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

Hasonló dokumentumok
Jelfeldolgozás - ANTAL Margit. impulzusválasz. tulajdonságai. Rendszerek. ANTAL Margit. Sapientia - Erdélyi Magyar Tudományegyetem

Néhány fontosabb folytonosidejű jel

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

Folytonos rendszeregyenletek megoldása. 1. Folytonos idejű (FI) rendszeregyenlet általános alakja

Analízis II. Analízis II. Beugrók. Készítette: Szánthó József. kiezafiu kukac gmail.com. 2009/ félév

4. Laplace transzformáció és alkalmazása

Diszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

DISZKRÉT MATEMATIKA: STRUKTÚRÁK Előadáson mutatott példa: Bércesné Novák Ágnes

Fourier térbeli analízis, inverz probléma. Orvosi képdiagnosztika 5-7. ea ősz

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

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

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit. (L Hospital szabály, Taylor-polinom,

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Diszkrét matematika I.

Matematika gyógyszerészhallgatók számára. A kollokvium főtételei tanév

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

1.9. B - SPLINEOK B - SPLINEOK EGZISZTENCIÁJA. numerikus analízis ii. 34. [ a, b] - n legfeljebb n darab gyöke lehet. = r (m 1) n = r m + n 1

Mátrix-exponens, Laplace transzformáció

Fourier-sorok. Lengyelné Dr. Szilágyi Szilvia április 7.

MATE-INFO UBB verseny, március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga

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

1. Interpoláció. Egyértelműség Ha f és g ilyen polinomok, akkor n helyen megegyeznek, így a polinomok azonossági tétele miatt egyenlők.

1. Egy lineáris hálózatot mikor nevezhetünk rezisztív hálózatnak és mikor dinamikus hálózatnak?

10. tétel Függvények lokális és globális tulajdonságai. A differenciálszámítás alkalmazása

FELVÉTELI VIZSGA, július 17.

6. Folytonosság. pontbeli folytonosság, intervallumon való folytonosság, folytonos függvények

Fourier transzformáció

{ } x x x y 1. MATEMATIKAI ÖSSZEFOGLALÓ. ( ) ( ) ( ) (a szorzás eredménye:vektor) 1.1. Vektorok közötti műveletek

Diszkrét matematika 1. estis képzés

1. Algebrai alapok: Melyek műveletek az alábbiak közül?

A fontosabb definíciók

2014. november 5-7. Dr. Vincze Szilvia

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Fourier transzformáció

MÉSZÁROS JÓZSEFNÉ, NUMERIKUS MÓDSZEREK

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

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

Gy ur uk aprilis 11.

2014. november Dr. Vincze Szilvia

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

Matematika A1a Analízis

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

1. A polinom fogalma. Számolás formális kifejezésekkel. Feladat Oldjuk meg az x2 + x + 1 x + 1. = x egyenletet.

Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit.

Matematika A1a Analízis

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Fourier sorok február 19.

1. előadás: Halmazelmélet, számfogalom, teljes

Tartalomjegyzék. Tartalomjegyzék Valós változós valós értékű függvények... 2

I. A DIGITÁLIS ÁRAMKÖRÖK ELMÉLETI ALAPJAI

ELTE IK Esti képzés tavaszi félév. Tartalom

Vektorterek. Wettl Ferenc február 17. Wettl Ferenc Vektorterek február / 27

A sorozat fogalma. függvényeket sorozatoknak nevezzük. Amennyiben az értékkészlet. az értékkészlet a komplex számok halmaza, akkor komplex

4. Az A és B események egymást kizáró eseményeknek vagy idegen (diszjunkt)eseményeknek nevezzük, ha AB=O

3. Fuzzy aritmetika. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI

A valós számok halmaza 5. I. rész MATEMATIKAI ANALÍZIS

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

Simított részecskedinamika Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH)

12. Mikor nevezünk egy részhalmazt nyíltnak, illetve zártnak a valós számok körében?

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Zárthelyi feladatok megoldásai tanulságokkal Csikvári Péter 1. a) Számítsuk ki a 2i + 3j + 6k kvaternió inverzét.

Integrálszámítás. a Matematika A1a-Analízis nevű tárgyhoz november

Négypólusok tárgyalása Laplace transzformációval

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Negatív alapú számrendszerek

Jelek és rendszerek - 4.előadás

Jelek és rendszerek - 1.előadás

A mechanika alapjai. A pontszerű testek dinamikája

6. ELŐADÁS DIFFERENCIÁLSZÁMÍTÁS II. DIFFERENCIÁLÁSI SZABÁLYOK. BSc Matematika I. BGRMA1HNND, BGRMA1HNNC

A L Hospital-szabály, elaszticitás, monotonitás, konvexitás

Többváltozós, valós értékű függvények

Végeselem modellezés alapjai 1. óra

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Lineáris algebra numerikus módszerei

Taylor-polinomok. 1. Alapfeladatok április Feladat: Írjuk fel az f(x) = e 2x függvény másodfokú Maclaurinpolinomját!

Lineáris egyenletrendszerek

Sorozatok. 5. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Sorozatok p. 1/2

Itt és a továbbiakban a számhalmazokra az alábbi jelöléseket használjuk:

Hatványsorok, Fourier sorok

A lineáris algebrában központi szerepet betöltı vektortér fogalmát értelmezzük most, s megvizsgáljuk e struktúra legfontosabb egyszerő tulajdonságait.

Dierenciálhatóság. Wettl Ferenc el adása alapján és

minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének.

Halmazelmélet. 1. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Halmazelmélet p. 1/1

Klasszikus algebra előadás. Waldhauser Tamás április 28.

Relációk Függvények. A diákon megjelenő szövegek és képek csak a szerző (Kocsis Imre, DE MFK) engedélyével használhatók fel!

