamosságtan szigorlati tételek

Villamosságtan 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

Részletesebben

JELEK ALAPSÁVI LEÍRÁSA. MODULÁCIÓK. A CSATORNA LEÍRÁSA, TULAJDONSÁGAI.

JELEK ALAPSÁVI LEÍRÁSA. MODULÁCIÓK. A CSATORNA LEÍRÁSA, TULAJDONSÁGAI. 216. okóber 7., Budapes JELEK ALAPSÁVI LEÍRÁSA. MODULÁCIÓK. A CSATORNA LEÍRÁSA, TULAJDONSÁGAI. Alapfogalmak, fizikai réeg mindenki álal ismer fogalmak (hobbiból azér rákérdezheek vizsgán): jel, eljesímény,

Részletesebben

Digitális modulációk vizsgálata WinIQSIM programmal

Digitális modulációk vizsgálata WinIQSIM programmal Digitális modulációk vizsgálata WinIQSIM programmal Lódi Péter(D1WBA1) Bartha András(UKZTWZ) 2016. október 24. 1. Mérés célja Mérés helye: PPKE-ITK 3. emeleti 321-es Mérőlabor Mérés ideje: 2016.10.24.

Részletesebben

A fázismoduláció és frekvenciamoduláció közötti különbség

A fázismoduláció és frekvenciamoduláció közötti különbség Fázismoduláció (PM) A fázismoduláció és frekvenciamoduláció közötti különbség A fázismoduláció, akárcsak a frekvenciamoduláció, a szögmoduláció kategóriájába sorolható. Mivel a modulációs index és a fázislöket

Részletesebben

10.1. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ

10.1. 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

Részletesebben

Szinuszos oszcillátor amplitúdó- és fáziszajának meghatározása

Szinuszos oszcillátor amplitúdó- és fáziszajának meghatározása ÁRAMKÖRÖK Szinuszos oszcillátor amplitúdó- és fáziszajának meghatározása LADVÁNSZKY JÁNOS, KOVÁCS GÁBOR Ericsson R&D janos.ladvanszky, gabor.g.kovacs@ericsson.com Lektorált Kulcsszavak: Jelfeldolgozás,

Részletesebben

A nullád rendű tartóáramkör átviteli függvényének alakulása, ha a tartási időszakban a lezárás nem veszteségmentes

A nullád rendű tartóáramkör átviteli függvényének alakulása, ha a tartási időszakban a lezárás nem veszteségmentes A nullád rendű tartóáramkör átviteli függvényének alakulása, ha a tartási időszakban a lezárás nem veszteségmentes VÖRÖS ANDRÁS Műszeripari Kutatóintézet Az alábbiakban vizsgálat tárgyává tesszük azt az

Részletesebben

Digitális mérőműszerek. Kaltenecker Zsolt Hiradástechnikai Villamosmérnök Szinusz Hullám Bt.

Digitális 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?

Részletesebben

I. A DIGITÁLIS ÁRAMKÖRÖK ELMÉLETI ALAPJAI

I. A DIGITÁLIS ÁRAMKÖRÖK ELMÉLETI ALAPJAI I. A DIGITÁLIS ÁRAMKÖRÖK ELMÉLETI ALAPJAI 1 A digitális áramkörökre is érvényesek a villamosságtanból ismert Ohm törvény és a Kirchhoff törvények, de az elemzés és a tervezés rendszerint nem ezekre épül.

Részletesebben

Híradástechnika I. 2.ea

Híradástechnika I. 2.ea } Híradástechnika I. 2.ea Dr.Varga Péter János Spektrum ábra példa Híradástechnika Intézet 2 A kommunikációban használt fontosabb fogalmak A sávszélesség A sávszélesség az a frekvenciatartomány, amelyben

Részletesebben

Átmeneti jelenségek egyenergiatárolós áramkörökben

Átmeneti jelenségek egyenergiatárolós áramkörökben TARTALOM JEGYZÉK 1. Egyenergiatárolós áramkörök átmeneti függvényeinek meghatározása Példák az egyenergiatárolós áramkörök átmeneti függvényeinek meghatározására 1.1 feladat 1.2 feladat 1.3 feladat 1.4

Részletesebben

Oszcillátor tervezés kétkapu leírófüggvényekkel

Oszcillátor tervezés kétkapu leírófüggvényekkel Oszcillátor tervezés kétkapu leírófüggvényekkel (Oscillator design using two-port describing functions) Infokom 2016 Mészáros Gergely, Ladvánszky János, Berceli Tibor October 13, 2016 Szélessávú Hírközlés

