Luento 4 Jaksollisten signaalien Fourier-sarjaesitys 4.1 Fourier-sarja 4.2 Viivaspektri, tehospektri
|
|
- Marjut Lehtinen
- 7 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 Luento 4 Luento 4 Jaksollisten signaalien Fourier-sarjaesitys 9 Oppenheim 3.3, Fourier-sarja Kompleksi F-sarja F-sinisarja Sinc-funktio 4. Viivaspektri, tehospektri Viivaspektri Parsevalin teoreema 4.3 F-sarjan ominaisuuksia, F-sarjan katkaiseminen ja suodatus F-sarjan ominaisuudet Oppenheim 3.5 F-sarjan suppeneminen, Gibbsin korvat Jaksollisen signaalin suodatus Oppenheim 3.8 1
2 Jean Baptiste Joseph Fourier ( ) Ranskalainen matemaatikko ja fyysikko. Loi pohjan Fourier-sarjoille ja muunnoksille teoksessaan héorie analytique de la chaleur (Analyyttinen lämpöteoria) ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op
3 4.1 Fourier-sarja
4 ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 4
5 Jaksolliset signaalit Jaksollinen (periodinen) Jaksonaika - / / Perusjakso t Ominaistaajuus f =1/ Signaalin ominaisuuksien tarkastelemiseksi riittää kun keskitytään yhden jakson pituiseen aikaväliin. Valitaan yksinkertaisuuden vuoksi tarkasteluväliksi / t / ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 5
6 Jaksolliset signaalit Kahden jaksollisen signaalin sisätulo, kun molempien signaalien jaksonaika on (tai on niiden jaksonaikojen monikerta) Keskimääräinen teho * * xt (), yt ()? xty () () tdt< xty () () tdt xt () 1 P < < x() t dt,, ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 6
7 Eksponentiaalinen Fourier-sarja: Ortonormaali kanta arkastellaan osoitinsignaaleja 1 iο k εk ( t) < exp t k <...,,,, 1,,1,,... Osoittimen ε k (t) pyörimistaajuus k=: Hz asavirtakomponentti (DC) k=1: 1/ Perustaajuus (1. harmoninen taajuus) k>1: k/ k. Harmoninen taajuus Osoittimet muodostavat ortonormaalin kannan Im ε k () t Re ε (), t ε () t k l 1 < k k < l l ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 7
8 Eksponentiaalinen Fourier-sarja: Ortonormaali kanta Osoitetaan, että 1 k < l εk(), t εl() t < k l arkastellaan ensin tapausta k=l 1 ο i k i οl εk( t), εl( t) < exp t exp t dt, k l,,, ( 1 iο k l 1 iο 1 < exp t dt exp t dt 1dt 1 < < <,,, ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 8
9 Eksponentiaalinen Fourier-sarja: Ortonormaali kanta arkastellaan nyt tapausta k l ( exp iο k l( ( exp iο k l( ((, ( ο k, l( sinc k l( k, l( ( 1 ο i k i οl εk( t), εl( t) < exp t exp t dt, k l,,, ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op ( 1 iο k, l 1 iο k, l < exp t dt exp t < iο k, l( 1 <,,,, iο k l sin < <, < ο sin 1 i, ix, ix x( < e, e ( sinc x( < sin ο x( ο x 9
10 SINC-funktio sinc( x) < sin οx( οx Nollakohdat Raja-arvo sin ο x( sinc( x) < < ο x x < 1,,,3, ϑ sin οx sin ( οx( cos ( limx lim x ο οx ο < x < limx < < 1 οx οx ο ο x Hôpital s rule ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 1
11 Eksponentiaalinen Fourier-sarja i) ii) arkastellaan jaksollista funktiota v(t)=v(t+m ), m=,-1,,1, joka täyttää ehdot 1 P < v() t dt ;, δ vt δ vt δ lim ( ), (, ) (Neliöintegroituva/ehosignaali) äärellisessä määrässä pisteitä välillä / t / jälkimmäinen ehto rajoittaa signaalin epäjatkuvuuskohtien määrän äärelliseksi: t ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 11
12 Eksponentiaalinen Fourier-sarja Signaali, joka täyttää ehdot i) ja ii) voidaan esittää ortogonaalisen kannan avulla 1 οk vt () < vt (), εk() t εk() t < vt (), εk() t exp i t k<, k<, Exponentiaalinen Fourier-sarja οk v() t < vkεk() t < vk exp i t k<, k<, Fourier-kertoimet 1 1 * 1 k < (), εk() < () εk () < ()exp,,, οk v vt t vt tdt vt i t dt ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 1
13 Eksponentiaalinen Fourier-sarja On periodinen οk v( t) < vk exp i t < v( t m), m ϒ k<, ästä seuraa, että jaksollisen signaalin perusjaksolle laskettu Fourier sarja on voimassa kaikilla t:n arvoilla. οk οk οk v( t m) < vk exp i t m( < vk exp i t exp i m k<, k<, οk < vk exp i t < vt () k<, Im ο k exp i m < exp iο km( < 1 ο Re ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 13
14 Exponentiaalinen Fourier sarja Fourier-kertoimet ovat kompleksisia suureita: vastaavat perustaajuuden f =1/ harmoonisia taajuuksia asavirtakomponentti k= vastaa signaalin keskimääräistä amplitudia ζ v ζ v Im k argζ vk < arctan Re k ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 14
15 rigonometrinen Fourier-sarja Reaaliselle signaalille Käytetään tätä ominaisuutta hyväksi: Hermiittinen symmetria (k>) {v k } {v k } (k<) rigonometrinen Fourier-sarja ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 15
16 Fourier kosini- ja sinisarja Fourier-kertoimet 1 οk vk < v( t)exp i t dt,, 1 οk οk < v( t) cos t isin t k iαk,, <,, ( sin (, ix e < cos x, i x α k k 1 οk < v( t) cos t dt, 1 οk < v( t) sin t dt, ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 16
17 Fourier kosini- ja sinisarja Fourier sini- ja kosinisarja Kun v(t) on reaalinen: v < α ( v < v < i *, k k k k Nyt voidaan kirjoittaa οk v( t) < vk exp i t < k<, v 1,v, οk οk < k, iαk( exp i t k iαk( exp, i t k< 1 οk οk < k cos t αksin t k< 1 v -1,v -, (, i exp ix i exp(, ix) < exp i, exp(, ) < sin( x) ix( ix ( ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 17
