Digitaalinen media. Petri Vuorimaa
|
|
|
- Maija Annikki Hyttinen
- 8 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 Digitaalinen media Petri Vuorimaa
2 Luennon sisältö Mitä on digitaalinen media? Mediatyypit Teks; Grafiikka Audio Kuva Video Siirtoformaa;t Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 2
3 Median osuus Teks;data (XML) Tiedon tallentamisen perusteet Yksinkertaiset mediatallenteet (BMP) Häviölliset tallenteet (.mp3,.jpeg) Mul;media, video (MPEG,) AD- muunnos Todellisuuden peiväminen (VR) Tietokonegrafiikan perusteet Todellisuuden lisääminen (AR) 2.3. Luento Jyry Suvilehto Luento Petri Vuorimaa Luento Tapio Takala Luento Lauri Savioja Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 3
4 Synteesiosuus Tiedon tallevaminen Tiedon verkovuminen SemanZnen web ja avoin yhdistevy ;eto TuoVeiden ja palveluiden kehiväminen Tiedonsiirto Digitaalinen media Tietoverkko- liiketoiminta Luento Eero Hyvönen Luento Vesa Kantola 6.5. Luento Sakari Luukkainen Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 4
5 MITÄ ON DIGITAALINEN MEDIA? Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 5
6 Mitä on digitaalinen media? Tannenbaum: VuorovaikuVeinen ;etokoneavusteinen esitys, joka sisältää vähintään kaksi seuraavista mediaelementeistä: teks;, ääni, kuva, video ja animaa;o Vuorimaa: 1. Monta mediaa 2. Vuorovaikutus 3. Aika Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 6
7 Media Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 7
8 Jatkuva- aikainen media Animaa;ot (virtuaalitodellisuus) Audio Video Miten jatkuva- aikainen media eroaa tavallisesta mediasta? Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 8
9 Jatkuvan median käsivelyvaiheet Kaappaus Esi- käsively A/D- muunnos Pakkaus Siirto Toisto Jälki- käsively D/A- muunnos Purku Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 9
10 Vuorovaikutus Vuorovaikutustapa: passiivinen, reak;ivinen, proak;ivinen, tuovava Vuorovaikutuksen taso: käyvöliivymä, sovellus, palvelu, toinen käyväjä Vuorovaikutuksen määrä: ;lausvideo, sähköpos;, videoneuvovelu, videopeli, virtuaalitodellisuus Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 10
11 Aika Esityksen komponen;t on sijoiteltu aika- avaruuteen Eri komponen;t on synkronoitu (eli tahdistevu) keskenään Esitysjärjestelmä tms. huoleh;i, evä synkronoin; toteutuu (nk. orkestroin;) Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 11
12 TEKSTI Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 12
13 Teks; ASCII Teks;dokumen;t Microsoe Word, Adobe Acrobat Rakenteiset dokumen;t SGML, HTML, XML Hyperteks; Hypercards Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 13
14 GRAFIIKKA Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 14
15 Grafiikka BiZkarVa- grafiikka maalaukset Microsoe Paint Vektorigrafiikka piirrokset OpenGL Postscript Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 15
16 AUDIO Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 16
17 Äänen fyysiset ominaisuudet Amplitudi db = 20 log10(a/b) Kuuloraja on 0 db ja kipuraja n db Jakson aika / Taajuus Hz = 1/s Kuuloalue on n. 20 Hz - 20 khz Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 17
18 Pulssikoodimodulaa;o Äänestä otetaan näyveitä näytetaajuudella Näytetaajuuden pitää olla vähintään kaksi kertaa maksimitaajuus (nk. Nyquist taajuus) Yleisiä näytetaajuuksia 8, 44.1 ja 48 KHz Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 18
19 Pulssikoodimodulaa;o (jatk.) Signaalin amplitudi näyveenovohetkellä muutetaan numeroarvoksi Pulse Code Modula;on (PCM) NäyVeidenoVo aiheuvaa kvan;soin;virheen Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 19
20 Taajuusmuunnos Luonnolliset äänet koostuvat ;etystä perustaajuudesta ja sen harmonisista monikerroista Ääni voidaan tällöin esivää käteväs; myös taajuusmuodossa Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 20
21 Klarine;n ääni Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 21
22 Taajuusmuoto Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 22
23 Taajuusmuunnos (jatk.) Fourier muunnoksen kertomet esivävät signaalia taajuus- ulovuvuudessa Sta;onaariset signaalit voidaan esivää tarkas; Fourier- muunnoksen avulla MuuVuvien signaalinen tapauksessa käytetään diskreezä Fourier- muunnosta Yleensä käytetään Fast Fourier Transforma;on (FFT) - algoritmia Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 23
24 Psykoakus;ikka Kuuloais;n ominaisuudet kannavaa huomioida äänen koodauksessa Ääntä kannavaa tarkastella taajuusulovuvuudessa Kuuloraja riippuu taajuudesta Korva on herkkä spektrin laaksoille ja kukkuloille (ns. forman;t) esim. vokaalien tunnistus Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 24
25 Kuuloraja Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 25
26 Psykoakus;ikka (jatk.) Amplitudi Tietylllä taajuudella esiintyvä ääni nostaa kuulorajaa laajemmalla taajuusalueella Taajuus Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 26
27 Pakkausmenetelmät Esim. maskaus- efek;ä voidaan hyödyntää koodauksessa Signaali jaetaan taajuusalueisiin, jotka koodataan erikseen (Subband coding) Esim. Mini Disc - levyt (Sony), DCC- kase;t (Philips) ja MPEG- audio Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 27
28 MP3- pakkausalgoritmi Begin Subband analysis Scale factor calcula;on Coding of scale factors FFT analysis Calcula;on of masking and required bit alloca;on Determina;on of nontransmived subbands Adjustment to fixed bit- rate Quan;za;on of samples Coding of samples Coding of bit alloca;on FormaZng and transmission End Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 28
