Luento 8. tietoverkkotekniikan laitos

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Luento 8. tietoverkkotekniikan laitos"

Transkriptio

1 Luento 8 Luento 8 Signaalien suodatus 8. Ideaaliset suodattimet Ideaaliset alipäästö-, ylipäästö-, kaistanpäästö- ja kaistanestosuodattimet Oppenheim Käytännön suodattimet Käytännön suodattimet, päästökaista, ylimenokaista, estokaista Oppenheim 6.4 Butterworth ja Elliptinen suodatin Oppenheim Tsebysev-suodatin Pruju 8.3 Pulssin suodattimen, askelvaste

2 8. Ideaaliset suodattimet

3 Suodattimien käyttötarkoitus Signaalikaistan ulkopuolisen kohinan ja häiriöiden vaimentaminen Signaalien erottaminen muista signaaleista esim. radiovastaanottimessa Halutun pulssimuodon tai -spektrin generoiminen Sovitettu suodatin signaalikohinasuhteen maksimoimiseksi näytteenottohetkellä Siirtokanavan aiheuttamien lineaaristen vääristymien korjaus Alkuperäisen signaalin rekonstruktio näytteistä Dupleksisuodattimet (ylä- ja alasuunnan liikenteen erottaminen omille kaistoilleen) Esikorostus/jälkikorjausmenetelmät Peilitaajuussignaalin vaimentaminen superheterodyneperiaatteella toimivassa radiovastaanottimessa jne 3

4 Lineaarinen suodatus Vasteen y(t) Fourier-muunnos: Y(f)=H(f)U(f) ut () yt () ht () U( f ) Y( f) H( f) Vasteen y(t) spektritiheys saadaan impulssivasteen ja herätteen spektritiheyksien tulona: U( f) Y( f) Y( f) H( f) U( f) H( f) H( f) Tehonsiirtofunktio Järjestelmä suodattaa signaalia u(t) 4

5 Ideaaliset alipäästö-, ylipäästö- ja kaistanpäästösuodattimet Ideaalinen suodatin Päästökaistalla: A(f)=A ja (f)=ft d => Suodin ei aiheuta amplitudi ja vaihevääristymiä Estokaistalla amplitudivaste A(f)=0 => Estokaistalla oleva signaali ei näy suotimen ulostulossa lainkaan H( f ) A f arg H( f ) Päästökaista B f ELEC-A700 Signaalit ja järjestelmät 5 op ftd 5

6 Ideaaliset alipäästö-, ylipäästö- ja kaistanpäästösuodattimet Alipäästösuodatin H( f) A Kaistanpäästösuodatin H( f) A f f Päästökaista Päästökaista Ylipäästösuodatin Kaistanestosuodatin H( f) A H( f) A Estokaista f Estokaista f 6

7 Ideaalinen alipäästösuodatin Tarkastellaan ideaalista alipäästösuodinta, jonka päästökaistan leveys on B. Suodattimen siirtofunktio f H( f) rect e B rect f 0 f f i ft d H( f) Suodattimen impulssivaste h() t F H( f) BAsinc B ttd B A f 7

8 Ideaaliset yli- ja kaistanpäästösuodattimet Ideaalinen ylipäästösuodin H( f) A Estokaista f H( f) rect e B f i ft d h() t ( tt ) BAsincB tt d d Ideaalinen kaistanpäästösuodin H( f) f f ( ) rect c f f H f rect c e B B A f ht () BAsincBt t cos ft d c i ft d 8

9 Ideaalinen alipäästösuodin Alipäästösuodattimen impulssivaste u() t () t U f H( f) yt () ht () Y f H( f).5 t) t d Impulssiheräte ajanhetkellä t=0 näkyy vasteessa y(t) myös ajanhetkinä t<0 => Ideaalinen alipäästösuodin ei ole kausaalinen eikä sitä voida realisoida käytännössä Myös ideaaliset yli-, esto- ja kaistanpäästösuodattimet ovat epäkausaalisia. h(t) t=t d -/(B) t t=t d +/(B) 9

10 8. Käytännön suodattimet

11 Aika- ja taajuustason rajoitukset Aikarajoitettu (Time limited signal) v( t) 0, t t t t Kaistarajoitettu signaali (Bandlimited signal) V( f) 0, f W 0 t t 0 W fc f c c Signaali ei voi olla rajoitettu sekä aika- että taajuustasossa. W f => Ei ole mahdollista tehdä suodatinta, jonka impulssivaste olisi aikatasossa rajattu ja jonka päästökaista olisi taajuustasossa rajattu t f

12 Käytännön suodattimet Käytännön suodattimessa Päästökaistan (passband) amplitudivaste ei ole vakio vaan sillä sallitaan A p suuruisia amplitudieroja. Päästökaistaa seuraa ylimenokaista (transition region), jolla amplitudivaste laskee nopeasti Estokaistalla (stopband) amplitudivaste valitaan sovelluksen kannalta riittävän pieneksi. A e kuvaa estokaistalle vaadittua vaimennusta päästökaistan maksimiin nähden. A e :n arvoa kutsutaan suodattimen selektiivisyydeksi. KÄYTÄNNÖN SUODATIN 0log A(f) A p -0 db -0 db A e -30 db -40 db päästökaista ylimenokaista Selektiivisyys estokaista

13 Päästökaista Puolentehon kaistanleveys kertoo taajuuskaistan, missä signaalin amplitudi erot A on pienempi kuin A Erot tehonsiirrossa kaistalla on tällöin enintään 3dB H( f) max H( f) f H(f) -3 db B -3 db f 3

14 Selektiivisyyssuhde (shape factor) Useissa käytännön sovelluksissa tavoitteena on mahdollisimman kapea ylimenokaista. Suodattimen selektiivisyys kertoo ylimenokaistan koosta Määritellään selektiivisyyssuhde (shape factor) r shape suodattimen 3dB ja -60 db kaistanleveyksien suhteena r shape B B 60dB 3dB 0log 0 A(f) -60 db päästökaista -3 db estokaista B 3dB f Aalto-yliopisto Tietoliikenne- B ja 60dB 4

