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

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

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

Transkript

1

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 interpolačních a decimačních filtrů polyfázové filtry (multirate filters) cascaded integrator comb filter (CIC)

3 A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 3 Proces, kdy je snižována vzorkovací frekvence Pokud signál je decimován faktorem M, pak f vz_nová = f vz_původní /M M je celé číslo, l min. rovno 2!!! Před operací decimace (v angl. downsampling) je nutné omezit šířku pásma (splnit vzorkovací teorém)!!! Nutno doplnit antialiazing filtr x(n) x (n) x D (n) f vz f vz /3

4 A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 4 Z původního signálu se vybere každý D tý vzorek, ostatní vzorky se odstraní (neberou se v úvahu) Příklad: decimace signálu x(n) faktorem D=3 x(n) x D (n) n Fvz n Fvz/3

5 A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 5 x(n) h(n) z(n) Decimace D-krát y(n) f vz f vz / D X( ) Z( ) X D D X H( ) Y( ) D D X Y

6 A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 6 Proces, kdy je zvyšována vzorkovací frekvence Pokud signál je interpolován faktorem L, pak L je celé číslo!!! f vz_nová = f vz_původní.l Z důvodu zrcadlení původního spektra po interpolaci musí následovat antialiansing filtr typu dolní propust

7 A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 7 Mezi původní vzorky signálu se vkládají nuly Příklad : interpolace signálu x(n) faktorem L = 3 x(n) x L L( (n) n f vz n f vz *3

8 A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 8 x(n) Interpolace L = 3 z(n) h(n) y(n) f vz *3 f vz *3 X( X ) H( Y) X 3 3 Y Z( Y) Y( Y ) 3 3 Y 3 3 Y

9 A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 9 Ačkoliv lineární filtrace a interpolace či decimace jsou tzv. time invariant, jejich vzájemná kombinace (lineární filtrace + operace interpolace či decimace) NEJSOU záměnné!!! Vzniká tzv. time variant systém!

10 A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 10

11 A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 11 Standardní uspořádání není optimalizováno z hlediska výpočetní výkonu Optimalizované struktury : decimační FIR polyfázové filtry efektivní způsob realizace decimátorů a interpolátorů CIC (cascaded integrator comb) fitry

12 A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 12 Neoptimalizována struktura na výpočetní výkon Výpočet konvoluce se provádí v každém hodinovém taktu Výstupní signál je vzorkován M krát menší frekvencí

13 A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 13 x(n) Z -1 Z -1 b 0 b 1 b 2 N-násobný D-klopný obvod Hodiny = f s / D y(m) Historie vzorků uschováno v D klopném obvodu Konvoluce se provádí pouze každý M tý vzorek D

14 A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 14 Hodiny = f s. I FIR x(n) D-klopný obvod Z -1 Z -1 b 0 b 1 b 2 I Neoptimalizovaná struktura na výpočetní výkon Vstupní signál je vzorkován I krát větší frekvencí Výpočet konvoluce se provádí v každém hodinovém taktu (fs. I) y(n)

15 A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 15

16 A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 16

17 A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 17 Princip rozdělení původního FIR do několika kratších Viz. předchozí ř dh slide původní ů ífiltr LPF s 16 ti koeficienty i se rozdělí na čtyři FIR menší (délka 4) 1. filtr tvoří koeficienty h(0),h(4), h(8),h(12) 2.filtr tvoří koeficienty h(1),h(5), h(9),h(13). atd. Zatímco pro výpočet interpolace 4x je potřeba při délce FIR N16celkem N=16 16x4 operací, při implementaci pomocí polyfázových filtrů jen 4x4!