29 KUVA Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 29
30 Kuvan ja videon koodaus Menetelmät voivat olla hukkaavia tai hukkaamavomia Yleisin hukkaava menetelmä on DCT- muunnos Esim. Huffman koodaus on hukkaamaton Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 30
31 Koodausmenetelmät Kuvien koodaus JPEG (Joint Photographic Expert Group) Videon koodaus H.261, H.263 MPEG (Mo;on Picture Expert Group) Koodausmenetelmät hyödyntävät yleensä useampi erilaisia koodaustekniikoita Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 31
32 JPEG - TavoiVeet Kompressiosuhde / kuvanlaatu voidaan valita Sopii mihin tahansa kuviin Sekä ohjelmisto evä laiveisto Neljä eri moodia: sekven;aalinen koodaus (alkuperäinen järjestys) progressiivien koodaus (monivaiheinen koodaus) hukkaamaton koodaus (täydellinen toisto) hierarkinen koodaus (monta eri resoluu;ota) Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 32
33 JPEG - Arkkitehtuurit Hukkaavissa moodeissa käytetään DCT- koodausta 8 x 8 pikselin lohkoille Sekven;aalisessa moodissa lohkojen DCT- kertoimet lähetään lohko kerrallaan Progressiivisessa moodissa kertoimet talletetaan muis;in ja lähetetään ryhmissä Hierarkisessa moodissa valitaan erilaisia resoluu;ota koodavavaksi Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 33
34 Sekven;aalinen JPEG Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 34
35 Progressiivinen JPEG Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 35
36 Hierarkinen JPEG Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 36
37 Hukkaamaton JPEG Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 37
38 DCT- koodaus ja kvan;soin; Kertoimet voidaan esivää matriisina Kvan;soin; tehdään kvan;soin;taulukon määräämän taulukon mukaises; Kertoimet järjestetään Zig- Zag muotoon Näin nolla- kertoimet saadaan koodin loppuun Run- Length - koodaus eliminoi nollat Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 38
39 DCT- koodaus Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 39
40 DCT- perusfunk;ot Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 40
41 Tilastollinen koodaus Käytössä joko Huffman tai aritmeeznen koodaus Huffman koodaus edellyvää erillistä taulukkoa AritmeeZnen koodaus ei tarvitse taulukkoa, muva vaa;i enemmän laskentaa Lisäksi aritmeezsen koodauksen kompressioaste 5-10 % parempi Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 41
42 Hukkaamaton koodaus Hukkaamaton koodaus käyvää ennustusta Käytössä on seitsemän eri vaihtoehtoa kuinka monta ja mitä pikseliä käytetään Ennustava koodaus pääsee kompressiosuhteeseen 2: Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 42
43 JPEG - Tehokkuus 0,25-0,5 bpp: kohtalainen - hyvä laatu 0,5-0,75 bpp: hyvä - eriväin hyvä laatu 0,75-1,5 bpp: eriväin hyvä laatu 1,5-2,00 bpp: ei erotu alkuperäisestä Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 43
44 VIDEO Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 44
45 MPEG MuistuVaa JPEG- menetelmää Lisäksi huomioitu liikkuvan kuvan ominaisuudet Peräkkäisissä kuvissa on vähän eroja Kuvissa on liikkuvia objekteja Kuvasarjat vaihtuvat harvoin Toteutus on tämän takia monimutkaisempi Usein tarvitaan laiveistototeutusta Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 45
46 Liikkeenennustus Peräkkäisistä kuvista etsitään muutoskohdat Lohkoille lasketaan liike- ennusteet Ennusteita kutsutaan liikevektoreiksi ja ne lähetetään osana koodavua informaa;ota Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 46
47 Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 47
48 Erotuskuvat Ennustetusta ja todellisesta kuvasta lasketaan erotuskuvat Erotuskuvasta lähetetään vain muutoskohdat MPEG-menetelmässä hyödynntetään myös ennustusta kahteen suuntaan: I = alkuperäiset kuvat P = eteenpäin ennustus B = ennustus kahteensuuntaan Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 48
49 MPEG- kuvasarja Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 49
50 SIIRTOFORMAATIT Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 50
51 Siirtoformaa;t Mul;mediasovellusten yhteistoiminta ja siirto verkossa vaa;i yhtenäisiä siirtoformaaveja SiirtoformaaZ määrivelee: ajan, paikan, rakenteen ja toiminnan (proseduurit) Ilman siirtoformaaza yhdellä sovelluksella tuotevua sisältöä ei voi lukea ja käyvää toisella sovelluksella Konversiotyökalut on huono ratkaisu Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 51
52 Sovellusalueet Yhtenäistä siirtoformaaza voidaan käyvää moneen tarkoitukseen: tallennusformaaz (esim. Macromedia Director) siirtoformaaz (esim. CD- ROM) reaaliaikainen siirtoformaaz (esim. digitaalinen tv) sovellusten välinen ;edonsiirto (esim. ryhmätyö) Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 52
53 Vaa;mukset Datamalli: aika, synkronoin;, eri formaa;t, osoitus, hyperlinkit, interak;ivisuus Skrip;t: ohjelmoin;kieli tai graafinen ohjelmoin; KapasiteeZ: määrively ei yleensä vie paljon ;laa Hakuaika: purku oltava nopeaa, progressiivinen resoluu;o ym. SiirreVävyys: laiveisto- ja alustariippumavomuus LaajenneVavuus: uudet formaa;t, atribuu;t jne Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 53
54 MHEG ISO:n työryhmä Oliopohjainen mul;- ja hypermedian siirtoformaaz Tukee interak;ivisuuva ja reaaliaikaista siirtoa MääriVelee lopullisen esitysmuodon Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 54
