A7B31ZZS 10. PŘEDNÁŠKA Návrh filtrů 1. prosince 2014

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "A7B31ZZS 10. PŘEDNÁŠKA Návrh filtrů 1. prosince 2014"

Transkript

1 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 koeficientů číslicových filtrů Aplikace Filtrace EEG signálu (FIR) Filtrační syntéza (IIR)

2 Návrhy jednoduchých filtrů Přímé umístění nul a pólů uvnitř jednotkové kružnice DP, HP, PP, PZ Rezonátory a ekvalizéry Úzkopásmové zádrže Hřebenové filtry

3 Návrhy složitějších filtrů DP, HP, PP, PZ + specifikace Libovolné frekvenční charakteristiky Výběr filtrů Finite Impulse Response (FIR) Infinite Impulse Response (IIR) Který? Složitost (implementace) Stabilita Lineární fáze

4 Porovnání FIR a IIR FIR filtr IIR filtr Rovnice Přenosová funkce Stabilita Stabilní Stabilní pokud póly < M m m n x m h n y ) ( ) ( ) ( M n n z n h z H ) ( ) ( M m m N m m m n x b m n y a n y ) ( ) ( ) ( N m m m M m m m z a z b z H ) (

5 Porovnání FIR a IIR pokrač. Linearita fáze FIR filtr Snadné dosáhnout IIR filtr Velmi obtížné dosáhnout. Složité postupy Složitost Další Pro dosažení specif. požadavků je potřeba mnoha koeficientů Není citlivé na chyby vzniklé zaokrouhlením Požadavek pouze několika koeficientů Pozor na chyby ze zaokrouhlení a přetečení při implementacích DSP

6 Proč lineární fáze? Lineární fázi vyžaduje řada aplikací z: biomedicíny telekomunikací zpracování obrazů atd.

7 FIR filtry Impulsní charakteristika FIR filtrů musí být symetrická nebo antisymetrická Typ I Typ II Typ III Typ IV Typ II Typ IV Typ I Typ III

8 FIR filtry Typ I Sudý počet nul na z = Lichý počet nul na z = - Typ II Sudý počet nul na z = Sudý počet nul na z = - Typ III Lichý počet nul na z = - Sudý počet nul na z = Typ IV Lichý počet nul na z = Lichý počet nul na z = -

9 FIR filtry Typ I Nemá omezení a lze použít k návrhu všech filtrů Typ II Nevhodný pro HP vždy nula na z = - Typ III Nevhodný pro DP nula na z = Typ IV Vhodný jako PZ nula na z = a nula na z = -

10 Nástroje pro návrh FIR filtrů v MATLABu Metoda váhových oken Funkce FIR umožňuje návrh DP, HP, PP, PZ

11 Nástroje pro návrh FIR filtrů v MATLABu Metoda váhových oken Funkce FIR umožňuje návrh DP, HP, PP, PZ Metoda frekvenčního vzorkování Funkce FIR2 umožňuje návrh vícepásmových propustí

12 Metoda váhových oken Frekvenční charakteristiky ideálních filtrů jsou tvořeny obdélníkovými funkcemi a tedy impulzní odezva je inverzním obrazem obdélníkové funkce, což je funkce sinc(x) = sin(x)/x

13 Metoda váhových oken

14 Metoda váhových oken Metoda váhových oken Funkce FIR Vymezení frekvenčního pásma

15 Metoda váhových oken Metoda váhových oken Funkce FIR Vymezení frekvenčního pásma Převedení na normalizovanou (číslicovou) frekvenci

16 Metoda váhových oken Metoda váhových oken Funkce FIR Vymezení frekvenčního pásma Převedení na normalizovanou (číslicovou) frekvenci Získání impulsní odezvy pomocí IDFT

17 Metoda váhových oken Metoda váhových oken Funkce FIR Vymezení frekvenčního pásma Převedení na normalizovanou (číslicovou) frekvenci Získání impulsní odezvy pomocí IDFT Vybrání konečného počtu N vzorků symetricky rozložených kolem

18 Metoda váhových oken Metoda váhových oken Funkce FIR Vymezení frekvenčního pásma Převedení na normalizovanou (číslicovou) frekvenci Získání impulsní odezvy pomocí IDFT Vybrání konečného počtu N vzorků symetricky rozložených kolem Vážení vhodnou funkcí kvůli potlačení zvlnění

19 Metoda váhových oken Metoda váhových oken Funkce FIR Vymezení frekvenčního pásma Převedení na normalizovanou (číslicovou) frekvenci Získání impulsní odezvy pomocí IDFT Vybrání konečného počtu N vzorků symetricky rozložených kolem Vážení vhodnou funkcí kvůli potlačení zvlnění Posunutí impulzní odezvy o (N - ) vzorků doprava, abychom získali kauzální filtr