18 Pomocí této struktury je možné realizovat jak decimátor, tak i interpolátor Základními stavebními prvky jsou integrátor a diferenciátor A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 18

19 A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 19 Decimátor Interpolátor

20 A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 20 Pro integrátor platí (: I ) : v časové oblasti 1 přenos ve frekvenční oblasti Pro defirenciátor ( C ): v časové oblasti Přenos ve frekvenční oblasti 1

21 A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 21 Výsledný přenos CIC filtru Vykazuje tedy frekvenční charakteristiku ve tvaru sinc x/x s nulami na frekvenci f=1/m Počet bitů výstupního signálu:. 2

22 A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 22

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

Základní metody číslicového zpracování signálu a obrazu část II.

Základní metody číslicového zpracování signálu a obrazu část II. A4M38AVS Aplikace vestavěných systémů Přednáška č. 7 Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti Základní metody číslicového zpracování signálu a obrazu část II. Radek Sedláček,

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

KONVERZE VZORKOVACÍHO KMITOČTU

KONVERZE VZORKOVACÍHO KMITOČTU VOLUME: 8 NUMBER: 00 BŘEZEN KONVERZE VZORKOVACÍHO KMITOČTU Jan VITÁSEK Katedra telekomunikační techniky, Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB-TU Ostrava, 7. Listopadu 5, 708 33 Ostrava-Poruba, Česká

Více

PSK1-9. Číslicové zpracování signálů. Číslicový signál

PSK1-9. Číslicové zpracování signálů. Číslicový signál Název školy: Autor: Anotace: PSK1-9 Vyšší odborná škola a Střední průmyslová škola, Božetěchova 3 Ing. Marek Nožka Princip funkce číslicové filtrace signálu Vzdělávací oblast: Informační a komunikační

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

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

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

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

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

A/D převodníky - parametry

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

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

Počítačové sítě. Lekce 5: Základy datových komunikací

Počítačové sítě. Lekce 5: Základy datových komunikací Počítačové sítě Lekce 5: Základy datových komunikací Přenos dat V základním pásmu Nemodulovaný Baseband V přeloženém pásmu Modulovaný Broadband Lekce 5: Základy datových komunikací 2 Přenos v základním

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

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

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

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

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

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

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

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

Geometrické transformace

Geometrické transformace 1/15 Předzpracování v prostoru obrazů Geometrické transformace Václav Hlaváč, Jan Kybic Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání hlavac@fel.cvut.cz http://cmp.felk.cvut.cz/

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

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

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

Více

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

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

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

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

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

Filtrace obrazu ve frekvenční oblasti

Filtrace obrazu ve frekvenční oblasti Filtrace obrazu ve frekvenční oblasti Václav Hlaváč České vysoké učení technické v Praze Český institut informatiky, robotiky a kybernetiky 166 36 Praha 6, Jugoslávských partyzánů 1580/3 http://people.ciirc.cvut.cz/hlavac,

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

Omezení barevného prostoru

Omezení barevného prostoru Úpravy obrazu Omezení barevného prostoru Omezení počtu barev v obraze při zachování obrazového vjemu z obrazu Vytváření barevné palety v některých souborových formátech Různé filtry v grafických programech

Více

Binární data. Číslicový systém. Binární data. Klávesnice Snímače polohy, dotykové displeje, myš Digitalizovaná data odvozená z analogového signálu

Binární data. Číslicový systém. Binární data. Klávesnice Snímače polohy, dotykové displeje, myš Digitalizovaná data odvozená z analogového signálu 5. Obvody pro číslicové zpracování signálů 1 Číslicový systém počítač v reálném prostředí Klávesnice Snímače polohy, dotykové displeje, myš Digitalizovaná data odvozená z analogového signálu Binární data

Více

Multimediální systémy

Multimediální systémy Multimediální systémy Jan Outrata KATEDRA INFORMATIKY UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI přednášky Získání obsahu Jan Outrata (Univerzita Palackého v Olomouci) Multimediální systémy Olomouc, září prosinec

Více

CW01 - Teorie měření a regulace

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

Více

Zpracování obrazů. Honza Černocký, ÚPGM

Zpracování obrazů. Honza Černocký, ÚPGM Zpracování obrazů Honza Černocký, ÚPGM 1D signál 2 Obrázky 2D šedotónový obrázek (grayscale) Několikrát 2D barevné foto 3D lékařské zobrazování, vektorová grafika, point-clouds (hloubková mapa, Kinect)

