ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 7. AZ AD KONVERZIÓ
|
|
- Regina Balázsné
- 5 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 ÉZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 7. AZ AD KONVEZIÓ Dr. Soumelidis Alexandros BME KÖZLEKEDÉSMÉNÖKI ÉS JÁMŰMÉNÖKI KA /2017/INTFIN SZÁMÚ EMMI ÁLTAL TÁMOGATOTT TANANYAG
2 1-bites kvantáló (AD) + U PS U I 2 U + Gnd U O Bináris (0/1) sorozattá konvertálja a jelet. 1 x 1 t 2
3 Flash AD U + PS n Szimultán konverzió párhuzamos komparátorokkal U I n U On U On-1 U O1 Gyors Egyenletes vagy nemegyenletes kvantálás Bináris számmá alakítás további logikát igényel Sok analóg elem, zajra érzékeny (hiszterézises komparátorok tovább bonyolítják) Sok bitre drága megoldás 3
4 Integráló AD Integrálás valamilyen értelemben átlagértéket képez, ezzel zajszűrés érhető el. T U 0 = 1 T 0 u I τ dτ Főbb típusai: Single Slope AD Dual Slope AD Származtatott típusai: PWM modulátor Feszültség-frekvencia (V/f) konverter - 4-4
5 Single Slope AD C 1 T u I τ dτ = U ef U I C 0 -U ef U O U = 1 T 0 T u I τ dτ = C T U ef Integráljuk a jelet, amíg elér egy referencia szintet. A integrálás ideje arányos a jel átlagértékével. Hátránya: Az eredményben benne van és C pontatlansága és hőmérsékletfüggése. 5
6 Dual Slope AD C U I U O U ef U O 1 C 0 T U = 1 T u I τ dτ = 1 C 0 T 0 T U ef dτ u I τ dτ = τ T U ef Előnye: Az eredményben nincs benne és C pontatlansága és hőmérsékletfüggése. T τ t 6
7 Integráló típusú AD Alkalmazástechnika: Előnyeik: A feszültségmérést időmérésre vezetik vissza: az időmérés nagy pontossággal elvégezhető (kvarc óragenerátorok pontossága 5-50 ppm). Egyszerű robusztus kialakítás. Az integrálás révén zaj-, zavarszűrő hatás. Hátrányaik: elatív lassúság. Alkalmazási területek: Ipari méréstechnika. Digitális panel-mérőeszközök. 7
8 DA konverzió -2 ellenállás-létrahálózat U U ref Példa: 4-bites DAC b 0 b 1 b 2 b 3 U = b 3 U ref 2 + b 2 U ref 4 + b 1 U ref 8 + b 0 U ref 16 8
9 DA konverzió 4-bites DAC Bemeneti adat: 0001 U ref 2 U U = U ref
10 DA konverzió 4-bites DAC Bemeneti adat: 0010 U ref 2 U = 6 5 U = U ref = U ref 4 10
11 DA konverzió U ref 4-bites DAC 2 Bemeneti adat: 0100 U U = = = 2 3 U ref = = U ref = = U ref = U ref 8 11
12 DA konverzió U ref 4-bites DAC Bemeneti adat: U U = U = U = U ref U ref U ref = = = U ref = U ref = = = = =
13 DA konverzió U b0 U b1 U b2 U b3 4-bites DAC U 0 U 1 U 2 U 3 U U egzakt számítása: Kirchoff csomóponti törvény alkalmazásával 2 U b0 U 0 2 U U 1 U 0 = 0 2U 0 U 1 = U b0 2 U b1 U 1 2 U 1 U 0 + U 2 U 1 = 0 U U 1 U 2 = U b1 2 U b2 U 2 2 U 2 U 1 + U 3 U 2 = 0 U U 2 U 3 = U b2 2 U b3 U 3 2 U 3 U 2 = 0 U U 3 = U b3 2 13
14 DA konverzió U b0 U b1 U b2 U b3 4-bites DAC U 0 U 1 U 2 U 3 U U egzakt számítása: mátrix alakban U 0 U 1 U 2 U 3 = 1 2 U b0 U b1 U b2 U b3 14
15 DA konverzió U b0 U b1 U b2 U b3 4-bites DAC U egzakt számítása: U 0 U 1 U 2 U 3 U a lineáris egyenletrendszer megoldása U b0 U b1 U b2 U b3 = U 0 U 1 U 2 U 3 U azonos U 3 -mal a 4. sor érdekes, az együtthatók:
16 DA konverzió -2 DAC: gyakorlati megjelenés 4-bites DAC 2 U ki U ref U ki = b 3 U ref 2 + b 2 U ref 4 + b 1 U ref 8 + b 0 U ref 16 16
17 Szukcesszív approximációs AD Fokozatos közelítések módszere: b n 1 U ref 2 + b n 2 U ref b 1 Összehasonlítás: komparátor. U ref 2 n 2 + b 0 U ref 2 n 1 formában előállított jelszintekkel való összehasonlítás alapján. Feltételezett érték: bináris adatot tároló regiszter. Elnevezés: SA Succesive Approximation egister. 17
18 Szukcesszív approximációs AD eady V in 7.11 V V ref 10.0 V D A C 0.0 V Logic Controller Clock
19 Szukcesszív approximációs AD Busy V in 7.11 V V ref 10.0 V D A C 5.0 V Logic Controller Clock
20 Szukcesszív approximációs AD Busy V in 7.11 V V ref 10.0 V D A C 7.5 V Logic Controller Clock
21 Szukcesszív approximációs AD Busy V in 7.11 V V ref 10.0 V D A C 5.0 V Logic Controller Clock
22 Szukcesszív approximációs AD Busy V in 7.11 V V ref 10.0 V D A C 6.25 V Logic Controller Clock
23 Szukcesszív approximációs AD Busy V in 7.11 V V ref 10.0 V D A C V Logic Controller Clock
24 Szukcesszív approximációs AD Busy V in 7.11 V V ref 10.0 V D A C V Logic Controller Clock
25 Szukcesszív approximációs AD Busy V in 7.11 V V ref 10.0 V D A C V Logic Controller Clock
26 Szukcesszív approximációs AD Busy V in 7.11 V V ref 10.0 V D A C V Logic Controller Clock
27 Szukcesszív approximációs AD Busy V in 7.11 V V ref 10.0 V D A C V Logic Controller Clock
28 Szukcesszív approximációs AD eady V in 7.11 V V ref 10.0 V D A C V Logic Controller Clock
