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

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

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

Transkript

1 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. Tato práce se zabývá kvantováním vzorků sinusového signálu o amplitudě v rozsahu +/-3 kvantovací kroky. Analýza v kmitočtové oblasti ukazuje vznik harmonických složek a jejich možný výskyt v základním kmitočtovém pásmu (1. Nyquistova zóna). Abstract Various testing signals are used for quality testing of A/D converters. This work deals with quantization of samples of sinus signal with amplitude in range +/-3 quantization steps. When analysing in frequency domain we can see harmonics components and their appearance in basic frequency domain (first Nyquist zone). Úvod Rozdíl mezi analogovou úrovní signálu Ü Øµ na vstupu a kvantovanou úrovní signálu Ü Øµ na výstupu analogově-číslicového převodníku tvoří kvantizační chybu Ü Øµ. Signál na vstupu kvantizačního procesu můžeme napsat ve tvaru Ü Øµ ÉÜ Øµ Ü Øµ Ü Øµ (1) kde É je výraz pro vyjádření kvantizačního procesu a Ü Øµ je kvantizační chyba. Průběh kvantizační chyby Ü Øµ lze graficky znázornit pomocí tzv. pilové funkce. Jelikož se jedná o periodickou funkci s periodou rovnou kvantizačnímu kroku, lze pro stanovení analytického výrazu pro její výpočet použít vztahy platné pro Fourierovy komplexnířady. Analýza funkce ËÜ Øµ pomocí Fourierových řad je výhodná z toho důvodu, žezvýsledného vztahu nám přímo vyplynou jednotlivé harmonické složky a jejich amplitudy, které vznikají v průběhu kvantování signálu a způsobují vznik chybového signálu. Ë Üµ ½ Ò ½ Ò ¾ÒÜ (2) David Bursík, Miroslav Lukeš, Katedra radioelektroniky, FEL ČVUT Praha, Technická 2, , Praha 6 tel. 2/ , 84

2 kde Ò můžeme napsat ve tvaru Ò ½ ¾ ʾ ʾ ¼ ¾ ܵ ¾ÒÜ Ü ½ ܵ Ò ¾ÒÜ Ê¾ ¾ ܵ Ó ¾ÒÜ Ò ¾ÒÜ Ü Ü ¾Ò Ó Òµ ¾ ¾ Ò ¾ Ò Òµ ¾Ò ½µÒ (3) dosazením rovnice (3) do (2) dostaneme Ë Üµ ½ Ò ½ ¾Ò ½µÒ Ó ¾ÒÜ Ò ¾ÒÜ ½ Ò ½ ¾ÒÜ Ò Ò ½µ Ò (4) pro kvantovaný signál Ü Øµ vyplývá Ü Øµ Ü Øµ ËÜ Øµ Ü Øµ ½ Ò½ ¾ÒÜ Øµ Ò Ò ½µ Ò (5) vpřípadě, že kvantovaný signál obsahuje jednu harmonickou složku o amplitudě Aaúhlovém kmitočtu Ü Øµ Ò Øµ (6) bude vypadat rovnice kvantovaného signálu podle rovnice (5) takto Ü Øµ Ò Øµ ½ Ò½ ½µ Ò Ò ¾Ò Ò Øµ Ò (7) z rovnice je patrné, že signál Ü Øµ obsahuje základní harmonickou a dále složky kmitočtově závislé, které vznikly vlivem kvantovacího procesu. K úpravě této rovnice použijeme Jacobiho rozvojů funkce typu Ò«Ò µ. Použitím těchto rozvojů dostaneme pro kvantovaný signál Ü Øµ výraz nebo Ü Øµ Ò Øµ ¾ Ü Øµ Ò Øµ ¾ ½ Ò½ ½ Ò½ ½µ Ò Ò ½µ Ò Ò ½ ѽ ½ ¼ kde Â Ñ µ je Besselova funkce prvního druhu a řádu Ñ. ¾Ò  ¾ ½ Ò ¾ ½µØ (8) ¾Ò Â Ñ Ò ÑØ ÑÐ (9) 85

