Anturifuusio Kalman suotimella

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Anturifuusio Kalman suotimella"

Transkriptio

1 Aalto-liopisto Sähöteniian oreaoulu Sähöteniian ja autoaation laitos ELEC-C.3 Autoaatio- ja ssteeiteniian laboratoriotöt ö nro: 6 Anturifuusio Kalan suotiella ( Anturifuusio Kalan suotiella Sisältö:. YLEISÄ YÖSSÄ KÄYEÄVÄ ALGORIMI KALMAN SUODIN rosessin tilaalli Ennustusasel äiitsasel LAAJENNEU KALMAN SUODIN RAUCH-UNG-SRIEBEL SILOIN JÄRJESELMÄN KUVAUS MIAUKSE KYKENNÄ OHJELMISO JÄRJESELMÄSSÄ KÄYEY MALLI KINEMAAINEN MALLI VIISIILAINEN ILAMALLI GS- JA ODOMERIAMIAUSEN YHDISÄMISEEN WIENERIN NOEUSMALLI ELKILLE GS-MIAUKSILLE SIMULOINI ESIEHÄVÄ LABORAORIOSSA EHÄVÄ YÖ... 5

2 ö nro 6 Anturifuusio Kalan suotiella 2 (6. Yleistä Anturifuusiolla taroitetaan eri ittalaitteiden saanaiaisesti tuottaan inforaation hdistäistä soellusen annalta ieleääsi ja inforaatiosisällöltään suureasi oonaisuudesi. Anturifuusiossa pritään inioiaan irhettä ja sitä autta tarentaaan tulosta hdistäällä useita ittausia ja erilaisia anturitietoja. Kalan suodin on optiaalinen reursiiinen signaalinäsittelalgoriti. Sen aulla ohinainen ittausdata saadaan tilastollisessa ielessä optiaalisesti hdistettä prosessia uaaan allin anssa. Kalan suodin aatii että ätettää alli on lineaarinen. Lisäsi aaditaan että prosessiohinalla ja ittausohinalla on realistiset tilastolliset oinaisuudet. Usein niiden oletetaan olean noralijaautunutta nollaesiaroista aloista ohinaa. Epälineaarisen allin tapausessa oidaan ättää laajennettua Kalan suodinta. ässä tössä tutitaan uina laajennetulla Kalan suotiella oidaan hdistää odoetriaittausia ja GS-ittausia liiuan alustan ineaattiseen alliin. Mittausalustana toiii Hondan önijä, johon tarittaan anturit on asennettu. Lisäsi tössä haainnollistetaan Kalan suotien ja Rauch-ung-Striebel silottien toiintaa niin aidolla että siuloidulla datalla. Eri algoritien httä ertaillaan siuloidun datan tapausessa esineliöirheen neliöjuuren (RMSE, Root Mean Squere Error aulla. Aidon datan tapausessa tdtään siläääräiseen tarasteluun osa önijän todellista reittiä ei tiedetä. ää töohje on järjestett seuraaasti. Luussa 2 esitellään tössä ätettäien algoritien toiintaperiaatteet aaoineen. Kaaoja ei johdeta, aan ne ädään ainoastaan läpi aihe aiheelta. Luussa 3 esitellään tössä ätettää laitteisto. Mittausalusta, ätettäät oponentit, oponenttien äliset tennät seä ohjeliston raenne ja toiintaperiaate ädään läpi tön suorittaisen aadittaalla taruudella. Luussa 4 esitetään aaojen aulla asi erilaista allia, joilla järjestelää on allinnettu. oisessa allissa ätetään hödsi ainoastaan GS-ittausia, jolloin lineaarinen alli on riittää ja Kalan suodinta oidaan soeltaa ongelaan. oisessa allissa ätetään ös odoetriaittausia, jolloin allista tulee epälineaarinen ja on ätettää laajennettua Kalan suodinta. Näiden allien suoritusä ertaillaan tössä, utta pääpaino on lötää jäliäiselle allille sopiat paraetrit. Laboratoriotön esitehtäät lötät luusta 5 ja tön suoritusohjeet luusta 6.

3 ö nro 6 Anturifuusio Kalan suotiella 3 (6 2. össä ätettäät algoritit ässä luussa esitetään Kalan suotien (KF, laajennetun Kalan suotien (EKF seä Rauch-ung- Striebel (RS silottien aaat. Algoritit ädään läpi rii riiltä selittäen joaisen aaan funtio. Kaaoja ei uitenaan johdeta tässä douentissa. 2.. Kalan suodin Kalan suodin on reursiiinen tilaestiointialgoriti, jona aulla pritään selittäään lineaarisen dnaaisen ssteein tila ohinaisten ittausten perusteella. Vaatiusena algoritin ätölle on lineaarinen dnaiiaalli ja ittausalli seä noraalijaautuneet ohinat. 2.. rosessin tilaalli Jotta Kalan suodinta oidaan ättää, on prosessin tilaallin oltaa seuraaaa uotoa: A H r q n Ylepää htälöä utsutaan dnaiiaallisi ja alepaa ittausallisi. Yhtälöissä R on tilaetori ja R on ittausetori. Kohinat oletetaan usein noraalijaautuneisi ja nollaesiaroisisi, jolloin prosessiohina on q ~ N, ja ittausohina on r ~ N, R. Alupisteen ~ N,. ( Q ( ( oletetaan ohinoiden taoin noraalijaautuneesi. rosessiatriisi A - seä ittausatriisi H uaaat allin dnaiian ja oiat uuttua ajan funtiona Ennustusasel Kalan suodin jaautuu ahteen osaan: ennustusaseleeseen ja päiitsaseleeseen. Ennustusaseleessa ennustetaan allin, edellisen tilan seä uluneen ajan perusteella prosessin seuraaa tila. äiitsaseleessa prosessin ennustettua tilaa päiitetään ohinaisen ittausen perusteella. Ennustusasel oostuu ahdesta htälöstä: A A A Q issä on ennustettu tilaetori, on edellisen ajanheten tilaestiaatti, oarianssiatriisi, on edellisen ajanheten oarianssiatriisi ja Q on prosessiohina. on ennustettu Ensiäisessä htälössä edellisen heten tilaestiaatti errotaan prosessiatriisilla, jolloin saadaan ennustettu tilaestiaatti seisellä ajanhetellä. oisessa htälössä lasetaan tilaestiaatin oarianssiatriisi, joa ertoo ennusteen epäaruuden. Kuassa Kua on haainnollistettu ennustusaseleen toiintaa. Kuan aseassa laidassa on esitett prosessin asiulotteinen paiaestiaatti ajanhetellä. Sininen nuoli uaa prosessin nopeusetoria. ila - uaa nopeusetorin aulla ennustetun paiaestiaatin ajanhetellä. Vihreät ellipsit paiaestiaattien

4 ö nro 6 Anturifuusio Kalan suotiella 4 (6 pärillä uaaat estiaattien epäaruutta. Ennustetun tilan epäaruus on suurepi uin tilan osa ennustusessa epäaruuteen lisätään prosessiohina. Kua : Visualisointi Kalan suotien ennustusaseleen toiinnasta. uaa asiulotteista paiaestiaattia ajanhetellä ja - ennustettua paiaestiaattia seuraaalla ajanhetellä. Vihreät ellipsit pisteiden pärillä uaaat estiaatin epäaruutta. Sininen nuoli uaa tilan nopeusetoria, jona perusteella seuraaa tila ennustetaan. Epäaruus ennustetun paiaestiaatin pärillä asaa prosessiohinan johdosta äiitsasel äiitsasel suoritetaan joa erta un saadaan uusi ittaus. äiitsasel oi oostua esitstaasta riippuen olesta tai useaasta htälöstä. äiitsaseleessa lasetaan niin sanottu Kalan Gain, eli suhdeluu joa ertoo issä suhteessa ittausta ja ennustettua tilaa painotetaan uuden estiaatin saaisesi. Lisäsi lasetaan uusi tilaestiaatti seä estiaatin oarianssiatriisi. Alla on esitett päiitsasel iidellä htälöllä. Kasi ensiäistä htälöä oat ainoastaan apuuuttujia, joiden aulla ole jäljellä oleaa htälöä saadaan esitettä siistiin. S K H H H H K K S S R K Yliässä htälössä lasetaan ittausresiduaali, eli ittausen ja ennustetun tilan älinen erotus. Ennustettu tila errotaan ittausatriisilla, jotta tilaetorista saadaan erotettua itattaat oponentit. oisessa htälössä lasetaan hteen itattujen tilojen ennustetut arianssit seä ittausohina. Kolannessa htälössä lasetaan Kalan Gain, eli suhdeluu, jolla ittausta painotetaan uusien estiaattien laseisesi. Neljännessä htälössä lasetaan uusi tilaestiaatti Kalan Gainin aulla ja iieisessä htälössä tilaestiaatin oarianssiatriisi niin iään Kalan Gainiä häsi ättäen.

5 ö nro 6 Anturifuusio Kalan suotiella 5 (6 Kuassa Kua 2 haainnollistetaan uina Kalan suotien päiitsasel toiii. Vihreät ellipsit uaaat tilaestiaattia ajanhetellä ja ennustusta ajanhetellä uten uassa Kua. Nt uaan on uitenin lisätt ittaus ajanhetellä, jota uataan sinisellä ellipsillä. äiitsaseleessa ittausen aulla päiitetään ennustettua tilaestiaattia. Kosa ittausen epäaruus on pienepi uin ennustetun tilan, niin päiitett tilaestiaatti, punainen ellipsi uassa, on hiean lähepänä ittausta uin ennustetta. Estiaatin epäaruus ös pienenee, sillä ittausesta saadaan lisää inforaatiota prosessin tilasta. Mustalla atoiialla uataan estioitua polua joa ulee tilaestiaattien, ei ennustettujen tilojen tai ittausten, autta. Kua 2: Kalansuotien päiitsaselta haainnollistaa ua. Vihreät ellipsit uaaat tilaestiaattia ajanhetellä ja ennustusta ajanhetellä uten uassa Kua. Sininen ellipsi uaa ittausta ajanhetellä ja punainen ellipsi ittausen perusteella lasettua tilaestiaattia ajanhetellä. Musta atoiia uaa estioitua polua. olu ei siis ulje ennustetun tilan tai ittausen autta, aan niiden aulla lasetun paiaestiaatin autta Laajennettu Kalan suodin Jos ssteeissä on epälineaarisuusia, oidaan tilaa estioida laajennetun Kalan suotien aulla. Laajennettu Kalan suodin on uutoin saanlainen uin Kalan suodin, utta siinä epälineaarisuudet linearisoidaan seisen pisteen päristössä. Linearisoinnin aulla estioidaan ssteein tilaa ittapisteen päristössä. Linearisointi tehdään ensiäisen ertaluun alorin sarjan aulla. Epälineaarinen tilaalli seä laajennetun Kalan suotien htälöt on esitett alla.