20 Metoda váhových oken Metoda váhových oken Změna normované frekvence

21 Metoda váhových oken Změna řádu filtru

22 Metoda frekvenčního vzorkování Frekvenční charakteristika je Fourierovým obrazem impulzní charakteristiky Impulzní odezva je inverzním obrazem frekvenční charakteristiky

23 Metoda frekvenčního vzorkování Frekvenční charakteristika je Fourierovým obrazem impulzní charakteristiky Impulzní odezva je inverzním obrazem frekvenční charakteristiky Použití v obrazu spektra si stanovíme průběh frekvenční charakteristiky

24 Metoda frekvenčního vzorkování Frekvenční charakteristika je Fourierovým obrazem impulzní charakteristiky Impulzní odezva je inverzním obrazem frekvenční charakteristiky Použití v obrazu spektra si stanovíme průběh frekvenční charakteristiky charakteristiku navzorkujeme s vhodným počtem bodů o N koeficientech

25 Metoda frekvenčního vzorkování Frekvenční charakteristika je Fourierovým obrazem impulzní charakteristiky Impulzní odezva je inverzním obrazem frekvenční charakteristiky Použití v obrazu spektra si stanovíme průběh frekvenční charakteristiky charakteristiku navzorkujeme s vhodným počtem bodů o N koeficientech provedeme inverzní DFT, kterou získáme impulzní odezvu o N koeficientech

26 Metoda frekvenčního vzorkování funkce FIR2

27 Remezův algoritmus Rovnoměrná aproximace v propustném i nepropustném pásmu

28 Výhody a nevýhody filtrů FIR Poměrně jednoduchý a intuitivní návrh

29 Výhody a nevýhody filtrů FIR Poměrně jednoduchý a intuitivní návrh Filtr je nerekursivní (bez zpětných vazeb), je tudíž vždy stabilní (nemůže způsobit kmitání)

30 Výhody a nevýhody filtrů FIR Poměrně jednoduchý a intuitivní návrh Filtr je nerekursivní (bez zpětných vazeb), je tudíž vždy stabilní (nemůže způsobit kmitání) Filtry FIR mohou zajistit lineární průběh fázové charakteristiky

31 Výhody a nevýhody filtrů FIR Poměrně jednoduchý a intuitivní návrh Filtr je nerekursivní (bez zpětných vazeb), je tudíž vždy stabilní (nemůže způsobit kmitání) Filtry FIR mohou zajistit lineární průběh fázové charakteristiky S filtry FIR se hůře dosahuje velká strmost přechodu mezi propustným a nepropustným pásmem

32 Výhody a nevýhody filtrů FIR Poměrně jednoduchý a intuitivní návrh Filtr je nerekursivní (bez zpětných vazeb), je tudíž vždy stabilní (nemůže způsobit kmitání) Filtry FIR mohou zajistit lineární průběh fázové charakteristiky S filtry FIR se hůře dosahuje velká strmost přechodu mezi propustným a nepropustným pásmem Pro dosažení velké strmosti jsou třeba filtry s mnoha koeficienty, takové filtry mají dlouhé zpoždění

33 Nástroje pro návrh IIR filtrů v MATLABu Umožňují navrhovat filtry požadovaných typů (DP, HP, PP, PZ), zvolených pásem, hodnot útlumů a průběhů Čtyři typy průběhů (podle plochosti charakteristiky) Butterworth Čebyšev Čebyšev 2 Eliptický maximálně plochý průběh bez zvlnění buttord.m, butter.m zvlnění v propustném pásmu chebord.m, cheby.m zvlnění v nepropustném pásmu cheb2ord.m, cheby2.m zvlnění povoleno v obou pásmech ellipord.m, ellip.m

34 IIR filtry

35 Nástroje pro návrh IIR filtrů v MATLABu Vyberte a realizujte filtr splňující uvedené požadavky s nejnižším možném řádem filtr je určen pro řečový signál vzorkovaný 8 khz hraniční kmitočet propustného pásma je 8 Hz hraniční kmitočet nepropustného pásma je Hz přípustné zvlnění v propustném pásmu je db odstup nepropustného pásma je 2dB [N,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs) [b,a]=butter(n,wn) [b,a]=cheby(n,rp,wn) [b,a]=cheby2(n,rs,wn) [b,a]=ellip(n,rp,rs,wn) N Fm Butterworth 3 85 Čebyšev I 6 8 Čebyšev II 6 94 Eliptický 4 8

36 Nástroje pro návrh IIR filtrů v MATLABu DP wp=8/4; %mezni kmitocet propustneho pasma ws=/4; %mezni kmitocet nepropust. pasma rp=; %zvlneni v propustnem pasmu rs=2; %potlaceni v nepropustnem pasmu [n,wn]=ellipord(wp,ws,rp,rs); [b,a]=ellip(n,rp,rs,wn);

