A7B31ZZS 6. PŘEDNÁŠKA 27. října 2014
|
|
- Alžběta Marková
- před 5 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 A7B3ZZS 6. PŘEDNÁŠKA 7. řína 4 Číslicové IIR filtry vyšších řádu filtry se dvěma póly (filtry s více póly) řaení filtrů Aplikace banka filtrů (reonátorů) filtrační syntéy s časově prom. filtry formantové syntéy (samohlásky, nástroe) potlačení šumů
2 IIR filtr s edním pólem (pohyb pólu po reálné ose)
3 IIR filtr s edním pólem a ednou nulou (pohyb nuly a pólu po reálné ose)
4 Filtr se dvěma póly - reonátor
5 Filtr se dvěma póly y pásmová propust IIR [ n] x[ n] a y[ n ] a y[ n ] H( ) re re a a f f s a r cos a r
6 H( ) Filtr se dvěma póly pásmová propust IIR re re re re r
7 sin cos sin cos ) ( r r r re re re re H Filtr se dvěma póly pásmová propust IIR
8 cos sin cos sin cos ) ( r r r r r re re re re H Filtr se dvěma póly pásmová propust IIR
9 cos sin cos sin cos ) ( a a r r r r r re re re re H Filtr se dvěma póly pásmová propust IIR
10 cos sin cos sin cos ) ( a a r r r r r re re re re H r a f s f cos r a Filtr se dvěma póly pásmová propust IIR
11 Filtr se dvěma póly pásmová propust IIR cos sin cos sin cos ) ( a a a a r r r r r re re re re H r a f s f cos r a
12 8 r,975 Filtr se dvěma póly (tlumené oscilace) r 8,95 8 r,95
13 Filtr se dvěma póly - reonátor (netlumené oscilace) 8 r,5 8 r,5 8 r,75
14 Filtr se dvěma póly - reonátor (konstantní koeficient a ) a cos( / 6) a a cos( / 4) a a cos( /3) a
15 Filtr se dvěma póly - reonátor (konstantní koeficient a ) a cos( / 4) a,8 a cos( / 4) a a cos( / 4) a,
16 Pohyb pólů (konstantní úhel; růný poloměr)
17 Pohyb pólů po kružnici (růný úhel; konstantní poloměr)
18 Pohyb nul IIR filtru (po reálné ose)
19 IIR s více póly (pohyb vybraných pólů po ose)
20 IIR s více póly (pohyb vybraných pólů po kružnici)
21 Imaginary Part Imaginary Part Imaginary Part Imaginary Part Imaginary Part Imaginary Part Imaginary Part Imaginary Part Imaginary Part -rovina reonátorů - - Real Part - - Real Part - - Real Part - - Real Part - - Real Part - - Real Part - - Real Part - - Real Part - - Real Part
22 Amplitudové charakteristiky reonátorů
23 Analýa harmonických Time h h h3 h4 h5 h6 h7 h8 h9.4.
24 frekvence vitr F Filtrační syntéa větru > cas [s]
25 Filtrační syntéa větru clear, fs = 8; % vorkovaci frekvence [H] doba = ; % doba trvani tonu [s] x=*rand(,fs*doba)-; % generovani bileho sumu nt=:/fs:doba-/fs; % casova osa % souradnice ridicich bodu sily vetru X=[ ]; Y=[ ]; Fmin=; Fmax=9; y=(fmax-fmin)*y+fmin; % casovy prubeh interpolovane ridici frekvence fr=interp(x,y,nt/nt(end));
26 Filtrační syntéa větru % navrh reonatoru B = ; % sirka pasma reonatoru R = -B*pi/fs; % vypocet polomer polu a =-*R*cos(*pi*fr/fs); % vypocet koeficientu b=(-r)*sqrt(r*(r-4*cos(*pi*fr/fs)+)+); % norm.koeficient y=eros(,length(x)); for n=3:length(x) y(n)=b(n)*x(n)-a(n)*y(n-)-(r.^)*y(n-); end
27 frekvence vitr Filtrační syntéa vln 4 A B fr x > cas [s]
28 Filtrační syntéa vln % souradnice ridicich bodu X =[ ]; % casova osa Y_A=[ ]; % amplituda Y_B=[ ]; % sirka pasma Y_f=[8 8 ]; % reonancni frekvence % casovy prubeh interpolovane ridici amplitudy G=interp(X,Y_A,nT/nT(end)); % casovy prubeh interpolovane sirky pasma B=interp(X,Y_B,nT/nT(end)); % casovy prubeh interpolovane ridici reonancni f fr=interp(x,y_f,nt/nt(end));