6 ö nro 6 Anturifuusio Kalan suotiella 6 (6 ilaalli: f ( q h( r Ennustusasel: f ( F ( F ( Q äiitsasel: S K H h( ( H K K ( S H S K ( R Sbolit oat uutoin saat uin Kalan suotiessa, utta f taroittaa dnaiiahtälön aroa ( pisteessä, F ( Jaobin atriisia lasettuna pisteessä, h ( on ittausatriisi lasettuna pisteessä ja H ( on Jaobin atriisi lasettuna pisteessä aseleista on epälineaarinen, taritsee Jaobin atriisi lasea ainoastaan tälle aseleelle.. Jos ain toinen 2.3. Rauch-ung-Striebel silotin Silottiella taroitetaan algoritia, joa lasee tilaestiaatin ajanhetellä, un ittausia on saatu ajanheteen, issä >. Erona suotiiin on että suotiet laseat tilaestiaatin ättäen häsi ainoastaan ittausia jota on saatu seisellä ajanhetellä ja ennen sitä, un taas silottiet ättäät ös tuleaisuuden ittausia estiaatin laseiseen. Kätännössä silottiia ei siis oida ättää reaaliaiaisesti, utta niillä oidaan datan jäliprosessoinnin htedessä saauttaa sileäpi estiaatti uin suotiilla. Rauch-ung-Striebel silotin on Kalan suodinta astaaa silotin, jossa estioidaan tilaa lopusta aluun siten että ätössä on Kalan suotiella lasetut estiaatit joaiselle aia-aseleelle. Laajennettua Kalan suodinta astaa puolestaan Laajennettu Rauch-ung-Striebel silotin (ERS, issä epälineaarisuudet on äsitelt linearisoialla täsin astaaalla taalla uin EKF:n tapausessa. ERS silottien htälöt on esitett alla.

7 s s s s C C C F C Q F F f ( ( ( ( issä s ja s taroittaat silotinestiaattia ja sen oarianssiatriisia. Muut sbolit on eritt uten Kalan suotien ja laajennetun Kalan suotien tapausissa. ERS silotin etenee ajassa taasepäin, eli silotinestiaatti lasetaan tuleaisuuden inforaation perusteella. Ensiäisessä ja toisessa htälössä lasetaan ennustus seuraaan ajanheten tilaetorille ja oarianssiatriisille. Kolannessa htälössä lasetaan silottien suhdeluu, jota ätetään lasettaessa silotinestiaattia ja sen oarianssia. Neljännessä htälössä lasetaan silotinestiaatti ättäen häsi EKF:llä lasettua estiaattia seä silottien suhdeluulla C painotettua silotinestiaatin s + ja seuraaan ajanheten ennusteen - + erotusta. Viidennessä htälössä lasetaan silotinestiaatin oarianssiatriisi. ö nro 6 Anturifuusio Kalan suotiella 7 (6

8 ö nro 6 Anturifuusio Kalan suotiella 8 (6 3. Järjestelän uaus Laboratoriotössä ätetään ittausalustana Hondan RX 35 önijää (Kua 3, jona taarenaiden pöriistä itataan taoetrillä ja ohjausulaa indutiiisella lineaarianturilla. Anturien ittadata luetaan USB-liitännäisen I/O-oduulin autta annettaaan tietooneeseen, johon on tett ös GSastaanotin. ässä luussa ädään läpi järjestelän eri osat, niiden äliset tennät seä ätetn ohjeliston raenne. Kua 3: Mittausalustana ätett Hondan önijä. GS-astaanotin sijaitsee asepaan taaulaan asennetun tangon noassa. Odoetriaittauset saadaan taa-aseliin haaspörän älitsellä asennetulta taoetriltä ja eturenaita ääntäään töntötanoon asennetulta indutiiiselta lineaarianturilta. Anturit tetään önijän taaosassa sijaitsean laation päälle iinnitetn annettaan tietooneen USB-portteihin. 3.. Mittauset Odoetrialla taroitetaan ajoneuon ulean atan ittausta. ässä htedessä odoetriaan äsitteeseen liitetään ös ohjausulan ittaus. Näiden ittausten seä ineaattisen allin perusteella on ahdollista estioida önijän paiaa. Mönijän ulea ata itataan taa-aseliin

9 ö nro 6 Anturifuusio Kalan suotiella 9 (6 iinnitetn Lenord-Bauer GEL 262 AVN 5 A 3 erisen taoetrin aulla ja ohjausula itataan eturenaita ääntään tangon liieestä Schluberger DC/5 erisellä indutiiisella lineaarianturilla. Anturit on alibroitu ajaalla tunnettuja ratoja pitin ja ittauset esiprosessoidaan siten että tulosena saadaan önijän nopeus seä ohjausula. Yhdistäällä nää tiedot alustasta tehtn ineaattiseen alliin, saadaan ittausalustan liieet estioitua. GS-astaanottielta (Globalsat BU-353 USB WAAS SiRF Star III saadaan pitä lista erilaista inforaatiota (NMEA, utta laboratoriotön tapausessa ätetään ainoastaan suuntaulaa seä ittausalustan oordinaatteja. GS-astaanottielta saataat oordinaatit oat globaalissa oordinaatistossa (latitudi ja longitudi, joten ne on uunnettaa önijän paialliseen oordinaatistoon ennen uin niitä oidaan ättää hödsi. Muuntainen on toteutettu ittausten esiprosesoinnin hteteen, joten anturifuusioon on suoraan tarjoilla paialliseen - tasoon projisoidut oordinaatit seä alustan suuntaula GSoordinaatistossa Ktennät Odoetria-anturit on iinnitett annettaaan tietooneeseen 4 bittisellä USB-liitännäisellä I/O-oduulilla. Kseisen oduulin alistaja on Measureent Coputing ja sen tarepi eri on USB- 48FS. Anturit on tett oduulin analogia sisääntuloihin, joita luetaan Hz:n taajuudella. GSastaanotin on aliisi USB-liitännäinen, joten se on tett suoraan annettaan tietooneen USBporttiin. Mönijän taalaatiossa on austo, josta saadaan 24 oltin jännitettä. Auja ladataan önijän oottorin ollessa ännissä siihen jäliasennusena tetn generaattorin aulla. Mönijään on tett ös DC-DC uunnin joa uuntaa 24 olttia 2 oltisi. Anturit on sähöistett tään uuntien autta. Kannettaaa tietoonetta ätetään ajettaessa sen oilla auilla, utta asennushallissa se on stä teä pistorasiaan Ohjelisto össä ätett ohjelisto on toteutettu pääasiassa Matlabilla. Kättöliittä on toteutettu Matlabin Guide-töalulla ja sen autta oidaan hallita aii tössä tarpeelliset toienpiteet. Mös datan äsittelssä ätett algoritit on toteutettu Matlabilla. Anturien lueisessa ätett ohjelat on toteutettu C-ielellä, utta ne ännistetään töhön räätälöidllä ättöliittällä. Kättöliittä autta oidaan siuloida dataa, ännistää ja lopettaa ittaainen, prosessoida data ja isualisoida dataa. Kuassa Kua 4 on näillä ättöliittän oodi, jossa oidaan aihtaa algoritien annalta oleellisten paraetrien aroja ja isualisoida dataa. araetrien arot aihdetaan uassa asealla oleiin enttiin. Aina paraetrien aihdon jäleen tulee data prosessoida uudestaan rocess data napilla ennen isualisointia. Ilan uudelleen prosessointia isualisoitaa data on lasettu anhoilla paraetrien aroilla. Datan isualisointiin on tarjolla asi aihtoehtoa. Joo estiaatit piirretään erralla ruudulle tai piste pisteeltä, jolloin ös estiaattien epäaruusia on isualisoitu epäaruusellipseillä. Aniaation oi psättää tai esettää Stop- ja ause-napeilla. Valinta tehdään Visualize-paneelissa oleien alintanappien aulla. Kättöliittän oieassa alareunassa on asetusnappeja, joilla alitaan itä dataa

10 ö nro 6 Anturifuusio Kalan suotiella (6 halutaan isualisoida. Vaihtoehtoina on GS-ittauset, pelien odoetriaittausten aulla lasettu paiaestiaatti, pelien GS-ittausten aulla Kalan suotiella lasettu paiaestiaatti ja astaaa RS silotin seä GS-ittausten ja odoetriaittausten perusteella laajennetulla Kalan suotiella lasettu paiaestiaatti ja ERS silotin. Switch Mode nappia painaalla päästään ättöliittän näään, jossa datan nauhoitus tai siulointi suoritetaan. Kua 4: Ruutuaappaus tössä ätettäästä ättöliittästä. Näillä on isualisointi siuloidunsta datasta. GS-ittauset näät uassa ustina pröinä, odoetria ittausien perusteella lasettu rata siniihreällä iialla, laajennetulla Kalan suotiella lasettu rata sinisellä ja ERS silottiella lasettu rata punaisella. Vihreä ellipsi uaa Kalan suotiella lasetun estiaatin hetellistä epäaruutta.

11 ö nro 6 Anturifuusio Kalan suotiella (6 4. Järjestelässä ätett allit össä ätettä järjestelää on allinnettu ineaattisella allilla, johon ohinaiset ittauset oidaan dnaaisesti hdistää Kalan suotiella. ässä luussa esitetään ätett allit sitisohtaisesti. 4.. Kineaattinen alli Kineaattisella allilla taroitetaan appaleen liieitä uaaaa allia. Malli uaa järjestelää hallitseat eaaniset htedet. Mittausalustaa on allinnettu ns. sinertaisen auton (siple car allilla. Mallissa oletetaan uan Kua 5 uainen tilanne, jossa ajoneuon aselien äliä uataan L:llä, suuntaa uataan θ:lla ja ohjausulaa φ:llä. Ajoneuon naigointipiste on taa-aselin esiohdassa. Kineaattinen alli oidaan esittää seuraaien htälöiden aulla. Yhtälöt on esitett disreetissä uodossa. cos( t sin( t t tan( L issä erinnät oat saat uin uassa Kua 5. Δt on seisen ajanheten disretointiaia, jona ei taritse olla aio. Kua 5: Ysinertaisen auton ineaattisen allin erinnät: Ajoneuon aselien äliä uataan L:llä, suuntaa uataan :lla ja ohjausulaa :lla. Ajoneuon naigointipiste on taa-aselin esiohdassa.

