3. témakör. Rendszerek idő, frekvencia-, és komplex frekvenciatartományi leírása
|
|
- Mariska Hegedüs
- 7 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 3. témakör Rendszerek idő, frekvencia-, és komplex frekvenciatartományi leírása
2 Bevezetés Célunk a rendszer kimenő jelének meghatározása a bemenő jel és a rendszerjellemző függvény ismeretében. A rendszereket is a jelek leírási módjához igazodóan idő és frekvenciatartományi jellemzőkkel látjuk el. Az időtartomány számítási módszerei nehézkesek, tervezésre többnyire alkalmatlan. A matematika eszközül adja a transzformációkat, amelyek segítségével a tervezés folyamata egyszerűbbé válik. Feltételezzük az itt vázolt témák, Matematika és Villamosságtan tárgyakban elhangzott alapjainak teljes ismeretét.
3 Rendszerek osztályozása Modellünk a kétkapu hálózat: 1.) Memóriamentes: A kimenet csak az adott pillanatban megjelenő bemeneti jelérték függvénye: Memóriás: Energiatároló reaktáns elemek is vannak a hálózatban (L, C). A kimenet az adott pillanatot megelőző bemeneti jelértékektől is függ. 2.) Lineáris: Ha a rendszerben alkalmazható a szuperpozíció elve: Ha Akkor és A gerjesztések összegére adott válasz a gerjesztés válaszainak összege. Következmény: a válasz nem tartalmaz olyan frekvenciakomponenseket, amely a gerjesztésben nem szerepel. Nemlineáris: Nem érvényes a szuperpozíció elve. A kimeneten kombinációs frekvenciák is megjelennek.
4 Rendszerek osztályozása 3.) Stabil: Elemi gerjesztés után a kimenet lecsengő. Labilis: Elemi gerjesztés után nem csillapodó kimeneti jel jelenik meg. A hálózat begerjed. 4.) Analóg: A bemeneti és a kimeneti jelek folytonosak, értékkészletük egy intervallumon belül végtelen sok értéket vehet fel Digitális: A jelek csak meghatározott diszkrét értékeket vehetnek fel, és csak meghatározott időpillanatokban változhatnak meg. 5.) Koncentrált paraméterű: Idealizált elemek szerkezeti modelljével helyettesíthetők. Elosztott paraméterű: Idealizált elemek szerkezeti modelljével nem helyettesíthetők. 6.) Kauzális: Érvényes az OK-OKOZAT elv a bemenet és a kimenet viszonyában. Nem kauzális: Nem érvényes az OK-OKOZAT elve.
5 A hálózat gerjesztése Lineáris, analóg, koncentrált paraméterű hálózatok esetén: 1. Egységugrás függvény: 2. Dirac impulzus: Végetlen keskeny, végtelen nagy amplitúdójú A Dirac impulzus energiája: (Görbe alatti terület)
6 A hálózat válasza: rendszerjellemző időfüggvények 1. A hálózat egységugrásra adott válasza az átmeneti függvény: Példa az átmeneti függvényre 2. A hálózat Dirac impulzusra adott válasza a súlyfüggvény: Stabil a hálózat, ha a súlyfüggvény lecsengő. A valóságos hálózatok kauzálisak: Jele: Példa a súlyfüggvényre:
7 Ki és bemenet kapcsolata időtartományban Konvolúció integrál, Duhamel tétel: Kauzális hálózatoknál elégséges 0-tól integrálni! Infinitezimálisan keskeny elemi gerjesztésekként felfogva a bemenő jelet, mindegyik gerjesztés a súlyának megfelelő hatással jelenik meg a t időpillanatban, ahol ezek az elemi, végtelen kicsiny hatások összegződnek. Ez határozza meg a kimenő jel pillanatértékét t -ben. Az analóg rendszerek méretezésére bonyolult módszer.
8 Áttérés frekvenciatartományra Az időtartományi konvolúció a frekvenciatartományban szorzássá egyszerűsödik! A szimmetria miatt az is igaz, hogy az időtartományban végzett szorzás a frekvenciatartományban konvulúció. Megjegyzés: A Fourier sorra, mint egy speciális Fourier transzformáltra a végeredmény szintén érvényes!
9 Rendszerjellemző a frekvenciatartományban Az ÁTVITELI KARAKTERISZTIKA a súlyfüggvény Fourier transzformáltja: Ennek megfelelően: Az átviteli karakterisztika kimenet/bement típusú komplex függvény: Racionális törtfüggvény, számlálója és nevezője egy-egy polinom, amelyek gyöktényezőkre bonthatók: (ebből származtatható a Bode alak) Fourier transzformáció általánosan : A spektrális komponensek: időben végtelen harmonikusok: (Ld. előző előadások) (Ld. előző előadások)
10 Rendszerjellemző a frekvenciatartományban A frekvenciatartományi vizsgálatok állandósult állapotot feltételeznek.( Jól közelítik a valóságot, amikor a bekapcsolási tranziensek elhanyagolható mértékre csillapodnak.) Az átviteli karakterisztika ábrázolható abszolút érték és fázis karakterisztika együtteseként: Logaritmikusan ábrázolva : ld Bode-diagramok. Az abszolút érték tulajdonképp a rendszer erősítésének frekvenciamenete (feszültség, áram stb ). Példa az átviteli karakterisztika ábrázolására: A függvény a negatív frekvenciákon is értelmezett. Az abszolút érték függvény tengelyesen, a fázisfüggvény az origóra középpontosan szimmetrikus!