Részletesebben

1. témakör. A hírközlés célja, általános modellje A jelek osztályozása Periodikus jelek leírása időtartományban

1. témakör. A hírközlés célja, általános modellje A jelek osztályozása Periodikus jelek leírása időtartományban 1. témakör A hírközlés célja, általános modellje A jelek osztályozása Periodikus jelek leírása időtartományban A hírközlés célja, általános modellje Üzenet: Hír: Jel: Zaj: Továbbításra szánt adathalmaz

Részletesebben

π π A vivőhullám jelalakja (2. ábra) A vivőhullám periódusideje T amplitudója A az impulzus szélessége szögfokban 2p. 2p [ ]

π 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

Részletesebben

Mechatronika alapjai órai jegyzet

Mechatronika alapjai órai jegyzet - 1969-ben alakult ki a szó - Rendszerek és folyamatok, rendszertechnika - Automatika, szabályozás - számítástechnika Cd olvasó: Dia Mechatronika alapjai órai jegyzet Minden mechatronikai rendszer alapstruktúrája

Részletesebben

Diszkrét idej rendszerek analízise szinuszos/periodikus állandósult állapotban

Diszkrét idej rendszerek analízise szinuszos/periodikus állandósult állapotban Diszkrét idej rendszerek analízise szinuszos/eriodikus állandósult állaotban Dr. Horváth Péter, BME HVT 6. november 4.. feladat Adjuk meg az alábbi jelfolyamhálózattal rerezentált rendszer átviteli karakterisztikáját

Részletesebben

Least Squares becslés

Least Squares becslés Least Squares becslés A négyzetes hibafüggvény: i d i ( ) φx i A négyzetes hibafüggvény mellett a minimumot biztosító megoldás W=( d LS becslés A gradiens számítása és nullává tétele eredményeképp A megoldás

Részletesebben

Digitális jelfeldolgozás

Digitális 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.

Részletesebben

Elektronika Előadás. Digitális-analóg és analóg-digitális átalakítók

Elektronika 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

Részletesebben

Bevezetés az állapottér-elméletbe Dinamikus rendszerek állapottér reprezentációi

Bevezetés az állapottér-elméletbe Dinamikus rendszerek állapottér reprezentációi Tartalom Bevezetés az állapottér-elméletbe Irányítható alak Megfigyelhetőségi alak Diagonális alak Állapottér transzformáció 2018 1 A szabályozáselmélet klasszikus, BODE, NICHOLS, NYQUIST nevéhez kötődő,

Részletesebben

2. Elméleti összefoglaló

2. 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

Részletesebben

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 3. MÉRÉSFELDOLGOZÁS

ÉRZÉKELŐK 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

Részletesebben

Dinamikus modellek szerkezete, SDG modellek

Dinamikus modellek szerkezete, SDG modellek Diagnosztika - 3. p. 1/2 Modell Alapú Diagnosztika Diszkrét Módszerekkel Dinamikus modellek szerkezete, SDG modellek Hangos Katalin PE Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék Diagnosztika - 3.

Részletesebben

Orvosi Fizika és Statisztika

Orvosi 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

Részletesebben

PLL alapú frekvenciaszintézerek vizsgálata

PLL alapú frekvenciaszintézerek vizsgálata PLL alapú frekvenciaszintézerek vizsgálata Laboratóriumi gyakorlati segédlet V 1.0 Négyesi ábor dr. Eged Bertalan BME - Mikrohullámú Híradástechnika Tanszék Vezetéknélküli Információ Technológia Laboratórium

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA MATEmATIkA I 6 VI KOmPLEX SZÁmOk 1 A komplex SZÁmOk HALmAZA A komplex számok olyan halmazt alkotnak amelyekben elvégezhető az összeadás és a szorzás azaz két komplex szám összege és szorzata

Részletesebben

Történeti Áttekintés

Történeti Áttekintés Történeti Áttekintés Történeti Áttekintés Értesülés, Információ Érzékelő Ítéletalkotó Értesülés, Információ Anyag, Energia BE Jelformáló Módosító Termelőeszköz Folyamat Rendelkezés Beavatkozás Anyag,