12 4.2. Viisitilainen tilaalli GS- ja odoetriaittausten hdistäiseen ässä tilaallissa seä GS-ittauset että odoetria ittauset äsitellään laajennetun Kalan suotien päiitsaseleessa. Moleille antureille taritaan oat ittausatriisinsa seä ohinansa. Ennustusaseleessa ennustetaan tulea tila ainoastaan uluneen ajan, edellisen tilan seä dnaiiaallin perusteella. ilaetorin tiloina oat -oordinaatti, -oordinaatti, suuntaula, ohjausula ja önijän nopeus. ilaalli oidaan uata seuraailla htälöillä, issä aiien ohinoiden oletetaan olean nollaesiaroista noraalijaautunutta aloista ohinaa. Dnaiiaalli Q L t t t tan( sin( cos( GS:n ittaushtälö GS R Odoetrian ittaushtälö Odo R ö nro 6 Anturifuusio Kalan suotiella 2 (6

13 4.3. Wienerin nopeusalli pelille GS-ittausille ässä luussa uataan uina pelien GS-ittausten aulla estioidaan paiaa. ässä tapausessa önijän ineatiiasta ei älitetä, aan ätetään Wienerin nopeus allia (Wiener elocit odel, issä ohteen nopeuden uutosia allinnetaan ohinalla. Kseessä oi siis olla iä tahansa liiua appale jona paiaa ja nopeutta ritetään estioida GS-ittausten aulla. Wienerin nopeusallissa tilaetorissa on ainoastaan paia ja sen deriaatta. Mönijän nopeuden uutosia uataan ohinalla, jona arianssilla oidaan uata önijän asiaalisia iihtsiä. Malli on lineaarinen ja oidaan uata seuraailla htälöillä R Y Q t t Kosa tilaalli on tässä tapausessa lineaarinen, oidaan tilan estioinnissa soeltaa suoraan Kalan suodinta Siulointi Mittausten siulointi perustuu ineaattiseen alliin. Alusi siuloidessa luodaan ohjausulalle aroja, joiden perusteella önijä ajaa tietn radan uutaalla äännösellä. ää tiett rata on oaoodattu siulointi-funtioon, joten reitti on aina saa ellei oodia editoida. ään jäleen siuloidaan arot nopeudelle, siten että eteenpäin liiuessa nopeus heiluu aron /s pärillä. Kesen ajon ollaan ös heti paiallaan ja peruutetaan nopeudella /s. Seä nopeuden että ulan aroihin lisätään hiean ohinaa, jotta tilanne astaa parein todellisuutta. Nää ittauset ajetaan läpi ineaattisesta allista, jolloin saadaan siuloidulle önijälle todellinen paia. odellisen paian perusteella siuloidaan anturien ittausia. GS-ittauset siuloidaan ottaalla todellinen tila ja lisääällä siihen satunnaista ohinaa. GS-ittausten oletetaan tulean erran seunnissa, iä astaa suurin piirtein todellista tilanetta. Odoetriaittausten freenssisi oletetaan Hz, iä on hin lähellä todellista aroa. Lisäsi oletetaan että ittauset oat esiprosessoituja, eli ittausia oat ohjausula radiaaneina seä nopeus etreinä seunnissa. Mittauset siuloidaan ottaalla siuloitujen ittausten arot ja lisääällä niihin aloista ohinaa. Aito tila seä siuloidut ittauset irjoitetaan tiedostoon, johon joaiselle riille irjoitetaan ös ittausen aialeia. äten siuloitu data on saassa foraatissa uin aito data, ja sitä oidaan äsitellä täsälleen saoilla funtioilla. ö nro 6 Anturifuusio Kalan suotiella 3 (6

14 ö nro 6 Anturifuusio Kalan suotiella 4 (6 5. Esitehtäät. ee tarittaat linearisoinnit önijän iisitilaiselle tilaallille (s. 2 ja irjoita laajennetun Kalan suotien htälöt, joissa dnaiiaatriisit A, ittausatriisit H, seä ohinaatriisit Q ja R on irjoitettu aui. Ota huoioon asi erillistä päiitsaselta. 2. Ysiulotteinen Gaussinen satunnaisäelalli oidaan irjoittaa = + w, w ~N(, q = + e, e ~N(, r, issä on satunnainen äeln tila, on ittaus w - on nollaesiaroinen noraalijaautunut prosessiohina arianssilla q ja e on nollaesiaroinen noraalijaautunut ittausohina arianssilla r. Mallissa ei ole uloista ohjausta, aan prosessia ohjaa satunnainen prosessiohina. ön MCourse siulta löt tiedosto RandoWalKF., jona aulla satunnaisäelallista oidaan generoida nätteitä ja ittausia. oteuta allille Kalan suodin tähän tiedostoon. Koeile erilaisia prosessi- ja ittausohinan aroja ja irjaa lös iten niiden arojen uuttainen aiuttaa suotien toiintaan. Liitä irjoitettu oodi seä haainnollistaa ua suotien toiinnasta uaan astauseen.

15 ö nro 6 Anturifuusio Kalan suotiella 5 (6 6. Laboratoriossa tehtäät töt OSA : Siuloitu data. VALMISELU a Kännistä Matlab ja aseta haeistopolusi C:\AS-223_o6_Kalan. b Kännistä KF_GUI-ohjela Matlabin oentoriiltä. c Siirr dataneruu näään Switch Mode napilla ja siuloi ittadataa Siulate-napilla. d Siirr taaisin isualisointinäään ja prosessoi data rocess Data -napilla. HUOM! Aina paraetreja uutettaessa on data prosessoitaa uudestaan. e Kä läpi ättöliittän aseassa laidassa oleat paraetrit siten että ärrät niiden suhteen töohjeessa esitettihin htälöihin. 2. iirrä näiin (lot siuloidut ittauset seä todellinen rata ja selitä ittausten eroaaisuudet. Voio/taritseeo asialle tehdä jotain? 3. Anioi (Aniate oletusparaetreilla lasetut suotiien estiaatit (KF & EKF ja iinnitä eritistä huoiota epäaruusellipseihin. Anioinnin nopeutta oi säätää ättöliittän ieritspalista (ei uitenaan esen anioinnin. 4. Muuta ittaus- ja prosessiohinan - seä -aroja ja tuti niiden aiutusta epäaruusellipseihin (KF & EKF. Selitä ellipsien ättätinen. 5. oista siuloitujen ittausten eseltä GS-ittausia (Switch Mode, Reoe GS easureent, Switch Mode, rocess Data ja anioi suotiien estiaatit. Selitä estiaattien ättätinen. 6. Muoaa paraetreja ja pri lötäään sellaiset arot, joilla laajennetun Kalan suotien (EKF estiaatti on hä. ri saaaan estiaatti tasaisesi ja RMSE-aro (Odo+GS alle Aseta alupaia poieaaan nollasta ähintään etrillä olepiin suuntiin ja anioi suotiien (KF & EKF estiaatit. Muuta paraetrien aroja siten että EKF:n estiaatti on jälleen hä. 8. iirrä uoron perään näiin suotien ja silottien (: KF & RS, 2: EKF & ERS estiaatit ja arioi niiden httä errattuna suotiien estiaatteihin. Kätä ertaillessa hödsi RMSE-aroja. Koeile uutaaa eri paraetrihdistelää. Selitä silotinestiaattien ättätinen. OSA 2: Aito data I. VALMISELU: a. Katso Measureentlatforresentation.p4-ideo, joa löt ätettään tietooneen töpödältä. Videon perusteella tulisi saada äsits ittausalustan antureista ja uina anturien ittauset saadaan tallennettua tietooneelle. b. Katso RealData.p4-ideo, joa löt ätettään tietooneen töpödältä. Videon perusteella tulee saada uodostettua ua siitä inä uotoinen ajettu reitti oieasti on. odellista ajettua reittiä ei aidon datan tapausessa ole ätettäissä. c. Siirr taaisin KF_GUI-ohjelaan. d. Vaihda ättöliittän näää Switch Mode napilla.

16 ö nro 6 Anturifuusio Kalan suotiella 6 (6 e. Lataa ensiäinen aiein nauhoitettu todellinen datasarja Real Data napilla. f. Siirr taaisin isualisointinäään ja prosessoi data. 2. iirrä näiin pelät ittauset ja selitä niiden erot. Ono näillä eroilla aiutusta suotiien toiintaan? Voio asialle tehdä jotain? 3. iirrä näiin pelät suodinestiaatit ja selitä isi estiaatit ättätät siten. Kätä aniointia apuna jos estiaatit nättäät ättätät epäjohdonuaisesti. 4. Yritä lötää paraetreille arot, joilla laajennetulla Kalan suotiella estioitu paia nättäisi ahdollisian taralta. Kätä apuna osassa I teeiäsi haaintoja. Jos paiaestiaatit eiät ättäd halutulla taalla pri esiään selits siihen istä ättätinen johtuu. 5. oista GS-ittausia uten osassa I ja selitä suodinestiaattien (KF & EKF erot. 6. ee hienosäätöä tarpeen uaan: a. aiallaan ollessa GS-ittausten aeltainen oi haitata estiointia. Koeile jättää tällaiset ittauset oonaan huoioiatta (Velocit hresholds/gs: <NopeusRaja>, rocess Data. b. GS-ittausten puuttuessa estiaatin epäaruus asaa rajatta. Kuitenin nopeusittausten ollessa hin pieniä olee hin aroja että olee paiallae. Koeile estiointia siten että pienillä nopeusilla estiaatin epäaruutta ei asateta (Velocit hresholds/co: <NopeusRaja>, rocess Data. c. Alussa paiallaan ollessa GS-ittausten aeltainen oi haitata estiointia niin paljon ettei unnollista estiaattia saada lasettua. Koeile tällaisten ittausten poistaista. (Start tie: <MontaoSeuntiaoistetaan>, Switch Mode, Reoe Beginning, Switch Mode, rocess Data, Start tie: <>. 7. iirrä näiin silottiien estiaatit ja ertaa niiden httä suotiien estiaatteihin. 8. Muuta alupaiaa ja tuti iten se aiuttaa suotien toiintaan. OSA 3: Aito data II. VALMISELU: a. Katso RealData2.p4-ideo, joa löt ätettään tietooneen töpödältä. Videon perusteella tulee saada uodostettua ua siitä inä uotoinen ajettu reitti oieasti on. odellista ajettua reittiä ei aidon datan tapausessa ole ätettäissä. b. Siirr taaisin KF_GUI-ohjelaan. c. Vaihda ättöliittän näää Switch Mode napilla. d. Lataa toinen aiein nauhoitettu todellinen datasarja Real Data 2 napilla. e. Siirr taaisin isualisointinäään ja prosessoi data. 2. iirrä näiin pelät ittauset ja ertaa niitä osassa 2 nähtihin ittausiin. ee datalle tarittaat toienpiteet. 3. Säädä laajennetun Kalan suotien arot siten että estiaatti nättää ahdollisian hältä. 4. oista GS-ittausia ja anioi estiaatit (KF & EKF. Säädä tarittaessa paraetreja. 5. iirrä näiin silottien estiaatit.