29 Szukcesszív approximációs AD B = 0B60 H = = /
30 Szukcesszív approximációs AD Alkalmazástechnika: Anti-aliasing szűrés: Jó minőségű, nagy meredekségű analóg LP szűrők alkalmazását igényli. Magas realizációs költségek. A szűrő dinamikája hat a rendszerre (pl. késleltetés). Az analóg szűrő járulékos zajt visz be a rendszerbe. Széles sávban hangolható szűrőt nehéz realizálni, különböző mintavételi frekvenciákhoz (sávokhoz) külön szűrőt kell tervezni. Analóg szűrők realizálása: Aktív C szűrők műveleti erősítők alkalmazásával (2-rendű alaptagok, Sallen-Key architektúra). Kapcsolt kapacitású szűrők integrált realizációk, bizonyos határok közt hangolhatók. 30
31 Szukcesszív approximációs AD Alkalmazástechnika: ealizációk: Ipari integrált realizációk: bites, parallel, ill. soros SPI vagy I 2 C interfésszel ellátott perifériák (Analog Devices, Maxim, Linear Technology, STM, stb). Adatgyűjtő modulok, kártyák állnak rendelkezésre (National Instruments, Data Translation, stb) PCI, PXI, USB interfésszel. Tulajdonságok, paraméterek: Felbontás bit tipikusan, 16-bites a high-end Linearitás (torzítás) Zaj az áramköri zajok miatt a kisebb helyiértékű bitek állandó változást mutatnak Konverziós idő maximális mintavételi frekvencia Szolgáltatások: periodikus, különböző feltételekre triggerelhető mintavétel, autonóm működés, DMA 31
32 Példa SA AD-ra 32
33 Anti-aliasing: Analóg LP szűrők W s = U O s U I s = W s = 1 Cs sc + 1 sc aluláteresztő átviteli karakterisztika W s = U O s U I s = W s = 1 1 sc + sl + 1 sc LCs 2 + Cs
34 Anti-aliasing: Analóg LP szűrők Aktív LP szűrő: másodrendű alaptag Sallen-Key elrendezés Z 1 Z 2 Z 4 általános karakterisztika: U I Z 3 1 U O W s = U O s U I s = Z 3 Z 4 Z 1 Z 2 + Z 4 Z 1 + Z 2 + Z 3 Z 4 aluláteresztő (LP) karakterisztika: U I 1 2 C 1 1 U O W s = U O s U I s = C 1 C s 2 + C s + C 1 C 2 C 2 W s = U O s U I s = C 1 C 2 s C 1 s
35 Anti-aliasing: Analóg LP szűrők Magasabb rendű szűrők: az alaptagok kombinációjával Karakterisztikák: Butterworth Csebisev Inverz Csebisev Elliptikus Problémák: Költségek Fázistolás Bizonytalanság Zaj 35
36 Kvantálás A mért adatok véges pontosságú számábrázolás melletti kifejezése. Számábrázolás: Fixpontos: bites bináris számábrázolás MSB LSB bn-1 bn-2 bn-3 bn-4 b3 b2 b1 b0 N = b 0 + b b b n 2 2 n 2 + b n 1 2 n 1 Lebegőpontos: mantissza karakterisztika ábrázolása N = M 2 K M = b 0 + b b b n 1 2 n 1 m-bites mantissza K = c 0 + c c c n 1 2 k 1 k-bites karakterisztika 36
37 Számábrázolás Előjel ábrázolása: Kettes komplemens ábrázolás MSB LSB bn-1 bn-2 bn-3 bn-4 b3 b2 b1 b0 Előnye: nem változik az összeadás és a kivonás. N = b n 1 2 n 1 + b n 2 2 n b b b 0 Kettes komplemens konverzió: N = N + 1. egyes komplemens (minden bit komplementálva) + 1 Az előjelbit bináris ábrázolása: + = 0 - = 1 Eltolt bináris ábrázolás: N = N + abs N min Hátrányuk: összeadás és kivonás speciális szabályok alkalmazásával történik. 37
38 Lebegőpontos számábrázolás IEEE formátum: (IEEE Standard 754) Single / Double Pecision: 32 / 64 bit terjedelem 31/63 30/62 23/52 22/51 0 S E M 8/11 23/52 S a mantissza előjele E exponens (karakterisztika) eltolt bináris forma, eltolás 127 / 1023 M mantissza elnyomott MSBvel (normalizált - mindig 1) Binary Decimal Single ± ( ) ~ ± Double ± ( )
39 Kvantálási hiba Az ábrázolt érték eltér a valóságos értéktől: kvantálási hiba. A kvantálási hiba nem véletlen (determinisztikus), de ha nem akarjuk (nem tudjuk) precízen leírni - ábrázolható valószínűségi változóként kvantálási zaj. A kvantálási hiba (zaj) csökkentésének módja: A számábrázolás pontosságának növelése ennek technikai és gazdasági korlátai vannak. Jelfeldolgozási módszerek: szűrés, jelformálás ( noise shaping ). Algoritmusok kellő megválasztása (kerekítésekre kevésbé érzékeny algoritmusok). 39
40 Delta modulátor Az analóg jelet bináris sorozattá alakítja Alapja: az 1-bites kvantáló (komparátor) analóg bemenet x i + - x r T clk bináris kimenet y o A kvantálási pontatlanság ellensúlyozása: túlmintavételezés x m A mintavételi törvény által megköveteltél jóval nagyobb mintavételi frekvencia alkalmazása. 40
41 Delta modulátor 1-bites kvantáló Mintavételezés: T s x y y x y V ref y x -V ref x T s 41
42 Delta modulátor Tclk analóg bemenet xr bináris kimenet xi + - xo xm 42
43 Delta modulátor: atviteli függvény x Qn kvantálási hiba x i x o 1 T x I s 1 st x O s +x Qn s = x O s x O s = st 1 1+sT x I s + st 1+sT x Qn s differenciálás aluláteresztő szűrés felüláteresztő szűrés 43