15 Oktaaviselektiivisyys A f OS min 0log Selektiivisyys 0 A f0 0, 0log0 A 0,5f0 A f0 0log 0 A( f0 ) 0log A f 0 0 0log A f f f 0 f0 5

16 RC-suodatin Siirtofunktio H ( f ), i f Amplitudifunktio A( f) maksimi löytyy taajuudelta f=0 Hz A(0)= f RC Puolen tehon päästökaista AB ( 3) A(0) B ( 60) 0log AB 0 60dB A(0) B3-60 db kaista 60 AB ( 60) 0 0 A(0) B B B B60 B B 6

17 RC-suodatin RC-suotimen selektiivisyyssuhde B 60 6 rshape B

18 Kaksi RC-suodatinta sarjassa Siirtofunktio ja amplitudifunktio H ( f ), i f Valitaan aikavakio siten, että päästökaista on sama kuin edellä B3 A 0.64 RC 8

19 Kaksi RC-suodatinta sarjassa -60 db:n kaista AB 60 B60 B60 3 B3 Toisen asteen suodattimella saadaan huomattavasti parempi selektiivisyyssuhde, eli sen ylimenokaista on kapeampi B r shape 999 B B ,

20 K. ja. kertaluvun RC suotimet Boden amplitudikäyrän approksimaatiot -3dB kaista -3dB kaista / -0 db/dec -40 db/dec -60 db => 3 dec => ¼000/ -60 db =>.5 dec => ¼ 3.6/ / 0

21 . ja. kertaluvun RC suotimet RC-suodatin ja kaksi RC-suodatinta sarjassa Bode Diagram. asteen RC-suodatin Magnitude (db) asteen RC-suodatin Phase (deg) Frequency (rad/sec)

22 Käytännön suodattimet Käytännölliset lineaariset suodattimet ovat kausaalisia, ja ne esitetään usein siirtofunktion avulla H() s M M M() s Ns () s p s p... s pn sz sz... szm N N Suodattimet valitaan stabiileiksi, jolloin siirtofunktion navat N(s)=0 ovat kompleksitason vasemmassa puolitasossa. Mm Nn Jotta impulssivaste olisi reaalinen, pitää taajuustason siirtofunktion on hermiittinen *, and H f * H f H f H f H f s i f

23 Käytännön suodattimet Valitsemalla s-tasossa sopivat nolla- ja napayhdistelmät saadaan haluttuja ominaisuuksia omaavat suodattimet, esim. päästökaistan amplitudivääristymän suhteen (laakalatvaisuus, aaltoilu), päästökaistan kulkuaikavääristymän suhteen, estokaistan vaimennuksen suhteen, ylimenokaistan jyrkkyyden suhteen. Erilaisia suodatinperheitä, jotka määrittelevät navat ja nollat halutulle asteluvulle, on esitetty useita. Butterworth Bessel (Bessel-Thomson) Tšebyshev (Chebyshev) Elliptinen (Cauer) Gaussian Raised-cosine 3

24 Suodatinperheitä 4

25 Butterworth suodartinperhe Butterworh suodattimen navat ovat :n juuria ja ne saadaan ratkaistuksi DeMoivren teoreemasta jk m m jk m m 0,,,3, 4,, - e e k m juuret ovat tasajakautuneita yksikköympyrän kehälle taajuustasossa. Jotta suodatin olisi stabiili valtaan vain navat, jotka ovat vasemmassa puolitasossa N = N =3 N = 4 N = 8 5

26 3. Asteen Butterworth suodin Suunnitellaan n=3 asteen Butterworth suodin, jonka kaistanleveys on W Jos m=6 saadaan, löydetään DeMoivren teoreemalla kuusi juurta jk m m jk m m e e k 0,,,3, 4,, m- 3 3 s 0, s 60 j, s3 0 j 3 3 s4 80, s5 40 j, s6 300 j Joista valitaan kolme vasemmassa puolitasossa olevaa: 3 3 p s3 j, p s4, p3 s5 j 6

27 3. Asteen Butterworth suodin Siirtofunktioksi tulee H s Taajuustasossa Amplitudi funktio s p s p s p s s s 3 3 * ( ) ( ) H f H f H f A( f) f 6 si f 6 f 7

28 3. Asteen Butterworth suodin Puolentehon kaistanleveys A( f) 6 f 6 f f Haluttu puolentehon kaistanleveys W saadaan valitsemalla s=s/w s H 3 W 3 s s s W W W 3 W 3 3 s W s W s W 8

29 3. Asteen Butterworth Siirtofunktioksi saadaan siis 3 W s H W s W s W s W 3 3 Tätä vastaa amplitudifunktio A( f) f W 6 9

30 3. Asteen Butterworth 30

31 Butterworth suodartinperhe Suodattimen amplitudifunktio on A( f) f W n jossa W on suodattimen puolen tehon kaistanleveys ja n suodattimen asteluku. Amplitudifunktio on laakalatvainen, siinä ei ole aaltoilua. Laakalatvaisuus merkitsee sitä, että amplitudifunktion n ensimmäistä derivaatta saa arvon nolla taajudella f = 0. 3

32 Butterworth suotimet Matalilla taajuuksilla ryhmäkulkuaika on vakio, joten taajuusvääristymää ei Butterwoth suotimessa synny, jos sisäänmeno signaalin taajuuskaista << W Boden amplitudikäyrä Ryhmäkulkuaikaviive 3

33 Butterworth alipäästösuodattimen suunnittelu Päästökaista 0 f fp Vaadittu vahvistus Estokaista f f s Vaadittu vaimennus. Ratkaistaan vaadittu asteluku n A( f ) f W G n f W A( f) p A( f) s p p p p p p A( f ) f W G n s s s s n fs W s Gp n n log fp W Gp fp G p Gs n n f Gs fs Gs f s W p log fs pyöristetään n ylöspäin p 33

