MATLAB PRO PODPORU VÝUKY KOMUNIKAČNÍCH SYSTÉMŮ

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

PSK1-5. Frekvenční modulace. Úvod. Vyšší odborná škola a Střední průmyslová škola, Božetěchova 3 Ing. Marek Nožka. Název školy: Vzdělávací oblast:

Analogové modulace. Podpora kvality výuky informačních a telekomunikačních technologií ITTEL CZ.2.17/3.1.00/36206

VY_32_INOVACE_E 15 03

VY_32_INOVACE_ENI_2.MA_05_Modulace a Modulátory

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

Komplexní obálka pásmového signálu

Základní komunikační řetězec

Druhy sdělovacích kabelů: kroucené metalické páry, koaxiální, světlovodné

BPC2E_C09 Model komunikačního systému v Matlabu

Modulační parametry. Obr.1

Fyzikální laboratoř. Kamil Mudruňka. Gymnázium, Pardubice, Dašická /8

Digitální modulace. Podpora kvality výuky informačních a telekomunikačních technologií ITTEL CZ.2.17/3.1.00/36206

Úloha č. 7 Disperzní vlastnosti optických vlnovodů

SEZNAM ANOTACÍ. CZ.1.07/1.5.00/ III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT VY_32_INOVACE_MA4 Analytická geometrie

Učební osnova předmětu ELEKTRONICKÁ ZAŘÍZENÍ

Měření vlastností datového kanálu

1. Základy teorie přenosu informací

Měření vlastností optického vlákna

Signál v čase a jeho spektrum

1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15

Renáta Bednárová, Petr Sládek. Pedagogická fakulta MU Brno, Univerzita obrany Brno

Počítačové sítě. Lekce 5: Základy datových komunikací

Úvod do zpracování signálů

Středoškolská technika SCI-Lab

Osnova. Idea ASK/FSK/PSK ASK Amplitudové... Strana 1 z 16. Celá obrazovka. Konec Základy radiotechniky

Předmluva 9 Obsah knihy 9 Typografické konvence 10 Informace o autorovi 10 Poděkování 10

Základy a aplikace digitálních. Katedra radioelektroniky (13137), blok B2, místnost 722

Spektrální analýza a diskrétní Fourierova transformace. Honza Černocký, ÚPGM

Vyučovací předmět: informatika a výpočetní technika

Fyzikální podstata zvuku

31ZZS 9. PŘEDNÁŠKA 24. listopadu 2014

VYUŽITÍ MATLABU PRO VÝUKU NUMERICKÉ MATEMATIKY Josef Daněk Centrum aplikované matematiky, Západočeská univerzita v Plzni. Abstrakt

ZÁKLADY DATOVÝCH KOMUNIKACÍ

VYBRANÉ STATĚ Z PROCESNÍHO INŢENÝRSTVÍ cvičení 9

íta ové sít baseband narrowband broadband

Lineární a adaptivní zpracování dat. 3. SYSTÉMY a jejich popis ve frekvenční oblasti

CHARAKTERISTIKA VZDĚLÁVACÍ OBLAST VYUČOVACÍ PŘEDMĚT ZODPOVÍDÁ INFORMAČNÍ A KOMUNIKAČNÍ TECHNOLOGIE

Fourierova transformace

MATLAB Úvod. Úvod do Matlabu. Miloslav Čapek

DSY-4. Analogové a číslicové modulace. Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti

Základní práce v souborovém manažeru

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

9. PRINCIPY VÍCENÁSOBNÉHO VYUŽITÍ PŘENOSOVÝCH CEST

Úloha č. 7 - Disperze v optických vláknech

Pulzní (diskrétní) modulace

VYBRANÉ STATĚ Z PROCESNÍHO INŢENÝRSTVÍ cvičení 8

SILNOPROUDÁ ELEKTROTECHNIKA A ELEKTROENERGETIKA.

11. Jaké principy jsou uplatněny při modulaci nosné vlny analogovým signálem? 12. Čím je charakteristické feromagnetikum?

Fourierova transformace

SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY

UŽITÍ KOHERENČNÍ FUNKCE PRO DISTRIBUOVANOU

9. Harmonické proudy pulzních usměrňovačů

SYNTÉZA AUDIO SIGNÁLŮ

Číslicové zpracování signálů a Fourierova analýza.