29 Filtrační syntéa vln x=*rand(,fs*doba)-; for n=3:length(x) R(n) = -B(n)*pi/fs; % vypocet polomer polu a(n) =-*R(n)*cos(*pi*fr(n)/fs); % vypocet koeficientu b(n)=(-r(n))*sqrt(r(n)*(r(n)-4*cos(*pi*fr(n)/fs)+)+); % norm.koeficient y(n)=g(n)*(b(n)*x(n)-a(n)*y(n-)-(r(n).^)*y(n-)); end
30 Filtrační syntéa Aplikace s šumem reonátory a obálkami buben činel
31 Filtrační syntéa 8 řídící frekvence déšť
32 Filtrační syntéa hodiny Fr=35; B = 55; Fr=3; B = 75;
33 Frequency housle Filtrační syntéa % filtr (model housli) %%%%%%%%%%%%% F = [5, 5, 3, 4]; BW = [3,, 7, 5]; Time x 4
34 Filtrační syntéa klarinet % navrh reonatoru fr = 9; % reonancni frekvence B = ; % sirka pasma reonatoru
35 Syntéa stroů vlak letadlo
36 Syntéa materiálu dřevo kov sklo
37 Potlačení šumu v řeči bankou filtrů
38 Potlačení šumu v řeči bankou filtrů
39 Potlačení šumu v řeči bankou filtrů banka filtrů Dilci normovane propusti
40 Potlačení šumu v řeči bankou filtrů pracování signálů v i-tém pásmu
41 Potlačení šumu v řeči bankou filtrů
42 Potlačení šumu v řeči bankou filtrů
43 Potlačení šumu v řeči bankou filtrů
44 Potlačení šumu v řeči bankou filtrů
45 Potlačení šumu v řeči bankou filtrů III (generování rušení) %%%%%%%%%%%%%%%%%% GENEROVANI SUMU %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% k_noise=.; sig=input(' = sinusove ruseni; = nahodny sum... ') if sig==, noise=k_noise*randn(length(xc),); end; if sig==, % rusivy signal 8H noise=sqrt()*k_noise*sin(*pi*(:length(xc)-)*8/8)'; end; x=xc+noise; 'cinitel odstupu signalu k sumu' snr=*log(sum(xc.^)/sum(noise.^))
46 Potlačení šumu v řeči bankou filtrů IV (banka filtrů) f_s=8; % vorkovaci frekvence [kh] P=8; % pocet propusti f_r=f_s/(*p)*(:p-); % vypocet reonancnich frekvenci R=.7; % polomer polu b=-*r*cos(*pi*f_r/f_s); % vypocet koeficientu reonatoru for i=:p % normovani charakteristik Ha(:,i)=(freq(,[ b(i) R.^],8)); Ham(i)=max(abs(Ha(:,i))); % vypocet normovacich koef. Han(:,i)=(freq(/Ham(i),[ b(i) R.^],8)); end; plot(abs(han)); axis tight title('dilci normovane propusti') % obraeni ampl. Dilci normovane frekvencnich propusti ch
47 Imaginary Part Imaginary Part Imaginary Part Imaginary Part Imaginary Part Imaginary Part Imaginary Part Imaginary Part Potlačení šumu v řeči bankou filtrů (banka filtrů) for k=:p % obraeni impulsnich charakteristik subplot(3,3,k), imp([ ],[ b(k) R.^]) end; % obraeni -roviny for k=:p subplot(3,3,k), plane([ ],[ b(k) R.^]) end;.5. pasmo 4 --> n 4. pasmo > n.5 7. pasmo.5. pasmo 4 --> n 5. pasmo > n 8. pasmo.5 3. pasmo 4 --> n 6. pasmo > n Real Part - Real Part Real Part - Real Part Real Part - Real Part > n > n - - Real Part - - Real Part
48 Potlačení šumu v řeči bankou filtrů (stanovení meí v pásmech) %%%%%% FILTRACE A VYPOCET MEZE PRO OREZAVANI %%%%%% k_noise=.; k_int =.8; for i=:p noisef(:,i)=filter(/ham(i),[ b(i) R.^],noise(:)); % filtrace noisefa(:,i)=abs(noisef(:,i)); % usmerneni nff(:,i)=filter(,[ -k_int],noisefa(:,i)); % obalka me(i)=mean(abs(nff(:,i))); end; stem(me) % vypocet mei ve vsech pasmech.4 Mee pro oreavani v ednotlivych pasmech > poradi pasma