55 Ominaisuudet MääriVelee joukon alustariippumavomia komponenveja interak;ivisuuva varten Interak;ivuus voidaan toteuvaa kahdella tapaa: komponen;t linkitetään erilaisiin tapahtumiin käytetään skriptauskieltä Tapahtumat syntyvät ajoitusmäärityksistä tai käyväjän toimenpiteistä Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 55
56 Ominaisuudet (jatk.) Sekä paikallisen evä ajallisen sijainnin määrively mahdollista Makrojen avulla voidaan määritellä monimutkaisia objekteja malleja käyväen Sisältää myös tukea reaaliaikaista siirtoa varten Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 56
57 MHEG- luokkahierarkia MH- object Behavior Ac;on Link Script Component Content Interac;on Selec;on Modifica;on Composite Descriptor Macro Macro Defini;on Macro Use Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 57
58 HTML HTML on myös siirtoformaaz Ominaisuudet ovat rajallisia HTML = rakenteinen dokumenz, linkit DOM- malli mahdollistaa sisällön muokkauksen ECMAScript (JavaScript) = interak;ivisuus Tyylisivut (Cascading Style Sheets) = sijoivelu Synkronoin; puuvuu SMIL 3.0 External Timing Module Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 58
Mul$media. Jyry Suvilehto Alkuperäiset kalvot Petri Vuorimaa
Mul$media Jyry Suvilehto Alkuperäiset kalvot Petri Vuorimaa Luennon sisältö Mitä on mul$media? Mediatyypit Teks$ Grafiikka Audio Kuva Video Siirtoformaa$t 19.3.2010 Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos
Mitä on multimedia? Multimedia. Jatkuva-aikainen media. Yleisimmät mediatyypit. Jatkuvan median käsittelyvaiheet. Interaktiivuus
Multimedia Mitä on multimedia? Mediatyypit +Teksti + Grafiikka + Audio + Kuva +Video Siirtoformaatit Mitä on multimedia? Multimedia = monta mediaa Käyttäjän vuorovaikutus = interaktiivisuus Käsikirjoitus
Multimedia. Mitä on multimedia? Mediatyypit. Siirtoformaatit. + Teksti + Grafiikka + Audio + Kuva + Video. Petri Vuorimaa 1
Multimedia Mitä on multimedia? Mediatyypit + Teksti + Grafiikka + Audio + Kuva + Video Siirtoformaatit Petri Vuorimaa 1 Mitä on multimedia? Multimedia = monta mediaa Käyttäjän vuorovaikutus = interaktiivisuus
Multimedia. Petri Vuorimaa
Multimedia Petri Vuorimaa Luennon sisältö Mitä on multimedia? Mediatyypit Teksti Grafiikka Audio Kuva Video Siirtoformaatit 19.3.2010 Petri Vuorimaa / Mediatekniikan laitos 2 Multimediaosuus Tekstidata
Multimedia. Mitä on multimedia? Mediatyypit. Siirtoformaatit. Teksti Grafiikka Audio Kuva Video
Multimedia Mitä on multimedia? Mediatyypit Teksti Grafiikka Audio Kuva Video Siirtoformaatit 1 Mitä on multimedia? Tannenbaum: Vuorovaikutteinen tietokoneavusteinen esitys, joka sisältää vähintään kaksi
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
Digitaalinen audio & video, osa I. Johdanto. Digitaalisen audion sovellusalueet. Johdanto. Taajuusalue. Psykoakustiikka. Johdanto Digitaalinen audio
Digitaalinen audio & video, osa I Johdanto Digitaalinen audio + Psykoakustiikka + Äänen digitaalinen esitys Digitaalinen kuva +JPEG Petri Vuorimaa 1 Johdanto Multimediassa hyödynnetään todellista ääntä,
Digitaalinen audio & video, osa I
Digitaalinen audio & video, osa I Johdanto Digitaalinen audio + Psykoakustiikka + Äänen digitaalinen esitys Digitaalinen kuva +JPEG Petri Vuorimaa 1 Johdanto Multimediassa hyödynnetään todellista ääntä,
Digitaalinen Audio & Video I
Digitaalinen Audio & Video I Johdanto Digitaalinen audio Psykoakustiikka Äänen digitaalinen esitys Monikanavaääni ja äänen digitaalinen siirto Digitaalinen kuva Diskreetti kosiinimuunnos JPEG 1 Johdanto
Multimedia. Mitä on multimedia? Mediatyypit. Teksti Grafiikka Audio Kuva Video
Multimedia Mitä on multimedia? Mediatyypit Teksti Grafiikka Audio Kuva Video 1 Mitä on multimedia? Tannenbaum: Vuorovaikutteinen tietokoneavusteinen esitys, joka sisältää vähintään kaksi seuraavista mediaelementeistä:
Kuvan pakkaus JPEG (Joint Photographic Experts Group)
Kuvan pakkaus JPEG (Joint Photographic Experts Group) Arne Broman Mikko Toivonen Syksy 2003 Historia 1840 1895 1920-luku 1930-luku Fotografinen filmi Louis J. M. Daguerre, Ranska Ensimmäinen julkinen elokuva
Siirtoformaatit. Johdanto. Yleistä. Sovellusalueet. Eri formaatit. Käyttötarkoitukset
Siirtoformaatit Johdanto Sovellusalueet Vaatimukset Raita- ja oliomalli Reaaliaikainen tiedonsiirto Erilaiset siirtoformaatit Vertailu Johdanto Multimediatuotteiden siirrossa tarvitaan alusta- ja ohjelmistoriippumattomia
Siirtoformaatit. Johdanto Sovellusalueet Vaatimukset Raita- ja oliomalli Reaaliaikainen tiedonsiirto Erilaiset siirtoformaatit Vertailu
Siirtoformaatit Johdanto Sovellusalueet Vaatimukset Raita- ja oliomalli Reaaliaikainen tiedonsiirto Erilaiset siirtoformaatit Vertailu 1 Johdanto Multimediatuotteiden siirrossa tarvitaan alusta- ja ohjelmistoriippumattomia
Tassu Takala pääaineinfo 2.3.2009
Tassu Takala pääaineinfo 2.3.2009 1 Kaksi näkökulmaa mediaan Tekniikka eri medialajeja ja koosteita käsittelevät algoritmit uudet teknologiat Sisältö mediatuotteiden käsittely valmiilla välineillä tuotantoprosessin
AV-muotojen migraatiotyöpaja - video. KDK-pitkäaikaissäilytys seminaari / Juha Lehtonen
AV-muotojen migraatiotyöpaja - video KDK-pitkäaikaissäilytys 2013 -seminaari 6.5.2013 / Juha Lehtonen Elävän kuvan muodot Videoon vaikuttavia asioita Kuvamuotojen ominaisuudet Audiomuotojen ominaisuudet
Tiedon esitys tietokoneessa. Jyry Suvilehto T-110.1100 Johdatus tietoliikenteeseen ja multimediatekniikkaan kevät 2010
Tiedon esitys tietokoneessa Jyry Suvilehto T-110.1100 Johdatus tietoliikenteeseen ja multimediatekniikkaan kevät 2010 Luennon sisältö 1. Kurssin loppupuolen rakenne 2. Tiedon binääriluonne AD-muunnos 3.
