VYUŽITÍ VÝPOČETNÍHO SYSTÉMU MATLAB PŘI NEDESTRUKTIVNÍ KONTROLE STAVEBNÍCH MATERIÁLŮ A DÍLCŮ ROZBOREM AKUSTICKÉ ODEZVY GENEROVANÉ MECHANICKÝM IMPULSEM
|
|
- Vladislav Fišer
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 VYUŽITÍ VÝPOČETNÍHO SYSTÉMU MATLAB PŘI NEDESTRUKTIVNÍ KONTROLE STAVEBNÍCH MATERIÁLŮ A DÍLCŮ ROZBOREM AKUSTICKÉ ODEZVY GENEROVANÉ MECHANICKÝM IMPULSEM Jaroslav Smutný, Luboš Pazdera Vysoké učení technické v Brně, Fakulta stavební Ústav železničních konstrukcí a staveb a Ústav fyziky Abstrakt Příspěvek se zabývá měřením a analýzou akustické odezvy, která se využívá při kontrole kvality stavebních materiálů a dílců. K měření a hodnocení akustické odezvy byla navržena komplexní metodika, která zahrnuje postupy obsahující současné moderní trendy v oblasti zpracování měřených dat. K analýze signálů byly použity programové prostředky systému Matlab včetně Toolboxů. 1. Úvod do problematiky Již mnohokrát jsme se mohli přesvědčit o tom, že využití zkušeností a znalostí pocházejících i z dávné minulosti přineslo překvapivě dobré výsledky. Jednou takovou zkušeností je znalost jevu, že zvuk vybuzený rázem na předmět s trhlinou (poruchou) se značně liší od zvuku stejného předmětu bez trhliny. Znalost tohoto jevu je velmi stará. Již ve středověku se tohoto jevu využívalo ke zjišťování prasklin v nádobách po jejich vypálení. Uvedený jev umožňuje rovněž detekovat trhliny v kovových materiálech. Všeobecně je známa velmi stará aplikace tohoto jevu v železniční dopravě. Při rozvoji a aplikaci metod k detekci poruch ve stavebních dílcích a materiálech je tento jev často opomíjen. Bylo to donedávna hlavně proto, že chyběla vyspělá měřící technika a příslušný matematický aparát, nutný k hodnocení měřených signálů. Teprve metody časově frekvenční analýzy ve spolupráci s klasickou spektrální analýzou umožňují důkladnější analýzu měřených signálů s dobrými možnostmi klasifikace a identifikace poruch. Zvuk vznikající při rázu na testovanou konstrukci či součástku, je totiž jev velmi zajímavý zejména tím, že obsahuje celou řadu vzájemně nezávislých a dobře rozlišitelných příznaků, podle kterých lze rozlišit materiál s trhlinou a bez ní. 2. Metodika měření a analýzy Příznaky, podle kterých se určuje materiál s vadou a bez vady, jsou obsaženy zejména v časově frekvenčních spektrech měřených akustických (zvukových) signálů. Složení spektra zvuku každého materiálu je dáno několika charakteristickými kmitočty s vlastními postranními složkami v časově frekvenční rovině. Spektrum měřeného zvuku se také mění s časem v průběhu celého děje. Příznaky trhlin jsou následující:
2 Změny velikosti amplitud jednotlivých charakteristických frekvencí Posuny charakteristických frekvenčních složek po freekvenční ose Existence nových frekvenčních komponent Existence širšího modifikovaného spektra než v případě dobrého výrobku Další text se zabývá determinací kvality stavebních dílců (v našem případě hurdisek) metodou rozboru akustické odezvy. Základem použité metody je analýza odezvy zvukového signálu na mechanický impuls zejména časově frekvenčními postupy. Měřený vzorek byl umístěn ve speciálním přípravku na podpěrách. Mechanický impuls byl vybuzen speciálním kyvadlem s definovanou volbou intenzity úderu. Měřící aparatura (Bruel&Kjaer) sestávala z mikrofonu, hlukoměru a speciálního měřícího magnetofonu. Vzorkovací frekvence byla zvolena 44,1 khz. Výsledkem měření byl nasnímaný a digitálně zaznamenaný elektrický signál úměrný amplitudě akustického tlaku v místě polohy mikrofonu. Po provedeném rozboru, realizovaných kontrolních měřeních a výpočtech, bylo použito k analýze odezvy na mechanický ráz následujících metod a parametrů: 1. hladiny impulsního hluku L pk - maximální hodnota akustického tlaku detekovaná v měřeném intervalu 2. časového zobrazení průběhu okamžité hodnoty akustického tlaku 3. frekvenční analýzy s využitím průběhu spektrální výkonové hustoty (pro přechod z časové do frekvenční oblasti byl použit algoritmus rychlé Fourierovy transformace) 4. lineárních časově frekvenčních metod spektrální analýzy (pro přechod z časové do časově frekvenční oblasti byly použity z důvodů otestování vhodnosti jednotlivých metod algoritmy Krátkodobé Fourierovy transformace a transformace Wavelet) K analýze byly použity obrázky, které jsou tvořeny trojicí grafů. V horním grafu je zobrazen časový průběh změny akustického tlaku. V levém grafu je zobrazena spektrální výkonová hustota akustické odezvy v