1 Olkoon suodattimen vaatimusmäärittely seuraava:

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "1 Olkoon suodattimen vaatimusmäärittely seuraava:"

Transkriptio

1 Olkoon suodattimen vaatimusmäärittely seuraava: Päästökaistan maksimipoikkeama δ p =.5. Estokaistan maksimipoikkeama δ s =.. Päästökaistan rajataajuus pb = 5 Hz. Estokaistan rajataajuudet sb = 95 Hz Näytetaajuus s = 4 Hz. Hamottele suodattimen amplitudivaste. Määritä päästökaistavärätely ja estokaistavaimennus desibeliyksiköissä ja päästökaistan ja estokaistan normalisoidut rajataajuudet radiaaneina. ) Arvioi liitteenä olevan taulukon perusteella toteutuvan suodattimen asteluku, jos suunnitteluun käytetään ikkunamenetelmää. Amplitudi Hz.2. -> -2 db Taajuus [khz] +.5 Päästökaistavärätely: 2 log.5 2 log. = 2 5 Päästökaistan rajataajuus: 2π Estokaistan rajataajuus: 2π Estokaistavaimennus: ( ) db.8693 db ) Valitaan vaatimusmäärittelyn perusteella suorakaideikkuna: = = =.25 N 4 N =.9.25 = 36 + = 37 Asteluku on siis 36 (= kertoimien lukumäärä - ).

2 2 2 Tarkoituksena on suunnitella ikkunamenetelmällä FIRylipäästösuodatin, jonka estokaistan vaimennuksen on oltava väintään 2 db, suurin sallittu vavistuksen vaitelu päästökaistalla on. db ja siirtymäkaistan rajataajuudet ovat Hz ja 65 Hz. Näytetaajuus s = 5 Hz. Määritä suodatuksen toteuttava ideaalinen impulssivaste ja suodatusedot toteuttava ikkunaunktio sekä näytetaajuudella normalisoitu siirtymäkaistan leveys ja suodinkerrointen määrä N. Määritä suodinkertoimet ja suunnittelemasi suodattimen dierenssiytälö. Ideaalinen impulssivaste: D ( n) 2 = sin ( n ω ) = 2 2 ; sin ( n 2π ); n = ±, ± 2, ± 3, L, ± n = Normalisoitu rajataajuus valitaan nyt siirtymäkaistan puolivälistä: 37.5 = = s =.25 D ( n).5 sin ( n.5 π ); n = ±, ± 2, ± 3, L, ± =.5; n = Ikkunaunktio: Hanning-ikkuna toteuttaa edot (uom. päästökaistavärätely): 2π n, N = kerroinmäärä. N ( ) =.5 +.5os w n Normalisoidaan siirtymäkaista.. 65 Hz: 55 = = s 55 5 Kerroinmäärä: 3. = = N 55 5 N w n 2π n 9 ( ) =.5 +.5os ; n =, ±, ± 2, ± 3, ± 4

3 3 Suodinkertoimet: ( n) = w( n) ( n) D 2π n.5.5os.5 sin(.5 ); + 9 n π = 2π.5.5os.5 =.5; + 9 ( n) = {,.265,,.28,.5,.28,,.265, } ; n = 4, 3, 2,, = {.265,,.28,.5,.28,,.265, }; n = 3, 2,,,, 2, 3 Dierenssiytälö: y ( n) = a x( n) + a x( n ) + a x( n 2) + L + a x( n 6) y 2 6 n = ±, ± 2, ± 3, ± 4 [] n =.265 x( n).28 x( n 2) +.5 x( n 3).28 x( n 4) x( n 6) =.265 { x( n) + x( n 6) }.28 { x( n 2) + x( n 4) } +.5 x( n 3) n =,, 2, 3, Seuraavassa vielä suodattimen amplitudi- (ylempi kuv ja vaiespektri (alempi kuv. Taajuusasteikko on normalisoitu välille.. s / Magnitude (db) Normalized Frequeny ( π rad/sample) 3 Pase (degrees) Normalized Frequeny ( π rad/sample)

4 4 3 Vastaa lyyesti seuraaviin kysymyksiin. Miten ikkuna- ja Remez-menetelmillä suunniteltu FIR-suodatin eroaa toisistaan, jos vaatimusmäärittely on kummassakin tapauksessa sama? Miten Butterwort-, Cebysev I-, Cebysev II- ja elliptinen IIRsuodatin eroaa toisistaan, jos vaatimusmäärittely on kaikissa tapauksissa sama? ) Miksi samoilla vaatimusmäärittelyillä suunnitelluilla FIR- ja IIRsuodattimella ei saada samanlaista suodatustulosta? d) Mikä perustavaa laatua oleva ero on digitaalisten FIR- ja IIRsuodattimien suunnittelussa? Remez-menetelmä optimoi amplitudivasteen värätelyn päästö- ja estokaistalla tasaiseksi. Ikkunamenetelmä puolestaan tuottaa suurimman värätelyn läellä rajataajuuksia (Gibbsin ilmiö). Tämän vuoksi samalla vaatimusmäärittelyllä Remezmenetelmä tuottaa yleensä pienemmän kerroinmäärän. Butterwort-suodattimessa päästö- ja estokaista on monotoninen (eli amplitudivaste ei värätele). Cebysev I-suodattimessa päästökaista on tasavärätelevä ja estokaista monotoninen. Cebysev II-suodattimessa estokaista on tasavärätelevä ja päästökaista monotoninen. Elliptisessä suodattimessa sekä päästö- että estokaista on tasavärätelevä. Elliptisen suodattimen kerroinmäärä on pienin ja Butterwortsuodattimen suurin. Cebysev suodattimien kerroinmäärä asettuu näiden väliin ja on kummallakin tyypillä sama. ) Tärkein syy on suodattimien poikkeava viivekäyttäytyminen. FIR-suodattimet suunnitellaan useimmiten siten, että niiden vaiespektri on lineaarinen, jolloin suodattimessa syntyy kaikilla taajuuksilla sama viive. IIR-suodattimien vaiespektri on epälineaarinen, minkä seurauksena eri taajuudet viivästyvät suodatuksessa eripituisen ajan. Tämän vääristää suodatetun signaalin aaltomuotoa. d) FIR-suodattimen suunnitellaan putaasti digitaalisena suodattimena, kun taas IIRsuodattimien suunnittelu perustuu analogisten suodattimien muuntamiseen digitaalisiksi esimerkiksi bilineaarisella z-muunnoksella.