18 Fourier kosini- ja sinisarja arkastellaan reaalista signaalia v(t) Jos pinta-ala signaalin yli on nolla, = (α = reaaliselle signaalille) Parillinen signaali v(-t)=v(t) => α k = sini-sarja häviää Pariton signaali v(-t)=-v(t) => k = kosini-sarja häviää Puoliaalto symmetrinen: v(-t)=-v( /-t) Parilliset harmoniset häviävät n =, α n =, n=,1,, ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 18
19 Esimerkki 1 Olkoon Fourier-sarjan kertoimet Huomataan, että v(t) Joten kertoimet voidaan kirjoittaa muotoon ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 19
20 Esimerkki 1 Ratkaistaan ensin integraali sin(ο l) Yllä olevaa hyödyntäen saadaan A exp iε( k < 1 A < exp, iε( k <, 1 otherwise Amplitudispektri: v k Vaihespektri: arg{v k } ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op
21 4. Viivaspektri, tehospektri
22 Viivaspektri Eulerin teoreema Osoitin exp( iϖ t) Im Re Osoitin pyörii taajuudella f ϖ < ο ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op
23 Viivaspektri Sinimuotoinen signaali voidaan esittää kahden osoittimen summana Im Im Re Re Amplitudispektri Vaihespektri ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 3
24 Viivaspektri Reaalinen jaksollinen signaali voidaan esittää summana kosinisignaaleja οk οk v( t) < vkexp i t < v vk cos t argζ vk k<, k<, Viiva spektri: Amplitudi spektri: v k Vaihespektri: arg{v k } v v v1 v1 v,argζ v argζ v 1, f, f f f,argζ v 1, f, f f f argζ v ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 4
25 Parsevalin teoreema Signaalin keskimääräinen teho / 1 P < v() t dt < v, / k<, k - - ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 5
26 ehospektri v v 1 v ehospektrin kertoimet, määrittävät miten signaalin keskimääräinen teho on jakautunut eri taajuuksille. ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 6
27 ehtävä Jaksollisen signaalin tehospektri on Mikä on signaalin keskimääräinen teho? Mitä taajuuksia signaali sisältää, jos sen jaksonaika =1s? ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 7
28 Esimerkki Signaali, jossa on DC-komponentti Keksimääräinen teho Huomaa, että Joten tehon lauseke voidaan viedä muotoon Osoittautuu, että ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 8
29 Esimerkki Ratkaistaan signaalin Fourier-sarjan kertoimet: Vakion viivaspektri Huomaa, että k < 1,,, 3, ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op sinc( k) < 1 k < ϑ 9
30 Esimerkki Sinisignaalin viivaspektri johdettiin aiemmin Signaalin v(t) viivaspektri saadaan summana Amplitudispektri: v k Vaihespektri: arg{v k } V V1 exp iε( k < 1 V exp iε( 1 muutoin 1 <, k <, ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 3
31 Esimerkki Ratkaistaan signaalin teho Parsevalin teoreeman mukaan / 1 P < v() t dt < v, / joten, nyt k<, k P < vk < v, v v < V V V < V V k<, 4 4 ulos on sama kuin suoraan tehon määritelmästä johdettu., 1 1,, ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 31
32 Esimerkki 3 Pulssijono (esim. pulssitutkan tuottama kantataajuinen signaali) σ σ< Signaalilla on DC-komponentti (pulssin pinta-ala on Aσ) Signaali on parillinen (sinisarja häviää) v k = k σ 1 οk 1 οk vk < v( t)exp t dt Acos t dt, < σ,, ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 3
33 Esimerkki 3 Integroimalla saadaan σ 1 οk 1 οk vk < v( t)exp i t dt Acos t dt, < σ,, A 1 οk σ οk σ < sin sin οk,, οσ k οσ k sin sin σ σ σ < A < A < A sinc k k σ ο οk 1 cos( ax) dx < sin( ax) a x( sin, <, sin( x) ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 33
34 Esimerkki 3 Amplitudispektri. σ/=. k=-1:1; x=.; %x=au/ <1 A=1;.15.1 v k for n=1:length(k) v(n)=a*x*sinc(k(n)*x); end;.5 bar(k,v,.1) xlabel('k') ylabel('v_k') title(['\tau/=' numstr(x)]) hold on t=-1:.1:1; plot(t,a*x*sinc(x*t)) axis([ x/4 x]) hold off v k k σ/= k ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 34
35 Esimerkki 4 Kanttiaalto (esim. digitaalinen kellosignaali) +1-1 Signaalin DC-komponentti on ( =) Signaali on pariton, joten kosinisarja häviää ( k = k=1,,3 ) v k <, iα k Signaali on myös puoliaaltosymmetrinen, joten parilliset harmoniset katoavat α n <, n <,1,,3,... ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 35
36 Esimerkki 4 Lasketaan sinisarjan kertoimet 1 οk αk < v( t)sin t dt, 1 οk 1 οk <, sin t dt sin t dt,, Eksponentti Fourier sarjan kertoimiksi tulee tällöin ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 1 1 οk 1 1 οk <,, cos t cos t οk, k ο 1 1 οk 1 1 οk < 1, cos,, cos, 1 οk οk k parillinen 1 1, cos οk( <, cos οk( ( < < οk οk k pariton οk vk 1 <, iαk 1 <, i, vk < οk 1 sin( ax) dx <, cos( ax) a 36
37 Esimerkki 4 ehospektri 4/ο v 1 v 3 v 5 k Vaihespektri ο/ -ο/ k ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 37
38 Esimerkki 5: Mittaus vs teoria Signaaligeneraattori, skooppi ja spektri analysaattori ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 38
39 Esimerkki 5: Mittaus vs teoria Signaaligeneraattorin tuottama kanttiaalto ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 39
40 Esimerkki 5: Mittaus vs teoria Spekrtianalysaattorin tuottama tulos vs teorian ennustama tulos -3.9 db eorian ennustamat arvot ovat erittäin lähellä mittatuja arvoja! db db -.8 db -3. dḇ 4.7 db-6. db eoriaa voi käyttää varmisutaakseen siitä, että mittalaitteet on oikein kalibroitu! -7.4 db -8.5 db ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 4
41 4.3 F-sarjan ominaisuuksia, F- sarjan katkaiseminen ja suodatus
42 Fourier-sarjan ominaisuuksia ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 4