závislosti na frekvenci, vypočítaná přímou aplikací Fourierovy transformace na naměřený signál. V prostředním grafu je 3D zobrazení časově frekvenčního průběhu amplitudového spektra akustického tlaku. Spektra u jednotlivých grafů obr. 3 až 6 byla postupně vypočtena pomocí Krátkodobé Fourierovy transformace a transformace Wavelet. Hodnoty akustického tlaku v decibelové stupnici jsou znázorněny u prostředních grafů odlišnými barvami. Poznamenejme, že maximální hodnota je barvy černé. Na obr. 3 až 6 jsou uvedeny trojice grafů pro zpracování signálu získaného při použití metody impact-echo a to pro výrobek s vadami a bez vad. Porovnáním časového průběhu u dobrého a vadného vzorku lze usuzovat, že signál z dobrého vzorku má nižší útlum - vzorek déle zní. Frekvenční charakteristika pak ukazuje, že u vzorku s vadami se význačné frekvenční složky "posunuly" směrem k nižším frekvenčním hodnotám a že spektrum je širší, než u vzorku bez vad. Z porovnání průběhu časově-frekvenční transformace jsou jasně zřetelné odlišné charaktery spekter pro vzorek s vadami a bez vad. 3. Teoretický úvod do analýzy měřených signálů Pro určení časové lokalizace frekvenčních komponent nelze použít klasický postup frekvenční analýzy, ale je nutné využít jiný transformační postup, případně jinou výpočetní metodu. Jedním z možných postupů, jak analyzovat časový výskyt frekvenčních složek
3 přechodových a nestacionárních signálů, je použití Krátkodobé Fourierovy transformace (STFT). Tato lokalizuje frekvenční složky v čase s konstantním (lineárním) rozlišením. Základním principem je rozdělení signálu na dostatečně malé realizace, u nichž je možno předpokládat dostatečnou stacionaritu (ergodicitu). To je provedeno multiplikací jisté okénkové funkce a signálu. Na každém takovém výřezu je provedena Fourierova transformace (FT). Okénko se posouvá v čase. STFT poskytuje kompromis mezi časovou a frekvenční reprezentací signálů. Její definiční integrál je STFT ( t, f ) = [ x ( t ) g ( t t )] e j 2πf ( t t ) dt, (1) kde g je okénková funkce, * komplexní konjunkce, t časové posunutí okénka, x(t) je časová reprezentace signálu a STFT(t',f) je jeho časově-frekvenční reprezentace. Protože STFT je počítána Fourierovou transformací okénkem upraveného signálu, je při prezentaci výsledků často používán přepočet na amplitudové spektrum, spektrální výkon nebo spektrální výkonovou hustotu. Je nutno podotknout, že je často vhodné časově frekvenční zobrazení spektra doplnit o případné frekvenční a časové řezy. Moderní a v poslední době rychle se rozšiřující metodou řešící problémy rozlišení v časové, frekvenční a časově-frekvenční doméně je transformace Wavelet. Transformace Wavelet (dále WT) je relativně novou metodou vhodnou pro analýzu zejména stacionárních, ale i nestacionárních a rychle se měnících signálů. Byla vyvinuta koncem osmdesátých let. Obdobně jako STFT, také WT lokalizuje výskyt frekvenčních složek u nestacionárních signálů v čase. WT poskytuje tzv. analýzu signálu s vícenásobným rozlišením, která se provádí aplikací postupně rozšiřované okénkové funkce. Pro analýzu vysokých frekvencí se používá úzké okno a naopak pro analýzu nízkých frekvencí okno široké. Signál je při této transformaci rozložen do sady jistých funkcí (zvaných waveletů). Pojem "wavelet označuje "malou vlnku". Základní funkcí transformace je tzv. mateční wavelet. Další funkce jsou odvozovány z matečního waveletu jeho postupným rozšiřováním a posunem v čase. Po aplikaci transformace Wavelet může být původní signál rekonstruován inverzní transformací Wavelet. Spojitá transformace Wavelet je definována integrální rovnicí 1 t τ WT ( τ, s) = x( t ) Ψ dt (2) s s kde τ je časové posunutí, s je měřítko, Ψ je transformační funkce, která se nazývá základní nebo-e li mateční wavelet, x(t) je analyzovaný signál a WT(τ,s) je transformace Wavelet. Pojem časové posunutí τ je použit ve stejném významu jako u STFT. Jedná se o relativní posun waveletu k signálu. Parametr zvaný měřítko s je v transformaci Wavelet srovnatelný s pojmem měřítko v kartografii. Vysoká měřítka korespondují s globálním pohledem, malá měřítka pak poskytují detailnější pohled. Obdobně nízké frekvence (vysoká měřítka) korespondují s globální informací o signálu, zatímco vysoké frekvence (nízká měřítka) korespondují s detailní informací o signálu. Výpočet spojité transformace Wavelet lze zjednodušeně popsat v několika základních krocích: 1. Vybere se vhodný wavelet a nastaví se jako mateční.