5 5 4 Esitä adaptiivisen suodatuksen perusidea ja kuvaile adaptiiviseen suodatuksen perustuva ekvalisointi. Kaikki keskeiset adaptiiviseen suodatukseen liittyvät perusasiat on kuvattu Jodatus signaalinkäsittelyyn 2 monisteen luvussa 6. Tämän tetävän ratkaisussa tuli esitellä ainakin seuraavat asiat: Adaptiivinen suodatus soveltuu mm. sellaisiin tilanteisiin, joissa inormaatio ja äiriö ovat samalla taajuuskaistalla. Adaptiivisessa lasketaan reerenssisignaalin ja FIR-suodattimen läpi kulkeneen kodesignaalin välistä erotusta. Suodattimen kertoimia säädetään siten, että erotus minimoituu. Kertoimien säätöä varten muodostetaan kustannusunktio, joka minimoidaan. Tyypillinen kustannusunktio on reerenssi- ja kodesignaalin erotuksen e(n) neliön e 2 (n) odotusarvo (eli keskiarvo) E(e 2 (n)). Tämä minimoidaan määrittämällä sen derivaatan nollakodat. Koska minimointi on usein matemaattisesti ankalaa, on keitetty algoritmejä, jotka tuottavat läes optimaaliset kertoimet suodattimelle. Näistä tärkein ja tunnetuin on LMS-algoritmi. Adaptiivisessa ekvalisoinnissa käytetään samaa testisignaalia sekä reerenssiettä kodesignaalina. Kodesignaali kulkee sekä äiriöllisen kanavan että adaptiivisen suodattimen läpi. Suodattimen kertoimia säädetään siten, että kanavan ja suodattimen läpäissyt signaali on madollisimman läellä alkuperäistä testisignaalia. Kun suodatin on adaptoitunut äiriölliseen kanavaan, kiinnitetään suodinkertoimet. Tämän jälkeen inormaatiosignaaliin äiriöllisessä kanavassa syntyneet vireet voidaan korjata (ekvalisoid näin saadulla suodattimella. Jos kanavan ominaisuudet muuttuvat, täytyy testisignaali läettää uudelleen, jolloin uutta tilannetta vastaavat suodinkertoimet voidaan määrittää adaptiivisella kytkennällä. Monissa järjestelmissä (mm. GSM) testisignaali läetetään säännöllisin väliajoin, jolloin suodatin päivittyy aina, kun testisignaali läetetään.

6 6 Ideaalisia impulssivasteita (taajuudet normalisoituja näytetaajuudell Suodintyyppi n n = Alipäästö D (n) = 2 sin(nω ) 2 Ylipäästö D (n) = -2 sin(nω ) 2 Kaistanpäästö D (n) = 2 2 sin(nω 2 )-2 sin(nω ) 2( 2 ) Kaistanesto D (n) = 2 sin(nω )-2 2 sin(nω 2 ) 2( 2 ) 2 > sin(x) = sin(x)/x, sin() = Ikkuna Siirtymäkaistan normalisoitu leveys Vasteen vaitelu päästökaistalla (db) Pienin vaimennus estokaistalla (db) Ikkunaunktio w[n], n (N-)/2 Suorakaide.9/N Hanning 3./N πn w[] n =.5 +.5os N Hamming 3.3/N πn w[] n = os N Blakman 5.5/N πn 4πn w[] n = os +.8os N N

1 Tarkastellaan digitaalista suodatinta, jolle suurin sallittu päästökaistavärähtely on 0.05 db ja estokaistalla vaimennus on 44 db.

1 Tarkastellaan digitaalista suodatinta, jolle suurin sallittu päästökaistavärähtely on 0.05 db ja estokaistalla vaimennus on 44 db. TL5362DSK-algoritmit (J. Laitinen) 2.2.26 Tarkastellaan digitaalista suodatinta, jolle suurin sallittu äästökaistavärähtely on.5 db ja estokaistalla vaimennus on 44 db. 6 Kuinka suuri maksimioikkeama vahvistusarvosta

Lisätiedot

Digitaalinen signaalinkäsittely Desibeliasteikko, suotimen suunnittelu

Digitaalinen signaalinkäsittely Desibeliasteikko, suotimen suunnittelu Digitaalinen signaalinkäsittely Desibeliasteikko, suotimen suunnittelu Teemu Saarelainen, teemu.saarelainen@kyamk.fi Lähteet: Ifeachor, Jervis, Digital Signal Processing: A Practical Approach H.Huttunen,

Lisätiedot

Tuntematon järjestelmä. Adaptiivinen suodatin

Tuntematon järjestelmä. Adaptiivinen suodatin 1 1 Vastaa lyhyesti seuraaviin a) Miksi signaaleja ylinäytteistetään AD- ja DA-muunnosten yhteydessä? b) Esittele lohkokaaviona adaptiiviseen suodatukseen perustuva tuntemattoman järjestelmän mallinnus.

Lisätiedot

Luento 8. Suodattimien käyttötarkoitus

Luento 8. Suodattimien käyttötarkoitus Luento 8 Lineaarinen suodatus Ideaaliset alipäästö, ylipäästö ja kaistanpäästösuodattimet Käytännölliset suodattimet 8..006 Suodattimien käyttötarkoitus Signaalikaistan ulkopuolisen kohinan ja häiriöiden

Lisätiedot

TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op) Suodatus 1 (ver 1.0) Jyrki Laitinen

TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op) Suodatus 1 (ver 1.0) Jyrki Laitinen TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op) Suodatus 1 (ver 1.0) Jyrki Laitinen TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op), K2005 1 Suorita oheisten ohjeiden mukaiset tehtävät Matlab-ohjelmistoa käyttäen. Kokoa erilliseen

Lisätiedot

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti SG-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti 24.4.2006 Kirjoita nimesi ja opiskelijanumerosi jokaiseen paperiin. Vastauspaperit tullaan irrottamaan toisistaan. Jos tila ei riitä, jatka kääntöpuolelle

Lisätiedot

1 Määrittele lyhyesti seuraavat käsitteet. a) Kvantisointivirhe. b) Näytetaajuuden interpolointi. c) Adaptiivinen suodatus.

1 Määrittele lyhyesti seuraavat käsitteet. a) Kvantisointivirhe. b) Näytetaajuuden interpolointi. c) Adaptiivinen suodatus. TL536DSK-algoritmit (J. Laitinen) 6.4.5 Määrittele lyyeti euraavat käitteet a) Kvantiointivire. b) äytetaajuuden interpolointi. ) Adaptiivinen uodatu. a) Kvantiointivire yntyy, kun ignaalin ykittäinen

Lisätiedot

TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op) Suodatus 2 (ver 1.0) Jyrki Laitinen

TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op) Suodatus 2 (ver 1.0) Jyrki Laitinen TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op) Suodatus 2 (ver 1.0) Jyrki Laitinen TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op), K2005 1 Suorita oheisten ohjeiden mukaiset tehtävät Matlab-ohjelmistoa käyttäen. Kokoa erilliseen

Lisätiedot

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe SGN-00 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe 9.3.009 Sivuilla - on. Älä vastaa siihen, jos et ollut ensimmäisessä välikokeessa. Tentin kysymykset ovat sivuilla 3-4. Vastaa vain jompaan kumpaan kokeeseen,

Lisätiedot

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe SGN-100 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe 6.4.010 Sivuilla 1- on. Älä vastaa siihen, jos et ollut ensimmäisessä välikokeessa. Tentin kysymykset ovat sivuilla 3-4. Vastaa vain jompaan kumpaan kokeeseen,

Lisätiedot

Alipäästösuotimen muuntaminen muiksi perussuotimiksi

Alipäästösuotimen muuntaminen muiksi perussuotimiksi Alipäästösuotimen muuntaminen muiksi perussuotimiksi Usein suodinsuunnittelussa on lähtökohtana alipäästösuodin (LPF), josta voidaan yksinkertaisilla operaatioilla muodostaa ylipäästö- (HPF), kaistanpäästö-