34 Butterworth alipäästösuodattimen suunnittelu. Ratkaistaan normalisoitu suodattimen H(s) siirtofunktio (käytännössä taulukosta tai tietokoneohjelman avulla) 3. Ratkaistaan rajataajuus W. Joko niin, että päästökaistan ehto toteutuu tarkkaan n fp A( fp) p fp W Gp W G n p. Tai niin, että estokaistan ehto toteutuu tarkkaan n A( f ) s s s fs W Gs W G n s 3. Suodattimen siirtofunktio saadaan kun sijoitetaan skaalaamalla s: s H W f 34

35 Esimerkki Päästökaista 0 50 Hz, vahvistus päästökaistalla > -3 db A f A f p 0log ( ) 3 ( ) =- 3 G 0 p p 0 0 Estokaista 00 Hz, vahvistus estokaistalla -30 db A f A f s 0log ( ) 30 ( ) = G s s

36 Asteluku Esimerkki Gp log log G s 999 n.498 n=3 f p 50 log log f 00 s Jos halutaan asettaa päästökaista tarkasti f p 50 W G n p Jos halutaan asettaa estokaista tarkasti W f s 6 G n 999 s 36

37 Ylipäästö-, kaistanpäästö- ja kaistanestosuodattimet Alipäästösuodatin s:=s/w 0 Ylipäästösuodatin s:=w/s db -60 db (rad/s) Kaistanpäästösuodatin s:=(s +W c )/(B*s) (rad/s) Kaistanestosuodatin s:=(s +W c )/(B*s) db -60 db (rad/s) (rad/s) W c B kaistan keskitaajuus kaistan leveys 37

38 w=logspace(-3,,00); W=; Wc=; B=0; s=i*w; S(,:)=s/W; %Low-pass S(,:)=W./s; %High-pass S(3,:)=(s.^+Wc^)./(B*s); %Bandpass S(4,:)=(B*s)./(s.^+Wc^) %Third order Butterworth for k=:4 H(k,:)=./(S(k,:).^3+*S(k,:).^+3*S(k,:)+); figure(k) semilogx(w,0*log0(abs(h(k,:)))) xlabel('\omega (rad/s)') ylabel('db') end; 38

39 Esimerkki kaupallisesta Butterworth sudattimesta 39

40 Tšebyshevin suodatinperhe Tšebyshev Type I -suodattimen navat saadaan kun Butterworth-suodattimen navat liikkuvat vaakasuoraan ympyrään sisäiänkirjoitetun ellipsin kehälle. Amplitudifunktio on A( f) Tn f W s=i+ N = 4 jossa on ellipsin eksentrisyys, ja on n:nnen kertaluvun tyypin I Tšebyshevin polynomi. Tn( x) xtn( x) Tn( x) T 0 ( x) T ( x) x Amplitudifunktio sisältää aaltoilun (ripple), jonka maksimi- ja minimiamplitudin suhde päästökaistalla on ra 40

41 Tšebyshevin suodatinperhe N kertaluvum Tšebyshevin tyypin I polynomi T T n n cos ncos x x ( x) cosh ncosh x x N parillinen (0), Tn() 0 N pariton Amplitudi funktio n parillinen A(0) n pariton AW 4

42 Tšebyshevin suodatinperhe Mitä suurempi aaltoilu sallitaan sitä kapeampi on ylimenokaista A( f) Tn Tn 0 f W 4

43 Tšebyshevin alipäästösuodattimen suunnittelu Päästökaista 0 f fp Vaadittu vahvistus Estokaista f f s Vaadittu vaimennus A( f) p A( f) s p. Aaltoilu päästökaistalla W=f p AW p G p p p G p 43

44 Tšebyshevin alipäästösuodattimen suunnittelu. Asteluku A( f ) s n T f W Tn fs W s n G s cosh cosh f G G s s p W s, G p s p s G G s p Asteluku määrätään estokaistan perusteella 44

45 Esimerkki Päästökaista 0 50 Hz, vahvistus päästökaistalla > -3 db Päästökaistan raja: W=50 Hz 0 Aaltoilu log AW ( ) 3 AW 0 Gp p p G p r A.45 0log r =.5 db 0 A 45

46 Esimerkki Estokaista 00 Hz, vahvistus estokaistalla -30 db 30 0log 0 0 A( fs) 30 A( fs) 0 s Gs s 0 0 n cosh cosh Gp Gs fs W.006 Tarvitaan n=3 asteen suodatin 46

47 Esimerkki %Taajuusalue jolla tehonsiirtofunktion piirretään f=logspace(0,3,00); %Päästökaista fp=50; %Hz %Vaimennus päästökaistalla Lp=-3; %db %Estokaista fs=00; %Hz %Vaimennus estokaistalla Ls=-30; %db Gp=0^(-Lp/0)-; Gs=0^(-Ls/0)-; %Butterworth nb=ceil(/*log(gp/gs)/log(fp/fs)); %Päästökaista tarkasti WB=fp/Gp^(/(*nB)); AB=./sqrt(+(f/WB).^(*nB)); %Estokaista tarkasti WB=fs/Gs^(/(*nB)); AB=./sqrt(+(f/WB).^(*nB)); %Chebysev WC=fp; e=sqrt(gp); nc=ceil(acosh(sqrt(gs/gp))/acosh(fs/wc)); %Ratkaistaan Chebysev polynomi x=f/wc; T(,:)=ones(size(x)); %T0 T(,:)=x; %T for n=3:(nc+) T(n,:)=*x.*T(n-,:)-T(n-,:); end; 0log 0 A(f) (db) Butterworth (Päästökaista) -90 Butterworth (Estokaista) Chebysev (Tyyppi ) f (Hz) AC=./sqrt(+e^*T(nC+,:).^); %Piirretään tehonsiirtofunktiot semilogx(f,0*log0(ab),f,0*log0(ab),f,0*log0(ac),f,-3*ones(size(f)),'k:',f,-30*ones(size(f)),'k:',[fp fp],[-00 0],'k:', [fs fs],[-00 0],'k:') legend('butterworth (Päästökaista)','Butterworth (Estokaista)','Chebysev (Tyyppi )',3) xlabel('f (Hz)') ylabel('0log_{0}a(f) (db)') 47

