P7: Základy zpracování signálu

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "P7: Základy zpracování signálu"

Transkript

1 P7: Základy zpracování signálu

2 Úvodem - Signál (lat. signum) bychom mohli definovat jako záměrný fyzikální jev, nesoucí informaci o nějaké události. - Signálem je rovněž funkce, která převádí nezávislou proměnnou na určitou hodnotu. - Vzpomeňme si například na měření akustickou emisí, kde jsme zpracovávali signály ve formě hitů akustické emise. - Každý hit nesl určitou informaci o svém původci zdroji, byl definován počtem překmitů nad prahovou úroveň, dobou náběhu, počtem překmitů do dosažení maximální amplitudy, maximální amplitudou, dobou trvání atd.

3 - Dle spojitosti nezávislé proměnné je možné rozdělit signály na: (Pozn.: V drtivé většině případů budeme za nezávislou proměnnou používat čas) Signály sespojitým časem s(t), kde t R Signály s diskrétním časem s[n], kde t N Podle časového průběhu lze signály rozdělit následovně:

4 - Deterministický signál je takový, který při opakování experimentu má opět stejný průběh. - Náhodný signál je zobecněním deterministického signálu, kdy při každém měření získáme určitý, ale předem neznámý průběh tohoto druhu signálu. - Stochastický signál má průběh nepravidelný, který nejsme schopni předem určit. - Stacionární signál je takový, který je závislý na poloze počátku časové osy. - Nestacionární signál je naproti tomu nezávislý na poloze počátku časové osy. - Ergodický signál se vyznačuje tím, že jeho charakteristiky lze stanovit z jednoho měření. U neergodických signálů tomu tak logicky není.

5 Základní schéma zpracování signálu - Na nasnímaný analogový signál se obvykle aplikují filtry, poté se pomocí AD převodníku signál digitalizuje a zpracovává. - V některých případech však požadujeme zpětnou rekonstrukci na analogový signál (zvuková karta, MP3 přehrávač, GSM atd.), k tomu nám slouží DA převodník včetně dedikovaných filtrů.

6 Základní parametry používané k popisu signálu - Při zpracování signálu (zejména stochastických) využíváme k popisu charakteru signálu mimo jiné i znalostí z oboru statistiky, konkrétně charakteristiky polohy, kde řadíme aritmetický průměr, modus, medián, harmonický a geometrický průměr a charakteristiky variability, kde řadíme variační rozpětí, rozptyl, směrodatnou odchylku, variační koeficient a koeficient korelace. - Mezi doplňkové parametry, které při hodnocení signálu určujeme, například patří poměr signál/šum definovaný následovně: nebo alternativně: SNR SNR E(x) RMS RMS Signal Noise

7 Digitalizace signálu 1. Vzorkování - Vzorkování umožňuje diskretizovat definiční obor na konečný počet podmnožin. - Vzorkování signálu je podmíněno Shannon-Kotělnikovým teorémem: Každou funkci času s omezeným frekvenčním spektrem je možné nahradit posloupností diskrétních vzorků odebíraných s periodou Tsample, která je rovna nejvýše polovině převrácené hodnoty nejvyšší frekvence fmax obsažené ve vzorkovaném signálu. Platí: f sampling = 1 T sample 2f max, přičemž f sampling je frekvence, s jakou vzorkování realizujeme. - Uvedená podmínka je také uváděna jako Nyquistova podmínka. - V případě, že nedodržíme výše uvedenou podmínku, hrozí zkreslení typu aliasing. - K minimalizaci aliasingu se používají antialiasingové filtry, konkrétně Čebyšelův, Besselův nebo Butterworthův.

8 Digitalizace signálu 1. Vzorkování - V praxi se ustálilo používání následujících vzorkovacích frekvencí: 32 khz pro zvukové signály s horní mezní frekvencí 16 khz 44,1 khz pro audiopřístroje (CD/DVD) 48/96 khz pro high-end studia

9 Digitalizace signálu 2. Kvantování - Kvantováním se rozumí náhrada funkčních hodnot hodnotami zaokrouhlenými. Jedná se o proces ztrátový a zároveň i nevratný. Počet kvantizačních úrovní u A/D převodníků je vyjádřen v N-té mocnině čísla 2

10 Fourierova transformace - Fourierovou transformací se rozumí integrální transformace, která převádí signál mezi časovou a frekvenční oblastí s využitím harmonických funkcí sin a cos (obecně funkcí komplexní exponenciály). - Povaha signálu v časové oblasti může být jak spojitá, tak i diskrétní. Pro spojitý signál je Fourierova transformace definována následovně: C k = 1 f(t)e ikt dt, k = 2πn 2π T - Pro inverzní Fourierovu transformaci platí: f(t) = C(k)e ikt dk V souvislosti s digitálním signálem se výhradně využívá diskrétní Fourierovy transformace, jejími vstupy a výstupy jsou posloupnosti hodnot: C k = N 1 0 f(t)e ikt pro t = 0,1,, N 1

11 Fourierova transformace - Frekvenční rozlišení je funkcí vzorkovací frekvence f sampling a počtu N vzorků (Počet vzorků je ve většině případů roven 2t, kde t N): f a (f) = f f sampling N - Velkou nevýhodou diskrétní Fourierovy transformace je její časová náročnost. Výpočet DFT pro N vzorků vyžaduje realizaci N 2 komplexních součinů a N 2 komplexních součtů. - V šedesátých letech 20. století byl popsán efektivní algoritmus (Cooley Tukey algoritmus) výpočtu diskrétní Fourierovy transformace tzv. Rychlá Fourierova transformace (FFT).

