Digitális jelfeldolgozás
|
|
- Regina Nemesné
- 6 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Digitális jelfeldolgozás Mintavételezés és jel-rekonstrukció Magyar Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék szeptember 8.
2 Áttekintés Bevezetés 1 Bevezetés 2 Analóg jelek 3 Mintavételezés 4 Szinuszos jelek mintavételezése 5 Különböző DSP frekvenciaegységek 6 DSP rendszerek alapvető komponensei Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 szeptember 2 / 22
3 Bevezetés Bevezetés Analóg jelek digitális feldolgozásának lépései A/D konverzió: digitalizálás és kvantálás digitális jelek feldolgozása D/A konverzió: a digitális jel visszatranszformálása analóg jelé Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 szeptember 3 / 22
4 Áttekintés Analóg jelek 1 Bevezetés 2 Analóg jelek 3 Mintavételezés 4 Szinuszos jelek mintavételezése 5 Különböző DSP frekvenciaegységek 6 DSP rendszerek alapvető komponensei Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 szeptember 4 / 22
5 Analóg jelek Időtartomány Jelek: x(t) időfüggvények Analóg jelek Inverz-Fourier transztformált x(t) = jωt dω X (Ω)e 2π Laplace transzformált (s = jω) Frekvenciatartomány X (Ω) Fourier transzformált X (Ω) = x(t)e jωt dt x(t) = e α 1t e jω 1t u(t) s 1 = α 1 + jω 1 X (s) = 1 s s 1 X (s) = x(t)e st dt Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 szeptember 5 / 22
6 Lineáris renszerek Analóg jelek Lineáris időinvariáns (LTI, Linear, Time-Invariant) rendszerek h(t) impulzusválasz-függvényének (súlyfüggvényének) ismeretében x(t)-re adott válasz időtartományban konvolúció y(t) = frekvenciatartományban szorzat H(Ω): frekvenciaválasz függvény h(t t )x(t )dt = h(t) x(t) Y (Ω) = H(Ω) X (Ω) H(Ω) = h(t)e jωt dt Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 szeptember 6 / 22
7 Lineáris renszerek Analóg jelek LTI rendszer állandósult állapotbeli válasza szinuszos bemenetre Frekvenciafüggő erősítés (és fázistolás) x(t) = e jωt y(t) = H(Ω)e jωt = H(Ω) e j(ω+arg(h(ω)))t Szuperpozíció tétele: x(t) = A 1 e jω 1t +A 2 e jω 2t y(t) = A 1 H(Ω 1 )e jω 1t +A 2 H(Ω 2 )e jω 2t Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 szeptember 7 / 22
8 Mintavételezés Mintavételezés T másodpercenként periodikusan megmérjük a jel értékét az időhalmazt diszkretizáljuk t = nt, n = 0, 1, 2,... Kérdések Milyen hatással van a mintavételezés a jel spektrumára? Hogy válasszuk meg T -t? Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 szeptember 8 / 22
9 Mintavételezés Mintavételezés Az eredeti jel teljes spektruma periodikusan ismétlődve megjelenik a mintavételezett jelben, az ismétlődés frekvenciája a mintavételi frekvencia: f s = 1 T Csak a mintavételezett jel spektrumának ismeretében nem határozható meg az eredeti jel spektruma (alias). Mintavételi idő: elég kicsi ne túl kicsi Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 szeptember 9 / 22
10 Mintavételezési tétel Mintavételezés Mintavételezési tétel Tétel (Shannon) Legyen x(t) sávhatárolt jel. Az x(t) jel egyértelműen előállítható az x(nt ) mintáiból, ha az f s mintavételi frekvencia legalább kétszerese a jel maximális frekvenciájának (f max ), azaz f s 2f max vagy T 1 2f max. Megengedhető legkisebb mintavételi frekvencia (Nyquist ráta): f s = 2f max Nyquist frekvencia: fs 2[ ] Nyquist intervallum: fs 2, fs 2 Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 szeptember 10 / 22
11 Mintavételezési tétel Mintavételezés Mintavételezési tétel f max és f s értéke alkalmazásfüggő alkalmazás f max f s geofizikai 500 Hz 1kHz biomedikai 1kHz 2kHz mechanikai 2kHz 4kHz beszéd 4kHz 8kHz audio 20kHz 40 khz video 4Mhz 8MHz Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 szeptember 11 / 22