48 Transversaalisuodattimet Approksimoidaan suodatinta suoraan sen impulssivasteesta lähtien. Näytteistetään impulssivaste N:llä näytteellä N h ( t) h( kt ) t kt s k0 Taajuusvaste N H( f) hkte ( ) s k0 i fkt 48

49 Transversaalisuodattimet Suodatinta vastaa viivästysalkioista koostuva viivelinja ja jokaisen viivealkion jälkeen on väliulosotto, jossa viivästetty tulosignaali kerrotaan kertoimella h k. Väliulosottoja kutsutaan tapeiksi ja kertoimia kutsutaan tappikertoimiki. Kun tappikertoimet ovat riittävän tiheästi (näytteenottoteoreema) ja riittävän monta voidaan approksimoida mitä tahansa impulssivaste. Koska suuria tappimääriä on vaikea rakentaa, on käytettävä sopivia ikkunafunktioita katkaisun aiheuttaman spektri levenemisen lieventämiseksi. Käytännön toteutus esim. käyttäen digitaalista FIR-suodinta 49

50 Transversaalisuodattimet 50

51 7.3 Pulssin suodattaminen, askelvaste

52 Pulssin suodattaminen Pulssi-muotoinen signaali sisältää korkeita taajuuksia, jotka suodattuvat alipäästösuodattimessa. Pulssin kulkua suodattimen läpi kuvaa nousuaika (rise time) ja ylitys (overshoot) ja asettumisaika (settiling time) H(f) 5

53 Askelvaste Askelvaste kertoo järjestelmän vasteen askelmaiselle herätteelle x x(t) y(t) 53

54 Askelvaste Askelvasteen käyttäytymistä kuvataan seuraavilla suureilla t d = kuollut aika, viive y f = lopputila x = askeleen korkeus e = pysyvä poikkeama (e = x y f ) t r = nousuaika (tavallisimmin määritetty ajaksi, joka kuluu, kun vaste nousee arvosta 0.y f arvoon 0.9y f ). t = värähtelyn jaksonaika t s = asettumisaika (tavallisimmin määritetty ajaksi, jonka jälkeen vaste pysyy putken y f ± % tai y f ± 5% sisällä vastaavat termit ovat kahden ja viiden prosentin asettumisajat) t p = vastehuipun aika (peak time) o = ylitys (overshoot) d = vaimennuskerroin 54

55 Pulssin suodattaminen Jotta pulssi perättäiset pulssit voitaisiin erottaa toisistaan, pitää suodattimen kaistanleveys olla selvästi suurempi kuin pulssin puolentehon kaistanleveys B >> /T Jos pelkkä pulssin amplitudin havaitseminen riittää, selvitään pienemmällä kaistanleveydellä B /(T) Jos pulssille halutaan tietty nousuaika, vaaditaan B /(t r ) 55

56 3. Asteen Butterworth Tarkastellaan T= pituisen pulssin suodatusta. W=5 0.8 W= W= W=

57 Nousuaika 3. Asteen Butterworth W=/T W=5/T W=/(T) 57

Luento 8. Suodattimien käyttötarkoitus

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

Lisätiedot

Luento 8. Suodattimien käyttötarkoitus

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

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

Katsaus suodatukseen

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

Lisätiedot

Luento 7. LTI-järjestelmät

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

Lisätiedot

Luento 7. tietoverkkotekniikan laitos

Luento 7. tietoverkkotekniikan laitos Luento 7 Luento 7 LTI järjestelmien taajuusalueen analyysi II 7. LTI järjestelmän taajuusvaste Vaste kompleksiselle eksponenttiherätteelle Taajuusvaste, Boden diagrammi 7.2 Signaalin muuntuminen LTI järjestelmässä

Lisätiedot

Alipäästösuotimen muuntaminen muiksi perussuotimiksi

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

Lisätiedot

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

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

Lisätiedot

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

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

Lisätiedot

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

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

Lisätiedot

Hyvyyskriteerit. ELEC-C1230 Säätötekniikka. Luku 8: Säädetyn järjestelmän hyvyys aika- ja taajuustasossa, suunnittelu taajuustasossa, kompensaattorit

Hyvyyskriteerit. ELEC-C1230 Säätötekniikka. Luku 8: Säädetyn järjestelmän hyvyys aika- ja taajuustasossa, suunnittelu taajuustasossa, kompensaattorit Hyvyyskriteerit ELEC-C1230 Säätötekniikka Aikaisemmilla luennoilla on havainnollistettu, miten systeemien käyttäytymiseen voi vaikuttaa säätämällä niitä. Epästabiileista systeemeistä saadaan stabiileja,

Lisätiedot

Digitaalinen signaalinkäsittely Desibeliasteikko, suotimen suunnittelu

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

Lisätiedot

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

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

Lisätiedot

T Digitaalinen signaalinkäsittely ja suodatus

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

Lisätiedot

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti SG-00 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti 6.3.006 Kirjoita nimesi ja opiskelijanumerosi jokaiseen paperiin. Vastauspaperit tullaan irrottamaan toisistaan. Jos tila ei riitä, jatka kääntöpuolelle ja

Lisätiedot

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

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

Lisätiedot

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

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

Lisätiedot

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

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

Lisätiedot

ELEC-A7200 Signaalit ja järjestelmät

ELEC-A7200 Signaalit ja järjestelmät ELEC-A700 Signaalit ja järjestelmät Professori Riku Jäntti Luento 3. Lineaariset aikainvariantit (LTI) järjestelmät taajuusalueessa Signaalin suodattaminen Epälineaariset muistittomat järjestelmät Satunnaissignaalit