11 Példa az átviteli karakterisztikára (egy áramkör-analizátor programból)
12 Kimeneti jel meghatározása egy harmonikus gerjesztés esetén Lineáris hálózaton a kimenet frekvenciája a bemeneten lévővel egyezik meg. A szuperpozízió érvénye miatt a pozitív és negatív frekvenciájú tagok külön vizsgálhatók.: Rendezve: A negatív frekvenciás tagokra felírva és rendezve: Jól látható a fáziskarakterisztika jellege: A harmonikus jel úgy halad át a lineáris hálózaton, hogy az amplitúdója az erősítés-karakterisztika adott frekvencián vett értékével szorzódik, a fázisa pedig a fázis-karakterisztika adott pontbeli értékével eltolódik:
13 Periodikus, és kvázi periodikus bementi jelek esetén A több harmonikusból álló, általános periodikus jelek esetén az összetevőket a szuperpozíció elvének megfelelően, külön-külön vizsgáljuk, az átviteli karakterisztika rájuk gyakorolt hatásával. A több harmonikusból összetett, diszkrét spektrumú jelet, amely az alapharmonikus frekvenciájának nem egész számú többszörösein lévő spektrumösszetevőkkel rendelkezik, kvázi periodikus jelnek nevezzük. (pl. zongora hangja) Ezek harmonikusaira ugyanúgy érvényes a periodikus jelek esetében alkalmazott módszer.
14 Véges energiájú bemenő jel esetén Véges energiájú impulzusjeleknek létezik a Fourier transzformáltja: Az amplitúdósűrűség spektrum abszolút értékének formálása:
15 Sztochasztikus bemenő jel esetén Az amplitúdók hányadosa: Az effektív értékek hányadosa: Az átlagteljesítmények hányadosa, 1 Ohm-ra vonatkoztatva: A teljesítmény-átvitel:
16 Sztochasztikus bemenő jel esetén A teljesítmény-átvitel igaz infinitezimálisan keskeny frekvenciasávban lévő jel-átlagteljesítmények viszonyára is. A teljes frekvenciatartományra: Példa a sávkorlátozott fehérzaj képzésére:
17 Nevezetes átviteli karakterisztikák Az erősítés menete: A karakterisztikák ideálisak, mert a zárótartományt végtelen meredekséggel érik el. ( Ilyen szűrő a valóságban nem készíthető, ld. labor dokumentáció)
18 Egy négyszögjel spektruma és annak sávkorlátozása (szűrése)
19 Aluláteresztő szűrő 10 Hz sávhatárral
20 Aluláteresztő szűrő 2 Hz sávhatárral
21 Aluláteresztő szűrő 0,5 Hz sávhatárral
22 Felüláteresztő szűrő
23 Sáváteresztő szűrő
24 Ideális aluláteresztő szűrő Az ideális aluláteresztő szűrő súlyfüggvénye végtelen és nem kauzális. Ilyen szűrő tehát nem realizálható! ) (2 2 2 ) sin(2 2 2 ) sin(2 ) ( ) ( τ π τ π τ π πτ π τ ϖ τ π τ f six f f f f f df e j K k f f f j f f = = = =
25 Ideális aluláteresztő szűrő Kauzálissá tétel: súlyfüggvény csonkolása és eltolása Csonkolás problémája: ingadozás az áteresztő és a zárósávban: Gibbs oszcilláció Eltolás problémája: késleltetést hoz a rendszerbe (τ ) de a fáziskarakterisztika lineáris marad
26 Ideális aluláteresztő szűrő Gibbs probléma: A Gibbs oszcilláció okozta túllövések hatása nem javul egy kisebb mértékű csonkolással sem. A 0,09 zárósávi átvitelnél, azaz 20*log(0,09)=-21dB-nél jobb zárósávi erősítést (21dB-es csillapítást) nem tudunk elérni. A Gibbs hatása csökkenthető a súlyfüggvény súlyozásával, vagyis ablakozásával (Kaiser, Fejér, stb.). Ablakozási probléma: A szűrő meredeksége csökken az ablakozatlan esethez képest. Tenni ellene a fokszám növelésével lehet. Realizálhatóság: Ilyen átviteli karakterisztika sajnos nem realizálható analóg síkon, diszkrét áramköri komponensekkel, de digitális szűrők esetében igen, sőt az egyik digitális szűrőstruktúra (FIR) tervezésnek éppen ez az alapmódszere!