43 Katkaistu Fourier-sarja arkastellaan approksimaatiota Jos v(t) täyttää ehdot i) ja ii) i) ii) 1 P < v() t dt ;, lim δ vt ( δ), vt (, δ) äärellisessä määrässä pisteitä t välillä / t / niin erosignaalin keskimääräinen teho menee nollaan ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 43
44 Gibbsin Ilmiö Jos signaali on epäjatkuva amplitudinen, niin askelmaisessa muutoskohdassa on noin 9% ylitys riippumatta N:n suuruudesta N= -.5 N= ime ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 44
45 Esimerkki 5 Pulssijono σ σ< 1 οk σ σ vk < v( t)exp i t dt A sinc k, < vt () < vt ˆ() <, k iο t ve k k<, K k iο t ve k K k<, ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 45
46 Esimerkki 5 Approksimaatio 1. 1 σ/=. K= K=; k=-k/:k/; =1; x=.; %x=au/ <1 A=1; for n=1:length(k) v(n)=a*x*sinc(k(n)*x); end; v(t) t t=-*:.1:*; vhat=; for n=1:length(k) vhat=vhat+v(n)*exp(i**pi*k(n)/*t); end; plot(t,vhat) xlabel('t') ylabel('v(t)') title(['\tau/=' numstr(x) ' K=' numstr(k)]) v(t) σ/=. K= t ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 46
47 Katkaistu Fourier-sarja ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 47
48 Muita kurssin aiheeseen liittyviä apletteja ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 48
49 Jaksollisen signaalin suodattaminen arjastellaan jaksollista signaalia v(t), jonka jaksonaika on. Signaali voidaan esittää F-sarjana: ο k v( t) < vk exp i t k<, Signaali kulkee lineaarisen järjestelmän läpi, jonka impulssivaste on h(t) Määritellään, iο ft H ( f ) h() t e dt? (Impulssivasteen Fourier-muunnos), Järjestelmän lähtösignaali on ο w() t < h() t v() t < vkh k e k<, ο kt ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 49
50 Jaksollisen signaalin suodattaminen odistus οk h() t v() t < h( σ) vk exp i t, σ( dσ k, <, οk οk < vk exp i t h( σ)exp, i σ dσ k<,, οk οk < vk exp i t H k<, ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 5
51 Esimerkki 6 Ajetaan vaihtojännitettä RC suodattimen läpi ο A οk A οk x( t) < Acos < exp, i t exp i t Suodattimen impulssivaste, t e t ht () < t;, t, iο ft 1 1 iarctan H( f) < e e dt < < e ο i f 1 f 1 ο ( ο f ( ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 51
52 Esimerkki 6 Suodattimen lähtösignaali A ο ο y( t) < cos t arctan ο 1 RC suodatin siis vaimentaa signaalia ja muuttaa sen vaihetta, mutta taajuus säilyy muuttumattomana. ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 5
53 Esimerkki 7: Himmennin Himmennintä käytetään valonlähteiden kirkkauden säätöön. yristorihimmennin leikkaa kunkin puoliaallon alkuosaa Säätämällä tätä aikaa voidaan säätää valonlähteelle menevää tehoa σ /= 1 ms 1 s(t) V=1 V v(t) = ms 53
54 Esimerkki 7: Himmennin Syöttöjännite ο v( t) < Acos Katkaisusignaali σ t, k, st ( ) 1 rect <, k<, σ 54
55 Syöttöjännite ο v( t) < Acos A k, 1, 1 vk < muuten Katkaisusignaali Esimerkki 7: Himmennin ζ σ t, k, st ( ) 1 < ζ, rect qt () k<, σ rt () 55
56 Esimerkki 7 Pulssijono r(t) σ σ σ σ, iο / r k < sinc k e Ks. Esimerkki 5 DC komponentti q(t) q k 1 k < < k Huomataan, että pulssijonon ominaistaajuus on kaksinkertainen vaihtojännitteeseen nähden. s k sk 1 q, r k < <, rk k < ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op st () < se k k<, οk i t 56
57 Esimerkki 7 Kahden jaksollisen signaalin tulo (kun jakson aika on sama) l k( οk οl ο i t i t i t k l k l k<, l<, k<, l<, y() t < s() t v() t < s e ve < s ve muuttujan vaihto n=k+l => l=n-k οk l n i t ο i t ο i t k l k n, k k<, l<, n<, k<, yt () < stvt () () < se ve < sv e 31 3 y < sv < vs n k n, k k n, k k<, k<, (Diskreetti konvoluutio) y n ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 57
58 Esimerkki 7 Himmentimen lähtösignaalin F-sarjan kertoimet y < v s < v s vs s n k n, k, 1 n 1 1 n, 1 k <, k sk 1 q, r k < < <, rk k ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät 5 op 58
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
LisätiedotLuento 2. S Signaalit ja järjestelmät 5 op TKK Tietoliikenne Laboratorio 1. Jean Baptiste Joseph Fourier ( )
Luento Jasollisten signaalien Fourier-sarjat Viivaspetri S-.7. Signaalit ja järjestelmät 5 op KK ietoliienne Laboratorio Jean Baptiste Joseph Fourier (768-83) Ransalainen matemaatio ja fyysio. Esitti Fourier-sarjat
LisätiedotSIGNAALITEORIAN KERTAUSTA 1
SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA 1 1 (26) Fourier-muunnos ja jatkuva spektri Spektri taajuuden funktiona on kompleksiarvoinen funktio, jonka esittäminen graafisesti edellyttää 3D-kuvaajan piirtämisen. Yleensä
LisätiedotSIGNAALITEORIAN KERTAUSTA OSA 1
1 SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA OSA 1 Millainen on signaalin spektri ja miten se lasketaan? SIGNAALIEN JA SPEKTRIN PERUSKÄSITTEITÄ 2 Spektri taajuuden funktiona on kompleksiarvoinen funktio, jonka graafinen
LisätiedotSignaalit 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)
LisätiedotJaksollisen signaalin spektri
Jaksollisen signaalin spektri LuK-tutkielma Topi Suviaro 2257699 Matemaattisten tieteiden laitos Oulun yliopisto Syksy 215 Sisältö Johdanto 2 1 Jaksollisuudesta 2 2 Spektristä 3 2.1 Symmetrian vaikutuksesta
LisätiedotLuento 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,
Lisätiedot2. Fourier-sarjoista. Aaltoliikkeen ja lämmöjohtumisen matemaattinen tarkastelu
2. Fourier-sarjoista Fourier-analyysi: Aaltoliikkeen ja lämmöjohtumisen matemaattinen tarkastelu Matemaattisen analyysin täkein työväline "Jokainen funktio" voidaan esittää harmonisten värähtelyjen, so.