Lisätiedot

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti 5.5.2008 Kirjoita nimesi ja opiskelijanumerosi jokaiseen paperiin. Vastauspaperit tullaan irrottamaan toisistaan. Jos tila ei riitä, jatka kääntöpuolelle

Lisätiedot

SGN Signaalinkäsittelyn perusteet Välikoe Heikki Huttunen

SGN Signaalinkäsittelyn perusteet Välikoe Heikki Huttunen SGN-11 Signaalinkäsittelyn perusteet Välikoe 3.5.16 Heikki Huttunen Laskimen käyttö sallittu. Muiden materiaalien käyttö ei sallittu. Tenttikysymyksiä ei tarvitse palauttaa. Sivuilla 1-3 on. Sivuilla 4-5

Lisätiedot

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti SG-00 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti..005 Kirjoita nimesi ja opiskelijanumerosi jokaiseen paperiin. Vastauspaperit tullaan irrottamaan toisistaan. Jos tila ei riitä, jatka kääntöpuolelle ja sen

Lisätiedot

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti SG-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti 30.1.2006 Kirjoita nimesi ja opiskelijanumerosi jokaiseen paperiin. Vastauspaperit tullaan irrottamaan toisistaan. Jos tila ei riitä, jatka kääntöpuolelle

Lisätiedot

20 Kollektorivirta kun V 1 = 15V 10. 21 Transistorin virtavahvistus 10. 22 Transistorin ominaiskayrasto 10. 23 Toimintasuora ja -piste 10

20 Kollektorivirta kun V 1 = 15V 10. 21 Transistorin virtavahvistus 10. 22 Transistorin ominaiskayrasto 10. 23 Toimintasuora ja -piste 10 Sisältö 1 Johda kytkennälle Theveninin ekvivalentti 2 2 Simuloinnin ja laskennan vertailu 4 3 V CE ja V BE simulointituloksista 4 4 DC Sweep kuva 4 5 R 2 arvon etsintä 5 6 Simuloitu V C arvo 5 7 Toimintapiste

Lisätiedot

Suodattimet. Suodatintyypit: Bessel Chebyshev Elliptinen Butterworth. Suodattimet samalla asteluvulla (amplitudivaste)

Suodattimet. Suodatintyypit: Bessel Chebyshev Elliptinen Butterworth. Suodattimet samalla asteluvulla (amplitudivaste) Suodattimet Suodatintyypit: Bessel Chebyshev Elliptinen Butterworth Suodattimet samalla asteluvulla (amplitudivaste) Kuvasta nähdään että elliptinen suodatin on terävin kaikista suodattimista, mutta sisältää

Lisätiedot

T Digitaalinen signaalinkäsittely ja suodatus

T Digitaalinen signaalinkäsittely ja suodatus T-63 Digitaalinen signaalinkäsittely ja suodatus 2 välikoe / tentti Ke 4528 klo 6-9 Sali A (A-x) ja B (x-ö)m 2 vk on oikeus tehdä vain kerran joko 75 tai 45 Tee välikokeessa tehtävät, 2 ja 7 (palaute)

Lisätiedot

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti SG-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti 21.3.2006 Kirjoita nimesi ja opiskelijanumerosi jokaiseen paperiin. Vastauspaperit tullaan irrottamaan toisistaan. Jos tila ei riitä, jatka kääntöpuolelle

Lisätiedot

Määritä seuraavien suodattimien impulssivasteet ja tutki, ovatko ne kausaaleja:

Määritä seuraavien suodattimien impulssivasteet ja tutki, ovatko ne kausaaleja: TL56, Näytejoosysteemit (K5). Kausaali suodati käyttää laskeassaa vai ykyisiä ja aiempia ajaetkiä (= pieemmillä ideksiarvoilla) mitattuja tai laskettuja sigaaliarvoja, jotka suodati lukee muistista. Kausaalisuus

Lisätiedot

SGN-16006 Bachelor's Laboratory Course in Signal Processing ELT-41100 Tietoliikenne-elektroniikan työkurssi. Äänitaajuusjakosuodintyö (2013-2014)

SGN-16006 Bachelor's Laboratory Course in Signal Processing ELT-41100 Tietoliikenne-elektroniikan työkurssi. Äänitaajuusjakosuodintyö (2013-2014) TAMPEREEN TEKNILLINEN YLIOPISTO Signaalinkäsittelyn laitos SGN-16006 Bachelor's Laboratory Course in Signal Processing ELT-41100 Tietoliikenne-elektroniikan työkurssi Äänitaajuusjakosuodintyö (2013-2014)

Lisätiedot

Katsaus suodatukseen

Katsaus suodatukseen Katsaus suodatukseen Suodatuksen perustaa, ideaaliset suotimet, käytännön toteutuksia Suodatus Suodatusta käytetään yleensä signaalin muokkaukseen siten, että 2 poistetaan häiritsevä signaali hyötysignaalin

Lisätiedot

Remez-menetelmä FIR-suodinten suunnittelussa

Remez-menetelmä FIR-suodinten suunnittelussa Luku Remez-menetelmä FIR-suodinten suunnittelussa Remez-menetelmä, eli optimaalinen menetelmä etsii minimax-mielessä optimaalista suodinta. Algoritmi johdetaan seuraavassa (täydellisyyden vuoksi) melko

Lisätiedot

FYSP105 / K3 RC-SUODATTIMET

FYSP105 / K3 RC-SUODATTIMET FYSP105 / K3 R-SODATTIMET Työn tavoitteita tutustua R-suodattimien toimintaan oppia mitoittamaan tutkittava kytkentä laiterajoitusten mukaisesti kerrata oskilloskoopin käyttöä vaihtosähkömittauksissa Työssä

Lisätiedot

Radioamatöörikurssi 2014

Radioamatöörikurssi 2014 Radioamatöörikurssi 2014 Polyteknikkojen Radiokerho Radiotekniikka 4.11.2014 Tatu, OH2EAT 1 / 25 Vahvistimet Vahvistin ottaa signaalin sisään ja antaa sen ulos suurempitehoisena Tehovahvistus, db Jännitevahvistus

Lisätiedot

SMG-1100: PIIRIANALYYSI I. Verkkojen taajuusriippuvuus: suo(dat)timet

SMG-1100: PIIRIANALYYSI I. Verkkojen taajuusriippuvuus: suo(dat)timet SMG-00: PIIRIANALYYSI I Verkkojen taajuusriippuvuus: suo(dat)timet alipäästösuodin ylipäästösuodin kaistanpäästösuodin kaistanestosuodin jännitevahvistus rajataajuus kaistanleveys resonanssi Suotimet:

Lisätiedot

Signaalinkäsittelyn sovellukset

Signaalinkäsittelyn sovellukset Signaalinkäsittelyn laitos. Opetusmoniste 26: Institute of Signal Processing. Lecture Notes 26: Heikki Huttunen Signaalinkäsittelyn sovellukset Tampere 26 Tampereen teknillinen yliopisto. Signaalinkäsittelyn

Lisätiedot

LOPPURAPORTTI 19.11.2007. Lämpötilahälytin. 0278116 Hans Baumgartner xxxxxxx nimi nimi

LOPPURAPORTTI 19.11.2007. Lämpötilahälytin. 0278116 Hans Baumgartner xxxxxxx nimi nimi LOPPURAPORTTI 19.11.2007 Lämpötilahälytin 0278116 Hans Baumgartner xxxxxxx nimi nimi KÄYTETYT MERKINNÄT JA LYHENTEET... 3 JOHDANTO... 4 1. ESISELOSTUS... 5 1.1 Diodi anturina... 5 1.2 Lämpötilan ilmaisu...