Lisätiedot

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

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

Lisätiedot

ELEC-A7200 Signaalit ja järjestelmät

ELEC-A7200 Signaalit ja järjestelmät ELEC-A7200 Signaalit ja järjestelmät Professori Riku Jäntti ELEC-A7200 Signaalit ja järjestelmät Mitä kurssilla käsitellään? signaalien ja järjestelmien peruskäsitteitä signaali- ja järjestelmäanalyysin

Lisätiedot

Signaalit ja järjestelmät aika- ja taajuusalueissa

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

Lisätiedot

SGN Signaalinkäsittelyn perusteet Välikoe Heikki Huttunen

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

Lisätiedot

ELEC-C1230 Säätötekniikka. Luku 8: Säädetyn järjestelmän hyvyys aika- ja taajuustasossa, suunnittelu taajuustasossa, kompensaattorit

ELEC-C1230 Säätötekniikka. Luku 8: Säädetyn järjestelmän hyvyys aika- ja taajuustasossa, suunnittelu taajuustasossa, kompensaattorit ELEC-C3 Säätötekniikka Luku 8: Säädetyn järjestelmän hyvyys aika- ja taajuustasossa, suunnittelu taajuustasossa, kompensaattorit Hyvyyskriteerit Aikaisemmilla luennoilla on havainnollistettu, miten systeemien

Lisätiedot

ELEC-A7200 Signaalit ja järjestelmät

ELEC-A7200 Signaalit ja järjestelmät ELEC-A700 Signaalit ja järjestelmät Professori Riku Jäntti ELEC-A700 Signaalit ja järjestelmät Mitä kurssilla käsitellään? signaalien ja järjestelmien peruskäsitteitä signaali- ja järjestelmäanalyysin

Lisätiedot

SÄÄTÖJÄRJESTELMIEN SUUNNITTELU

SÄÄTÖJÄRJESTELMIEN SUUNNITTELU ENSO IKONEN PYOSYS SÄÄTÖJÄRJESTELMIEN SUUNNITTELU Enso Ikonen professori säätö- ja systeemitekniikka http://cc.oulu.fi/~iko Oulun yliopisto Teknillinen tiedekunta Älykkäät koneet ja järjestelmät helmikuu

Lisätiedot

Luento 7. Järjestelmien kokoaminen osista

Luento 7. Järjestelmien kokoaminen osista Luento 7 Lineaaristen järjestelmien analyysi Järjestelmä yhdistelmät, takaisinkytkentä Taajuusvaste Stabiilisuus analyysi taajuustasossa 8..6 Järjestelmien kokoaminen osista Lineaaristen järjestelmien

Lisätiedot

1 PID-taajuusvastesuunnittelun esimerkki

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

Lisätiedot

Analogiatekniikka. Analogiatekniikka

Analogiatekniikka. Analogiatekniikka 1 Opintojakson osaamistavoitteet Opintojakson hyväksytysti suoritettuaan opiskelija: osaa soveltaa ja tulkita siirtofunktiota, askelvastetta, Bodediagrammia ja napa-nolla-kuvaajaa lineaarisen, dynaamisen

Lisätiedot

Luento 4 Fourier muunnos

Luento 4 Fourier muunnos Luento 4 Luento 4 Fourier muunnos 4. F muunnos F muunnos Oppenheim 4. 4. Energiaspektri (spektritiheys) Rayleigh'n energia teoreema, energiaspektri Kaistanleveys Boden diagrammi 4.3 F muunnoksen ominaisuudet,

Lisätiedot

Digitaalinen Signaalinkäsittely T0125 Luento 4-7.04.2006

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

Lisätiedot

ELEC-A7200 Signaalit ja järjestelmät

ELEC-A7200 Signaalit ja järjestelmät ELEC-A700 Signaalit ja järjestelmät Professori Riku Jäntti ELEC-A700 Signaalit ja järjestelmät Mitä kurssilla käsitellään? signaalien ja järjestelmien peruskäsitteitä signaali- ja järjestelmäanalyysin

Lisätiedot

1 Olkoon suodattimen vaatimusmäärittely seuraava:

1 Olkoon suodattimen vaatimusmäärittely seuraava: Olkoon suodattimen vaatimusmäärittely seuraava: Päästökaistan maksimipoikkeama δ p =.5. Estokaistan maksimipoikkeama δ s =.. Päästökaistan rajataajuus pb = 5 Hz. Estokaistan rajataajuudet sb = 95 Hz Näytetaajuus

Lisätiedot

Spektri- ja signaalianalysaattorit

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

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

T SKJ - TERMEJÄ

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

Lisätiedot

IIR-suodattimissa ongelmat korostuvat, koska takaisinkytkennästä seuraa virheiden kertautuminen ja joissakin tapauksissa myös vahvistuminen.

IIR-suodattimissa ongelmat korostuvat, koska takaisinkytkennästä seuraa virheiden kertautuminen ja joissakin tapauksissa myös vahvistuminen. TL536DSK-algoritmit (J. Laitinen)..5 Välikoe, ratkaisut Millaisia ongelmia kvantisointi aiheuttaa signaalinkäsittelyssä? Miksi ongelmat korostuvat IIR-suodatinten tapauksessa? Tarkastellaan Hz taajuista

Lisätiedot

1 Vastaa seuraaviin. b) Taajuusvasteen

1 Vastaa seuraaviin. b) Taajuusvasteen Vastaa seuraaviin a) Miten määritetään digitaalisen suodattimen taajuusvaste sekä amplitudi- ja vaihespektri? Tässä riittää sanallinen kuvaus. b) Miten viivästys vaikuttaa signaalin amplitudi- ja vaihespektriin?