LisätiedotNumeeriset menetelmät
Numeeriset menetelmät Luento 13 Ti 18.10.2011 Timo Männikkö Numeeriset menetelmät Syksy 2011 Luento 13 Ti 18.10.2011 p. 1/43 p. 1/43 Nopeat Fourier-muunnokset Fourier-sarja: Jaksollisen funktion esitys
LisätiedotTietoliikennesignaalit & spektri
Tietoliikennesignaalit & spektri 1 Tietoliikenne = informaation siirtoa sähköisiä signaaleja käyttäen. Signaali = vaihteleva jännite (tms.), jonka vaihteluun on sisällytetty informaatiota. Signaalin ominaisuuksia
Lisätiedot1 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?
LisätiedotELEC-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
LisätiedotMat / Mat Matematiikan peruskurssi C3-I / KP3-I Harjoitus 5 / vko 42, loppuviikko, syksy 2008
Mat-.3 / Mat-.33 Matematiikan peruskurssi C3-I / KP3-I Harjoitus 5 / vko 4, loppuviikko, syksy 8 Ennen malliratkaisuja, muistin virkistämiseksi kaikkien rakastama osittaisintegroinnin kaava: b a u(tv (t
LisätiedotOsa VI. Fourier analyysi. A.Rasila, J.v.Pfaler () Mat Matematiikan peruskurssi KP3-i 12. lokakuuta / 246
Osa VI Fourier analyysi A.Rasila, J.v.Pfaler () Mat-1.1331 Matematiikan peruskurssi KP3-i 12. lokakuuta 2007 127 / 246 1 Johdanto 2 Fourier-sarja 3 Diskreetti Fourier muunnos A.Rasila, J.v.Pfaler () Mat-1.1331
LisätiedotF {f(t)} ˆf(ω) = 1. F { f (n)} = (iω) n F {f}. (11) BM20A5700 - INTEGRAALIMUUNNOKSET Harjoitus 10, viikko 46/2015. Fourier-integraali:
BMA57 - INTEGRAALIMUUNNOKSET Harjoitus, viikko 46/5 Fourier-integraali: f(x) A() π B() π [A() cos x + B() sin x]d, () Fourier-muunnos ja käänteismuunnos: f(t) cos tdt, () f(t) sin tdt. (3) F {f(t)} ˆf()
LisätiedotELEC-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
LisätiedotSIGNAALITEORIAN KERTAUSTA OSA 2
1 SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA OSA 2 Miten spektri lasketaan moduloiduille ja näytteistetyille tietoliikennesignaaleille? KONVOLUUTIO JA KERTOLASKU 2 Kantataajuussignaali (baseband) = sanomasignaali ilman
LisätiedotFourier-sarjat ja -muunnos
24. marraskuuta 2016 Jaksolliset funktiot, trigonometriset sarjat, parilliset ja p Jaksolliset funktiot Funktio f : R R on jaksollinen, jos on olemassa p > 0 siten, että f (x + p) = f (x) kaikilla x R
LisätiedotKompleksianalyysi, 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
LisätiedotSpektri- ja signaalianalysaattorit
Spektri- ja signaalianalysaattorit Pyyhkäisevät spektrianalysaattorit Suora pyyhkäisevä Superheterodyne Reaaliaika-analysaattorit Suora analoginen analysaattori FFT-spektrianalysaattori DFT FFT Analysaattoreiden
Lisätiedot4. Fourier-analyysin sovelletuksia. Funktion (signaalin) f(t) näytteistäminen tapahtuu kertomalla funktio näytteenottosignaalilla
4.1 Näytteenottolause 4. Fourier-analyysin sovelletuksia Näyttenottosignaali (t) = k= δ(t kt). T on näytteenottoväli, ja ω T = 1 T on näyttenottotaajuus. Funktion (signaalin) f(t) näytteistäminen tapahtuu
LisätiedotFourier-analyysi, I/19-20, Mallivastaukset, Laskuharjoitus 7
MS-C14, Fourier-analyysi, I/19- Fourier-analyysi, I/19-, Mallivastaukset, Laskuharjoitus 7 Harjoitustehtävä 7.1. Hetkellä t R olkoon s(t) 1 + cos(4πt) + sin(6πt). Laske tämän 1-periodisen signaalin s Fourier-kertoimet
LisätiedotDiskreetti Fourier-muunnos ja sen hyödyntäminen signaalien spektrien muodostamisessa. Pentti Romppainen
Diskreetti Fourier-muunnos ja sen hyödyntäminen signaalien spektrien muodostamisessa Pentti Romppainen Kajaanin ammattikorkeakoulu Oy Kajaani University of Applied Sciences Diskreetti Fourier-muunnos ja
LisätiedotLuento 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
LisätiedotELEC-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.