27 Lineáris hálózat hatása G(f)-re és R(τ)-ra A példa részletesen a Híradástechnika II. laboratórium 2. mérési útmutatójában található meg. Példánkban vizsgáljunk meg egy sávkorlátozott fehérzajt! G (f) 1 -f MAX f MAX f f max max j 2πfτ sin(2πfτ ) sin(2πf maxτ ) R( τ ) = G( f ) e df = = 2 f max = 2 f max six(2πf maxτ ) 2πτ 2πf τ f min A sávkorlátozott fehérzaj autokorrelációs függvényének zérushelyei az f(max)-tól függnek. f f max max
28 Lineáris hálózat hatása G(f)-re és R(τ)-ra Megfigyelhető: 1.) Ha a fehérzaj úgy halad át egy lineáris rendszeren, hogy csökken az f(max) értéke az eredetihez képest, akkor az első zérushely nagyobb értékek felé tolódik ki, így a minták közötti kapcsolat, azaz a korreláltság nagyobb időbeli távolságok esetén megnő. Ez összefügg azzal, hogy a nagyobb frekvenciás komponenseket kiszűrtük, a jelmeredekség lecsökken, a jel bizonyos időn belül kisebb mértékben változhat, a minták jobban hatnak egymásra. 2.) Ha növeljük az f(max) értékét, akkor az autokorrelációs függvény gyorsabban konvergál a zérushoz, csökken a jelminták közötti kapcsolat. Ezt beláthatjuk, hiszen nagyobb frekvenciás komponenseket is megengedünk, így nőhet a jelmeredekség, tehát adott idő alatt nagyobb jelváltozás állhat be ami a minták közti egyre nagyobb mértékű függetlenedéshez vezet. 3.) Extrém esetben, ha f(max) tart a végtelenhez, akkor a fehérzajnak megszűnik a sávkorlátozott jellege. az autokorrelációs függvény első zérushelye, és nullától különböző helyeken minden függvényértéke tart a nullához (Dirac impulzus lesz), a minták között semmiféle kapcsolat nincs, egy értéknél sem. 4.) korreláltságra vonatkozó megfigyelések nem csak sávkorlátozott fehérzaj, hanem más G(f) esetében is érvényesek!
29 Lineáris torzítatlanság feltételei 1. Az átviteli karakterisztika abszolút értéke a hasznos sávban legyen konstans. 2. A fáziskarakterisztika 0-ból induló, lineáris egyenes legyen. Az a fontos, hogy akár pozitív, akár negatív a fázistolása a hálózatnak, az egyes frekvencia-összetevők azonos idővel tolódjanak el, hogy a kimeneten összegződve ugyanazt a jelalakot írják le, mint a bemeneten volt: Például, ha egy rendszer fázist késleltet, akkor a torzítatlanság úgy teljesül, ha minden spektrumösszetevő időkésése ugyanakkora: A fáziskarakterisztika meredeksége: Csoportfutási idő karakterisztika: 3. A csoportfutási időnek konstansnak kell lenni a hasznos sávban. (ez a fáziskritériummal összefügg) (Ideális karakterisztikák)
30 Rendszerjellemző a komplex frekvenciatartományban Az ÁTVITELI FÜGGVÉNY a súlyfüggvény Laplace transzformáltja: Ahol a komplex frekvencia: Bizonyítható: Az átviteli függvény is kimenet/bement típusú komplex függvény: Egyes szakirodalom p -nek jelöli! Mind az átviteli függvény, mind az átviteli karakterisztika esetében a kétkapu bemenetén ideális feszültséggenerátor található, a kimenet pedig szakadással van lezárva. Az átviteli függvényt többféle alakban írhatjuk fel. A K(s) két polinom hányadosa ( s helyett p -t alkalmazva a komplex frekvencia jelölésére): K(p)
31 Rendszerjellemző a komplex frekvenciatartományban A polinomokat felírhatjuk gyöktényezős alakban is: K(p) Ahol: Az s jelöléssel: A függvény a komplex frekvenciatartományban nem ábrázolható szemléletesen. Mivel a racionális törtfüggvényt a számláló és a nevező zérushelyei, azaz a zérusok és a pólusok egy k1 konstans szorzó kivételével teljes egészében meghatározzák, így kézenfekvő ezek grafikus ábrázolása. Megkötés: m<=n+1 (számláló fokszáma max. eggyel magasabb lehet a nevezőnél és a pólusok általában egyszeresek (a bal félsíkon lehet kétszeres is).
32 Rendszerjellemző a komplex frekvenciatartományban A számláló gyökei a zérusok (jele: o): A nevező gyökei a pólusok (jele: x): Pólus-Zérus elrendezés pl.: Laplace transzformáció általánosan: Kapcsolat az átviteli függvény és az átviteli karakterisztika között: A kauzális hálózatok esetén a súlyfüggvény 0 időpillanat előtti értéke 0, így a két frekvenciatartományi jellemző meghatározására ugyanazok az integrálási határok alkalmazandók. A különbség a frekvencia és a komplex frekvencia behelyettesítéséből adódik. Tehát az átviteli függvény formális alakját véve, az helyettesítéssel közvetlenül megkapjuk az átviteli karakterisztikát! (feltétel, hogy a hálózat stabil legyen)
33 Rendszerjellemző a komplex frekvenciatartományban Példaként vizsgáljuk meg egy aluláteresztő szűrő K(s) függvényének abszolút értékét. A 3D függvényen jól látható a négy zérus és az öt pólus Pólusok Zérusok
34 Rendszerjellemző a komplex frekvenciatartományban Az s=jw komplex frekvenciaértékek ott találhatóak, ahol a s =0. Az ezekhez tartozó K(s) 3D függvényértékek a jw tengely mentén helyezkednek el. Ennek vizsgálatához metsszük el a függvényt a jw tengelynél. A metszet adja az átviteli karakterisztika abszolút értékét, azaz az erősítés karakterisztikát: K(jw) Jól látható az alulátereszztő jelleg.
35 Visszatérés időtartományba, inverz Laplace transzformáció Ha a bement egy Dirac impulzus, amelynek Laplace transzformáltja 1, az átviteli függvény lesz maga a kimeneti jel Laplace transzformáltja, a kimeneti jel pedig nem más mint a hálózat súlyfüggvénye. A súlyfüggvény tehát a K(s) inverz Laplace transzformációval kapható meg: A kifejtési tétel szerint: Ahol a konstans együttható: A súlyfüggvény elemi spektrumkomponensek összegeként adódik, melyek alakját a pólusok határozzák meg. A konstans együttható az amplitúdó és kezdőfázis információt hordozza, a jelalakért az exponens tag a felelős.