12 Fourierova transformace

13 Fourierova transformace - Pro aplikaci FFT je žádoucí, aby vzorek časové funkce daného děje reprezentoval periodicky se opakující signál. - Z praxe však víme, že na periodické signály je možné narazit velmi zřídka. - Je nicméně žádoucí, aby vzorek začínal a končil ve stejném bodě. - Pokud tomu tak není, můžeme narazit na tzv. spektrální únik (spectral leakage) jehož důsledkem je generace nerelevantních frekvenčních komponent, které podstatnou měrou zkreslují výsledek. - Onu vynucenou periodicitu je možné řešit prostřednictvím tzv. časových oken, která vhodně modifikují oba okraje časového vzorku signálu

14 Fourierova transformace

15 Digitální filtry - Digitální filtry se používají ke dvěma účelům, a to jednak k obnově zkresleného signálu a dále také k oddělení sloučených signálů (vlivem interference, šumu atd.). - Nutno podotknout, že digitální filtry jsou ve srovnání s filtry analogovými mnohem výkonnější včetně o několik řádů rychlejšího zpracování samotného signálu. - Nespornou výhodou digitálních filtrů je možnost zpracovávat signál v reálném čase. - Ve spojitosti s filtry rozlišujeme dvě domény frekvenční a časovou. - Každý filtr je de facto určitým kompromisem - z dobrých vlastností v doméně frekvenční vyplývají špatné vlastnosti v doméně časové a naopak. - Na následujících řádcích si přiblížíme konstrukci a princip základních analogových filtrů, které je možné samozřejmě uplatnit i v rámci digitálních filtrů.

16 Digitální filtry Dolní propust (Low pass) - Lineální filtr dolní propust se skládá z RC členu [14], jedná se o sériově zapojený rezistor a paralelně zapojený kondenzátor. - RC člen definuje mezní frekvenci (f cutoff = 1/(2πRC)), při které zisk signálu poklesne o 3 db, tedy necelých 30%. - Filtr dolní propust nepotlačí signály o frekvenci nižší než mezní frekvence.

17 Digitální filtry Horní propust (High pass) - Lineální filtr horní propust se naproti tomu skládá z CR členu, jedná se o sériově zapojený kondenzátor a paralelně zapojený rezistor. - CR člen definuje, stejně jako RC člen, mezní frekvenci (f_cutoff=1/(2πrc)), při které zisk signálu poklesne o 3 db, tedy necelých 30%. - Filtr typu horní propust nepotlačí signály o frekvenci vyšší než mezní frekvence.

18 Digitální filtry Pásmová propust (Band pass) - Lineální filtr pásmová propust se skládá z RC a CR členu - Filtr typu pásmová propust propouští signály v pásmu určitých frekvencí (f L,f H ).

19 Digitální filtry Pásmová zádrž (Band reject) - Lineální filtr pásmová zádrž nepropouští signály o určitých frekvencích, jedná se o opak filtru pásmová propust

20 Literatura [1] [2] Krejsa, J.: Základy zpracování signálu, Elektronické učební testy dostupné na adrese: [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] v.c3.a1n.c3.ad [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17]

Úvod do zpracování signálů

Úvod do zpracování signálů 1 / 25 Úvod do zpracování signálů Karel Horák Rozvrh přednášky: 1. Spojitý a diskrétní signál. 2. Spektrum signálu. 3. Vzorkovací věta. 4. Konvoluce signálů. 5. Korelace signálů. 2 / 25 Úvod do zpracování

Více

KTE/TEVS - Rychlá Fourierova transformace. Pavel Karban. Katedra teoretické elektrotechniky Fakulta elektrotechnická Západočeská univerzita v Plzni

KTE/TEVS - Rychlá Fourierova transformace. Pavel Karban. Katedra teoretické elektrotechniky Fakulta elektrotechnická Západočeská univerzita v Plzni KTE/TEVS - Rychlá Fourierova transformace Pavel Karban Katedra teoretické elektrotechniky Fakulta elektrotechnická Západočeská univerzita v Plzni 10.11.011 Outline 1 Motivace FT Fourierova transformace

Více

Multimediální systémy

Multimediální systémy Multimediální systémy Jan Outrata KATEDRA INFORMATIKY UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI přednášky Získání obsahu Jan Outrata (Univerzita Palackého v Olomouci) Multimediální systémy Olomouc, září prosinec

Více

A7B31ZZS 4. PŘEDNÁŠKA 13. října 2014

A7B31ZZS 4. PŘEDNÁŠKA 13. října 2014 A7B31ZZS 4. PŘEDNÁŠKA 13. října 214 A-D převod Vzorkování aliasing vzorkovací teorém Kvantování Analýza reálných signálů v časové oblasti řečové signály biologické signály ---> x[n] Analogově-číslicový

Více

A/D převodníky - parametry

A/D převodníky - parametry A/D převodníky - parametry lineární kvantování -(kritériem je jednoduchost kvantovacího obvodu), parametry ADC : statické odstup signálu od kvantizačního šumu SQNR, efektivní počet bitů n ef, dynamický

Více

31SCS Speciální číslicové systémy Antialiasing

31SCS Speciální číslicové systémy Antialiasing ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE 2006/2007 31SCS Speciální číslicové systémy Antialiasing Vypracoval: Ivo Vágner Email: Vagnei1@seznam.cz 1/7 Převod analogového signálu na digitální Složité operace,

Více

SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY

SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY TEMATICKÉ OKRUHY Signály se spojitým časem Základní signály se spojitým časem (základní spojité signály) Jednotkový skok σ (t), jednotkový impuls (Diracův impuls)

Více

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY a SYSTÉMY

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY a SYSTÉMY Lineární a adaptivní zpracování dat 1. ÚVOD: SIGNÁLY a SYSTÉMY Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Úvodní informace o předmětu Signály, časové řady klasifikace, příklady, vlastnosti Vzorkovací

Více

Snímání biologických signálů. A6M31LET Lékařská technika Zdeněk Horčík Katedra teorie obvodů

Snímání biologických signálů. A6M31LET Lékařská technika Zdeněk Horčík Katedra teorie obvodů Snímání biologických signálů A6M31LET Lékařská technika Zdeněk Horčík Katedra teorie obvodů horcik@fel.cvut.cz Snímání biologických signálů problém: převést co nejvěrněji spojitý signál do číslicové podoby

Více

Analogově číslicové převodníky

Analogově číslicové převodníky Verze 1 Analogově číslicové převodníky Doplněná inovovaná přednáška Zpracoval: Vladimír Michna Pracoviště: Katedra textilních a jednoúčelových strojů TUL Tento materiál vznikl jako součást projektu In-TECH

Více

Číslicové zpracování signálů a Fourierova analýza.