LisätiedotLuento 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 () =
LisätiedotJohdatus todennäköisyyslaskentaan Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1
Johdatus todennäköisyyslaskentaan Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio TKK (c) Ilkka Mellin (5) 1 Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio Momenttiemäfunktio Diskreettien jakaumien momenttiemäfunktioita
LisätiedotKompleksiluvut 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
LisätiedotMS-C1420 Fourier-analyysi osa I
MS-C142 Fourier-analyysi osa I G. Gripenberg Aalto-yliopisto 29. tammikuuta 214 G. Gripenberg (Aalto-yliopisto) MS-C142 Fourier-analyysiosa I 29. tammikuuta 214 1 / 3 1 Johdanto 2 Fourier-integraali Fourier-muunnos
LisätiedotLuento 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
LisätiedotLuento 4. Fourier-muunnos
Lueno 4 Erikoissignaalien Fourier-muunnokse Näyeenoo 4..6 Fourier-muunnos Fourier-muunnos Kääneismuunnos Diricle n edo Fourier muunuvalle energiasignaalille I: Signaali on iseisesi inegroiuva v ( d< II:
LisätiedotMS-A0107 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (CHEM)
MS-A17 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 CHEM) Laskuharjoitus 4lv, kevät 16 1. Tehtävä: Laske cos x dx a) osittaisintegroinnilla, b) soveltamalla sopivaa trigonometrian kaavaa. Ratkaisu: a) Osittaisintegroinnin
LisätiedotA! Modulaatioiden luokittelu. Luento 4: Digitaaliset modulaatiokonstellaatiot, symbolijonolähetteet. ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät
ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät Luento 4: Digitaaliset modulaatiokonstellaatiot, symbolijonolähetteet Olav Tirkkonen, Jari Lietzen Aalto, Tietoliikenne- ja tietoverkkotekniikan laitos A! Modulaatioiden
LisätiedotMATEMATIIKAN PERUSKURSSI I Harjoitustehtäviä syksy Millä reaaliluvun x arvoilla. 3 4 x 2,
MATEMATIIKAN PERUSKURSSI I Harjoitustehtäviä syksy 6. Millä reaaliluvun arvoilla a) 9 =, b) + + + 4, e) 5?. Kirjoita Σ-merkkiä käyttäen summat 4, a) + 4 + 6 + +, b) 8 + 4 6 + + n n, c) + + +
LisätiedotDigitaalinen 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,
Lisätiedotl 1 2l + 1, c) 100 l=0 AB 3AC ja AB AC sekä vektoreiden AB ja
MATEMATIIKAN PERUSKURSSI I Harjoitustehtäviä syksy 7. Millä reaaliluvun arvoilla a) 9 =, b) + 5 + +, e) 5?. Kirjoita Σ-merkkiä käyttäen summat 4, a) + + 5 + + 99, b) 5 + 4 65 + + n 5 n, c) +
Lisätiedotf (28) L(28) = f (27) + f (27)(28 27) = = (28 27) 2 = 1 2 f (x) = x 2
BMA581 - Differentiaalilaskenta ja sovellukset Harjoitus 4, Syksy 15 1. (a) Olisiko virhe likimain.5, ja arvio antaa siis liian suuren arvon. (b) Esim (1,1.5) tai (,.5). Funktion toinen derivaatta saa
LisätiedotTRIGONOMETRISTEN FUNKTIOIDEN KUVAAJAT
3.0.07 0 π TRIGONOMETRISTEN FUNKTIOIDEN KUVAAJAT π = π 3π π = π 5π 6π = 3π 7π TRIGONOMETRISET FUNKTIOT, MAA7 Tarkastellaan aluksi sini-funktiota ja lasketaan sin :n arvoja, kun saa arvoja 0:sta 0π :ään
LisätiedotMS-C1420 Fourier-analyysi osa I
1 Johdanto MS-C142 Fourier-analyysi osa I G Gripenberg 2 Fourier-integraali Fourier-muunnos ja derivaatta Konvoluutio Fourier-käänteismuunnos eliöintegroituvat funktiot Aalto-yliopisto 29 tammikuuta 214
Lisätiedoty x1 σ t 1 = c y x 1 σ t 1 = y x 2 σ t 2 y x 2 x 1 y = σ(t 2 t 1 ) x 2 x 1 y t 2 t 1
1. Tarkastellaan funktiota missä σ C ja y (y 1,..., y n ) R n. u : R n R C, u(x, t) e i(y x σt), (a) Miksi funktiota u(x, t) voidaan kutsua tasoaalloksi, jonka aaltorintama on kohtisuorassa vektorin y
LisätiedotLuento 8. Suodattimien käyttötarkoitus
Luento 8 Lineaarinen suodatus Ideaaliset alipäästö, ylipäästö ja kaistanpäästösuodattimet Käytännölliset suodattimet 8..006 Suodattimien käyttötarkoitus Signaalikaistan ulkopuolisen kohinan ja häiriöiden
LisätiedotMS-C1420 Fourier-analyysi Esimerkkejä, perusteluja, osa I
MS-C140 Fourier-analyysi Esimerkkejä, perusteluja, osa I G. Gripenberg Aalto-yliopisto 3. tammikuuta 014 G. Gripenberg (Aalto-yliopisto MS-C140 Fourier-analyysiEsimerkkejä, perusteluja, osa3. I tammikuuta
Lisätiedotspektri taajuus f c f c W f c f c + W
Kaistanpäästösignaalit Monet digitaaliset tiedonsiirtosignaalit ovat keskittyneet jonkin tietyn kantoaaltotaajuuden f c ympäristöön siten, että signaali omaa merkittäviä taajuuskomponetteja vain kaistalla
Lisätiedot13. Ratkaisu. Kirjoitetaan tehtävän DY hieman eri muodossa: = 1 + y x + ( y ) 2 (y )
MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS Differentiaaliyhtälöt, kesä 00 Tehtävät 3-8 / Ratkaisuehdotuksia (RT).6.00 3. Ratkaisu. Kirjoitetaan tehtävän DY hieman eri muodossa: y = + y + y = + y + ( y ) (y
LisätiedotYhteenveto Fourier-numeriikan luennoista
March 25, 21 versio 1.1 1 Yhteenveto Fourier-numeriikan luennoista 19.3.-25.3.21 Fourier-sarja f paloittain jatkuva funktio [, L]. Kosinisarja: jossa Sinisarja: jossa Esimerkki 1. Funktion sinisarja on
LisätiedotFunktion raja-arvo ja jatkuvuus Reaali- ja kompleksifunktiot
3. Funktion raja-arvo ja jatkuvuus 3.1. Reaali- ja kompleksifunktiot 43. Olkoon f monotoninen ja rajoitettu välillä ]a,b[. Todista, että raja-arvot lim + f (x) ja lim x b f (x) ovat olemassa. Todista myös,
LisätiedotEnsimmäisen ja toisen kertaluvun differentiaaliyhtälöistä
1 MAT-1345 LAAJA MATEMATIIKKA 5 Tampereen teknillinen yliopisto Risto Silvennoinen Kevät 9 Ensimmäisen ja toisen kertaluvun differentiaaliyhtälöistä Yksi tavallisimmista luonnontieteissä ja tekniikassa
LisätiedotNumeeriset menetelmät TIEA381. Luento 13. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 13 () Numeeriset menetelmät / 42
Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 13 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 13 () Numeeriset menetelmät 8.5.2013 1 / 42 Luennon 13 sisältö Tavallisten differentiaaliyhtälöiden numeriikasta Moniaskelmenetelmien
Lisätiedotl 1 2l + 1, c) 100 l=0
MATEMATIIKAN PERUSKURSSI I Harjoitustehtäviä syksy 5. Millä reaaliluvun arvoilla a) 9 =, b) 5 + 5 +, e) 5?. Kirjoita Σ-merkkiä käyttäen summat 4, a) + + 5 + + 99, b) 5 + 4 65 + + n 5 n, c)
LisätiedotKirjoita jokaiseen koepaperiin nimesi, opiskelijanumerosi ym. tiedot! Laskin (yo-kirjoituksissa hyväksytty) on sallittu apuväline tässä kokeessa!