49 Potlačení šumu v řeči bankou filtrů (filtrace a roklad do pásem) %%%%%%%%%%%%% POTLACENI SUMU BANKOU FILTRU %%%%%%%%%%%%% %%% FILTRACE A ROZKLAD DO PASEM - VYPOCET OBALEK %%%%%%% for i=:p xf(:,i)=filter(/ham(i),[ b(i) R.^],x); % filtrace xfs(:,i)=sign(xf(:,i)+.); % namenko xfa(:,i)=abs(xf(:,i)); % usmerneni xfaf(:,i)=filter(,[ -k_int],xfa(:,i)); % obalka subplot(4,,i), plot(xfaf(:,i)); axis tight xfafe(:,i)=abs(xfaf(:,i)-me(i)); xr(:,i)=xfafe(:,i).*xfs(:,i); subplot(4,,i), plot(xf(5:,i)) subplot(4,,i), plot(xr(5:,i)); axis tight end; xs=sum(xr'); xfs % orinuti xf xfa xfaf xfafe xr
50 Potlačení šumu v řeči bankou filtrů pasmo pasmo pasmo pasmo pasmo pasmo pasmo pasmo pasmo pasmo pasmo pasmo pasmo pasmo pasmo pasmo pasmo pasmo pasmo pasmo pasmo pasmo pasmo pasmo
51 Potlačení šumu v řeči bankou filtrů xf xr x xs
52 Frequency ---> f Frequency ---> f Potlačení šumu v řeči bankou filtrů for i=:3 soundsc(x); pause(), soundsc(xs); pause();end; subplot(); specgram(x); subplot(); specgram(xs);.8.8 Spektrogram puvodniho signalu Time > n Spektrogram signalu s potlacenym sumem Time > n
A2B31SMS 6. PŘEDNÁŠKA 5. listopadu 2015 Hlas a řeč hlasivkový tón, formanty, zpěvní formant Formantové syntézy Klattův formantový syntetizér
AB3SMS 6. PŘEDNÁŠKA 5. listopadu 5 Hlas a řeč hlasivkový tón, formanty, pěvní formant Formantové syntéy Klattův formantový syntetiér Číslicové IIR filtry vyšších řádu filtry se dvěma póly (filtry s více
Více7. listopadu 2018 Hlas a řeč. Hudební nástroje. Formantové syntézy. Číslicové pásmové propusti. Aplikace
B2M3SYN 6. PŘEDNÁŠKA 7. listopadu 28 Hlas a řeč fonace, prosodie, artikulace hlasivkový tón, formanty Hudební nástroje rozdělení podle vzniku tónu rozsahy, spektra, formanty Formantové syntézy Klattův
VíceB2M31SYN 6. PŘEDNÁŠKA 9. listopadu 2016 Hlas a řeč
BM31SYN 6. PŘEDNÁŠKA 9. listopadu 16 Hlas a řeč fonace, prosodie, artikulace hlasivkový tón, formanty Hudební nástroje rodělení podle vniku tónu rosahy, spektra, formanty Formantové syntéy Klattův formantový
VíceA7B31ZZS 10. PŘEDNÁŠKA Návrh filtrů 1. prosince 2014
A7B3ZZS. PŘEDNÁŠKA Návrh filtrů. prosince 24 Návrhy jednoduchých filtrů Návrhy složitějších filtrů Porovnání FIR a IIR Nástroje pro návrh FIR filtrů v MATLABu Nástroje pro návrh IIR filtrů v MATLABu Kvantování
VíceModulační syntéza 8. prosince 2014
ZZS-12 Modulační syntéza 8. prosince 2014 Amplitudová modulace Syntetické zvony Jednoduché syntetické FM nástroje Syntetické zvuky vítr Kruhová modulace t f f t f f t f t f m c m c c m ) ( 2 cos 2 1 )
Více31ZZS 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
VíceX31ZZS 3. PŘEDNÁŠKA 6. října Periodické průběhy Fourierovy řady Spektrum Barva zvuku Aplikace
X31ZZS 3. PŘEDNÁŠKA 6. října 214 Periodické průběhy Fourierovy řady Spektrum Barva zvuku Aplikace Fourierovy řady Jean Baptiste Fourier (francouzský matematik 1768-183) Harmonická analýza Libovolný periodický
VíceA2B31SMS 11. PŘEDNÁŠKA 4. prosince 2014
A2B31SMS 11. PŘEDNÁŠKA 4. prosince 214 Číslicové audio efekty Hřebenové filtry Fázovací filtry Dozvuky Konvoluční reverb Schroederův algoritmus modelování dozvuku Číslicové audio efekty Filtrace - DP,
VíceA7B31ZZS 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
VíceA2B31SMS 3. PŘEDNÁŠKA 15. října 2015
A2B31SMS 3. PŘEDNÁŠKA 15. října 215 ADITIVNÍ SYNTÉZA Harmonická analýza Harmonická syntéza Fourierovy řady Spektrum Barva zvuku Aditivní syntéza a spektrální modelování Parciály Fourierovy řady Jean Baptiste
VíceZpráva k semestrální práci z B2M31SYN Syntéza audio signálů