Číslicové zpracování signálů a Fourierova analýza. Číslicové zpracování signálů a Fourierova analýza www.kme.zcu.cz/kmet/exm 1 Obsah prezentace 1. Úvod a motivace 2. Data v časové a frekvenční oblasti 3. Fourierova analýza teoreticky 4. Fourierova analýza

Více

Quantization of acoustic low level signals. David Bursík, Miroslav Lukeš

Quantization of acoustic low level signals. David Bursík, Miroslav Lukeš KVANTOVÁNÍ ZVUKOVÝCH SIGNÁLŮ NÍZKÉ ÚROVNĚ Abstrakt Quantization of acoustic low level signals David Bursík, Miroslav Lukeš Při testování kvality A/D převodníků se používají nejrůznější testovací signály.

Více

Základy a aplikace digitálních. Katedra radioelektroniky (13137), blok B2, místnost 722

Základy a aplikace digitálních. Katedra radioelektroniky (13137), blok B2, místnost 722 Základy a aplikace digitálních modulací Josef Dobeš Katedra radioelektroniky (13137), blok B2, místnost 722 dobes@fel.cvut.cz 6. října 2014 České vysoké učení technické v Praze, Fakulta elektrotechnická

Více

Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně

Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně Lineární a adaptivní zpracování dat 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Opakování: signály a systémy Vlastnosti systémů Systémy

Více

MĚŘENÍ A ANALÝZA ELEKTROAKUSTICKÝCH SOUSTAV NA MODELECH. Petr Kopecký ČVUT, Fakulta elektrotechnická, Katedra Radioelektroniky

MĚŘENÍ A ANALÝZA ELEKTROAKUSTICKÝCH SOUSTAV NA MODELECH. Petr Kopecký ČVUT, Fakulta elektrotechnická, Katedra Radioelektroniky MĚŘENÍ A ANALÝZA ELEKTROAKUSTICKÝCH SOUSTAV NA MODELECH Petr Kopecký ČVUT, Fakulta elektrotechnická, Katedra Radioelektroniky Při návrhu elektroakustických soustav, ale i jiných systémů, je vhodné nejprve

Více

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY Lineární a adaptivní zpracování dat 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Úvodní informace o předmětu Signály, časové řady klasifikace, příklady,

Více

Návrh frekvenčního filtru

Návrh frekvenčního filtru Návrh frekvenčního filtru Vypracoval: Martin Dlouhý, Petr Salajka 25. 9 2010 1 1 Zadání 1. Navrhněte co nejjednodušší přenosovou funkci frekvenčního pásmového filtru Dolní propusti typu Bessel, která bude

Více

Osnova. Idea ASK/FSK/PSK ASK Amplitudové... Strana 1 z 16. Celá obrazovka. Konec Základy radiotechniky

Osnova. Idea ASK/FSK/PSK ASK Amplitudové... Strana 1 z 16. Celá obrazovka. Konec Základy radiotechniky Pulsní kódová modulace, amplitudové, frekvenční a fázové kĺıčování Josef Dobeš 24. října 2006 Strana 1 z 16 Základy radiotechniky 1. Pulsní modulace Strana 2 z 16 Pulsní šířková modulace (PWM) PAM, PPM,

Více

Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně

Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně Lineární a adaptivní zpracování dat 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Opakování: signály a systémy Vlastnosti systémů Systémy

Více

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY Lineární a adaptivní zpracování dat 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Úvodní informace o předmětu Signály, časové řady klasifikace, příklady,

Více

Signál v čase a jeho spektrum

Signál v čase a jeho spektrum Signál v čase a jeho spektrum Signály v časovém průběhu (tak jak je vidíme na osciloskopu) můžeme dělit na periodické a neperiodické. V obou případech je lze popsat spektrálně určit jaké kmitočty v sobě

Více

1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15

1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15 Úvodní poznámky... 11 1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15 1.1 Základní pojmy... 15 1.2 Aplikační oblasti a etapy zpracování signálů... 17 1.3 Klasifikace diskretních

Více

Digitalizace převod AS DS (analogový diskrétní signál )

Digitalizace převod AS DS (analogový diskrétní signál ) Digitalizace signálu v čase Digitalizace převod AS DS (analogový diskrétní signál ) v amplitudě Obvykle převod spojité předlohy (reality) f 1 (t/x,...), f 2 ()... připomenutí Digitalizace: 1. vzorkování

Více

doc. Dr. Ing. Elias TOMEH Elias Tomeh / Snímek 1

doc. Dr. Ing. Elias TOMEH   Elias Tomeh / Snímek 1 doc. Dr. Ing. Elias TOMEH e-mail: elias.tomeh@tul.cz Elias Tomeh / Snímek 1 Frekvenční spektrum Dělení frekvenčního pásma (počet čar) Průměrování Časovou váhovou funkci Elias Tomeh / Snímek 2 Vzorkovací

Více

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. holcik@iba.muni.cziba.muni.cz II. SIGNÁLY ZÁKLADNÍ POJMY SIGNÁL - DEFINICE SIGNÁL - DEFINICE Signál je jev fyzikální, chemické, biologické, ekonomické