4 2. Wavelet se porovná s analyzovaným signálem. Vypočítá se koeficient waveletu (koeficient shody). Čím je koeficient větší, tím je větší shoda waveletu (při daném posunutí a měřítku) se signálem. 3. Wavelet se posune vzhledem k signálu (časové posunutí) a opakuje se krok 2. Krok 3 se provádí pro všechna časová posunutí. 4. Změní se měřítko waveletu (realizuje se roztažení waveletu) a opakují se kroky 2 a 3. Opakování se provádí pro všechna měřítka. Koeficienty transformace Wavelet se přitom počítají obvykle pro všechny celočíselné hodnoty (obecně nemusí být celočíselné) měřítka a polohy. Obr. 1 mateční Wavelet typu Morlet Obr. 2 mateční Wavelet typu Mexické sedlo
5 Často používanými matečními funkcemi spojité transformace Wavelet jsou wavelet typu Morlet (obr. 1) a Mexický klobouk (někdy také nazývaný Mexické sedlo) (obr. 2). Pravděpodobným důvodem je skutečnost, že jejich tvar je blízký sinusovým vlnám. Wavelet typu Morlet je definován jako součin Fourierovy základní báze a Gaussovy pravděpodobnostní funkce dle vztahu Ψ ( t ) = j ω 0 t e 2 t 2 e. e (3) Wavelet typu Mexické sedlo je definován jako druhá derivace Gaussovy pravděpodobnostní funkce. Po následné úpravě dojdeme ke vztahu 2 t 2 2 Ψ ( t ) = ( 1 t ) e. e (4) Spojitá transformace Wavelet je reversibilní transformace. To znamená, že rekonstrukci signálu x(t) je možné realizovat tzv. zpětnou (inversní) transformací. 4. Zhodnocení výsledků K hodnocení naměřených signálů byl využit program Matlab s knihovnami Signal Processing, Wavelet. Součástí těchto knihoven jsou jak časové a frekvenční (Fourierovy transformace a její modifikace), tak i časově frekvenční postupy (zejména Krátkodobá Fourierova transformace a transformace Wavelet). V tomto programovém prostředí byl vytvořen komplexní programový systém k realizaci měření a následnému zpracování naměřených dat. Použité knihovní funkce byly náležitě upraveny a optimalizovány pro potřeby akustických měření a analýz. V dalším textu se budeme zabývat pouze grafem časově-frekvenčních průběhů získaných rozličnými matematickými postupy. Jako základní transformaci budeme považovat Krátkodobou Fourierovu transformaci. Časově frekvenční průběh u výrobku bez vad (obr. 4) ukazuje význačné dvě frekvenční složky na frekvencích 2,5 khz a 3,3 khz. Složka na frekvenci 2,5 khz je utlumena o 20 db přibližně za 30 ms, kdežto frekvenční složka 3,3 khz je utlumena za 50 ms. Tyto dvě frekvenční složky jsou ve spektru oproti ostatním frekvenčním složkám význačné. Změna časově-frekvenčního spektra u vzorku s vadami (obr. 3) je lehce pozorovatelná. Význačná frekvenční oblast přibližně od 700 Hz do 3,2 khz obsahuje více než dvě význačné frekvenční složky - lze vybrat např. hodnoty na 700 Hz, 1,1 khz, 1,8 khz, 2,2 khz, 2,5 khz, 2,8 khz, 3,2 khz - jejich hodnoty jsou o méně jak jeden řád nižší než hodnota maximální složky. Útlumy těchto frekvenčních složek o 20 db jsou obvykle větší než u vybraných složek u vzorku bez vad. Dosahují hodnot útlumu přibližně mezi 15 ms a 30 ms. Časově-frekvenční průběhy vypočtené transformací Wavelet, jejíž mateřským Waveletem byl typ Morlet (obr. 1), u signálů získaných u vzorku s vadou (obr. 5) a bez vady (obr. 6) ukazují obdobný charakter jako u průběhů vypočtených Krátkodobou Fourierovou transformací, avšak spektra jsou "rozmazanější". Je to způsobeno vlivem Heinsenbergova principu, kdy vyšší frekvenční složky jsou lépe lokalizovány časově než frekvenčně a naopak. Navíc z časověfrekvenčního spektra vytvořeného pomocí transformace Wavelet je možné rozlišit jednotlivé shluky odpovídající časovému průběhu.
6 5. Závěry vyplývající z měření a analýz Závěrem lze konstatovat, že z naměřených hodnot a z uvedených grafů vyplývají možnosti využití programového systému Matlab resp. jeho Toolboxů i pro použití v praktických aplikacích. Na základě provedených měření a analýz lze konstatovat, že použitá metodika laboratorních měření a analýz poskytuje dobré výsledky a závěry. Měřené i vypočítané veličiny se vyznačují dostatečnou přesností a vypovídající schopností. Lze rovněž konstatovat, že ke kvalitnímu zpracování provedených měření výrazně přispěly moderní prostředky signálové analýzy, zejména pak Krátkodobá Fourierova transformace a transforamece Wavelet. Tyto metody poskytují časovou lokalizaci frekvenčních komponent obsažených v měřeném signálu (hladina akustického tlaku, zrychlení). Analýza signálů získaných při měření a analýze odezvy na mechanický ráz poskytuje nový detailnější pohled na přechodové a nestacionární charakteristiky pro vyhodnocení testovaných stavebních dílců a konstrukcí. K analýze měřených signálů bylo s výhodou využito velmi flexibilního prostředí programového produktu Matlab, resp. jeho knihovních funkcí. Je zřejmé, že tento systém je možné použít nejen pro teoretické výpočty, ale i pro analýzy reálně změřených veličin. Použitá literatura [1] Firemní dokumentace k programu Matlab [2] Pazdera L., Smutný J.: Acoustic Testing of Building Sections Brick Hourdis, XI. Mezinárodní vědecká konference - sekce č. 8 stavebně materiálové inženýrství, VUT Fakulta stavební Brno, Česká republika, str ,, 1999, ISBN [3] Smutný J., Pazdera L.: Analyses of Acoustic Emission Signal by Short Time Fourier Transform With Application on Thin-Wall Ceramic Building Materials, DIAGO 2000 technická diagnostika strojů a výrobních zařízení - mezinárodní konference, Ostrava, pp , 2000, ISBN X [4] Pazdera L., Smutný J.: Analysis of Stochastic Signals by Bartlett Method, Physical properties of materials, proceedings of international workshop, Bratislava, Slovak Republic, 9/2000, ISBN , pp Poděkování Příspěvek byl vypracován za podpory výzkumných záměrů MŠMT registrační číslo CEZ:J22/98: "Teorie, spolehlivost a mechanismus porušování staticky a dynamicky namáhaných stavebních konstrukcí" a CEZ J22/98: "Netradiční metody studia komplexních a neurčitých systémů".