VÄRÄHTELYMEKANIIKKA SESSIO 02: Vapausasteet, värähtelyiden analysointi

VÄRÄHTELYMEKANIIKKA SESSIO 02: Vapausasteet, värähtelyiden analysointi 02/1 VÄRÄHTELYMEKANIIKKA SESSIO 02: Vapausasteet, värähtelyiden analysointi VAPAUSASTEET Valittaessa systeeille lasentaallia tulee yös sen vapausasteiden luuäärä äärätysi. Tää taroittaa seuraavaa: Lasentaallin

Lisätiedot

3 KEHÄRAKENTEET. 3.1 Yleistä kehärakenteista

3 KEHÄRAKENTEET. 3.1 Yleistä kehärakenteista Elementtimenetelmän peusteet. KEHÄRAKENTEET. leistä ehäaenteista Kehäaenteen osina oleat palit oiat ottaa astaan aiia annattimen asitusia, jota oat nomaali- ja leiausoima seä taiutus- ja ääntömomentti.

Lisätiedot

HARMONINEN VÄRÄHTELIJÄ

HARMONINEN VÄRÄHTELIJÄ Oulun yliopisto Fysiian opetuslaboratorio Fysiian laboratoriotyöt HARMONINEN VÄRÄHELIJÄ yön taoitteet ässä työssä tutustut asolliseen, äärätyin aiaälein toistuaan edestaaiseen ärähdysliieeseen. Värähdysliie

Lisätiedot

[ ] [ 2 [ ] [ ] ( ) [ ] Tehtävä 1. ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2( ) = 1. E v k 1( ) R E[ v k v k ] E e k e k e k e k. e k e k e k e k.

[ ] [ 2 [ ] [ ] ( ) [ ] Tehtävä 1. ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2( ) = 1. E v k 1( ) R E[ v k v k ] E e k e k e k e k. e k e k e k e k. ehtävä. x( + ) x( y x( + e ( y x( + e ( E v E e ( ) e ( R E[ v v ] E e e e e e e e e 6 estimointivirhe: ~ x( x( x$( x( - b y ( - b y ( estimointivirheen odotusarvo: x( - b x( - b e ( - b x( - b e ( ( -

Lisätiedot

2.8 Mallintaminen ensimmäisen asteen polynomifunktion avulla

2.8 Mallintaminen ensimmäisen asteen polynomifunktion avulla MAB Matemaattisia malleja I.8. Mallintaminen ensimmäisen asteen.8 Mallintaminen ensimmäisen asteen polynomifuntion avulla Tutustutaan mallintamiseen esimerien autta. Esimeri.8. Määritä suoran yhtälö, un

Lisätiedot

VÄRÄHTELYMEKANIIKKA SESSIO 21: Usean vapausasteen systeemin liikeyhtälöiden johto Lagrangen

VÄRÄHTELYMEKANIIKKA SESSIO 21: Usean vapausasteen systeemin liikeyhtälöiden johto Lagrangen / ÄRÄHELYMEKANIIKKA SESSIO : Usean vapausasteen systeein liieyhtälöien johto Lagrangen yhtälöillä JOHDANO Kirjoitettaessa liieyhtälöitä suoraan Newtonin laeista äytetään systeeistä irrotettujen osien tai

Lisätiedot

RATKAISUT: Kertaustehtäviä

RATKAISUT: Kertaustehtäviä Phyica 1 uuditettu paino OPETTAJAN OPAS 1(9) Kertautehtäiä RATKAISUT: Kertautehtäiä LUKU 3. Luua on a) 4 eriteää nueroa b) 3 eriteää nueroa c) 7 eriteää nueroa. 4. Selitetään erieen yhtälön olepien puolien

Lisätiedot

LAPPEENRANNAN TEKNILLINEN YLIOPISTO

LAPPEENRANNAN TEKNILLINEN YLIOPISTO LAPPEENRANNAN TEKNILLINEN YLIOPITO TYÖOHJE 2009 Keianteniian osasto Tenillisen eian laboratorio BJ90A0900 Tenillisen eian ja tenillisen polyeerieian laboratoriotyöt Ohje: Irina Turu, Katriina Liiatainen,

Lisätiedot

MAATALOUSYRITTÄJÄN ELÄKELAIN MUKAISEN VAKUUTUKSEN PERUSTEET

MAATALOUSYRITTÄJÄN ELÄKELAIN MUKAISEN VAKUUTUKSEN PERUSTEET 5 TLOUYRTTÄJÄN ELÄKELN UKEN VKUUTUKEN PERUTEET PERUTEDEN OVELTNEN Näitä perusteita soelletaan..009 lähtien maatalousrittäjän eläelain 80/006 YEL muaisiin auutusiin. VKUUTUKU Vauutusmasu uodelta on maatalousrittäjän

Lisätiedot

Työntekijän eläkelain (TyEL) mukaisen eläkevakuutuksen erityisperusteet

Työntekijän eläkelain (TyEL) mukaisen eläkevakuutuksen erityisperusteet Työnteijän eläelain (TyEL) muaisen eläeauutusen erityisperusteet 202 2 TYÖNTEKIJÄN ELÄKELAIN (TYEL) MUKAISEN ELÄKEVAKUUTUKSEN ERITYISPERUSTEET Voimaantulosäännöset Perusteen 20.2.2006 oimaantulosäännös

Lisätiedot

Kun annettu differenssiyhtälö z-muunnetaan puolittain, saadaan: 1 1 z Y z zy z z/4 4

Kun annettu differenssiyhtälö z-muunnetaan puolittain, saadaan: 1 1 z Y z zy z z/4 4 DEE- Lineaariset järjestelmät Harjoits 8, rataisehdotset Tämän harjoitsen ideana on opetella -mnnosen ättöä differenssihtälöiden rataisemisessa. Lisäsi ätetään -mnnosen ehäpä hödllisintä ominaistta, eli

Lisätiedot

APTEEKKIEN ELÄKEKASSAN TEL:N MUKAISEN LISÄ- ELÄKEVAKUUTUKSEN LASKUPERUSTEET

APTEEKKIEN ELÄKEKASSAN TEL:N MUKAISEN LISÄ- ELÄKEVAKUUTUKSEN LASKUPERUSTEET APTEEKKIEN ELÄKEKASSAN TEL:N MUKAISEN LISÄ- ELÄKEVAKUUTUKSEN LASKUPEUSTEET Koooma 28.3.2006. Viimeisin perustemuutos on ahistettu 16.1.2003. APTEEKKIEN ELÄKEKASSAN TEL:N MUKAISEN LISÄELÄKEVAKUUTUKSEN LASKU-

Lisätiedot

2 Taylor-polynomit ja -sarjat

2 Taylor-polynomit ja -sarjat 2 Taylor-polynomit ja -sarjat 2. Taylor-polynomi Taylor-polynomi P n (x; x 0 ) funtion paras n-asteinen polynomiapprosimaatio (derivoinnin annalta) pisteen x 0 lähellä. Maclaurin-polynomi: tapaus x 0 0.

Lisätiedot

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 1. viikolle /

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 1. viikolle / MS-A8 Differentiaali- ja integraalilasenta, V/27 Differentiaali- ja integraalilasenta Rataisut. viiolle /. 3.4. Luujonot Tehtävä : Mitä ovat luujonon viisi ensimmäistä termiä, un luujono on a) (a n ) n=,

Lisätiedot

Matematiikan tukikurssi

Matematiikan tukikurssi Matematiian tuiurssi Kurssierta 5 Sarjojen suppeneminen Kiinnostusen ohteena on edelleen sarja a n = a + a 2 + a 3 + a 4 + n= Tämä summa on mahdollisesti äärellisenä olemassa, jolloin sanotaan että sarja

Lisätiedot

J1 (II.6.9) J2 (X.5.5) MATRIISILASKENTA(TFM) MALLIT AV 6

J1 (II.6.9) J2 (X.5.5) MATRIISILASKENTA(TFM) MALLIT AV 6 MATRIISILASKENTA(TFM) MALLIT AV 6 J (II.6.9) Päättele, että avaruusvetorit a, b ja c ovat lineaarisesti riippuvat täsmälleen un vetoreiden virittämän suuntaissärmiön tilavuus =. Tuti tällä riteerillä ovato

Lisätiedot

Valon diffraktio yhdessä ja kahdessa raossa

Valon diffraktio yhdessä ja kahdessa raossa Jväslän Ammattioreaoulu, IT-instituutti IXPF24 Fsiia, Kevät 2005, 6 ECTS Opettaja Pasi Repo Valon diffratio hdessä ja ahdessa raossa Laatija - Pasi Vähämartti Vuosiurssi - IST4S1 Teopäivä 2005-2-17 Palautuspäivä

Lisätiedot

BL20A0700 Sähköverkkotekniikan peruskurssi

BL20A0700 Sähköverkkotekniikan peruskurssi BLA7 ähöveroteniian perusurssi Viavirrat BLA7 ähöveroteniian perusurssi Viojen aiheuttajat lastollinen ylijännite Laitteiden toiintahäiriö tai virhetoiinta nhiillinen erehdys Yliuoritus BLA7 ähöveroteniian

Lisätiedot

3.3 Palkin ja siihen kiinnitetyn nostomekanismin. on a = 6 m / s. Määritä kohdan A tukireaktio. 2 nopeus on v 0. Vast. ln

3.3 Palkin ja siihen kiinnitetyn nostomekanismin. on a = 6 m / s. Määritä kohdan A tukireaktio. 2 nopeus on v 0. Vast. ln Dynaiia 1 Liite luuun. atielin inetiia - hajitustehtäiä.1 Mies, jna assa n 75 g, seis jusiaa alla hississä. Hissin lähdettyä ylöspäin nstaijein asitus n ensiäisen s aiana 8 N. Lase, paljn aaa näyttää iehen

Lisätiedot

VÄRÄHTELYMEKANIIKKA SESSIO 19: Usean vapausasteen systeemin liikeyhtälöiden johto Newtonin lakia käyttäen

VÄRÄHTELYMEKANIIKKA SESSIO 19: Usean vapausasteen systeemin liikeyhtälöiden johto Newtonin lakia käyttäen 9/ VÄRÄHTELYMEKANIIKKA SESSIO 9: Usean vapausasteen systeemin liieyhtälöiden johto Newtonin laia äyttäen JOHDANTO Usean vapausasteen systeemillä taroitetaan meaanista systeemiä, jona liietilan uvaamiseen