12 Antialias előszűrők Mintavételezés Antialias előszűrők A gyakorlatban előforduló jelek nem sávhatároltak Mintavételezés előtt analóg aluláteresztő szűrés (antialias előszűrés) Vágási frekvencia (f max ) legfeljebb a Nyquist frekvencia lehet f max f s 2 Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 szeptember 12 / 22
13 Antialias előszűrők Mintavételezés Hardver korlátok Mi történik, ha nem a Shannon tételnek megfelelően mintavételezünk? Shannon tétel alsó korlátot ad f s -re Az alkalmazott hardver felső korlátot szab f s -nek Minta feldolgozási ideje: T proc Korlát: T T proc, azaz f s f proc (f proc = 1/T proc ) (Összegezve) 2f max f s f proc Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 szeptember 13 / 22
14 Áttekintés Szinuszos jelek mintavételezése 1 Bevezetés 2 Analóg jelek 3 Mintavételezés 4 Szinuszos jelek mintavételezése Analóg rekonstrukció és alias Forgómozgás 5 Különböző DSP frekvenciaegységek 6 DSP rendszerek alapvető komponensei Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 szeptember 14 / 22
15 Szinuszos jelek mintavételezése Szinuszos jelek mintavételezése x(t) = cos(2πft) Ciklusonkénti mintavételek legkisebb elfogadható száma 2 f s 2 minta ( fs f s 2f = minta/s f ciklus f ciklus/s = minta ) ciklus Tetszőleges általános x(t) jel felírható szinuszos jelek lineáris kombinációjaként (inverz Fourier transzformáció) x(t) = A 1 cos(2πf 1 t) + A 2 cos(2πf 2 t) + + A max cos(2πf max t) 2f 1 2f 2 2f max f s Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 szeptember 15 / 22
16 Szinuszos jelek mintavételezése Analóg rekonstrukció és alias Analóg rekonstrukció és alias Alias hatása a rekonstruált jelre Komplex exponenciálisok x(t) = e jωt = e 2πjft Mintavételezés (t = nt ): x(nt ) = e jωnt = e 2πjfTn Komplex exponenciálisok családja (m = 0, ±1, ±2,... ) x m (t) = e 2πj(f +mfs)t 2πj(f +mfs)tn, ill. x m (t) = e x m (nt ) = e 2πj(f +mfs)tn = e 2πjfTn e 2πjmfsTn = e 2πjfTn = x(nt ) Tehát az f, f ± f s, f ± 2f s,..., f ± mf s frekvenciák ekvivalensek Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 szeptember 16 / 22
17 Szinuszos jelek mintavételezése Analóg rekonstrukció és alias Analóg rekonstrukció és alias Egy ideális analóg helyreállító a [ f s /2, f s /2] Nyquist intervallumbeli spektrumot állítja helyre (aluláteresztő szűrő) A helyreállított jel x a (t) = e 2πjfat, ahol f a = f mod (f s ) Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 szeptember 17 / 22
18 Forgómozgás Szinuszos jelek mintavételezése Forgómozgás e 2πjft komplex exponenciális leírása forgómozgásként forgómozgás frekvenciája f fordulat/s (Ω = 2πf radián/s) villogás frekvenciája f s villanás/s két villanás közti szögelfordulás ω ω = ΩT = 2πfT = 2πf f s digitális frekvencia [radián/minta] Digitális frekvencia x(nt ) = e 2πjfTn = e jωn Nyquist frekvencia f = f s /2 ω = π Nyquist intervallum [ π, π] Alias frekvencia ω a = ω mod (2π) Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 szeptember 18 / 22
19 Különböző DSP frekvenciaegységek Áttekintés 1 Bevezetés 2 Analóg jelek 3 Mintavételezés 4 Szinuszos jelek mintavételezése 5 Különböző DSP frekvenciaegységek 6 DSP rendszerek alapvető komponensei Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 szeptember 19 / 22
20 Különböző DSP frekvenciaegységek Különböző DSP frekvencia egységek Ugyanannak a mintavételezett komplex exponenciálisnak a különböző formái e 2πjfTn = e 2πj f fs n = e jωtn = e jωn Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 szeptember 20 / 22
21 DSP rendszerek alapvető komponensei Áttekintés 1 Bevezetés 2 Analóg jelek 3 Mintavételezés 4 Szinuszos jelek mintavételezése 5 Különböző DSP frekvenciaegységek 6 DSP rendszerek alapvető komponensei Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 szeptember 21 / 22
