7.1. Číslicové filtry IIR

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "7.1. Číslicové filtry IIR"

Transkript

1 Kapitola 7. Návrh číslicových filtrů Hraniční kmitočty propustného a nepropustného pásma jsou ve většině případů specifikovány v[hz] společně se vzorkovacím kmitočtem číslicového filtru. Návrhové algoritmy číslicových filtrů však vychází z číslicových úhlových kmitočtů. Proto před začátkem návrhu musí být výchozí hraniční kmitočty normovány vztahem(7.4). Příklad 7. Jsoudányhraničníkmitočtydolnípropusti f p =khz, f s =khzavzorkovací kmitočet f v =0kHz.Určetepříslušnéčíslicovéúhlovékmitočty. Řešení: ˆω p = ω p T= πf p f v = π 5 =0,684, ˆω s = ω s T= πf s f v = π 5 =,57. Přenosová funkce číslicových filtrů IIR má, stejně jako v případě analogových filtrů, tvar racionálně lomené funkce. Díky této podobnosti je možné vhodnou transformací analogové přenosové funkce, definované v rovině p, získat přenosovou funkci IIRvrovině z.tentozpůsobnávrhubýváoznačovánjakonepřímýnebotakéjako transformační. Na transformaci p z klademe dvě nutné podmínky, znázorněné I(p) p-rovina I(z) z-rovina 0 R(p) - R(z) na obrázku 7.. Obrázek 7.: Obecné požadavky na transformační předpis p z. Imaginární osa roviny p = jω se musí transformovat na jednotkovou kružnici vrovině z = e jˆω.tatopodmínkajenutná,abysezachovávalykmitočtové charakteristiky analogového filtru. 69

2 . Levá polorovina R(p) < 0 roviny p se musí transformovat dovnitř jednotkové kružnice z < roviny z. Tato podmínka zaručuje, že stabilní analogový filtr se bude transformovat na stabilní číslicový filtr. Užívanými transformačními metodami jsou:. invariantní impulsní odezva,. diskrétní aproximace derivace, 3. bilineární transformace. Nejčastěji se používá bilineární transformace Invariantní impulsní odezva Tato transformační metoda se týka vzájemné identifikace časových odezev filtru na jednotkový impuls. Pod pojmem invariantní impulsní odezva rozumíme, že k impulsníodezvě h a (t)známéhoanalogovéhofiltruhledámeimpulsníodezvučíslicovéhofiltru h d [n],kteráseshodujevokamžicíchvzorkování t=nt sanalogovou předlohou h d [n]=h a (nt). (7.5) To znamená, že rozklad analogové přenosové funkce na parciální zlomky s příslušnou impulsní odezvou H a (p)= N i= h a (t)=l {H a (p)}= k i p p i, (7.6) N k i e p it. (7.7) je nahrazen přenosovou funkcí číslicového filtru, jenž má shodnou impulsní odezvu vbodech t=ntatedy h d [n]=z {H d (z)}= Přenosová funkce takového číslicového filtru má potom tvar H d (z)= N i= i= N k i e p int, (7.8) i= k i e p it. (7.9) z Z předchozích vztahů i z obr.7.3 je zřejmé, že stabilní analogová přenosová funkce spólyvlevépolorovině R(p i ) <0setransformujenastabilníčíslicovoupřenosovou 70

3 jω p-rovina 3π/T π/t Kapitola 7. Návrh číslicových filtrů z-rovina I(z) e jˆω 0 -π/t σ - R(z) -3π/T Obrázek7.3:Zobrazeníroviny pnarovinu zpřitransformacipólů p i e p it funkci,jejížpólyjsou z i = e p it <.Kmitočtovácharakteristikačíslicovéhofiltru je rovna kmitočtové odezvě periodicky vzorkované analogové přenosové funkce atedy kde H d (e jˆω )= h a(0+) Jestliže je splněna podmínka + T n= h a (0+)= lim p p H a(p). ( H jˆω ) a T +jπ T n, (7.0) H a (jω) =0pro ω π T (7.) a h a (0+)=0 (7.) jsou kmitočtové odezvy analogové a číslicové přenosové funkce až na násobnou konstantu /T přibližně shodné H d (e jˆω ) = T H a(jˆω T )pro ω < π T. (7.3) Čitatel číslicové přenosové funkce musíme proto násobit vzorkovací periodou T. Podmínka(7.) může být splněna pro reálný filtr pouze přibližně. Podmínka(7.) budesplněna,pokudřádjmenovateleanalogovépřenosovéfunkce H a (p)jealespoň odvavyššínežřádčitatele. Popisovaná metoda dává dobré výsledky u transformací přenosových funkcí typu dolní a pásmová propust získaných Butterworthovou a Čebyševovou aproximací, při kterých jsou splněny obě podmínky(7.) a(7.). Metoda se nehodí pro transformace přenosových funkcí, které mají nulové body přenosu na konečných kmitočtech, jež jsou výsledkem inverzní Čebyševovy a Cauerovy transformace. Přenosové funkce se v těchto případech nekorektně transformují. Je to způsobeno rozkladem na parciální zlomky vztahem(7.6). Výhodou uvedené transformační metody je, že zachovává jak modulovou tak i fázovou kmitočtovou charakteristiku analogového filtru. 7