Lisätiedot

T-61.246 DSP (Harjoitustyö 2003, v. 5.01) Sivu 2 / 9

T-61.246 DSP (Harjoitustyö 2003, v. 5.01) Sivu 2 / 9 T-61.246 DSP (Harjoitustyö 2003, v. 5.01) Sivu 1 / 9 T-61.246 DSP (Harjoitustyö 2003, v. 5.01) Sivu 2 / 9 T-61.246 Digitaalinen signaalinkäsittely ja suodatus Versio 5.01 (29.9.2003) T-61.246 Harjoitustyö

Lisätiedot

Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa

Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa Vierailuluento IMA-kurssilla Heikki Huttunen Lehtori, TkT Signaalinkäsittely, TTY heikki.huttunen@tut.fi Department of Signal Processing Fourier-muunnos

Lisätiedot

Luento 8. Suodattimien käyttötarkoitus

Luento 8. Suodattimien käyttötarkoitus Luento 8 Lineaarinen suodatus Ideaaliset alipäästö, ylipäästö ja kaistanpäästösuodattimet Käytännölliset suodattimet 8..007 Suodattimien käyttötarkoitus Signaalikaistan ulkopuolisen kohinan ja häiriöiden

Lisätiedot

LABORATORIOTYÖ 2 A/D-MUUNNOS

LABORATORIOTYÖ 2 A/D-MUUNNOS LABORATORIOTYÖ 2 A/D-MUUNNOS 2-1 2. A/D-muunnos Työn tarkoitus Tässä työssä demotaan A/D-muunnoksen ominaisuuksia ja ongelmia. Tarkoitus on osoittaa käytännössä, miten bittimäärä ja näytteenottotaajuus

Lisätiedot

Aktiivinen meluntorjunta

Aktiivinen meluntorjunta 12.10.2015 Aktiivinen meluntorjunta Vesa Välimäki Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos Aalto-yliopisto vesa.valimaki@aalto.fi 2006-2015 Vesa Välimäki 1 Aktiivinen meluntorjunta Luennon sisältö Aktiivisen

Lisätiedot

Elektroniikka, kierros 3

Elektroniikka, kierros 3 Elektroniikka, kierros 3 1. a) Johda kuvan 1 esittämän takaisinkytketyn systeemin suljetun silmukan vahvistuksen f lauseke. b) Osoita, että kun silmukkavahvistus β 1, niin suljetun silmukan vahvistus f

Lisätiedot

1 Äänisignaalin tallentaminen ja analysointi... 2 Q Q Q Q Häiriönpoisto... 5 Q Q Q2.3...

1 Äänisignaalin tallentaminen ja analysointi... 2 Q Q Q Q Häiriönpoisto... 5 Q Q Q2.3... 1 Äänisignaalin tallentaminen ja analysointi... 2 Q1.1... 2 Q1.2... 2 Q1.3... 3 Q1.4... 4 2 Häiriönpoisto... 5 Q2.1... 5 Q2.2... 8 Q2.3... 9 3 FIR- ja IIR-suotimien vertailu... 10 Q3.1... 10 Q3.2... 11

Lisätiedot

LABORATORIOTYÖ 2 A/D-MUUNNOS

LABORATORIOTYÖ 2 A/D-MUUNNOS LABORATORIOTYÖ 2 A/D-MUUNNOS Päivitetty: 23/01/2009 TP 2-1 2. A/D-muunnos Työn tarkoitus Tässä työssä demotaan A/D-muunnoksen ominaisuuksia ja ongelmia. Tarkoitus on osoittaa käytännössä, miten bittimäärä

Lisätiedot

Mittalaitetekniikka. NYMTES13 Vaihtosähköpiirit Jussi Hurri syksy 2014

Mittalaitetekniikka. NYMTES13 Vaihtosähköpiirit Jussi Hurri syksy 2014 Mittalaitetekniikka NYMTES13 Vaihtosähköpiirit Jussi Hurri syksy 2014 1 1. VAIHTOSÄHKÖ, PERUSKÄSITTEITÄ AC = Alternating current Jatkossa puhutaan vaihtojännitteestä. Yhtä hyvin voitaisiin tarkastella

Lisätiedot

Esipuhe. Tampereella, 9. toukokuuta 2003, Heikki Huttunen heikki.huttunen@tut.fi

Esipuhe. Tampereella, 9. toukokuuta 2003, Heikki Huttunen heikki.huttunen@tut.fi Esipuhe Käsillä oleva moniste on tarkoitettu opetusmateriaaliksi Tampereen teknillisen yliopiston signaalinkäsittelyn laitoksen kurssille "8253: Johdatus signaalinkäsittelyyn 2". Materiaali on kehittynyt

Lisätiedot

KOHINA LÄMPÖKOHINA VIRTAKOHINA. N = Noise ( Kohina )

KOHINA LÄMPÖKOHINA VIRTAKOHINA. N = Noise ( Kohina ) KOHINA H. Honkanen N = Noise ( Kohina ) LÄMÖKOHINA Johtimessa tai vastuksessa olevien vapaiden elektronien määrä ei ole vakio, vaan se vaihtelee satunnaisesti. Nämä vaihtelut aikaansaavat jännitteen johtimeen

Lisätiedot

Kirjoitetaan FIR-suotimen differenssiyhtälö (= suodatuksen määrittelevä kaava):

Kirjoitetaan FIR-suotimen differenssiyhtälö (= suodatuksen määrittelevä kaava): TL536, DSK-algoritmit (S4) Harjoitus. Olkoo x(t) = cos(πt)+cos(8πt). a) Poimi sigaalista x äytepisteitä taajuudella f s = 8 Hz. Suodata äi saamasi äytejoo x[] FIR-suotimella, joka suodikertoimet ovat a

Lisätiedot

Muuntavat analogisen signaalin digitaaliseksi Vertaa sisääntulevaa signaalia referenssijännitteeseen Sarja- tai rinnakkaismuotoinen Tyypilliset

Muuntavat analogisen signaalin digitaaliseksi Vertaa sisääntulevaa signaalia referenssijännitteeseen Sarja- tai rinnakkaismuotoinen Tyypilliset Muuntavat analogisen signaalin digitaaliseksi Vertaa sisääntulevaa signaalia referenssijännitteeseen Sarja- tai rinnakkaismuotoinen Tyypilliset valintakriteerit resoluutio ja nopeus Yleisimmät A/D-muunnintyypit:

Lisätiedot

T SKJ - TERMEJÄ

T SKJ - TERMEJÄ T-61140 SKJ - termit Sivu 1 / 7 T-61140 SKJ - TERMEJÄ Nimi Opnro Email Signaalinkäsittelyyn liittyviä termejä ja selityksiä Kevät 2005 Täytä lomaketta kevään aikana ja kerää mahdollisesti puuttuvia termejä

