Híradástechikai jelfeldolgozás

Hasonló dokumentumok
Híradástechikai jelfeldolgozás

Híradástechikai jelfeldolgozás

6. JELDIGITALIZÁLÁS ÉS JELREKONSTRUKCIÓ: KVANTÁLÁS, KÓDOLÁS 2

Populáció nagyságának felmérése, becslése

Híradástechikai jelfeldolgozás

Kísérleti hangrendszer tervezése házimozihoz

100% BIO Natur/Bio kozmetikumok és testápolás

FELADATOK MÉRÉSELMÉLET tárgykörben. 1. Egy műszer osztálypontossága 2.5, a végkitérése 300 V. Mekkora a mérés abszolút hibája?

A statisztikai vizsgálat tárgyát képező egyedek összességét statisztikai sokaságnak nevezzük.

ANTAL Margit. Sapientia - Erdélyi Magyar Tudományegyetem. Jelfeldolgozás. ANTAL Margit. Adminisztratív. Bevezetés. Matematikai alapismeretek.

Kiberfizikai rendszerek

Elektronika Előadás. Digitális-analóg és analóg-digitális átalakítók

Zárthelyi dolgozat 2014 C... GEVEE037B tárgy hallgatói számára

Informatikai eszközök fizikai alapjai Lovász Béla

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

Alapfogalmak. Trendelemzés Szezonalitás Modellek. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc október 29. 1/49

A Lee-Carter módszer magyarországi

Távközlő hálózatok és szolgáltatások Távközlő rendszerek áttekintése

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 3. MÉRÉSFELDOLGOZÁS

Digitális jelfeldolgozás

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment

Hibadetektáló és javító kódolások

KÓDOLÁSTECHNIKA PZH december 18.

véletlen : statisztikai törvényeknek engedelmeskedik (Mi az ami közös a népszavazásban, a betegségek gyógyulásában és a fiz. kém. laborban?

Informatika a valós világban: a számítógépek és környezetünk kapcsolódási lehetőségei

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék. Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens

14 A Black-Scholes-Merton modell. Options, Futures, and Other Derivatives, 8th Edition, Copyright John C. Hull

Akusztikus távolság meghatározás a vezeték nélküli szenzor hálózatokban. Előadó: Kincses Zoltán

9. ábra. A 25B-7 feladathoz

ε v ε c Sávszerkezet EMLÉKEZTETŐ Teljesen betöltött sáv: félvezető Hol van a kémiai potenciál? Fermi-Dirac statisztika exponenciális lecsengés

Kommunikációs hálózatok 2 Analóg és digitális beszédátvitel

A/D és D/A átalakítók gyakorlat

Valószínűségszámítás összefoglaló

Zavar (confounding): akkor lép fel egy kísérletben, ha a kísérletet végző nem tudja megkülönböztetni az egyes faktorokat.

Objektív beszédminősítés

Híradástechikai jelfeldolgozás

Beszédinformációs rendszerek 5. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás, beszédkódolás. Csapó Tamás Gábor

0 0 1 Dekódolás. Az órajel hatására a beolvasott utasítás kód tárolódik az IC regiszterben, valamint a PC értéke növekszik.

OKOSTELE. 0 Ft. szükséges. KÉPE. 0 Ft. 80 cm. 0 Ft. kezdőrész

A piaci (egytényezős) modellek és portfóliók képzése

Mozgásmodellezés. Lukovszki Csaba. Navigációs és helyalapú szolgáltatások és alkalmazások (VITMMA07)

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek

Áramkörszámítás. Nyílhurkú erősítés hatása

A HIV-fertőzés alapmodellje. Vírusdinamika = a szervezeten belüli folyamatok modellezése

Statisztika elméleti összefoglaló

ANALÓG-DIGITÁLIS ÉS DIGITÁLIS-ANALÓG ÁTALAKÍTÓK

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 0. TANTÁRGY ISMERTETŐ

Távközlő hálózatok és szolgáltatások IP hálózatok elérése távközlő és kábel-tv hálózatokon