Více

Analýza a zpracování ultrazvukových signálů

Analýza a zpracování ultrazvukových signálů KAPITOLA 6 Analýza a zpracování ultrazvukových signálů Tato kapitola se zaměřuje zejména na metody číslicového zpracování a analýzy ultrazvukových signálů. V dnešních ultrazvukových přístrojích převažuje

Více

Hodnocení parametrů signálu AE při únavovém zatěžování tří typů konstrukčních materiálů. Vypracoval: Kolář Lukáš

Hodnocení parametrů signálu AE při únavovém zatěžování tří typů konstrukčních materiálů. Vypracoval: Kolář Lukáš Hodnocení parametrů signálu AE při únavovém zatěžování tří typů konstrukčních materiálů Vypracoval: Kolář Lukáš Cíl práce: Analýza současného stavu testování metodou AE Návrh experimentálního zajištění

Více

ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ

ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ 1. týden doc. Ing. Renata WAGNEROVÁ, Ph.D. Ostrava 2013 doc. Ing. Renata WAGNEROVÁ, Ph.D. Vysoká škola báňská

Více

Lineární a adaptivní zpracování dat. 3. SYSTÉMY a jejich popis ve frekvenční oblasti

Lineární a adaptivní zpracování dat. 3. SYSTÉMY a jejich popis ve frekvenční oblasti Lineární a adaptivní zpracování dat 3. SYSTÉMY a jejich popis ve frekvenční oblasti Daniel Schwarz Osnova Opakování: systémy a jejich popis v časové oblasti Fourierovy řady Frekvenční charakteristika systémů

Více

Lineární a adpativní zpracování dat. 3. Lineární filtrace I: Z-transformace, stabilita

Lineární a adpativní zpracování dat. 3. Lineární filtrace I: Z-transformace, stabilita Lineární a adpativní zpracování dat 3. Lineární filtrace I: Z-transformace, stabilita Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Opakování: signály, systémy, jejich vlastnosti a popis v časové

Více

Transformace obrazu Josef Pelikán KSVI MFF UK Praha

Transformace obrazu Josef Pelikán KSVI MFF UK Praha Transformace obrazu 99725 Josef Pelikán KSVI MFF UK Praha email: Josef.Pelikan@mff.cuni.cz WWW: http://cgg.ms.mff.cuni.cz/~pepca/ Transformace 2D obrazu dekorelace dat potlačení závislosti jednotlivých

Více

ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLŮ Z MECHANICKÝCH. Jiří Tůma

ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLŮ Z MECHANICKÝCH. Jiří Tůma ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLŮ Z MECHANICKÝCH SYSTÉMŮ UŽITÍM FFT Jiří Tůma Štramberk 1997 ii Anotace Cílem této knihy je systematicky popsat metody analýzy signálů z mechanických systémů a strojních zařízení. Obsahem

Více

Při návrhu FIR filtru řešíme obvykle následující problémy:

Při návrhu FIR filtru řešíme obvykle následující problémy: Návrh FIR filtrů Při návrhu FIR filtru řešíme obvykle následující problémy: volba frekvenční odezvy požadovaného filtru; nejčastěji volíme ideální charakteristiku normovanou k Nyquistově frekvenci, popř.

Více

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. holcik@iba.muni.cz II. SIGNÁLY ZÁKLADNÍ POJMY SIGNÁL - DEFINICE SIGNÁL - DEFINICE Signál je jev fyzikální, chemické, biologické, ekonomické či jiné

Více

VOLBA ČASOVÝCH OKEN A PŘEKRYTÍ PRO VÝPOČET SPEKTER ŠIROKOPÁSMOVÝCH SIGNÁLŮ

VOLBA ČASOVÝCH OKEN A PŘEKRYTÍ PRO VÝPOČET SPEKTER ŠIROKOPÁSMOVÝCH SIGNÁLŮ VOLBA ČASOVÝCH OKEN A PŘEKRYTÍ PRO VÝPOČET SPEKTER ŠIROKOPÁSOVÝCH SIGNÁLŮ Jiří TŮA, VŠB Technická univerzita Ostrava Petr Czyž, Halla Visteon Autopal Services, sro Nový Jičín 2 Anotace: Referát se zabývá

Více

Počítačové sítě. Lekce 5: Základy datových komunikací

Počítačové sítě. Lekce 5: Základy datových komunikací Počítačové sítě Lekce 5: Základy datových komunikací Přenos dat V základním pásmu Nemodulovaný Baseband V přeloženém pásmu Modulovaný Broadband Lekce 5: Základy datových komunikací 2 Přenos v základním

Více

Biofyzikální ústav LF MU Brno. jarní semestr 2011

Biofyzikální ústav LF MU Brno. jarní semestr 2011 pro obor Ošetřovatelská péče v gerontologii Biofyzikální ústav LF MU Brno jarní semestr 2011 Obsah letmý dotyk teorie systémů klasifikace a analýza biosignálů Co je signál? Co je biosignál? Co si počít

Více

VY_32_INOVACE_E 15 03

VY_32_INOVACE_E 15 03 Název a adresa školy: Střední škola průmyslová a umělecká, Opava, příspěvková organizace, Praskova 399/8, Opava, 746 01 Název operačního programu: OP Vzdělávání pro konkurenceschopnost, oblast podpory

Více

Spektrální analyzátory

Spektrální analyzátory Radioelektronická měření (MREM, LREM) Spektrální analyzátory 6. přednáška Jiří Dřínovský Ústav radioelektroniky FEKT VUT v Brně Úvod Spektrální analyzátory se používají pro zobrazení nejrůznějších signálů

Více

Kapitola 1. Signály a systémy. 1.1 Klasifikace signálů

Kapitola 1. Signály a systémy. 1.1 Klasifikace signálů Kapitola 1 Signály a systémy 1.1 Klasifikace signálů Signál představuje fyzikální vyjádření informace, obvykle ve formě okamžitých hodnot určité fyzikální veličiny, která je funkcí jedné nebo více nezávisle