4 Příklad 7.3 Metodou invariantní impulsní odezvy navrhněte číslicový filtr. Pro transformaci použijtepřenosovoufunkci3.řádutypudolnípropustsω p =s (Butterworthovaaproximace).Použijtevzorkovacíkmitočet ω v =5s. H a (p)= p 3 + p + p+ Řešení: Jmenovatelpřenosovéfunkce H a (p)rozložímenasoučinkořenovýchčinitelůaprovedeme rozklad na parciální zlomky. H a (p)= (p+)(p+0,5+j0,86605)(p+0,5 j0,86605) = = 3 i= k i p p i = = p+ + 0,5+j0, ,5 j0, p+0,5+j0,86605 p+0,5 j0, Vypočítáme periodu vzorkování T= π = π ω v 5 =, Sestavímečíslicovoupřenosovoufunkci H d (z)pomocívztahu(7.9),kde H d (z)= + e p T = e,56637 =0,84609, e p T = e ( 0,5 j0,86605),56637 =0,47543 j0,47580, e p 3T = e ( 0,5+j0,86605),56637 =0,47543+j0, i= k i e p it z = 0,84609 z + 0,5+j0,88675 (0,47543 j0,47580)z + 0,5 j0,88675 (0,47543+j0,47580)z = = 0, z +0, z z 3 0, z +0, z 0, Číslicovoupřenosovoufunkci H d (z)musímenakonecvynásobitvzorkovacíperiodou T,jakvyplývázevztahu(7.3) T H d (z)= 0, z +0, z z 3 0, z +0, z 0, Program V prostředí Matlab navrhněte číslicový filtr metodou invariantní impulsní odezvy. Použijte stejné zadání jako v příkladu 7.3. Vypočítejte kmitočtovou a impulsní charakteristiku analogového a číslicového filtru a obě charakteristiky vykreslete podobně jako na obrázku

5 Kapitola 7. Návrh číslicových filtrů Nové operátory a funkce použité v programu: impinvar konverze analogové přenosové funkce na číslicovou přenosovou funkci metodou invariantní impulsní odezvy Program vyžaduje Symbolic Math Toolbox a Signal Processing Toolbox. Vlastní program: fs=5/(*pi); [b,a]=butter(3,, s ) [bz,az] = impinvar(b,a,fs) f=linspace(0,fs,00); Ha=freqs(b,a,*pi*f); Hd=freqz(bz,az,f,fs); figure() subplot(,,) plot(f/fs,abs(ha), b,f/fs,abs(hd), g ) grid Hp=polysym(b)/polysym(a); ha=vpa(ilaplace(hp),5) t=linspace(0,5/fs,00); subplot(,,) plot(t*fs,subs(ha)) grid [hd,td]=impz(bz,az,6,fs); hold on stem(td*fs,hd*fs, g ) hold off analog digital Hf f/f v ht nt Obrázek 7.4: Porovnání kmitočtové charakteristiky a impulsní odezvy 73

6 7... Aproximace derivace Tato transformační metoda je založena na diskrétní aproximaci derivace spojité funkce, kterou je možné provést několika způsoby. Jednou z možností je náhrada první derivace první zpětnou diferencí podle vztahu dy dt t=nt y[n] y[n ] T, (7.4) kde T jevzorkovacíperioda, y[n]=y(nt)jsouvzorkyspojitéfunkcevbodech t=nt.postupnáhradyderivacebyldemonstrovánnaobrázku.7vkapitole.3., ve které byla také odvozena transformace pro druhou derivaci. Na vztah(7.4) může být aplikována Z-transformace, která vede na výsledek { } dy Z dt t=nt = z T Y(z). (7.5) Pokud dále užijeme vztah pro Laplaceovu transformaci derivace při nulových počátečních podmínkách { } dy L = p Y(p), (7.6) dt lze vyjádřit přímý transformační vztah mezi rovinami p a z ve tvaru p= z T = T z z. (7.7) Ze vztahu(7.7) je možné odvodit, jakým způsobem se transformuje imaginární osaroviny p=jω.zrovnice ( z= p T = jωt = + +jωt ) = ( +e jarctan(ωt)) (7.8) jωt vyplývá,žeprovšechna ω je z =,cožjerovnicekružnicesestředem v,opoloměru.totozobrazeníjeukázánonaobrázku7.5.jezřejmé,ženení jω p-rovina I(z) z-rovina 0 σ - R(z) Obrázek 7.5: Zobrazení roviny p na rovinu z při transformaci zpětnou diferencí splněnaprvníznutnýchpodmínek kladenýchnatransformaci p z abude vizzačátekkapitoly7. 74

7 Kapitola 7. Návrh číslicových filtrů tedy docházet ke značnému zkreslení kmitočtových charakteristik digitálního filtru. Druhá nutná podmínka je touto transformací splněna. Uvedená metoda se hodí pouze na transformace dolních propustí za předpokladu volby dostatečně velkého vzorkovacího kmitočtu. Kromě náhrady první derivace spojité funkce první zpětnou diferencí je možné použít i první dopřednou diferenci definovanou vztahem dy dt t=nt y[n+] y[n] T. (7.9) Stejně jako v předchozím případě je možné vyjádřit přímý transformační vztah mezirovinami pazvetvaru p= z. (7.0) T Odtud plyne, že imaginární osa roviny p se transformuje podle rovnice z=+pt=+jωt, (7.) zekteréjezřejmé,žeimaginárníosaseposuneojedničkudoprava,jakjeukázáno naobrázku7.6.zuvedenéhozobrazeníjezřejmé,ženenísplněnaanijednaznut- jω p-rovina I(z) z-rovina 0 σ - R(z) Obrázek 7.6: Zobrazení roviny p na rovinu z při transformaci dopřednou diferencí ných podmínek kladených na transformace p z. Kromě zkreslení kmitočtových charakteristik digitálního filtru, může při této transformaci vzniknout nestabilní digitální filtr Bilineární transformace Tato transformační metoda je založena na numerické integraci diferenciální rovnice prvního řádu d y(t)=x(t). (7.) dt Numerickouintegracítétorovnicelichoběžníkovoumetodoupro t t, t je možné vyjádřit následujícím vztahem y(t ) y(t )= t x(t)dt (t t ) x(t )+x(t ) t. (7.3) 75