Aalto yliopiston teknillinen korkeakoulu Mat-1.1040 L4 Tentti ja välikokeiden uusinta 21.5.2010 Gripenberg, Arponen, Siljander Kirjoita jokaiseen koepaperiin nimesi, opiskelijanumerosi ym. tiedot! Laskin
LisätiedotKOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY exp z., k = 1, 2,... Eksponenttifunktion z exp(z) Laurent-sarjan avulla
KOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY 2012 RITVA HURRI-SYRJÄNEN 11. Integrointi erillisen erikoispisteen ympäri Olkoot f analyyttinen punkteeratussa kiekossa D(z 0.r\{z 0 }. Funktiolla f on erikoispiste z 0.
LisätiedotMS-C1420 Fourier-analyysi osa I
MS-C1420 Fourier-analyysi osa I G. Gripenberg Aalto-yliopisto 29. tammikuuta 2014 G. Gripenberg (Aalto-yliopisto) MS-C1420 Fourier-analyysiosa I 29. tammikuuta 2014 1 / 29 Fourier-muunnoksia Jatkuva-aikaisen
LisätiedotTL5231, 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
Lisätiedot6.2.3 Spektrikertymäfunktio
ja prosessin (I + θl + + θl q )ε t spektritiheysfunktio on Lemman 6. ja Esimerkin 6.4 nojalla σ π 1 + θ 1e iω + + θ q e iqω. Koska viivepolynomien avulla määritellyt prosessit yhtyvät, niin myös niiden
Lisätiedote ax, kun x > 0 f(x) = 0, kun x < 0, 0, kun x > 0 e ax, kun x < 0 e (a iω)x dx = a+iω = 1 a 2 +ω 2. e ax, x > 0 e ax, x < 0,
Harjoitus 5 1. Olkoot a > 0. Laske vaimenevan pulssin e ax, kun x > 0 fx) = 0, kun x < 0, ja voimistuvan pulssin gx) = konvoluution g f Fourier-muunnos. 0, kun x > 0 e ax, kun x < 0 apa 1: Konvoluution
LisätiedotELEC-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
LisätiedotOsa IX. Z muunnos. Johdanto Diskreetit funktiot
Osa IX Z muunnos A.Rasila, J.v.Pfaler () Mat-.33 Matematiikan peruskurssi KP3-i 9. lokakuuta 2007 298 / 322 A.Rasila, J.v.Pfaler () Mat-.33 Matematiikan peruskurssi KP3-i 9. lokakuuta 2007 299 / 322 Johdanto
Lisätiedot2. kl:n DY:t. Lause. Yleisesti yhtälöllä ẍ = f(ẋ, x, t) on (sopivin oletuksin) aina olemassa 1-käs. ratkaisu. (ẋ dx/dt, ẍ d 2 x/dt 2.
2. kl:n DY:t Yleisesti yhtälöllä ẍ = f(ẋ, x, t) on (sopivin oletuksin) aina olemassa 1-käs. ratkaisu. (ẋ dx/dt, ẍ d 2 x/dt 2.) Lause Olkoon f(x 2, x 1, t) funktio, ja oletetaan, että f, f/ x 1 ja f/ x
LisätiedotS 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
LisätiedotMS-C1420 Fourier-analyysi Esimerkkejä, perusteluja, osa I
MS-C14 Fourier-analyysi Esimerkkejä, perusteluja, osa I G. Gripenberg Aalto-yliopisto 3. tammikuuta 14 G. Gripenberg (Aalto-yliopisto MS-C14 Fourier-analyysiEsimerkkejä, perusteluja, osa3. I tammikuuta
LisätiedotA B = 100, A = B = 0. D = 1.2. Ce (1.2 D. C (t D) 0, t < 0. t D. )} = Ae πjf D F{Π( t D )} = ADe πjf D sinc(df)
ELEC-A7 Signaalit ja järjestelmät Syksy 5 Tehtävä 3. a) Suoran tapauksessa ratkaistaan kaksi tuntematonta termiä, A ja B, joten tarvitaan kaksi pistettä, jotka ovat pisteet t = ja t =.. Saadaan yhtälöpari
LisätiedotScanned by CamScanner
Scanned by CamScanner ELEC-C414 Kenttäteoria ESIMERKKIRATKAISUT 2. välikoe: 13.12.216 4. (a) Ominaisimpedanssi (merkitään Z ) on siirtojohdon ominaisuus. Se on siis eri asia kuin tasoaaltojen yhteydessä
LisätiedotLUKU 3. Ulkoinen derivaatta. dx i 1. dx i 2. ω i1,i 2,...,i k
LUKU 3 Ulkoinen derivaatta Olkoot A R n alue k n ja ω jatkuvasti derivoituva k-muoto alueessa A Muoto ω voidaan esittää summana ω = ω i1 i 2 i k dx i 1 dx i 2 1 i 1
Lisätiedotz 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
Lisätiedot4. Ensimmäisen ja toisen kertaluvun differentiaaliyhtälöistä
1 Laaja matematiikka 5 Kevät 010 4. Ensimmäisen ja toisen kertaluvun differentiaaliyhtälöistä Yksi tavallisimmista luonnontieteissä ja tekniikassa esiintyvistä matemaattisista malleista on differentiaaliyhtälö.
LisätiedotKaikkia alla olevia kohtia ei käsitellä luennoilla kokonaan, koska osa on ennestään lukiosta tuttua.