7 Obr. 3 Výrobek s vadami - časový průběh signálu z mikrofonu, frekvenční spektrum a časově frekvenční analýza Krátkodobou Fourierovou transformací
8 Obr.4 Výrobek bez vad - časový průběh signálu z mikrofonu, frekvenční spektrum a časově frekvenční analýza Krátkodobou Fourierovou transformací
9 Obr. 5 Výrobek s vadami - časový průběh signálu z mikrofonu, frekvenční spektrum a časově frekvenční analýza transformací Wavelet
10 Obr. 6 Výrobek bez vad - časový průběh signálu z mikrofonu, frekvenční spektrum a časově frekvenční analýza transformací Wavelet
ANALÝZA AKUSTICKÝCH PARAMETRŮ ZVONU Z KOSTELA SV. TOMÁŠE V BRNĚ. Smutný Jaroslav, Pazdera Luboš Vysoké učení technické v Brně, fakulta stavební
ANALÝZA AKUSTICKÝCH PARAMETRŮ ZVONU Z KOSTELA SV. TOMÁŠE V BRNĚ Smutný Jaroslav, Pazdera Luboš Vysoké učení technické v Brně, fakulta stavební Abstrakt Příspěvek popisuje měření a analýzu akustických parametrů
Laboratorní měření a analýza dynamicko-akustických parametrů železničních kol bez tlumičů a s tlumiči typu Schrey & Veith
Jaroslav Smutný, Luboš Pazdera Laboratorní měření a analýza dynamicko-akustických parametrů železničních kol bez tlumičů a s tlumiči typu Schrey & Veith Klíčová slova: hluk, vibrace, tlumič typu Schrey
Využití moderních matematických postupů při analýze dynamických účinků od kolejové dopravy
Jaroslav Smutný 1 - Luboš Pazdera 2 Využití moderních matematických postupů při analýze dynamických účinků od kolejové dopravy Klíčová slova: dynamické účinky, kolejová doprava, lineární a nelineární časově
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
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)
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
Osnova. Idea ASK/FSK/PSK ASK Amplitudové... Strana 1 z 16. Celá obrazovka. Konec Základy radiotechniky
Pulsní kódová modulace, amplitudové, frekvenční a fázové kĺıčování Josef Dobeš 24. října 2006 Strana 1 z 16 Základy radiotechniky 1. Pulsní modulace Strana 2 z 16 Pulsní šířková modulace (PWM) PAM, PPM,
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
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
Název práce: DIAGNOSTIKA KONTAKTNĚ ZATÍŽENÝCH POVRCHŮ S VYUŽITÍM VYBRANÝCH POSTUPŮ ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU AKUSTICKÉ EMISE
Ing. 1 /12 Název práce: DIAGNOSTIKA KONTAKTNĚ ZATÍŽENÝCH POVRCHŮ S VYUŽITÍM VYBRANÝCH POSTUPŮ ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU AKUSTICKÉ EMISE Školitel: doc.ing. Pavel Mazal CSc Ing. 2 /12 Obsah Úvod do problematiky
Analýza signálů technikou Waveletů
Analýza signálů tecnikou Waveletů Piecota, Hynek 1 1 Ing., Katedra ATŘ-352, VŠB-TU Ostrava, 17. listopadu, Ostrava - Poruba, 708 33 ynek.piecota@vsb.cz, ttp://www.fs.vsb.cz 1 Abstrakt Teorie analýzy signálů
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
Waveletová transformace a její použití při zpracování signálů
Waveletová transformace a její použití při zpracování signálů BÍLOVSKÝ, Petr 1 1 Katedra elektrických měření, VŠB-TU Ostrava, 17. listopadu, Ostrava - Poruba, 708 33, petr.bilovsky@vsb.cz Abstrakt: Wavelet
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
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
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.