3 Spektrum kvantovaného harmonického signálu Ze vztahu (9) je patrné, že spektrum chybového signálu obsahuje pouze liché harmonické složky, jelikož kvantizační funkce je funkce též lichá. Tento vztah je teoretickým vyjádřením amplitud harmonických složek vzniklých při kvantování signálu. Obr.1 znázorňuje pokles amplitud vyšších harmonických kvantovaného harmonického signálu s amplitudou +/-3q vůči první harmonické. Signál o této amplitudě má již nezanedbatelný vliv na spektrum v základním pásmu. Jak je patrné z obr.1 je odstup vyšších harmonických kolem -4dB. Harmonické složky jsou vypočítány do 6-té harmonické A[dB] n tá harmonická Obr. 1 Amplitudy parazitních harmonických složek kvantovaného sinusového signálu o amplitudě +/- 3q Vpřípadě, že kvantovaný harmonický signál navzorkujeme Ü Øµ ½ Ò ½ Ü ØµÆ Ø ÒÌ µ (1) kde Ì je vzorkovací perioda, dostaneme po Fourierově transformaci výraz, který popisuje spektrum navzorkovaného signálu kde je spektrum analogového signálu µ ½ Ì ½ Ò ½ Ò ¾ Ì µ (11) Toto spektrum je periodické podle vzorkovací frekvence ½ Ì.Díky této periodicitě začne být spektrum kvantovaného signálu v základním pásmu (1. Nyquistově zóně) ovlivňováno spektrem z ostaních Nyquistových zón. 86

4 Spektrum vzorkovaného kvantovaného harmonického signálu Na obr. 2 je znázorněn vzorkovaný kvantovaný harmonický signál a původní analogový signál. 1 x 1 4 Sinusoida nakvantovana s krokem +/ 3 kvantizacni kroky vzorky Obr. 2 analogový a kvantovaný harmonický signál o amplitudě +/- 3q Provedeme-li Fourierovu transformaci tohoto diskrétního signálu, dostaneme spektrum, které je na obr Obr. 3 Spektrum vzorkovaného harmonického signálu o amplitudě +/- 3q Jednotlivé harmonické složky jsou znázorněny jako pokles amplitudy vůči 1. harmonické. Z obr. 3 je patrné, že harmonické složky v 1. Nyquistovězóně majísvé obrazy v 2. Nyquistovězóně. 87

5 Analýza teoretického výpočtu spektra kvantovaného harmonického signálu Jak je patrné z obr. 1 a 3, vzorkováním kvantovaného harmonického signálu dojde ke změně jeho spektra. Podle vztahu Òµ ¼ Ò ½ Ò½ Ò Òµ ½µÒ Òµ kde Òµ jsou vzorky spektra kvantovaného harmonického signálu vypočítáné podle vztahu (9), Òµ jsou vzorky vzorkovaného kvantovaného harmonického signálu, Ò uvažovaný počet vzorků na periodu a počet zón mezi jednotlivými, jsme schopni dopočítat ze vztahu (9) spektrum vzorkovaného signálu. Vztah (12) tedy vyjadřuje přepočet spektra kvantovaného signálu na spektrum vzorkovaného kvantovaného signálu. Na následujících grafech jsou zobrazeny spočtená spektra pro vzorkovaný kvantovaný signál s amplitudou +/-3q podle vztahu (12) (symbol x) v porovnání s výpočtem FFT (symbol o), jenž je implementovaná v prostředí MATLAB. Jednotlivé harmonické složky jsou opět znázorněny jako pokles amplitudy vůči 1. harmonické. (12) 1 Odstup harmonickych slozek od Obr. 4 Odstup harmonických složek od 1. harmonické v db, počet vzorků 29 88

6 1 Odstup harmonickych slozek od Obr. 5 Odstup harmonických složek od 1. harmonické v db, počet vzorků 31 1 Odstup harmonickych slozek od Obr. 6 Odstup harmonických složek od 1. harmonické v db, počet vzorků 32 89

7 Odstup harmonickych slozek od Obr. 7 Odstup harmonických složek od 1. harmonické v db, počet vzorků 33 Závěr Byly vybrány čtyři délky signálů a to 29, 31, 32 a 33 vzorků. Z grafů na obr. 4, 5, 6, 7 jsou vidět určité rozdíly mezi hodnotami harmonických složek, které byly vypočítány ze vztahu (12) a Fourierovou transformaci. Nejmenších rozdílů z těchto signálu se dosahuje v případě délky 33 vzorků na periodu. Rozdíly jednotlivých harmonických složek mohou být způsobeny konečným počtem Nyquistových zón (v našem případě jsme použili šest Nyquistových zón, což představuje výpočet 1 harmonických složek). Nabízí se otázka kolik Nyquistových zón bude mít ještě vliv na výsledné spektrum signálu v základním pásmu v závislosti na velikosti vstupního signálu, protože odstup harmonických složek kvantovaného signálu je silně závislý na amplitudě analogového signálu. Projekt byl podporován Grantovou agenturou České republiky, grant č. 12/2/156.. Literatura [1] Kadlec F., Zpracování akustických signálů, skripta ČVUT FEL [2] Hrdina Z., Vejražka F., Signály a soustavy, skripta ČVUT FEL 9