Részletesebben

Mérés és adatgyűjtés

Mérés 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

Részletesebben

(Diszkrét idejű Markov-láncok állapotainak

(Diszkrét idejű Markov-láncok állapotainak (Diszkrét idejű Markov-láncok állapotainak osztályozása) March 21, 2019 Markov-láncok A Markov-láncok anaĺızise főként a folyamat lehetséges realizációi valószínűségeinek kiszámolásával foglalkozik. Ezekben

Részletesebben

3. Szűrés képtérben. Kató Zoltán. Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (http://www.inf.u-szeged.hu/~kato/teaching/)

3. Szűrés képtérben. Kató Zoltán. Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (http://www.inf.u-szeged.hu/~kato/teaching/) 3. Szűrés képtérben Kató Zoltán Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE http://www.inf.u-szeged.hu/~kato/teaching/ 2 Kép transzformációk típusai Kép értékkészletének radiometriai információ

Részletesebben

Jelfeldolgozás. Gyakorlat: A tantermi gyakorlatokon való részvétel kötelező! Kollokvium: csak gyakorlati jeggyel!

Jelfeldolgozás. 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

Részletesebben

2. témakör. Sztochasztikus, stacionárius és ergodikus jelek leírása idő és frekvenciatartományban

2. témakör. Sztochasztikus, stacionárius és ergodikus jelek leírása idő és frekvenciatartományban 2. témakör Sztochasztikus, stacionárius és ergodikus jelek leírása idő és frekvenciatartományban Bevezetés Egy összetett jel, amely nem feltétlen periodikus, de stabil amplitúdójó és frekvenciájú diszkrét

Részletesebben

M. 33. Határozza meg az összes olyan kétjegyű szám összegét, amelyek 4-gyel osztva maradékul 3-at adnak!

M. 33. Határozza meg az összes olyan kétjegyű szám összegét, amelyek 4-gyel osztva maradékul 3-at adnak! Magyar Ifjúság 6 V SOROZATOK a) Három szám összege 76 E három számot tekinthetjük egy mértani sorozat három egymás után következő elemének vagy pedig egy számtani sorozat első, negyedik és hatodik elemének

Részletesebben

Alapvető Radar Mérések LeCroy oszcilloszkópokkal Radar impulzusok demodulálása és mérése

Alapvető Radar Mérések LeCroy oszcilloszkópokkal Radar impulzusok demodulálása és mérése Alapvető Radar Mérések LeCroy oszcilloszkópokkal Radar impulzusok demodulálása és mérése Összefoglalás A radar rendszerekben változatos modulációs módszereket alkalmaznak, melyek közé tartozik az amplitúdó-,

Részletesebben

Nagyfrekvenciás rendszerek elektronikája házi feladat

Nagyfrekvenciás rendszerek elektronikája házi feladat Nagyfrekvenciás rendszerek elektronikája házi feladat Az elkészítendő kis adatsebességű, rövidhullámú, BPSK adóvevő felépítése a következő: Számítsa ki a vevő földelt bázisú kis zajú hangolt kollektorkörös

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 8 VIII. REGREssZIÓ 1. A REGREssZIÓs EGYENEs Két valószínűségi változó kapcsolatának leírására az eddigiek alapján vagy egy numerikus

Részletesebben

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

STATISZTIKA. 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

Részletesebben

Jelek és rendszerek MEMO_03. Pletl. Belépő jelek. Jelek deriváltja MEMO_03

Jelek és rendszerek MEMO_03. Pletl. Belépő jelek. Jelek deriváltja MEMO_03 Jelek és rendszerek MEMO_03 Belépő jelek Jelek deriváltja MEMO_03 1 Jelek és rendszerek MEMO_03 8.ábra. MEMO_03 2 Jelek és rendszerek MEMO_03 9.ábra. MEMO_03 3 Ha a jelet méréssel kapjuk, akkor a jel következő

Részletesebben

Informatikai eszközök fizikai alapjai Lovász Béla

Informatikai 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

Jelek 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 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

Részletesebben

2. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás

2. 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

Részletesebben

Gibbs-jelenség viselkedésének vizsgálata egyszer négyszögjel esetén

Gibbs-jelenség viselkedésének vizsgálata egyszer négyszögjel esetén Matematikai modellek, I. kisprojekt Gibbs-jelenség viselkedésének vizsgálata egyszer négyszögjel esetén Unger amás István B.Sc. szakos matematikus hallgató ungert@maxwell.sze.hu, http://maxwell.sze.hu/~ungert