Více

Grafika na počítači. Bc. Veronika Tomsová

Grafika na počítači. Bc. Veronika Tomsová Grafika na počítači Bc. Veronika Tomsová Proces zpracování obrazu Proces zpracování obrazu 1. Snímání obrazu 2. Digitalizace obrazu převod spojitého signálu na matici čísel reprezentující obraz 3. Předzpracování

Více

3 METODY PRO POTLAČENÍ ŠUMU U ŘE- ČOVÉHO SIGNÁLU

3 METODY PRO POTLAČENÍ ŠUMU U ŘE- ČOVÉHO SIGNÁLU 3 METODY PRO POTLAČENÍ ŠUMU U ŘE- ČOVÉHO SIGNÁLU V současné době se pro potlačení šumu u řečového signálu používá mnoho různých metod. Jedná se například o metody spektrálního odečítání, Wienerovy filtrace,

Více

DSY-4. Analogové a číslicové modulace. Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti

DSY-4. Analogové a číslicové modulace. Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti DSY-4 Analogové a číslicové modulace Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti DSY-4 analogové modulace základní číslicové modulace vícestavové modulace modulace s rozprostřeným

Více

31ZZS 9. PŘEDNÁŠKA 24. listopadu 2014

31ZZS 9. PŘEDNÁŠKA 24. listopadu 2014 3ZZS 9. PŘEDNÁŠKA 24. listopadu 24 SPEKTRÁLNÍ ANALÝZA Fourierovy řady Diskrétní Fourierovy řady Fourierova transformace Diskrétní Fourierova transformace Spektrální analýza Zobrazení signálu ve frekvenční

Více

ednáška a metody digitalizace telefonního signálu Ing. Bc. Ivan Pravda

ednáška a metody digitalizace telefonního signálu Ing. Bc. Ivan Pravda 2.předn ednáška Telefonní kanál a metody digitalizace telefonního signálu Ing. Bc. Ivan Pravda Telekomunikační signály a kanály - Při přenosu všech druhů telekomunikačních signálů je nutné řešit vztah

Více

Spektrální analýza a diskrétní Fourierova transformace. Honza Černocký, ÚPGM

Spektrální analýza a diskrétní Fourierova transformace. Honza Černocký, ÚPGM Spektrální analýza a diskrétní Fourierova transformace Honza Černocký, ÚPGM Povídání o cosinusovce 2 Argument cosinusovky 0 2p a pak každé 2p perioda 3 Cosinusovka s diskrétním časem Úkol č. 1: vyrobit

Více

Teorie měření a regulace

Teorie měření a regulace Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Teorie měření a regulace spojitý - nespojitý 8. ZS 2015/2016 2015 - Ing. Václav Rada, CSc. ZÁKLADNÍ FAKTA tyto informace by měl slyšet a hlavně znát každý,

Více

1 Zpracování a analýza tlakové vlny

1 Zpracování a analýza tlakové vlny 1 Zpracování a analýza tlakové vlny 1.1 Cíl úlohy Prostřednictvím této úlohy se naučíte a zopakujete: analýzu biologických signálů v časové oblasti, analýzu biologických signálů ve frekvenční oblasti,

Více

Stochastické signály (opáčko)

Stochastické signály (opáčko) Stochastické signály (opáčko) Stochastický signál nemůžeme popsat rovnicí, ale pomocí sady parametrů. Hodit se bude statistika a pravděpodobnost (umíte). Tohle je jen miniminiminiopáčko, později probereme

Více

ANALÝZA LIDSKÉHO HLASU

ANALÝZA LIDSKÉHO HLASU ANALÝZA LIDSKÉHO HLASU Pomůcky mikrofon MCA-BTA, LabQuest, program LoggerPro (nebo LoggerLite), tabulkový editor Excel, program Mathematica Postup Z každodenní zkušenosti víme, že každý lidský hlas je

Více

Fourierova transformace

Fourierova transformace Fourierova transformace EO Přednáška Pavel Máša ÚVODEM Známe Fourierovy řady v komplexním tvaru f(t) = 1X k= 1 A k e jk! t Spektrum této řady je diskrétní A k = 1 T Obvody tedy musíme řešit v HUS člen

Více

Popisná statistika kvantitativní veličiny

Popisná statistika kvantitativní veličiny StatSoft Popisná statistika kvantitativní veličiny Protože nám surová data obvykle žádnou smysluplnou informaci neposkytnou, je žádoucí vyjádřit tyto ve zhuštěnější formě. V předchozím dílu jsme začali

Více

Základní pojmy o signálech

Základní pojmy o signálech Základní pojmy o signálech klasifikace signálů transformace časové osy energie a výkon periodické signály harmonický signál jednotkový skok a impuls Jan Černocký ÚPGM FIT VUT Brno, cernocky@fit.vutbr.cz

Více

FOURIEROVA ANAL YZA 2D TER ENN ICH DAT Karel Segeth

FOURIEROVA ANAL YZA 2D TER ENN ICH DAT Karel Segeth FOURIEROVA ANALÝZA 2D TERÉNNÍCH DAT Karel Segeth Motto: The faster the computer, the more important the speed of algorithms. přírodní jev fyzikální model matematický model numerický model řešení numerického

Více

základní vlastnosti, používané struktury návrhové prostředky MATLAB problém kvantování koeficientů

základní vlastnosti, používané struktury návrhové prostředky MATLAB problém kvantování koeficientů A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 4 2 Číslicové filtry typu FIR a IIR definice operace filtrace základní rozdělení FIR, IIR základní vlastnosti, používané struktury filtrů návrhové prostředky

Více

doc. Dr. Ing. Elias TOMEH Elias Tomeh / Snímek 1

doc. Dr. Ing. Elias TOMEH   Elias Tomeh / Snímek 1 doc. Dr. Ing. Elias TOMEH e-mail: elias.tomeh@tul.cz Elias Tomeh / Snímek 1 Elias Tomeh / Snímek 2 Elias Tomeh / Snímek 3 Elias Tomeh / Snímek 4 ZÁKLADNÍ VIBRODIAGNOSTICKÉ MĚŘICÍ METODY Měření celkových