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

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

ADA Semestrální práce. Harmonické modelování signálů

ADA 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

Více

MATLAB. F. Rund, A. Novák Katedra radioelektroniky, FEL ČVUT v Praze. Abstrakt

MATLAB. F. Rund, A. Novák Katedra radioelektroniky, FEL ČVUT v Praze. Abstrakt PROBLÉM ŠPATNÉ SYNCHRONIZACE VZORKOVACÍCH KMITOČTŮ U MLS SIGNÁLŮ: MODEL V PROSTŘEDÍ MATLAB F. Rund, A. Novák Katedra radioelektroniky, FEL ČVUT v Praze Abstrakt Chceme-li hodnotit kvalitativní stránku

Více

KATEDRA ELEKTRICKÝCH MĚŘENÍ

KATEDRA ELEKTRICKÝCH MĚŘENÍ VŠB-TU Ostrava Datum měření: Datum odevzdání/hodnocení: KATEDRA ELEKTRICKÝCH MĚŘENÍ 9. VIRTUÁLNÍ MĚŘICÍ PŘÍSTROJE Fakulta elektrotechniky a informatiky Jména, studijní skupiny: Cíl měření: Seznámit se

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

VYUŽITÍ MATLABU PRO PODPORU VÝUKY A PŘI ŘEŠENÍ VÝZKUMNÝCH ÚKOLŮ NA KATEDŘE KOMUNIKAČNÍCH A INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ

VYUŽITÍ MATLABU PRO PODPORU VÝUKY A PŘI ŘEŠENÍ VÝZKUMNÝCH ÚKOLŮ NA KATEDŘE KOMUNIKAČNÍCH A INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ VYUŽITÍ MATLABU PRO PODPORU VÝUKY A PŘI ŘEŠENÍ VÝZKUMNÝCH ÚKOLŮ NA KATEDŘE KOMUNIKAČNÍCH A INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ Markéta Mazálková Katedra komunikačních a informačních systémů Fakulta vojenských technologií,

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

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

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

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

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

Komplexní obálka pásmového signálu

Komplexní 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

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

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

SYNTÉZA AUDIO SIGNÁLŮ

SYNTÉZA 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

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

Základní experimenty akustiky

Základní experimenty akustiky Základní experimenty akustiky Jakub Kákona, kaklik@mlab.cz Abstrakt Obsahem je popis několika metod pro měření rychlosti zvuku, rezonančních frekvencí, vlnové délky a shrnutí jejich výsledků. 1 Úvod 1.

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

Úloha D - Signál a šum v RFID

Úloha D - Signál a šum v RFID 1. Zadání: Úloha D - Signál a šum v RFID Změřte úrovně užitečného signálu a šumu v přenosovém řetězci systému RFID v závislosti na čtecí vzdálenosti. Zjistěte maximální čtecí vzdálenost daného RFID transpondéru.

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

VLIV GEOMETRICKÉ DISPERZE

VLIV GEOMETRICKÉ DISPERZE VLIV GEOMETRICKÉ DISPERZE NA ŠÍŘENÍ NAPĚŤOVÝCH VLN Petr Hora Centrum diagnostiky materiálu, Ústav termomechaniky AV ČR, Veleslavínova, 3 4 Plzeň, e-mail: hora@cdm.it.cas.cz Abstrakt The effect geometrical

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

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

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

SIMULACE ZVUKOVÉHO POLE VÍCE ZDROJŮ

SIMULACE ZVUKOVÉHO POLE VÍCE ZDROJŮ SIMULACE ZVUKOVÉHO POLE VÍCE ZDROJŮ F. Rund Katedra radioelektroniky, Fakulta elektrotechnická, České vysoké učení technické v Praze Abstrakt Studium zvukového pole vytvářeného soustavou jednotlivých zvukových