Lisätiedot

Taajuustason tekniikat: Boden ja Nyquistin diagrammit, kompensaattorien suunnittelu. Vinkit 1 a

Taajuustason tekniikat: Boden ja Nyquistin diagrammit, kompensaattorien suunnittelu. Vinkit 1 a ELEC-C3 Säätötekniikka 9. laskuharjoitus Taajuustason tekniikat: Boden ja Nyquistin diagrammit, kompensaattorien suunnittelu Vinkit a 3. Vaiheenjättökompensaattorin siirtofunktio: ( ) s W LAG s, a. s Vahvistus

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

Helsinki University of Technology

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

Lisätiedot

Remez-menetelmä FIR-suodinten suunnittelussa

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

Lisätiedot

SÄÄTÖJÄRJESTELMIEN SUUNNITTELU

SÄÄTÖJÄRJESTELMIEN SUUNNITTELU ENSO IKONEN PYOSYS 1 SÄÄTÖJÄRJESTELMIEN SUUNNITTELU Enso Ikonen professori säätö- ja systeemitekniikka http://cc.oulu.fi/~iko Oulun yliopisto Älykkäät koneet ja järjestelmät / systeemitekniikka Jan 019

Lisätiedot

Tehtävä 1. Vaihtoehtotehtävät.

Tehtävä 1. Vaihtoehtotehtävät. Kem-9.47 Prosessiautomaation perusteet Tentti.4. Tehtävä. Vaihtoehtotehtävät. Oikea vastaus +,5p, väärä vastaus -,5p ja ei vastausta p Maksimi +5,p ja minimi p TÄMÄ PAPERI TÄYTYY EHDOTTOMASTI PALAUTTAA

Lisätiedot

Tuntematon järjestelmä. Adaptiivinen suodatin

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

Lisätiedot

z muunnos ja sen soveltaminen LTI järjestelmien analysointiin

z muunnos ja sen soveltaminen LTI järjestelmien analysointiin z muunnos ja sen soveltaminen LTI järjestelmien analysointiin muunnoksella (eng. transform) on vastaava asema diskreettiaikaisten signaalien ja LTI järjestelmien analyysissä kuin Laplace muunnoksella jatkuvaaikaisten

Lisätiedot

SÄÄTÖJÄRJESTELMIEN SUUNNITTELU

SÄÄTÖJÄRJESTELMIEN SUUNNITTELU ENSO IKONEN PYOSYS 1 SÄÄTÖJÄRJESTELMIEN SUUNNITTELU Enso Ikonen professori säätö- ja systeemitekniikka http://cc.oulu.fi/~iko Oulun yliopisto Älykkäät koneet ja järjestelmät helmikuu 2019 ENSO IKONEN PYOSYS

Lisätiedot

S Signaalit ja järjestelmät

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

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

Missä mennään. systeemi. identifiointi. mallikandidaatti. validointi. malli. (fysikaalinen) mallintaminen. mallin mallin käyttötarkoitus, reunaehdot

Missä mennään. systeemi. identifiointi. mallikandidaatti. validointi. malli. (fysikaalinen) mallintaminen. mallin mallin käyttötarkoitus, reunaehdot Missä mennään systeemi mallin mallin käyttötarkoitus, reunaehdot käyttö- (fysikaalinen) mallintaminen luonnonlait yms. yms. identifiointi kokeita kokeita + päättely päättely vertailu mallikandidaatti validointi

Lisätiedot

SaSun VK1-tenttikysymyksiä 2019 Enso Ikonen, Älykkäät koneet ja järjestelmät (IMS),

SaSun VK1-tenttikysymyksiä 2019 Enso Ikonen, Älykkäät koneet ja järjestelmät (IMS), SaSun VK1-tenttikysymyksiä 2019 Enso Ikonen, Älykkäät koneet ja järjestelmät (IMS), 5.2.2019 Tentin arvosteluperusteita: o Kurssin alku on osin kertausta SäAn ja prosessidynamiikkakursseista, jotka oletetaan

Lisätiedot

Dynaamisten systeemien identifiointi 1/2

Dynaamisten systeemien identifiointi 1/2 Dynaamisten systeemien identifiointi 1/2 Mallin rakentaminen mittausten avulla Epäparametriset menetelmät: tuloksena malli, joka ei perustu parametreille impulssi-, askel- tai taajusvaste siirtofunktion

Lisätiedot

ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät

ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät Laskuharjoitus 8 - ratkaisut 1. Tehtävässä on taustalla ajatus kantoaaltomodulaatiosta, jossa on I- ja Q-haarat, ja joka voidaan kuvata kompleksiarvoisena kantataajuussignaalina.

Lisätiedot

H(s) + + _. Ymit(s) Laplace-tason esitykseksi on saatu (katso jälleen kalvot):

H(s) + + _. Ymit(s) Laplace-tason esitykseksi on saatu (katso jälleen kalvot): ELEC-C3 Säätötekniikka 5. laskuharjoitus Vastaukset Quiz: Luennon 4 luentokalvojen (luku 4) lopussa on esimerkki: Sähköpiiri (alkaa kalvon 39 tienoilla). Lue esimerkki huolellisesti ja vastaa seuraavaan:

Lisätiedot

Radioamatöörikurssi 2015

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

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA OSA 2

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

Lisätiedot

Perusmittalaitteet 2. Spektrianalyysi. Mittaustekniikan perusteet / luento 4. Spektrianalyysi. Logaritmiasteikko ja db (desibel) Spektrianalysaattori

Perusmittalaitteet 2. Spektrianalyysi. Mittaustekniikan perusteet / luento 4. Spektrianalyysi. Logaritmiasteikko ja db (desibel) Spektrianalysaattori Mittaustekniikan perusteet / luento 4 Perusmittalaitteet Spektrianalyysi Jean Baptiste Fourier (1768-1830): Signaali voidaan esittää taajuudeltaan ja amplitudiltaan (sekä vaiheeltaan) erilaisten sinien