8 Vnásledujícímkrokuseprovededosazeníza t =(n )Ta t = nt y(nt) y((n )T)= T (x((n )T)+x(nT)). (7.4) Na tuto diferenční rovnici se dále aplikuje Z-transformace, která vede na výsledek ( z )Y(z)= T (z +)X(z). (7.5) Na výchozí diferenciální rovnici(7.) je možné aplikovat Laplaceovu transformaci, která vede při nulových počátečních podmínkách na výsledek p Y(p)=X(p). (7.6) Přímý transformační vztah pro bilineární transformaci potom vychází ve tvaru p= z z T+z = T z+. (7.7) Ze vztahu(7.7) je možné odvodit, jakým způsobem se transformuje imaginární osaroviny p=jω.zrovnice z= +p T p T = +jω T jω T = e jarctan(ω T ) (7.8) vyplývá,žeprovšechna ω je z =,cožjerovnicekružnicesestředemv, o poloměru. Toto zobrazení je ukázáno na obrázku 7.7. Ze zobrazení je zřejmé, jω p-rovina I(z) z-rovina 0 σ - R(z) Obrázek 7.7: Zobrazení roviny p na rovinu z při bilineární transformaci žebilineárnítransformacesplňujeobětransformačnípodmínky. 3 Nicménězrovnice (7.8) je možné odvodit, že dochází ke zkreslení kmitočtové osy podle vztahu e j ω d T = e jarctan(ωa T ) ω d = ( ) T arctan ωa T. (7.9) V případě, že je návrh soustředěn pouze na modulovou charakteristiku, je možné vliv tohoto zkreslení eliminovat tím, že provedeme předzkreslení analogové kmitočtové osy vztahem ω a = ) (ˆωd T tan. (7.30) 3 vizzačátekkapitoly7. 76

9 Kapitola 7. Návrh číslicových filtrů typ nový okraj p z transformační formule DP ˆω p κ z κ=ω cotanˆω p p z+ HP ˆω p κ z+ κ=ω tanˆω p p z PP středppˆω 0 κ z αz+ cos(ˆω +ˆω ) z α=cosˆω 0 = cos (ˆω ˆω ) okrajeppˆω <ˆω κ=ω p cotan[(ˆω ˆω )/] z cos(ˆω +ˆω ) PZ středpzˆω 0 κ z α=cosˆω 0 = αz+ cos (ˆω ˆω ) okrajepzˆω <ˆω κ=ω p tan[(ˆω ˆω )/] Tabulka 7.: Kmitočtová transformace analogové DP s okrajem propustného pásma ω p načtyřirůznétypyčíslicovýchpřenosovýchfunkcífiltrů Zahrneme-li toto předzkreslení do návrhových postupů, potom je třeba analogovou proměnnou p v rovnici(7.7) normovat vztahem(7.30). Například má-li analogová dolnípropusthraničníkmitočetokrajepropustnéhopásma ω p,potomponormování bude ω p T tanˆω p. (7.3) Normováním pravé i levé strany definiční rovnice(7.7) dostáváme bilineární transformaci ve tvaru s=κ 0 z z+, (7.3) ve kterém κ 0 =cotanˆω p. (7.33) Vztah(7.3) platí pro transformaci analogové NDP s okrajem propustného pásma Ω p =načíslicovoudpsokrajempropustnéhopásma ˆω p.vtabulce7.jsou uvedeny obecné kmitočtové transformace analogové DP s okrajem propustného pásma ω p načtyřirůznétypyčíslicovýchpřenosovýchfunkcífiltrůdp,hp,ppa PZ. Příklad 7.4 Metodou bilineární transformace navrhněte číslicový filtr. Pro transformaci použijte normovanou přenosovou funkci 3. řádu typu dolní propust s hraničním kmitočtempropustnéhopásma ω p = s,získanoubutterworthovouaproximací. Použijtehodnotuvzorkovacíhokmitočtu ω v =5s. H a (p)= p 3 + p + p+ 77

10 Řešení: Nejprve vypočítáme periodu vzorkování T= π ω v = π 5 =, Dále provedeme transformaci přenosové funkce analogového filtru užitím vztahu pro bilineární transformaci(7.3), přičemž v našem případě bude κ=ω p cotan ω p T =, Dosazením a úpravou získáme přenosovou funkci číslicového filtru H d (z)=h a (,37638 z z+ )= = (z )3, ) = z (z+) 3+3,788854(z (z+) +,75764 z+ + = 0,098536(z+) 3 z 3 0,577405z +0,47870z 0, Na obr. 7.8 je ukázáno porovnání modulových charakteristik a impulsních odezev analogového a číslicového filtru. Z grafů je vidět, že bilineární transformace, díky kmitočtovému zkreslení, zvětšuje strmost filtru v přechodovém pásmu analog digital Hf f/f v ht nt Obrázek 7.8: Porovnání kmitočtové charakteristiky a impulsní odezvy 78