ANALÝZA LIDSKÉHO HLASU
ANALÝZA LIDSKÉHO HLASU Pomůcky mikrofon MCA-BTA, LabQuest, program LoggerPro (nebo LoggerLite), tabulkový editor Excel, program Mathematica Postup Z každodenní zkušenosti víme, že každý lidský hlas je
Ultrazvuková defektoskopie. M. Kreidl, R. Šmíd, V. Matz, S. Štarman
Ultrazvuková defektoskopie M. Kreidl, R. Šmíd, V. Matz, S. Štarman Praha 2011 ISBN 978-80-254-6606-3 2 OBSAH 1. Předmluva 7 2. Základní pojmy 9 2.1. Fyzikální základy ultrazvuku a akustické veličiny 9
Fourierova transformace
Fourierova transformace EO Přednáška Pavel Máša ÚVODEM Známe Fourierovy řady v komplexním tvaru f(t) = 1X k= 1 A k e jk! t Spektrum této řady je diskrétní A k = 1 T Obvody tedy musíme řešit v HUS člen
VYUŽITÍ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ METODY MONTE CARLO V SOUDNÍM INŽENÝRSTVÍ
VYUŽITÍ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ METODY MONTE CARLO V SOUDNÍM INŽENÝRSTVÍ Michal Kořenář 1 Abstrakt Rozvoj výpočetní techniky v poslední době umožnil také rozvoj výpočetních metod, které nejsou založeny na bázi
Měření hladiny intenzity a spektrálního složení hluku hlukoměrem
Měření hladiny intenzity a spektrálního složení hluku hlukoměrem Problém A. V režimu váhového filtru A změřit závislost hladiny akustické intenzity LdB [ ] vibrační sirény na napětí UV [ ] napájecího zdroje.
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
Hodnocení parametrů signálu AE při únavovém zatěžování tří typů konstrukčních materiálů. Vypracoval: Kolář Lukáš
Hodnocení parametrů signálu AE při únavovém zatěžování tří typů konstrukčních materiálů Vypracoval: Kolář Lukáš Cíl práce: Analýza současného stavu testování metodou AE Návrh experimentálního zajištění
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
Problematika disertační práce a současný stav řešení. Filip Hort
Problematika disertační práce a současný stav řešení školitel: doc. Ing. Pavel Mazal, CSc. 2 /18 OBSAH Téma disertační práce Zdroje AE na ložiscích Úprava zkušebního zařízení Vyhodnocování experimentálních
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
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
Střední průmyslová škola elektrotechnická a informačních technologií Brno
Střední průmyslová škola elektrotechnická a informačních technologií Brno Číslo a název projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0521 Investice do vzdělání nesou nejvyšší úrok Autor: Ing. Bohumír Jánoš Tématická sada:
TSO NEBO A INVARIANTNÍ ROZPOZNÁVACÍ SYSTÉMY
TSO NEBO A INVARIANTNÍ ROZPOZNÁVACÍ SYSTÉMY V PROSTŘEDÍ MATLAB K. Nováková, J. Kukal FJFI, ČVUT v Praze ÚPŘT, VŠCHT Praha Abstrakt Při rozpoznávání D binárních objektů z jejich diskrétní realizace se využívají
VÝVOJ NOVÉ GENERACE ZAŘÍZENÍ S POKROČILOU DIAGNOSTIKOU PRO STANOVENÍ KONTAKTNÍ DEGRADACE
VÝVOJ NOVÉ GENERACE ZAŘÍZENÍ S POKROČILOU DIAGNOSTIKOU PRO STANOVENÍ KONTAKTNÍ DEGRADACE Jiří Dvořáček Prezentace k obhajobě doktorské dizertační práce Institute of Machine and Industrial Design Faculty
Komprese dat s použitím wavelet transformace
XXVI. ASR '2001 Seminar, Instruments and Control, Ostrava, April 26-27, 2001 Paper 59 Komprese dat s použitím wavelet transformace PIECHOTA, Hynek Ing, Katedra ATŘ-352, VŠB-TU Ostrava, 17. listopadu, Ostrava
Semestrální projekt. Vyhodnocení přesnosti sebelokalizace VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Semestrální projekt Vyhodnocení přesnosti sebelokalizace Vedoucí práce: Ing. Tomáš Jílek Vypracovali: Michaela Homzová,
CW01 - Teorie měření a regulace
Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb CW01 - Teorie měření a regulace ZS 2014/2015 tm-ch-spec. 1.p 2014 - Ing. Václav Rada, CSc. Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Teorie měření a
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
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
KATEDRA ELEKTRICKÝCH MĚŘENÍ
VŠB-TU Ostrava Datum měření: Datum odevzdání/hodnocení: KATEDRA ELEKTRICKÝCH MĚŘENÍ 9. VIRTUÁLNÍ MĚŘICÍ PŘÍSTROJE Fakulta elektrotechniky a informatiky Jména, studijní skupiny: Cíl měření: Seznámit se
NOVÉ METODY HODNOCENÍ OBRAZOVÉ KVALITY
NOVÉ METODY HODNOCENÍ OBRAZOVÉ KVALITY Stanislav Vítek, Petr Páta, Jiří Hozman Katedra radioelektroniky, ČVUT FEL Praha, Technická 2, 166 27 Praha 6 E-mail: svitek@feld.cvut.cz, pata@feld.cvut.cz, hozman@feld.cvut.cz
Identifikace kontaktní únavy metodou akustické emise na valivých ložiscích Zyková Lucie, VUT v Brně, FSI
Identifikace kontaktní únavy metodou akustické emise na valivých ložiscích Zyková Lucie, VUT v Brně, FSI II. ročník doktorského studia 00 ukončení studia na MZLÚ - Téma diplomové práce Odlišení stádií
SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY
SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. holcik@iba.muni.cziba.muni.cz II. SIGNÁLY ZÁKLADNÍ POJMY SIGNÁL - DEFINICE SIGNÁL - DEFINICE Signál je jev fyzikální, chemické, biologické, ekonomické
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
SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY
SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. holcik@iba.muni.cz II. SIGNÁLY ZÁKLADNÍ POJMY SIGNÁL - DEFINICE SIGNÁL - DEFINICE Signál je jev fyzikální, chemické, biologické, ekonomické či jiné
Fyzikální laboratoř. Kamil Mudruňka. Gymnázium, Pardubice, Dašická /8
Středoškolská technika 2015 Setkání a prezentace prací středoškolských studentů na ČVUT Fyzikální laboratoř Kamil Mudruňka Gymnázium, Pardubice, Dašická 1083 1/8 O projektu Cílem projektu bylo vytvořit
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
Korelace změny signálu AE s rozvojem kontaktního poškození
Korelace změny signálu AE s rozvojem kontaktního poškození L Libor Nohál, Nohál F Hort, P Mazal Prezentace k obhajobě doktorské dizertační práce 27. 05. 2015 Bearings don t commit suicide! (Dr. Kenred
STUDIUM HLADINOVÉHO ELEKTROSTATICKÉHO
STUDIUM HLADINOVÉHO ELEKTROSTATICKÉHO ZVLÁKŇOVÁNÍ J. Kula, M. Tunák, D. Lukáš, A. Linka Technická Univerzita v Liberci Abstrakt V posledních letech se uplatňuje výroba netkaných, nanovlákenných vrstev,
Teoretický úvod: [%] (1)
Vyšší odborná škola a Střední průmyslová škola elektrotechnická Božetěchova 3, Olomouc Laboratoře elektrotechnických měření Název úlohy Číslo úlohy ZESILOVAČ OSCILÁTOR 101-4R Zadání 1. Podle přípravku
Středoškolská technika SCI-Lab
Středoškolská technika 2016 Setkání a prezentace prací středoškolských studentů na ČVUT SCI-Lab Kamil Mudruňka Gymnázium Dašická 1083 Dašická 1083, Pardubice O projektu SCI-Lab je program napsaný v jazyce
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
EXPERIMENTÁLNÍ METODY I 10. Měření hluku
FSI VUT v Brně, Energetický ústav Odbor termomechaniky a techniky prostředí prof. Ing. Milan Pavelek, CSc. EXPERIMENTÁLNÍ METODY I 10. Měření hluku OSNOVA 10. KAPITOLY Úvod do měření hluku Teoretické základy
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,
VOLBA ČASOVÝCH OKEN A PŘEKRYTÍ PRO VÝPOČET SPEKTER ŠIROKOPÁSMOVÝCH SIGNÁLŮ
VOLBA ČASOVÝCH OKEN A PŘEKRYTÍ PRO VÝPOČET SPEKTER ŠIROKOPÁSOVÝCH SIGNÁLŮ Jiří TŮA, VŠB Technická univerzita Ostrava Petr Czyž, Halla Visteon Autopal Services, sro Nový Jičín 2 Anotace: Referát se zabývá
Hluk a analýza vibrací stěn krytu klimatizační jednotky
XXVI. ASR '00 Seminar, Instruments and Control, Ostrava, April 6-7, 00 Paper Hluk a analýza vibrací stěn krytu klimatizační jednotky KOČÍ, Petr Ing., Katedra ATŘ-, VŠB-TU Ostrava, 7. listopadu, Ostrava
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),
Numerické řešení proudění stupněm experimentální vzduchové turbíny a budících sil na lopatky
Konference ANSYS 2009 Numerické řešení proudění stupněm experimentální vzduchové turbíny a budících sil na lopatky J. Štěch Západočeská univerzita v Plzni, Katedra energetických strojů a zařízení jstech@kke.zcu.cz
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
MĚŘENÍ ÚHLOVÝCH KMITŮ ZA ROTACE
26. mezinárodní konference DIAGO 27 TECHNICKÁ DIAGNOSTIKA STROJŮ A VÝROBNÍCH ZAŘÍZENÍ MĚŘENÍ ÚHLOVÝCH KMITŮ ZA ROTACE Jiří TŮMA VŠB Technická Univerzita Ostrava Osnova Motivace Kalibrace měření Princip
13 Měření na sériovém rezonančním obvodu
13 13.1 Zadání 1) Změřte hodnotu indukčnosti cívky a kapacity kondenzátoru RC můstkem, z naměřených hodnot vypočítej rezonanční kmitočet. 2) Generátorem nastavujte frekvenci v rozsahu od 0,1 * f REZ do
" Furierova transformace"
UNIVERZITA JANA EVANGELISTY PURKYNĚ V ÚSTÍ NAD LABEM FAKULTA ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ " Furierova transformace" Seminární práce z předmětu Dálkový průzkum Země Marcela Bartošová, Veronika Bláhová OŽP, 3.ročník
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
Střední průmyslová škola elektrotechnická a informačních technologií Brno
Střední průmyslová škola elektrotechnická a informačních technologií Brno Číslo a název projektu: CZ.1.7/1.5./34.521 Investice do vzdělání nesou nejvyšší úrok Autor: Ing. Bohumír Jánoš Tematická sada:
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,
Úloha D - Signál a šum v RFID
1. Zadání: Úloha D - Signál a šum v RFID Změřte úrovně užitečného signálu a šumu v přenosovém řetězci systému RFID v závislosti na čtecí vzdálenosti. Zjistěte maximální čtecí vzdálenost daného RFID transpondéru.