Zpráva k semestrální práci z B2M31SYN Syntéza audio signálů Část 1 - Syntéza orchestrálních nástrojů pro symfonickou báseň B.Smetany "Vltava" Cílem této části práce je syntetizovat symfonickou báseň B.Smetany
VíceVlastnosti Fourierovy transformace
Vlastnosti Fourierovy transformace Linearita Fourierova transformace je lineární (všechny druhy :-) ), je tedy homogenní a aditivní Homogenita: změna amplitudy v časové oblasti způsobí stejnou změnu amplitudy
VíceČíslicové filtry. Honza Černocký, ÚPGM
Číslicové filtry Honza Černocký, ÚPGM Aliasy Digitální filtry Diskrétní systémy Systémy s diskrétním časem atd. 2 Na co? Úprava signálů Zdůraznění Potlačení Detekce 3 Zdůraznění basy 4 Zdůraznění výšky
VíceB2M31SYN SYNTÉZA AUDIO SIGNÁLŮ
B2M31SYN SYNTÉZA AUDIO SIGNÁLŮ zima 2016-2017 Roman Čmejla cmejla@fel.cvut.cz B2, místn.525 tel. 224 3522 36 http://sami.fel.cvut.cz/sms/ A2B31SMS - SYNTÉZA MULTIMEDIÁLNÍCH SIGNÁLŮ zima 2015-2016 http://sami.fel.cvut.cz/sms/
VíceLineární 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
VíceSYNTÉZA AUDIO SIGNÁLŮ
SYNTÉZA AUDIO SIGNÁLŮ R. Čmejla Fakulta elektrotechnická, ČVUT v Praze Abstrakt Příspěvek pojednává o technikách číslicové audio syntézy vyučovaných v předmětu Syntéza multimediálních signálů na Elektrotechnické
VíceLineární 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
VíceB2M31SYN 3. PŘEDNÁŠKA 17. října 2018
B2M31SYN 3. PŘEDNÁŠKA 17. října 218 ADITIVNÍ SYNTÉZA Harmonická analýza Harmonická syntéza Fourierovy řady Hudební nástroje Barva zvuku Spektrum Aditivní syntéza a spektrální modelování Parciály Fourierovy
VíceA/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
VíceÚPGM FIT VUT Brno,
Systémy s diskrétním časem Jan Černocký ÚPGM FIT VUT Brno, cernocky@fit.vutbr.cz 1 LTI systémy v tomto kursu budeme pracovat pouze se systémy lineárními a časově invariantními. Úvod k nim jsme viděli již
VíceFourierova 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
VíceSemestrální práce z předmětu Syntéza audio signálů
Semestrální práce z předmětu Syntéza audio signálů Téma: Syntéza orchestrálních nástojů ve skladbě Vltava od Bedřicha Smetany a syntéza zvuku mouchy Dominik Šmíd zimní semestr 2016/17 Obsah: 1. Úvod 2.
VíceZpráva k semestrální práci z předmětu Syntéza audio signálů. Vypracoval: Jakub Krista Zimní semestr 2016/2017 Datum odevzdání:
Zpráva k semestrální práci z předmětu Syntéza audio signálů Vypracoval: Jakub Krista Zimní semestr 2016/2017 Datum odevzdání: 31.12.2016 Obsah 1. Úvod... 2 2. Použité druhy syntéz... 3 2.1 Aditivní syntéza...
VíceOsnova. 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,
Vícepolyfázové filtry (multirate filters) cascaded integrator comb filter (CIC) A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 2
A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 2 Decimace snížení vzorkovací frekvence Interpolace zvýšení vzorkovací frekvence Obecné převzorkování signálu faktorem I/D Efektivní způsoby implementace
VíceSvětlo jako elektromagnetické záření
Světlo jako elektromagnetické záření Základní pojmy: Homogenní prostředí prostředí, jehož dané vlastnosti jsou ve všech místech v prostředí stejné. Izotropní prostředí prostředí, jehož dané vlastnosti
VíceAnalogové 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?