11 Kapitola 7. Návrh číslicových filtrů Program V prostředí Matlab navrhněte číslicový filtr metodou bilineární transformace. Použijte stejné zadání jako v příkladu 7.4. Vypočítejte kmitočtovou a impulsní charakteristiku analogového a číslicového filtru a obě charakteristiky vykreslete podobně jako na obr Nové operátory a funkce použité v programu: bilinear konverze analogové přenosové funkce na číslicovou přenosovou funkci metodou bilineární transformace Program vyžaduje Symbolic Math Toolbox a Signal Processing Toolbox. Vlastní program: fs=5/(*pi); fp=/(*pi); [b,a]=butter(3,, s ) [bz,az]=bilinear(b,a,fs,fp) %přímý návrh digitálního filtru %[bz,az]=butter(3,fp/fs*) f=linspace(0,fs,00); Ha=freqs(b,a,*pi*f); Hd=freqz(bz,az,f,fs); figure() subplot(,,) plot(f/fs,abs(ha), b,f/fs,abs(hd), g ) grid Hp=polysym(b)/polysym(a); ha=vpa(ilaplace(hp),5) t=linspace(0,5/fs,00); subplot(,,) plot(t*fs,subs(ha)) grid [hd,td]=impz(bz,az,6,fs); hold on stem(td*fs,hd*fs, g ) hold off Kmitočtové transformace Kmitočtové transformace umožňující transformace digitálního filtru typu dolní propusti na libovolně jiný typ číslicového filtru(dp, HP, PP, PZ), jsou založeny na obdobných požadavcích jako tomu je u analogových filtrů. Jedná se o taková zobrazení g(z), která nemění průběh modulové charakteristiky v propustném a nepropustném pásmu a mění jen polohu okrajů propustného pásma. Takové funkce zobrazení, které budeme uvažovat, jsou typu číslicový fázovací dvojbran g (z)= z α αz, g (z)= z β z β β z. (7.34) βz 79

12 typ nový okraj z z transformační formule z α DP ˆωp α z HP z α ˆωp α z PP ˆωp a ˆω z αβ β β+ z+ β+ p β+ z+ αβ β PZ ˆωp a ˆω p β+ z z β+ z+ β α β+ z+ β α β+ z α= sin[(ˆω p ˆω p )/] sin[(ˆω p + ˆω p )/] α= cos[(ˆω p ˆω p )/] cos[(ˆω p + ˆω p )/] α= cos[( ˆωp+ ˆωp)/] cos[( ˆω p ˆω p )/] tan[ˆω p /] β= tan[( ˆω p ˆω p )/] α= cos[( ˆωp+ ˆωp)/] cos[( ˆω p ˆω p )/] β=tan[ˆω p /]tan[( ˆω p ˆω p )/] Tabulka 7.: Kmitočtová transformace číslicové dolní propusti s okrajem propustnéhopásmaˆω p načtyřirůznétypypřenosovýchfunkcí Uvažujmenynítransformaci H(z) H(g (z)).protoženajednotkovékružnici platí identita jtanˆω = z +z, (7.35) z=e jˆω afunkcetanˆω sechovájakodolnípropust,vznikálogickáotázka,jakádolnípropustvzniknetransformací g (z) z α tan ˆω = j αz + z α αz z=e jˆω = +α α tanˆω. (7.36) Obdrželi jsme obecný vztah mezi kmitočty transformovaných dolních propustí, kterépřirozeněplatíiprookrajepropustnýchpásem ˆω p aˆω p Vyřešíme rovnici(7.37) a dostaneme tan ˆω p =+α α tanˆω p. (7.37) α= tanˆω tan ˆω tanˆω +tan ˆω = sin[(ˆω p ˆω p )/] sin[(ˆω p + ˆω p )/]. (7.38) Na základě podobných úvah lze sestavit tabulku 7.. Pro typické kmitočty vzniklé transformacísevtabulcepoužívajísymboly ˆω,zatímcovpřípaděpůvodnídolní číslicové propusti kmitočty označujeme ˆω. 80

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

Flexibilita jednoduché naprogramování a přeprogramování řídícího systému

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

Více

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

Inverzní Laplaceova transformace

Inverzní Laplaceova transformace Inverzní Laplaceova transformace Modelování systémů a procesů (MSP) Bohumil Kovář, Jan Přikryl, Miroslav Vlček Ústav aplikované matematiky ČVUT v Praze, Fakulta dopravní 6. přednáška MSP čtvrtek 30. března

Více

X31EO2 - Elektrické obvody 2. Kmitočtové charakteristiky

X31EO2 - Elektrické obvody 2. Kmitočtové charakteristiky X3EO - Elektrické obvody Kmitočtové charakteristiky Doc. Ing. Petr Pollák, CSc. Letní semestr 5/6!!! Volné šíření není povoleno!!! Fázory a spektra Fázor harmonického průběhu Û m = U m e jϕ ut) = U m sinωt

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

ÚPGM FIT VUT Brno,

ÚPGM 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

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

Modelování systémů a procesů (11MSP) Bohumil Kovář, Jan Přikryl, Miroslav Vlček. 8. přednáška 11MSP pondělí 20. dubna 2015

Modelování systémů a procesů (11MSP) Bohumil Kovář, Jan Přikryl, Miroslav Vlček. 8. přednáška 11MSP pondělí 20. dubna 2015 Modelování systémů a procesů (11MSP) Bohumil Kovář, Jan Přikryl, Miroslav Vlček Ústav aplikované matematiky ČVUT v Praze, Fakulta dopravní 8. přednáška 11MSP pondělí 20. dubna 2015 verze: 2015-04-14 12:31