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

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

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

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

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

x p [k]y p [k + n]. (3)

x p [k]y p [k + n]. (3) STANOVENÍ VLASTNOSTÍ ELEKTROAKUSTICKÝCH SOUSTAV POMOCÍ PSEUDONÁHODNÝCH SIGNÁLŮ 1 Úod Daid Bursík, František Kadlec ČVUT FEL, katedra radioelektroniky, Technická 2, Praha 6 bursikd@feld.cut.cz, kadlec@feld.cut.cz

Více

v Praze mezi kanály EEG Ondřej Drbal 5. ročník, stud. sk. 9

v Praze mezi kanály EEG Ondřej Drbal 5. ročník, stud. sk. 9 České vysoké učení technické v Praze Algoritmy pro měření zpoždění mezi kanály EEG Ondřej Drbal 5. ročník, stud. sk. 9 31. března 23 Obsah 1 Zadání 1 2 Uvedení do problematiky měření zpoždění signálů 1

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

Opakování z předmětu TES

Opakování z předmětu TES Opakování z předmětu TES A3B35ARI 6..6 Vážení studenti, v následujících měsících budete každý týden z předmětu Automatické řízení dostávat domácí úkol z látky probrané v daném týdnu na přednáškách. Jsme

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

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

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

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

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

Moderní multimediální elektronika (U3V)

Moderní 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

Více

Příloha č. 1. amplitudová charakteristika filtru fázová charakteristika filtru / frekvence / Hz. 1. Určení proudové hustoty

Příloha č. 1. amplitudová charakteristika filtru fázová charakteristika filtru / frekvence / Hz. 1. Určení proudové hustoty Příloha č. 1 Při hodnocení expozice nízkofrekvenčnímu elektromagnetickému poli (0 Hz 10 MHz) je určující veličinou modifikovaná proudová hustota J mod indukovaná v tělesné tkáni. Jak je uvedeno v nařízení

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

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

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

kde a, b jsou konstanty závislé na střední frekvenci (viz tab. 5.1).

kde a, b jsou konstanty závislé na střední frekvenci (viz tab. 5.1). 5. Hluková kritéria Při hodnocení účinků hluku na člověka je třeba přihlížet na objektivní fyziologické reakce, produktivitu práce a subjektivní slovní reakce na podněty. Při měření účinků hluku na lidi

Více

TSO NEBO A INVARIANTNÍ ROZPOZNÁVACÍ SYSTÉMY

TSO NEBO A INVARIANTNÍ ROZPOZNÁVACÍ SYSTÉMY TSO NEBO A INVARIANTNÍ ROZPOZNÁVACÍ SYSTÉMY V PROSTŘEDÍ MATLAB K. Nováková, J. Kukal FJFI, ČVUT v Praze ÚPŘT, VŠCHT Praha Abstrakt Při rozpoznávání D binárních objektů z jejich diskrétní realizace se využívají

Více

Vzorkování. Je-li posloupnost diracových impulzů s periodou T S : Pak časová posloupnost diskrétních vzorků bude:

Vzorkování. Je-li posloupnost diracových impulzů s periodou T S : Pak časová posloupnost diskrétních vzorků bude: Vzorkování Vzorkování je převodem spojitého signálu na diskrétní. Lze si ho představit jako násobení sledu diracových impulzů (impulzů jednotkové plochy a nulové délky) časovým průběhem vzorkovaného signálu.

Více

A7B31ZZS 10. PŘEDNÁŠKA Návrh filtrů 1. prosince 2014

A7B31ZZS 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

Více

0.0001 0.001 0.01 0.1 1 10 100 1000 10000. Čas (s) Model časového průběhu sorpce vyplývá z 2. Fickova zákona a je popsán následující rovnicí

0.0001 0.001 0.01 0.1 1 10 100 1000 10000. Čas (s) Model časového průběhu sorpce vyplývá z 2. Fickova zákona a je popsán následující rovnicí Program Sorpce1.m psaný v prostředí Matlabu slouží k vyhlazování naměřených sorpčních křivek a výpočtu difuzních koeficientů. Kromě standardního Matlabu vyžaduje ještě Matlab Signal Processing Toolbox

Více

Tlumené a vynucené kmity

Tlumené a vynucené kmity Tlumené a vynucené kmity Katedra fyziky FEL ČVUT Evropský sociální fond Praha & U: Е Investujeme do vaší budoucnosti Problémová úloha 1: Laplaceova transformace Pomocí Laplaceovy transformace vlastností

Více

Synth challange 2016

Synth challange 2016 ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická Synth challange 2016 Komentář k práci Jan Dvořák OBSAH ÚVOD... 2 1 Syntéza orchestrálních nástrojů pro symfonickou báseň B. Smetany "Vltava"...