DIAGNOSTICKÝ SYTÉM M PRO KONTROLU ITÍM M METODY AKUSICKÉ EMISE
DIAGNOSTICKÝ SYTÉM M PRO KONTROLU LOŽISEK S VYUŽIT ITÍM M METODY AKUSICKÉ EMISE autor: Ing. školitel: doc. Ing. Pavel Mazal, CSc. Čím více víme, tím více zjišťujeme, kolik toho ještě nevíme. 2 /15 OBSAH
Zvýšení kvality jízdní dráhy ve výhybkách pomocí zpružnění
Zvýšení kvality jízdní dráhy ve výhybkách pomocí zpružnění Ing. Smolka, M. Doc. Ing. Krejčiříková, H., CSc. Prof. Ing. Smutný, J., Ph.D. DT - Výhybkárna a strojírna, a.s., Prostějov www.dtvm.cz Konference
VY_32_INOVACE_ENI_2.MA_05_Modulace a Modulátory
Číslo projektu Číslo materiálu CZ.1.07/1.5.00/34.0581 VY_32_INOVACE_ENI_2.MA_05_Modulace a Modulátory Název školy Střední odborná škola a Střední odborné učiliště, Dubno Autor Ing. Miroslav Krýdl Tematická
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
Detekce erozně korozního poškozování parovodů (FAC) metodou akustické emise
40. konference ČNDT DEFEKTOSKOPIE 2010 Plzeň, 10. 12. listopad 2010 Detekce erozně korozního poškozování parovodů (FAC) metodou akustické emise Autoři: Václav Koula ZD Rpety DAKEL Ohrobecká 408, 142 00
Integrální transformace obrazu
Integrální transformace obrazu David Bařina 26. února 2013 David Bařina Integrální transformace obrazu 26. února 2013 1 / 74 Obsah 1 Zpracování signálu 2 Časově-frekvenční rozklad 3 Diskrétní Fourierova
Pojednání ke státní doktorské zkoušce. Hodnocení mechanických vlastností slitin na bázi Al a Mg s využitím metody AE
Pojednání ke státní doktorské zkoušce Hodnocení mechanických vlastností slitin na bázi Al a Mg s využitím metody AE autor: Ing. školitel: doc. Ing. Pavel MAZAL CSc. 2 /18 OBSAH Úvod Vymezení řešení problematiky
P7: Základy zpracování signálu
P7: Základy zpracování signálu Úvodem - Signál (lat. signum) bychom mohli definovat jako záměrný fyzikální jev, nesoucí informaci o nějaké události. - Signálem je rovněž funkce, která převádí nezávislou
Meo S-H: software pro kompletní diagnostiku intenzity a vlnoplochy
Centrum Digitální Optiky Meo S-H: software pro kompletní diagnostiku intenzity a vlnoplochy Výzkumná zpráva projektu Identifikační čí slo výstupu: TE01020229DV003 Pracovní balíček: Zpracování dat S-H senzoru
Porovnání tří metod měření QT intervalu
Porovnání tří metod měření QT intervalu Ing. Dina Kičmerová Prof. Ing. Ivo Provazník Ph.D. Ústav biomedicínského inženýrství Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Vysoké učení technické v
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
A/D převodníky - parametry
A/D převodníky - parametry lineární kvantování -(kritériem je jednoduchost kvantovacího obvodu), parametry ADC : statické odstup signálu od kvantizačního šumu SQNR, efektivní počet bitů n ef, dynamický
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta stavební. Dr. Ing. Jaroslav Smutný ČASOVĚ FREKVENČNÍ ANALÝZA STAVEBNÍCH KONSTRUKCÍ A MATERIÁLŮ
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta stavební Dr. Ing. Jaroslav Smutný ČASOVĚ FREKVENČNÍ ANALÝZA STAVEBNÍCH KONSTRUKCÍ A MATERIÁLŮ TIME-FREQUENCY ANALYSIS OF CONSTRUCTIONAL STRUCTURES AND MATERIALS ZKRÁCENÁ
Laboratorní úloha č. 2 Vzájemná induktivní vazba dvou kruhových vzduchových cívek - Faradayův indukční zákon. Max Šauer
Laboratorní úloha č. Vzájemná induktivní vazba dvou kruhových vzduchových cívek - Faradayův indukční zákon Max Šauer 14. prosince 003 Obsah 1 Popis úlohy Úkol měření 3 Postup měření 4 Teoretický rozbor
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.