Více

Inverzní z-transformace. prof. Miroslav Vlček. 25. dubna 2013

Inverzní z-transformace. prof. Miroslav Vlček. 25. dubna 2013 Modelování systémů a procesů 25. dubna 2013 Obsah Inverzní z-transformace 1 Inverzní z-transformace 2 Obsah Inverzní z-transformace 1 Inverzní z-transformace 2 Metody výpočtu inverzní z-transformace Zpětná

Více

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

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

Více

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

teorie elektronických obvodů Jiří Petržela obvodové funkce

teorie 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

Více

Laplaceova transformace

Laplaceova transformace Laplaceova transformace Modelování systémů a procesů (11MSP) Bohumil Kovář, Jan Přikryl, Miroslav Vlček Ústav aplikované matematiky ČVUT v Praze, Fakulta dopravní 5. přednáška 11MSP pondělí 23. března

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

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

Abychom se vyhnuli užití diferenčních sumátorů, je vhodné soustavu rovnic(5.77) upravit následujícím způsobem

Abychom se vyhnuli užití diferenčních sumátorů, je vhodné soustavu rovnic(5.77) upravit následujícím způsobem Abychom se vyhnuli užití diferenčních sumátorů, je vhodné soustavu rovnic(5.77) upravit následujícím způsobem I 1 = 1 + pl 1 (U 1 +( )), = 1 pc 2 ( I 1+( I 3 )), I 3 = pl 3 (U 3 +( )), 1 U 3 = (pc 4 +1/

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

Číslicové filtry. Honza Černocký, ÚPGM

Číslicové 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

Více

MKI Funkce f(z) má singularitu v bodě 0. a) Stanovte oblast, ve které konverguje hlavní část Laurentova rozvoje funkce f(z) v bodě 0.

MKI Funkce f(z) má singularitu v bodě 0. a) Stanovte oblast, ve které konverguje hlavní část Laurentova rozvoje funkce f(z) v bodě 0. MKI -00 Funkce f(z) má singularitu v bodě 0. a) Stanovte oblast, ve které konverguje hlavní část Laurentova rozvoje funkce f(z) v bodě 0. V jakém rozmezí se může pohybovat poloměr konvergence regulární

Více

do magisterské etapy programu ELEKTRONIKA A KOMUNIKACE

do magisterské etapy programu ELEKTRONIKA A KOMUNIKACE JMÉNO A PŘÍJMENÍ: 1 VZOROVÝ TEST K PŘIJÍMACÍ ZKOUŠCE do magisterské etapy programu ELEKTRONIKA A KOMUNIKACE Odpovědi na otázky pište do volného místa za každou otázkou. Pro pomocné výpočty použijte čistou

Více

Teorie měření a regulace

Teorie měření a regulace Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Teorie měření a regulace 22.z-3.tr ZS 2015/2016 2015 - Ing. Václav Rada, CSc. TEORIE ŘÍZENÍ druhá část tématu předmětu pokračuje. oblastí matematických pomůcek

Více

FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ

FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Číslicové filtry Garant předmětu: Prof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc. Autoři textu: Prof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc. Ing. Petr

Více

Mezi elementární komplexní funkce se obvykle počítají tyto funkce: f(z) = az + b,

Mezi elementární komplexní funkce se obvykle počítají tyto funkce: f(z) = az + b, Elementární funkce Mezi elementární komplení funkce se obvykle počítají tyto funkce:. Lineární funkce Lineární funkce je funkce tvaru f(z) az + b, kde a a b jsou konečná komplení čísla. Její derivace je

Více

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

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

Více

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

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

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

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

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

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

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

Více

1 Modelování systémů 2. řádu

1 Modelování systémů 2. řádu OBSAH Obsah 1 Modelování systémů 2. řádu 1 2 Řešení diferenciální rovnice 3 3 Ukázka řešení č. 1 9 4 Ukázka řešení č. 2 11 5 Ukázka řešení č. 3 12 6 Ukázka řešení č. 4 14 7 Ukázka řešení č. 5 16 8 Ukázka

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

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

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

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

Řešíme tedy soustavu dvou rovnic o dvou neznámých. 2a + b = 3, 6a + b = 27,

Řešíme tedy soustavu dvou rovnic o dvou neznámých. 2a + b = 3, 6a + b = 27, Přijímací řízení 2015/16 Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita v Ostravě Navazující magisterské studium, obor Aplikovaná matematika (1. červen 2016) Příklad 1 Určete taková a, b R, aby funkce f()

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

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

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

Matematická analýza III.

Matematická analýza III. 2. Parciální derivace Miroslav Hušek, Lucie Loukotová UJEP 2010 Parciální derivace jsou zobecněním derivace funkce jedné proměnné. V této kapitole poznáme jejich základní vlastnosti a využití. Co bychom

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

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

Analýza lineárních regulačních systémů v časové doméně. V Modelice (ale i v Simulinku) máme blok TransfeFunction

Analýza lineárních regulačních systémů v časové doméně. V Modelice (ale i v Simulinku) máme blok TransfeFunction Analýza lineárních regulačních systémů v časové doméně V Modelice (ale i v Simulinku) máme blok TransfeFunction Studijní materiály http://physiome.cz/atlas/sim/regulacesys/ Khoo: Physiological Control