37 Nástroje pro návrh IIR filtrů v MATLABu Realizujte Butterworthův filtr optimálního řádu a zobrazte kmitočtové charakteristiky filtr je určen pro řečový signál vzorkovaný 8 khz hraniční kmitočet propustného pásma je 32 Hz hraniční kmitočet nepropustného pásma je 3 Hz přípustné zvlnění v propustném pásmu je db odstup nepropustného pásma je 2dB N Fm Butterworth Čebyšev I 6 32 Čebyšev II Eliptický 4 32

38 Nástroje pro návrh IIR filtrů v MATLABu HP wp=32/4; ws=3/4; rp=; rs=2; [n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs); [b,a]=butter(n,wn,'high');

39 Nástroje pro návrh IIR filtrů v MATLABu PP - Čebyševův filtr I.typu filtr je určen pro řečový signál vzorkovaný 8 khz hraniční kmitočet. nepropustného pásma je 8 Hz dolní hraniční kmitočet propustného pásma je Hz horní hraniční kmitočet propustného pásma je 3 Hz hraniční kmitočet 2. nepropustného pásma je 32 Hz přípustné zvlnění v propustném pásmu je db odstup nepropustného pásma je 2dB wp=[/4 3/4]; ws=[8/4 32/4]; rp=; rs=2; [n,wn]=chebord(wp,ws,rp,rs); [b,a]=cheby(n,rp,wn);

40 Nástroje pro návrh IIR filtrů v MATLABu PZ - Čebyševův filtr II.typu filtr je určen pro řečový signál vzorkovaný 8 khz hraniční kmitočet. nepropustného pásma je 8 Hz dolní hraniční kmitočet propustného pásma je Hz horní hraniční kmitočet propustného pásma je 3 Hz hraniční kmitočet 2. nepropustného pásma je 32 Hz přípustné zvlnění v propustném pásmu je db odstup nepropustného pásma je 2dB ws=[/4 3/4]; wp=[8/4 32/4]; rp=; rs=2; [n,wn]=cheb2ord(wp,ws,rp,rs); [b,a]=cheby2(n,rs,wn,'stop');

41 Nástroje pro návrh IIR filtrů v MATLABu Návrh filtrů libovolného tvaru (včetně vícepásmových propustí) m = [ ]; f = [ ]; [b,a] = yulewalk(2,f,m);

42 yulewalk Nástroje pro návrh IIR filtrů v MATLABu rad = 4; db = [ 2 2 ]; f = [ ]; m =.^(-db/2); [b,a]=yulewalk(rad,f,m);

43 Výhody a nevýhody filtrů IIR Filtr je rekursivní (se zpětnými vazbami), může být nestabilní (pro amplitudově omezený vstupní signál by generoval signál s neustále rostoucími amplitudami)

44 Výhody a nevýhody filtrů IIR Filtr je rekursivní (se zpětnými vazbami), může být nestabilní (pro amplitudově omezený vstupní signál by generoval signál s neustále rostoucími amplitudami) Filtr IIR bude stabilní, pokud všechny jeho póly leží uvnitř jednotkové kružnice

45 Výhody a nevýhody filtrů IIR Filtr je rekursivní (se zpětnými vazbami), může být nestabilní (pro amplitudově omezený vstupní signál by generoval signál s neustále rostoucími amplitudami) Filtr IIR bude stabilní, pokud všechny jeho póly leží uvnitř jednotkové kružnice S filtry IIR lze dosáhnout velmi strmé přechody mezi propustným a nepropustným pásmem, a to i při malém řádu filtru

46 Výhody a nevýhody filtrů IIR Filtr je rekursivní (se zpětnými vazbami), může být nestabilní (pro amplitudově omezený vstupní signál by generoval signál s neustále rostoucími amplitudami) Filtr IIR bude stabilní, pokud všechny jeho póly leží uvnitř jednotkové kružnice S filtry IIR lze dosáhnout velmi strmé přechody mezi propustným a nepropustným pásmem, a to i při malém řádu filtru Filtry IIR nemají lineární průběh fázové charakteristiky

47 Imaginary Part Imaginary Part db db Kvantování koeficientů číslicových filtrů Kvantování koeficientů FIR filtrů puvodni kvantovany w/p puvodni w/p kvantovany Real Part Real Part

48 Imaginary Part Imaginary Part db db Kvantování koeficientů číslicových filtrů Kvantování koeficientů IIR filtrů puvodni kvantovany w/p puvodni -8.5 w/p kvantovany Real Part Real Part

49 Imaginary Part Kvantování koeficientů číslicových filtrů řečový signál je vzorkován frekvencí 8 khz mezní frekvence dolní propusti je 5 Hz zvlnění v propustném pásmu by mělo být menší než,5 db odstup nepropustného pásma alespoň 5 db Real Part eliptický filtr splňující uvedené požadavky by měl být 8. řádu s normovanou mezní frekvencí,25 (tj. 5 Hz)