6 Alkeisfunktiot Kaikkia alla olevia kohtia ei käsitellä luennoilla kokonaan, koska osa on ennestään lukiosta tuttua. 6. Funktion määrittely Funktio f : A B on sääntö, joka liittää jokaiseen joukon A alkioon
LisätiedotIlkka Mellin Todennäköisyyslaskenta. Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio
Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa : Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio TKK (c) Ilkka Mellin (7) 1 Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio
LisätiedotJohdatus reaalifunktioihin P, 5op
Johdatus reaalifunktioihin 802161P, 5op Osa 2 Pekka Salmi 1. lokakuuta 2015 Pekka Salmi FUNK 1. lokakuuta 2015 1 / 55 Jatkuvuus ja raja-arvo Tavoitteet: ymmärtää raja-arvon ja jatkuvuuden määritelmät intuitiivisesti
LisätiedotMS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 9: Muuttujanvaihto taso- ja avaruusintegraaleissa
MS-A24 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 9: Muuttujanvaihto taso- ja avaruusintegraaleissa Antti Rasila Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Kevät 216 Antti Rasila
LisätiedotFunktion määrittely (1/2)
Funktion määrittely (1/2) Funktio f : A B on sääntö, joka liittää jokaiseen joukon A alkioon a täsmälleen yhden B:n alkion b. Merkitään b = f (a). Tässä A = M f on f :n määrittelyjoukko, B on f :n maalijoukko.
LisätiedotNopeat Fourier-muunnokset
opeat Fourier-muunnokset Timo ännikkö 1 Fourier-analyysin alkeita 1.1 Fourier-sarjat Olkoon f koko R:ssä määritelty kuvaus siten, että se on integroituva välillä ] π, π[ ja lisäksi -jaksollinen, ts. fx
LisätiedotSGN-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
LisätiedotHY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Todennäköisyyslaskenta IIa, syksy 2018 Harjoitus 3 Ratkaisuehdotuksia.
HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Todennäköisyyslaskenta IIa, syksy 8 Harjoitus Ratkaisuehdotuksia Tehtäväsarja I. Mitkä seuraavista funktioista F, F, F ja F 4 ovat kertymäfunktioita? Mitkä
LisätiedotMS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 3: Vektorikentät
MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 3: Vektorikentät Antti Rasila Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Syksy 2016 Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A0305 Syksy 2016
LisätiedotSignaaliavaruuden kantoja äärellisessä ajassa a
ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät Luento 3: Kompleksiarvoiset signaalit, taajuus, kantoaaltomodulaatio Olav Tirkkonen, Jari Lietzen Aalto, Tietoliikenne- ja tietoverkkotekniikan laitos Signaaliavaruuden
LisätiedotNumeeriset menetelmät TIEA381. Luento 12. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 12 () Numeeriset menetelmät / 33
Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 12 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 12 () Numeeriset menetelmät 25.4.2013 1 / 33 Luennon 2 sisältö Tavallisten differentiaaliyhtälöiden numeriikasta Rungen
LisätiedotIV. TASAINEN SUPPENEMINEN. f(x) = lim. jokaista ε > 0 ja x A kohti n ε,x N s.e. n n
IV. TASAINEN SUPPENEMINEN IV.. Funktiojonon tasainen suppeneminen Olkoon A R joukko ja f n : A R funktio, n =, 2, 3,..., jolloin jokaisella x A muodostuu lukujono f x, f 2 x,.... Jos tämä jono suppenee
LisätiedotMS-C1420 Fourier-analyysi osa II
MS-C142 Fourier-analyysi osa II G. Gripenberg Aalto-yliopisto 14. helmikuuta 214 G. Gripenberg (Aalto-yliopisto) MS-C142 Fourier-analyysiosa II 14. helmikuuta 214 1 / 36 1 Fourier-sarjat ja Fourier-integraalit
LisätiedotPreliminäärikoe Pitkä Matematiikka 3.2.2009
Preliminäärikoe Pitkä Matematiikka..9 x x a) Ratkaise yhtälö =. 4 b) Ratkaise epäyhtälö x > x. c) Sievennä lauseke ( a b) (a b)(a+ b).. a) Osakkeen kurssi laski aamupäivällä,4 % ja keskipäivällä 5,6 %.
LisätiedotOrtogonaaliprojektio äärellisulotteiselle aliavaruudelle
Ortogonaaliprojektio äärellisulotteiselle aliavaruudelle Olkoon X sisätuloavaruus ja Y X äärellisulotteinen aliavaruus. Tällöin on olemassa lineaarisesti riippumattomat vektorit y 1, y 2,..., yn, jotka
LisätiedotKotitehtävät 1-6: Vastauksia
/V Integraalimuunnokset Metropolia/. Koivumäki Kotitehtävät -6: Vastauksia. Merkitse kompleksitasoon näiden kompleksilukujen sijainti: a = 3 j b = 3 35 (3 kulmassa 35 ) jπ / c = d = 3 e j 9.448 e cos(
Lisätiedote int) dt = 1 ( 2π 1 ) (0 ein0 ein2π
Matematiikan ja tilastotieteen laitos Funktionaalianalyysin peruskurssi Kevät 9) Harjoitus 7 Ratkaisuja Jussi Martin). E Hilbert avaruus L [, π]) ja gt) := t, t [, π]. Määrää funktion g Fourier kertoimet
LisätiedotKOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY 2012
KOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY 2012 RITVA HURRI-SYRJÄNEN 8. Integraalilauseiden sovelluksia 1. Analyyttisen funktion sarjaesitys. (eli jokainen analyyttinen funktio on lokaalisti suppenevan potenssisarjan
Lisätiedota(t) = v (t) = 3 2 t a(t) = 3 2 t < t 1 2 < 69 t 1 2 < 46 t < 46 2 = 2116 a(t) = v (t) = 50
BM0A5810 - Differentiaalilaskenta ja sovellukset Harjoitus 1, Syksy 015 1. (a) Kiihtyvyys on nopeuden derivaatta, eli a(t) v (t) 3 t 1 + 1 Nyt on siis selvitettävä, milloin kiihtyvyys kasvaa itseisarvoltaan
LisätiedotMS-A010{3,4,5} (ELEC*, ENG*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 11: Lineaarinen differentiaaliyhtälö
MS-A010{3,4,5} (ELEC*, ENG*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 11: Lineaarinen differentiaaliyhtälö Pekka Alestalo, Jarmo Malinen Aalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos
LisätiedotIntegroimistekniikkaa Integraalifunktio
. Integroimistekniikkaa.. Integraalifunktio 388. Vertaa funktioiden ln ja ln, b) arctan ja arctan + k k, c) ln( + 2 ja ln( 2, missä a >, derivaattoja toisiinsa. Tutki funktioiden erotusta muuttujan eri
Lisätiedotx = y x i = y i i = 1, 2; x + y = (x 1 + y 1, x 2 + y 2 ); x y = (x 1 y 1, x 2 + y 2 );
LINEAARIALGEBRA Ratkaisuluonnoksia, Syksy 2016 1. Olkoon n Z +. Osoita, että (R n, +, ) on lineaariavaruus, kun vektoreiden x = (x 1,..., x n ), y = (y 1,..., y n ) identtisyys, yhteenlasku ja reaaliluvulla
Lisätiedot0 kun x < 0, 1/3 kun 0 x < 1/4, 7/11 kun 1/4 x < 6/7, 1 kun x 1, 1 kun x 6/7,
HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Todennäköisyyslaskenta II, syksy 07 Harjoitus Ratkaisuehdotuksia Tehtäväsarja I. Mitkä seuraavista funktioista F, F, F ja F 4 ovat kertymäfunktioita? Mitkä niistä
LisätiedotHarjoitus 1. Tehtävä 1. Malliratkaisut. f(t) = e (t α) cos(ω 0 t + β) L[f(t)] = f(t)e st dt = e st t+α cos(ω 0 t + β)dt.