AV-muotojen migraatiotyöpaja - ääni. KDK-pitkäaikaissäilytys 2013 -seminaari 6.5.2013 / Juha Lehtonen
AV-muotojen migraatiotyöpaja - ääni KDK-pitkäaikaissäilytys 2013 -seminaari 6.5.2013 / Juha Lehtonen Äänimuodot Ääneen vaikuttavia asioita Taajuudet Äänen voimakkuus Kanavien määrä Näytteistys Bittisyvyys
Johdanto. Agenda. Tuotantoprosessi. Historiallinen kehitys. Konsepti. Tuotantoprosessin vaiheet
Agenda Johdanto Tuotantoprosessi Työkalut Esteet Kehittämisalueet Johdanto Multimediasovellukset tuotetaan erilaisten tuotantotyökalujen avulla Sovellusten käsin koodaaminen on liian kallista Sovellukset
Signaalien datamuunnokset
Signaalien datamuunnokset Datamuunnosten teoriaa Muunnosten taustaa Muunnosten teoriaa Muunnosten rajoituksia ja ongelmia Petri Kärhä 06/02/2004 Luento 4a: Signaalien datamuunnokset 1 Digitaalitekniikan
T Multimediatekniikka
T-111.2350 Multimediatekniikka Prof. Petri Vuorimaa Tietoliikenneohjelmistojen ja multimedian laboratorio puh. 451 4794 email Petri.Vuorimaa@tkk.fi http://www.tml.hut.fi/~pv/ Agenda Aihe Ilmoittautuminen
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
Signaalien datamuunnokset. Digitaalitekniikan edut
Signaalien datamuunnokset Datamuunnosten teoriaa Muunnosten taustaa Muunnosten teoriaa Muunnosten rajoituksia ja ongelmia Petri Kärhä 09/02/2009 Signaalien datamuunnokset 1 Digitaalitekniikan edut Tarkoituksena
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
1. Perusteita. 1.1. Äänen fysiikkaa. Ääniaalto. Aallonpituus ja amplitudi. Taajuus (frequency) Äänen nopeus
1. Perusteita 1. Äänen fysiikkaa 2. Psykoakustiikka 3. Äänen syntetisointi 4. Samplaus ja kvantisointi 5. Tiedostoformaatit 1.1. Äänen fysiikkaa ääni = väliaineessa etenevä mekaaninen värähtely (aaltoliike),
Kuvan- ja videontiivistys. Mikko Nuutinen 14.2.2013
Kuvan- ja videontiivistys Mikko Nuutinen 14.2.2013 Oppimistavoitteet Redundanssi kuvissa: esimerkkitapauksina koodaus-, pikseleiden välinen sekä psykovisuaalinen redundanssi Kuvantiivistys: JPEG-koodauksen
Videotekniikka. Videosignaali Kamerasensorit Värioppi Väritelevisio Laitteisto. Petri Vuorimaa 1
Videotekniikka Videosignaali Kamerasensorit Värioppi Väritelevisio Laitteisto Petri Vuorimaa 1 Videosignaali Videokamera skannaa kuvaa rasterikuvion mukaisesti Skannaus alkaa vasemmasta yläreunasta ja
Spektri- ja signaalianalysaattorit
Spektri- ja signaalianalysaattorit Pyyhkäisevät spektrianalysaattorit Suora pyyhkäisevä Superheterodyne Reaaliaika-analysaattorit Suora analoginen analysaattori FFT-spektrianalysaattori DFT FFT Analysaattoreiden
Alla olevassa kuvassa on millisekunnin verran äänitaajuisen signaalin aaltomuotoa. Pystyakselilla on jännite voltteina.