Lisätiedot

8000253: Johdatus signaalinkäsittelyyn 2

8000253: Johdatus signaalinkäsittelyyn 2 TAMPEREEN TEKNILLINEN YLIOPISTO Tietotekniikan osasto Signaalinkäsittelyn laitos TAMPERE UNIVERSITY OF TECHNOLOGY Department of Information Technology Institute of Signal Processing Opetusmoniste 2-23

Lisätiedot

Radioamatöörikurssi 2015

Radioamatöörikurssi 2015 Radioamatöörikurssi 2015 Polyteknikkojen Radiokerho Radiotekniikka 5.11.2015 Tatu Peltola, OH2EAT 1 / 25 Vahvistimet Vahvistin ottaa signaalin sisään ja antaa sen ulos suurempitehoisena Tehovahvistus,

Lisätiedot

Vastekorjaus (ekvalisointi) Lähteet: Zölzer. Digital audio signal processing. Wiley & Sons. Zölzer (ed.) DAFX Digital Audio Effects. Wiley & Sons.

Vastekorjaus (ekvalisointi) Lähteet: Zölzer. Digital audio signal processing. Wiley & Sons. Zölzer (ed.) DAFX Digital Audio Effects. Wiley & Sons. Vastekorjaus (ekvalisointi) Lähteet: Zölzer. Digital audio signal processing. Wiley & Sons. Zölzer (ed.) DAFX Digital Audio Effects. Wiley & Sons. Sisältö:! Johdanto! IIR vai FIR äänten suodattamiseen?!

Lisätiedot

LABORATORIOTYÖ 3 VAIHELUKITTU VAHVISTIN

LABORATORIOTYÖ 3 VAIHELUKITTU VAHVISTIN LABORATORIOTYÖ 3 VAIHELUKITTU VAHVISTIN Päivitetty: 23/01/2009 TP 3-1 3. VAIHELUKITTU VAHVISTIN Työn tavoitteet Työn tavoitteena on oppia vaihelukitun vahvistimen toimintaperiaate ja käyttömahdollisuudet

Lisätiedot

Harjoitustyö 1. Signaaliprosessorit Sivu 1 / 11 Vähämartti Pasi & Pihlainen Tommi. Kaistanestosuodin, estä 2 khz. Amplitudi. 2 khz.

Harjoitustyö 1. Signaaliprosessorit Sivu 1 / 11 Vähämartti Pasi & Pihlainen Tommi. Kaistanestosuodin, estä 2 khz. Amplitudi. 2 khz. Signaaliprosessorit Sivu 1 / 11 Harjoitustyö 1 Kaistanestosuodin, estä 2 khz Amplitudi f 2 khz MATLAB koodi: clear; close all; w=[0 1900 1950 2050 2100 4000]/4000; m=[1 1 0 0 1 1]; h=remez(800,w,m); [H,w]=freqz(h,1);

Lisätiedot

Elektroniikan perusteet, Radioamatööritutkintokoulutus

Elektroniikan perusteet, Radioamatööritutkintokoulutus Elektroniikan perusteet, Radioamatööritutkintokoulutus Antti Karjalainen, PRK 30.10.2014 Komponenttien esittelytaktiikka Toiminta, (Teoria), Käyttö jännite, virta, teho, taajuus, impedanssi ja näiden yksiköt:

Lisätiedot

Heikki Huttunen Signaalinkäsittelyn sovellukset

Heikki Huttunen Signaalinkäsittelyn sovellukset Tampereen teknillinen yliopisto. Signaalinkäsittelyn laitos. Opetusmoniste 2: Tampere University of Technology. Department of Signal Processing. Lecture Notes 2: Heikki Huttunen Signaalinkäsittelyn sovellukset

Lisätiedot

521384A RADIOTEKNIIKAN PERUSTEET Harjoitus 3

521384A RADIOTEKNIIKAN PERUSTEET Harjoitus 3 51384A RADIOTEKNIIKAN PERUSTEET Harjoitus 3 1. Tutkitaan mikroliuskajohtoa, jonka substraattina on kvartsi (ε r 3,8) ja jonka paksuus (h) on,15 mm. a) Mikä on liuskan leveyden w oltava, jotta ominaisimpedanssi

Lisätiedot

Laskuharjoitus 2 ( ): Tehtävien vastauksia

Laskuharjoitus 2 ( ): Tehtävien vastauksia TT12S1E Tietoliikenteen perusteet Metropolia/A. Koivumäki Laskuharjoitus 2 (11.9.2013): Tehtävien vastauksia 1. Eräässä kuvitteellisessa radioverkossa yhdessä radiokanavassa voi olla menossa samanaikaisesti

Lisätiedot

Melulukukäyrä NR=45 db

Melulukukäyrä NR=45 db Rakenteiden ääneneristävyys LEVYRAKENTEET 1..013 LUT CS0A0650 Meluntorjunta juhani.kuronen@lut.fi 1 Melulukukäyrä NR=45 db Taajuus mitattu Lin. A-painotus A-taso 63 Hz 61 db 6 db= 35 db 15 Hz 50 db 16

Lisätiedot

Säätötekniikan ja signaalinkäsittelyn työkurssi

Säätötekniikan ja signaalinkäsittelyn työkurssi Säätötekniikan ja signaalinkäsittelyn työkurssi Työ D102: Sinimuotoisen signaalin suodattaminen 0.4 op. Julius Luukko Lappeenrannan teknillinen yliopisto Sähkötekniikan osasto/säätötekniikan laboratorio

Lisätiedot

Digitaalinen signaalinkäsittely Kuvankäsittely

Digitaalinen signaalinkäsittely Kuvankäsittely Digitaalinen signaalinkäsittely Kuvankäsittely Teemu Saarelainen, teemu.saarelainen@kyamk.fi Lähteet: Ifeachor, Jervis, Digital Signal Processing: A Practical Approach H.Huttunen, Signaalinkäsittelyn menetelmät,

Lisätiedot

Radioamatöörikurssi 2013

Radioamatöörikurssi 2013 Radioamatöörikurssi 2013 Polyteknikkojen Radiokerho Radiotekniikka 21.11.2013 Tatu, OH2EAT 1 / 19 Vahvistimet Vahvistin ottaa signaalin sisään ja antaa sen ulos suurempitehoisena Tehovahvistus, db Jännitevahvistus

Lisätiedot

S Signaalit ja järjestelmät

S Signaalit ja järjestelmät dsfsdfs S-72.1110 Työ 2 Ryhmä 123: Tiina Teekkari EST 12345A Teemu Teekkari TLT 56789B Selostus laadittu 1.1.2007 Laboratoriotyön suoritusaika 31.12.2007 klo 08:15 11:00 Esiselostuksen laadintaohje Täytä

Lisätiedot

Heikki Huttunen Signaalinkäsittelyn sovellukset

Heikki Huttunen Signaalinkäsittelyn sovellukset Tampereen teknillinen yliopisto. Signaalinkäsittelyn laitos. Opetusmoniste 2: Tampere University of Technology. Department of Signal Processing. Lecture Notes 2: Heikki Huttunen Signaalinkäsittelyn sovellukset