Vícefiltry 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
Vícedoc. 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
VíceFrekvenční charakteristiky
Frekvenční charakteristiky EO2 Přednáška Pavel Máša ÚVODEM Frekvenční charakteristiky popisují závislost poměru amplitudy výstupního ku vstupnímu napětí a jejich fázový posun v závislosti na frekvenci
VíceZvuk. 1. základní kmitání. 2. šíření zvuku
Zvuk 1. základní kmitání - vzduchem se šíří tlakové vzruchy (vzruchová vlna), zvuk je systémem zhuštěnin a zředěnin - podstatou zvuku je kmitání zdroje zvuku a tím způsobené podélné vlnění elastického
VíceKomplexní obálka pásmového signálu
České vysoké učení technické v Praze, Fakulta elektrotechnická X37SGS Signály a systémy Komplexní obálka pásmového signálu Daniel Tureček 8.11.8 1 Úkol měření Nalezněte vzorky komplexní obálky pásmového
VícePředmět A3B31TES/Př. 13
Předmět A3B31TES/Př. 13 PS 1 1 Katedra teorie obvodů, místnost č. 523, blok B2 Přednáška 13: Kvantování, modulace, stavový popis PS Předmět A3B31TES/Př. 13 květen 2015 1 / 28 Obsah 1 Kvantování 2 Modulace
VíceX31ZZS 7. PŘEDNÁŠKA 10. listopadu 2014
X3ZZS 7. PŘEDNÁŠKA. listopadu 4 Jedoduché číslicové filtry Klouavé průměry Úkopásmové ádrže Difereciátory Hřebeové filtry Karplusův Strogův algoritmus Fáovací filtry Audio efekty aložeé a časovém požděí
VíceADA Semestrální práce. Harmonické modelování signálů
České vysoké učení technické v Praze ADA Semestrální práce Harmonické modelování signálů Jiří Kořínek 31.12.2005 1. Zadání Proveďte rozklad signálu do harmonických komponent (řeč, hudba). Syntetizujte
VíceDigitální modulace. Podpora kvality výuky informačních a telekomunikačních technologií ITTEL CZ.2.17/3.1.00/36206
EVROPSKÝ SOCIÁLNÍ FOND PRAHA & EU INVESTUJEME DO VAŠÍ BUDOUCNOSTI Podpora kvality výuky informačních a telekomunikačních technologií ITTEL CZ.2.17/3.1.00/36206 Modulace analogových modulací modulační i
VíceNáhodné signály. Honza Černocký, ÚPGM
Náhodné signály Honza Černocký, ÚPGM Signály ve škole a v reálném světě Deterministické Rovnice Obrázek Algoritmus Kus kódu } Můžeme vypočítat Málo informace! Náhodné Nevíme přesně Pokaždé jiné Především
VíceMezilaboratorní porovnání při vibračním zkoušení
ČSN EN ISO/IEC 17025 ČSN EN ISO/IEC 17043 ISO/IEC Pokyn 43-1 ISO/IEC Pokyn 43-2 ČIA MPA 30-03-12 Ing. Jaromír KEJVAL, Ph.D. SWELL, a.s., Příčná 2071, 508 01 Hořice, Czech Republic e-mail: jaromir.kejval@swell.cz,
VíceVOLBA 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
VíceZpráva k semestrální práci
ČVUT FEL Zpráva k semestrální práci A2B31SMS Jan Vimr 2017/2018 1. Postup Zadáním semestrální práce byla syntéza libovolného hudebního nástroje pro skladbu: Let čmeláka Nikolaj Rimskij Korsakov, dále odevzdat
VíceSignál 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
VíceVýkon komunik. systémů
Výkon komunik. systémů Tyto slajdy vznikly jako podklady k přednáškám v průběhu mého aktivního působení na Katedře radioelektroniky Českého vysokého učení technického v Praze. Souvisí s problematikou radiotechniky
VíceSpektrální 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
VíceSyntéza audio signálů Aditivní syntéza symfonického orchestru a akordeonu
Syntéza audio signálů Aditivní syntéza symfonického orchestru a akordeonu Bedřich Smetana - Vltava 3 oktávy durové stupnice Johann C. F. Fischer - Preludium a fuga G dur Bedřich Smetana - Jiřinková polka
VíceLaboratorní úloha č. 8: Polykardiografie
pletys. dech FKG EKG-II. [mv] Laboratorní úloha č. 8: Polykardiografie Úvod: Polykardiografie je současný záznam několika metod sledujících různé projevy srdečního cyklu. Základem jsou elektrokardiografie,
Víceteorie elektronických obvodů Jiří Petržela obvodové funkce
Jiří Petržela obvod jako dvojbran dvojbranem rozumíme elektronický obvod mající dvě brány (vstupní a výstupní) dvojbranem může být zesilovač, pasivní i aktivní filtr, tranzistor v některém zapojení, přenosový
VíceLineární 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
Více2 Teoretický úvod Základní princip harmonické analýzy Podmínky harmonické analýzy signálů Obdelník Trojúhelník...