44 Delta modulátor: visszaállítás analóg jel xi Tclk Delta modulátor bináris sorozat xb Tclk Delta demodulátor rekonstruált analóg jel xr LP szűrés: A magasabb frekvenciájú komponensek kiszűrése a túlmintavételezés frekvenciáján Vref -Vref Vref Integrátor Aluláteresztő szűrő Problémák: Nem-ideális szűrők Tranziensek Késleltetés 5-rendű Butterwoth szűrő f c =f N /10 44
45 Delta modulátor: visszaállítás Késleltetés nélküli (Forward/Backward) szűrő alkalmazásával: 5-rendű Butterwoth szűrő f c =f N /10 FI szűrő (10-es átlagolás) alkalmazásával: 10-es uniform mozgóátlag szűrő 45
46 Delta modulátor mint AD analóg jel T clk bináris sorozat T clk digitális jel x i Delta modulátor x b Számláló Σ Digitális LP szűrő x d Decimátor x d A bináris sorozatból digitális integrálás (összegzés) és digitális szűrés alkalmazásával - numerikus adatsor kialakítása T clk periódussal. Decimálás: tizedelés a túlmintavételezett digitális jel újramintavételezése a mintavételi törvénynek megfelelő mintavételi frekvencia biztosítására Túlmintavételezés: a gyakorlatban szeres 46
47 Sigma-delta modulátor A delta modulátor kis módosításával: ΣΔ (vagy ΔΣ) modulátor Δ Σ Tclk analóg bemenet xr xm bináris kimenet xi xo Vref Vref -Vref Az 1-bites kvantálás hatását túlmintavételezéssel ellensúlyozzuk. 47
48 Sigma-delta modulátor Tclk analóg bemenet xr xm bináris kimenet Miben különbözik a Δ-modulátortól? Integrálás az előremenő ágban xi xo Vref Vref Demoduláció: csak LP-szűrést igényel -Vref 48
49 Sigma-delta modulációs AD analóg jel T clk bináris sorozat digitális jel x i ΣΔ modulátor x b Digitális LP szűrő x d Decimátor x d Digitális LP szűrés: Véges impulzusválaszú (FI) szűrő Végtelen impulzusválaszú (II) szűrő Decimálás: tizedelés a túlmintavételezett digitális jel újramintavételezése a mintavételi törvénynek megfelelő mintavételi frekvencia biztosítására Túlmintavételezés: a gyakorlatban szeres Egyszerűen realizálható, mindig stabil, kis késleltetésű szűrők. Hatásosabb szűrők, de lehetnek stabilitási problémák, érzékenység a kerekítési hibákra, nagyobb késleltetés. 49
50 Sigma-delta modulációs AD A konverzió eredménye f = 0.5 Hz, f S = 1.25 Hz, f CLK = 625 Hz kiegészítve a szűrt kimeneti jellel (5-rendű Butterworth szűrő) 50
51 Sigma-delta modulációs AD A túlmintavételezés előnyei: A mintavételi törvényt a túlmintavételezés frekvenciáján kell teljesíteni: Az anti-aliasing szűrőkkel szemben kisebb követelmények állnak fenn: nincs szükség nagy pontosságú, nagy meredekségű szűrőkre egyszerű realizáció sokszor elegendő egy elsőrendű szűrő (C-tag) kisebb pontossági igény minimális realizációs költség A kvantálási hiba minimalizálása. ez további magyarázatot igényel 51
52 Sigma-delta modulációs AD A kvantálási hiba hatása: x Qn az 1-bites kvantálásból eredő hiba x Qn x i 1 T x o 1 st x I s x O s +x Qn s = x O s x O s = 1 1+sT x I s + st 1+sT x Qn s 52
53 Sigma-delta modulációs AD st st 1 + st A mért jelre vonatkoztatott átviteli függvény: A kvantálási zajra vonatkoztatott átviteli függvény: W s = st aluláteresztő karakterisztika W Qn s = st 1 + st felüláteresztő karakterisztika A jelre nézve: anti-aliasing szűrés A kvantálási hiba átrendeződik: noise shaping 53
54 Sigma-delta modulációs AD Kvantálási hiba: noise shaping Alacsony frekvenciákon az alapsávban nagy elnyomás a kvantálási zaj elnyomásra kerül (más zajkomponensekkel pl. az integrátor zajával együtt) Magasabb frekvenciákon A kvantálási zaj más zajkomponensekkel együtt a kimeneti digitális LP szűrő által csillapodik. Következmény: a ΣΔ- modulációs AD kvantálási hibája nagyon kicsi, zaja nagyon kicsi, más AD típusokhoz viszonyítva bites AD könnyen realizálható 54
55 Sigma-delta modulációs AD Magasabb rendű ΣΔ modulátor: többszörös integrálás az előremenő ágban (tipikusan 3-5-szörös) T clk analóg bemenet x r x m bináris kimenet x i x o V ref V ref -V ref 55
56 Sigma-delta modulációs AD x i Magasabb rendű ΣΔ modulátor 1 T 1 T n 1 T x Qn x o x O = st m x I + st m 1 + st m x Qn n az integrátorok száma st m st m 1 + st m Meredekebb szűrési karakterisztika. 56
57 Sigma-delta modulációs AD A Sigma-Delta modulációs AD előnyei - összegzés: Anti-aliasing szűrés a túlmintavételezés frekvenciáján szükséges az analóg bemeneti szűrőkre enyhébb követelmények állnak fenn. A kvantálási hiba és zajok hatása nagyon kicsivé tehető bites AD-k egyszerűen realizálhatók. Könnyű, főleg digitális realizáció, olcsón integrált áramköri megvalósítás. A Sigma-Delta modulációs AD hátrányai: Általános, széles frekvenciatartományban működő AD konvertert nehéz realizálni: a kimeneti szűrőt általában néhány meghatározott frekvenciákra hangolják. A kimeneti digitális szűrő miatt: késleltetés, tranziensek lehetnek a kimeneti adatsorban (latency). Ma egyre gyakoribb: zero-latency ADC. 57