Více

9. PRINCIPY VÍCENÁSOBNÉHO VYUŽITÍ PŘENOSOVÝCH CEST

9. PRINCIPY VÍCENÁSOBNÉHO VYUŽITÍ PŘENOSOVÝCH CEST 9. PRINCIPY VÍCENÁSOBNÉHO VYUŽITÍ PŘENOSOVÝCH CEST Modulace tvoří základ bezdrátového přenosu informací na velkou vzdálenost. V minulosti se ji využívalo v telekomunikacích při vícenásobném využití přenosových

Více

Spektrální analyzátory a analyzátory signálu

Spektrální analyzátory a analyzátory signálu Spektrální analyzátory a analyzátory signálu Osciloskopy a zapisovače popsané v předchozí kapitole zobrazují průběh signálu v závislosti na čase x(t), takže umožňují analýzu v tzv. časové oblasti (nebo

Více

1. Základy teorie přenosu informací

1. Základy teorie přenosu informací 1. Základy teorie přenosu informací Úvodem citát o pojmu informace Informace je název pro obsah toho, co se vymění s vnějším světem, když se mu přizpůsobujeme a působíme na něj svým přizpůsobováním. N.

Více

Při návrhu FIR filtru řešíme obvykle následující problémy:

Při návrhu FIR filtru řešíme obvykle následující problémy: Návrh FIR filtrů Při návrhu FIR filtru řešíme obvykle následující problémy: volba frekvenční odezvy požadovaného filtru; nejčastěji volíme ideální charakteristiku normovanou k Nyquistově frekvenci, popř.

Více

FILTRACE VE FOURIEROVSKÉM SPEKTRU

FILTRACE VE FOURIEROVSKÉM SPEKTRU 1/18 FILTRACE VE FOURIEROVSKÉM SPEKTRU (patří do lineárních integrálních transformací) Václav Hlaváč Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání hlavac@fel.cvut.cz

Více

APLIKACE ALGORITMŮ ČÍSLICOVÉHO ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLŮ 1. DÍL

APLIKACE ALGORITMŮ ČÍSLICOVÉHO ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLŮ 1. DÍL David Matoušek, Bohumil Brtník APLIKACE ALGORITMÙ ÈÍSLICOVÉHO ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLÙ 1 Praha 2014 David Matoušek, Bohumil Brtník Aplikace algoritmù èíslicového zpracování signálù 1. díl Bez pøedchozího písemného

Více

Úvod do medicínské informatiky pro Bc. studium. 6. přednáška

Úvod do medicínské informatiky pro Bc. studium. 6. přednáška Metody zpracování biosignálů 6. přednáška 1 Biosignály Živé objekty produkují signály biologického původu. Tyto signály mohou být elektrické (např. elektrické potenciály vznikající při svalové činnosti),

Více

elektrické filtry Jiří Petržela filtry se spínanými kapacitory

elektrické filtry Jiří Petržela filtry se spínanými kapacitory Jiří Petržela motivace miniaturizace vytvoření plně integrovaného filtru jednotnou technologií redukce plochy na čipu snížení ceny výhody koncepce spínaných kapacitorů (SC) koeficienty přenosové funkce

Více

CW01 - Teorie měření a regulace

CW01 - Teorie měření a regulace Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb CW01 - Teorie měření a regulace ZS 2014/2015 tm-ch-spec. 1.p 2014 - Ing. Václav Rada, CSc. Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Teorie měření a

Více

Základní metody číslicového zpracování signálu a obrazu část II.

Základní metody číslicového zpracování signálu a obrazu část II. A4M38AVS Aplikace vestavěných systémů Přednáška č. 8 Základní metody číslicového zpracování signálu a obrazu část II. Radek Sedláček, katedra měření, ČVUT FEL, 2015 Obsah přednášky Převzorkování decimace,

Více

Analýza vlastností a chování DSD modulátoru v časové a frekvenční doméně

Analýza vlastností a chování DSD modulátoru v časové a frekvenční doméně Analýza vlastností a chování DSD modulátoru v časové a frekvenční doméně Dominik Peklo, Pavel Valoušek dominik@audiopraise.com, pavel@audiopraise.com 1 Úvod V internetových diskuzích na serveru www.f-sport.cz/hifi

Více

filtry FIR zpracování signálů FIR & IIR Tomáš Novák

filtry FIR zpracování signálů FIR & IIR Tomáš Novák filtry FIR 1) Maximální překývnutí amplitudové frekvenční charakteristiky dolní propusti FIR řádu 100 je podle obr. 1 na frekvenci f=50hz o velikosti 0,15 tedy 1,1dB; přechodové pásmo je v rozsahu frekvencí

Více

Základní principy přeměny analogového signálu na digitální

Základní principy přeměny analogového signálu na digitální Základní y přeměny analogového signálu na digitální Pro přenos analogového signálu digitálním systémem, je potřeba analogový signál digitalizovat. Digitalizace je uskutečňována pomocí A/D převodníků. V

Více

Úloha č. 2 - Kvantil a typická hodnota. (bodově tříděná data): (intervalově tříděná data): Zadání úlohy: Zadání úlohy:

Úloha č. 2 - Kvantil a typická hodnota. (bodově tříděná data): (intervalově tříděná data): Zadání úlohy: Zadání úlohy: Úloha č. 1 - Kvantily a typická hodnota (bodově tříděná data): Určete typickou hodnotu, 40% a 80% kvantil. Tabulka hodnot: Varianta Četnost 0 4 1 14 2 17 3 37 4 20 5 14 6 7 7 11 8 20 Typická hodnota je