Obsah 1 Zadání 1 2 Teoretický úvod 1 2.1 Základní princip harmonické analýzy.................. 1 2.2 Podmínky harmonické analýzy signálů................. 1 3 Obecné matematické vyjádření 2 4 Konkrétní
VíceDSY-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
VícePři 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.
VíceModulace analogových a číslicových signálů
Modulace analogových a číslicových signálů - rozdělení, vlastnosti, způsob použití. Kódování na fyzické vrstvě komunikačního kanálu. Metody zabezpečení přenosu. Modulace analogových a číslicových signálů
VíceDynamické chyby interpolace. Chyby při lineární a kruhové interpolaci.
Dynamické chyby interpolace. Chyby při lineární a kruhové interpolaci. 10.12.2014 Obsah prezentace Chyby interpolace Chyby při lineární interpolaci Vlivem nestejných polohových zesílení interpolujících
VíceLineární 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
VíceLaboratorní úloha č. 8: Elektroencefalogram
Laboratorní úloha č. 8: Elektroencefalogram Cíle úlohy: Rozložení elektrod při snímání EEG signálu Filtrace EEG v časové oblasti o Potlačení nf a vf rušení o Alfa aktivita o Artefakty Spektrální a korelační
Více14 - Moderní frekvenční metody
4 - Moderní frekvenční metody Michael Šebek Automatické řízení 28 4-4-8 Loop shaping: Chování pro nízké frekvence Tvar OL frekvenční charakteristiky L(s)=KD(s)G(s) určuje chování, ustálenou odchylku a
VíceÚkol 1 Zpráva k semestrální práci k předmětu B2M31SYN Syntéza audio signálů Lukáš Krauz krauzluk@fel.cvut.cz Hlavním cílem této úlohy bylo vytvořit za pomoci MIDI souboru, obsahující noty a stopy k jednotlivým
VíceDIGITÁLNÍ FILTRACE V REÁLNÍM ČASE PRO ZPRACOVÁNÍ BIOMEDICÍNSKÝCH SIGNÁLŮ POMOCÍ MATLAB - XPC TARGET
DIGITÁLNÍ FILTRACE V REÁLNÍM ČASE PRO ZPRACOVÁNÍ BIOMEDICÍNSKÝCH SIGNÁLŮ POMOCÍ MATLAB - XPC TARGET Grobelný David, Martinák Lukáš, Nevřiva Pavel, Plešivčák Přemysl Department of measurement and control,
VíceÚloha č. 7 Disperzní vlastnosti optických vlnovodů
Úloha č. 7 Disperzní vlastnosti optických vlnovodů 1 Teoretický úvod Optické vláknové vlnovody jsou důležitou komponentou optických komunikačních sítí. Jejich nejvýznamnějším parametrem je měrný útlum
VíceSTAVEBNÍ STATIKA. Ing. Petr Konečný, Ph.D. LPH 407/3. tel
STAVEBNÍ STATIKA Ing. Petr Konečný, Ph.D. LPH 47/3 tel. 59 732 1394 petr.konecny@vsb.c http://fast1.vsb.c/konecny roklad síly v rovině síla pod úhlem γ - (k ose ) až -18 až +18 x A γ P P P x γ + x P x
VíceCvičné texty ke státní maturitě z matematiky
Cvičné texty ke státní maturitě z matematiky Pracovní listy s postupy řešení Brno 2010 RNDr. Rudolf Schwarz, CSc. Státní maturita z matematiky Úloha 1 1. a = s : 45 = 9.10180 45 = 9.101+179 45 = 9.10.10179
VíceSkládání různoběžných kmitů. Skládání kolmých kmitů. 1) harmonické kmity stejné frekvence :
Skládání různoběžných kmitů Uvědomme si principiální bod tohoto problému : na jediný hmotný bod působí dvě nezávislé pružné síl ve dvou různých směrech. Jednotlivé mechanické pohb, které se budou skládat,
VíceOsnova přednášky. Univerzita Jana Evangelisty Purkyně Základy automatizace Stabilita regulačního obvodu
Osnova přednášky 1) Základní pojmy; algoritmizace úlohy 2) Teorie logického řízení 3) Fuzzy logika 4) Algebra blokových schémat 5) Vlastnosti členů regulačních obvodů 6) Vlastnosti regulátorů 7) 8) Kvalita
VíceTeoretický úvod: [%] (1)
Vyšší odborná škola a Střední průmyslová škola elektrotechnická Božetěchova 3, Olomouc Laboratoře elektrotechnických měření Název úlohy Číslo úlohy ZESILOVAČ OSCILÁTOR 101-4R Zadání 1. Podle přípravku
VícePrimární zpracování radarového signálu dopplerovská filtrace