Harjoitus Malliratkaisut Tehtävä L[f(t)] ˆ f(t) e (t α) cos(ω t + β) f(t)e st dt ˆ e st t+α cos(ω t + β)dt cos(ω t + β) 2 (ej(ωt+β) + e j(ωt+β) ) L[f(t)] 2 eα 2 ˆ ˆ e st t+α (e j(ω t+β) + e j(ω t+β) )
Lisätiedota) Mikä on integraalifunktio ja miten derivaatta liittyy siihen? Anna esimerkki. 8 3 + 4 2 0 = 16 3 = 3 1 3.
Integraalilaskenta. a) Mikä on integraalifunktio ja miten derivaatta liittyy siihen? Anna esimerkki. b) Mitä määrätty integraali tietyllä välillä x tarkoittaa? Vihje: * Integraali * Määrätyn integraalin
LisätiedotOsittaisdifferentiaaliyhtälöt
Osittaisdifferentiaaliyhtälöt Harjoituskokoelmat 4 ja 5, kevät 2011 Palautus Eemeli Blåstenille to 23.6. klo 16.00 mennessä 1. Ratkaise Dirichlet ongelma u(x, y) = 0, x 2 + y 2 < 1, u(x, y) = y + x 2,
LisätiedotJohdatus vaihtosähköön, sinimuotoiset suureet. DEE Piirianalyysi Risto Mikkonen
DEE-11000 Piirianalyysi Johdatus vaihtosähköön, sinimuotoiset suureet 1 Vaihtovirta vs tasavirta Sähkömagneettinen induktio tuottaa kaikissa pyörivissä generaattoreissa vaihtojännitettä. Vaihtosähköä on
Lisätiedotd Todista: dx xn = nx n 1 kaikilla x R, n N Derivaatta Derivaatta ja differentiaali
6. Derivaatta 6.. Derivaatta ja differentiaali 72. Olkoon f () = 4. Etsi derivaatan määritelmän avulla f ( 3). f ( 3) = 08. 73. Muodosta funktion f () = derivaatta suoraan määritelmän mukaan, so. tarkastelemalla
Lisätiedot5 Funktion jatkuvuus ANALYYSI A, HARJOITUSTEHTÄVIÄ, KEVÄT Määritelmä ja perustuloksia
ANALYYSI A, HARJOITUSTEHTÄVIÄ, KEVÄT 2018 5 Funktion jatkuvuus 5.1 Määritelmä ja perustuloksia 1. Tarkastellaan väitettä a > 0: b > 0: c > 0: d U c (a): f(d) / U b (f(a)), missä a, b, c, d R. Mitä funktion
Lisätiedoty = 3x2 y 2 + sin(2x). x = ex y + e y2 y = ex y + 2xye y2
Matematiikan ja tilastotieteen osasto/hy Differentiaaliyhtälöt I Laskuharjoitus 2 mallit Kevät 219 Tehtävä 1. Laske osittaisderivaatat f x = f/x ja f y = f/, kun f = f(x, y) on funktio a) x 2 y 3 + y sin(2x),
LisätiedotNumeeriset menetelmät TIEA381. Luento 14. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 14 () Numeeriset menetelmät / 55
Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 14 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 14 () Numeeriset menetelmät 15.5.2013 1 / 55 Luennon 14 sisältö Nopeat Fourier-muunnokset (FFT) Yleinen algoritmi 2-kantainen
LisätiedotFunktiot. funktioita f : A R. Yleensä funktion määrittelyjoukko M f = A on jokin väli, muttei aina.
Funktiot Tässä luvussa käsitellään reaaliakselin osajoukoissa määriteltyjä funktioita f : A R. Yleensä funktion määrittelyjoukko M f = A on jokin väli, muttei aina. Avoin väli: ]a, b[ tai ]a, [ tai ],
LisätiedotHarjoitus 1, tehtävä 1
Heikki Kallasjoki, 66H, htkallas@cc.hut.fi /34 Harjoitus, tehtävä Oletetaan, että f C(R) on π-jaksollinen funktio ja a R. Näytä, että f(t + a) dt f(t) dt a+π f(t) dt. a () () (3) Tarkastellaan ensin lauseketta
LisätiedotEsimerkki 1 Ratkaise differentiaaliyhtälö
Esimerkki 1 Ratkaise differentiaaliyhtälö x 2 y xy =1/x. 1 / K. Tuominen kimmo.i.tuominen@helsinki.fi MApu II 1/20 20 Esimerkki 2 Ratkaise differentiaaliyhtälö x(ln y)y y ln x =0. 2 / K. Tuominen kimmo.i.tuominen@helsinki.fi
Lisätiedotu = 2 u (9.1) x + 2 u
9. Poissonin integraali 9.. Poissonin integraali. Ratkaistaan Diriclet n reuna-arvotehtävä origokeskisessä, R-säteisessä ympyrässä D = {(x, y) R x +y < R }, t.s. kun f : D R on annettu jatkuva funktio,
Lisätiedot