Více

GRAFICKÉ ŘEŠENÍ ROVNIC A JEJICH SOUSTAV

GRAFICKÉ ŘEŠENÍ ROVNIC A JEJICH SOUSTAV GRAFICKÉ ŘEŠENÍ ROVNIC A JEJICH SOUSTAV Mgr. Jitka Nováková SPŠ strojní a stavební Tábor Abstrakt: Grafické řešení rovnic a jejich soustav je účinná metoda, jak vysvětlit, kolik různých řešení může daný

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

Rekurentní filtry. Matlab

Rekurentní filtry. Matlab Rekurentní filtry IIR filtry filtry se zpětnou vazbou a nekonečnou impulsní odezvou Výstupní signál je závislý na vstupu a minulém výstupu. Existují různé konvence zápisu, pozor na to! Někde je záporná

Více

Střední průmyslová škola elektrotechnická a informačních technologií Brno

Střední průmyslová škola elektrotechnická a informačních technologií Brno Střední průmyslová škola elektrotechnická a informačních technologií Brno Číslo a název projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0521 Investice do vzdělání nesou nejvyšší úrok Autor: Ing. Bohumír Jánoš Tematická sada:

Více

Modulační parametry. Obr.1

Modulační 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

Více

Zvuková karta. Zvuk a zvuková zařízení. Vývoj, typy, vlastnosti

Zvuková karta. Zvuk a zvuková zařízení. Vývoj, typy, vlastnosti Zvuk a zvuková zařízení. Vývoj, typy, vlastnosti Zvuková karta Počítač řady PC je ve své standardní konfiguraci vybaven malým reproduktorem označovaným jako PC speaker. Tento reproduktor je součástí skříně

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

Měření na nízkofrekvenčním zesilovači. Schéma zapojení:

Měření na nízkofrekvenčním zesilovači. Schéma zapojení: Číslo úlohy: Název úlohy: Jméno a příjmení: Třída/Skupina: / Měřeno dne: Měření na nízkofrekvenčním zesilovači Spolupracovali ve skupině Zadání úlohy: Na zadaném Nf zesilovači proveďte následující měření

Více

MASKOVÁNÍ AKUSTICKÝCH SIGNÁLŮ

MASKOVÁNÍ AKUSTICKÝCH SIGNÁLŮ MASKOVÁNÍ AKUSTICKÝCH SIGNÁLŮ Lukáš Pelant oddělení multimediální techniky, katedra radioelektroniky FEL ČVUT Abstrakt Pro potřeby maskování zvuku v oddělení multimediální techniky na katedře radioelektroniky

Více

Volba zobrazení (Direct Current, Scaling) - FFT 1D, FFT 2D

Volba zobrazení (Direct Current, Scaling) - FFT 1D, FFT 2D Volba zobrazení (Direct Current, Scaling) - FFT 1D, FFT 2D Jiří Stančík Fakulta chemická, Vysoké učení technické v Brně Purkyňova 118, 61200 Brno e-mail: HTUxcstancik@fch.vutbr.czUTH Úkolem této práce

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

Ž ó á ť ť á Ó š š

Ž ó á ť ť á Ó š š ý Ú ň Ť ď ž ň ó Š ó Ž ó á ť ť á Ó š š ý Ť á š ť é ý Ť ě š Ť Ť š ť é é é é é é ť Ť é ó é ť ť ó Ó ť á á ó Ý Ó Ť Ť Š Š Ú Ě ú á Ú Ů Ó á ó ó á é ý Ť ó Ž ó ó Ť ý ý Ú ť é ě ž á é é á é á š Ý é é á ý á á é á á

Více

č č é é é é é č é č Ó Š Í é é ž ú é é ž ú é ó č é ý ž ý č é š č é š Ž Ž é č é č Ž č ý š ý ý é š é ý š ý ů é č Š ů ó ž ý č é é Š é Ž é é é č é Ž ň é ž

