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

Podobné dokumenty
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. 3. SYSTÉMY a jejich popis ve frekvenční oblasti

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY 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

Lineární a adpativní zpracování dat. 3. Lineární filtrace I: Z-transformace, stabilita

Úvod do zpracování signálů

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

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

Modelov an ı syst em u a proces

Vlastnosti konvoluce. ÚPGM FIT VUT Brno,

Číslicové filtry. Honza Černocký, ÚPGM

Diskretizace. 29. dubna 2015

Flexibilita jednoduché naprogramování a přeprogramování řídícího systému

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

Diskrétní 2D konvoluce

Číslicová filtrace. FIR filtry IIR filtry. ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická

ÚPGM FIT VUT Brno,

základní vlastnosti, používané struktury návrhové prostředky MATLAB problém kvantování koeficientů

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

PSK1-9. Číslicové zpracování signálů. Číslicový signál

Analýza a zpracování digitálního obrazu

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

Kapitola 1. Signály a systémy. 1.1 Klasifikace signálů

22 Základní vlastnosti distribucí

do magisterské etapy programu ELEKTRONIKA A KOMUNIKACE

1. března Organizace Základní informace Literatura Úvod Motivace... 3

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

grupa těleso podgrupa konečné těleso polynomy komutativní generovaná prvkem, cyklická, řád prvku charakteristika tělesa

1 Zpracování a analýza tlakové vlny

SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY

Operace s obrazem I. Biofyzikální ústav Lékařské fakulty Masarykovy univerzity Brno. prezentace je součástí projektu FRVŠ č.

Jasové transformace. Karel Horák. Rozvrh přednášky:

Biofyzikální ústav LF MU Brno. jarní semestr 2011

NPGR032 CVIČENÍ III. Šum a jeho odstranění teorie&praxe. Adam Novozámský (novozamsky@utia.cas.cz)

DETEKCE HRAN V BIOMEDICÍNSKÝCH OBRAZECH

Automatizace je proces při němž je řídicí funkce člověka nahrazována činností

Multimediální systémy

Vektorový prostor. Př.1. R 2 ; R 3 ; R n Dvě operace v R n : u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ), V (E 3 )...množina vektorů v E 3,

Analýza a zpracování signálů. 5. Z-transformace

Pro tvorbu samostatně spustitelných aplikací je k dispozici Matlab library.

Zimní semestr akademického roku 2014/ prosince 2014

Úvod do číslicové filtrace

Obraz matematický objekt. Spojitý obraz f c : (Ω c R 2 ) R

Úvod do kvantového počítání

ROZ1 - Cv. 3 - Šum a jeho odstranění ÚTIA - ZOI

Číslicové obvody základní pojmy

U Úvod do modelování a simulace systémů

Odpřednesenou látku naleznete v kapitolách skript Abstraktní a konkrétní lineární algebra.

VY_32_INOVACE_E 15 03

Zpracování obrazů. Honza Černocký, ÚPGM

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

Laplaceova transformace

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

Okruh Lineární rovnice v Z m Těleso Gaussova eliminace (GEM) Okruh Z m. Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2007: Okruh Z m 1/20

1 Projekce a projektory

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

02 Systémy a jejich popis v časové a frekvenční oblasti

8 Matice a determinanty

Základní metody číslicového zpracování signálů pro integrovanou výuku VUT a VŠB-TUO

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

Řešení. Hledaná dimenze je (podle definice) rovna hodnosti matice. a a 2 2 1

Matice. Modifikace matic eliminační metodou. α A = α a 2,1, α a 2,2,..., α a 2,n α a m,1, α a m,2,..., α a m,n

Při návrhu FIR filtru řešíme obvykle následující problémy:

VI. Maticový počet. VI.1. Základní operace s maticemi. Definice. Tabulku

Systémy. Systém: souhrn souvisejících prvků, sdružený do nějakého smysluplného celku

ROZ1 - Cv. 2 - Fourierova transformace ÚTIA - ZOI

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

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

ZS: 2018/2019 NMAF063 F/3 Josef MÁLEK. Matematika pro fyziky III

Úvod do medicínské informatiky pro Bc. studium. 6. přednáška

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi

DISKRÉTNÍ PROCESY V ELEKTROTECHNICE

Digitalizace převod AS DS (analogový diskrétní signál )

Modelování a simulace

Cvičná bakalářská zkouška, 1. varianta

Autor by chtìl podìkovat všem svým spolupracovníkùm a kolegùm, kteøí mu pomohli s pøípravou textu. K vydání knihy pøispìla firma Newport Electronics s

Grafika na počítači. Bc. Veronika Tomsová

Teorie systémů TES 3. Sběr dat, vzorkování

Předmět A3B31TES/Př. 13

Integrální transformace obrazu

Vlastní čísla a vlastní vektory

Zavedení a vlastnosti reálných čísel

CW01 - Teorie měření a regulace

9. PRINCIPY VÍCENÁSOBNÉHO VYUŽITÍ PŘENOSOVÝCH CEST

teorie elektronických obvodů Jiří Petržela obvodové funkce

Analýza a zpracování signálů

A7B31ZZS 10. PŘEDNÁŠKA Návrh filtrů 1. prosince 2014

Konstrukce realizací Lieových algeber

Předzpracování obrazů v prostoru obrazů, operace v lokálním sousedství

Analýza a zpracování signálů. 5. Z-transformace

Opakování z předmětu TES

Dodatky k FT: 1. (2D digitalizace) 2. Více o FT 3. Více k užití filtrů. 7. přednáška předmětu Zpracování obrazů