TT12S1E Tietoliikenteen perusteet Metropolia/A. Koivumäki 1 Kirjan lukuun 3 liittyvää lisäselitystä ja esimerkkejä Kirjan luvussa 3 (Signals Carried over the Network) luodaan katsaus siihen, minkälaisia
Kurssijärjestelyt. ME-C2300 Verkkojulkaisemisen perusteet (5 op) Mari Hirvi Informaatioverkostot / Mediatekniikan laitos
Kurssijärjestelyt ME-C2300 Verkkojulkaisemisen perusteet (5 op) Mari Hirvi Informaatioverkostot / Mediatekniikan laitos (Alkuperäiset luentokalvot: Markku Laine) 8. syyskuuta 2015 Luennon sisältö Kurssin
Kojemeteorologia. Sami Haapanala syksy 2013. Fysiikan laitos, Ilmakehätieteiden osasto
Kojemeteorologia Sami Haapanala syksy 2013 Fysiikan laitos, Ilmakehätieteiden osasto Datan käsittely ja tallentaminen Käytännössä kaikkien mittalaitteiden ensisijainen signaali on analoginen Jotta tämä
Juha Henriksson. Digitaalinen äänentallennus. 5.12.2005 Dr. Juha Henriksson Finnish Jazz & Pop Archive
Juha Henriksson Digitaalinen äänentallennus 1 Äänen korkeus Ääni on värähtelyä, joka etenee ilmassa ilmamolekyylien harventumina ja tiivistyminä Äänen korkeutta kutsutaan äänen taajuudeksi Taajuuden yksikkö
Laskuharjoitus 4 ( ): Tehtävien vastauksia
TT12S1E Tietoliikenteen perusteet Metropolia/A. Koivumäki Laskuharjoitus 4 (2.10.2013): Tehtävien vastauksia 1. Tutkitaan signaalista näytteenotolla muodostettua PAM (Pulse Amplitude Modulation) -signaalia.
Ongelma 1: Onko datassa tai informaatiossa päällekkäisyyttä?
Ongelma 1: Onko datassa tai informaatiossa päällekkäisyyttä? 2012-2013 Lasse Lensu 2 Ongelma 2: Voidaanko dataa tai informaatiota tallettaa tiiviimpään tilaan koodaamalla se uudelleen? 2012-2013 Lasse
Matematiikka ja teknologia, kevät 2011
Matematiikka ja teknologia, kevät 2011 Peter Hästö 3. helmikuuta 2011 Matemaattisten tieteiden laitos Sisältö Kurssi koostuu kuudesta (seitsemästä) toisistaan riippumattomasta luennosta. Aihepiirit ovat:
Kurssijärjestelyt. CS-1180 Verkkojulkaisemisen perusteet (5 op) Hanna Hämäläinen Informaatioverkostot / Mediatekniikan laitos
Kurssijärjestelyt CS-1180 Verkkojulkaisemisen perusteet (5 op) Hanna Hämäläinen Informaatioverkostot / Mediatekniikan laitos (Alkuperäiset luentokalvot: Markku Laine) 10. Tammikuuta 2017 Luennon sisältö
JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS
JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS TERMINATOR SIGNAALINKÄSITTELY KUVA VOIDAAN TULKITA KOORDINAATTIEN (X,Y) FUNKTIONA. LÄHDE: S. SEITZ VÄRIKUVA KOOSTUU KOLMESTA KOMPONENTISTA (R,G,B). ÄÄNI VASTAAVASTI MUUTTUJAN
Dynamiikan hallinta Lähde: Zölzer. Digital audio signal processing. Wiley & Sons, 2008. Zölzer (ed.) DAFX Digital Audio Effects. Wiley & Sons, 2002.
Dynamiikan hallinta Lähde: Zölzer. Digital audio signal processing. Wiley & Sons, 2008. Zölzer (ed. DAFX Digital Audio Effects. Wiley & Sons, 2002. Sisältö:! Johdanto!! Ajallinen käyttäytyminen! oteutus!
JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS
JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS TERMINATOR SIGNAALINKÄSITTELY KUVA VOIDAAN TULKITA KOORDINAATTIEN (X,Y) FUNKTIONA. LÄHDE: S. SEITZ VÄRIKUVA KOOSTUU KOLMESTA KOMPONENTISTA (R,G,B). ÄÄNI VASTAAVASTI MUUTTUJAN
JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS
JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS TERMINATOR SIGNAALINKÄSITTELY KUVA VOIDAAN TULKITA KOORDINAATTIEN (X,Y) FUNKTIONA. LÄHDE: S. SEITZ VÄRIKUVA KOOSTUU KOLMESTA KOMPONENTISTA (R,G,B). ÄÄNI VASTAAVASTI MUUTTUJAN
WWW-ohjelmoinnin kokonaisuus. WWW-OHJELMOINTI 1 Merkkauskielet. Merkkauskielten idea. Merkkauskielet (markup languages) Merkkauskielten merkitys
WWW-OHJELMOINTI 1 WWW-ohjelmoinnin kokonaisuus SGML, XML, HTML WWW-selaimen sovellusohjelmointi WWW-palvelimen sovellusohjelmointi Eero Hyvönen Tietojenkäsittelytieteen laitos Helsingin yliopisto 26.10.2000
Numeeriset menetelmät
Numeeriset menetelmät Luento 13 Ti 18.10.2011 Timo Männikkö Numeeriset menetelmät Syksy 2011 Luento 13 Ti 18.10.2011 p. 1/43 p. 1/43 Nopeat Fourier-muunnokset Fourier-sarja: Jaksollisen funktion esitys
ARVO - verkkomateriaalien arviointiin
ARVO - verkkomateriaalien arviointiin Arvioitava kohde: Jenni Rikala: Aloittavan yrityksen suunnittelu, Arvioija: Heli Viinikainen, Arviointipäivämäärä: 12.3.2010 Osa-alue 5/8: Mediaelementit Edellinen
JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS
JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS TERMINATOR SIGNAALINKÄSITTELY KUVA VOIDAAN TULKITA KOORDINAATTIEN (X,Y) FUNKTIONA. LÄHDE: S. SEITZ VÄRIKUVA KOOSTUU KOLMESTA KOMPONENTISTA (R,G,B). ÄÄNI VASTAAVASTI MUUTTUJAN
8 Multimedian elementtejä: kuva