č č é é é é é č é č Ó Š Í é é ž ú é é ž ú é ó č é ý ž ý č é š č é š Ž Ž é č é č Ž č ý š ý ý é š é ý š ý ů é č Š ů ó ž ý č é é Š é Ž é é é č é Ž ň é ž ť ť Ů Ř é é é Ž č Č ý é č Ž ú é é Č Č ý ň š Š ý ýš ý ý ó č Ž ó Ó ó é č č é é é é é č é č Ó Š Í é é ž ú é é ž ú é ó č é ý ž ý č é š č é š Ž Ž é č é č Ž č ý š ý ý é š é ý š ý ů é č Š ů ó ž ý č é é Š é Ž

Více

3.2 Rovnice postupné vlny v bodové řadě a v prostoru

3.2 Rovnice postupné vlny v bodové řadě a v prostoru 3 Vlny 3.1 Úvod Vlnění můžeme pozorovat například na vodní hladině, hodíme-li do vody kámen. Mechanické vlnění je děj, při kterém se kmitání šíří látkovým prostředím. To znamená, že například zvuk, který

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

9 V1 SINE( ) Rser=1.tran 1

9 V1 SINE( ) Rser=1.tran 1 - 1 - Experimenty se sériovou rezonancí LC (c) Ing. Ladislav Kopecký Pokud jste přečetli nebo alespoň prohlédli články zabývající se simulacemi LC obvodů, které mají představovat rezonanční řízení střídavých

Více

VLASTNOSTI KOMPONENTŮ MĚŘICÍHO ŘETĚZCE - ANALOGOVÁČÁST

VLASTNOSTI KOMPONENTŮ MĚŘICÍHO ŘETĚZCE - ANALOGOVÁČÁST VLASTNOSTI KOMPONENTŮ MĚŘICÍHO ŘETĚZCE - ANALOGOVÁČÁST 5.1. Snímač 5.2. Obvody úpravy signálu 5.1. SNÍMAČ Napájecí zdroj snímač převod na el. napětí - úprava velikosti - filtr analogově číslicový převodník

Více

VYUŽITÍ MATLABU PRO URČENÍ NEJISTOTY NEPŘÍMÉHO MĚŘENÍ FREKVENCE. Radek Vágner, Miloš Sedláček

VYUŽITÍ MATLABU PRO URČENÍ NEJISTOTY NEPŘÍMÉHO MĚŘENÍ FREKVENCE. Radek Vágner, Miloš Sedláček VYUŽITÍ MATLABU PRO URČENÍ NEJISTOTY NEPŘÍMÉHO MĚŘENÍ FREKVENCE. Radek Vágner, Miloš Sedláček České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická 1. Úvod Metoda nepřímého měření frekvence měří

Více

þÿ K o n v e r z e v z o r k o v a c í h o k m i t o t u

þÿ K o n v e r z e v z o r k o v a c í h o k m i t o t u DSpace VSB-TUO http://www.dspace.vsb.cz Advances in Electrical and Electronic Engineering (AEEE) AEEE. 00, vol. 8 þÿ K o n v e r z e v z o r k o v a c í h o k m i t o t u 0-0-08T:48:3Z http://hdl.handle.net/0084/8453

Více

Realizace Sigma-Delta převodníku pomocí FPGA

Realizace Sigma-Delta převodníku pomocí FPGA Rok / Year: Svazek / Volume: Číslo / Number: 2011 13 6 Realizace Sigma-Delta převodníku pomocí FPGA Implementation Sigma-Delta converter in FPGA Pavel Štraus xstrau00@stud.feec.vutbr.cz Fakulta elektrotechniky

Více

Fyzikální podstata zvuku

Fyzikální 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

Více

Teorie elektronických

Teorie elektronických Teorie elektronických obvodů (MTEO) Laboratorní úloha číslo 1 návod k měření Zpětná vazba a kompenzace Změřte modulovou kmitočtovou charakteristiku invertujícího zesilovače v zapojení s operačním zesilovačem

Více

Fyzikální praktikum 1

Fyzikální praktikum 1 Fyzikální praktikum 1 FJFI ČVUT v Praze Úloha: #9 Základní experimenty akustiky Jméno: Ondřej Finke Datum měření: 3.11.014 Kruh: FE Skupina: 4 Klasifikace: 1. Pracovní úkoly (a) V domácí přípravě spočítejte,