Részletesebben

Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok

Analóg 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

Részletesebben

Mintavételezés és AD átalakítók

Mintavételezés 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

Részletesebben

HÍRADÁSTECHNIKA I. Dr.Varga Péter János

HÍRADÁSTECHNIKA I. Dr.Varga Péter János HÍRADÁSTECHNIKA I. 2. Dr.Varga Péter János 2 Modulációk Miért van szükség modulációra? 3 hullámokat megfelelő hatásfokkal sugározhassuk ha minden adó ugyanazon a frekvencián sugározna, az eredmény az lenne,

Részletesebben

1. előadás. Lineáris algebra numerikus módszerei. Hibaszámítás Számábrázolás Kerekítés, levágás Klasszikus hibaanalízis Abszolút hiba Relatív hiba

1. előadás. Lineáris algebra numerikus módszerei. Hibaszámítás Számábrázolás Kerekítés, levágás Klasszikus hibaanalízis Abszolút hiba Relatív hiba Hibaforrások Hiba A feladatok megoldása során különféle hibaforrásokkal találkozunk: Modellhiba, amikor a valóságnak egy közelítését használjuk a feladat matematikai alakjának felírásához. (Pl. egy fizikai

Részletesebben

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( ) Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel: 463-6-80 Fa: 463-30-9 http://www.vizgep.bme.hu Alap-ötlet:

Részletesebben

Fourier-sorfejtés vizsgálata Négyszögjel sorfejtése, átviteli vizsgálata

Fourier-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

Részletesebben

Z v 1 (t)v 2 (t τ)dt. R 12 (τ) = 1 R 12 (τ) = lim T T. ill. periódikus jelekre:

Z v 1 (t)v 2 (t τ)dt. R 12 (τ) = 1 R 12 (τ) = lim T T. ill. periódikus jelekre: 1 Korrelációs fügvények Hasonlóság mértéke a két függvény szorzatának integrálja Időbeli változások esetén lehet vizsgálni a hasonlóságot a τ relatív időkülönbség szerint: Keresztkorrelációs függvény:

Részletesebben

X. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ

X. 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.

Részletesebben

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 9. Előadás Binomiális eloszlás Egyenletes eloszlás Háromszög eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell 2/62 Matematikai statisztika

Részletesebben

CSAPADÉK ÉS TALAJVÍZSZINT ÉRTÉKEK SPEKTRÁLIS ELEMZÉSE A MEZŐKERESZTES-I ADATOK ALAPJÁN*

CSAPADÉK ÉS TALAJVÍZSZINT ÉRTÉKEK SPEKTRÁLIS ELEMZÉSE A MEZŐKERESZTES-I ADATOK ALAPJÁN* A Miskolci Egyetem Közleménye A sorozat, Bányászat, 66. kötet, (2004) p. 103-108 CSAPADÉK ÉS TALAJVÍZSZINT ÉRTÉKEK SPEKTRÁLIS ELEMZÉSE A MEZŐKERESZTES-I ADATOK ALAPJÁN* Dr.h.c.mult. Dr. Kovács Ferenc az

Részletesebben

Digitális jelfeldolgozás

Digitális 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

Részletesebben

Segédlet a gyakorlati tananyaghoz GEVAU141B, GEVAU188B c. tantárgyakból

Segédlet a gyakorlati tananyaghoz GEVAU141B, GEVAU188B c. tantárgyakból Segédlet a gyakorlati tananyaghoz GEVAU141B, GEVAU188B c. tantárgyakból 1 Átviteli tényező számítása: Lineáris rendszer: Pl1.: Egy villanymotor 100V-os bemenő jelre 1000 fordulat/perc kimenő jelet ad.

Részletesebben

Széchenyi István Egyetem Távközlési Tanszék Szám: L103 Mérési útmutató

Széchenyi István Egyetem Távközlési Tanszék Szám: L103 Mérési útmutató Szám: L103 Mérési útmutató Labor gyakorlat (NGB_TA009_1) laboratóriumi gyakorlathoz Készítette: Szemenyei Balázs BSc hallgató Konzulens: Vári Péter, Soós Károly Győr, 2011. szeptember 7. A laborgyakorlat

Részletesebben

2.Előadás ( ) Munkapont és kivezérelhetőség

2.Előadás ( ) Munkapont és kivezérelhetőség 2.lőadás (207.09.2.) Munkapont és kivezérelhetőség A tranzisztorokat (BJT) lineáris áramkörbe ágyazva "működtetjük" és a továbbiakban mindig követelmény, hogy a tranzisztor normál aktív tartományban működjön

Részletesebben

ELLENŐRZŐ KÉRDÉSEK. Váltakozóáramú hálózatok

ELLENŐRZŐ KÉRDÉSEK. Váltakozóáramú hálózatok ELLENŐRZŐ KÉRDÉSEK Váltakozóáramú hálózatok Háromfázisú hálózatok Miért használunk többfázisú hálózatot? Mutassa meg a háromfázisú rendszer fontosabb jellemzőit és előnyeit az egyfázisú rendszerrel szemben!