58 Sigma-delta modulációs AD A Sigma-Delta modulációs AD történelmi hátrányai: elatíve lassú AD-k ma egyre magasabb mintavételi frekvenciák valósíthatók meg. Nem multiplexelhető: a lappangó adatok miatt (latency) ma a zero-latency AD-k mellett ez már nem igaz. ealizációk: Kommersz realizációk PC-k, notebook-ok hangrendszere. Ipari integrált realizációk: bites, parallel, ill. soros SPI vagy I 2 C interfésszel ellátott perifériák (Analog Devices, Maxim, Linear Technology, STM, stb). Digitális kimenetű mérőeszközökbe, érzékelőkbe integrált AD. 58
59 Példa σ-δ modulációs AD-ra SPI digitális interfész 59
60 BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM Dr. Soumelidis Alexandros BME KÖZLEKEDÉSMÉNÖKI ÉS JÁMŰMÉNÖKI KA /2017/INTFIN SZÁMÚ EMMI ÁLTAL TÁMOGATOTT TANANYAG
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
RészletesebbenÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 0. TANTÁRGY ISMERTETŐ
ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 0. TANTÁRGY ISMERTETŐ Dr. Soumelidis Alexandros 2018.09.06. BME KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR 32708-2/2017/INTFIN SZÁMÚ EMMI ÁLTAL TÁMOGATOTT TANANYAG A tárgy célja
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
RészletesebbenMérés és adatgyűjtés
Mérés és adatgyűjtés 4. óra Mingesz Róbert Szegedi Tudományegyetem 2012. február 27. MA - 4. óra Verzió: 2.1 Utolsó frissítés: 2012. március 12. 1/41 Tartalom I 1 Jelek 2 Mintavételezés 3 A/D konverterek
RészletesebbenÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 4. VILLAMOS ELVŰ MÉRÉSEK ALAPELVEK, ALAPÁRAMKÖRŐK
ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 4. VILLAMOS ELVŰ MÉRÉSEK ALAPELVEK, ALAPÁRAMKÖRŐK Dr. Soumelidis Alexandros 2018.10.11. BME KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR 32708-2/2017/INTFIN SZÁMÚ EMMI ÁLTAL TÁMOGATOTT
RészletesebbenA/D és D/A átalakítók gyakorlat
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem A/D és D/A átalakítók gyakorlat Takács Gábor Elektronikus Eszközök Tanszéke (BME) 2013. február 27. ebook ready Tartalom 1 A/D átalakítás alapjai (feladatok)
RészletesebbenÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 6. A MINTAVÉTELI TÖRVÉNY
ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 6. A MINTAVÉTELI TÖRVÉNY Dr. Soumelidis Alexandros 2018.10.25. BME KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR 32708-2/2017/INTFIN SZÁMÚ EMMI ÁLTAL TÁMOGATOTT TANANYAG Mintavételezés
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
RészletesebbenMintavételezés és AD átalakítók
HORVÁTH ESZTER BUDAPEST MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM JÁRMŰELEMEK ÉS JÁRMŰ-SZERKEZETANALÍZIS TANSZÉK ÉRZÉKELÉS FOLYAMATA Az érzékelés, jelfeldolgozás általános folyamata Mérés Adatfeldolgozás 2/31
RészletesebbenIványi László ARM programozás. Szabó Béla 6. Óra ADC és DAC elmélete és használata
ARM programozás 6. Óra ADC és DAC elmélete és használata Iványi László ivanyi.laszlo@stud.uni-obuda.hu Szabó Béla szabo.bela@stud.uni-obuda.hu Mi az ADC? ADC -> Analog Digital Converter Analóg jelek mintavételezéssel
RészletesebbenAkusztikus MEMS szenzor vizsgálata. Sós Bence JB2BP7
Akusztikus MEMS szenzor vizsgálata Sós Bence JB2BP7 Tartalom MEMS mikrofon felépítése és típusai A PDM jel Kinyerhető információ CIC szűrő Mérési tapasztalatok. Konklúzió MEMS (MicroElectrical-Mechanical
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
RészletesebbenÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 9. SZŰRŐK
ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 9. SZŰRŐK Dr. Soumelidis Alexandros 2018.11.29. BME KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR 32708-2/2017/INTFIN SZÁMÚ EMMI ÁLTAL TÁMOGATOTT TANANYAG A szűrésről általában Szűrés:
RészletesebbenAz Informatika Elméleti Alapjai
Az Informatika Elméleti Alapjai dr. Kutor László Jelek típusai Átalakítás az analóg és digitális rendszerek között http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/iea.html Felhasználónév: iea Jelszó: IEA07 IEA 3/1
RészletesebbenI. C8051Fxxx mikrovezérlők hardverfelépítése, működése. II. C8051Fxxx mikrovezérlők programozása. III. Digitális perifériák
I. C8051Fxxx mikrovezérlők hardverfelépítése, működése 1. Adja meg a belső RAM felépítését! 2. Miben különbözik a belső RAM alsó és felső felének elérhetősége? 3. Hogyan érhetők el az SFR regiszterek?