Principal Component Analysis

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Analóg "átjáró" "Going digital" is not a panacea [K. Self]

Analóg digitális átalakítók ELEKTRONIKA_2

f (M (ξ)) M (f (ξ)) Bizonyítás: Megjegyezzük, hogy konvex függvényekre mindig létezik a ± ben

Az idősorok összetevői Trendszámítás Szezonalitás Prognosztika ZH

Informatika Rendszerek Alapjai

Híradástechikai jelfeldolgozás

Távközlő hálózatok és szolgáltatások IP hálózatok elérése távközlő és kábel-tv hálózatokon

Továbblépés. Általános, lineáris modell. Példák. Jellemzık. Matematikai statisztika 12. elıadás,

Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok. Géczi-Papp Renáta

Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok


VÁLASZLAP ..BF.. KockaKobak Országos Matematikaverseny MINTA Kezdő feladat: KockaKobak Országos Matematikaverseny MINTA 2012.

Digitális hangtechnika. Segédlet a Kommunikáció-akusztika tanulásához

I. C8051Fxxx mikrovezérlők hardverfelépítése, működése. II. C8051Fxxx mikrovezérlők programozása. III. Digitális perifériák

2. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás

Dr. Kalló Noémi. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék. Dr.

A pénzügyi számítások alapjai I. Szakirodalom. Az előadás témakörei

Approximációs algoritmusok

internet-hozzáférés szolgáltatás leíró táblázat EGYSÉGES INTERNET-HOZZÁFÉRÉS SZOLGÁLTATÁS LEÍRÓ TÁBLÁZAT Garantált sávszélességű 10/10 Mbps

1. Ismertesse az átviteltechnikai mérőadók szolgáltatásait!

Orvosi Fizika és Statisztika

Hálózatok I. Várady Géza. Műszaki Informatika Tanszék Iroda: K203

5. Geometriai transzformációk

Sharp MX-M363N. Általános. Másoló

KÉSZLETMODELLEZÉS EGYKOR ÉS MA

A Telefongyárban folyó műszaki tevékenység

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

Diszkrét Matematika. zöld könyv ): XIII. fejezet: 1583, 1587, 1588, 1590, Matematikai feladatgyűjtemény II. (

Jelek és rendszerek 1. 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék

Kvantummechanika gyakorlo feladatok 1 - Megoldások. 1. feladat: Az eltolás operátorának megtalálásával teljesen analóg módon fejtsük Taylor-sorba

Információs rendszerek elméleti alapjai. Információelmélet

a.) Internet-hozzáférési szolgáltatás, tartalom-meghatározás és előfizetési díj:

Számítógépes Hálózatok

QP és QX mélykútszivattyúk 4"

Objektív beszédminısítés

A szórások vizsgálata. Az F-próba. A döntés. Az F-próba szabadsági fokai

Gyakorló feladatok - 2.

CHT& NSZT Hoeffding NET mom. stabilis november 9.

Diagnosztika és előrejelzés

Az Informatika Elméleti Alapjai

Excel segédlet Üzleti statisztika tantárgyhoz

Least Squares becslés

Minősítéses mérőrendszerek képességvizsgálata

1. feladatsor Komplex számok

Az LTE. és a HSPA lehetőségei. Cser Gábor Magyar Telekom/Rádiós hozzáférés tervezési ágazat

1. Bevezetés. Átviteli út

Kommunikációs rendszerek programozása. Wireless LAN hálózatok (WLAN)

Informatika Rendszerek Alapjai

Kommunikációs hálózatok 2 Analóg és digitális beszédátvitel

A maximum likelihood becslésről

Átírás:

Híadástechikai jelfeldolgozás 14. lőadás 015. 04. 7. Jeldigitalizálás és ekostukció. 015. május 4. Budapest D. Gaál József doces BM Hálózati Redszeek és Szolgáltatásokaszék gaal@hit.bme.hu

Nomalizált kvatáló illesztése Nomalizált kvatáló: ulla váható étékű, egységyi szóású (teljesítméyű) foáshoz optimalizált Kvatáló optimális illesztése: additív illesztés multiplikatív illesztés : -1 : - 01 csatoa 01-1 ζ m PDF PDF 1/σ σ m Adaptív kvatálás: adaptív illesztés Hálózati Redszeek és Szolgáltatások aszék Híadástechikai jelfeldolgozás Budapesti Műszaki és Gazdaságtudomáyi gyetem

Úja az alapmodell Aalóg foás x(t) c Digitális csatoa c y(t) Aalóg yelő B [Hz] (spektális) sávszélesség Miőség: a tozítás e(t) y(t)-x(t) R [bps] Sebesség (ate) átlag teljesítméye: P e e(t) égyzetes átlaga jel-zaj viszoy:? SNR jel teljesítméy hiba teljesítméy Hullámfoma kódolás! x e (t) (t) x (t) ( y(t) x(t) ) Sebesség (R) Miőség (SNR) Rate-distotio theoy Hálózati Redszeek és Szolgáltatások aszék Híadástechikai jelfeldolgozás Budapesti Műszaki és Gazdaságtudomáyi gyetem 3

Alap összefüggések x(t) x c c i i y y(t) Aalóg foás C Digitális csatoa C -1-1 LPF Aalóg yelő (Hz) (bit) f c (Hz) B [Hz] mitvételi fekvecia B felbotás R [bps] R hatá fekvecia f c B Mitavételezés és itepolálás Mitavételi tétel Veszteség metes kódolás: Foás kódolás (adat tömöítés) Csatoa kódolás (hibavédelem, hibajavítás) PCM Hálózati Redszeek és Szolgáltatások aszék Híadástechikai jelfeldolgozás Budapesti Műszaki és Gazdaságtudomáyi gyetem 4

Diszkét foás kvatálása Diszkét aalóg foás x i taszpaes csatoa i -1 y Diszkét aalóg yelő [Hz] (bit) R [bps] óajel felbotás a taszfe eőfoás igéye x y q(x ) q() x e y x e e e(x ) q(x ) - x Kvatálási kaakteisztika hiba kaakteisztika Hálózati Redszeek és Szolgáltatások aszék Híadástechikai jelfeldolgozás Budapesti Műszaki és Gazdaságtudomáyi gyetem 5

Stacioe foás kvatálása Diszkét aalóg foás [Hz] óajel (bit) felbotás Sztochasztikus modell: véletle jelek stacioe foás jellemzőí: f (x) pdf, valószíűség sűüség m { } váható éték (){ m m } autokoelláció (0)P átlag teljesítméy S (f)f{ ()} Fouie t. taszpaes csatoa R [bps] a taszfe eőfoás igéye ε ζ -1 ζ ε hibajel jellemzőí foástól függetle, Diszkét aalóg yelő (omál üzemmódba) : f ε (x) pdf, -q/ q/ felett egyeletes m ε 0 váható éték ε ()q /1 δ autokoelláció ε (0) q /1 átlag teljesítméy S ε (f)f{ ε ()} q /1 Fouie t. Fehé zaj teljesítméy sűűség spektum Hálózati Redszeek és Szolgáltatások aszék Híadástechikai jelfeldolgozás Budapesti Műszaki és Gazdaságtudomáyi gyetem 6

Optimális kvatálás -1 ζ R f (x) m { } ε Optimálisa illesztett kvatálóa: a hiba jel teljesítméy: (){ m m } ζ P ε () c - P (0)P σ P m SNR ( ) k S (f) ahol k1/c Feltétel: m 0 σ P a foás eloszlás típusától és a kvatáló típusától függő kostas. Hálózati Redszeek és Szolgáltatások aszék Híadástechikai jelfeldolgozás Budapesti Műszaki és Gazdaságtudomáyi gyetem 7