50 H3(f) [db] H2(f) [db] H(f) [db] Kvantování koeficientů číslicových filtrů 2 6 des.mist des.mist des.mist > f[hz]

51 ---> w3[n] ---> w2[n] ---> w[n] Kvantování koeficientů číslicových filtrů des.mist des.mist x 5 5 des.mist > n

52 Kvantování koeficientů číslicových filtrů

53 Imaginary Part Kvantování koeficientů číslicových filtrů Příklad kaskádního spojení IIR filtrů 2.řádu 2 3 des.mista a) b) c)

54 Kvantování koeficientů číslicových filtrů f_s = 8; % vzorkovaci frekvence fn = 5/(f_s/2); % normovany kmitocet proustneho pasma f2n = 54/(f_s/2); % normovany kmitocet neproustneho pasma rp =.5; % zvlneni v db v propustnem pasmu rs = 5; % odstup v db nepropustneho pasma [n,fn]=ellipord(fn,f2n,rp,rs) [b,a] = ellip(8,.5,5,.25); % vypocet koeficientu filtru [h,f]=freqz(b,a,52,f_s); % vypocet frekvencnich charakteristik plot(f,2*log(abs(h))) % vykresleni modulove charakteristiky % Koeficienty filtru b a a jsou v MATLABu počítány s přesností 6 číslic b2=round(b*.e6)./e6; a2=round(a*.e6)./e6; b3=round(b*.e5)./e5; a3=round(a*.e5)./e5; % zaokrouhleni koeficientu na 6 des.mist % zaokrouhleni koeficientu na 5 des.mist

55 ---> h[n] ---> h[n] ---> h[n] Kvantování koeficientů číslicových filtrů Limitní cykly y[n]=x[n]-a*y[n-], a=,75 kvantovani 4-mi bity a=-, > n > n

56 Filtrace EEG signálu Filtrace EEG signálu Pásmo Amplituda Typická činnost <,5 Hz Pohybové a oční artefakty,5-4 Hz Velká Vlny vznikají v hlubokém spánku, tranzu 4-8 Hz Střední Souvisí se stavem během denního snění, jsou příznačné pro některé psychické poruchy 8-3 Hz Malá Souvisí s relaxací 3-3 Hz Nejmenší Souvisí s iritací, zlostí, frustrací, starostmi, duševním napětím; vznikají rovněž při usilovném přemýšlení > 3 EMG aktivita REM 6-7 Hz Rychlé pohyby očí (Rapid eye movement) během spánku.5 Frekvencni charakteristiky FIR filru pro rozklad EEG signalu vlny:.. 4 Hz vlny: Hz alfa vlny: Hz vlny: Hz > 3 Hz soucet propusti > frekvence EEG signal vlny:.. 4 Hz vlny: Hz alfa vlny: Hz vlny: Hz > 3 Hz soucet filtrovanych signalu

57 Filtrační syntéza I Syntetické zvuky s použitím IIR filtrů Typ filtru Parametry filtru [Hz] [Hz] [db] [db] Vstupní signál Výstupní signál DP Obdélník Flétna HP Pila Trubka PP [7 24] [7 34] 4 Obdélník Hoboj.5 sinusovka.8.6 Amplitudove spektrum.5 fletna.8.6 Amplitudove spektrum obdelnik Amplitudove spektrum trubka Amplitudove spektrum pila Amplitudove spektrum hoboj Amplitudove spektrum

58 ellip cheby2 cheby butter Filtrační syntéza II Syntetické zvuky s použitím IIR filtrů DOLNI PROPUST HORNI PROPUST PASMOVA PROPUST > f > f > f

59 DP HP PP Filtrační syntéza III > f [Hz] ---> f [Hz] ---> f [Hz] f=[ 6/4 6/4 4/4]; m=[ ]; [dpb,dpa]=yulewalk(5,f,m); subplot(,3,), plot(abs(freqz(dpb,dpa,4))) axis([ 4 -..]) xlabel('---> f [Hz]'), legend('dp') f=[ 34/4 34/4 4/4]; m=[ ]; [hpb,hpa]=yulewalk(5,f,m); subplot(,3,2), plot(abs(freqz(hpb,hpa,4))) axis([ 4 -..]) xlabel('---> f [Hz]'), legend('hp') f=[ 7/4 7/4 24/4 34/4 4/4]; m=[ ]; [ppb,ppa]=yulewalk(5,f,m); subplot(,3,3), plot(abs(freqz(ppb,ppa,4))) axis([ 4 -..]) xlabel('---> f [Hz]'), legend('pp') % 'DP' % 'HP' % 'PP'

60 Frequency Filtrační syntéza IV Time

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Ideální frekvenční charakteristiky filtrů podle bodu 1. až 4. v netypických lineárních souřadnicích jsou znázorněny na následujícím obrázku. U 1.