22 DSP rendszerek alapvető komponensei DSP rendszerek alapvető komponensei 1 Analóg antialias (aluláteresztő) előszűrő 2 A/D konverter (mintavevő és kvantáló) 3 Digitális jelfeldolgozó processzor 4 D/A konverter (nulladrendű tartó) 5 Analóg utószűrő Y a (f ) = H POST (f )H DAC (f )H DSP (f ) 1 T (H PRE (f )X a (f ) + másolatok) = H DSP (f )X a (f ) Magyar A. (Pannon Egyetem) DSP 2011 szeptember 22 / 22
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
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
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
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
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
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
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
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
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
RészletesebbenJelfeldolgozás bevezető. Témalaboratórium
Jelfeldolgozás bevezető Témalaboratórium Tartalom Jelfeldolgozás alapjai Lineáris rendszerelmélet Fourier transzformációk és kapcsolataik Spektrális képek értelmezése Képfeldolgozás alapjai Néhány nevezetesebb
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
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
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:
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.
RészletesebbenAnalóg-digitális átalakítás. Rencz Márta/ Ress S. Elektronikus Eszközök Tanszék
Analóg-digitális átalakítás Rencz Márta/ Ress S. Elektronikus Eszközök Tanszék Mai témák Mintavételezés A/D átalakítók típusok D/A átalakítás 12/10/2007 2/17 A/D ill. D/A átalakítók A világ analóg, a jelfeldolgozás
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
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
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
Részletesebben1.1 Számítógéppel irányított rendszerek
Számítógépes irányításelmélet 4. Számítógéppel irányított rendszerek A fejezetnek az a célja, hogy bevezesse a számítógéppel irányított rendszerek alapfogalmait. Bemutatja a folytonos jel mintavételezését,
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
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
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
RészletesebbenFourier transzformáció
a Matematika mérnököknek II. című tárgyhoz Fourier transzformáció Fourier transzformáció, heurisztika Tekintsük egy 2L szerint periodikus függvény Fourier sorát: f (x) = a 0 2 + ( ( nπ ) ( nπ )) a n cos
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
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
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.
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
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
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:
RészletesebbenSzámítógépvezérelt szabályozások elmélete
Számítógépvezérelt szabályozások elmélete Folytonos idejű rendszerek Magyar Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék Számítógépvezérelt szabályozások
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
RészletesebbenNéhány fontosabb folytonosidejű jel
Jelek és rendszerek MEMO_2 Néhány fontosabb folytonosidejű jel Ugrásfüggvény Bármely választással: Egységugrás vagy Heaviside-féle függvény Ideális kapcsoló. Signum függvény, előjel függvény. MEMO_2 1
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
RészletesebbenKiegészítés a Párbeszédes Informatikai Rendszerek tantárgyhoz
Kiegészítés a Párbeszédes Informatikai Rendszerek tantárgyhoz Fazekas István 2011 R1 Tartalomjegyzék 1. Hangtani alapok...5 1.1 Periodikus jelek...5 1.1.1 Időben periodikus jelek...5 1.1.2 Térben periodikus
RészletesebbenDigitális Fourier-analizátorok (DFT - FFT)
6 Digitális Fourier-analizátoro (DFT - FFT) Eze az analizátoro digitális műödésűe és a Fourier-transzformálás elvén alapulna. A digitális Fourier analizátoro a folytonos időfüggvény mintavételezett jeleit
RészletesebbenReichardt András okt. 13 nov. 8.