RészletesebbenMáté: Számítógép architektúrák
Fixpontos számok Pl.: előjeles kétjegyű decimális számok : Ábrázolási tartomány: [-99, +99]. Pontosság (két szomszédos szám különbsége): 1. Maximális hiba: (az ábrázolási tartományba eső) tetszőleges valós
Részletesebben2. Elméleti összefoglaló
2. Elméleti összefoglaló 2.1 A D/A konverterek [1] A D/A konverter feladata, hogy a bemenetére érkező egész számmal arányos analóg feszültséget vagy áramot állítson elő a kimenetén. A működéséhez szükséges
RészletesebbenÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK 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
RészletesebbenDigitális technika VIMIAA hét
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK VIMIAA02 14. hét Fehér Béla BME MIT Rövid visszatekintés, összefoglaló
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
RészletesebbenDigitális technika VIMIAA hét
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK Digitális technika VIMIAA02 14. hét Fehér Béla BME MIT Digitális technika
RészletesebbenAssembly programozás: 2. gyakorlat
Assembly programozás: 2. gyakorlat Számrendszerek: Kettes (bináris) számrendszer: {0, 1} Nyolcas (oktális) számrendszer: {0,..., 7} Tízes (decimális) számrendszer: {0, 1, 2,..., 9} 16-os (hexadecimális
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
RészletesebbenAnalóg-digitál átalakítók (A/D konverterek)
9. Laboratóriumi gyakorlat Analóg-digitál átalakítók (A/D konverterek) 1. A gyakorlat célja: Bemutatjuk egy sorozatos közelítés elvén működő A/D átalakító tömbvázlatát és elvi kapcsolási rajzát. Tanulmányozzuk
RészletesebbenA/D ÉS D/A ÁTALAKÍTÓK
A/D ÉS D/A ÁTALAKÍTÓK 1. DAC egységek A D/A átalakító egységekben elvileg elkülöníthető egy D/A dekódoló rész és egy tartó rész: A D/A dekódoló diszkrét időpontokban a digitális értékéknek megfelelő amplitúdók
RészletesebbenOrvosi Fizika és Statisztika
Orvosi Fizika és Statisztika Szegedi Tudományegyetem Általános Orvostudományi Kar Természettudományi és Informatikai Kar Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet www.szote.u-szeged.hu/dmi Orvosi fizika
RészletesebbenX. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ
X. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ Ma az analóg jelek feldolgozása (is) mindinkább digitális eszközökkel és módszerekkel történik. A feldolgozás előtt az analóg jeleket digitalizálni kell.
RészletesebbenElektronika Előadás. Analóg és kapcsolt kapacitású szűrők
Elektronika 2 8. Előadás Analóg és kapcsolt kapacitású szűrők Irodalom - Megyeri János: Analóg elektronika, Tankönyvkiadó, 1990 - Ron Mancini (szerk): Op Amps for Everyone, Texas Instruments, 2002 16.
RészletesebbenA/D és D/A konverterek vezérlése számítógéppel
11. Laboratóriumi gyakorlat A/D és D/A konverterek vezérlése számítógéppel 1. A gyakorlat célja: Az ADC0804 és a DAC08 konverterek ismertetése, bekötése, néhány felhasználási lehetőség tanulmányozása,
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
RészletesebbenANALÓG ÉS DIGITÁLIS TECHNIKA I
ANALÓG ÉS DIGITÁLIS TECHNIKA I Dr. Lovassy Rita lovassy.rita@kvk.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem KVK Mikroelektronikai és Technológia Intézet 2. ELŐADÁS 2010/2011 tanév 2. félév 1 Aktív szűrőkapcsolások A
RészletesebbenÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK II. 1. BEVEZETÉS
ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK II. 1. BEVEZETÉS Dr. Soumelidis Alexandros 2019.02.06. BME KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR 32708-2/2017/INTFIN SZÁMÚ EMMI ÁLTAL TÁMOGATOTT TANANYAG Mivel foglalkozunk? Rendszer
RészletesebbenVillamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW 7.1
Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása (ellenállás mérés LabVIEW támogatással) LabVIEW 7.1 előadás Dr. Iványi Miklósné, egyetemi tanár LabVIEW-7.1 KONF-5_2/1 Ellenállás mérés és adatbeolvasás Rn
RészletesebbenInformatika Rendszerek Alapjai
Informatika Rendszerek Alapjai Dr. Kutor László Jelek típusai Átalakítás analóg és digitális rendszerek között http://uni-obuda.hu/users/kutor/ IRA 2014 2014. ősz IRA3/1 Analóg jelek digitális feldolgozhatóságának
Részletesebben3. gyakorlat. Kettes számrendszer: {0, 1} Tízes számrendszer: {0, 1, 2,..., 9} 16-os (hexadecimális számrendszer): {0, 1, 2,..., 9, A, B, C, D, E, F}
3. gyakorlat Számrendszerek: Kettes számrendszer: {0, 1} Tízes számrendszer: {0, 1, 2,..., 9} 16-os (hexadecimális számrendszer): {0, 1, 2,..., 9, A, B, C, D, E, F} Alaki érték: 0, 1, 2,..., 9,... Helyi
RészletesebbenAkusztikus MEMS szenzor vizsgálata. Sós Bence
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Akusztikus MEMS szenzor vizsgálata Önálló laboratórium zárójegyzőkönyv 2014/15. I. félév Sós Bence III. évf,
RészletesebbenVillamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW előadás
Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása (ellenállás mérés LabVIEW támogatással) LabVIEW 7.1 2. előadás Dr. Iványi Miklósné, egyetemi tanár LabVIEW-7.1 EA-2/1 Ellenállás mérés és adatbeolvasás Rn ismert
RészletesebbenA/D és D/A átalakítók
Analóg és digitális rsz-ek megvalósítása prog. mikroák-kel BMEVIEEM371 Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem A/D és D/A átalakítók Takács Gábor Elektronikus Eszközök Tanszéke (BME) 2013. február
Részletesebben10.1. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ
101 ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ Ma az analóg jelek feldolgozása (is) mindinkább digitális eszközökkel történik A feldolgozás előtt az analóg jeleket digitalizálni kell Rendszerint az
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
RészletesebbenMérés és adatgyűjtés
Mérés és adatgyűjtés 4. óra - levelező Mingesz Róbert Szegedi Tudományegyetem 2011. március 18. MA lev - 4. óra Verzió: 1.3 Utolsó frissítés: 2011. május 15. 1/51 Tartalom I 1 A/D konverterek alkalmazása
RészletesebbenHázi Feladat. Méréstechnika 1-3.