Lisätiedot

TL5231, Signaaliteoria (S2004) Matlab-harjoituksia

TL5231, Signaaliteoria (S2004) Matlab-harjoituksia 1. a) Muodosta Matlab-ohjelmistossa kosinisignaali x(t) = Acos(2πft+θ), jonka amplitudi on 1V, taajuus hertseinä sama kuin ikäsi vuosina (esim. 2 v = 2 Hz) ja vaihekulma +π/2. Piirrä signaali ja tarkista

Lisätiedot

Johdanto tieto- viestintäteknologian käyttöön: Äänitystekniikka. Vfo135 ja Vfp124 Martti Vainio

Johdanto tieto- viestintäteknologian käyttöön: Äänitystekniikka. Vfo135 ja Vfp124 Martti Vainio Johdanto tieto- viestintäteknologian käyttöön: Äänitystekniikka Vfo135 ja Vfp124 Martti Vainio Akustiikka Äänityksen tarkoitus on taltioida paras mahdo!inen signaali! Tärkeimpinä kolme akustista muuttujaa:

Lisätiedot

PSYKOAKUSTINEN ADAPTIIVINEN EKVALISAATTORI KUULOKEKUUNTELUUN MELUSSA

PSYKOAKUSTINEN ADAPTIIVINEN EKVALISAATTORI KUULOKEKUUNTELUUN MELUSSA PSYKOAKUSTINEN ADAPTIIVINEN EKVALISAATTORI KUULOKEKUUNTELUUN MELUSSA Jussi Rämö 1, Vesa Välimäki 1 ja Miikka Tikander 2 1 Aalto-yliopisto, Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos PL 13000, 00076 AALTO

Lisätiedot

ö ø Ilmaääneneristävyys [db] 60 6 mm Taajuus [Hz]

ö ø Ilmaääneneristävyys [db] 60 6 mm Taajuus [Hz] Aalto-yliopisto. ELEC-E564. Meluntorjunta L. Laskuharjoituksien -5 ratkaisut... a) Johda normaalitulokulman massalaki lg(m )-4 yhtälöstä (.6.). ½p. b) Laske ilmaääneneristävyys massalain avulla 6 ja 3

Lisätiedot

1 PID-taajuusvastesuunnittelun esimerkki

1 PID-taajuusvastesuunnittelun esimerkki Enso Ikonen, Oulun yliopisto, systeemitekniikan laboratorio 2/23 Säätöjärjestelmien suunnittelu 23 PID-taajuusvastesuunnittelun esimerkki Tehtävänä on suunnitella säätö prosessille ( ) = = ( +)( 2 + )

Lisätiedot

Spektri- ja signaalianalysaattorit

Spektri- ja signaalianalysaattorit Spektri- ja signaalianalysaattorit Pyyhkäisevät spektrianalysaattorit Suora pyyhkäisevä Superheterodyne Reaaliaika-analysaattorit Suora analoginen analysaattori FFT-spektrianalysaattori DFT FFT Analysaattoreiden

Lisätiedot

TL5362DSK-algoritmit (J. Laitinen) TTE2SN4X/4Z, TTE2SN5X/5Z Välikoe 1, ratkaisut

TL5362DSK-algoritmit (J. Laitinen) TTE2SN4X/4Z, TTE2SN5X/5Z Välikoe 1, ratkaisut TL536DSK-algoritmit (J. Laitie) 4. - 5..4 TTESN4X/4Z, TTESN5X/5Z Välikoe, ratkaiut a) Maiite väitää kaki digitaalite FIR-uotimie etua verrattua IIR-uotimii. b) Mite Reme-meetelmällä uuitellu FIR-uotime

Lisätiedot

Oikosulkumoottorikäyttö

Oikosulkumoottorikäyttö Oikosulkumoottorikäyttö 1 DEE-33040 Sähkömoottorikäyttöjen laboratoriotyöt TTY Oikosulkumoottorikäyttö T. Kantell & S. Pettersson 2 Laboratoriomittauksia suorassa verkkokäytössä 2.1 Käynnistysvirtojen

Lisätiedot

3 Ikkunointi. Kuvio 1: Signaalin ikkunointi.

3 Ikkunointi. Kuvio 1: Signaalin ikkunointi. 3 Ikkunointi Puhe ei ole stationaarinen signaali, vaan puheen ominaisuudet muuttuvat varsin nopeasti ajan myötä. Tämä on täysin luonnollinen ja hyvä asia, mutta tämä tekee sellaisten signaalinkäsittelyn

Lisätiedot

OPERAATIOVAHVISTIN. Oulun seudun ammattikorkeakoulu Tekniikan yksikkö. Elektroniikan laboratoriotyö. Työryhmä Selostuksen kirjoitti 11.11.

OPERAATIOVAHVISTIN. Oulun seudun ammattikorkeakoulu Tekniikan yksikkö. Elektroniikan laboratoriotyö. Työryhmä Selostuksen kirjoitti 11.11. Oulun seudun ammattikorkeakoulu Tekniikan yksikkö Elektroniikan laboratoriotyö OPERAATIOVAHVISTIN Työryhmä Selostuksen kirjoitti 11.11.008 Kivelä Ari Tauriainen Tommi Tauriainen Tommi 1 TEHTÄVÄ Tutustuimme

Lisätiedot

Digitaalinen Signaalinkäsittely T0125 Luento 4-7.04.2006

Digitaalinen Signaalinkäsittely T0125 Luento 4-7.04.2006 Digitaalinen Signaalinkäsittely T5 Luento 4-7.4.6 Jarkko.Vuori@evtek.fi Z-taso Z-taso on paljon käytetty graafinen esitystapa jonka avulla voidaan tarkastella signaalien taajuussisältöjä sekä järjestelmien

Lisätiedot

10. Kytkentäohje huonetermostaateille

10. Kytkentäohje huonetermostaateille . Kytkentäohje huonetermostaateille TERMOSTAATTIE JA TOIMILAITTEIDE KYTKETÄ JA KYT KE TÄ KO TE LOI HI 2 1 2 2 1 WehoFloor-termostaatti 3222 soveltuvaa kaapelia 3 1, mm 2. joh timet keskusyk sikköön käsikirjassa

Lisätiedot

L/M = 16.9/9.1 = 169/91 = 13/7.