Példák és feladatok a Hálózatok és rendszerek analízise 2. tárgyhoz Reichardt András 2003. okt. 3 nov. 8. . fejezet Komplex frekvenciatartománybeli analízis Az alábbiakban a komplex frekvenciatartományban
RészletesebbenÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 5. A JELFELDOLGOZÁS ALAPJAI: JELEK
ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 5. A JELFELDOLGOZÁS ALAPJAI: JELEK Dr. Soumelidis Alexandros 2018.10.18. BME KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR 32708-2/2017/INTFIN SZÁMÚ EMMI ÁLTAL TÁMOGATOTT TANANYAG Mérések
Részletesebbenjelfeldolgozásba II.
TÁMOP-4.1.1.F-14/1/KONV-215-9 A gépészeti és informatikai ágazatok duális és moduláris képzéseinek kialakítása a Pécsi Tudományegyetemen Bevezetés a számítógépes jelfeldolgozásba II. Sári Zoltán Pécs 215
RészletesebbenFourier térbeli analízis, inverz probléma. Orvosi képdiagnosztika 7-8. ea ősz
Fourier térbeli analízis, inverz probléma Orvosi képdiagnosztika 7-8. ea. 2015 ősz 7. előadás tartalma Fourier transzformációk és kapcsolataik: FS, FT, DTFT, DFT, DFS Mintavételezés, interpoláció Frekvenciaszivárgás
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.
RészletesebbenGépészeti rendszertechnika (NGB_KV002_1)
Gépészeti rendszertechnika (NGB_KV002_1) 6. 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/
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
RészletesebbenANTAL Margit. Sapientia - Erdélyi Magyar Tudományegyetem. Jelfeldolgozás. ANTAL Margit. Adminisztratív. Bevezetés. Matematikai alapismeretek.
Jelfeldolgozás 1. Sapientia - Erdélyi Magyar Tudományegyetem 2007 és jeleket generáló és jeleket generáló és jeleket generáló Gyakorlatok - MATLAB (OCTAVE) (50%) Írásbeli vizsga (50%) és jeleket generáló
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
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
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
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
RészletesebbenDigitális jelfeldolgozás
Digitális jelfeldolgozás Dr. Fodor, Dénes Szerzői jog 2014 Pannon Egyetem A tananyag a TÁMOP-4.1.2.A/1-11/1-2011-0042 azonosító számú Mechatronikai mérnök MSc tananyagfejlesztés projekt keretében készült.
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
RészletesebbenFourier térbeli analízis, inverz probléma. Orvosi képdiagnosztika 6-8. ea ősz
Fourier térbeli analízis, inverz probléma Orvosi képdiagnosztika 6-8. ea. 2016 ősz 6. előadás tartalma Fourier transzformációk és kapcsolataik: FS, FT, DTFT, DFT, DFS Mintavételezés, interpoláció Spektrumszivárgás
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)
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
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/
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
RészletesebbenTartalom. 1. Állapotegyenletek megoldása 2. Állapot visszacsatolás (pólusallokáció)
Tartalom 1. Állapotegyenletek megoldása 2. Állapot visszacsatolás (pólusallokáció) 2015 1 Állapotgyenletek megoldása Tekintsük az ẋ(t) = ax(t), x(0) = 1 differenciálegyenletet. Ismert, hogy a megoldás
RészletesebbenA digitális jelek időben és értékben elkülönülő, diszkrét mintákból állnak. Ezek a jelek diszkrét értékűek és idejűek.