36 Visszatérés időtartományba, inverz Laplace transzformáció A pólus elrendezésekhez tartozó elemi spektrumkomponensek jelalakjai, amelyek belépő függvények: (Keressük az időfüggvényeket különböző esetén) 1.) Origóban elhelyezkedő pólus: 2.) Valós tengelyen elhelyezkedő egyszeres pólus: 3.) Konjugált póluspár:
37 Visszatérés időtartományba, inverz Laplace transzformáció A pólus elrendezésekhez tartozó elemi spektrumkomponensek jelalakjai: 4.) Tiszta képzetes pólusok: 2.) Kétszeres pólusok esetén az időfüggvényeken kívül megjelennek a időfüggvények is a súlyfüggvényben: Jól látható, hogy a Laplace transzformáció elemi időfüggvényei alkalmasabbak a tranziens (átmeneti) jelenségek leírására. Általa a Fourier transzformáció konvergencia nehézségei leküzdhetők.
38 Rendszerjellemző a komplex frekvenciatartományban Az is jól látszik, hogy a pólusok vagy a valós tengelyen, helyezkednek el, vagy komplex konjugált párokat alkotnak, mert különben a kifejtési tétel szerint nem kapnánk valós súlyfüggvényt. A hálózat stabilitása: A hálózat akkor stabil, ha az átviteli függvény pólusai a bal félsíkra esnek. ( Látható, hogy csak σ<0 esetén kapunk lecsengő jelleget.) Re ill. <0 Nem stabil hálózat impulzusválasza ilyen komponenst is tartalmaz: A komplex frekvenciatartományi jellemzés tehát általánosabb a frekvenciatartományinál, mert tranziens analízisre is alkalmas, de ez mellett az állandósult állapotot is leírja.
39 Rendszerjellemzők összefoglalása
40 Ajánlott irodalom Géher: Lineáris áramkörök tervezése Ferenczy: Hírközléselmélet Czebe: Fourier integrál, Fourier sor Gordos: A hírközlés rendszerelmélete
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
RészletesebbenSzámítógépes gyakorlat MATLAB, Control System Toolbox
Számítógépes gyakorlat MATLAB, Control System Toolbox Bevezetés A gyakorlatok célja az irányítási rendszerek korszerű számítógépes vizsgálati és tervezési módszereinek bemutatása, az alkalmazáshoz szükséges
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
RészletesebbenJelek és rendszerek 1. 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék
Jelek és rendszerek 1 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék 1 Ajánlott irodalom: FODOR GYÖRGY : JELEK ÉS RENDSZEREK EGYETEMI TANKÖNYV Műegyetemi Kiadó, Budapest, 2006
RészletesebbenVillamosságtan szigorlati tételek
Villamosságtan szigorlati tételek 1.1. Egyenáramú hálózatok alaptörvényei 1.2. Lineáris egyenáramú hálózatok elemi számítása 1.3. Nemlineáris egyenáramú hálózatok elemi számítása 1.4. Egyenáramú hálózatok
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:
RészletesebbenJelek és rendszerek - 4.előadás
Jelek és rendszerek - 4.előadás Rendszervizsgálat a komplex frekvenciatartományban Mérnök informatika BSc (lev.) Pécsi Tudományegyetem, Pollack Mihály Műszaki Kar Műszaki Informatika és Villamos Intézet
RészletesebbenJelek 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
Részletesebben10.1. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ
101 ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ Ma az analóg jelek feldolgozása (is) mindinkább digitális eszközökkel történik A feldolgozás előtt az analóg jeleket digitalizálni kell Rendszerint az
RészletesebbenX. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ
X. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ Ma az analóg jelek feldolgozása (is) mindinkább digitális eszközökkel és módszerekkel történik. A feldolgozás előtt az analóg jeleket digitalizálni kell.
RészletesebbenDigitális szűrők - (BMEVIMIM278) Házi Feladat
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rszerek Tanszék Digitális szűrők - (BMEVIMIM278) FIR-szűrő tervezése ablakozással Házi Feladat Név: Szőke Kálmán Benjamin Neptun:
RészletesebbenRENDSZERTECHNIKA 8. GYAKORLAT
RENDSZERTECHNIKA 8. GYAKORLAT ÜTEMTERV VÁLTOZÁS Gyakorlat Hét Dátum Témakör Házi feladat Egyéb 1 1. hét 02.09 Ismétlés, bevezetés Differenciálegyenletek mérnöki 2 2. hét 02.16 szemmel 1. Hf kiadás 3 3.