Házi Feladat Méréstechnika 1-3. Tantárgy: Méréstechnika Tanár neve: Tényi V. Gusztáv Készítette: Fazekas István AKYBRR 45. csoport 2010-09-18 1/1. Ismertesse a villamos jelek felosztását, és az egyes csoportokban
RészletesebbenJelfeldolgozás a közlekedésben. 2017/2018 II. félév. Analóg-digitális átalakítás ADC, DAC
Jelfeldolgozás a közlekedésben 2017/2018 II. félév Analóg-digitális átalakítás ADC, DAC AD átalakítás Cél: Analóg (időben és értékben folytonos) elektromos mennyiség kifejezése digitális (értékében nagyságában
RészletesebbenBevezetés az informatikába gyakorló feladatok Utoljára módosítva:
Tartalom 1. Számrendszerek közti átváltás... 2 1.1. Megoldások... 4 2. Műveletek (+, -, bitműveletek)... 7 2.1. Megoldások... 8 3. Számítógépes adatábrázolás... 10 3.1. Megoldások... 12 A gyakorlósor lektorálatlan,
Részletesebben2.3. Soros adatkommunikációs rendszerek CAN (Harmadik rész alapfogalmak II.)
2.3. Soros adatkommunikációs rendszerek CAN (Harmadik rész alapfogalmak II.) 2. Digitálistechnikai alapfogalmak II. Ahhoz, hogy valamilyen szinten követni tudjuk a CAN hálózatban létrejövő információ-átviteli
RészletesebbenÉrzékelők és beavatkozók
Érzékelők és beavatkozók Irányítás és beavatkozás megvalósítása beágyazott rendszerekkel egyetemi docens - 1 - Rendszer Mérés Adatgyűjtés Kommunikáció Beavatkozás Detektálás Irányítás - 2 - Irányítási
RészletesebbenPWM elve, mikroszervó motor vezérlése MiniRISC processzoron
PWM elve, mikroszervó motor vezérlése MiniRISC processzoron F1. A mikroprocesszorok, mint digitális eszközök, ritkán rendelkeznek közvetlen analóg kimeneti jelet biztosító perifériával, tehát valódi, minőségi
RészletesebbenKANDÓ KÁLMÁN VILLAMOSMÉRNÖKI FŐISKOLAI KAR. Mikroelektronikai és Technológiai Intézet. Aktív Szűrők. Analóg és Hírközlési Áramkörök
KANDÓ KÁLMÁN VILLAMOSMÉRNÖKI FŐISKOLAI KAR Mikroelektronikai és Technológiai Intézet Analóg és Hírközlési Áramkörök Laboratóriumi Gyakorlatok Készítette: Joó Gábor és Pintér Tamás OE-MTI 2011 1.Szűrők
RészletesebbenFixpontos és lebegőpontos DSP Számrendszerek
Fixpontos és lebegőpontos DSP Számrendszerek Ha megnézünk egy DSP kinálatot, akkor észrevehetjük, hogy két nagy család van az ajánlatban, az ismert adattipus függvényében. Van fixpontos és lebegőpontos
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:
RészletesebbenÖsszeadás BCD számokkal
Összeadás BCD számokkal Ugyanúgy adjuk össze a BCD számokat is, mint a binárisakat, csak - fel kell ismernünk az érvénytelen tetrádokat és - ezeknél korrekciót kell végrehajtani. A, Az érvénytelen tetrádok
RészletesebbenDigitális jelfeldolgozás
Digitális jelfeldolgozás Mintavételezés és jel-rekonstrukció Magyar Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék magyar.attila@virt.uni-pannon.hu 2010.
RészletesebbenMáté: Számítógép architektúrák
Bit: egy bináris számjegy, vagy olyan áramkör, amely egy bináris számjegy ábrázolására alkalmas. Bájt (Byte): 8 bites egység, 8 bites szám. Előjeles fixpontok számok: 2 8 = 256 különböző 8 bites szám lehetséges.
RészletesebbenBevezetés az informatikába gyakorló feladatok Utoljára módosítva:
Tartalom 1. Számrendszerek közti átváltás... 2 1.1. Megoldások... 4 2. Műveletek (+, -, bitműveletek)... 7 2.1. Megoldások... 8 3. Számítógépes adatábrázolás... 12 3.1. Megoldások... 14 A gyakorlósor lektorálatlan,
Részletesebben3.18. DIGITÁLIS JELFELDOLGOZÁS
3.18. DIGITÁLIS JELFELDOLGOZÁS Az analóg jelfeldolgozás során egy fizikai mennyiséget (pl. a hangfeldolgozás kapcsán a levegő nyomásváltozásait) azzal analóg (hasonló, arányos) elektromos feszültséggé
RészletesebbenMechatronika és mikroszámítógépek. 2016/2017 I. félév. Analóg-digitális átalakítás ADC, DAC
Mechatronika és mikroszámítógépek 2016/2017 I. félév Analóg-digitális átalakítás ADC, DAC AD átalakítás Cél: Analóg (időben és értékben folytonos) elektromos mennyiség kifejezése digitális (értékében nagyságában
RészletesebbenJelgenerátorok ELEKTRONIKA_2
Jelgenerátorok ELEKTRONIKA_2 TEMATIKA Jelgenerátorok osztályozása. Túlvezérelt erősítők. Feszültségkomparátorok. Visszacsatolt komparátorok. Multivibrátor. Pozitív visszacsatolás. Oszcillátorok. RC oszcillátorok.
RészletesebbenSzűrő architektúrák FPGA realizációjának vizsgálata
Szűrő architektúrák FPGA realizációjának vizsgálata Kutatási beszámoló a Pro Progressio alapítvány számára Szántó Péter, 2013. Bevezetés Az FPGA-ban megvalósítandó jelfeldolgozási feladatok közül a legfontosabb
RészletesebbenProgramozható Vezérlő Rendszerek. Hardver
Programozható Vezérlő Rendszerek Hardver Hardver-bemeneti kártyák 12-24 Vdc 100-120 Vac 10-60 Vdc 12-24 Vac/dc 5 Vdc (TTL) 200-240 Vac 48 Vdc 24 Vac Belül 5V DC!! 2 Hardver-bemeneti kártyák Potenciál ingadozások
RészletesebbenDIGITÁLIS 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.