A digitális hangrögzítés és lejátszás A digitális hangrögzítés és lejátszás az analóg felvételhez és lejátszáshoz hasonló módon történik, viszont a rögzítés módja már nagymértékben eltér. Ezt a folyamatot
RészletesebbenKommunikációs hálózatok 2
Kommunikációs hálózatok 2 A fizikai rétegről Németh Krisztián BME TMIT 2017. márc. 27. Hajnalka névnap Színházi világnap A whisk(e)y világnapja :)* *Skót, kanadai, japán: whisky, ír, amerikai: whiskey
RészletesebbenFourier térbeli analízis, inverz probléma. Orvosi képdiagnosztika 5-7. ea ősz
Fourier térbeli analízis, inverz probléma Orvosi képdiagnosztika 5-7. ea. 2017 ősz 6. Előadás tartalma Spektrumszivárgás Képfeldolgozás frekvencia tartományban: 2D Spektrum gépi ábrázolása Szűrések frekvenciatartományban
RészletesebbenHálózatok számítása egyenáramú és szinuszos gerjesztések esetén. Egyenáramú hálózatok vizsgálata Szinuszos áramú hálózatok vizsgálata
Hálózatok számítása egyenáramú és szinuszos gerjesztések esetén Egyenáramú hálózatok vizsgálata Szinuszos áramú hálózatok vizsgálata Egyenáramú hálózatok vizsgálata ellenállások, generátorok, belső ellenállások
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
RészletesebbenTörténeti Áttekintés
Történeti Áttekintés Történeti Áttekintés Értesülés, Információ Érzékelő Ítéletalkotó Értesülés, Információ Anyag, Energia BE Jelformáló Módosító Termelőeszköz Folyamat Rendelkezés Beavatkozás Anyag,
RészletesebbenMérés 3 - Ellenörzö mérés - 5. Alakítsunk A-t meg D-t oda-vissza (A/D, D/A átlakító)
Mérés 3 - Ellenörzö mérés - 5. Alakítsunk A-t meg D-t oda-vissza (A/D, D/A átlakító) 1. A D/A átalakító erısítési hibája és beállása Mérje meg a D/A átalakító erısítési hibáját! A hibát százalékban adja
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:
RészletesebbenFolytonos idejű jelek mintavételezése, diszkrét adatsorok analízise
Folytonos idejű jelek mintavételezése, diszkrét adatsorok analízise Mérésadatgyűjtés, jelfeldolgozás 8. előadás Dr. Iványi Miklósné, egyetemi tanár Schiffer Ádám, egyetemi adjunktus LabVIEW-7. EA-/ Jelalak
RészletesebbenKommunikációs hálózatok 2 Analóg és digitális beszédátvitel
Kommunikációs hálózatok 2 Analóg és digitális beszédátvitel Németh Krisztián BME TMIT 2017. február 14. A tárgy felépítése 1. Bevezetés Bemutatkozás, játékszabályok, stb. Technikatörténeti áttekintés Mai
Részletesebben4. Laplace transzformáció és alkalmazása
4. Laplace transzformáció és alkalmazása 4.1. Laplace transzformált és tulajdonságai Differenciálegyenletek egy csoportja algebrai egyenletté alakítható. Ennek egyik eszköze a Laplace transzformáció. Definíció:
RészletesebbenDekonvolúció a mikroszkópiában. Barna László MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet Nikon-KOKI képalkotó Központ
Dekonvolúció a mikroszkópiában Barna László MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet Nikon-KOKI képalkotó Központ 2015 Fourier-Sorok Minden 2π szerint periodikus függvény előállítható f x ~ a 0 2 + (a
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
Részletesebben1.A matematikai mintavételezés T mintavételi idővel felfogható modulációs eljárásnak, ahol a hordozó jel
1.A matematikai mintavételezés T mintavételi idővel felfogható modulációs eljárásnak, ahol a hordozó jel eltolt Dirac impulzusokból áll. Adja meg a hordozó jel I (s) T Laplace-transzformáltját és annak
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 jelfeldolgozás
Fürjes Andor Tamás Digitális jelfeldolgozás Rádiós napok 2001. nov. 7-8. Tartalom Digitalizálás és gyakorlati következményei Jelfeldolgozási alapok Digitális jelátvitel 2 Digitalizálás és következményei
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)
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