RészletesebbenDigitális jelfeldolgozás
Digitális jelfeldolgozás Átviteli függvények Magyar Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék magyar.attila@virt.uni-pannon.hu 2011. október 13. Digitális
Részletesebben2. 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
RészletesebbenAnalóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok
Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok. Mûveleti erõsítõk váltakozó-áramú alkalmazásai. Elmélet Az integrált mûveleti erõsítõk váltakozó áramú viselkedését a. fejezetben (jegyzet és prezentáció)
RészletesebbenIrányítástechnika 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
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
RészletesebbenFourier-sorfejtés vizsgálata Négyszögjel sorfejtése, átviteli vizsgálata
Fourier-sorfejtés vizsgálata Négyszögjel sorfejtése, átviteli vizsgálata Reichardt, András 27. szeptember 2. 2 / 5 NDSM Komplex alak U C k = T (T ) ahol ω = 2π T, k módusindex. Időfüggvény előállítása
Részletesebben6. témakör. Mintavételezés elve Digitális jelfeldolgozás (DSP) alapjai
6. témakör Mintavételezés elve Digitális jelfeldolgozás (DSP) alapjai A mintavételezés blokkvázlata Mintavételezés: Digitális jel mintavevô kvantáló kódoló Átvitel Tárolás antialiasing szűrő Feldolgozás
RészletesebbenJelkondicionálás. Elvezetés. a bioelektromos jelek kis amplitúdójúak. extracelluláris spike: néhányszor 10 uv. EEG hajas fejbőrről: max 50 uv
Jelkondicionálás Elvezetés 2/12 a bioelektromos jelek kis amplitúdójúak extracelluláris spike: néhányszor 10 uv EEG hajas fejbőrről: max 50 uv EKG: 1 mv membránpotenciál: max. 100 mv az amplitúdó növelésére,
Részletesebben6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének
6. Függvények I. Elméleti összefoglaló A függvény fogalma, értelmezési tartomány, képhalmaz, értékkészlet Legyen az A és B halmaz egyike sem üreshalmaz. Ha az A halmaz minden egyes eleméhez hozzárendeljük
RészletesebbenELLENŐRZŐ 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!
RészletesebbenSegédlet 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.
RészletesebbenTörténeti Áttekintés
Történeti Áttekintés Történeti Áttekintés Értesülés, Információ Érzékelő Ítéletalkotó Értesülés, Információ Anyag, Energia BE Jelformáló Módosító Termelőeszköz Folyamat Rendelkezés Beavatkozás Anyag,
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
RészletesebbenFODOR GYÖRGY JELEK ÉS RENDSZEREK
FODOR GYÖRGY JELEK ÉS RENDSZEREK EGYETEMI TANKÖNYV Műegyetemi Kiadó, 2006 Előszó A valóságos fizikai, kémiai, műszaki, gazdasági folyamatokat modellek segítségével írjuk le. A modellalkotás során leegyszerűsítjük
RészletesebbenDINAMIKAI 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
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:
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.
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.
RészletesebbenNégypólusok tárgyalása Laplace transzformációval
Négypólusok tárgyalása Laplace transzformációval Segédlet az Elektrotechnika II. c. tantárgyhoz Összeállította: Dr. Kurutz Károly egyetemi tanár Szászi István egyetemi tanársegéd . Laplace transzformáció
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
RészletesebbenÁtmeneti 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
RészletesebbenHangtechnika. Médiatechnológus asszisztens
Vázlat 3. Előadás - alapjai Pécsi Tudományegyetem, Pollack Mihály Műszaki Kar Műszaki Informatika és Villamos Intézet Műszaki Informatika Tanszék Ismétlés Vázlat I.rész: Ismétlés II.rész: A digitális Jelfeldolgozás
Részletesebbenπ π A vivőhullám jelalakja (2. ábra) A vivőhullám periódusideje T amplitudója A az impulzus szélessége szögfokban 2p. 2p [ ]
Pulzus Amplitúdó Moduláció (PAM) A Pulzus Amplitúdó Modulációról abban az esetben beszélünk, amikor egy impulzus sorozatot használunk vivőhullámnak és ezen a vivőhullámon valósítjuk meg az amplitúdómodulációt
RészletesebbenBevezetés a méréstechnikába és jelfeldolgozásba 7. mérés RC tag Bartha András, Dobránszky Márk
Bevezetés a méréstechnikába és jelfeldolgozásba 7. mérés 2015.05.13. RC tag Bartha András, Dobránszky Márk 1. Tanulmányozza át az ELVIS rendszer rövid leírását! Áttanulmányoztuk. 2. Húzzon a tartóból két
RészletesebbenA mintavételezéses mérések alapjai
A mintavételezéses mérések alapjai Sok mérési feladat során egy fizikai mennyiség időbeli változását kell meghatároznunk. Ha a folyamat lassan változik, akkor adott időpillanatokban elvégzett méréssel
RészletesebbenAnalóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok
Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok. Passzív alkatrészek és passzív áramkörök. Elmélet A passzív elektronikai alkatrészek elméleti ismertetése az. prezentációban található. A 2. prezentáció
RészletesebbenJelfeldolgozás - ANTAL Margit. impulzusválasz. tulajdonságai. Rendszerek. ANTAL Margit. Sapientia - Erdélyi Magyar Tudományegyetem
Sapientia - Erdélyi Magyar Tudományegyetem 2007 Megnevezések Diszkrét Dirac jel Delta függvény Egységimpluzus függvény A diszkrét Dirac jel δ[n] = { 1, n = 0 0, n 0 d[n] { 1, n = n0 δ[n n 0 ] = 0, n n
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
RészletesebbenFehérzajhoz a konstans érték kell - megoldás a digitális szűrő Összegezési súlyok sin x/x szerint (ez akár analóg is lehet!!!)