Részletesebben

Híradástechikai jelfeldolgozás

Híradástechikai 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

Részletesebben

A jelbevezetéssel vezérelt diódás oszcillátor

A jelbevezetéssel vezérelt diódás oszcillátor Dr. B E R C E L I T I B O R Távközlési Kutató Intézet Jelbevezetéssel vezérelt diódás oszcillátorok nagyjelű jellemzői ETO 621.373.51.012 A diódás oszcillátorok kimenőjelének frekvenciáját külső jel bevezetésével

Részletesebben

Függvények december 6. Határozza meg a következő határértékeket! 1. Feladat: x 0 7x 15 x ) = lim. Megoldás: lim. 2. Feladat: lim.

Függvények december 6. Határozza meg a következő határértékeket! 1. Feladat: x 0 7x 15 x ) = lim. Megoldás: lim. 2. Feladat: lim. Függvények 05. december 6. Határozza meg a következő határértékeket!. Feladat: ( + 7 5 ) ( + 7 5 ) ( + 0 ). Feladat: ( + 7 5 ) ( + 7 5 ) ( + 0) 3. Feladat: ( + 0 7 5 ) 4. Feladat: ( + 0 7 5 ) ( + 7 0 5

Részletesebben

Diszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach november 30.

Diszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet   takach november 30. 1 Diszkrét matematika I, 12 előadás Dr Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@infnymehu http://infnymehu/ takach 2005 november 30 Vektorok Definíció Egy tetszőleges n pozitív egész számra n-komponensű

Részletesebben

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit. Matematika I

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit. Matematika I Matematika I (Analízis) Készítette: Horváth Gábor Kötelező irodalom: Ács László, Gáspár Csaba: Analízis 1 Oktatási segédanyagok és a tantárgyi követelményrendszer megtalálható a http://rs1.szif.hu/ horvathg/horvathg.html

Részletesebben

Számítógépvezérelt irányítás és szabályozás elmélete (Bevezetés a rendszer- és irányításelméletbe, Computer Controlled Systems) 7.

Számítógépvezérelt irányítás és szabályozás elmélete (Bevezetés a rendszer- és irányításelméletbe, Computer Controlled Systems) 7. Számítógépvezérelt irányítás és szabályozás elmélete (Bevezetés a rendszer- és irányításelméletbe, Computer Controlled Systems) 7. előadás Szederkényi Gábor Pázmány Péter Katolikus Egyetem Információs

Részletesebben

Differenciálegyenletek. Vajda István március 4.

Differenciálegyenletek. Vajda István március 4. Analízis előadások Vajda István 2009. március 4. Függvényegyenletek Definíció: Az olyan egyenleteket, amelyekben a meghatározandó ismeretlen függvény, függvényegyenletnek nevezzük. Függvényegyenletek Definíció:

Részletesebben

Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok

Analóg 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)

Részletesebben

Differenciálegyenletek numerikus megoldása

Differenciálegyenletek numerikus megoldása a Matematika mérnököknek II. című tárgyhoz Differenciálegyenletek numerikus megoldása Fokozatos közeĺıtés módszere (1) (2) x (t) = f (t, x(t)), x I, x(ξ) = η. Az (1)-(2) kezdeti érték probléma ekvivalens

Részletesebben

Képrestauráció Képhelyreállítás

Képrestauráció 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

Részletesebben

Al-Mg-Si háromalkotós egyensúlyi fázisdiagram közelítő számítása

Al-Mg-Si háromalkotós egyensúlyi fázisdiagram közelítő számítása l--si háromalkotós egyensúlyi fázisdiagram közelítő számítása evezetés Farkas János 1, Dr. Roósz ndrás 1 doktorandusz, tanszékvezető egyetemi tanár Miskolci Egyetem nyag- és Kohómérnöki Kar Fémtani Tanszék