Náhodné (statistické) chyby přímých měření
Náhodné (statistické) chyby přímých měření Hodnoty náhodných chyb se nedají stanovit předem, ale na základě počtu pravděpodobnosti lze zjistit, která z možných naměřených hodnot je více a která je méně
Náhodné signály. Honza Černocký, ÚPGM
Náhodné signály Honza Černocký, ÚPGM Signály ve škole a v reálném světě Deterministické Rovnice Obrázek Algoritmus Kus kódu } Můžeme vypočítat Málo informace! Náhodné Nevíme přesně Pokaždé jiné Především
Cvičná bakalářská zkouška, 1. varianta
jméno: studijní obor: PřF BIMAT počet listů(včetně tohoto): 1 2 3 4 5 celkem Cvičná bakalářská zkouška, 1. varianta 1. Matematická analýza Najdětelokálníextrémyfunkce f(x,y)=e 4(x y) x2 y 2. 2. Lineární
Diferenciální rovnice
Diferenciální rovnice Průvodce studiem Touto kapitolou se náplň základního kurzu bakalářské matematiky uzavírá. Je tomu tak mimo jiné proto, že jsou zde souhrnně využívány poznatky získané studiem předchozích
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
Biofyzikální ústav LF MU Brno. jarní semestr 2011
pro obor Ošetřovatelská péče v gerontologii Biofyzikální ústav LF MU Brno jarní semestr 2011 Obsah letmý dotyk teorie systémů klasifikace a analýza biosignálů Co je signál? Co je biosignál? Co si počít
Fyzikální podstata zvuku
Fyzikální podstata zvuku 1. základní kmitání vzduchem se šíří tlakové vzruchy (vzruchová vlna), zvuk je systémem zhuštěnin a zředěnin podstatou zvuku je kmitání zdroje zvuku a tím způsobené podélné vlnění
P9 Provozní tvary kmitů
P9 Provozní tvary kmitů (měření a vyhodnocení) Pozn. Matematické základy pro tuto přednášku byly uvedeny v přednáškách Metody spektrální analýzy mechanických systémů Co jsou provozní tvary kmitů? Provozní
Spektrální analyzátory
Radioelektronická měření (MREM, LREM) Spektrální analyzátory 6. přednáška Jiří Dřínovský Ústav radioelektroniky FEKT VUT v Brně Úvod Spektrální analyzátory se používají pro zobrazení nejrůznějších signálů
Spektrální charakteristiky
Spektrální charakteristiky Cíl cvičení: Měření spektrálních charakteristik filtrů a zdrojů osvětlení 1 Teoretický úvod Interakcí elektromagnetického vlnění s libovolnou látkou vzniká optický jev, který
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,
MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ
MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ Má-li analytický výsledek objektivně vypovídat o chemickém složení vzorku, musí splňovat určitá kriteria: Mezinárodní metrologický slovník (VIM 3),
Vektorové obvodové analyzátory
Radioelektronická měření (MREM, LREM) Vektorové obvodové analyzátory 9. přednáška Jiří Dřínovský Ústav radioelektroniky FEKT VUT v Brně Úvod Jedním z nejběžnějších inženýrských problémů je měření parametrů
VYUŽITÍ MATLABU PRO PODPORU VÝUKY A PŘI ŘEŠENÍ VÝZKUMNÝCH ÚKOLŮ NA KATEDŘE KOMUNIKAČNÍCH A INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ
VYUŽITÍ MATLABU PRO PODPORU VÝUKY A PŘI ŘEŠENÍ VÝZKUMNÝCH ÚKOLŮ NA KATEDŘE KOMUNIKAČNÍCH A INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ Markéta Mazálková Katedra komunikačních a informačních systémů Fakulta vojenských technologií,
Laboratorní úloha č. 4 - Kmity II
Laboratorní úloha č. 4 - Kmity II Úkoly měření: 1. Seznámení s měřením na přenosném dataloggeru LabQuest 2 základní specifikace přístroje, způsob zapojení přístroje, záznam dat a práce se senzory, vyhodnocování
Zvukoměry v mobilu při výuce akustiky VLADIMÍR VOCHOZKA 1, VÍT BEDNÁŘ 1, JIŘÍ TESAŘ 2. Úvod. Budějovice. Mobilní aplikace
Zvukoměry v mobilu při výuce akustiky VLADIMÍR VOCHOZKA 1, VÍT BEDNÁŘ 1, JIŘÍ TESAŘ 2 1 Fakulta pedagogická, Západočeská univerzita v Plzni, Plzeň 2 Fakulta pedagogická, Jihočeská univerzita v Českých
7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice
7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice Statistika nuda je, má však cenné údaje, neklesejte na mysli, ona nám to vyčíslí Jednou z úloh statistiky je odhad (výpočet) hodnot statistického znaku x i,
P6 Časově frekvenční analýza signálů
P6 Časově frekvenční analýza signálů Je vhodné podotknout, že převážná většina reálných technických signálů je zařazována do oblasti nestacionárních signálů. Fourierova transformace, případně její modifikace
3 Měření hlukových emisí elektrických strojů
3 Měření hlukových emisí elektrických strojů Cíle úlohy: Cílem laboratorní úlohy je seznámit studenty s hlukem jako vedlejším produktem průmyslové činnosti, zásadami pro jeho objektivní měření pomocí moderních
České vysoké učení technické v Praze Fakulta biomedicínského inženýrství
České vysoké učení technické v Praze Fakulta biomedicínského inženýrství Úloha KA03/č. 5: Měření kinematiky a dynamiky pohybu osoby v prostoru pomocí ultrazvukového radaru Ing. Patrik Kutílek, Ph.., Ing.
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
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