DSP processzorok: 1 2 3 HP zajgenerátor: 4 Shift regiszter + XOR kapu: 2 n állapot Autókorrelációs függvény: l. pénzdobálás: (sin x/x) 2 burkoló! Fehérzajhoz a konstans érték kell - megoldás a digitális
RészletesebbenJelfeldolgozás bevezető. Témalaboratórium
Jelfeldolgozás bevezető Témalaboratórium Tartalom Jelfeldolgozás alapjai Lineáris rendszerelmélet Fourier transzformációk és kapcsolataik Spektrális képek értelmezése Képfeldolgozás alapjai Néhány nevezetesebb
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
RészletesebbenFourier térbeli analízis, inverz probléma. Orvosi képdiagnosztika 5-7. ea ősz
Fourier térbeli analízis, inverz probléma Orvosi képdiagnosztika 5-7. ea. 2017 ősz 5. Előadás témái Fourier transzformációk és kapcsolataik: FS, FT, DTFT, DFT, DFS Mintavételezés, interpoláció Folytonos
RészletesebbenJelek és rendszerek - 12.előadás
Jelek és rendszerek - 12.előadás A Z-transzformáció és alkalmazása Mérnök informatika BSc Pécsi Tudományegyetem, Pollack Mihály Műszaki Kar Műszaki Informatika és Villamos Intézet Műszaki Informatika Tanszék
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
RészletesebbenSZABÁLYOZÁSI KÖRÖK 2.
Irányítástechnika (BMEGERIA35I) SZABÁLYOZÁSI KÖRÖK 2. 2010/11/1. félév Dr. Aradi Petra Zárt szabályozási körrel szemben támasztott követelmények tulajdonság időtartományban frekvenciatartományban pontosság
RészletesebbenShift regiszter + XOR kapu: 2 n állapot
DSP processzorok: 1 2 HP zajgenerátor: 3 Shift regiszter + XOR kapu: 2 n állapot Autókorrelációs függvény: l. pénzdobálás: (sin x/x) 2 burkoló! 4 Fehérzajhoz a konstans érték kell - megoldás a digitális
RészletesebbenNégyszög - Háromszög Oszcillátor Mérése Mérési Útmutató
ÓBUDAI EGYETEM Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Híradástechnika Intézet Négyszög - Háromszög Oszcillátor Mérése Mérési Útmutató A mérést végezte: Neptun kód: A mérés időpontja: A méréshez szükséges eszközök:
RészletesebbenIrányítástechnika II. előadásvázlat
Irányítástechnika II. előadásvázlat Dr. Bokor József egyetemi tanár, az MTA rendes tagja BME Közlekedés- és Járműirányítási Tanszék 2018 1 Tartalom Irányítástechnika II. féléves tárgytematika Az irányításelmélet
RészletesebbenRC tag Amplitúdó és Fáziskarakterisztikájának felvétele
RC tag Amplitúdó és Fáziskarakterisztikájának felvétele Mérésadatgyűjtés és Jelfeldolgozás 11. ELŐADÁS Schiffer Ádám Egyetemi adjunktus Közérdekű PÓTMÉRÉS: Akinek elmaradása van, egy mérést pótolhat a
RészletesebbenDiszkrét 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
RészletesebbenNEPTUN-kód: KHTIA21TNC
Kredit: 5 Informatika II. KHTIA21TNC Programozás II. oratórium nappali: 2 ea+ 0 gy+ 0 KMAPR22TNC Dr. Beinschróth József Az aláírás megszerzésnek feltétele: a félév folyamán 2db. ZH mindegyikének legalább
RészletesebbenDr. Gyurcsek István. Példafeladatok. Helygörbék Bode-diagramok HELYGÖRBÉK, BODE-DIAGRAMOK DR. GYURCSEK ISTVÁN
Dr. Gyurcsek István Példafeladatok Helygörbék Bode-diagramok 1 2016.11.11.. Helygörbe szerkesztése VIZSGÁLAT: Mi a következménye annak, ha az áramkör valamelyik jellemző paramétere változik? Helygörbe
RészletesebbenGibbs-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
RészletesebbenFolytonos rendszeregyenletek megoldása. 1. Folytonos idejű (FI) rendszeregyenlet általános alakja
Folytonos rendszeregyenletek megoldása 1. Folytonos idejű (FI) rendszeregyenlet általános alakja A folytonos rendszeregyenletek megoldásakor olyan rendszerekkel foglalkozunk, amelyeknek egyetlen u = u(t)
Részletesebbenilletve, mivel előjelét a elnyeli, a szinuszból pedig kiemelhető: = " 3. = + " 2 = " 2 % &' + +
DFT 1. oldal A Fourier-sorfejtés szerint minden periodikus jel egyértelműen felírható különböző amplitúdójú és fázisú szinusz és koszinusz jelek összegeként: = + + 1. ahol az együtthatók, szintén a definíció
RészletesebbenDIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC
BSC MATEMATIKA II. MÁSODRENDŰ LINEÁRIS DIFFERENCIÁLEGYENLETEK BSc. Matematika II. BGRMAHNND, BGRMAHNNC MÁSODRENDŰ DIFFERENCIÁLEGYENLETEK Egy explicit közönséges másodrendű differenciálegyenlet általános
Részletesebben8. feladatsor: Többváltozós függvények határértéke (megoldás)
Matematika Ac gyakorlat Vegyészmérnöki, Biomérnöki, Környezetmérnöki szakok, 07/8 ősz 8. feladatsor: Többváltozós függvények határértéke (megoldás). Számoljuk ki a következő határértékeket: y + 3 a) y
RészletesebbenGépészeti rendszertechnika (NGB_KV002_1)
Gépészeti rendszertechnika (NGB_KV002_1) 3. Óra Kőrös Péter Közúti és Vasúti Járművek Tanszék Tanszéki mérnök (IS201 vagy a tanszéken) E-mail: korosp@ga.sze.hu Web: http://www.sze.hu/~korosp http://www.sze.hu/~korosp/gepeszeti_rendszertechnika/
Részletesebben5. 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
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:
RészletesebbenAlaptagok Nyquist- és Bode-diagramjai
C Alaptagok Nyquist- és Bode-diagramjai C.1. Bevezetés - Átviteli függvény, frekvenciafüggvény Dinamikus rendszerek leírásának egyik módja az átviteli függvények segítségével történik. Az átviteli függvényeket
RészletesebbenL-transzformáltja: G(s) = L{g(t)}.