RészletesebbenInformatikai Rendszerek Alapjai
Informatikai Rendszerek Alapjai Egész és törtszámok bináris ábrázolása http://uni-obuda.hu/users/kutor/ IRA 5/1 A mintavételezett (egész) számok bináris ábrázolása 2 n-1 2 0 1 1 0 1 0 n Most Significant
RészletesebbenMÉRŐERŐSÍTŐK EREDŐ FESZÜLTSÉGERŐSÍTÉSE
MÉŐEŐSÍTŐK MÉŐEŐSÍTŐK EEDŐ FESZÜLTSÉGEŐSÍTÉSE mérőerősítők nagy bemeneti impedanciájú, szimmetrikus bemenetű, változtatható erősítésű egységek, melyek szimmetrikus, kisértékű (általában egyen-) feszültségek
Részletesebben5. Fejezet : Lebegőpontos számok. Lebegőpontos számok
5. Fejezet : Lebegőpontos The Architecture of Computer Hardware and Systems Software: An InformationTechnology Approach 3. kiadás, Irv Englander John Wiley and Sons 2003 Wilson Wong, Bentley College Linda
RészletesebbenElektronika 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.
RészletesebbenMérési útmutató. A/D konverteres mérés. // Első lépésként tanulmányozzuk a digitális jelfeldolgozás előnyeit és határait.
Mérési útmutató A/D konverteres mérés 1. Az A/D átalakítók főbb típusai és rövid leírásuk // Első lépésként tanulmányozzuk a digitális jelfeldolgozás előnyeit és határait. Csoportosítás polaritás szempontjából:
Részletesebben4-2. ábra. A leggyakoribb jelformáló áramköröket a 4-3. ábra mutatja be. 1.1. A jelformáló áramkörök
Az analóg bementi perifériák az egyenfeszültségű vagy egyenáramú analóg bemeneti jelek fogadására és digitalizálására szolgálnak. A periféria részei (4-2. ábra): a jelformáló áramkörök, a méréspontváltó
Részletesebben5-6. ea Created by mrjrm & Pogácsa, frissítette: Félix
2. Adattípusonként különböző regisztertér Célja: az adatfeldolgozás gyorsítása - különös tekintettel a lebegőpontos adatábrázolásra. Szorzás esetén karakterisztika összeadódik, mantissza összeszorzódik.
RészletesebbenMatematikai alapok. Dr. Iványi Péter
Matematikai alapok Dr. Iványi Péter Számok A leggyakrabban használt adat típus Egész számok Valós számok Bináris számábrázolás Kettes számrendszer Bitek: és Byte: 8 bit 28 64 32 6 8 4 2 bináris decimális
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
RészletesebbenDigitális technika VIMIAA02 1. EA Fehér Béla BME MIT
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK VIMIAA02 1. EA Fehér Béla BME MIT Digitális Rendszerek Számítógépek Számítógép
RészletesebbenDigitális technika VIMIAA02 1. EA
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK Digitális technika VIMIAA02 1. EA Fehér Béla BME MIT Digitális Rendszerek
RészletesebbenDR. KOVÁCS ERNŐ MŰVELETI ERŐSÍTŐK MÉRÉSE
M I S K O L C I E G Y E T E M GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR ELEKTROTECHNIKAI-ÉS ELEKTRONIKAI INTÉZET DR. KOVÁCS ERNŐ MŰVELETI ERŐSÍTŐK MÉRÉSE MECHATRONIKAI MÉRNÖKI BSc alapszak hallgatóinak MÉRÉSI
RészletesebbenMulti-20 modul. Felhasználói dokumentáció 1.1. Készítette: Parrag László. Jóváhagyta: Rubin Informatikai Zrt.
Multi-20 modul Felhasználói dokumentáció. Készítette: Parrag László Jóváhagyta: Rubin Informatikai Zrt. 49 Budapest, Egressy út 7-2. telefon: +36 469 4020; fax: +36 469 4029 e-mail: info@rubin.hu; web:
RészletesebbenA tervfeladat sorszáma: 1 A tervfeladat címe: ALU egység 8 regiszterrel és 8 utasítással
.. A tervfeladat sorszáma: 1 A ALU egység 8 regiszterrel és 8 utasítással Minimálisan az alábbi képességekkel rendelkezzen az ALU 8-bites operandusok Aritmetikai funkciók: összeadás, kivonás, shift, komparálás
RészletesebbenNagy Gergely április 4.
Mikrovezérlők Nagy Gergely BME EET 2012. április 4. ebook ready 1 Bevezetés Áttekintés Az elektronikai tervezés eszközei Mikroprocesszorok 2 A mikrovezérlők 3 Főbb gyártók Áttekintés A mikrovezérlők az
RészletesebbenZ 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:
RészletesebbenSzámítógépes irányítás
Számítógépes irányítás BMEGERIAM6S Dr. Aradi Petra BME MOGI 2016. május 3. Dr. Aradi Petra (BME MOGI) Számítógépes irányítás 2016. május 3. 1 / 45 Jelek osztályozása és utaztatása a számítógépes folyamatirányítás
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,
RészletesebbenLEBEGŐPONTOS SZÁMÁBRÁZOLÁS
LEBEGŐPONTOS SZÁMÁBRÁZOLÁS A fixpontos operandusoknak azt a hátrányát, hogy az ábrázolás adott hossza miatt csak korlátozott nagyságú és csak egész számok ábrázolhatók, a lebegőpontos számábrázolás küszöböli
RészletesebbenADAT- ÉS INFORMÁCIÓFELDOLGOZÁS
ADAT- ÉS INFORMÁCIÓFELDOLGOZÁS Földtudományi mérnöki MSc mesterszak 2018/19 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ Miskolci Egyetem Műszaki Földtudományi Kar Geofizikai és Térinformatikai Intézet A tantárgy
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
Részletesebben1. ábra. Repülő eszköz matematikai modellje ( fekete doboz )
Wührl Tibor DIGITÁLIS SZABÁLYZÓ KÖRÖK NEMLINEARITÁSI PROBLÉMÁI FIXPONTOS SZÁMÁBRÁZOLÁS ESETÉN RENDSZERMODELL A pilóta nélküli repülő eszközök szabályzó körének tervezése során első lépésben a repülő eszköz
RészletesebbenGyártástechnológia alapjai Méréstechnika rész. Előadások (2.) 2011.