Více

Ing. Jan Buriánek. Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Jan Buriánek, 2010

Ing. Jan Buriánek. Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Jan Buriánek, 2010 Ing. Jan Buriánek (ČVUT FIT) Reprezentace bodu a zobrazení BI-MGA, 2010, Přednáška 2 1/33 Ing. Jan Buriánek Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické

Více

[ n. Konvoluce. = 0 jinak. 0 jinak. Užitečné signály (diskrétní verze) Jednotkový skok 1 pro n = 0

[ n. Konvoluce. = 0 jinak. 0 jinak. Užitečné signály (diskrétní verze) Jednotkový skok 1 pro n = 0 Užitečné signály (diskrétní verze) Konvoluce σ Jednotkový skok [ n] Jednotkový impuls (delta funkce) Posunutý jednotkový impuls 1 pro n 0 1 pro n = 0 δ = δ [ n] [ n k] = 0 jinak 0 jinak Proč jsou užitečné?

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

Spektrální analýza a diskrétní Fourierova transformace. Honza Černocký, ÚPGM

Spektrální analýza a diskrétní Fourierova transformace. Honza Černocký, ÚPGM Spektrální analýza a diskrétní Fourierova transformace Honza Černocký, ÚPGM Povídání o cosinusovce 2 Argument cosinusovky 0 2p a pak každé 2p perioda 3 Cosinusovka s diskrétním časem Úkol č. 1: vyrobit

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

A7B31ZZS 4. PŘEDNÁŠKA 13. října 2014

A7B31ZZS 4. PŘEDNÁŠKA 13. října 2014 A7B31ZZS 4. PŘEDNÁŠKA 13. října 214 A-D převod Vzorkování aliasing vzorkovací teorém Kvantování Analýza reálných signálů v časové oblasti řečové signály biologické signály ---> x[n] Analogově-číslicový

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

Reprezentace bodu, zobrazení

Reprezentace bodu, zobrazení Reprezentace bodu, zobrazení Ing. Jan Buriánek VOŠ a SŠSE P9 Jan.Burianek@gmail.com Obsah Témata Základní dělení grafických elementů Rastrový vs. vektorový obraz Rozlišení Interpolace Aliasing, moiré Zdroje

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

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

České vysoké učení technické v Praze

České vysoké učení technické v Praze České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická semestrální práce zpředmětu Použití signálových procesorů(31psp) Decimace výstupního datového toku Σ modulátoru 1.sekce Vypracoval: Richard

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

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

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

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

KONVERZE VZORKOVACÍHO KMITOČTU

KONVERZE VZORKOVACÍHO KMITOČTU 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

FOURIEROVA ANAL YZA 2D TER ENN ICH DAT Karel Segeth

FOURIEROVA ANAL YZA 2D TER ENN ICH DAT Karel Segeth FOURIEROVA ANALÝZA 2D TERÉNNÍCH DAT Karel Segeth Motto: The faster the computer, the more important the speed of algorithms. přírodní jev fyzikální model matematický model numerický model řešení numerického

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 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

1. Základy teorie přenosu informací

1. Základy teorie přenosu informací 1. Základy teorie přenosu informací Úvodem citát o pojmu informace Informace je název pro obsah toho, co se vymění s vnějším světem, když se mu přizpůsobujeme a působíme na něj svým přizpůsobováním. N.