Ideální frekvenční charakteristiky filtrů podle bodu 1. až 4. v netypických lineárních souřadnicích jsou znázorněny na následujícím obrázku. U 1. Aktivní filtry Filtr je obecně selektivní obvod, který propouští určité frekvenční pásmo, zatímco ostatní frekvenční pásma potlačuje. Filtry je možno realizovat sítí pasivních součástek, tj. rezistorů,

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

A2B31SMS 11. PŘEDNÁŠKA 4. prosince 2014

A2B31SMS 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,

Více

elektrické filtry Jiří Petržela filtry založené na jiných fyzikálních principech

elektrické filtry Jiří Petržela filtry založené na jiných fyzikálních principech Jiří Petržela filtry založené na jiných fyzikálních principech piezoelektrický jev při mechanickém namáhání krystalu ve správném směru na něm vzniká elektrické napětí po přiložení elektrického napětí se

Více

polyfázové filtry (multirate filters) cascaded integrator comb filter (CIC) A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 2

polyfázové 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

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

Zpráva k semestrální práci z B2M31SYN Syntéza audio signálů

Zpráva 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

Více

Rádiové funkční bloky X37RFB Krystalové filtry

Rádiové funkční bloky X37RFB Krystalové filtry Rádiové funkční bloky X37RFB Dr. Ing. Pavel Kovář Obsah Úvod Krystalový rezonátor Diskrétní krystalové filtry Monolitické krystalové filtry Aplikace 2 Typické použití filtrů Rádiový přijímač preselektor

Více

04 Lineární filtrace filtry

04 Lineární filtrace filtry Modul: Analýza a modelování dynamických biologických dat Předmět: Lineární a adaptivní zpracování dat Autor: Daniel Schwarz Číslo a název výukové jednotky: 4 Lineární filtrace filtry Výstupy z učení: dokáží

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

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

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

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

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

2. Číslicová filtrace

2. Číslicová filtrace Żpracování signálů a obrazů 2. Číslicová filtrace.......... Petr Česák Zimní semestr 2002/2003 . 2. Číslicová filtrace FIR+IIR ZADÁNÍ Účelem cvičení je seznámit se s průběhem frekvenčních charakteristik

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

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

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

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

Hlavní parametry rádiových přijímačů

Hlavní parametry rádiových přijímačů Hlavní parametry rádiových přijímačů Zpracoval: Ing. Jiří Sehnal Pro posouzení základních vlastností rádiových přijímačů jsou zavedena normalizovaná kritéria parametry, podle kterých se rádiové přijímače

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

Číslicové filtry. Použití : Analogové x číslicové filtry : Analogové. Číslicové: Separace signálů Restaurace signálů

Číslicové filtry. Použití : Analogové x číslicové filtry : Analogové. Číslicové: Separace signálů Restaurace signálů Číslicová filtrace Použití : Separace sigálů Restaurace sigálů Číslicové filtry Aalogové x číslicové filtry : Aalogové Číslicové: + levé + rychlé + velký dyamický rozsah (v amplitudě i frekveci) - evhodé

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

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

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

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

Více

Biosignál přehled, snímání, zpracování, hodnocení

Biosignál přehled, snímání, zpracování, hodnocení Biosignál přehled, snímání, zpracování, hodnocení Úvod do biomedicínského inženýrství 27. 9. 2011 MICHAL HUPTYCH Katedra kybernetiky, FEL, ČVUT Přehled přednášky Přehled biologických signálů Snímání biologických

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

Nové metody stereofonního kódování pro FM pomocí digitální technologie. Pavel Straňák, Phobos Engineering s.r.o.

Nové metody stereofonního kódování pro FM pomocí digitální technologie. Pavel Straňák, Phobos Engineering s.r.o. Nové metody stereofonního kódování pro FM pomocí digitální technologie Pavel Straňák, Phobos Engineering s.r.o. Úvod Cílem této stati je popis modelu číslicového stereofonního kodéru s možností kompozitního

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

Amplitudová a frekvenční modulace

Amplitudová a frekvenční modulace Amplitudová a frekvenční modulace POZOR!!! Maximální vstupní napětí spektrálního analyzátoru je U pp = 4 V. Napěťové úrovně signálů, před připojením k analyzátoru, nejprve kontrolujte pomocí osciloskopu!!!