Více

Dodatky k FT: 1. (2D digitalizace) 2. Více o FT 3. Více k užití filtrů. 7. přednáška předmětu Zpracování obrazů

Dodatky k FT: 1. (2D digitalizace) 2. Více o FT 3. Více k užití filtrů. 7. přednáška předmětu Zpracování obrazů Dodatky k FT:. (D digitalizace. Více o FT 3. Více k užití filtrů 7. přednáška předmětu Zpracování obrazů Martina Mudrová 4 Pořízení digitálního obrazu Obvykle: Proces transformace spojité předlohy (reality

Více

1. Přednáška: Obecné Inf. + Signály a jejich reprezentace

1. Přednáška: Obecné Inf. + Signály a jejich reprezentace 1. Přednáška: Obecné Inf. + Signály a jejich reprezentace 1 Obecné informace Změna rozvrhů Docházka na cvičení 2 Literatura a podklady Základní učební texty : Prchal J., Šimák B.: Digitální zpracování

Více

Vlastnosti a modelování aditivního

Vlastnosti a modelování aditivního Vlastnosti a modelování aditivního bílého šumu s normálním rozdělením kacmarp@fel.cvut.cz verze: 0090913 1 Bílý šum s normálním rozdělením V této kapitole se budeme zabývat reálným gaussovským šumem n(t),

Více

r Odvoď te přenosovou funkci obvodů na obr.2.16, je-li vstupem napě tí u 1 a výstupem napě tí u 2. Uvaž ujte R = 1Ω, L = 1H a C = 1F.

r Odvoď te přenosovou funkci obvodů na obr.2.16, je-li vstupem napě tí u 1 a výstupem napě tí u 2. Uvaž ujte R = 1Ω, L = 1H a C = 1F. Systé my, procesy a signály I - sbírka příkladů NEŘ EŠENÉPŘ ÍKADY r 223 Odvoď te přenosovou funkci obvodů na obr26, je-li vstupem napě tí u a výstupem napě tí Uvaž ujte Ω, H a F u u u a) b) c) u u u d)

Více

Zvuk včetně komprese. Digitálně = lépe! Je to ale pravda? X36PZA Periferní zařízení

Zvuk včetně komprese. Digitálně = lépe! Je to ale pravda? X36PZA Periferní zařízení Zvuk včetně komprese Digitálně = lépe! Je to ale pravda? Obsah přednášky Digitalizace spojitého signálu. Aliasing, kvantizační chyba. Praktická realizace digitálního zvukového řetězce. Komprese zvuku.

Více

Flexibilita jednoduché naprogramování a přeprogramování řídícího systému

Flexibilita jednoduché naprogramování a přeprogramování řídícího systému Téma 40 Jiří Cigler Zadání Číslicové řízení. Digitalizace a tvarování. Diskrétní systémy a jejich vlastnosti. Řízení diskrétních systémů. Diskrétní popis spojité soustavy. Návrh emulací. Nelineární řízení.

Více

8. Sběr a zpracování technologických proměnných

8. Sběr a zpracování technologických proměnných 8. Sběr a zpracování technologických proměnných Účel: dodat v částečně předzpracovaném a pro další použití vhodném tvaru ucelenou informaci o procesu pro následnou analyzu průběhu procesu a pro rozhodování

Více

Periodicita v časové řadě, její popis a identifikace, exponenciální vyrovnáván

Periodicita v časové řadě, její popis a identifikace, exponenciální vyrovnáván Periodicita v časové řadě, její popis a identifikace, exponenciální vyrovnávání Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Periodicita v časových

Více

Šum a jeho potlačení. Michal Švanda. Astronomický ústav MFF UK Astronomický ústav AV ČR. Spektroskopie (nejen) ve sluneční fyzice LS 2011/2012

Šum a jeho potlačení. Michal Švanda. Astronomický ústav MFF UK Astronomický ústav AV ČR. Spektroskopie (nejen) ve sluneční fyzice LS 2011/2012 Šum a jeho potlačení Spektroskopie (nejen) ve sluneční fyzice LS 2011/2012 Michal Švanda Astronomický ústav MFF UK Astronomický ústav AV ČR Šum Náhodná veličina Aditivivní měření=signál+šum Obvykle nekorelovaný

Více

Komplexní analýza. Fourierovy řady. Martin Bohata. Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze

Komplexní analýza. Fourierovy řady. Martin Bohata. Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze Komplexní analýza Fourierovy řady Martin Bohata Katedra matematiky FEL ČVU v Praze bohata@math.feld.cvut.cz Martin Bohata Komplexní analýza Fourierovy řady 1 / 20 Úvod Často se setkáváme s periodickými

Více

Analogové modulace. Podpora kvality výuky informačních a telekomunikačních technologií ITTEL CZ.2.17/3.1.00/36206

Analogové modulace. Podpora kvality výuky informačních a telekomunikačních technologií ITTEL CZ.2.17/3.1.00/36206 EVROPSKÝ SOCIÁLNÍ FOND Analogové modulace PRAHA & EU INVESTUJEME DO VAŠÍ BUDOUCNOSTI Podpora kvality výuky informačních a telekomunikačních technologií ITTEL CZ.2.17/3.1.00/36206 Modulace Co je to modulace?