Tartalom 1. Stabilitáselmélet stabilitás feltételei inverz inga egyszerűsített modellje 2. Zárt, visszacsatolt rendszerek stabilitása Nyquist stabilitási kritérium Bode stabilitási kritérium 2018 1 Stabilitáselmélet
RészletesebbenSzámítógépes gyakorlat Irányítási rendszerek szintézise
Számítógépes gyakorlat Irányítási rendszerek szintézise Bevezetés A gyakorlatok célja az irányítási rendszerek korszerű számítógépes vizsgálati és tervezési módszereinek bemutatása, az alkalmazáshoz szükséges
RészletesebbenFüggvény határérték összefoglalás
Függvény határérték összefoglalás Függvény határértéke: Def: Függvény: egyértékű reláció. (Vagyis minden értelmezési tartománybeli elemhez, egyértelműen rendelünk hozzá egy elemet az értékkészletből. Vagyis
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
RészletesebbenMárkus 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
RészletesebbenFIR szűrők tervezése
FIR szűrők tervezése 1. Elméleti áttekintés Diszkrét idejű rendszerek esetén a H(z) transzferfüggvény segítségével teremtünk kapcsolatot a rendszer bemenete és kimenete között. Z-transzformáció esetén
RészletesebbenMátrix-exponens, Laplace transzformáció
2016. április 4. 2016. április 11. LINEÁRIS DIFFERENCIÁLEGYENLET RENDSZEREK ÉS A MÁTRIX-EXPONENS KAPCSOLATA Feladat - ismétlés Tegyük fel, hogy A(t) = (a ik (t)), i, k = 1,..., n és b(t) folytonos mátrix-függvények
Részletesebben6. Függvények. 1. Az alábbi függvények közül melyik szigorúan monoton növekvő a 0;1 intervallumban?
6. Függvények I. Nulladik ZH-ban láttuk: 1. Az alábbi függvények közül melyik szigorúan monoton növekvő a 0;1 intervallumban? f x g x cos x h x x ( ) sin x (A) Az f és a h. (B) Mindhárom. (C) Csak az f.
RészletesebbenJelek és rendszerek - 7.előadás
Jelek és rendszerek - 7.előadás A Laplace-transzformáció és alkalmazása Mérnök informatika BSc Pécsi Tudományegyetem, Pollack Mihály Műszaki Kar Műszaki Informatika és Villamos Intézet Műszaki Informatika
RészletesebbenTartalom. Állapottér reprezentációk tulajdonságai stabilitás irányíthatóság megfigyelhetőség minimalitás
Tartalom Állapottér reprezentációk tulajdonságai stabilitás irányíthatóság megfigyelhetőség minimalitás 2018 1 Állapottér reprezentációk tulajdonságai Általánosan egy lineáris, SISO dinamikus rendszer
RészletesebbenMintavételezés és FI rendszerek DI szimulációja
Mintavételezés és FI rendszerek DI szimulációja Dr. Horváth Péter, BME HVT 5. december.. feladat Adott az alábbi FI jel: x f (t) = cos(3t) + cos(4t), ([ω] =krad/s). Legalább mekkorára kell választani a
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
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
RészletesebbenIrányítástechnika GÁSPÁR PÉTER. Prof. BOKOR JÓZSEF útmutatásai alapján
Irányítástechnika GÁSPÁR PÉTER Prof. BOKOR JÓZSEF útmutatásai alapján Irányítástechnika a Alapfogalmak, modellezési elvek. Irányítástechnika Budapest, 2009 2 Az előadás szerkezete a 1. 2. módszerei 3.
RészletesebbenTartalomjegyzék. Tartalomjegyzék Valós változós valós értékű függvények... 2
Tartalomjegyzék Tartalomjegyzék... Valós változós valós értékű függvények... Hatványfüggvények:... Páratlan gyökfüggvények:... Páros gyökfüggvények... Törtkitevős függvények (gyökfüggvények hatványai)...
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
RészletesebbenÉrtékelés Összesen: 100 pont 100% = 100 pont A VIZSGAFELADAT MEGOLDÁSÁRA JAVASOLT %-OS EREDMÉNY: EBBEN A VIZSGARÉSZBEN A VIZSGAFELADAT ARÁNYA 35%.
Az Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzék módosításának eljárásrendjéről szóló 133/2010. (IV. 22.) Korm. rendelet alapján: Szakképesítés, szakképesítés-elágazás, rész-szakképesítés,
RészletesebbenMECHATRONIKA Mechatronika alapképzési szak (BSc) záróvizsga kérdései. (Javítás dátuma: )
MECHATRONIKA 2010 Mechatronika alapképzési szak (BSc) záróvizsga kérdései (Javítás dátuma: 2016.12.20.) A FELKÉSZÜLÉS TÉMAKÖREI A számozott vizsgakérdések a rendezett felkészülés érdekében vastag betűkkel
RészletesebbenÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA
ÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA Az áramkörök szimulációja révén betekintést nyerünk azok működésébe. Meg tudjuk határozni az áramkörök válaszát különböző gerjesztésekre, különböző üzemmódokra. Végezhetők analóg
RészletesebbenInverz Laplace-transzformáció. Vajda István március 4.