L/M = 16.9/9.1 = 169/91 = 13/7. TL56DSK-algoritit J. Laitinn 7.. TTES5, TTES5Z Väliko, ratkaisut Signaali x[n], onka näyttaauus on 9. khz, pitää uuntaa signaaliksi, onka näyttaauus on 6.9 khz. Esitä uunnoksn vaiht lohkokaaviona skä tarvittavin

Lisätiedot

ELEC-C5340 - Sovellettu digitaalinen signaalinkäsittely. Äänisignaalien näytteenotto ja kvantisointi Dither Oskillaattorit Digitaalinen suodatus

ELEC-C5340 - Sovellettu digitaalinen signaalinkäsittely. Äänisignaalien näytteenotto ja kvantisointi Dither Oskillaattorit Digitaalinen suodatus L1: Audio Prof. Vesa Välimäki ELEC-C5340 - Sovellettu digitaalinen signaalinkäsittely Luennon sisältö Äänisignaalien näytteenotto ja kvantisointi Dither Oskillaattorit Digitaalinen suodatus Lyhyt FIR-suodin

Lisätiedot

M2A.1000. Suomenkielinen käyttöohje. www.macrom.it

M2A.1000. Suomenkielinen käyttöohje. www.macrom.it M2A.000 Suomenkielinen käyttöohje www.macrom.it Vahvistimen säätimet ja liitännät 2 3 4 5 6 7 8 9 0 2 3 4 5 6 7 8 2 Ω 2 3 4 5 6 7 8 9 0 2 3 4 5 7 6 8 RCA-tuloliitäntä matalatasoiselle signaalille Kaiutintasoinen

Lisätiedot

Funktion määrittely (1/2)

Funktion määrittely (1/2) Funktion määrittely (1/2) Funktio f : A B on sääntö, joka liittää jokaiseen joukon A alkioon a täsmälleen yhden B:n alkion b. Merkitään b = f (a). Tässä A = M f on f :n määrittelyjoukko, B on f :n maalijoukko.

Lisätiedot

FILTERMAX. Moduulisuodatin kohdepoistojärjestelmiin. No. 4215.71/00

FILTERMAX. Moduulisuodatin kohdepoistojärjestelmiin. No. 4215.71/00 R Moduulisuodatin kohdepoistojärjestelmiin No. 425.7/ 2 FilterMax puhtaampi ympäristö työskennellä ja elää! En halua vapaa-aikana hengittää niitä käryjä ja hiukkasia jotka puhallamme yhteiseen ympäristöömme!

Lisätiedot

M2A.2000. Suomenkielinen käyttöohje. www.macrom.it

M2A.2000. Suomenkielinen käyttöohje. www.macrom.it M2A.2000 Suomenkielinen käyttöohje www.macrom.it Vahvistimen säätimet ja liitännät 2 3 5 6 7 8 9 0 2 3 5 6 7 8 9 2 3 5 6 7 8 9 0 2 3 5 6 7 8 9 RCA-tuloliitäntä matalatasoiselle signaalille High Level -kaiutintasoinen

Lisätiedot

1. Määritä pienin näytelauseen ehdon mukainen näytetaajuus taajuus seuraaville signaaleille:

1. Määritä pienin näytelauseen ehdon mukainen näytetaajuus taajuus seuraaville signaaleille: 1. Määritä pienin näytelauseen ehdon mukainen näytetaajuus taajuus seuraaville signaaleille: a) x 1 (t) = cos(πt) + sin(6πt) + 1cos(1πt) ja b) x (t) = cos(1πt)cos(πt). a) x 1 (t) = cos(πt) + sin(6πt) +

Lisätiedot

R = Ω. Jännite R:n yli suhteessa sisäänmenojännitteeseen on tällöin jännitteenjako = 1

R = Ω. Jännite R:n yli suhteessa sisäänmenojännitteeseen on tällöin jännitteenjako = 1 Fysiikan mittausmenetelmät I syksy 206 Laskuharjoitus 4. Merkitään kaapelin resistanssin ja kuormaksi kytketyn piirin sisäänmenoimpedanssia summana R 000.2 Ω. Jännite R:n yli suhteessa sisäänmenojännitteeseen

Lisätiedot

Digitaalinen audio & video I

Digitaalinen audio & video I Digitaalinen audio & video I Johdanto Digitaalinen audio + Psykoakustiikka + Äänen digitaalinen esitys Digitaalinen kuva + JPEG 1 Johdanto Multimediassa hyödynnetään todellista ääntä, kuvaa ja videota

Lisätiedot

Luento 8. tietoverkkotekniikan laitos

Luento 8. tietoverkkotekniikan laitos Luento 8 Luento 8 Signaalien suodatus 8. Ideaaliset suodattimet Ideaaliset alipäästö-, ylipäästö-, kaistanpäästö- ja kaistanestosuodattimet Oppenheim 6.3 8. Käytännön suodattimet Käytännön suodattimet,

Lisätiedot

1 Määrittele seuraavat langattoman tiedonsiirron käsitteet.

1 Määrittele seuraavat langattoman tiedonsiirron käsitteet. 1 1 Määrittele seuraavat langattoman tiedonsiirron käsitteet. Radiosignaalin häipyminen. Adaptiivinen antenni. Piilossa oleva pääte. Radiosignaali voi edetä lähettäjältä vastanottajalle (jotka molemmat

Lisätiedot

1 Diskreettiaikainen näytteistys. 1.1 Laskostuminen. Laskostuminen

1 Diskreettiaikainen näytteistys. 1.1 Laskostuminen. Laskostuminen AD/DA muunnos Lähteet: Pohlman. (1995). Principles of digital audio (3rd ed). Zölzer. (008). Digital audio signal processing (nd ed). Reiss. (008), Understanding sigma-delta modulation: The solved and

Lisätiedot

Taajuusmittauskilpailu Hertsien herruus 2008. Mittausraportti

Taajuusmittauskilpailu Hertsien herruus 2008. Mittausraportti Taajuusmittauskilpailu Hertsien herruus 2008 1. MITTAUSJÄRJESTELMÄ Mittausraportti Petri Kotilainen OH3MCK Mittausjärjestelmän lohkokaavio on kuvattu alla. Vastaanottoon käytettiin magneettisilmukkaantennia

Lisätiedot

Helsinki University of Technology

Helsinki University of Technology Helsinki University of Technology Laboratory of Telecommunications Technology S-38.11 Signaalinkäsittely tietoliikenteessä I Signal Processing in Communications ( ov) Syksy 1997. Luento: Pulssinmuokkaussuodatus

Lisätiedot

T-61.246 DSP: GSM codec

T-61.246 DSP: GSM codec T-61.246 DSP: GSM codec Agenda Johdanto Puheenmuodostus Erilaiset codecit GSM codec Kristo Lehtonen GSM codec 1 Johdanto Analogisen puheen muuttaminen digitaaliseksi Tiedon tiivistäminen pienemmäksi Vähentää

Lisätiedot

1. Määritä pienin näytelauseen ehdon mukainen näytetaajuus taajuus seuraaville signaaleille:

1. Määritä pienin näytelauseen ehdon mukainen näytetaajuus taajuus seuraaville signaaleille: TL61, Näytejonosysteemit (K00) Harjoitus 1. Määritä pienin näytelauseen ehdon mukainen näytetaajuus taajuus seuraaville signaaleille: a) 1 (t) = cos(000πt) + sin(6000πt) + cos(00πt) ja ) (t) = cos(00πt)cos(000πt).

Lisätiedot

SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA OSA 2

SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA OSA 2 1 SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA OSA 2 Miten spektri lasketaan moduloiduille ja näytteistetyille tietoliikennesignaaleille? KONVOLUUTIO JA KERTOLASKU 2 Kantataajuussignaali (baseband) = sanomasignaali ilman

Lisätiedot

Radioyhteys: Tehtävien ratkaisuja. 4π r. L v. a) Kiinteä päätelaite. Iso antennivahvistus, radioaaltojen vapaa eteneminen.