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE K13137 - Katedra radioelektroniky A2M37RSY Jméno Stud. rok Stud. skupina Ročník Lab. skupina Václav Dajčar 2011/2012 2. 101 - Datum zadání Datum odevzdání Klasifikace
VíceAKUSTICKÁ MĚŘENÍ Frekvenční spektrum lidského hlasu
AKUSTICKÁ MĚŘENÍ Frekvenční spektrum lidského hlasu Stáhněte si z internetu program Praat a Madde (viz seznam pomůcek) a přineste si vlastní notebook. Bez tohoto nelze praktikum absolvovat (pokud budete
VíceSIGNÁLY 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)
VíceOptika pro mikroskopii materiálů I
Optika pro mikroskopii materiálů I Jan.Machacek@vscht.cz Ústav skla a keramiky VŠCHT Praha +42-0- 22044-4151 Osnova přednášky Základní pojmy optiky Odraz a lom světla Interference, ohyb a rozlišení optických
VíceFiltrace 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,
VíceModerní multimediální elektronika (U3V)
Moderní multimediální elektronika (U3V) Prezentace č. 13 Moderní kompresní formáty pro přenosné digitální audio Ing. Tomáš Kratochvíl, Ph.D. Ústav radioelektroniky, FEKT VUT v Brně Program prezentace Princip
VíceModulační parametry. Obr.1
Modulační parametry Specifickou skupinou měřicích problémů je měření modulačních parametrů digitálních komunikačních systémů. Většinu modulačních metod používaných v digitálních komunikacích lze realizovat
VíceD C A C. Otázka 1. Kolik z následujících matic je singulární? A. 0 B. 1 C. 2 D. 3
atum narození Otázka. Kolik z následujících matic je singulární? 4 A. B... 3 6 4 4 4 3 Otázka. Pro která reálná čísla a jsou vektory u = (,, 3), v = (3, a, ) a w = (,, ) lineárně závislé? A. a = 5 B. a
VíceMĚŘENÍ 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
VíceRovnice rovnováhy: ++ =0 x : =0 y : =0 =0,83
Vypočítejte moment síly P = 4500 N k osám x, y, z, je-li a = 0,25 m, b = 0, 03 m, R = 0,06 m, β = 60. Nositelka síly P svírá s tečnou ke kružnici o poloměru R úhel α = 20.. α β P y Uvolnění: # y β! x Rovnice
VícePři 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.
VíceVY_32_INOVACE_ENI_2.MA_05_Modulace a Modulátory
Číslo projektu Číslo materiálu CZ.1.07/1.5.00/34.0581 VY_32_INOVACE_ENI_2.MA_05_Modulace a Modulátory Název školy Střední odborná škola a Střední odborné učiliště, Dubno Autor Ing. Miroslav Krýdl Tematická
Vícer 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)
VíceFILTRACE 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
VíceObr. 4 Změna deklinace a vzdálenosti Země od Slunce v průběhu roku
4 ZÁKLADY SFÉRICKÉ ASTRONOMIE K posouzení proslunění budovy nebo oslunění pozemku je vždy nutné stanovit polohu slunce na obloze. K tomu slouží vztahy sférické astronomie slunce. Pro sledování změn slunečního
VíceZáklady 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
VíceOscilátory. Oscilátory s pevným kmitočtem Oscilátory s proměnným kmitočtem (laditelné)
Oscilátory Oscilátory Oscilátory s pevným kmitočtem Oscilátory s proměnným kmitočtem (laditelné) mechanicky laditelní elektricky laditelné VCO (Voltage Control Oscillator) Typy oscilátorů RC většinou neharmonické
VíceFyzikální podstata zvuku
Fyzikální podstata zvuku 1. základní kmitání vzduchem se šíří tlakové vzruchy (vzruchová vlna), zvuk je systémem zhuštěnin a zředěnin podstatou zvuku je kmitání zdroje zvuku a tím způsobené podélné vlnění
Více2. GENERÁTORY MĚŘICÍCH SIGNÁLŮ II
. GENERÁTORY MĚŘICÍCH SIGNÁLŮ II Generátory s nízkým zkreslením VF generátory harmonického signálu Pulsní generátory X38SMP P 1 Generátory s nízkým zkreslením Parametry, které se udávají zkreslení: a)
VíceRádiové rozhraní GSM fáze 1
Mobilní komunikace Semestrální práce Rádiové rozhraní GSM fáze 1 Martin Klinger 22.5.2007 V průběhu 80.let Evropa zaznamenává prudký nárůst analogových celuárních systémů, bohužel každá země provozuje
VíceFlexibilita 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.