Lisätiedot

Liikkeet. Haarto & Karhunen. www.turkuamk.fi

Liikkeet. Haarto & Karhunen. www.turkuamk.fi Liikkeet Haarto & Karhunen Suureita Aika: tunnus t, yksikkö: sekunti = s Paikka: tunnus x, y, r, ; yksikkö: metri = m Paikka on ektorisuure Suoraiiaisessa liikkeessä kappaleen paikka (asema) oidaan ilmoittaa

Lisätiedot

53 ELEKTRONIN SUHTEELLISUUSTEOREETTINEN LIIKE- MÄÄRÄ

53 ELEKTRONIN SUHTEELLISUUSTEOREETTINEN LIIKE- MÄÄRÄ 53 LKTRONIN SUHTLLISUUSTORTTINN LIIK- MÄÄRÄ 53. Lorentz-uunnos instein esitti. 95 erikoisen suhteellisuusteorian eruseriaatteen, jonka ukaan kaikkien luonnonlakien tulee olla saoja haainnoitsijoille, jotka

Lisätiedot

Todennäköisyyslaskenta IIa, syys lokakuu 2019 / Hytönen 1. laskuharjoitus, ratkaisuehdotukset

Todennäköisyyslaskenta IIa, syys lokakuu 2019 / Hytönen 1. laskuharjoitus, ratkaisuehdotukset Todennäöisyyslasenta IIa, syys loauu 019 / Hytönen 1. lasuharjoitus, rataisuehdotuset 1. ( Klassio ) Oloot A ja B tapahtumia. Todista lasuaavat (a) P(A B) P(A) + P(B \ A), (b) P(B) P(A B) + P(B \ A), (c)

Lisätiedot

Keskijännitejohdon jännitteenalenema

Keskijännitejohdon jännitteenalenema LTE 4/1 Kesijännitejodon jännitteenalenea Jännitteenalenea lasetaan aaalla 1 r + x tanϕ 1 P l (1 Tauluossa 1 on esitetty joaisen aapelin pituudet seä niiden resistanssi ja reatanssiarot, joita taritaan

Lisätiedot

DEE Lineaariset järjestelmät Harjoitus 5, harjoitustenpitäjille tarkoitetut ratkaisuehdotukset

DEE Lineaariset järjestelmät Harjoitus 5, harjoitustenpitäjille tarkoitetut ratkaisuehdotukset DEE- Lineaariset järjestelmät Harjoitus 5, harjoitustenpitäjille taroitetut rataisuehdotuset Tämän harjoitusen ideana on opetella -muunnosen äyttöä differenssiyhtälöiden rataisemisessa Lisäsi äytetään

Lisätiedot

2.1. Bijektio. Funktion kasvaminen ja väheneminen ********************************************************

2.1. Bijektio. Funktion kasvaminen ja väheneminen ******************************************************** .. Funtion asvainen ja väheneinen.. Bijetio. Funtion asvainen ja väheneinen Palautetaan ieleen funtion äsite. ******************************************************** MÄÄRITELMÄ Oloot ja B asi ei-tyhjää

Lisätiedot

Physica 9 1. painos 1(8) 20. Varattu hiukkanen sähkö- ja magneettikentässä

Physica 9 1. painos 1(8) 20. Varattu hiukkanen sähkö- ja magneettikentässä Phyica 9 aino (8) 0 Varattu hiukkann ähkö- ja agnttikntää : 0 Varattu hiukkann ähkö- ja agnttikntää 0 a) Sähköknttä aikuttaa arattuun hiukkan oialla F = QE Poitiiiti aratull hiukkall oian uunta on ähkökntän

Lisätiedot

Todennäköisyysjakaumat 1/5 Sisältö ESITIEDOT: todennäköisyyslaskenta, määrätty integraali

Todennäköisyysjakaumat 1/5 Sisältö ESITIEDOT: todennäköisyyslaskenta, määrätty integraali Todennäöissjaaumat /5 Sisältö ESITIEDOT: lasenta, määrätt Haemisto KATSO MYÖS: tilastomatematiia P (X = )=p. Nämä ovat 0 ja niiden summa on p =. Pistetodennäöisdet voidaan graafisesti esittää pstsuorien

Lisätiedot

Ennen kuin mennään varsinaisesti tämän harjoituksen asioihin, otetaan aluksi yksi merkintätekninen juttu. Tarkastellaan differenssiyhtälöä

Ennen kuin mennään varsinaisesti tämän harjoituksen asioihin, otetaan aluksi yksi merkintätekninen juttu. Tarkastellaan differenssiyhtälöä DEE-00 Lineaariset järjestelmät Harjoitus, rataisuehdotuset Ennen uin mennään varsinaisesti tämän harjoitusen asioihin, otetaan alusi ysi merintäteninen juttu Tarastellaan differenssiyhtälöä y y y 0 Vaihtoehtoinen

Lisätiedot

763306A JOHDATUS SUHTEELLISUUSTEORIAAN 2 Ratkaisut 4 Kevät 2017

763306A JOHDATUS SUHTEELLISUUSTEORIAAN 2 Ratkaisut 4 Kevät 2017 763306A JOHDATUS SUHTEELLISUUSTEORIAAN 2 Ratkaisut 4 Keät 207. Rekyyli Luentomonisteessa on käsitelty tilanne, jossa hiukkanen (massa M) hajoaa kahdeksi hiukkaseksi (massat m ja m 2 ). Tässä käytetään

Lisätiedot

M y. u w r zi. M x. F z. F x. M z. F y

M y. u w r zi. M x. F z. F x. M z. F y 36 5.3 Tuipaalutusen lasenta siitmämenetelmällä 5.3.1 Yleistä Jos paaluvoimia ei voida määittää suoaan tasapainohtälöistä (uten ohdassa 5.), on smsessä staattisesti määäämätön paalutus, jona paaluvoimien

Lisätiedot

9 Lukumäärien laskemisesta

9 Lukumäärien laskemisesta 9 Luumäärie lasemisesta 9 Biomiertoimet ja osajouoje luumäärä Määritelmä 9 Oletetaa, että, N Biomierroi ilmaisee, uia mota -alioista osajouoa o sellaisella jouolla, jossa o aliota Meritä luetaa yli Lasimesta

Lisätiedot

Estimointi Laajennettu Kalman-suodin. AS , Automaation signaalinkäsittelymenetelmät Laskuharjoitus 4

Estimointi Laajennettu Kalman-suodin. AS , Automaation signaalinkäsittelymenetelmät Laskuharjoitus 4 Estimointi Laajennettu Kalman-suodin AS-84.2161, Automaation signaalinäsittelymenetelmät Lasuharjoitus 4 Estimointi Systeemin tilaa estimoidaan, un prosessin tilamalli tunnetaan Tilamalli voi olla lineaarinen

Lisätiedot

BLY. Paalulaattojen suunnittelu kuitubetonista. Petri Manninen 24.1.2011

BLY. Paalulaattojen suunnittelu kuitubetonista. Petri Manninen 24.1.2011 BLY Paalulaattojen suunnittelu uitubetonista Petri Manninen BY 56 Paalulaatta - Yleistä Käytetään tyypillisesti peheillä, noraali- tai lievästi ylionsolidoituneilla savioilla ja uilla peheiöillä Mitoitustietojen

Lisätiedot

Laskennallisen kombinatoriikan perusongelmia

Laskennallisen kombinatoriikan perusongelmia Laseallise obiatoriia perusogelia Varsi oissa tehtävissä, joissa etsitää tietylaiste järjestelyje, jouoje ts luuääriä, o taustalla joi uutaista peruslasetatavoista tai lasetaogelista Tässä esitelläälyhyesti

Lisätiedot

ELEMENTTIMENETELMÄN PERUSTEET SESSIO 12: Tasokehän palkkielementti, osa 2.

ELEMENTTIMENETELMÄN PERUSTEET SESSIO 12: Tasokehän palkkielementti, osa 2. / ELEMENTTIMENETELMÄN PERUSTEET SESSIO : Tasoehän palielementti, osa. NELJÄN VAPAUSASTEEN PALKKIELEMENTTI Kun ahden vapausasteen palielementin solmuihin lisätään loaalin -aselin suuntaiset siirtmämittauset,

Lisätiedot

REIKIEN JA LOVIEN MITOITUS

REIKIEN JA LOVIEN MITOITUS REIKIEN JA LOVIEN ITOITUS REIKIEN JA LOVIEN ITOITUS Leiauslujuuen ja poiittaisen etolujuuen ansiosta Kertotuotteisiin on mahollista tehä reiiä. Erityisesti ristiiiluraenteinen soeltuu ohteisiin, joissa

Lisätiedot

Työntekijän eläkelain (TyEL) mukaisen eläkevakuutuksen erityisperusteet

Työntekijän eläkelain (TyEL) mukaisen eläkevakuutuksen erityisperusteet Työnteijän eläelain (TyEL) muaisen eläeauutusen erityisperusteet 205 PERUSTEIDEN SOVELTAMINEN 2 IKÄÄN JA PALKKAAN LIITTYVÄT SUUREET 2 2. IKÄLASKU 2 2.2 VAKUUTUSMAKSUN PERUSTEENA OLEVA PALKKA JA SEN ARVIOIMINEN

Lisätiedot

Näkymäalueanalyysi. Joukhaisselkä Tuore Kulvakkoselkä tuulipuisto 29.03.2012. Annukka Engström

Näkymäalueanalyysi. Joukhaisselkä Tuore Kulvakkoselkä tuulipuisto 29.03.2012. Annukka Engström Näyäalueanalyysi Jouhaisselä Tuore Kulvaoselä tuulipuisto 29032012 Annua Engströ Näyäalueanalyysin uodostainen Näeäalueanalyysilla saadaan yleisuva siitä, ihin tuulivoialat äytettyjen lähtötietojen perusteella

Lisätiedot

Fysiikan perusteet. Liikkeet. Antti Haarto 22.05.2012. www.turkuamk.fi

Fysiikan perusteet. Liikkeet. Antti Haarto 22.05.2012. www.turkuamk.fi Fysiikan perusteet Liikkeet Antti Haarto.5.1 Suureita Aika: tunnus t, yksikkö: sekunti s Paikka: tunnus x, y, r, ; yksikkö: metri m Paikka on ektorisuure Suoraiiaisessa liikkeessä kappaleen paikka (asema)