PODPORA VÝUKY MATEMATIKY E-LEARNINGOVÝMI KURZY S MULTIMEDIÁLNÍMI STUDIJNÍMI

KLASIFIKÁTOR MODULACÍ S VYUŽITÍM UMĚLÉ NEURONOVÉ SÍTĚ

PB169 Operační systémy a sítě

Opakování z předmětu TES

PARAMETRICKÁ STUDIE VÝPOČTU KOMBINACE JEDNOKOMPONENTNÍCH ÚČINKŮ ZATÍŽENÍ

P. Bartoš a J. Tesař

Modulace a šum signálu

GUI APLIKACE PRO VÝUKU AUTOMATIZACE

Zvyšování kvality výuky technických oborů

ZÁKLADY DATOVÝCH KOMUNIKACÍ

EST ELEKTRONIKA A SDĚLOVAC LOVACÍ TECHNIKA. ského studia. Obor EST :: Uplatnění absolventů :: Odborná výuka :: Věda a výzkum :: Kontakt. www.

základní vlastnosti, používané struktury návrhové prostředky MATLAB problém kvantování koeficientů

Modelování blízkého pole soustavy dipólů

2 Teoretický úvod Základní princip harmonické analýzy Podmínky harmonické analýzy signálů Obdelník Trojúhelník...

Úloha č. 8 Vlastnosti optických vláken a optické senzory

1 Zadání. 2 Teoretický úvod. 7. Využití laboratorních přístrojů v elektrotechnické praxi

Školní vzdělávací program Obor: 7941K/81, Gymnázium všeobecné ( osmileté ) Učební osnovy pro nižší stupeň osmiletého gymnázia

Výkon komunik. systémů

NOVÉ METODY HODNOCENÍ OBRAZOVÉ KVALITY

Periodicita v časové řadě, její popis a identifikace, exponenciální vyrovnáván

TSO NEBO A INVARIANTNÍ ROZPOZNÁVACÍ SYSTÉMY

KOMU JE KNIHA URČENA?

Zvyšování kvality výuky technických oborů

ANALÝZA LIDSKÉHO HLASU

Metoda Monte Carlo a její aplikace v problematice oceňování technologií. Manuál k programu

obhajoba diplomové práce

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

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

1 Projekce a projektory

Reálné gymnázium a základní škola města Prostějova Školní vzdělávací program pro ZV Ruku v ruce

Semestrální projekt. Vyhodnocení přesnosti sebelokalizace VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií

Diplomová práce Prostředí pro programování pohybu manipulátorů

Akustika. 3.1 Teorie - spektrum

2.4.8 Další příklady s grafy funkcí s absolutní hodnotou

Amplitudová a frekvenční modulace

PARAMETRY EFEKTIVITY UČENÍ SE ŽÁKA V PROSTŘEDÍ E-LEARNINGU SE ZAMĚŘENÍM NA ADAPTIVNÍ VÝUKOVÉ MATERIÁLY

Simulace zpracování optické obrazové informace v Matlabu. Petr Páta, Miloš Klíma, Jaromír Schindler

SEZNAM ANOTACÍ. III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Označení sady DUM VY_32_INOVACE_IT2 Tematická oblast MS Excel 2007

Praktické využití Mathematica CalcCenter. Ing. Petr Kubín, Ph.D. Katedra elektroenergetiky, ČVUT v Praze, FEL

CW01 - Teorie měření a regulace

Modulované signály. Protokol 1

Transformace obrazu Josef Pelikán KSVI MFF UK Praha

Mikrovlnná měření: výzkum a vzdělávání

VOLBA ČASOVÝCH OKEN A PŘEKRYTÍ PRO VÝPOČET SPEKTER ŠIROKOPÁSMOVÝCH SIGNÁLŮ

Inovace a zkvalitnění výuky směřující k rozvoji odborných kompetencí žáků středních škol

Transkript:

MATLAB PRO PODPORU VÝUKY KOMUNIKAČNÍCH SYSTÉMŮ Aneta Coufalíková, Markéta Smejkalová Mazálková Univerzita obrany Katedra Komunikačních a informačních systémů Matlab ve výuce V rámci modernizace výuky byl zařazen Matlab jako multimediální podpora. Snahou je ukázat studentům možnosti využití Matlabu v komunikačních systémech, ale i v ostatních oborech [1], tak aby byli schopni využít jeho pomoci kdykoliv. Studenti při výuce díky názornosti grafů snáze pochopí fyzikální podstatu probíraných vztahů, jsou ukázány vlivy změn parametrů a hodnot veličin na výsledné grafické průběhy. Vztahy mezi veličinami jsou vysvětlovány na grafech a vzorce z knih slouží především jako podklad. Složité numerické metody byly počítány manuálně, s pomocí Matlabu jsou vyřešeny mnohem rychleji, ale stále je vyžadována znalost fyzikální podstaty při programování výpočtů. Studenti jsou nejprve seznámeni s prostředím z hlediska struktury systému, poté řeší úkoly vedoucí ke znalosti základní práce v prostředí [2]. Zvýšená pozornost je věnována možnostem využití nápovědy. Pomocí nápovědy a ukázek se seznámí s 2D a 3D grafikou. Znalosti jsou implementovány při tvorbě grafů z vybraných funkcí a korelací, které byly probrány. Tím, že student sám naprogramuje funkci a vidí její grafické zobrazení, pochopí a zapamatuje si její podstatu, je schopen dál s funkcí pracovat a pochopit vztahy mezi veličinami a funkcemi navzájem. Pro řešení problémů mimo výuku byla studentům doporučena především obsáhlá nápověda, podpora od Matlabu na internetu a diskusní skupina uživatelů Matlabu z ČR a SR (http://www.humusoft.cz/matlab/csmugcz.htm). Příklady využití Matlabu 1. Harmonický signál Studenti předmětu Signály a systémy, učeného na Univerzitě obrany, musí detailně znát harmonický signál a práci s ním, aby mohli pokračovat v dalším studiu, které navazuje na tyto znalosti. Jednou z prvních přednášek o harmonickém signálu je vliv změny amplitudy a fáze na signál. Obr.1 představuje grafický výsledek změny amplitudy a fáze harmonického signálu a pro porovnání zobrazuje i původní signál. Studenti si sami postupně volí hodnoty fáze a amplitudy a výsledky porovnávají jak s původním signálem, tak i mezi sebou. Změnami fáze se studenti zároveň naučí i vztahy mezi funkcemi sinus a cosinus, aniž by se je museli později učit nazpaměť z knih.

Obr.1: Výuka harmonických funkcí 2. Amplitudově modulovaný signál S využitím Matlabu si studenti mohou vytvořit vlastní modulovaný signál. Změnou parametrů modulačního a nosného signálu pozorovat změny výsledného modulovaného signálu. Průběžně jsou studenti seznámeni s amplitudovou, frekvenční a fázovou analogovou modulací. Na obr.2 můžeme vidět tvorbu amplitudově modulovaného signálu. Grafy jsou zobrazením modulačního signálu, nosného signálu a amplitudově modulovaného signálu, programovaných podle matematických vyjádření těchto signálů[3]: modulační signál m(t): nosný signál u c (t): m(t) = U m cos(2πf m t) (2.1) u c (t) = U c cos(2πf c t) (2.2) amplitudově modulovaný signál u AM (t): kde f x je frekvence příslušného signálu U x je amplituda příslušného signálu u AM (t) = [U c + U m cos(2πf m t)]cos(2πf c t) (2.3)

Obr.2: Tvorba amplitudově modulovaného signálu 3. Diskrétní Fourierova transformace V rámci praktických cvičení při výpočtu diskrétní Fourierovy transformace studenti ručně počítají koeficienty Fourierova řady podle vztahu[4]: c k = N 1 n= 0 s( n)( e j2π / N ) kn (3.1) kde s(n) je n-tá vstupní hodnota vzorku signálu N je počet vstupních hodnot k = 0,1,, N -1 Ruční výpočet je časově náročný i pro malý počet vstupních hodnot, ale studenti pochopí princip diskrétní Fourierovy transformace. Efektivnější metodou je ruční výpočet prvních několika koeficientů, než je jasný princip výpočtu, a následný výpočet vzorků pomocí Matlabu. S pomocí nápovědy si studenti vyhledají tematiku Fourierovy transformace a určí potřebné příkazy. Příkaz y=fft(x), kde X je vektor vstupních hodnot, vrací diskrétní Fourierova transformaci vektoru X podle algoritmu rychlé Fourierovy transformace, potom použijí k vlastnímu výpočtu. Složitý ruční výpočet podle vztahu (1.4) se tak rozdělí na dva jednoduché příkazy v Matlabu. Studenti za mnohem kratší dobu pochopí princip diskrétní Fourierova transformace, umí spočítat koeficienty Fourierova řady v Matlabu, učí se efektivně vyhledávat potřebné příkazy a v nápovědě se mohou dovědět další informace a ukázky týkající se výpočtů diskrétní Fourierova transformace.