VíceÚvod 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),
VíceA6M33BIO- Biometrie. Biometrické metody založené na rozpoznávání hlasu I
A6M33BIO- Biometrie Biometrické metody založené na rozpoznávání hlasu I Doc. Ing. Petr Pollák, CSc. 16. listopadu 216-15:16 Obsah přednášky Úvod Aplikace hlasové biometrické verifikace Základní princip
VíceZvýrazňování řeči pomocí vícekanálového zpracování
Zvýrazňování řeči pomocí vícekanálového zpracování Václav Bolom, Pavel Sovka Katedra teorie obvodů Fakulta elektrotechnická České vysoké učení technické v Praze Technická 2, 66 27 Praha 6 Abstrakt Problém
VíceDodatky 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
VíceNávrh 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
VíceÚčinky měničů na elektrickou síť
Účinky měničů na elektrickou síť Výkonová elektronika - přednášky Projekt ESF CZ.1.07/2.2.00/28.0050 Modernizace didaktických metod a inovace výuky technických předmětů. Definice pojmů podle normy ČSN
VíceVold-Kalmanova řádová filtrace. JiříTůma
Vold-Kalmanova řádová filtrace JiříTůma Obsah Základy Kalmanovy filtrace Základy Vold-Kalmanovy filtrace algoritmus Globální řešení Příklady užití Vold-Kalmanovy řádové filtrace Kalmanův filtr ( n ) Process
Více1 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,
VíceKmitočtová analýza (AC Analysis) = analýza kmitočtových závislostí obvodových veličin v harmonickém ustáleném stavu (HUS) při první iteraci ano
Kmitočtová analýza (AC Analysis) = analýza kmitočtových závislostí obvodových veličin v harmonickém ustáleném stavu (HUS) - napodobování činnosti inteligentního obvodového analyzátoru. Další příbuzné analýzy:
VíceČíslicové 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
VíceOtázka 22(42) Přístroje pro měření signálů, metody pro měření v časové a frekvenční doméně. Přístroje
Otázka 22(42) Přístroje pro měření signálů, metody pro měření v časové a frekvenční doméně Rozmanitost signálů v komunikační technice způsobuje, že rozdělení měřicích metod není jednoduché a jednoznačné.
VíceA2B31SMS 2. PŘEDNÁŠKA 9. října 2017 Číslicové signály
A2B3SMS 2. PŘEDNÁŠKA 9. října 27 Číslicové signály Aperiodické Periodické Aplikace Zvuky telefonu Hudební stupnice Tónová volba Tabulková (wavetable) syntéza Tabulkový oscilátor Interpolace Pitch posunutí
Více9. 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
VíceCvičné texty ke státní maturitě z matematiky
Cvičné texty ke státní maturitě z matematiky Pracovní listy s postupy řešení Brno 2010 RNDr. Rudolf Schwarz, CSc. Státní maturita z matematiky Obsah Obsah NIŽŠÍ úroveň obtížnosti 4 MAGZD10C0K01 říjen 2010..........................
VíceZkušenosti zkušební laboratoře ITC v oblasti zkoušení komponentů pro automobilový průmysl
Zkušenosti zkušební laboratoře ITC v oblasti zkoušení komponentů pro automobilový průmysl 1. Úvod Naše laboratoř ITC divize 4 MESIT QM má dlouholetou tradici ve zkoušení komponentů pro leteckou techniku.
Více3.cvičen. ení. Ing. Bc. Ivan Pravda
3.cvičen ení Úvod do laboratorních měřm ěření Základní měření PCM 1.řádu - měření zkreslení Ing. Bc. Ivan Pravda Měření útlumového zkreslení - Útlumové zkreslení vyjadřuje frekvenční závislost útlumu telefonního
Více