Részletesebben

Magasabbfokú egyenletek

Magasabbfokú egyenletek 86 Magasabbfokú egyenletek Magasabbfokú egyenletek 5 90 a) =! ; b) =! ; c) = 5, 9 a) Legyen = y Új egyenletünk: y - 5y+ = 0 Ennek gyökei: y=, y= Tehát egyenletünk gyökei:, =!,, =! b) Új egyenletünk: y

Részletesebben

Matematika III. harmadik előadás

Matematika III. harmadik előadás Matematika III. harmadik előadás Kézi Csaba Debreceni Egyetem, Műszaki Kar Debrecen, 2013/14 tanév, I. félév Kézi Csaba (DE) Matematika III. harmadik előadás 2013/14 tanév, I. félév 1 / 13 tétel Az y (x)

Részletesebben

Négyzetes detektor és frekvencia kétszerező fca 795 szorzó áramkörrel

Négyzetes detektor és frekvencia kétszerező fca 795 szorzó áramkörrel SZABÓ ORION ZOLTÁN Négyzetes detektor és frekvencia kétszerező fca 795 szorzó áramkörrel ETO 621.374.4.049.7-111: 681.3S5.5 Analóg szorzó áramkörökre az elektronikában több helyen szükség van. Megvalósításukra

Részletesebben

Hurokegyenlet alakja, ha az áram irányával megegyező feszültségeséseket tekintjük pozitívnak:

Hurokegyenlet alakja, ha az áram irányával megegyező feszültségeséseket tekintjük pozitívnak: Első gyakorlat A gyakorlat célja, hogy megismerkedjünk Matlab-SIMULINK szoftverrel és annak segítségével sajátítsuk el az Automatika c. tantárgy gyakorlati tananyagát. Ezen a gyakorlaton ismertetésre kerül

Részletesebben

ÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA

ÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA ÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA Az áramkörök szimulációja révén betekintést nyerünk azok működésébe. Meg tudjuk határozni az áramkörök válaszát különböző gerjesztésekre, különböző üzemmódokra. Végezhetők analóg

Részletesebben

DINAMIKAI VIZSGÁLAT OPERÁTOROS TARTOMÁNYBAN. 2003.10.30. Dr. Aradi Petra, Dr. Niedermayer Péter: Rendszertechnika segédlet 1

DINAMIKAI VIZSGÁLAT OPERÁTOROS TARTOMÁNYBAN. 2003.10.30. Dr. Aradi Petra, Dr. Niedermayer Péter: Rendszertechnika segédlet 1 DINAMIKAI VIZSGÁLAT OPERÁTOROS TARTOMÁNYBAN 2003.10.30. Dr. Aradi Petra, Dr. Niedermayer Péter: Rendszertechnika segédlet 1 Differenciálegyenlet megoldása u(t) diff. egyenlet v(t) a n d n v m dt a dv n

Részletesebben

Függvények július 13. Határozza meg a következ határértékeket! 1. Feladat: x 0 7x 15 x ) = lim. x 7 x 15 x ) = (2 + 0) = lim.

Függvények július 13. Határozza meg a következ határértékeket! 1. Feladat: x 0 7x 15 x ) = lim. x 7 x 15 x ) = (2 + 0) = lim. Függvények 205. július 3. Határozza meg a következ határértékeket!. Feladat: 2. Feladat: 3. Feladat: 4. Feladat: (2 + 7 5 ) (2 + 7 5 ) (2 + 0 ) (2 + 7 5 ) (2 + 7 5 ) (2 + 0) (2 + 0 7 5 ) (2 + 0 7 5 ) (2

Részletesebben

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1 Statisztika - bevezetés 00.04.05. Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc Bevezetés Véletlen jelenség fogalma jelenséget okok bizonyos rendszere hozza létre ha mindegyik figyelembe vehető egyértelmű leírás általában

Részletesebben

Wavelet transzformáció

Wavelet 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

Részletesebben

Gyakorló többnyire régebbi zh feladatok. Intelligens orvosi műszerek október 2.

Gyakorló 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

Részletesebben

Mikrohullámú reciprok és reaktáns két kapus passzív szerkezet grafikus mátrixanalízise

Mikrohullámú reciprok és reaktáns két kapus passzív szerkezet grafikus mátrixanalízise t»r. J A C H I M O V I T S LÁSZLÓ BME Mikrohullámú Híradástechnika Tanszék Mikrohullámú reciprok és reaktáns két kapus passzív szerkezet grafikus mátrixanalízise ETO 512.83 I (083.57) :62 1.372.5.02 9.

