Podstawy przetwarzania sygnałów

Filtry cyfrowe-sprawozdanie

  • Politechnika Wrocławska
  • Podstawy przetwarzania sygnałów
Pobrań: 112
Wyświetleń: 1519

Filtry cyfrowe. Sprawozdanie nr 4. Filtry cyfrowe są tworzone jako urządzenia spełniające pewną matematyczną funkcję na sygnale wejściowym x(n) dając na wyjściu sygnał y(n). Filtry analogowe i cyfrowe charakteryzuje kilka własności z któryc...

Wykład - przestrzenie wektorów, baza

  • Politechnika Wrocławska
  • dr hab. Makowski
  • Podstawy przetwarzania sygnałów
Pobrań: 14
Wyświetleń: 1148

Przestrzenie wektorów, baza Aproksymacja/reprezentacja sygnału w przestrzeni – kombinacja liniowa – – Liniowa aproksymacji/kombinacja wektorów bazy co to znaczy liniowa? De...

Filtry cyfrowe - wykład

  • Politechnika Wrocławska
  • dr hab. Makowski
  • Podstawy przetwarzania sygnałów
Pobrań: 98
Wyświetleń: 1344

Filtry cyfrowe Równania różnicowe równianie w dziedzinie czasu dyskretnego równanie w dziedzinie Z Modele systemu/sygnału: AR (ang. autoregresion) MA (ang. moving average) ARMA (ang. autoregresion moving average) Położenie biegunów transmitancji H(z) bi = [.9*e^(-j*pi*2/4); .9*e^(j*pi*2/4)...

Konwersja AC CA - wykład

  • Politechnika Wrocławska
  • dr hab. Makowski
  • Podstawy przetwarzania sygnałów
Pobrań: 21
Wyświetleń: 1057

Konwersja AC CA Definicje i model matematyczny próbkowania Proces dyskretyzacji: ● próbkowanie w czasie ● kwantowanie wartości ● kodowanie Próbkowanie Pobieranie z sygnału ciągłego próbek w określonych odstępach czasu ● ● F s= 1 ...

Podobieństwo sygnałów - wykład

  • Politechnika Wrocławska
  • dr hab. Makowski
  • Podstawy przetwarzania sygnałów
Pobrań: 7
Wyświetleń: 1169

Podobieństwo sygnałów – korelacja Iloczyn skalarny wektorów/sygnałów L 2 ℝ W przestrzeni 〈 x , y 〉=∫ x t  y t dt W przestrzeni ℝ N 〈 x , y 〉= 1 N N −1 ∑ x n y n n=0 Jeżeli 〈 x , y 〉=0 to x⊥ y a co jeżeli 〈 x , y 〉≠0 lub inaczej ∣〈 x , y 〉∣0 ? Korelacja Korelacja w przest...

Wykład - przestrzenie sygnałów

  • Politechnika Wrocławska
  • dr hab. Makowski
  • Podstawy przetwarzania sygnałów
Pobrań: 14
Wyświetleń: 1148

Przestrzenie sygnałów Dziedzina czasu, dziedzina częstotliwości W dziedzinie ciągłej W dziedzinie dyskretnej x  n=... X  f  , X  , =2  f /F s Ilustracja 1: Sygnał x(n) Ilustracja 2: Widmo amplitudowe |X(f)| Przestrzenie – Przestrzeń to jedno z

Sygnały i przestrzenie w CPS - wykład

  • Politechnika Wrocławska
  • dr hab. Makowski
  • Podstawy przetwarzania sygnałów
Pobrań: 14
Wyświetleń: 1106

Sygnały i przestrzenie w CPS Sygnały 1D, 2D, 3D Przykłady: Zwykle będziemy rozważać 1D, ale czasem będzie uogólnienie na 2D Przetwarzanie sygnałów CPS (DSP) to wydobywanie informacji Sygnały ciągłe(analogowe), dyskretne cyfrowe Sygnały ciągłe – pospolite w przyrodzie t∈ℝ , x t∈ℝ lub ℂ l...

Systemy - wykład

  • Politechnika Wrocławska
  • dr hab. Makowski
  • Podstawy przetwarzania sygnałów
Pobrań: 49
Wyświetleń: 1400

Systemy System liniowy: - główna zaleta proporcjonalność x(n) y(n) h(n) Jeżeli x 1 n  y 1 n  i x 2  n y 2 n to: a x 1 nb x 2 n a y 1 nb y 2 n Przykłady systemów liniowych: −1 x  n 2 y n=3 x n2 x n−5 y n= Przykłady systemów nieliniowych y n=2 x n ...

Transformacje częstotliwościowe - wykład

  • Politechnika Wrocławska
  • dr hab. Makowski
  • Podstawy przetwarzania sygnałów
Pobrań: 56
Wyświetleń: 1190

Transformacje częstotliwościowe Transformacja Fouriera Z rozkładu funkcji okresowej na nieskończony szereg Fouriera otrzymujemy: ∞ X =∫ x t e− j t dt −∞ gdzie = 2 ...