Více

Příklady k přednášce 20 - Číslicové řízení

Příklady k přednášce 20 - Číslicové řízení Příklady k přednášce 0 - Čílicové řízení Micael Šebek Automatické řízení 07-4- Vzorkování: vzta mezi a z pro komplexní póly Spojitý ignál má Laplaceův obraz póly v, Dikrétní ignál má z-obraz αt yt ( )

Více

ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLŮ Z MECHANICKÝCH. Jiří Tůma

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

Více

31ZZS 9. PŘEDNÁŠKA 24. listopadu 2014

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

Více

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

1 Elektrotechnika 1. 14:00 hod. R 1 = R 2 = 5 Ω R 3 = 10 Ω U = 10 V I z = 1 A R R R U 1 = =

1 Elektrotechnika 1. 14:00 hod. R 1 = R 2 = 5 Ω R 3 = 10 Ω U = 10 V I z = 1 A R R R U 1 = = B 4:00 hod. Elektrotechnika Pomocí věty o náhradním zdroji vypočtěte hodnotu rezistoru tak, aby do něho byl ze zdroje dodáván maximální výkon. Vypočítejte pro tento případ napětí, proud a výkon rezistoru.

Více

Diferenciální rovnice a jejich aplikace. (Brkos 2011) Diferenciální rovnice a jejich aplikace 1 / 36

Diferenciální rovnice a jejich aplikace. (Brkos 2011) Diferenciální rovnice a jejich aplikace 1 / 36 Diferenciální rovnice a jejich aplikace Zdeněk Kadeřábek (Brkos 2011) Diferenciální rovnice a jejich aplikace 1 / 36 Obsah 1 Co to je derivace? 2 Diferenciální rovnice 3 Systémy diferenciálních rovnic

Více

Přenos pasivního dvojbranu RC

Přenos pasivního dvojbranu RC Střední průmyslová škola elektrotechnická Pardubice VIČENÍ Z ELEKTRONIKY Přenos pasivního dvojbranu R Příjmení : Česák Číslo úlohy : 1 Jméno : Petr Datum zadání : 7.1.97 Školní rok : 1997/98 Datum odevzdání

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

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY prof. Ing. Jiří Holčík, Sc. holcik@iba.muni.cz @iba.muni.cz,, Kamenice 3, 4. patro, dv.č.44.44 INVESTIE Institut DO biostatistiky ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ a analýz VIII. SPOJITÉ SYSTÉMY

Více

5.1 Modelování drátových antén v časové oblasti metodou momentů

5.1 Modelování drátových antén v časové oblasti metodou momentů 5.1 Modelování drátových antén v časové oblasti metodou momentů Základní teorie V kapitolách 4.1, 4.4 resp. 4.5 byly drátový dipól, mikropáskový dipól a flíčková anténa modelovány metodou momentů ve frekvenční

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

Nyní využijeme slovník Laplaceovy transformace pro derivaci a přímé hodnoty a dostaneme běžnou algebraickou rovnici. ! 2 "

Nyní využijeme slovník Laplaceovy transformace pro derivaci a přímé hodnoty a dostaneme běžnou algebraickou rovnici. ! 2 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MB ČÁST Příklad Nalezněte pomocí Laplaceovy transformace řešení dané Cauchyho úlohy lineární diferenciální rovnice prvního řádu s konstantními koeficienty v intervalu 0,, které vyhovuje

Více

31SCS Speciální číslicové systémy Antialiasing

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

Více

Semestrální práce z předmětu Teorie systémů

Semestrální práce z předmětu Teorie systémů Semestrální práce z předmětu Teorie systémů Autor: Tomáš Škařupa Skupina :3I3X Vedoucí hodiny: Ing. Libor Pekař Datum 3.. Obsah Analýza a syntéza jednorozměrného spojitého lineárního systému... 3. Přenosovou

Více

U Úvod do modelování a simulace systémů

U Úvod do modelování a simulace systémů U Úvod do modelování a simulace systémů Vyšetřování rozsáhlých soustav mnohdy nelze provádět analytickým výpočtem.často je nutné zkoumat chování zařízení v mezních situacích, do kterých se skutečné zařízení

Více

1 Základní funkce pro zpracování obrazových dat

1 Základní funkce pro zpracování obrazových dat 1 Základní funkce pro zpracování obrazových dat 1.1 Teoretický rozbor 1.1.1 Úvod do zpracování obrazu v MATLABu MATLAB je primárně určen pro zpracování a analýzu numerických dat. Pro analýzu obrazových

Více

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague 1 / 21 Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague 2 / 21 Řešíme následující úlohu: differencovatelnou funkci f : R R známe jen v konečném počtu bodů x 0,

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

1 Zpracování a analýza tlakové vlny

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

Více

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. holcik@iba.muni.cz @iba.muni.cz,, Kamenice 3, 4. patro, dv.č.44.44 INVESTICE Institut DO biostatistiky ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ a analýz XI. STABILITA

Více

ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ

ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ týden doc Ing Renata WAGNEROVÁ, PhD Otrava 013 doc Ing Renata WAGNEROVÁ, PhD Vyoká škola báňká Technická univerzita

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

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

Úvod. Integrování je inverzní proces k derivování Máme zderivovanou funkci a integrací získáme původní funkci kterou jsme derivovali

Úvod. Integrování je inverzní proces k derivování Máme zderivovanou funkci a integrací získáme původní funkci kterou jsme derivovali NEURČITÝ INTEGRÁL Úvod Integrování je inverzní proces k derivování Máme zderivovanou funkci a integrací získáme původní funkci kterou jsme derivovali Umět pracovat s integrálním počtem Je důležité pro