Gyártástechnológia alapjai Méréstechnika rész Előadások (2.) 2011. 1 Méréstechnika előadás 2. 1. Mérési hibák 2. A hiba rendszáma 3. A mérési bizonytalanság 2 Mérési folyamat A mérési folyamat négy fő
RészletesebbenWavelet transzformáció
1 Wavelet transzformáció Más felbontás: Walsh, Haar, wavelet alapok! Eddig: amplitúdó vagy frekvencia leírás: Pl. egy rövid, Dirac-delta jellegű impulzus Fourier-transzformált: nagyon sok, kb. ugyanolyan
RészletesebbenAdattípusok. Dr. Seebauer Márta. Budapesti Műszaki Főiskola Regionális Oktatási és Innovációs Központ Székesfehérvár
Budapesti Műszaki Főiskola Regionális Oktatási és Innovációs Központ Székesfehérvár Adattípusok Dr. Seebauer Márta főiskolai tanár seebauer.marta@roik.bmf.hu Az adatmanipulációs fa z adatmanipulációs fa
RészletesebbenMérés és adatgyűjtés
Mérés és adatgyűjtés 5. óra - levelező Mingesz Róbert Szegedi Tudományegyetem 2011. március 18. MA lev - 5. óra Verzió: 1.1 Utolsó frissítés: 2011. április 12. 1/20 Tartalom I 1 Demók 2 Digitális multiméterek
RészletesebbenAkusztikus mérőműszerek
Akusztikus mérőműszerek Hangszintmérő: méri a frekvencia súlyozott, és nyomásátlagolt hangnyomás szintet (hangszintet). Felépítése Mikrofon + Erősítő Frekvencia Szint tartomány Időátlagolás Kijelzés Előerősítő
RészletesebbenEllenőrző kérdések a Jelanalízis és Jelfeldolgozás témakörökhöz
Ellenőrző kérdések a Jelanalízis és Jelfeldolgozás témakörökhöz 1. Hogyan lehet osztályozni a jeleket időfüggvényük időtartama szerint? 2. Mi a periodikus jelek definiciója? (szöveg, képlet, 3. Milyen
Részletesebben5. Fejezet : Lebegőpontos számok
5. Fejezet : Lebegőpontos The Architecture of Computer Hardware and Systems Software: An Information Technology Approach 3. kiadás, Irv Englander John Wiley and Sons 2003 Wilson Wong, Bentley College Linda
RészletesebbenAutóipari beágyazott rendszerek CAN hardver
Scherer Balázs, Tóth Csaba: Autóipari beágyazott rendszerek CAN hardver Előadásvázlat Kézirat Csak belső használatra! 2012.02.19. SchB, TCs BME MIT 2012. Csak belső használatra! Autóipari beágyazott rendszerek
RészletesebbenLehetővé teszi szűrőáramkörök tervezésekor az átviteli karakterisztika megvalósítását közelítő függvényekkel.
Passzív szűrők Fajtái Frekvenciamenet szerint: - aluláteresztő, - felüláteresztő, - sáváteresztő, - sávzáró, - rezgőkör Megvalósítás szerint: - szűrőáramkörök - szilárdtest szűrők Előnyök: - nem kell tápfeszültség,
RészletesebbenI+K technológiák. Számrendszerek, kódolás
I+K technológiák Számrendszerek, kódolás A tárgyak egymásra épülése Magas szintű programozás ( számítástechnika) Alacsony szintű programozás (jelfeldolgozás) I+K technológiák Gépi aritmetika Számítógép
RészletesebbenVektorok. Octave: alapok. A fizika numerikus módszerei I. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István
Vektorok A fizika numerikus módszerei I. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István Octave: alapok Az octave mint számológép: octave:##> 2+2 ans = 4 Válasz elrejtése octave:##> 2+2; octave:##> + - / * () Hatványozás:
RészletesebbenADC és DAC rendszer mérése
Óbudai Egyetem Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Mikroelektronikai és Technológia Intézet ADC és DAC rendszer mérése Készítette: Nagy Gábor Budapest, 2012. december. 01. 1 Mérőpanel Blokkvázlat 2 Mérési
RészletesebbenElektronika Oszcillátorok
8. Az oszcillátorok periodikus jelet előállító jelforrások, generátorok. Olyan áramkörök, amelyeknek csak kimenete van, bemenete nincs. Leggyakoribb jelalakok: - négyszög - szinusz A jelgenerálás alapja
RészletesebbenMérési jegyzőkönyv a 5. mérés A/D és D/A átalakító vizsgálata című laboratóriumi gyakorlatról
Mérési jegyzőkönyv a 5. mérés A/D és D/A átalakító vizsgálata című laboratóriumi gyakorlatról A mérés helyszíne: A mérés időpontja: A mérést végezték: A mérést vezető oktató neve: A jegyzőkönyvet tartalmazó
RészletesebbenMintavételes szabályozás mikrovezérlő segítségével
Automatizálási Tanszék Mintavételes szabályozás mikrovezérlő segítségével Budai Tamás budai.tamas@sze.hu http://maxwell.sze.hu/~budait Tartalom Mikrovezérlőkről röviden Programozási alapismeretek ismétlés
RészletesebbenDigitális hangtechnika. Segédlet a Kommunikáció-akusztika tanulásához
Digitális hangtechnika Segédlet a Kommunikáció-akusztika tanulásához Miért digitális? A hangminőség szempontjából: a minőség csak az A/D D/A átalakítástól függ, a jelhordozó médiumtól független a felvételek
RészletesebbenDigitális technika VIMIAA01
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK Digitális technika VIMIAA01 Fehér Béla BME MIT Digitális Rendszerek Számítógépek
RészletesebbenDigitális technika VIMIAA01
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM VILLAMOSMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK Digitális technika VIMIAA01 Fehér Béla BME MIT Digitális Rendszerek Számítógépek
Részletesebben