4. Optické komunikační systémy Jedním z témat výuky jsou Optická vlákna, kde studenti získávají základní informace týkající se přenosu signálu optickým vlnovodem. Pro snazší pochopení vztahů mezi jednotlivými parametry vláken jsou k dispozici grafy s multiparametrickými korelacemi zobrazenými pomocí Matlabu. Na obr.3 je ukázáno, jak disperze ovlivňuje šířku přenosového pásma v závislosti na vlnové délce signálu a šířce spektrální čáry zdroje[5]. Obr.3: Vliv disperse na přenos signálu Dalším tématem výuky Optických komunikačních systémů je přenos volným prostorem. Zatímco informace o přenosu podél povrchu Země (využívaný při komunikaci pomocí WiFi) můžeme nalézt v různých článcích, závislosti a funkce přenosu signálu ve vesmíru již tak často u nás k naleznutí nejsou. Typickým přenosem signálu ve volném vesmíru je komunikace mezi dvěmi družicemi, komunikace mezi družicí a pozemní stanicí a komunikace se vzdáleným vesmírem (objevné cesty na planety naší sluneční soustavy). Popis matematicko-fyzikálních vztahů potřebných pro výpočty a grafické zobrazení (obr. 4 i obr.5) jsou uvedeny v [6]. Obr.4 ukazuje vyobrazení vypočítaných hodnot. Tento obrázek je pouze grafickým výstupem verifikace použitých vzorců. Lze vidět, že se vzrůstající citlivostí fotodetektoru klesá požadovaný výkon optického signálu na fotodetektoru. Tento obrázek je vhodné použít při výuce k výkladu závislostí jednotlivých parametrů více-parametrických korelací. Druhou možností zobrazení průběhů signálů je naprogramování celého optického komunikačního systému pomocí Matlabu a možné optimalizace díky uživatelskému prostředí zobrazující měnící se průběhy na základě vkládaných parametrů. Na obr.5 mají studenti možnost si dosadit zvolené hodnoty a ihned vidět, jak se změní průběh grafu. Z toho je možné získat znalosti o tom, který parametr systém nejvíce ovlivňuje. Praktické měření na laserových družicových systémech je pro nás nemožné, pro praktickou ukázku tedy slouží alespoň interaktivně se měnící průběhy grafů v závislosti na zadaných hodnotách..

Obr.4 : Průběh požadovaného výkonu signálu na přijímací jednotce v závislosti na citlivosti fotodetektoru Obr.5: Zobrazení grafického průběhu požadovaného výkonu signálu na celkové šumu. Hodnoty jednotlivých parametrů uvedených v tabulce zadávaných hodnot lze interaktivně měnit.

Závěr Využití Matlabu jako podpůrného prostředku výuky se v praxi osvědčilo. Studentům byla výuka teorie příjemnější, protože viděli, co se za vztahy děje a učili se používat Matlab tak, aby byli schopni vyřešit s pomocí nápovědy úkoly nejen z teorie signálů. Plánujeme rozšíření výuky s podporou multimedií i do dalších předmětů. V současnosti budujeme předmět Optické komunikační systémy, který bude vyučován formou blended-learningu v LMS Barborka, zavedeného na naší univerzitě. Součástí tohoto předmětu budou samozřejmě i vhodně zvolené grafické výstupy z Matlabu. Literatura [1] http://www.humusoft.cz/matlab/indexcz.htm [2] Zaplatílek, K., Doňar, B.: Matlab pro začátečníky. 2. vydání - BEN, Praha, 2005. ISBN 80-7300-175-6 [3] Žalud, V.: Moderní radioelektronika - BEN, Praha, 2000. ISBN 80-86056-47-3 [4] Pelikán, K.: Signály a systémy. Skriptum Univerzita obrany, S-3594, Brno, 2005. [5] Coufalíková, A.; Titl, M.: Vojenská optická technologie pro přenosy a zpracování radiokomunikačních mikrovlnných signálů. Dílčí výzkumná zpráva. Univerzita obrany, Brno, 2005. [6] Mazálková, M.; Titl, M.: Premisy koncepce přenosu a zpracování signálů laserového družicového komunikačního systému. Dílčí výzkumná zpráva. Univerzita obrany, Brno, 2005. Ing. Aneta Coufalíková Univerzita obrany, K 209 Kounicova 65 612 00 Brno Tel.: +420 973 444 824 E-mail: Aneta.Coufalikova@unob.cz Ing. Markéta Smejkalová Mazálková Univerzita obrany, K 209 Kounicova 65 612 00 Brno Tel.: +420 973 444 814 E-mail: Marketa.Mazalkova@unob.cz