Více

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

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

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

Operační zesilovač, jeho vlastnosti a využití:

Operační zesilovač, jeho vlastnosti a využití: Truhlář Michal 6.. 5 Laboratorní práce č.4 Úloha č. VII Operační zesilovač, jeho vlastnosti a využití: Úkol: Zapojte operační zesilovač a nastavte jeho zesílení na hodnotu přibližně. Potvrďte platnost

Více

Motivace příklad použití lokace radarového echa Význam korelace Popis náhodných signálů číselné charakteristiky

Motivace příklad použití lokace radarového echa Význam korelace Popis náhodných signálů číselné charakteristiky A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 7 2 Motivace příklad použití lokace radarového echa Význam korelace Popis náhodných signálů číselné charakteristiky (momenty) Matematická definice korelační

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

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

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

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

zpracování signálu a obrazu

zpracování signálu a obrazu A4M38AVS Aplikace vestavěných systémů Přednáška č. 6 Základní metody číslicového zpracování signálu a obrazu Radek Sedláček, katedra měření, ČVUT FEL, 2011 Obsah přednášky Úvod, motivace do problematiky

Více

Digitalizace převod AS DS (analogový diskrétní signál )

Digitalizace převod AS DS (analogový diskrétní signál ) Digitalizace signálu v čase Digitalizace převod AS DS (analogový diskrétní signál ) v amplitudě Obvykle převod spojité předlohy (reality) f 1 (t/x,...), f 2 ()... připomenutí Digitalizace: 1. vzorkování

Více

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

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

scale n_width width center scale left center range right center range value weight_sum left right weight value weight value weight_sum weight pixel

scale n_width width center scale left center range right center range value weight_sum left right weight value weight value weight_sum weight pixel Změna velikosti obrázku Převzorkování pomocí filtrů Ačkoliv jsou výše uvedené metody mnohdy dostačující pro běžné aplikace, občas je zapotřebí dosáhnout lepších výsledků. Pokud chceme obrázky zvětšovat

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

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

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

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

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

Spektrální analyzátory

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

Více

Digitální telefonní signály

Digitální telefonní signály EVROPSKÝ SOCIÁLNÍ FOND Digitální telefonní signály PRAHA & EU INVESTUJEME DO VAŠÍ BUDOUCNOSTI Podpora kvality výuky informačních a telekomunikačních technologií ITTEL CZ.2.17/3.1.00/36206 Digitální telefonní

Více

Analogově číslicové převodníky

Analogově číslicové převodníky Verze 1 Analogově číslicové převodníky Doplněná inovovaná přednáška Zpracoval: Vladimír Michna Pracoviště: Katedra textilních a jednoúčelových strojů TUL Tento materiál vznikl jako součást projektu In-TECH

Více

Úvod do číslicové filtrace

Úvod do číslicové filtrace jindrich.zdansky@tul.cz Ústav infromačních technologií a elektroniky Technická univerzita v Liberci 2008 Osnova 1 2 3 4 5 Osnova 1 2 3 4 5 Pojem filtr a filtrace Filtrace je proces, kdy systém (filtr)

Více

ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU Z DIGITÁLNÍCH MIKROFONŮ TYPU MEMS

ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU Z DIGITÁLNÍCH MIKROFONŮ TYPU MEMS 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

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

Vstupní signál protne zvolenou úroveň. Na základě získaných údajů se dá spočítat perioda signálu a kmitočet. Obrázek č.2

Vstupní signál protne zvolenou úroveň. Na základě získaných údajů se dá spočítat perioda signálu a kmitočet. Obrázek č.2 2. Vzorkovací metoda Určení kmitočtu z vzorkovaného průběhu. Tato metoda založena na pozorování vstupního signálu pomocí osciloskopu a nastavení určité úrovně, pro zjednodušování považujeme úroveň nastavenou

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

27. asové, kmitotové a kódové dlení (TDM, FDM, CDM). Funkce a poslání úzkopásmových a širokopásmových sítí.