1. Egész együtthatós polinomok

Az ideális határesetek, mint például tömegpont, tökéletesen merev testek pillanatszerű

Hangtechnika. Médiatechnológus asszisztens

FFT. Második nekifutás. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék október 2.

PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak

RE 1. Relációk Függvények. A diákon megjelenő szövegek és képek csak a szerző (Kocsis Imre, DE MFK) engedélyével használhatók fel!

2012. október 9 és 11. Dr. Vincze Szilvia

Boros Zoltán február

DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC

2. Hogyan számíthatjuk ki két komplex szám szorzatát, ha azok a+bi alakban, illetve trigonometrikus alakban vannak megadva?

Átírás:

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 értéke még ismeretlen számunkra, így annak deriváltja csak a jel előző pillanatban vett értékéből számítható. Szigorúan nézve a diszkrét jelek esetében nem beszélhetünk deriváltról, hiszen a differencálhatóság feltétele(folytonosság) nincs kielégítve. Ha figyelembe vesszük az első derivált jelentését, miszerint az a függvény meredekségét takarja, akkor könnyen belátható, hogy diszkrét esetben a meredekség közelíthető az első rendű különbségekkel. Visszatekintő differenciál Előretekintő differenciál MEMO_03 4

Előretekintő első rendű különbség: = x[ n + 1 ] x[ n] Visszatekintő első rendű különbség: A gyakorlatban a visszatekintő különbséget használjuk. x f Jelek integrálja Általános definíció folytonosidejű jelek esetén: Amennyiben ideig elmondható, hogy akkor Fizikai rendszerekből nyert jelek esetén mindig található egy időpont mielőtt a jel értéke nullának vehető. Diszkrét jelet leíró függvény alatti területről nem beszélhetünk. Mégis létezik az integrálnak megfelelő operátor a diszkrét jelek esetében is. Az integrál ugyanis a differenciál inverzeként tekinthető diszkrét esetben is. Így: Amennyiben feltételezzük, hogy mintáig a jel értéke nulla, akkor az előretekintő és visszatekintő deriváltnak megfelelő integrálok a következők: Tehát diszkrét esetben az integrál megfelelője a gyűjtő összeg. Véges tulajdonságú jelek: MEMO_03 5

Teljesítmény 1 ellenálláson: A teljes disszipált energia egy időintervallumon: Az egy időintervallum alatt átlagosan disszipált energia: Az ellenálláson tapasztalhatók analógiájára felírhatjuk a fenti összefüggéseket egy adott jelre is. Tegyük fel, hogy a jel 1 ohm ellenálláson keresztül folyó áram vagy a rajta ható feszültség, akkor: A teljes disszipált energia egy időintervallumon: Az egy időintervallum alatt átlagosan disszipált energia: átlagteljesítmény. Az aperiodikus FI jel esetében fontos jellemző annak teljes energiája:, vagyis az Az aperiodikus FI jel fontos jellemzője a teljes átlagteljesítmény: Diszkrét esetben egy intervallum feletti teljes energia és az átlagteljesítmény a következőképp alakul: MEMO_03 6

Jelek és rendszerek MEMO_03 ahol egy intervallumon található pontok száma. Amennyiben, akkor és. Periodikus jel esetén legtöbbször csak az átlagteljesítményt vizsgáljuk: Azon jeleket, melyeknek véges az energiája véges energiájú jeleknek nevezzük. A folytonos és a diszkrét jelekre is érvényes, hogy az véges energiájú, amennyiben Azon jeleket, melyeknek véges a teljesítménye véges teljesítményű jeleknek nevezzük. Fontos megjegyezni, hogy a valós jelek sohasem tartanak végtelen ideig, ezért azoknak sose nincs végtelen energiája. Más szóval minden valós jel valamikor, nem végtelen távol keletkezik és véges idő múlva megszűnik. A vizsgáló jelek (pl. sin) némelyike csak a matematikai közelítésnek köszönhetik végtelen energiájukat, amit a fizikai megvalósítás oldaláról is tárgyalni kell. A jelek elemzése céljából alkalmazzuk a matematikai modelleket, módszereket, melyek gyakran ideális jeleket használnak fel. A véges idejű jelek nulla értékűek egy intervallumon kívül. Ablakozott jelek MEMO_03 7

A konvolúció A konvolúció két jel felett értelmezett művelet, melynek eredménye egy harmadik jel. A konvolúció a jelfeldolgozás és a rendszertechnika területének nagyon fontos művelete. Folytonosidejű esetben: A konvolúció négy lépésre bontható: - reflexió, függvény képzése, - eltolása a t-vel, - az eltolt függvény szorzata -val, - a szorzatfüggvény alatt levő terület a konvolúciófüggvény értéke t- időben. A konvolúció kommutatív. Egyszerű helyettesítéssel : példa: MEMO_03 8

Jelek és rendszerek MEMO_03 Grafikus megoldás: A konvolúció grafikus ábrázolása Analitikus megoldás: MEMO_03 9

Diszkrétidejű jelek esetén: Amit konvolúciós összegnek is nevezünk. Itt is érvényes a kommutativitás: Polinomszorzás: MEMO_03 10

Tehát amennyiben a polinomok egyes helyértékeken található együtthatóit egy diszkrét jel értékeinek tekintjük, akkor a polinomok szorzása valójában azok konvolúciója. A konvolúció tulajdonságai Periodikusság Periodikus jel konvolúciója is periodikus ugyanazzal a periódusidővel. Bizonyítás: Reflexió Bizonyítás: MEMO_03 11

Időbeni eltolás Bizonyítás: Konvolúció Dirac-impulzussal Vagyis Kommutativitás, asszociativitás és disztributivitás MEMO_03 12