Více

Rezonanční obvod jako zdroj volné energie

Rezonanční obvod jako zdroj volné energie 1 Rezonanční obvod jako zdroj volné energie Ing. Ladislav Kopecký, 2002 Úvod Dlouho mi vrtalo hlavou, proč Tesla pro svůj vynález přístroje pro bezdrátový přenos energie použil název zesilující vysílač

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV BIOMEDICÍNSKÉHO INŽENÝRSTVÍ FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION DEPARTMENT

Více

Vlastnosti Fourierovy transformace

Vlastnosti 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

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

Diskretizace. 29. dubna 2015

Diskretizace. 29. dubna 2015 MSP: Domácí příprava č. 3 Vnitřní a vnější popis diskrétních systémů Dopředná Z-transformace Zpětná Z-transformace Řešení diferenčních rovnic Stabilita diskrétních systémů Spojování systémů Diskretizace

Více

Střední průmyslová škola elektrotechnická a informačních technologií Brno

Střední průmyslová škola elektrotechnická a informačních technologií Brno Střední průmyslová škola elektrotechnická a informačních technologií Brno Číslo a název projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0521 Investice do vzdělání nesou nejvyšší úrok Autor: Ing. Bohumír Jánoš Tématická sada:

Více

Pohyb elektronu ve zkříženém elektrickém a magnetickém poli a stanovení měrného náboje elektronu

Pohyb elektronu ve zkříženém elektrickém a magnetickém poli a stanovení měrného náboje elektronu Úloha 1 Pohyb elektronu ve zkříženém elektrickém a magnetickém poli a stanovení měrného náboje elektronu 1.1 Úkol měření 1.Změřtezávislostanodovéhoproudu I a naindukcimagnetickéhopoleprodvěhodnotyanodovéhonapětí

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

3.cvičen. ení. Ing. Bc. Ivan Pravda

3.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

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

VLIV TRAKČNÍHO POHONU S ASYNCHRONNÍMI MOTORY NA KOLEJOVÉ OBVODY INFLUENCE OF TRACTION DRIVE WITH INDUCTION MACHINES ON TRACK CIRCUITS

VLIV TRAKČNÍHO POHONU S ASYNCHRONNÍMI MOTORY NA KOLEJOVÉ OBVODY INFLUENCE OF TRACTION DRIVE WITH INDUCTION MACHINES ON TRACK CIRCUITS Proceedings of the Conference "Modern Safety Technologies in Transportation - MOSATT 2005" 65 VLIV TRAKČNÍHO POHONU S ASYNCHRONNÍMI MOTORY NA KOLEJOVÉ OBVODY INFLUENCE OF TRACTION DRIVE WITH INDUCTION

Více

Elektronický systém a programové vybavení pro detekci a optimalizaci pulzů kardiostimulátoru

Elektronický systém a programové vybavení pro detekci a optimalizaci pulzů kardiostimulátoru Elektronický systém a programové vybavení pro detekci a optimalizaci pulzů kardiostimulátoru Milan Štork Katedra aplikované elektroniky a telekomunikací & Regionálním inovační centrum pro elektrotechniku

Více

UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta elektrotechniky a informatiky. Fourierovy Řady Jakub Jeřábek

UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta elektrotechniky a informatiky. Fourierovy Řady Jakub Jeřábek UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta elektrotechniky a informatiky Fourierovy Řady Jakub Jeřábek Bakalářská práce 2012 Prohlášení autora Prohlašuji, že jsem tuto práci vypracoval samostatně. Veškeré literární

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

VYUŽITÍ VÝPOČETNÍHO SYSTÉMU MATLAB PŘI NEDESTRUKTIVNÍ KONTROLE STAVEBNÍCH MATERIÁLŮ A DÍLCŮ ROZBOREM AKUSTICKÉ ODEZVY GENEROVANÉ MECHANICKÝM IMPULSEM

VYUŽITÍ VÝPOČETNÍHO SYSTÉMU MATLAB PŘI NEDESTRUKTIVNÍ KONTROLE STAVEBNÍCH MATERIÁLŮ A DÍLCŮ ROZBOREM AKUSTICKÉ ODEZVY GENEROVANÉ MECHANICKÝM IMPULSEM VYUŽITÍ VÝPOČETNÍHO SYSTÉMU MATLAB PŘI NEDESTRUKTIVNÍ KONTROLE STAVEBNÍCH MATERIÁLŮ A DÍLCŮ ROZBOREM AKUSTICKÉ ODEZVY GENEROVANÉ MECHANICKÝM IMPULSEM Jaroslav Smutný, Luboš Pazdera Vysoké učení technické