Lisätiedot

EETU OJANEN SIGNAALIN ENNUSTAMINEN KALMAN-SUOTIMELLA. Kandidaatintyö

EETU OJANEN SIGNAALIN ENNUSTAMINEN KALMAN-SUOTIMELLA. Kandidaatintyö EETU OJANEN SIGNAALIN ENNUSTAMINEN KALMAN-SUOTIMELLA Kandidaatintyö Tarastaja: Lehtori Konsta Koppinen Jätetty tarastettavasi 11. tououuta 2009 2 TIIVISTELMÄ TAMPEREEN TEKNILLINEN YLIOPISTO Tietoliienne-

Lisätiedot

1. YKSISUUNTAINEN VARIANSSIANALYYSI: AINEISTON ESITYSMUODOT

1. YKSISUUNTAINEN VARIANSSIANALYYSI: AINEISTON ESITYSMUODOT imat-2.104 Tilastollisen analyysin perusteet / Tehtävät Aiheet: Avainsanat: Ysisuuntainen varianssianalyysi Bartlettin testi, Bonferronin menetelmä, F-testi, Jäännösneliösumma, χ 2 -testi, Koonaisesiarvo,

Lisätiedot

854/2017. Liitteet 1 2. Muutos laskuperusteisiin työntekijän eläkelain mukaista toimintaa harjoittaville eläkesäätiöille

854/2017. Liitteet 1 2. Muutos laskuperusteisiin työntekijän eläkelain mukaista toimintaa harjoittaville eläkesäätiöille Liitteet Muutos lasuperusteisiin työnteijän eläelain muaista toimintaa harjoittaille eläesäätiöille Liite Vauutusteniset suureet Näissä lasuperusteissa esiintyät auutusteniset suureet lasetaan TyEL:n muaisen

Lisätiedot

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet MS-A0402 Disreetin matematiian perusteet Osa 3: Kombinatoriia Riia Kangaslampi 2017 Matematiian ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Kombinatoriia Summaperiaate Esimeri 1 Opetusohjelmaomiteaan valitaan

Lisätiedot

KUNTIEN ELÄKEVAKUUTUS 30.10.2008 VARHAISELÄKEMENOPERUSTEISESSA MAKSUSSA 1.1.2009 LÄHTIEN NOUDATETTAVAT LASKUPERUSTEET

KUNTIEN ELÄKEVAKUUTUS 30.10.2008 VARHAISELÄKEMENOPERUSTEISESSA MAKSUSSA 1.1.2009 LÄHTIEN NOUDATETTAVAT LASKUPERUSTEET KUNTIN LÄKVKUUTU 328 VRHILÄKMNORUTI MKU 29 LÄHTIN NOUDTTTVT LKURUTT Valtuusuta ahstaa arhaseläemeoperustese masu eaode yhtesmäärä uodelle euromääräsest Tämä ahstettu masu o samalla lopullste masue yhtesmäärä

Lisätiedot

Työntekijän eläkelain (TyEL) mukaisen eläkevakuutuksen erityisperusteet. Kokooma 16.3.2009. Viimeisin perustemuutos on vahvistettu 26.1.2009.

Työntekijän eläkelain (TyEL) mukaisen eläkevakuutuksen erityisperusteet. Kokooma 16.3.2009. Viimeisin perustemuutos on vahvistettu 26.1.2009. Työnteijän eläelain (TyEL) muaisen eläeauutusen erityisperusteet Koooma 6.3.29. Viimeisin perustemuutos on ahistettu 26..29. Voimaantulosäännöset TYÖNTEKIJÄN ELÄKELAIN (TYEL) MUKAISEN ELÄKEVAKUUTUKSEN

Lisätiedot

Työntekijän eläkelain (TyEL) mukaisen eläkevakuutuksen erityisperusteet

Työntekijän eläkelain (TyEL) mukaisen eläkevakuutuksen erityisperusteet Työnteijän eläelain (TyEL) muaisen eläeauutusen erityisperusteet 204 2 TYÖNTEKIJÄN ELÄKELAIN (TYEL) MUKAISEN ELÄKEVAKUUTUKSEN ERITYISPERUSTEET Voimaantulosäännöset Perusteen 20.2.2006 oimaantulosäännös

Lisätiedot

SISÄLLYS. annetun sosiaali- ja terveysministeriön asetuksen muuttamisesta. N:o 254. Sosiaali- ja terveysministeriön asetus

SISÄLLYS. annetun sosiaali- ja terveysministeriön asetuksen muuttamisesta. N:o 254. Sosiaali- ja terveysministeriön asetus OMEN ÄÄDÖKOKOELMA 2001 Julaistu Helsingissä 23 päiänä maalisuuta 2001 N:o 254 256 IÄLLY N:o iu 254 osiaali- ja tereysministeriön asetus työnteijäin eläelain muaista toimintaa harjoittaan eläesäätiön eläeastuun

Lisätiedot

KAIKUMITTAUKSET. Kari Toivokoski

KAIKUMITTAUKSET. Kari Toivokoski KAIKUMITTAUKSET ULTRAÄÄNELLÄ Keät 200 Sisällysluettelo Sisällysluettelo...2 Johdanto...3 Kaikuittaus ultraäänellä...4 Kaiun eteneinen ja ittauksen toiintaperiaate...4 Mitattaa ateriaali...5 Keilan leeys

Lisätiedot

, 3.7, 3.9. S ysteemianalyysin. Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu

, 3.7, 3.9. S ysteemianalyysin. Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Lineaarikobinaatioenetelät 3.5-3.7, 3.7, 3.9 Sisältö Pääkoponenttianalyysi (PCR) Osittaisneliösua (PLS) Useiden vasteiden tarkastelu Laskennallisia näkökulia Havaintouuttujien uunnokset Lähtökohtana useat

Lisätiedot

DEE Lineaariset järjestelmät Harjoitus 2, ratkaisuehdotukset. Johdanto differenssiyhtälöiden ratkaisemiseen

DEE Lineaariset järjestelmät Harjoitus 2, ratkaisuehdotukset. Johdanto differenssiyhtälöiden ratkaisemiseen D-00 Lineaariset järjestelmät Harjoitus, rataisuehdotuset Johdanto differenssiyhtälöiden rataisemiseen Differenssiyhtälöillä uvataan disreettiaiaisten järjestelmien toimintaa. Disreettiaiainen taroittaa

Lisätiedot

KJR-C2002 Kontinuumimekaniikan perusteet, viikko 45/2017

KJR-C2002 Kontinuumimekaniikan perusteet, viikko 45/2017 KJR-C00 Kontinuumimeaniian perusteet viio 45/017 1. Oloon f t ) alojen onsentraatio [ f ] < g/m ) joessa joa riippuu siis seä paiasta että ajasta. Havaitsija on veneessä ja mittaa onsentraatiota suoraan

Lisätiedot

Johdatus lukuteoriaan Harjoitus 1 syksy 2008 Eemeli Blåsten. Ratkaisuehdotelma

Johdatus lukuteoriaan Harjoitus 1 syksy 2008 Eemeli Blåsten. Ratkaisuehdotelma Johdatus luuteoriaan Harjoitus 1 ss 008 Eemeli Blåsten Rataisuehdotelma Tehtävä 1 Oloot a ja b positiivisia oonaisluuja. Osoita, että on olemassa siäsitteinen luu h ('luujen a ja b pienin hteinen jaettava',

Lisätiedot

1. Harjoituskoe. Harjoituskokeet. 1. a) Valitaan suorilta kaksi pistettä ja määritetään yhtälöt. Suora s: (x 1, y 1 ) = (0, 2) (x 2, y 2 ) = (1, 2)

1. Harjoituskoe. Harjoituskokeet. 1. a) Valitaan suorilta kaksi pistettä ja määritetään yhtälöt. Suora s: (x 1, y 1 ) = (0, 2) (x 2, y 2 ) = (1, 2) . Harjoitusoe. a) Valitaan suorilta asi pistettä ja määritetään yhtälöt. Suora s: (, y ) = (0, ) (, y ) = (, ) 0 0 0 Suoran yhtälö on y. Suora t: (, y ) = (0, ) (, y ) = (, ) ( ) 0 Suoran yhtälö on y.

Lisätiedot

S205 Lineaarinen hammashihnaservokäyttö (0,9 op)

S205 Lineaarinen hammashihnaservokäyttö (0,9 op) LTY / Säkötekniikan osasto Säätö- ja digitaaitekniikan aboratorio BL40A0600 Säätötekniikan ja signaainkäsitteyn työkurssi S05 Lineaarinen aasinaservokäyttö (09 op) Työoje OHDANTO Työssä käsiteään etusivun

Lisätiedot

Sattuman matematiikkaa III

Sattuman matematiikkaa III Sattuman matematiiaa III Kolmogorovin asioomat ja frevenssitulinta Tommi Sottinen Tutija Matematiian ja tilastotieteen laitos, Helsingin yliopisto Laboratoire de Probabilités et Modèles Aléatoires, Université

Lisätiedot

DISKREETIN MATEMATIIKAN SOVELLUKSIA: KANAVA-EKVALISOINTI TIEDONSIIRROSSA. Taustaa

DISKREETIN MATEMATIIKAN SOVELLUKSIA: KANAVA-EKVALISOINTI TIEDONSIIRROSSA. Taustaa Disreetin matematiian excursio: anava-evalisointi tiedonsiirrossa / DISKREETIN MATEMATIIKAN SOVELLUKSIA: KANAVA-EKVALISOINTI TIEDONSIIRROSSA Taustaa Disreetin matematiian excursio: anava-evalisointi tiedonsiirrossa

Lisätiedot

Tarkastellaan kuvan 8.1 (a) lineaarista nelitahoista elementtiä, jonka solmut sijaitsevat elementin kärkipisteissä ja niiden koordinaatit ovat ( xi

Tarkastellaan kuvan 8.1 (a) lineaarista nelitahoista elementtiä, jonka solmut sijaitsevat elementin kärkipisteissä ja niiden koordinaatit ovat ( xi Elementtmenetelmän erusteet 8. 8 D-SOLIDIRKEEE 8. ohdanto Kolmulottesa soldelementtejä tartaan kolmulottesten kaaleden mallntamseen. ällön tarkasteltaan kaaleen geometralla e ole ertsrtetä jotka teksät

Lisätiedot

Talousmatematiikan verkkokurssi. Koronkorkolaskut

Talousmatematiikan verkkokurssi. Koronkorkolaskut Sivu 1/7 oronorolasuja sovelletaan tapausiin, joissa aia on pidempi uin ysi oonainen orojaso, eli aia, jolle oroanta ilmoittaa oron määrän. orolasu: enintään yhden orojason pituisille oroajoille; oronorolasu:

Lisätiedot

Kiinteätuottoiset arvopaperit

Kiinteätuottoiset arvopaperit Mat-.34 Ivestoititeoria Kiiteätuottoiset arvopaperit 6..05 Lähtöohtia Lueolla tarasteltii tilateita, joissa yyarvo laseassa äytettävä oro oli aettua ja riippuato aiaperiodista Käytäössä orot äärittyvät

Lisätiedot

EPOP Kevät

EPOP Kevät EPOP Kevät 2012 16.1.2012 Projeti 1 Muutosilmiöt Piirianalyysi 1:ssä äsitellyt tasa- ja vaihtovirta-analyysit ovat jatuvan tilan menetelmiä, joissa oletetaan, että piirin herätteet (riippumattomat lähteet)

Lisätiedot

RATKAISUT: 7. Gravitaatiovoima ja heittoliike

RATKAISUT: 7. Gravitaatiovoima ja heittoliike Phyica 9. paino () 7. Gaitaatiooia ja heittoliike : 7. Gaitaatiooia ja heittoliike 7. a) Gaitaatiooia aikuttaa kaikkien kappaleiden älillä. Gaitaatiooian uuuu iippuu kappaleiden aoita ja niiden älietä

Lisätiedot

Kalman-suodin. AS , Automaation signaalinkäsittelymenetelmät. Laskuharjoitus 3

Kalman-suodin. AS , Automaation signaalinkäsittelymenetelmät. Laskuharjoitus 3 Kalman-suodin AS-84.2161, Automaation signaalinäsittelmenetelmät Lasuhajoitus 3 Ideaalisen posessin tilamalli x( 1) x( ) Ax( ) Bu( ) u B A x Slide 2 Ideaalisen posessin tilamalli x( 1) x( ) Ax( ) Bu( )

Lisätiedot

Tehtävä 2 Todista luennoilla annettu kaava: jos lukujen n ja m alkulukuesitykset. ja m = k=1

Tehtävä 2 Todista luennoilla annettu kaava: jos lukujen n ja m alkulukuesitykset. ja m = k=1 Luuteoria Harjoitus 1 evät 2011 Alesis Kosi 1 Tehtävä 1 Näytä: jos a ja b ovat positiivisia oonaisluuja joille (a, b) = 1 ja a c, seä lisäsi b c, niin silloin ab c. Vastaus Kosa a c, niin jaollisuuden

Lisätiedot

6 Lineaarisen ennustuksen sovelluksia

6 Lineaarisen ennustuksen sovelluksia 6 Lineaarisen ennustusen sovellusia Lineaarisella ennustusella on hyvin täreä asema monessa puheenäsittelyn sovellusessa. Seuraavassa on esitetty esimerejä siitä miten lineaarista ennustusta voidaan hyödyntää.

Lisätiedot

Kertausosa. Kertausosa. 4. Sijoitetaan x = 2 ja y = 3 suoran yhtälöön. 1. a) Tosi Piste (2,3) on suoralla. Epätosi Piste (2, 3) ei ole suoralla. 5.

Kertausosa. Kertausosa. 4. Sijoitetaan x = 2 ja y = 3 suoran yhtälöön. 1. a) Tosi Piste (2,3) on suoralla. Epätosi Piste (2, 3) ei ole suoralla. 5. Kertausosa. Sijoitetaan ja y suoran yhtälöön.. a) d, ( ) ( ),0... d, ( 0 ( ) ) ( ) 0,9.... Kodin oordinaatit ovat (-,0;,0). Kodin ja oulun etäisyys d, (,0 0) (,0 0),0,...,0 (m) a) Tosi Piste (,) on suoralla.

Lisätiedot

Cubature Integration Methods in Non-Linear Kalman Filtering and Smoothing (valmiin työn esittely)

Cubature Integration Methods in Non-Linear Kalman Filtering and Smoothing (valmiin työn esittely) Cubature Integration Methods in Non-Linear Kalman Filtering and Smoothing (valmiin työn esittely) Ohjaaja: Valvoja: TkT Simo Särkkä Prof. Harri Ehtamo 13.9.2010 Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu

Lisätiedot

Pyramidi 3 Analyyttinen geometria tehtävien ratkaisut sivu 139 Päivitetty a) 402 Suplementtikulmille on voimassa

Pyramidi 3 Analyyttinen geometria tehtävien ratkaisut sivu 139 Päivitetty a) 402 Suplementtikulmille on voimassa Pyramidi Analyyttinen geometria tehtävien rataisut sivu 9 Päivitetty 9..6 4 a) 4 Suplementtiulmille on voimassa b) a) α + β 8 α + β 8 β 6 c) b) c) α 6 6 + β 8 β 8 6 β 45 β 6 9 α 9 9 + β 8 β 8 + 9 β 7 Pyramidi

Lisätiedot

2 1016/2013. Liitteet 1 2 MUUTOS ELÄKEKASSOJEN LASKUPERUSTEISIIN TYÖNTEKIJÄN ELÄKELAIN MUKAISTA KUSTANNUSTEN JAKOA VARTEN

2 1016/2013. Liitteet 1 2 MUUTOS ELÄKEKASSOJEN LASKUPERUSTEISIIN TYÖNTEKIJÄN ELÄKELAIN MUKAISTA KUSTANNUSTEN JAKOA VARTEN 06/03 Liitteet MUUOS ELÄKEKASSOJEN LASKUPEUSEISIIN YÖNEKIJÄN ELÄKELAIN MUKAISA KUSANNUSEN JAKOA VAEN 06/03 3 Liite VAKUUUSEKNISE SUUEE Näissä perusteissa esiintyät auutusteniset suureet lasetaan yel:n

Lisätiedot

3. Markovin prosessit ja vahva Markovin ominaisuus

3. Markovin prosessit ja vahva Markovin ominaisuus 30 STOKASTISET DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT 3. Marovin prosessit ja vahva Marovin ominaisuus Aloitamme nyt edellisen appaleen päättäneen esimerin yleistämisen Brownin liieelle. Käymme ysitellen läpi esimerin

Lisätiedot

K-KS vakuutussumma on kiinteä euromäärä

K-KS vakuutussumma on kiinteä euromäärä Kesinäinen Henivauutusyhtiö IIIELLA TEKNIIKALLA LAKUPERUTE H-TUTKINTOA ARTEN HENKIAKUUTU REKURIIIELLA TEKNIIKALLA OIMAAOLO 2 AIKALAKU JA AKUUTUIKÄ Tätä lasuperustetta sovelletaan..25 alaen myönnettäviin

Lisätiedot

Projekti 5 Systeemifunktiot ja kaksiportit. Kukin ryhmistä tarkastelee piiriä eri taajuuksilla. Ryhmäni taajuus on

Projekti 5 Systeemifunktiot ja kaksiportit. Kukin ryhmistä tarkastelee piiriä eri taajuuksilla. Ryhmäni taajuus on EPOP Kevät 2012 Projeti 5 Systeemifuntiot ja asiportit Tämä projeti tehdään 3 hengen ryhmissä. yhmääni uuluvat Kuin ryhmistä tarastelee piiriä eri taajuusilla. yhmäni taajuus on Seuraavan projetin aiana

Lisätiedot

VÄRÄHTELYMEKANIIKKA SESSIO 24: Usean vapausasteen vaimenematon ominaisvärähtely osa 2

VÄRÄHTELYMEKANIIKKA SESSIO 24: Usean vapausasteen vaimenematon ominaisvärähtely osa 2 / ÄRÄHELYMEKANIIKKA SESSIO : Usea vapausastee vaeeato oasvärähtely osa MONINKERAISE OMINAISAAJUUDE Sesso MS oreeratu oasuodo { lasetaeetelässä oletett, että o ysertae oasulataauus. arastellaa velä tapausta,

Lisätiedot

järjestelmät Luku 2 Diskreettiaikaiset järjestelmät - aikataso DEE Lineaariset järjestelmät Risto Mikkonen

järjestelmät Luku 2 Diskreettiaikaiset järjestelmät - aikataso DEE Lineaariset järjestelmät Risto Mikkonen DEE- Lineaariset järjestelmät Luu 2 Disreettiaiaiset järjestelmät - aiataso DEE- Lineaariset järjestelmät Risto Mionen 6.9.26 Diseettiaiainen vs jatuva-aiainen Jatuvan signaalin u(t) nätteistäminen disreetisi

Lisätiedot

järjestelmät Diskreettiaikaiset järjestelmät aikatason analyysi DEE Lineaariset järjestelmät Risto Mikkonen

järjestelmät Diskreettiaikaiset järjestelmät aikatason analyysi DEE Lineaariset järjestelmät Risto Mikkonen DEE- Lineaariset järjestelmät Disreettiaiaiset järjestelmät aiatason analsi DEE- Lineaariset järjestelmät Risto Mionen Disreettiaiaiset järjestelmät 7 3 5 Lineaaristen, vaioertoimisten differenssihtälöiden

Lisätiedot

4.7 Todennäköisyysjakaumia

4.7 Todennäköisyysjakaumia MAB5: Todeäöisyyde lähtöohdat.7 Todeäöisyysjaaumia Luvussa 3 Tuusluvut perehdyimme jo jaauma äsitteesee yleesä ja ormaalijaaumaa vähä taremmi. Lähdetää yt tutustumaa biomijaaumaa ja otetaa se jälee ormaalijaauma

Lisätiedot

kanavajärjestelmät pellit ja mittauslaitteet DIRU Säätöpelti (iris-tyyppinen)

kanavajärjestelmät pellit ja mittauslaitteet DIRU Säätöpelti (iris-tyyppinen) anaajärjestemät peit ja mittausaitteet Säätöpeti (iris-tyyppinen) -no-0 Thigten the ocing screws after djustment anaajärjestemät peit ja mittausaitteet Säätöpeti (iris-tyyppinen) Mitat Ød Ø D Tuoteuaus

Lisätiedot

Luku 1: Järjestelmien lineaarisuus, differenssiyhtälöt, differentiaaliyhtälöt

Luku 1: Järjestelmien lineaarisuus, differenssiyhtälöt, differentiaaliyhtälöt SMG-00 Piirianalyysi II Harjoitustehtävät Luu : Järjestelmien lineaarisuus, differenssiyhtälöt, differentiaaliyhtälöt Järjestelmien lineaarisuus: Järjestelmä on lineaarinen, jos T u u T u T u, jossa ja

Lisätiedot

LUKION FYSIIKKAKILPAILU 8.11.2005 perussarjan vastaukset PERUSSARJA

LUKION FYSIIKKAKILPAILU 8.11.2005 perussarjan vastaukset PERUSSARJA PERUSSARJA Vataa hulellieti ja iititi iiteen tehtäään! Kirjita tetaten epaperiin a niei, tiitteei, ähöptiite, pettajai nii eä ului nii. Kilpailuaiaa n 00 inuuttia. Seä tehtää- että epaperit palautetaan

Lisätiedot

MATEMATIIKAN KOE. AMMATIKKA top 17.11.2005. 2. asteen ammatillisen koulutuksen kaikkien alojen yhteinen matematiikka kilpailu. Oppilaitos:.