PCM kvatálás példák -1 ζ R PCM telefo digitális átviteltechika : 8kHz, 8 bit logaitmikus 64 kbps PCM Audio CD: 44.1 KHz, x 16 bit, 1.5 Mbps Hálózati Redszeek és Szolgáltatások aszék Híadástechikai jelfeldolgozás Budapesti Műszaki és Gazdaságtudomáyi gyetem 8

Új ötletek 1.: diffeeciális, pediktív kódolás -1 ζ SNR R dekódoló - -1-1 P(z) ζ P(z) SNR P G P SNR Hálózati Redszeek és Szolgáltatások aszék Híadástechikai jelfeldolgozás Budapesti Műszaki és Gazdaságtudomáyi gyetem 9

Új ötletek.: észsávú kódolás -1 ζ SNR R 1 R 1 bites 1 1-1 η 1 Aalízis szűőbak R bites M P X D M P X -1 η Szitézis szűőbak ζ N R N bites N N -1 η N SNR G SNR Hálózati Redszeek és Szolgáltatások aszék Híadástechikai jelfeldolgozás Budapesti Műszaki és Gazdaságtudomáyi gyetem 10

Új ötletek 3.: taszfomációs kódolás -1 ζ SNR R () η() 1 MPX S/P A DMPX -1 1-1 η () B () P/S ζ N N -1 SNR G SNR Hálózati Redszeek és Szolgáltatások aszék Híadástechikai jelfeldolgozás Budapesti Műszaki és Gazdaságtudomáyi gyetem 11

A diffeeciális kvatálás alapelve - csatoa -1 ˆ δ δ ˆ : optimalizált kvatáltó ˆ : : : kvatáladó foás δ : δ δ ε, kvatált jel a foásmita becslése diffeeciális jel : kvatált difeeciális jel ε Diffeeciális kvatálás eedő SNR: SNR Optimalis kvatáló SNR: SNR { } { ε } { } { } δ { δ } { ε } Hálózati Redszeek és Szolgáltatások aszék Híadástechikai jelfeldolgozás Budapesti Műszaki és Gazdaságtudomáyi gyetem 1 P G P p Pedikciós yeeség: SNR G q P SNR { δ } { ε } q { } { δ } q

Lieáis pedikció G P pedikciós yeeség maximalizálása A diffeeciális jel teljesítméyéek miimalizálása Pedikto: P( 1,..., N ) ˆ ˆ ˆ δ $ mi : P δ ˆ Lieáis pedikto: $ a a... a 1 1 N N vektoosa: a [ a 1,..., a N ] [ N ],..., $ 1 1 a 1 { a a a } { a a a} ˆ Pδ 1 1 1 1 1 1 ahol a foás autokoelációja: ( ) { } m m P δ ( 0) a ( 1) ( )... ( N ) a ( 0) ( 1)... ( N 1) ( 1) ( 0) ( N )...... ( N 1) ( N )... ( 0) a Hálózati Redszeek és Szolgáltatások aszék Híadástechikai jelfeldolgozás Budapesti Műszaki és Gazdaságtudomáyi gyetem 13

Lieáis pedikció ( 1) ( )... ( N ) R ( 0) ( 1)... ( 1) ( 1) ( 0) ( ) N N...... N N ( 1) ( )... ( 0) σδ (0) a gad Ra 0 a σ δ Diffeecia képzés: a Ra a R 1 opt Lieáis pedikto: FIR szűő P(z) - δ a 1 a a N- 1 a N P N ( z ) i 1 a i z i ˆ Hálózati Redszeek és Szolgáltatások aszék Híadástechikai jelfeldolgozás Budapesti Műszaki és Gazdaságtudomáyi gyetem 14