Lisätiedot

Alias-ilmiö eli taajuuden laskostuminen

Alias-ilmiö eli taajuuden laskostuminen Prosessiorientoituneet mallit Todellista hybridijärjestelmää ELEC-C1230 Säätötekniikka Luku 12: Näytteenottoteoreema ja jatkuvien säätimien diskreetit approksimaatiot Prosessiorientoituneet mallit katsotaan

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

3. kierros. 2. Lähipäivä

3. kierros. 2. Lähipäivä 3. kierros. Lähipäivä Viikon aihe (viikko /) Takaisinkytketyt vahvistimet Takaisinkytkentä, suljettu säätöluuppi Nyquistin kriteeri, stabiilisuus Taajuusanalyysi, Boden ja Nyquistin diagrammit Systeemin

Lisätiedot

LOPPURAPORTTI 19.11.2007. Lämpötilahälytin. 0278116 Hans Baumgartner xxxxxxx nimi nimi

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

Lisätiedot

Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa

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

Lisätiedot

Suodinpankit ja muunnokset*

Suodinpankit ja muunnokset* Suodinpankit ja muunnokset* Lähteet: Zölzer. Digital audio signal processing. Wiley & Sons. Spanias et al. Audio signal processing and coding. Wiley & Sons Smith, Spectral audio signal processing, online

Lisätiedot

LABORATORIOTYÖ 3 VAIHELUKITTU VAHVISTIN

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

Lisätiedot

Y Yhtälöparista ratkaistiin vuorotellen siirtofunktiot laittamalla muut tulot nollaan. = K K K M. s 2 3s 2 KK P

Y Yhtälöparista ratkaistiin vuorotellen siirtofunktiot laittamalla muut tulot nollaan. = K K K M. s 2 3s 2 KK P Säädön kotitehtävä vk3 t. 1 a) { Y =G K P E H E=R K N N G M Y Yhtälöparista ratkaistiin vuorotellen siirtofunktiot laittamalla muut tulot nollaan. G R s = Y R = GK P s 1 = KK 1 GK P K N G P M s 2 3s 2

Lisätiedot

Spektrianalysaattori. Spektrianalysaattori

Spektrianalysaattori. Spektrianalysaattori Mittaustekniikan perusteet / luento 9 Spektrianalysaattori Spektrianalyysi Jean Baptiste Fourier (1768-1830): Signaali voidaan esittää taajuudeltaan ja amplitudiltaan (sekä vaiheeltaan) erilaisten sinien

Lisätiedot

FIR suodinpankit * 1 Johdanto

FIR suodinpankit * 1 Johdanto FIR suodinpankit * Lähteet: Zölzer. Digital audio signal processing. Wiley & Sons. Saramäki. Multirate signal processing. TTKK:n kurssi 80558. * ) Aihealue on erittäin laaja. Esitys tässä on tarkoituksellisesti

Lisätiedot

Säätötekniikan matematiikan verkkokurssi, Matlab tehtäviä ja vastauksia 29.7.2002

Säätötekniikan matematiikan verkkokurssi, Matlab tehtäviä ja vastauksia 29.7.2002 Matlab tehtäviä 1. Muodosta seuraavasta differentiaaliyhtälöstä siirtofuntio. Tämä differentiaaliyhtälö saattaisi kuvata esimerkiksi yksinkertaista vaimennettua jousi-massa systeemiä, johon on liitetty

Lisätiedot

LABORATORIOTYÖ 2 SPEKTRIANALYSAATTORI

LABORATORIOTYÖ 2 SPEKTRIANALYSAATTORI LABORATORIOTYÖ 2 SPEKTRIANALYSAATTORI Päivitetty: 25/02/2004 MV 2-1 2. SPEKTRIANALYSAATTORI Työn tarkoitus: Työn tarkoituksena on tutustua spektrianalysaattorin käyttöön, sekä oppia tuntemaan erilaisten

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

Tietoliikennesignaalit & spektri

Tietoliikennesignaalit & spektri Tietoliikennesignaalit & spektri 1 Tietoliikenne = informaation siirtoa sähköisiä signaaleja käyttäen. Signaali = vaihteleva jännite (tms.), jonka vaihteluun on sisällytetty informaatiota. Signaalin ominaisuuksia

Lisätiedot

Osatentti

Osatentti Osatentti 2.8.205 Nimi: Opiskelijanumero: Ohjeet: Vastaa kysymyspaperiin ja kysymyksille varattuun tilaan. Laskin ei ole sallittu. Tenttikaavasto jaetaan. Kaavastoon EI merkintöjä. Palauta kaavasto tämän

Lisätiedot

Luento 9. tietoverkkotekniikan laitos

Luento 9. tietoverkkotekniikan laitos Luento 9 Luento 9 Jaksolliset signaalit epälineaarisissa muistittomissa järjestelmissä 9.1 Muistittomat epälineaariset komponentit Pruju Taylor-sarjakehitelmä ja konvoluutio taajuustasossa Särö Keskinäismodulaatio

Lisätiedot

SUODATTIMET. Suodatinteorian perusteita

SUODATTIMET. Suodatinteorian perusteita SUODATTIMET Suodatinteorian perusteita Suodattimen Q arvo Jyrkkyys Vaihesiirto Suodinapproksimaatiot ja niiden ominaisuudet suodattimet - suodattimet Keraamiset suotimet esonaattorit Aktiivisuodattimet

Lisätiedot

Taajuus-, Fourier- ja spektraalianalyysi

Taajuus-, Fourier- ja spektraalianalyysi Taajuus-, Fourier- ja spektraalianalyysi Transientti- ja korrelaatioanalyysi tähtäävät impulssivasteen (askelvasteen) mallintamiseen Kuvaus aikatasossa Taajuus- Fourier- ja spektraalianalyysi tähtäävät