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

elektrické filtry Jiří Petržela všepropustné fázovací články, kmitočtové korektory

elektrické filtry Jiří Petržela všepropustné fázovací články, kmitočtové korektory Jiří Petržela všepropustné fázovací články, kmitočtové korektory zvláštní typy filtrů všepropustné fázovací články 1. řádu všepropustné fázovací články 2. řádu všepropustné fázovací články vyšších řádů

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

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

DIGITÁLNÍ 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 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,

Více

Návrh filtrů FIR, metoda okénkování, klasická okna, návrh pomocí počítače. Návrh filtrů IIR, základní typy filtrů, bilineární transformace

Návrh filtrů FIR, metoda okénkování, klasická okna, návrh pomocí počítače. Návrh filtrů IIR, základní typy filtrů, bilineární transformace 6. ČÍSLICOVÉ FILRY MEODY NÁVRHU Návrh diskrétních filtrů - úvod Návrh filtrů FIR, metoda okénkování, klasická okna, návrh pomocí počítače Návrh filtrů IIR, ákladní typy filtrů, bilineární transformace

Více

Parametrické přístupy k filtraci ultrazvukových signálů

Parametrické přístupy k filtraci ultrazvukových signálů České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická Katedra měření Parametrické přístupy k filtraci ultrazvukových signálů Bakalářská práce Luboš Kocourek 2010 Studijní program: Elektrotechnika

Více

návrh, simulace a implementace

návrh, simulace a implementace Konstrukce Telekomunikačních Zařízení Projekt 1 návrh, simulace a implementace analogových filtrů Ondřej Zub (ozub81@seznam.cz) 2. dubna 2005 Cílem projektu je seznámit se prakticky s programovatelnými

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

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV RADIOELEKTRONIKY. OPTICKÝ SPOJ LR-830/1550 Technický popis

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV RADIOELEKTRONIKY. OPTICKÝ SPOJ LR-830/1550 Technický popis VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV RADIOELEKTRONIKY OPTICKÝ SPOJ LR-830/1550 Technický popis BRNO, 2009 1 Návrh a konstrukce dálkového spoje 1.1 Optická

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

Teorie úlohy: Operační zesilovač je elektronický obvod, který se využívá v měřící, výpočetní a regulační technice. Má napěťové zesílení alespoň A u

Teorie úlohy: Operační zesilovač je elektronický obvod, který se využívá v měřící, výpočetní a regulační technice. Má napěťové zesílení alespoň A u Fyzikální praktikum č.: 7 Datum: 7.4.2005 Vypracoval: Tomáš Henych Název: Operační zesilovač, jeho vlastnosti a využití Teorie úlohy: Operační zesilovač je elektronický obvod, který se využívá v měřící,

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

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

elektrické filtry Jiří Petržela aktivní filtry

elektrické filtry Jiří Petržela aktivní filtry Jiří Petržela postup při návrhu filtru nové struktury analýza daného obvodu programem Snap získání symbolického tvaru přenosové funkce srovnání koeficientů přenosové funkce s přenosem obecného bikvadu

Více

O řešení diferenční rovnice y(n+2) 1, 25y(n+1)+0, 78125y(n) = x(n + 2) x(n)

O řešení diferenční rovnice y(n+2) 1, 25y(n+1)+0, 78125y(n) = x(n + 2) x(n) O řešení diferenční rovnice yn+), 5yn+)+0, 785yn) xn + ) xn) Prof. RNDr. Josef Diblík, DrSc. a Prof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc. V příspěvku je řešena rovnice Abstrakt yn + ), 5yn + ) + 0, 785yn) xn + ) xn)

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

teorie elektronických obvodů Jiří Petržela analýza šumu v elektronických obvodech

teorie elektronických obvodů Jiří Petržela analýza šumu v elektronických obvodech Jiří Petržela co je to šum? je to náhodný signál narušující zpracování a přenos užitečného signálu je to signál náhodné okamžité amplitudy s časově neměnnými statistickými vlastnostmi kde se vyskytuje?

Více

České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická Katedra elektroenergetiky. Komunikace po silových vedeních Úvod do problematiky

České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická Katedra elektroenergetiky. Komunikace po silových vedeních Úvod do problematiky České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická Katedra elektroenergetiky Komunikace po silových vedeních Úvod do problematiky 8. přednáška ZS 2011/2012 Ing. Tomáš Sýkora, Ph.D. Šíření signálů

Více

CW01 - Teorie měření a regulace

CW01 - Teorie měření a regulace Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb CW01 - Teorie měření a regulace ZS 2010/2011 SPEC. 2.p 2010 - Ing. Václav Rada, CSc. Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Teorie měření a regulace

Více

Nízkofrekvenční (do 1 MHz) Vysokofrekvenční (stovky MHz až jednotky GHz) Generátory cm vln (až desítky GHz)

Nízkofrekvenční (do 1 MHz) Vysokofrekvenční (stovky MHz až jednotky GHz) Generátory cm vln (až desítky GHz) Provazník oscilatory.docx Oscilátory Oscilátory dělíme podle několika hledisek (uvedené třídění není zcela jednotné - bylo použito vžitých názvů, které vznikaly v různém období vývoje a za zcela odlišných

Více

2. GENERÁTORY MĚŘICÍCH SIGNÁLŮ II

2. 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)

Více

Měření na výkonovém zesilovači 1kW/144MHz by OK1GTH

Měření na výkonovém zesilovači 1kW/144MHz by OK1GTH Měření na výkonovém zesilovači 1kW/144MHz by OK1GTH Ing.Tomáš Kavalír, Katedra aplikované elektroniky a telekomunikací FEL /ZČU kavalir.t@seznam.cz, http://ok1gth.nagano.cz Zadání měření: 1. Měření max.