Radioyhteys: Tehtävien ratkaisuja. 4π r. L v. a) Kiinteä päätelaite. Iso antennivahvistus, radioaaltojen vapaa eteneminen. 1S1E ietoliikenteen perusteet Metropolia/A. Koivumäki adioyhteys: ehtävien ratkaisuja 1. Langatonta laajakaistaa tarjoavan 3.5 GHz:n taajuudella toimivan WiMAX-verkon tukiaseman lähettimen lähetysteho

Lisätiedot

ELEC-C5070 Elektroniikkapaja (5 op)

ELEC-C5070 Elektroniikkapaja (5 op) (5 op) Luento 5 A/D- ja D/A-muunnokset ja niiden vaikutus signaaleihin Signaalin A/D-muunnos Analogia-digitaalimuunnin (A/D-muunnin) muuttaa analogisen signaalin digitaaliseen muotoon, joka voidaan lukea

Lisätiedot

Käytännön radiotekniikkaa: Epälineaarinen komponentti ja signaalien siirtely taajuusalueessa (+ laboratoriotyön 2 esittely)

Käytännön radiotekniikkaa: Epälineaarinen komponentti ja signaalien siirtely taajuusalueessa (+ laboratoriotyön 2 esittely) Käytännön radiotekniikkaa: Epälineaarinen komponentti ja signaalien siirtely taajuusalueessa (+ laboratoriotyön 2 esittely) ELEC-C5070 Elektroniikkapaja, 21.9.2015 Huom: Kurssissa on myöhemmin erikseen

Lisätiedot

Vahvistimet. Käytetään kvantisointi alue mahdollisimman tehokkaasti Ei anneta signaalin leikkautua. Mittaustekniikka

Vahvistimet. Käytetään kvantisointi alue mahdollisimman tehokkaasti Ei anneta signaalin leikkautua. Mittaustekniikka Vahvistimet Vahvistaa pienen jännitteen tai virran suuremmaksi Vahvistusta voidaan tarvita monessa kohtaa mittausketjua (lähetys- ja vastaanottopuolella) Vahvistuksen valinta Käytetään kvantisointi alue

Lisätiedot

TASA- JA VAIHTOVIRTAPIIRIEN LABORAATIOTYÖ 5 SUODATINPIIRIT

TASA- JA VAIHTOVIRTAPIIRIEN LABORAATIOTYÖ 5 SUODATINPIIRIT TASA- JA VAIHTOVIRTAPIIRIEN LABORAATIOTYÖ 5 SUODATINPIIRIT Työselostuksen laatija: Tommi Tauriainen Luokka: TTE7SN1 Ohjaaja: Jaakko Kaski Työn tekopvm: 02.12.2008 Selostuksen luovutuspvm: 16.12.2008 Tekniikan

Lisätiedot

Signaalit ja järjestelmät aika- ja taajuusalueissa

Signaalit ja järjestelmät aika- ja taajuusalueissa Signaalit ja järjestelmät aika- ja taajuusalueissa Signaalit aika ja taajuusalueissa Muunnokset aika ja taajuusalueiden välillä Fourier sarja (jaksollinen signaali) Fourier muunnos (jaksoton signaali)

Lisätiedot

Esitä koherentin QAM-ilmaisimen lohkokaavio, ja osoita matemaattisesti, että ilmaisimen lähdöstä saadaan kantataajuiset I- ja Q-signaalit ulos.

Esitä koherentin QAM-ilmaisimen lohkokaavio, ja osoita matemaattisesti, että ilmaisimen lähdöstä saadaan kantataajuiset I- ja Q-signaalit ulos. Sgnaalt ja järjestelmät Laskuharjotukset Svu /9. Ampltudmodulaato (AM) Spektranalysaattorlla mtattn 50 ohmn järjestelmässä ampltudmodulaattorn (AM) lähtöä, jollon havattn 3 mpulssa spektrssä taajuukslla

Lisätiedot

ILKKA HULKKO TAAJUUDEN MITTAUS PAINESIGNAALISTA. Kandidaatintyö

ILKKA HULKKO TAAJUUDEN MITTAUS PAINESIGNAALISTA. Kandidaatintyö ILKKA HULKKO TAAJUUDEN MITTAUS PAINESIGNAALISTA Kandidaatintyö Tarkastaja: Konsta Koppinen Työ jätetty tarkastettavaksi: 8.5.2009 II TIIVISTELMÄ TAMPEREEN TEKNILLINEN YLIOPISTO Automaatiotekniikan koulutusohjelma

Lisätiedot

Yleisen antennin säteily k enttien ratk aisem isen v aih eet:

Yleisen antennin säteily k enttien ratk aisem isen v aih eet: Sä te ily k e n ttie n ra tk a ise m in e n Yleisen antennin säteily k enttien ratk aisem isen v aih eet: 1. E tsi A integ roim alla y h tälö A = µ e jβr 4π r V Je j βˆr r dv, (40 ) 2. L ask e E E = jωa

Lisätiedot

RYHMÄKERROIN ÄÄNILÄHDERYHMÄN SUUNTAAVUUDEN

RYHMÄKERROIN ÄÄNILÄHDERYHMÄN SUUNTAAVUUDEN ÄÄNILÄHDERYHMÄN SUUNTAAVUUDEN ARVIOINNISSA Seppo Uosukainen, Jukka Tanttari, Heikki Isomoisio, Esa Nousiainen, Ville Veijanen, Virpi Hankaniemi VTT PL, 44 VTT etunimi.sukunimi@vtt.fi Wärtsilä Finland Oy

Lisätiedot

nykyään käytetään esim. kaapelitelevisioverkoissa radio- ja TVohjelmien

nykyään käytetään esim. kaapelitelevisioverkoissa radio- ja TVohjelmien 2.1.8. TAAJUUSJAKOKANAVOINTI (FDM) kanavointi eli multipleksointi tarkoittaa usean signaalin siirtoa samalla siirtoyhteydellä käyttäjien kannalta samanaikaisesti analogisten verkkojen siirtojärjestelmät

Lisätiedot

SGN-1251 Signaalinkäsittelyn sovellukset Välikoe Heikki Huttunen

SGN-1251 Signaalinkäsittelyn sovellukset Välikoe Heikki Huttunen SGN-5 Signaalinkäsittelyn sovellukset Välikoe.. Heikki Huttunen Tentissä ja välikokeessa saa käyttää vain tiedekunnan laskinta. Tenttikysymyksiä ei tarvitse palauttaa. Sivuilla - on. Sivuilla 4-6 on. Vastaa

Lisätiedot

Luento 7. LTI-järjestelmät

Luento 7. LTI-järjestelmät Luento 7 Lineaaristen järjestelmien analyysi taajuustasossa Taajuusvaste Stabiilisuus..7 LTI-järjestelmät u(t) h(t) y(t) Tarkastellaan lineaarista aikainvarianttia järjestelmää n n m m d d d d yt () =

Lisätiedot

Synteesi-analyysi koodaus

Synteesi-analyysi koodaus Luku 2 Synteesi-analyysi koodaus Tärkein koodausmenetelmä puheenkoodausstandardeissa 9-luvulta alkaen on ollut synteesi-analyysi koodaus (engl. analysis-by-synthesis). Tässä lähestymistavassa optimaaliset

Lisätiedot