8 Multimedian elementtejä: kuva Näyttävän hypermedian keskeinen elementti on kuva. Kuvankäsittelyyn liittyy sekä teknisiä (miten) että sisällöllisiä piirteitä (mitä ja kenelle). Seuraavassa käsitellään
Digitaalinen audio
8003203 Digitaalinen audio Luennot, kevät 2005 Tuomas Virtanen Tampereen teknillinen yliopisto Kurssin tavoite Johdanto 2 Tarjota tiedot audiosignaalinkäsittelyn perusteista perusoperaatiot, sekä niissä
Puhetie, PCM järjestelmä, johtokoodi
Puhetie, PCM järjestelmä, johtokoodi PCM~PulseCodeModulation Näytteenotto Kvantisointi ÿ Lineaarinen ÿ Epälineaarinen Kvantisointisärö TDM-kanavointi PCM-kehysrakenne, CRC -ylikehys PCM, PCM, PCM 8, PCM
JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS
JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS TERMINATOR SIGNAALINKÄSITTELY KUVA VOIDAAN TULKITA KOORDINAATTIEN (X,Y) FUNKTIONA. LÄHDE: S. SEITZ VÄRIKUVA KOOSTUU KOLMESTA KOMPONENTISTA (R,G,B). ÄÄNI VASTAAVASTI MUUTTUJAN
A B = 100, A = B = 0. D = 1.2. Ce (1.2 D. C (t D) 0, t < 0. t D. )} = Ae πjf D F{Π( t D )} = ADe πjf D sinc(df)
ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät Syksy 5 Tehtävä 3. a) Suoran tapauksessa ratkaistaan kaksi tuntematonta termiä, A ja B, joten tarvitaan kaksi pistettä, jotka ovat pisteet t = ja t =.. Saadaan yhtälöpari
Johdatus rakenteisiin dokumentteihin
-RKGDWXVUDNHQWHLVLLQGRNXPHQWWHLKLQ 5DNHQWHLQHQGRNXPHQWWL= rakenteellinen dokumentti dokumentti, jossa erotetaan toisistaan dokumentin 1)VLVlOW, 2) UDNHQQHja 3) XONRDVX(tai esitystapa) jotakin systemaattista
Matlab-tietokoneharjoitus
Matlab-tietokoneharjoitus Tämän harjoituksen tavoitteena on: Opettaa yksinkertaisia piirikaavio- ja yksikkömuunnoslaskuja. Opettaa Matlabin perustyökaluja mittausten analysoimiseen. Havainnollistaa näytteenottotaajuuden,
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
Videoneuvottelu. Johdanto. Järjestelmät. Telepresensce. Laitteisto. Ryhmäneuvottelut
Videoneuvottelu Johdanto Johdanto Standardit Tuotteet Internet-puhelut Videoneuvottelua voidaan käyttää + Audio-visuaalinen kommunikointi + Dokumenttien jakaminen: teksti, taulukot ja kuvat Useita etuja
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
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,
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:
Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 14. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 14 () Numeeriset menetelmät / 55
Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 14 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 14 () Numeeriset menetelmät 15.5.2013 1 / 55 Luennon 14 sisältö Nopeat Fourier-muunnokset (FFT) Yleinen algoritmi 2-kantainen
Tietoliikennesignaalit & spektri
Tietoliikennesignaalit & spektri 1 Tietoliikenne = informaation siirtoa sähköisiä signaaleja käyttäen. Signaali = vaihteleva jännite (tms.), jonka vaihteluun on sisällytetty informaatiota. Signaalin ominaisuuksia
5 Akustiikan peruskäsitteitä
Puheen tuottaminen, havaitseminen ja akustiikka / Reijo Aulanko / 2016 2017 14 5 Akustiikan peruskäsitteitä ääni = ilmapartikkelien edestakaista liikettä, "tihentymien ja harventumien" vuorottelua, ilmanpaineen
Tiistai klo 10-12 Jari Eerola 20.1.2015
Tiistai klo 10-12 Jari Eerola 20.1.2015 } 20.1. Kuvaajatyypit ja ohjelmat Analyysiohjelmista Praat ja Sonic Visualiser Audacity } 27.1. Nuotinnusohjelmista Nuotinnusohjelmista Musescore } Tietokoneavusteinen
SGN-4200 Digitaalinen Audio Harjoitustyö-info
1 SGN-4200 Digitaalinen Audio Harjoitustyö-info 04.04.2012 Joonas Nikunen Harjoitystyö - 2 Suorittaminen ja Käytännöt Kurssin pakollinen harjoitustyö: Harjoitellaan audiosignaalinkäsittelyyn tarkoitetun
Puheenkoodaus. Olivatpa kerran iloiset serkukset. PCM, DPCM ja ADPCM
Puheenkoodaus Olivatpa kerran iloiset serkukset PCM, DPCM ja ADPCM PCM eli pulssikoodimodulaatio Koodaa jokaisen signaalinäytteen binääriseksi (eli vain ykkösiä ja nollia sisältäväksi) luvuksi kvantisointitasolle,
Digi-tv vastaanottimella toteutetut interaktiiviset sovellukset
Vaatimusmäärittely Digi-tv vastaanottimella toteutetut interaktiiviset sovellukset Versio Päiväys Tekijä Kuvaus 0.1 12.10.01 Pekka Koskinen Ensimmäinen luonnos 0.2 17.10.01 Pekka Koskinen Lisätty vaatimuksia
Samurai helppokäyttöinen ohjelma melun ja värähtelyjen mittauksiin
Samurai helppokäyttöinen ohjelma melun ja värähtelyjen mittauksiin SAMURAI on SINUS Messtechnik GmbH:n uusin ohjelmisto melun ja tärinän mittauksiin ja reaaliaikaiseen analysointiin. Tiedonkeruulaitteena
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
XML prosessori. XML prosessointi. XML:n kirjoittaminen. Validoiva jäsennin. Tapahtumaohjattu käsittely. Tapahtumaohjattu käsittely.