Více

SPECIÁLNÍCH PRIMITIVNÍCH FUNKCÍ INTEGRACE RACIONÁLNÍCH FUNKCÍ

SPECIÁLNÍCH PRIMITIVNÍCH FUNKCÍ INTEGRACE RACIONÁLNÍCH FUNKCÍ VÝPOČET PEIÁLNÍH PRIMITIVNÍH FUNKÍ Obecně nelze zadat algoritmus, který by vždy vedl k výpočtu primitivní funkce. Nicméně eistují jisté třídy funkcí, pro které eistuje algoritmus, který vždy vede k výpočtu

Více

Přednáška v rámci PhD. Studia

Přednáška v rámci PhD. Studia OBVODY SE SPÍNANÝMI KAPACITORY (Switched Capacitor Networks) Přednáška v rámci PhD. Studia Doc. Ing. Lubomír Brančík, CSc. UREL FEKT VUT v Brně ÚVOD DO PROBLEMATIKY Důsledek pokroku ve vývoji (miniaturizaci)

Více

Nejprve si připomeňme z geometrie pojem orientovaného úhlu a jeho velikosti.

Nejprve si připomeňme z geometrie pojem orientovaného úhlu a jeho velikosti. U. 4. Goniometrie Nejprve si připomeňme z geometrie pojem orientovaného úhlu a jeho velikosti. 4.. Orientovaný úhel a jeho velikost. Orientovaným úhlem v rovině rozumíme uspořádanou dvojici polopřímek

Více

Publikace prezentuje nìkteré poznatky z obsáhlé oblasti analogových soustav, které v poslední dobì prodìlávají rozvoj. Z toho dùvodu ani nemùže podat

Publikace prezentuje nìkteré poznatky z obsáhlé oblasti analogových soustav, které v poslední dobì prodìlávají rozvoj. Z toho dùvodu ani nemùže podat Bohumil BRTNÍK ANALOGOVÉ SOUSTAVY Praha 2013 Publikace prezentuje nìkteré poznatky z obsáhlé oblasti analogových soustav, které v poslední dobì prodìlávají rozvoj. Z toho dùvodu ani nemùže podat úplný

Více

5.3. Implicitní funkce a její derivace

5.3. Implicitní funkce a její derivace Výklad Podívejme se na následující problém. Uvažujme množinu M bodů [x,y] R 2, které splňují rovnici F(x, y) = 0, M = {[x,y] D F F(x,y) = 0}, kde z = F(x,y) je nějaká funkce dvou proměnných. Je-li F(x,y)

Více

Elektromechanický oscilátor

Elektromechanický oscilátor - 1 - Elektromechanický oscilátor Ing. Ladislav Kopecký, 2002 V tomto článku si ukážeme jeden ze způsobů, jak využít silové účinky cívky s feromagnetickým jádrem v rezonanci. I člověk, který neoplývá technickou

Více

Automatizační technika. Regulační obvod. Obsah

Automatizační technika. Regulační obvod. Obsah 30.0.07 Akademický rok 07/08 Připravil: Radim Farana Automatizační technika Regulátory Obsah Analogové konvenční regulátory Regulátor typu PID Regulátor typu PID i Regulátor se dvěma stupni volnosti Omezení

Více

B. MECHANICKÉ KMITÁNÍ A VLNĚNÍ

B. MECHANICKÉ KMITÁNÍ A VLNĚNÍ B. MECHANICKÉ KMITÁNÍ A VLNĚNÍ I. MECHANICKÉ KMITÁNÍ 8.1 Kmitavý pohyb a) mechanické kmitání (kmitavý pohyb) pohyb, při kterém kmitající těleso zůstává stále v okolí určitého bodu tzv. rovnovážné polohy

Více

Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2018) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené

Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2018) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené 2. 3. 2018 Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2018) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené mn. M E n. Zapište a načrtněte množinu D, ve které

Více

1 Veličiny charakterizující geometrii ploch

1 Veličiny charakterizující geometrii ploch 1 Veličiny charakterizující geometrii ploch Jedná se o veličiny charakterizující geometrii průřezu tělesa. Obrázek 1: Těleso v rovině. Těžiště plochy Souřadnice těžiště plochy, na které je hmota rovnoměrně

Více

Pozorovatel, Stavová zpětná vazba

Pozorovatel, Stavová zpětná vazba Pozorovatel, Stavová zpětná vazba Teorie dynamických systémů Obsah Úvod 2 Příklady 2 3 Domácí úlohy 6 Reference 8 Úvod Pozorovatel stavu slouží k pozorování (odhadování) zejména neměřitelných stavů systému.

Více

Vzpěr jednoduchého rámu, diferenciální operátory. Lenka Dohnalová

Vzpěr jednoduchého rámu, diferenciální operátory. Lenka Dohnalová 1 / 40 Vzpěr jednoduchého rámu, diferenciální operátory Lenka Dohnalová ČVUT, fakulta stavební, ZS 2015/2016 katedra stavební mechaniky a katedra matematiky, Odborné vedení: doc. Ing. Jan Zeman, Ph.D.,

Více

elektrické filtry Jiří Petržela filtry se spínanými kapacitory

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

Více

VI. Derivace složené funkce.

VI. Derivace složené funkce. VI. Derivace složené funkce. 17. Parciální derivace složené funkce Budeme uvažovat složenou funkci F = f(g, kde některá z jejich součástí může být funkcí více proměnných. Předpokládáme, že uvažujeme funkce,