Více

Ú é ý ú š š š š é é ý é ú ť é ý ú Ó ú š Ž é š é ý ý ů ý é ý ý ů š ý é

Ú é ý ú š š š š é é ý é ú ť é ý ú Ó ú š Ž é š é ý ý ů ý é ý ý ů š ý é ú Š Š š ý š é š š Ř ý š é ý šť Ú é ý ú š š š š é é ý é ú ť é ý ú Ó ú š Ž é š é ý ý ů ý é ý ý ů š ý é ý ú Š Š š ý š é š š é é ů ý ý ý ť Š š é é é é é ý é ý ý é é ý ů ú Š ý é ň ý š ý ý ď Š ý ď š šš Ř é ý

Více

Měření rychlosti zvuku z Dopplerova jevu

Měření rychlosti zvuku z Dopplerova jevu Měření rychlosti zvuku z Dopplerova jevu Online: http://www.sclpx.eu/lab2r.php?exp=10 Měření rychlosti zvuku z Dopplerova jevu patří k dalším zcela původním a dosud nikým nepublikovaným experimentům, které

Více

Výpis m-souboru: Výsledný průběh:

Výpis m-souboru: Výsledný průběh: Příklad č. 1 Generujte a nakreslete náhodný šumový signál s normálním rozdělením o délce 100 vzorků a vzorkovací frekvencí 8kHz, rozsah amplitudy od 1 do 1 (funkce randn). N=100; % Počet vzorků Tv=1/fv;

Více

Č ů ť ú ů ť ť ú ů ů ť ť ň ů Ť ť ů ó Č ú ť ů ů ů ú ó ó ť ů ů ú ú ú Á ú ť ť ó ň ů ů ň ť Ů Ů ť ň ů ů

Č ů ť ú ů ť ť ú ů ů ť ť ň ů Ť ť ů ó Č ú ť ů ů ů ú ó ó ť ů ů ú ú ú Á ú ť ť ó ň ů ů ň ť Ů Ů ť ň ů ů ň ú ú ů ů ť ú ů ů ó ů ú ň ň ú ů ů ň ň ť ň ň ů ň Ů ň ú Ů Ů ů ó ť Á Ť Č ů ť ú ů ť ť ú ů ů ť ť ň ů Ť ť ů ó Č ú ť ů ů ů ú ó ó ť ů ů ú ú ú Á ú ť ť ó ň ů ů ň ť Ů Ů ť ň ů ů Ř ů ó ť ť ů ó ů ú ÚČ ú ů ů ť ť ú ů

Více

AKUSTIKA. Barva tónu

AKUSTIKA. Barva tónu AKUSTIKA Barva tónu Tón můžeme objektivně popsat pomocí těchto čtyř vlastností: 1. Výška 2. Délka 3. Barva 4. Hlasitost, hladina intenzity Nyní se budeme zabývat barvou tónu. Barva tónu Barva tónu nám

Více

SIMULACE JEDNOFÁZOVÉHO MATICOVÉHO MĚNIČE

SIMULACE JEDNOFÁZOVÉHO MATICOVÉHO MĚNIČE SIMULE JEDNOFÁZOVÉHO MATICOVÉHO MĚNIČE M. Kabašta Žilinská univerzita, Katedra Mechatroniky a Elektroniky Abstract In this paper is presented the simulation of single-phase matrix converter. Matrix converter

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

Syntéza audio signálů Aditivní syntéza symfonického orchestru a akordeonu

Syntéza 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

Více

ů Š

ů Š ů Š ť ú ú É ÉŇ ú ú Ú ú Ú ú ú Ú Ě ú Ý ú Ý Ú ň Ý Ý ú ů ů Ý Ú ň ň ú ů ň ť Ý Á Ň É ť É Á Á É ť ť ů É ú Á ň ů ú ú ů ů ů ú ú ů ú ů É ú ú Ú ů ů ů ů Ě Ť Ú ů ů Ú ů Č ň ů Ž ť ú ú Č ů ň ů Ý ú ú ů ú ůž ů ť ů Ů ů ú

Více