RészletesebbenRezgés, Hullámok. Rezgés, oszcilláció. Harmonikus rezgő mozgás jellemzői
Rezgés, oszcilláció Rezgés, Hullámok Fogorvos képzés 2016/17 Szatmári Dávid (david.szatmari@aok.pte.hu) 2016.09.26. Bármilyen azonos időközönként ismétlődő mozgást, periodikus mozgásnak nevezünk. A rezgési
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
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
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
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
RészletesebbenMéréstechnika. Rezgésmérés. Készítette: Ángyán Béla. Iszak Gábor. Seidl Áron. Veszprém. [Ide írhatja a szöveget] oldal 1
Méréstechnika Rezgésmérés Készítette: Ángyán Béla Iszak Gábor Seidl Áron Veszprém 2014 [Ide írhatja a szöveget] oldal 1 A rezgésekkel kapcsolatos alapfogalmak A rezgés a Magyar Értelmező Szótár megfogalmazása
RészletesebbenGépészeti rendszertechnika (NGB_KV002_1)
Gépészeti rendszertechnika (NGB_KV002_1) 4. 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/
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
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
RészletesebbenTartalom. Soros kompenzátor tervezése 1. Tervezési célok 2. Tervezés felnyitott hurokban 3. Elemzés zárt hurokban 4. Demonstrációs példák
Tartalom Soros kompenzátor tervezése 1. Tervezési célok 2. Tervezés felnyitott hurokban 3. Elemzés zárt hurokban 4. Demonstrációs példák 215 1 Tervezési célok Szabályozó tervezés célja Stabilitás biztosítása
RészletesebbenSzámítógéppel irányított rendszerek elmélete. Gyakorlat - Mintavételezés, DT-LTI rendszermodellek
Számítógéppel irányított rendszerek elmélete Gyakorlat - Mintavételezés, DT-LTI rendszermodellek Hangos Katalin Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: hangos.katalin@virt.uni-pannon.hu
RészletesebbenFourier transzformáció
Fourier transzformáció A szeizmikus hullámok tanulmányozása során igen nagy jelentősége van a hullámok frekvencia tartalmának. Ezt használjuk a hullámok alakjának mintavételezésekor, lineáris szűrések
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
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
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
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
RészletesebbenIdő-frekvencia transzformációk waveletek
Idő-frekvencia transzformációk waveletek Pokol Gergő BME NTI Üzemi mérések és diagnosztika 2015. április 23. Vázlat Alapfogalmak az idő-frekvencia síkon Rövid idejű Fourier-transzformáció spektrogram Folytonos
RészletesebbenMechanika I-II. Példatár
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Műszaki Mechanika Tanszék Mechanika I-II. Példatár 2012. május 24. Előszó A példatár célja, hogy támogassa a mechanika I. és mechanika II. tárgy oktatását
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,
RészletesebbenKommunikációs hálózatok 2 Analóg és digitális beszédátvitel
Kommunikációs hálózatok 2 Analóg és digitális beszédátvitel Németh Krisztián BME TMIT 2016. február 23. A tárgy felépítése 1. Bevezetés Bemutatkozás, játékszabályok, stb. Technikatörténeti áttekintés Mai
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:
RészletesebbenElektromosságtan. III. Szinuszos áramú hálózatok. Magyar Attila
Eletromosságtan III. Szinuszos áramú hálózato Magyar Attila Pannon Egyetem Műszai Informatia Kar Villamosmérnöi és Információs Rendszere Tanszé amagyar@almos.vein.hu 2010. április 26. Átteintés Szinuszosan
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
RészletesebbenHogy volt akkor? Hogy lenne ma?
Adatátvitel a földi állomásra és a fedélzeti adattárolás kérdései. Dr. Hetényi Tamás 2015 Február 27 Projektek ETMSZ SSPI Whistler VEGA egyéb Hogy volt akkor? Hogy lenne ma? 618-as labor Z80 hőskora. PDP-12
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
Részletesebben