XML prosessointi Miten XML dokumentteja luetaan ja kirjoitetaan XML prosessori lukee ja välittää XML dokumentin sovellukselle. Se sisältää entieettikäsittelijän (mahdollisesti) XML jäsentimen Sovellus
Heikki Helin Metatiedot ja tiedostomuodot
Heikki Helin 6.5.2013 Metatiedot ja tiedostomuodot KDK:n metatiedot ja tiedostomuodot KDK:n tekniset määritykset ja niiden väliset suhteet Aineistojen valmistelu ja paketointi on hyödyntäville organisaatioille
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
Tietoliikenteen fyysinen kerros. Tietoliikenne kohtaa todellisuuden Kirja sivut 43-93
Tietoliikenteen fyysinen kerros Tietoliikenne kohtaa todellisuuden Kirja sivut 43-93 Data ja informaatio Data: koneiden tai ihmisten käsiteltävissä oleva tiedon esitysmuoto Informaatio: datan merkityssisältö
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
IT-OSAAJA, TIETOJENKÄSITTELYN ERIKOISTUMISOPINNOT
IT-OSAAJA, TIETOJENKÄSITTELYN ERIKOISTUMISOPINNOT KOULUTUKSEN KOHDERYHMÄ SISÄLTÖ Koulutuksen tavoitteena on antaa opiskelijalle valmiudet uusien tietoteknisten menetelmien ja välineiden hyödyntämiseen.
Muistio. Att:Videokerho Monitori ry:n jäsenet SUB: ÄÄNI-KUVA- JA VIDEOTIEDOSTOFORMAATIT. 1 Tiedostojärjestelmistä
Pvm:01.03.2011 Att:Videokerho Monitori ry:n jäsenet SUB: ÄÄNI-KUVA- JA VIDEOTIEDOSTOFORMAATIT 1 Tiedostojärjestelmistä Tietokoneiden sisäisessä tietojenkäsittelyssä ja tietojen hallinnassa on käytössä
Kapeakaistainen signaali
Tiedonsiirrossa sellaiset signaalit ovat tyypillisiä, joilla informaatio jakautuu kapealle taajuusalueelle jonkun keskitaajuuden ympäristöön. Tällaisia signaaleja kutustaan kapeakaistaisiksi signaaleiksi
Vaatimusmäärittely Ohjelma-ajanvälitys komponentti
Teknillinen korkeakoulu 51 Vaatimusmäärittely Ohjelma-ajanvälitys komponentti Versio Päiväys Tekijä Kuvaus 0.1 21.11.01 Oskari Pirttikoski Ensimmäinen versio 0.2 27.11.01 Oskari Pirttikoski Lisätty termit
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
Valmiustaitoja biokemisteille
Valmiustaitoja biokemisteille jatkuu 3-Harjoituskerta Kuvan käsittely Microsoft PowerPointilla, kuvan tuominen Wordiin ja kuvatekstin lisääminen Ma 11.2.2019 Valmiustaitoja biokemisteille - Aikataulu Ryhmä
Organization of (Simultaneous) Spectral Components
Organization of (Simultaneous) Spectral Components ihmiskuulo yrittää ryhmitellä ja yhdistää samasta fyysisestä lähteestä tulevat akustiset komponentit yhdistelyä tapahtuu sekä eri- että samanaikaisille
Digitaalitekniikan matematiikka Luku 13 Sivu 1 (10) Virheen havaitseminen ja korjaus
Digitaalitekniikan matematiikka Luku 13 Sivu 1 (10) Digitaalitekniikan matematiikka Luku 13 Sivu 2 (10) Johdanto Tässä luvussa esitetään virheen havaitsevien ja korjaavien koodaustapojen perusteet ja käyttösovelluksia
ZAP SR300 Touch 8GB 100469
ZAP SR300 Touch 8GB 100469 Pikaopas Tekniset yleistiedot: Näyttö: 3 TFT-kosketusnäyttö; 400x240 pikseliä, 262,000 väriä. Audioformaatit: MP3, WMA, WAV, FLAC, APE, AAC ym. Videoformaatit: RM (Real Media),
Verkkosivut perinteisesti. Tanja Välisalo 11.2.2009
Verkkosivut perinteisesti Tanja Välisalo 11.2.2009 WWW-sivujen vieminen omaan kotisivutilaan yliopiston mikroverkossa https://salasana.jyu.fi Klikkaa painiketta Activate WWW Klikkaa painiketta Activate
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
Kojemeteorologia. Sami Haapanala syksy 2013. Fysiikan laitos, Ilmakehätieteiden osasto
Kojemeteorologia Sami Haapanala syksy 2013 Fysiikan laitos, Ilmakehätieteiden osasto Kojemeteorologia, 3 op 9 luentoa, 3 laskuharjoitukset ja vierailu mittausasemalle Tentti Oppikirjana Rinne & Haapanala:
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)
9 Multimedian elementtejä: ääni Webissä
9 Multimedian elementtejä: ääni Webissä Ääni on multimedian ja siten hypermedian keskeisiä osa-alueita, joka on kuitenkin tietokonemaailmassa ollut pitkään vähemmällä huomiolla Ääniä käytetään: - sellaisenaan
Jukka Pätynen. Jukka, Jussi, Niklas, aiheassistenat 5: Tilaääni Prof. Ville Pulkki, Juhani Paasonen
Puheenkoodaus Jukka Pätynen Aikataulu Viikko Luento Ope-ajat Harjoitus 0: 12.9- Johdanto Jukka, Jussi, Niklas OhjelmoinAympäristöt 15.9. Palautus: Vastaa ryhmätyökyselyyn 1: 19.9- Audio 1, ryhmäjako Jukka
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:
Agenda. Johdanto Tuotantoprosessi Työkalut Esteet Kehittämisalueet. Petri Vuorimaa 1
Agenda Johdanto Tuotantoprosessi Työkalut Esteet Kehittämisalueet Petri Vuorimaa 1 Johdanto Multimediasovellukset tuotetaan erilaisten tuotantotyökalujen avulla Sovellusten käsin koodaaminen on liian kallista
Äänen eteneminen ja heijastuminen
Äänen ominaisuuksia Ääni on ilmamolekyylien tihentymiä ja harventumia. Aaltoliikettä ja värähtelyä. Värähtelevä kappale synnyttää ääntä. Pistemäinen äänilähde säteilee pallomaisesti ilman esteitä. Käytännössä
VisualStudio Pikaopas, osa 1: WEB sivujen suunnittelu
HAAGA HELIA/IltaTiko ICT2TD005: Ohjelmisto suunnittelutaito 1 VisualStudio Pikaopas, osa 1: WEB sivujen suunnittelu Tämä pikaopas opastaa käyttämään VisualStudion web sivujen suunnittelu ja toteutusominaisuuksia.