Více

1 Mnohočleny a algebraické rovnice

1 Mnohočleny a algebraické rovnice 1 Mnohočleny a algebraické rovnice 1.1 Pojem mnohočlenu (polynomu) Připomeňme, že výrazům typu a 2 x 2 + a 1 x + a 0 říkáme kvadratický trojčlen, když a 2 0. Číslům a 0, a 1, a 2 říkáme koeficienty a písmenem

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

Analýza a zpracování signálů. 5. Z-transformace

Analýza a zpracování signálů. 5. Z-transformace Analýa a pracování signálů 5. Z-transformace Z-tranformace je mocný nástroj použitelný pro analýu lineárních discretetime systémů Oboustranná Z-transformace X k jf j xk, je komplexní číslo r e r e k Oboustranná

Více

Předmět A3B31TES/Př. 13

Předmět 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

Více

Úvod do parciálních diferenciálních rovnic. 2 Kanonický tvar lineárních PDR 2. řádu pro funkce

Úvod do parciálních diferenciálních rovnic. 2 Kanonický tvar lineárních PDR 2. řádu pro funkce Příklady na cvičení k přednášce NMMA334 Úvod do parciálních diferenciálních rovnic 1 Kanonický tvar lineárních PDR 2. řádu pro funkce dvou proměnných 1. Určete typ parciální diferenciální rovnice u xx

Více

Vlastnosti členů regulačních obvodů Osnova kurzu

Vlastnosti členů regulačních obvodů Osnova kurzu Osnova kurzu 1) Základní pojmy; algoritmizace úlohy 2) Teorie logického řízení 3) Fuzzy logika 4) Algebra blokových schémat 5) Statické vlastnosti členů regulačních obvodů 6) Dynamické vlastnosti členů

Více

Úvodní informace. 17. února 2018

Úvodní informace. 17. února 2018 Úvodní informace Funkce více proměnných Přednáška první 17. února 2018 Obsah 1 Úvodní informace. 2 Funkce více proměnných Definiční obor Limita a spojitost Derivace, diferencovatelnost, diferenciál Úvodní

Více

Parciální diferenciální rovnice

Parciální diferenciální rovnice Parciální diferenciální rovnice Obsah kurzu Co bude obsahovat... úvod do PDR odvození některých PDR klasická teorie lineárních PDR 1. a 2. řádu řešení poč. a okraj. úloh vlastnosti řešení souvislost s

Více

Komplexní analýza. Laplaceova transformace. Martin Bohata. Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze

Komplexní analýza. Laplaceova transformace. Martin Bohata. Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze Komplexní analýza Laplaceova transformace Martin Bohata Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze bohata@math.feld.cvut.cz Martin Bohata Komplexní analýza Laplaceova transformace 1 / 18 Definice Definice Laplaceovou

Více

1 Polynomiální interpolace

1 Polynomiální interpolace Polynomiální interpolace. Metoda neurčitých koeficientů Příklad.. Nalezněte polynom p co nejmenšího stupně, pro který platí p() = 0, p(2) =, p( ) = 6. Řešení. Polynom hledáme metodou neurčitých koeficientů,

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

Identifikace systémů

Identifikace systémů Identifikace systémů Přednáška 2 Osvald Modrlák, Lukáš Hubka TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií Tento materiál vznikl v rámci projektu ESF CZ.1.07/2.2.00/07.0247,

Více

Diferenciální rovnice 1

Diferenciální rovnice 1 Diferenciální rovnice 1 Základní pojmy Diferenciální rovnice n-tého řádu v implicitním tvaru je obecně rovnice ve tvaru,,,, = Řád diferenciální rovnice odpovídá nejvyššímu stupni derivace v rovnici použitému.

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

Západočeská univerzita. Lineární systémy 2

Západočeská univerzita. Lineární systémy 2 Západočeská univerzita FAKULTA APLIKOVANÝCH VĚD Lineární systémy Semestrální práce vypracoval: Jan Popelka, Jiří Pročka 1. květen 008 skupina: pondělí 7-8 hodina 1) a) Jelikož byly měřící přípravky nefunkční,

Více

0 = 2e 1 (z 3 1)dz + 3z. z=0 z 3 4z 2 + 3z + rez. 4. Napište Fourierův rozvoj vzhledem k trigonometrickému systému periodickému

0 = 2e 1 (z 3 1)dz + 3z. z=0 z 3 4z 2 + 3z + rez. 4. Napište Fourierův rozvoj vzhledem k trigonometrickému systému periodickému 2 1 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0.2 0.4 0.6 0.8 1 x 1 2 Jméno a příjmení: ID.č. 9.5.2016 1. Řešte diferenciální rovnici: y + 2xy x 2 + 3 = sin x x 2 + 3. y = C cos x x 2 + 1 2. Vypočtěte z 2 e z dz, kde je křivka

Více

Tento dokument obsahuje zadání pro semestrální programy z PAA. Vypracování. vypracovanou úlohu podle níže uvedených zadání. To mimo jiné znamená, že

Tento dokument obsahuje zadání pro semestrální programy z PAA. Vypracování. vypracovanou úlohu podle níže uvedených zadání. To mimo jiné znamená, že Kapitola Zadání Tento dokument obsahuje zadání pro semestrální programy z PAA. Vypracování alespoň jedné úlohy je nutnou podmínkou pro úspěšné složení zkoušky resp. získaní (klasifikovaného) zápočtu (viz.

Více

Úvod do zpracování signálů

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

Více