MATEMATIIKAN KOE. AMMATIKKA top 17.11.2005. 2. asteen ammatillisen koulutuksen kaikkien alojen yhteinen matematiikka kilpailu. Oppilaitos:. AMMATIKKA top 7..005 MATEMATIIKAN KOE. ateen ammatillien oulutuen aiien alojen yteinen matematiia ilpailu Nimi: Oppilaito:. Koulutuala:... Luoa:.. Sarjat: MERKITSE OMA SARJA. Teniia ja liienne:... Matailu-,raitemu-

Lisätiedot

MAOL-Pisteitysohjeet Fysiikka syksy 2010

MAOL-Pisteitysohjeet Fysiikka syksy 2010 MAOL-Pisteitysohjeet Fysiikka syksy 00 Tyypillisten irheiden aiheuttaia pisteenetyksiä (6 pisteen skaalassa): - pieni laskuirhe -/3 p - laskuirhe, epäielekäs tulos, ähintään - - astauksessa yksi erkitseä

Lisätiedot

b 4i j k ovat yhdensuuntaiset.

b 4i j k ovat yhdensuuntaiset. MAA5. 1 Koe 29.9.2012 Jussi Tyni Valitse 6 tehtävää! Muista tehdä pisteytysruuduo ensimmäisen onseptin yläreunaan! Perustele vastausesi välivaiheilla! 1. Oloon vetorit a 2i 6 j 3 ja b i 4 j 3 a) Määritä

Lisätiedot

855/2017. Liitteet 1 2. Laskuperustemuutokset eläkekassoille työntekijän eläkelain mukaista kustannusten jakoa

855/2017. Liitteet 1 2. Laskuperustemuutokset eläkekassoille työntekijän eläkelain mukaista kustannusten jakoa Liitteet Lasuperustemuutoset eläeassoille työnteijän eläelain muaista ustannusten jaoa arten Liite Vauutusteniset suureet Näissä lasuperusteissa esiintyät auutusteniset suureet lasetaan TyEL:n muaisen

Lisätiedot

Ylioppilastutkintolautakunta S tudentexamensnämnden

Ylioppilastutkintolautakunta S tudentexamensnämnden Ylioppilastutintolautaunta S tudenteamensnämnden MATEMATIIKAN KOE, PITKÄ OPPIMÄÄRÄ 0..0 HYVÄN VASTAUKSEN PIIRTEITÄ Alla oleva vastausten piirteiden ja sisältöjen luonnehdinta ei sido ylioppilastutintolautaunnan

Lisätiedot

Perustehtäviä. Sarjateorian tehtävät 10. syyskuuta 2005 sivu 1 / 24

Perustehtäviä. Sarjateorian tehtävät 10. syyskuuta 2005 sivu 1 / 24 Sarjateorian tehtävät 0. syysuuta 2005 sivu / 24 Perustehtäviä. Muunna sarja telesooppimuotoon ja osoita, että se suppenee. Lase myös sarjan summa. ( + ) = 2 + 6 + 2 +... 2. Osoita suoraan määritelmään

Lisätiedot

763105P JOHDATUS SUHTEELLISUUSTEORIAAN 1 Ratkaisut 5 Kevät 2013

763105P JOHDATUS SUHTEELLISUUSTEORIAAN 1 Ratkaisut 5 Kevät 2013 7635P JOHDATUS SUHTEELLISUUSTEORIAAN Ratkaisut 5 Keät 23. Aberraatio suhteellisuusteoriassa Tulkoon alo kuten tehtään kuassa (x, y)-tason x, y > neljänneksestä: u u x ˆx + u y ŷ c cos θ ˆx c sin θ ŷ. ()

Lisätiedot

Luku 1: Järjestelmien lineaarisuus, differenssiyhtälöt, differentiaaliyhtälöt

Luku 1: Järjestelmien lineaarisuus, differenssiyhtälöt, differentiaaliyhtälöt SMG-00 Piirianalyysi II Luentomonisteen harjoitustehtävien vastauset Luu : Järjestelmien lineaarisuus, differenssiyhtälöt, differentiaaliyhtälöt. Järjestelmien lineaarisuus: Järjestelmä on lineaarinen,

Lisätiedot

Olkoot X ja Y riippumattomia satunnaismuuttujia, joiden odotusarvot, varianssit ja kovarianssi ovat

Olkoot X ja Y riippumattomia satunnaismuuttujia, joiden odotusarvot, varianssit ja kovarianssi ovat Mat-.3 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit. harjoituset Mat-.3 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit. harjoituset / Rataisut Aiheet: Avainsanat: Satunnaismuuttujat ja todennäöisyysjaaumat Kertymäfuntio

Lisätiedot

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Esimerkkejä ym., osa I

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Esimerkkejä ym., osa I MS-A00 Disreetin matematiian perusteet Esimerejä ym., osa I G. Gripenberg Jouo-oppi ja logiia Todistuset logiiassa Indutioperiaate Relaatiot ja funtiot Funtiot Aalto-yliopisto. maalisuuta 0 Kombinatoriia

Lisätiedot

MAB7 Talousmatematiikka. Otavan Opisto / Kati Jordan

MAB7 Talousmatematiikka. Otavan Opisto / Kati Jordan 3.3 Laiat MAB7 Talousmatematiia Otava Opisto / Kati Jorda Laia ottamie Suuri osa ihmisistä ottaa laiaa jossai elämävaiheessa. Pailaiaa tarvitaa yleesä vauusia ja/tai taausia. Laiatulle pääomalle masetaa

Lisätiedot

Maantien 152 (Kehä IV) alustava suunnittelu FOCUS -alueen kohdalla

Maantien 152 (Kehä IV) alustava suunnittelu FOCUS -alueen kohdalla .. Maantien (Kehä IV) alustava suunnittelu FOCUS -alueen ohdalla Aluevaussuunnitela Tuusula Yhteystiedot P (Jaaonatu ) Vantaa Kotipaia Vantaa Y-tunnus - Puh. Fasi www.poyry.fi Pöyry Finland Oy Copyright

Lisätiedot

Modaalilogiikan harjoitusteht vi Aatu Koskensilta 1 Harjoitusteht v t Teht v 100 a) Osoitamme, ett Th(F 1 F 2 ) Th(F 1 ) [ Th(F 2 ) vastaesim

Modaalilogiikan harjoitusteht vi Aatu Koskensilta 1 Harjoitusteht v t Teht v 100 a) Osoitamme, ett Th(F 1 F 2 ) Th(F 1 ) [ Th(F 2 ) vastaesim Modaalilogiian harjoitusteht vi Aatu Kosensilta 1 Harjoitusteht v t 16.4 1.1 Teht v 100 a) Osoitamme, ett Th(F 1 F 2 ) Th(F 1 ) [ Th(F 2 ) vastaesimerin avulla. Otamme ehysisi F 1 = hz? ;?i ja F 1 = hz

Lisätiedot

Energia bittiä kohden

Energia bittiä kohden TLT-54/4u Energia ittiä kohden Kirjallisuudessa (ja muutenkin) on usein tapana käyttää S/ suhteen sijasta suuretta (syy seliää tarkemmin hetken päästä ) E missä - E on hyötysignaalienergia ittiä kohden

Lisätiedot

lim Jännitystila Jännitysvektorin määrittely (1)

lim Jännitystila Jännitysvektorin määrittely (1) Jännitstila Tarkastellaan kuvan ukaista ielivaltaista koliulotteista kaaletta, jota kuoritetaan ja tuetaan siten, että se on tasaainossa. Kaaleen kuoritus uodostuu sen intaan kohdistuvista voiajakautuista,

Lisätiedot

Luku 6 Kysyntä. > 0, eli kysyntä kasvaa, niin x 1. < 0, eli kysyntä laskee, niin x 1

Luku 6 Kysyntä. > 0, eli kysyntä kasvaa, niin x 1. < 0, eli kysyntä laskee, niin x 1 40 Luku 6 Kysyntä Edellisessä luvussa näie, että ratkaisealla kuluttajan valintaongelan pitäällä paraetrit (p, p, ) yleisinä, saae eksplisiittisen kysyntäfunktion kuallekin hyödykkeelle. Ilaisie kysyntäfunktiot

Lisätiedot

HARMONINEN VÄRÄHTELIJÄ

HARMONINEN VÄRÄHTELIJÄ Oulun yliopisto Fysiian opetuslaboratorio Fysiian laboratoriotyöt 1 1 HARMONINEN VÄRÄHELIJÄ 1. yön tavoitteet 1.1 Mittausten taroitus ässä työssä tutustut jasolliseen, määrätyin aiavälein toistuvaan liieeseen,

Lisätiedot

Asennus, kiertopumppu TBPA GOLD/COMPACT

Asennus, kiertopumppu TBPA GOLD/COMPACT I.TBPA8. Asennus, kiertopumppu TBPA GOLD/COMPACT. Yleistä Patteripiirin toisiopuolella olean kiertopumpun aulla armistetaan jäätymisahtitoiminto, kun käytetään pattereita, joissa ei ole jäätymishalkeamissuojaa.

Lisätiedot

i ni 9 = 84. Todennäköisin partitio on partitio k = 6, k k

i ni 9 = 84. Todennäköisin partitio on partitio k = 6, k k 1. Neljä tuistettavissa oleva hiuase iroaoise jouo ahdolliset eergiatasot ovat 0, ε, ε, ε, 4ε,, jota aii ovat degeeroituattoia. Systeei ooaiseergia o 6ε. sitä aii ahdolliset partitiot ja osoita, että irotiloje

Lisätiedot

Moottorin kierrosnopeus Tämän harjoituksen jälkeen:

Moottorin kierrosnopeus Tämän harjoituksen jälkeen: Moottorin kierrosnopeus Tämän harjoituksen jälkeen: osaat määrittää moottorin kierrosnopeuden pulssianturin ja Counter-sisääntulon avulla, osaat siirtää manuaalisesti mittaustiedoston LabVIEW:sta MATLABiin,

Lisätiedot

Luku kahden alkuluvun summana

Luku kahden alkuluvun summana Luu ahden aluluvun summana Juho Salmensuu Lahden Lyseon luio Matematiia 008 Tiivistelmä Tutielmassa tarastellaan ysymystä; uina monella eri tavalla annettu parillinen oonaisluu voidaan esittää ahden aluluvun

Lisätiedot