Numeeriset menetelmät
Numeeriset menetelmät Luento 14 To 20.10.2011 Timo Männikkö Numeeriset menetelmät Syksy 2011 Luento 14 To 20.10.2011 p. 1/39 p. 1/39 Nopeat Fourier-muunnokset Diskreetti Fourier-muunnos ˆf k = 1 N 1 N
S-108.3020 Elektroniikan häiriökysymykset. Laboratoriotyö, kevät 2010
1/7 S-108.3020 Elektroniikan häiriökysymykset Laboratoriotyö, kevät 2010 Häiriöiden kytkeytyminen yhteisen impedanssin kautta lämpötilasäätimessä Viimeksi päivitetty 25.2.2010 / MO 2/7 Johdanto Sähköisiä
Tekniikka ja liikenne (5) Tietoliikennetekniikan laboratorio
Tekniikka ja liikenne 4.4.2011 1 (5) Tietoliikennetekniikan laboratorio Työ 1 PCM-työ Työn tarkoitus Työssä tutustutaan pulssikoodimodulaation tekniseen toteutustapaan. Samalla nähdään, miten A/Dmuunnin
SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti
SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti 18.3.2008 Kirjoita nimesi ja opiskelijanumerosi jokaiseen paperiin. Vastauspaperit tullaan irrottamaan toisistaan. Jos tila ei riitä, jatka kääntöpuolelle
Webinaarin osallistujan ohje
Webinaarin osallistujan ohje 9.10.2015 Webinaariohjelmisto Kiinko käyttää webinaareissaan WebEx-ohjelmistoa Se mahdollistaa tietokoneiden väliset neuvottelut, kokoukset ja koulutukset internet-yhteyden
Verkkojulkaisualusta Moniviestin.
Verkkojulkaisualusta Moniviestin http://moniviestin.jyu.fi Mikä on Moniviestin? http://moniviestin.jyu.fi Jyväskylän yliopiston virtuaaliyliopistohankkeen kehittämä verkkojulkaisualusta Hyödynnetään kaikkia
Tiedonsiirron perusteet ja fyysinen kerros. Tietoliikenne kohtaa todellisuuden OSI-mallin alimmainen kerros Kirja sivut 43-93
Tiedonsiirron perusteet ja fyysinen kerros Tietoliikenne kohtaa todellisuuden OSI-mallin alimmainen kerros Kirja sivut 43-93 Data ja informaatio Data: koneiden tai ihmisten käsiteltävissä oleva tiedon
Alipäästösuotimen muuntaminen muiksi perussuotimiksi
Alipäästösuotimen muuntaminen muiksi perussuotimiksi Usein suodinsuunnittelussa on lähtökohtana alipäästösuodin (LPF), josta voidaan yksinkertaisilla operaatioilla muodostaa ylipäästö- (HPF), kaistanpäästö-
Åbo Akademi 3.5.2011 klo 12-16. Mietta Lennes mietta.lennes@helsinki.fi. Nykykielten laitos Helsingin yliopisto
Åbo Akademi 3.5.2011 klo 12-16 Mietta Lennes mietta.lennes@helsinki.fi Nykykielten laitos Helsingin yliopisto Praat-puheanalyysiohjelma Mikä on Praat? Mikä on Praat? Praat [Boersma and Weenink, 2010] on
AVOIMET KOULUTUKSET. kevät ja syksy 2017
AVOIMET KOULUTUKSET kevät ja syksy 2017 WISTEC TRAINING OY ITÄMERENKATU 1, 00180 HELSINKI INFO@WISTEC.FI PUH. 030 670 5320 (MA-PE KLO 9-17) WWW.WISTEC.FI TERVETULOA KOULUTUKSIIN! Löydät koulutustarjontamme
Digitaalisen median tekniikat Luento 1: Intro
Digitaalisen median tekniikat Luento 1: Intro Web Mahtava alusta tiedon välittämiseen! Information Superhighway! Web Archive! Gutenberg! DEMO Kirjasto ja analoginen media digitaaliseksi Julkaisutekniikan
Wikit ja blogit opetuksessa
Wikit ja blogit opetuksessa - sosiaalisen median abc Tampere 11.04.08 Antero Aunesluoma Kuka? Antero Aunesluoma VTM / Verkkopedagogiikan asiantuntija Hy / Opetusteknologiakeskus Edelleenkin innostunut