Részletesebben

Elektronika 11. évfolyam

Elektronika 11. évfolyam Elektronika 11. évfolyam Áramköri elemek csoportosítása. (Aktív-passzív, lineáris- nem lineáris,) Áramkörök csoportosítása. (Aktív-passzív, lineáris- nem lineáris, kétpólusok-négypólusok) Két-pólusok csoportosítása.

Részletesebben

Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok

Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok. Mûveleti erõsítõk egyenáramú jellemzése és alkalmazásai. Elmélet Az erõsítõ fogalmát valamint az integrált mûveleti erõsítõk szerkezetét és viselkedését

Részletesebben

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei A Gauss-Jordan elimináció, mátrixinvertálás Gauss-Jordan módszer Ugyanazzal a technikával, mint ahogy a k-adik oszlopban az a kk alatti elemeket kinulláztuk, a fölötte lévő elemeket is zérussá lehet tenni.

Részletesebben

Markov-láncok stacionárius eloszlása

Markov-láncok stacionárius eloszlása Markov-láncok stacionárius eloszlása Adatbányászat és Keresés Csoport, MTA SZTAKI dms.sztaki.hu Kiss Tamás 2013. április 11. Tartalom Markov láncok definíciója, jellemzése Visszatérési idők Stacionárius

Részletesebben

Digitális mérőműszerek

Digitális mérőműszerek KTE Szakmai nap, Tihany Digitális mérőműszerek Digitális jelek mérése Kaltenecker Zsolt KT-Electronic MIRŐL LESZ SZÓ? Mit mérjünk? Hogyan jelentkezik a minőségromlás digitális TV jel esetében? Milyen paraméterekkel

Részletesebben

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK II. 5. DC MOTOROK SZABÁLYOZÁS FORDULATSZÁM- SZABÁLYOZÁS

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK II. 5. DC MOTOROK SZABÁLYOZÁS FORDULATSZÁM- SZABÁLYOZÁS ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK II. 5. DC MOTOROK SZABÁLYOZÁS FORDULATSZÁM- SZABÁLYOZÁS Dr. Soumelidis Alexandros 2019.03.13. BME KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR 32708-2/2017/INTFIN SZÁMÚ EMMI ÁLTAL TÁMOGATOTT

Részletesebben

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 6. A MINTAVÉTELI TÖRVÉNY

ÉRZÉKELŐK 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

Részletesebben

Analóg-digitális átalakítás. Rencz Márta/ Ress S. Elektronikus Eszközök Tanszék

Analóg-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

Részletesebben

FELVÉTELI VIZSGA, július 17.

FELVÉTELI VIZSGA, július 17. BABEŞ-BOLYAI TUDOMÁNYEGYETEM, KOLOZSVÁR MATEMATIKA ÉS INFORMATIKA KAR FELVÉTELI VIZSGA, 2017. július 17. Írásbeli vizsga MATEMATIKÁBÓL I. TÉTEL (30 pont) 1) (10 pont) Igazoljuk, hogy tetszőleges m R esetén

Részletesebben

1. Feladat. 1. ábra. Megoldás

1. Feladat. 1. ábra. Megoldás . Feladat Az. ábrán látható egyenáramú áramkörben, kezdetben mindkét kapcsoló nyitott állásba található. A0 pillanatban zárjuk a kapcsolót, majd megvárjuk, hogy a létrejövő tranziens folyamat során a kondenzátor

Részletesebben

Lineáris algebra numerikus módszerei

Lineáris algebra numerikus módszerei Hermite interpoláció Tegyük fel, hogy az x 0, x 1,..., x k [a, b] különböző alappontok (k n), továbbá m 0, m 1,..., m k N multiplicitások úgy, hogy Legyenek adottak k m i = n + 1. i=0 f (j) (x i ) = y

Részletesebben

Alkalmazás a makrókanónikus sokaságra: A fotongáz

Alkalmazás a makrókanónikus sokaságra: A fotongáz Alkalmazás a makrókanónikus sokaságra: A fotongáz A fotonok az elektromágneses sugárzás hordozó részecskéi. Spinkvantumszámuk S=, tehát kvantumstatisztikai szempontból bozonok. Fotonoknak habár a spinkvantumszámuk,

Részletesebben