Lisätiedot

Taajuus-, Fourier- ja spektraalianalyysi

Taajuus-, Fourier- ja spektraalianalyysi Taajuus-, Fourier- ja spektraalianalyysi Transientti- ja korrelaatioanalyysi tähtäävät impulssivasteen (askelvasteen) mallintamiseen Taajuus- Fourier- ja spektraalianalyysi tähtäävät systeemin taajuusominaisuuksien

Lisätiedot

Luento 2. Jaksolliset signaalit

Luento 2. Jaksolliset signaalit Luento Jaksollisten signaalien Fourier-sarjat Viivaspektri S-.7. Signaalit ja järjestelmät 5 op KK ietoliikennelaboratorio Jaksollinen (periodinen) Jaksolliset signaalit Jaksonaika - / / Perusjakso Amplitudi

Lisätiedot

Taajuus-, Fourier- ja spektraalianalyysi

Taajuus-, Fourier- ja spektraalianalyysi Taajuus-, Fourier- ja spektraalianalyysi Impulssi- ja askelvastetekniikat sekä korrelaatioanalyysi tähtäävät impulssivasteen mallintamiseen aikataso Taajuus- Fourier- ja spektraalianalyysi tähtäävät systeemin

Lisätiedot

2. kierros. 2. Lähipäivä

2. kierros. 2. Lähipäivä 2. kierros 2. Lähipäivä Viikon aihe Vahvistimet, kohina, lineaarisuus Siirtofunktiot, tilaesitys Tavoitteet: tietää Yhden navan vasteen ekvivalentti kohinakaistaleveys Vastuksen terminen kohina Termit

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

LABORATORIOTYÖ 2 A/D-MUUNNOS

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

Lisätiedot

8000253: Johdatus signaalinkäsittelyyn 2

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

Lisätiedot

Luento 5. tietoverkkotekniikan laitos

Luento 5. tietoverkkotekniikan laitos Luento 5 Luento 5 Jaksolliset signaalit epälineaarisissa muistittomissa järjestelmissä 5.1 Muistittomat epälineaariset komponentit Pruju Taylor-sarjakehitelmä ja konvoluutio taajuustasossa Särö Keskinäismodulaatio

Lisätiedot

T L 9 0 8 Z S I G N A A L I T E O R I A O S A I V: E N E R G I A - J A T E H O T I H E Y S

T L 9 0 8 Z S I G N A A L I T E O R I A O S A I V: E N E R G I A - J A T E H O T I H E Y S L 9 8 Z S I G N L I E O R I O S I V: E N E R G I - J E H O I H E Y S 4 Spektrin eneria- ja tehotiheys 57 4. Spektrin eneriatiheys 57 4.. Parsevalin teoreema 57 4.. Spektrin eneriatiheyden ominaisuuksia

Lisätiedot

Signaalinkäsittelyn sovellukset

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

Lisätiedot

LABORATORIOTYÖ 2 A/D-MUUNNOS

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

Lisätiedot

Perusmittalaitteet 2. Spektrianalyysi. Mittaustekniikan perusteet / luento 4. Spektrianalyysi. Logaritmiasteikko ja db (desibel) Spektrianalysaattori

Perusmittalaitteet 2. Spektrianalyysi. Mittaustekniikan perusteet / luento 4. Spektrianalyysi. Logaritmiasteikko ja db (desibel) Spektrianalysaattori Mittaustekniikan perusteet / luento 4 Perusmittalaitteet Spektrianalyysi Jean Bapiste Fourier (1768-1830): Signaali voidaan esittää taajuudeltaan ja amplitudiltaan (sekä vaiheeltaan) erilaisten sinien

Lisätiedot

12. Stabiilisuus. Olkoon takaisinkytketyn vahvistimen vahvistus A F (s) :

12. Stabiilisuus. Olkoon takaisinkytketyn vahvistimen vahvistus A F (s) : 1. Stabiilisuus Olkoon takaisinkytketyn vahvistimen vahvistus A F (s) : AOL ( s) AF ( s) (13 10) 1+ T ( s) A OL :n ja T:n määrittäminen kuvattiin oppikirjan 1-7 kappaleessa. Näiden taajuus käyttäytyminen

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

1 Johdanto. 2 Kriittinen näytteistys 2:lla alikaistalla. 1.1 Suodatinpankit audiokoodauksessa. Johdanto

1 Johdanto. 2 Kriittinen näytteistys 2:lla alikaistalla. 1.1 Suodatinpankit audiokoodauksessa. Johdanto Suodinpankit ja muunnokset* Lähteet: Zölzer. Digital audio signal processing. Wiley & Sons. Spanias et al. Audio signal processing and coding. Wiley & Sons Smith, Spectral audio signal processing, online

Lisätiedot

Kompleksianalyysi, viikko 6

Kompleksianalyysi, viikko 6 Kompleksianalyysi, viikko 6 Jukka Kemppainen Mathematics Division Funktion erikoispisteet Määr. 1 Jos f on analyyttinen pisteen z 0 aidossa ympäristössä 0 < z z 0 < r jollakin r > 0, niin sanotaan, että

Lisätiedot

Osatentti

Osatentti Osatentti 3 1.4.016 Nimi: Opiskelijanumero: Ohjeet: Kirjoita vastaukset paperissa annettuun tilaan. Lisävastaustilaa on paperin lopussa. Käytä selvää käsialaa. Laskin EI ole sallittu. Tenttikaavasto jaetaan.

Lisätiedot

TL5231, Signaaliteoria (S2004) Matlab-harjoituksia

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

Lisätiedot

2. Funktiot. Keijo Ruotsalainen. Mathematics Division

2. Funktiot. Keijo Ruotsalainen. Mathematics Division 2. Funktiot Keijo Ruotsalainen Mathematics Division Kompleksimuuttujan funktio Kompleksimuuttujan z kompleksiarvoinen funktio f(z) voi olla yksiarvoinen tai moniarvoinen, esimerkiksi f(z) = e z f(z) =

Lisätiedot

Elektroniikka, kierros 3

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

Lisätiedot