Více

Analýza a zpracování signálů. 1. Úvod

Analýza a zpracování signálů. 1. Úvod Analýza a zpracování signálů 1. Úvod DSP matematická a algoritmická manipulace s číslicovými signály jejímž cílem je extrahovat důležité informace, které jsou přenášeny signálem Vstupní signál Zpracovaný

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

Experiment s FM přijímačem TDA7000

Experiment s FM přijímačem TDA7000 Experiment s FM přijímačem TDA7 (návod ke cvičení) ílem tohoto experimentu je zkonstruovat FM přijímač s integrovaným obvodem TDA7 a ověřit jeho základní vlastnosti. Nejprve se vypočtou prvky mezifrekvenčního

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

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

Frekvenční charakteristiky

Frekvenční 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

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

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

Obr. 1 Činnost omezovače amplitudy

Obr. 1 Činnost omezovače amplitudy . Omezovače Čas ke studiu: 5 minut Cíl Po prostudování tohoto odstavce budete umět definovat pojmy: jednostranný, oboustranný, symetrický, nesymetrický omezovač popsat činnost omezovače amplitudy a strmosti

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

Semestrální práce z předmětu Syntéza audio signálů

Semestrální 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.

Více

Vlastnosti IIR filtrů:

Vlastnosti IIR filtrů: IIR filtry Vlastnosti IIR filtrů: Výhody: jsou výrazně nižšího řádu než Fir filtry se stejnými vlastnostmi a z toho vyplývá že mají: Nevýhody: nižší výpočetní složitost v porovnání s Fir filtrem kratší

Více

Zesilovače. Ing. M. Bešta

Zesilovače. Ing. M. Bešta ZESILOVAČ Zesilovač je elektrický čtyřpól, na jehož vstupní svorky přivádíme signál, který chceme zesílit. Je to tedy elektronické zařízení, které zesiluje elektrický signál. Zesilovač mění amplitudu zesilovaného

Více

Praktické výpočty s komplexními čísly (především absolutní hodnota a fázový úhel) viz např. vstupní test ve skriptech.

Praktické výpočty s komplexními čísly (především absolutní hodnota a fázový úhel) viz např. vstupní test ve skriptech. Praktické výpočty s komplexními čísly (především absolutní hodnota a fázový úhel) viz např. vstupní test ve skriptech. Neznalost amplitudové a fázové frekvenční charakteristiky dolní a horní RC-propusti

Více

Semestrální práce EFI

Semestrální práce EFI Martin Olejár, 2009 Semestrální práce EFI Zadání Z17 - Rekonstrukční filtr DP pro DDS DP má sloužit jako rekonstrukční filtr pro generátor harmonického signálu na bázi DDS (Direct Digital Synthesis). Generátor

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

elektrické filtry Jiří Petržela pasivní filtry

elektrické filtry Jiří Petržela pasivní filtry Jiří Petržela výhody asivních filtrů levné a jednoduché řešení filtrace není nutné naájení aktivních rvků nevýhody asivních filtrů maximálně jednotkový řenos v roustném ásmu obtížnější kaskádní syntéza

Více

Oscilátory. Oscilátory s pevným kmitočtem Oscilátory s proměnným kmitočtem (laditelné)

Oscilátory. 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

Více

ZPRACOVÁNÍ A ANALÝZA BIOSIGNÁLŮ V. Institut biostatistiky a analýz

ZPRACOVÁNÍ A ANALÝZA BIOSIGNÁLŮ V. Institut biostatistiky a analýz ZPRACOVÁNÍ A ANALÝZA BIOSIGNÁLŮ V. ELEKTROENCEFALOGRAM ELEKTROENCEFALOGRAM ELEKTROENCEFALOGRAM (EEG) je (grafická) reprezentace časové závislosti rozdílu elektrických potenciálů, snímaných z elektrod umístěných

Více

Návod k instalaci VIDEOMULTIPLEX

Návod k instalaci VIDEOMULTIPLEX Principem vícenásobného přenosu videosignálu je přenos videosignálu označeného jako VIDEO 1 v základním spektru. Další videosignál (označen VIDEO 2) je prostřednictvím modulátoru namodulován na určený