27. asové, kmitotové a kódové dlení (TDM, FDM, CDM). Funkce a poslání úzkopásmových a širokopásmových sítí. Petr Martínek martip2@fel.cvut.cz, ICQ: 303-942-073 27. asové, kmitotové a kódové dlení (TDM, FDM, CDM). Funkce a poslání úzkopásmových a širokopásmových sítí. Multiplexování (sdružování) - jedná se o

Více

Rozprostřené spektrum. Multiplex a mnohonásobný přístup

Rozprostřené spektrum. Multiplex a mnohonásobný přístup Rozprostřené spektrum Multiplex a mnohonásobný přístup Multiplex Přenos více nezávislých informačních signálů jedním přenosovým prostředím (mezi dvěma body) Multiplexování MPX Vratný proces sdružování

Více

P9 Provozní tvary kmitů

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

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

TERMINOLOGIE ... NAMĚŘENÁ DATA. Radek Mareček PŘEDZPRACOVÁNÍ DAT. funkční skeny

TERMINOLOGIE ... NAMĚŘENÁ DATA. Radek Mareček PŘEDZPRACOVÁNÍ DAT. funkční skeny PŘEDZPRACOVÁNÍ DAT Radek Mareček TERMINOLOGIE Session soubor skenů nasnímaných během jednoho běhu stimulačního paradigmatu (řádově desítky až stovky skenů) Sken jeden nasnímaný objem... Voxel elementární

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

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

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FILTRACE SIGNÁLŮ EKG S VYUŽITÍM VLNKOVÉ TRANSFORMACE WAVELET FILTERING OF ECG SIGNALS

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FILTRACE SIGNÁLŮ EKG S VYUŽITÍM VLNKOVÉ TRANSFORMACE WAVELET FILTERING OF ECG SIGNALS VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV RADIOELEKTRONIKY FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION DEPARTMENT OF

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

5. PŘEDNÁŠKA 21. března Signály srdce I

5. PŘEDNÁŠKA 21. března Signály srdce I 5. PŘEDNÁŠKA 21. března 2019 Signály srdce I Převodní systém srdeční 12ti svodový EKG systém Vznik EKG křivky Analýza EKG v časové oblasti Elektrická osa srdeční Rušení a filtrace EKG signálu SRDCE Vena

Více

I. Současná analogová technika

I. Současná analogová technika IAS 2010/11 1 I. Současná analogová technika Analogové obvody v moderních komunikačních systémech. Vývoj informatických technologií v poslední dekádě minulého století digitalizace, zvýšení objemu přenášených

Více

MĚŘENÍ ÚROVNĚ ZVUKOVÉHO SIGNÁLU V DIGITÁLNÍCH SYSTÉMECH

MĚŘENÍ ÚROVNĚ ZVUKOVÉHO SIGNÁLU V DIGITÁLNÍCH SYSTÉMECH Abstrakt MĚŘENÍ ÚROVNĚ ZVUKOVÉHO SIGNÁLU V DIGITÁLNÍCH SYSTÉMECH Audio Level Measurement in Digital Sstems Jiří Schimmel * Tento příspěvek se zabývá metodou měření a zobrazení úrovně zvukových signálů

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

Spektrální analyzátory a analyzátory signálu

Spektrální analyzátory a analyzátory signálu Spektrální analyzátory a analyzátory signálu Osciloskopy a zapisovače popsané v předchozí kapitole zobrazují průběh signálu v závislosti na čase x(t), takže umožňují analýzu v tzv. časové oblasti (nebo

Více

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

Číslicové zpracování a analýza signálů (BCZA) Spektrální analýza signálů

Číslicové zpracování a analýza signálů (BCZA) Spektrální analýza signálů Číslcové zpracování a analýza sgnálů (BCZA) Spektrální analýza sgnálů 5. Spektrální analýza sgnálů 5. Spektrální analýza determnstckých sgnálů 5.. Dskrétní spektrální analýza perodckých sgnálů 5..2 Dskrétní

Více

TENZOMETRICKÉ PŘEVODNÍKY

TENZOMETRICKÉ PŘEVODNÍKY TENZOMETRICKÉ PŘEVODNÍKY řady TZP s aktivním frekvenčním filtrem www.aterm.cz 1 Obsah 1. Úvod 3 2. Obecný popis tenzometrického převodníku 3 3. Technický popis tenzometrického převodníku 4 4. Nastavení

Více