Pružnost a plasticita II CD03

ALGORITMY A DATOVÉ STRUKTURY

Základy algoritmizace

Matematické modely a způsoby jejich řešení. Kateřina Růžičková

7.1. Číslicové filtry IIR

Transkript:

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 Konvoluce Impulsní charakteristika Příklady: systém pro hledání bodů zlomu v signálu konvoluce

Opakování: signály Definice signálu a jeho matematické vyjádření Klasifikace signálů podle čeho dělíme a na co je dělíme A/D převod z čeho se skládá Vzorkovací věta a aliasing Kvantování a kvantizační šum Systém definice, struktura systému Systém tři základní vlastnosti

Vlastnosti systémů lineární x nelineární systémy časově invariantní x časově proměnné systémy kauzální x nekauzální systémy : y[n] = x 2 [n]? y[n] = x[2n]?

Vlastnosti systémů lineární x nelineární systémy časově invariantní x časově proměnné systémy kauzální x nekauzální systémy : y[n] = x 2 [n] Nelinární, časově invariantní, kauzální y[n] = n.x[2n] Lineární, časově proměnný, nekauzální

LTI systémy Lineární časově invariantní systémy (LTI): disponují elegantní matematické vztahy mezi jeho vstupy a výstupy. lze určit výstupní odezvu systému na jakýkoli vstup lze také určit vstup systému při pozorování jeho výstupu Selský rozum: Znám li odezvu LTI systému na velmi krátký vstupní signál, mohu pomocí těchto velmi krátkých signálů seskládat libovolný vstupní signál a odezvu LTI systému na něj pak seskládat ze známé odezvy na velmi krátký signál.

LTI systémy lineární systém Hledáme základní, tj. bázové signály tak, aby: bylo možné reprezentovat libovolné signály jako lineární kombinaci těchto bázových signálů odezva LTI systémů na tyto bázové signály byla jednoduchá a zároveň aby umožňovala dostatečně hluboký vhled

Jednotkový diskrétní impulz?

Jednotkový diskrétní impulz Jednotkový diskrétní impulz je elementární posloupnost ve tvaru osamělého vzorku jednotkové velikosti Pozn.: Neplést s Diracovým impulsem!

Reprezentace DT signálů jednotkovými impulsy

Reprezentace DT signálů jednotkovými impulsy Pozn.: Filtrační vlastnost Diracovy distribuce:

Odezva systému na jednotkový impuls x[n] LTI systém y[n] Lineární systém: je odezvou systému na:

Odezva systému na jednotkový impuls x[n] LTI systém y[n] Lineární a časově invariantní systém s odezvou h[n] na jednotkový impuls:

Odezva systému na jednotkový impuls x[n] LTI systém y[n] Lineární a časově invariantní systém s odezvou h[n] na jednotkový impuls: konvoluční suma

LTI systémy: konvoluce x[n] LTI systém y[n]

LTI systémy: konvoluce x[n] LTI systém y[n] IMPULSNÍ CHARAKTERISTIKA SYSTÉMU

LTI systémy: konvoluce x[n] LTI systém y[n] Sečti odezvy přes všechny k

LTI systémy: konvoluce x[n] LTI systém y[n] http://www.jhu.edu/~signals/discreteconv2/index.html

LTI systémy: konvoluce

LTI systémy: konvoluce

LTI systémy: konvoluce

LTI systémy: konvoluce

LTI systémy: konvoluce

LTI systémy: konvoluce Stabilní systém kritérium v časové oblasti

LTI systémy: konvoluce Komutativní vlastnost konvoluce

LTI systémy: konvoluce Asociativní vlastnost konvoluce

LTI systémy: konvoluce Distributivní vlastnost konvoluce

LTI systémy: konvoluce Distributivní vlastnost konvoluce Každý netriviální LTI systém může být rozložen na paralelní spojení jednodušších dílčích LTI systémů.

LTI systémy: konvoluce Průměrovací vlastnost konvoluce

2. cvičení 1. Realizujte vlastní funkci pro výpočet konvoluce pomocí cyklu, násobení a sčítání. Porovnejte výsledky z Vaší implementace s výsledky z matlabovské funkce conv(). Otestujte, zda je operátor konvoluce komutativní. 2. Realizujte systém představující hranový detektor pro detekce bodů zlomu v signálu. Hranový detektor představuje druhou diferenci. 3. Realizujte systém popsaný touto diferenční rovnicí: y[n] = ( 0.2426x[n]+0.73152x[n 1]+6.0635x[n 2]+16.912x[n 3]+ +26.536x[n 4]+26.536x[n 5]+16.912x[n 6]+6.0635x[n 7]+ +0.73152x[n 8]+ 0.2426x[n 9]) / 100. a prozkoumejte jeho odezvu na předložený signál.

2. Cvičení - konvoluce

2. Cvičení hranový detektor

2. cvičení vyhlazování

ffgf Otázky? schwarz@iba.muni.cz 34