Více

Filtrační analogové obvody pro integrovanou výuku VUT a VŠB-TUO

Filtrační analogové obvody pro integrovanou výuku VUT a VŠB-TUO FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Filtrační analogové obvody pro integrovanou výuku VUT a VŠB-TUO Garant předmětu: Prof. Ing. Kamil Vrba, CSc. Autoři textu:

Více

ZDROJE MĚŘÍCÍHO SIGNÁLU MĚŘÍCÍ GENERÁTORY

ZDROJE MĚŘÍCÍHO SIGNÁLU MĚŘÍCÍ GENERÁTORY INOVACE ODBORNÉHO VZDĚLÁVÁNÍ NA STŘEDNÍCH ŠKOLÁCH ZAMĚŘENÉ NA VYUŽÍVÁNÍ ENERGETICKÝCH ZDROJŮ PRO 21. STOLETÍ A NA JEJICH DOPAD NA ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ CZ.1.07/1.1.00/08.0010 ZDROJE MĚŘÍCÍHO SIGNÁLU MĚŘÍCÍ

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

UŽITÍ KOHERENČNÍ FUNKCE PRO DISTRIBUOVANOU

UŽITÍ KOHERENČNÍ FUNKCE PRO DISTRIBUOVANOU UŽITÍ KOHERENČNÍ FUNKCE PRO DISTRIBUOVANOU ANALÝZU VÍCEKANÁLOVÝCH SIGNÁLŮ Robert Háva, Aleš Procházka Vysoká škola chemicko-technologická, Abstrakt Ústav počítačové a řídicí techniky Analýza vícekanálových

Více

Rádiové rozhraní GSM fáze 1

Rádiové 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

Více

Teoretická elektrotechnika - vybrané statě

Teoretická elektrotechnika - vybrané statě Teoretická elektrotechnika - vybrané statě David Pánek EK 63 panek50@kte.zcu.cz Fakulta elektrotechnická Západočeská univerzita v Plzni September 26, 202 David Pánek EK 63 panek50@kte.zcu.cz Teoretická

Více

Filtrace snímků ve frekvenční oblasti. Rychlá fourierova transformace

Filtrace snímků ve frekvenční oblasti. Rychlá fourierova transformace Filtrace snímků ve frekvenční oblasti Rychlá fourierova transformace semestrální práce z předmětu KIV/ZVI zpracoval: Jan Bařtipán A03043 bartipan@students.zcu.cz Obsah Úvod....3 Diskrétní Fourierova transformace

Více

Automatizace je proces při němž je řídicí funkce člověka nahrazována činností

Automatizace je proces při němž je řídicí funkce člověka nahrazována činností Automatizace je proces při němž je řídicí funkce člověka nahrazována činností různých přístrojů a zařízení. (Mechanizace, Automatizace, Komplexní automatizace) Kybernetika je Věda, která zkoumá obecné

Více

SPM SPECTRUM NOVÁ UNIKÁTNÍ METODA PRO DIAGNOSTIKU LOŽISEK

SPM SPECTRUM NOVÁ UNIKÁTNÍ METODA PRO DIAGNOSTIKU LOŽISEK SPM SPECTRUM NOVÁ UNIKÁTNÍ METODA PRO DIAGNOSTIKU LOŽISEK V této části prezentujeme výsledky použití metody SPM Spectrum (Shock Pulse Method Metoda rázových pulsů) jako metody pro monitorování stavu valivých

Více

Úkol 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

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY NÁVRH ČÍSLICOVÉHO FILTRU TYPU PÁSMOVÁ PROPUST DESIGN OF BANDPASS DIGITAL FILTER

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY NÁVRH ČÍSLICOVÉHO FILTRU TYPU PÁSMOVÁ PROPUST DESIGN OF BANDPASS DIGITAL FILTER VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV MIKROELEKTRONIKY FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION DEPARTMENT OF

Více

DIPLOMOVÁ PRÁCE Lock-in zesilovač 500 khz 10 MHz

DIPLOMOVÁ PRÁCE Lock-in zesilovač 500 khz 10 MHz DIPLOMOVÁ PRÁCE Lock-in zesilovač 500 khz 10 MHz Petr Sládek Princip a použití lock-in zesilovače Im koherentní demodulátor f r velmi úzkopásmový Re příjem typ. 0,01 Hz 3 Hz zesilování harmonických měřený

Více

Analýza a zpracování signálů

Analýza a zpracování signálů Analýza a zpracování ů Digital Signal Processing disciplína, která nám umožňuje nahradit (v případě že nezpracováváme vf y) obvody, dříve složené z rezistorů a kapacitorů, dvěma antialiasingovými filtry,

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

Úloha č. 7 Disperzní vlastnosti optických vlnovodů

Úloha 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

Více