Analízis előadások Vajda István 2009. március 4. Definíció: Ha az f (t) függvény laplace-transzformáltja F (s), akkor f (t)-t az F (s) függvény inverz Laplace-transzformáltjának nevezzük. Definíció: Ha
RészletesebbenJelgenerátorok ELEKTRONIKA_2
Jelgenerátorok ELEKTRONIKA_2 TEMATIKA Jelgenerátorok osztályozása. Túlvezérelt erősítők. Feszültségkomparátorok. Visszacsatolt komparátorok. Multivibrátor. Pozitív visszacsatolás. Oszcillátorok. RC oszcillátorok.
Részletesebben25/1. Stacionárius és tranziens megoldás. Kezdeti és végérték tétel.
25/1. Stacionárius és tranziens megoldás. Kezdeti és végérték tétel. A gerjesztı jelek hálózatba történı be- vagy kikapcsolása után átmeneti (tranziens) jelenség játszódik le. Az állandósult (stacionárius)
RészletesebbenFeszültségérzékelők a méréstechnikában
5. Laboratóriumi gyakorlat Feszültségérzékelők a méréstechnikában 1. A gyakorlat célja Az elektronikus mérőműszerekben használatos különböző feszültségdetektoroknak tanulmányozása, átviteli karakterisztika
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.
Részletesebbenmilyen mennyiségeket jelölnek a Bode diagram tengelyei? csoportosítsa a determinisztikus jeleket!
A 2011-es ZH kérdései emlékezetből, majd közösen kidolgozva. Lehet benne rossz, de elég sokan szerkesztettük egyszerre, szóval feltehetően a nagyja helyes. milyen mennyiségeket jelölnek a Bode diagram
RészletesebbenRC tag Amplitúdó és Fáziskarakterisztikájának felvétele
RC tag Amplitúdó és Fáziskarakterisztikájának felvétele Mérésadatgyűjtés és Jelfeldolgozás 12. ELŐADÁS Schiffer Ádám Egyetemi adjunktus Közérdekű 2008.05.09. PTE PMMK MIT 2 Közérdekű PÓTMÉRÉS: Akinek elmaradása
RészletesebbenIrányítástechnika GÁSPÁR PÉTER. Prof. BOKOR JÓZSEF útmutatásai alapján
Irányítástechnika GÁSPÁR PÉTER Prof. BOKOR JÓZSEF útmutatásai alapján Rendszer és irányításelmélet Rendszerek idő és frekvencia tartományi vizsgálata Irányítástechnika Budapest, 29 2 Az előadás felépítése
RészletesebbenSzámítógépvezérelt 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
RészletesebbenBevezetés 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,
RészletesebbenFI rendszerek periodikus állandósult állapota (JR1 ismétlés)
FI rendszerek periodikus állandósult állapota (JR ismétlés) Dr. Horváth Péter, BME HV 6. szeptember.. feladat Az ábrán látható ún. Maxwell-Wienhídkapcsolás segítségével egy veszteséges tekercs L x induktivitása
RészletesebbenGépészeti rendszertechnika (NGB_KV002_1)
Gépészeti rendszertechnika (NGB_KV002_1) 5. Óra Kőrös Péter Közúti és Vasúti Járművek Tanszék Tanszéki mérnök (IS201 vagy a tanszéken) E-mail: korosp@ga.sze.hu Web: http://www.sze.hu/~korosp http://www.sze.hu/~korosp/gepeszeti_rendszertechnika/
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
RészletesebbenElektronika II laboratórium 1. mérés: R L C négypólusok vizsgálata
Elektronika II laboratórium 1. mérés: R L C négypólusok vizsgálata 2017.09.18. A legalapvetőbb áramkörök ellenállásokat, kondenzátorokat és indukciós tekercseket tartalmazó áramkörök. A fenti elemekből
RészletesebbenALAPFOGALMIKÉRDÉSEK VILLAMOSSÁGTANBÓL 1. EGYENÁRAM
ALAPFOGALMIKÉRDÉSEK VILLAMOSSÁGTANBÓL INFORMATIKUS HALLGATÓK RÉSZÉRE 1. EGYENÁRAM 1. Vezesse le a feszültségosztó képletet két ellenállás (R 1 és R 2 ) esetén! Az összefüggésben szerepl mennyiségek jelölését
Részletesebben5. Hét Sorrendi hálózatok
5. Hét Sorrendi hálózatok Digitális technika 2015/2016 Bevezető példák Példa 1: Italautomata Legyen az általunk vizsgált rendszer egy italautomata, amelyről az alábbi dolgokat tudjuk: 150 Ft egy üdítő
RészletesebbenPTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak
PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak MATEMATIKA (A tantárgy tartalma és a tananyag elsajátításának időterve.) Összeállította: Kis Miklós adjunktus Tankönyvek Megegyeznek az 1. és 2. félévben
RészletesebbenJelfeldolgozás. Gyakorlat: A tantermi gyakorlatokon való részvétel kötelező! Kollokvium: csak gyakorlati jeggyel!
1 Jelfeldolgozás Jegyzet: http://itl7.elte.hu : Elektronika jegyzet (Csákány A., ELTE TTK 119) Jelek feldolgozása (Bagoly Zs. Csákány A.) angol nyelv DSP (PDF) jegyzet Gyakorlat: A tantermi gyakorlatokon
Részletesebben