Více

Filtrace obrazu ve frekvenční oblasti

Filtrace obrazu ve frekvenční oblasti Filtrace obrazu ve frekvenční oblasti Václav Hlaváč České vysoké učení technické v Praze Český institut informatiky, robotiky a kybernetiky 166 36 Praha 6, Jugoslávských partyzánů 1580/3 http://people.ciirc.cvut.cz/hlavac,

Více

Zvukové rozhraní. Základní pojmy

Zvukové rozhraní. Základní pojmy Zvukové rozhraní Zvukové rozhraní (zvukový adaptér) je rozšiřující rozhraní počítače, které slouží k počítačovému zpracování zvuku (vstup, výstup). Pro vstup zvuku do počítače je potřeba jeho konverze

Více

Číslicová filtrace. FIR filtry IIR filtry. ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická

Číslicová filtrace. FIR filtry IIR filtry. ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická Ing. Radek Sedláček, Ph.D., katedra měření K13138 Číslicová filtrace FIR filtry IIR filtry Tyto materiály vznikly za podpory Fondu rozvoje

Více

Direct Digital Synthesis (DDS)

Direct Digital Synthesis (DDS) ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická Ing. Radek Sedláček, Ph.D., katedra měření K13138 Direct Digital Synthesis (DDS) Přímá číslicová syntéza Tyto materiály vznikly za podpory

Více

3. Měření efektivní hodnoty, výkonu a spotřeby energie

3. Měření efektivní hodnoty, výkonu a spotřeby energie 3. Měření efektivní hodnoty, výkonu a spotřeby energie přednášky A3B38SME Senzory a měření zdroje převzatých obrázků: pokud není uvedeno jinak, zdrojem je monografie Haasz, Sedláček: Elektrická měření

Více

Fourierova transformace

Fourierova transformace Fourierova transformace Jean Baptiste Joseph Fourier (768-83) Jeho obdivovatel (nedatováno) Opáčko harmonických signálů Spojitý harmonický signál ( ) = cos( ω + ϕ ) x t C t C amplituda ω úhlová frekvence

Více

FOURIEROVA TRANSFORMACE FOURIEROVA VĚTA

FOURIEROVA TRANSFORMACE FOURIEROVA VĚTA FOURIEROVA TRANSFORMACE FOURIEROVA VĚTA V kapitole o Fourierových řadách byla dokázána Fourierova věta (připomeňte si, že f(x = (f(x + + f(x /2: VĚTA Necht f je po částech hladká na R a R f konverguje

Více

Analýza dat na PC I.

Analýza dat na PC I. CENTRUM BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Lékařská a Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita Analýza dat na PC I. Popisná analýza v programu Statistica IBA výuka Základní popisná statistika Popisná statistika

Více

Základní komunikační řetězec

Základní komunikační řetězec STŘEDNÍ PRŮMYSLOVÁ ŠKOLA NA PROSEKU EVROPSKÝ SOCIÁLNÍ FOND Základní komunikační řetězec PRAHA & EU INVESTUJEME DO VAŠÍ BUDOUCNOSTI Podpora kvality výuky informačních a telekomunikačních technologií ITTEL

Více

Základní metody číslicového zpracování signálu část I.

Základní metody číslicového zpracování signálu část I. A4M38AVS Aplikace vestavěných systémů Základní metody číslicového zpracování signálu část I. Radek Sedláček, katedra měření, ČVUT v Praze FEL, 2015 Obsah přednášky Úvod, motivace do problematiky číslicového

Více

Kepstrální analýza řečového signálu

Kepstrální analýza řečového signálu Semestrální práce Václav Brunnhofer Kepstrální analýza řečového signálu 1. Charakter řečového signálu Lidská řeč je souvislý, časově proměnný proces. Je nositelem určité informace od řečníka k posluchači

Více

25. DIGITÁLNÍ TELEVIZNÍ SIGNÁL A KABELOVÁ TELEVIZE

25. DIGITÁLNÍ TELEVIZNÍ SIGNÁL A KABELOVÁ TELEVIZE 25. DIGITÁLNÍ TELEVIZNÍ SIGNÁL A KABELOVÁ TELEVIZE Digitalizace obrazu a komprese dat. Uveďte bitovou rychlost nekomprimovaného číslicového TV signálu a jakou šířku vysílacího pásma by s dolním částečně

Více

ANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM POJETÍ

ANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM POJETÍ ANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM POJETÍ INVESTICE Institut DO biostatistiky ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ a analýz 5. LETNÍ ŠKOLA MATEMATICKÉ BIOLOGIE ANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM

Více

Komprese dat Obsah. Komprese videa. Radim Farana. Podklady pro výuku. Komprese videa a zvuku. Komprese MPEG. Komprese MP3.

Komprese dat Obsah. Komprese videa. Radim Farana. Podklady pro výuku. Komprese videa a zvuku. Komprese MPEG. Komprese MP3. Komprese dat Radim Farana Podklady pro výuku Obsah Komprese videa a zvuku. Komprese MPEG. Komprese MP3. Komprese videa Velký objem přenášených dat Typický televizní signál - běžná evropská norma pracuje

Více

Téma 27. 1 Analogo Číslicové Převodníky AČP. 1.1 AČP s postupnou aproximací

Téma 27. 1 Analogo Číslicové Převodníky AČP. 1.1 AČP s postupnou aproximací Téma 7 Jan Bednář bednaj1@fel.cvut.cz digitalizace je postup vzorkování v čase, následného kvantování v úrovni a kódování vznik periodického frekvenčního spektra signálu, kde se uplatňuje kvantizační šum

Více

Derivace funkce Otázky

Derivace funkce Otázky funkce je jedním z hlavních nástrojů matematické analýzy. V příští části ukážeme, jak mnoho různorodých aplikací derivace má. Geometricky lze derivaci funkce v nějakém bodě chápat jako směrnici tečny grafu

Více

Funkce komplexní proměnné a integrální transformace

Funkce komplexní proměnné a integrální transformace Funkce komplexní proměnné a integrální transformace Fourierovy řady I. Marek Lampart Text byl vytvořen v rámci realizace projektu Matematika pro inženýry 21. století (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/07.0332), na

Více

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií Základní pojmy diagnostiky a statistických metod vyhodnocení Učební text Ivan Jaksch Liberec 2012 Materiál vznikl

Více

ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ

ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ 8. týden doc. Ing. Renata WAGNEROVÁ, Ph.D. Ostrava 2013 doc. Ing. Renata WAGNEROVÁ, Ph.D. Vysoká škola báňská

Více