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



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

Alipäästösuotimen muuntaminen muiksi perussuotimiksi

MAA10 HARJOITUSTEHTÄVIÄ

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

Tuntematon järjestelmä. Adaptiivinen suodatin

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

Digitaalinen signaalinkäsittely Johdanto, näytteistys

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

Laskuharjoitus 4 ( ): Tehtävien vastauksia

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

Lukion. Calculus. Polynomifunktiot. Paavo Jäppinen Alpo Kupiainen Matti Räsänen Otava PIKATESTIN JA KERTAUSKOKEIDEN TEHTÄVÄT RATKAISUINEEN

monissa laskimissa luvun x käänteisluku saadaan näyttöön painamalla x - näppäintä.

S Elektroniset mittaukset ja elektroniikan häiriökysymykset. Vanhoja tenttitehtäviä

Aluksi Kahden muuttujan lineaarinen epäyhtälö

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

TL5231, Signaaliteoria (S2004) Matlab-harjoituksia

1 Olkoon suodattimen vaatimusmäärittely seuraava:

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

Esimerkkejä derivoinnin ketjusäännöstä

Kapeakaistainen signaali

1 Diskreettiaikainen näytteistys. 1.1 Laskostuminen. Laskostuminen

Määritä seuraavien suodattimien impulssivasteet ja tutki, ovatko ne kausaaleja:

Kuntosaliharjoittelun kesto tunteina Kokonaishyöty Rajahyöty

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

c) Määritä paraabelin yhtälö, kun tiedetään, että sen huippu on y-akselilla korkeudella 6 ja sen nollakohdat ovat x-akselin kohdissa x=-2 ja x=2.

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

ELEC-C5070 Elektroniikkapaja (5 op)

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

Luento 8. Suodattimien käyttötarkoitus

Perusmittalaitteiden käyttö mittauksissa

TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op) Kuvasignaalit. Jyrki Laitinen

Mitä on signaalien digitaalinen käsittely

Signaalin energia- ja tehotiheys

Alias-ilmiö eli taajuuden laskostuminen

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

5. Potenssisarjat 5.1. Määritelmä ja suppeneminen

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

( ) ( ) ( ) ( ( ) Pyramidi 4 Analyyttinen geometria tehtävien ratkaisut sivu 271 Päivitetty a) = keskipistemuoto.

LOPPURAPORTTI Lämpötilahälytin Hans Baumgartner xxxxxxx nimi nimi

Trigonometrian kaavat 1/6 Sisältö ESITIEDOT: trigonometriset funktiot

Johdatus yliopistomatematiikkaan, 2. viikko (2 op)

ELEC-C6001 Sähköenergiatekniikka, laskuharjoitukset oppikirjan lukuun 10 liittyen.

KELAN INDUKTANSSI VAASAN YLIOPISTO TEKNILLINEN TIEDEKUNTA SÄHKÖTEKNIIKKA. Miika Manninen, n85754 Tero Känsäkangas, m84051

Induktio kaavan pituuden suhteen

Alla olevassa kuvassa on millisekunnin verran äänitaajuisen signaalin aaltomuotoa. Pystyakselilla on jännite voltteina.

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

20 Kollektorivirta kun V 1 = 15V Transistorin virtavahvistus Transistorin ominaiskayrasto Toimintasuora ja -piste 10

nykyään käytetään esim. kaapelitelevisioverkoissa radio- ja TVohjelmien

b) Määritä/Laske (ei tarvitse tehdä määritelmän kautta). (2p)

MATEMATIIKAN KOE, PITKÄ OPPIMÄÄRÄ HYVÄN VASTAUKSEN PIIRTEITÄ

LABORATORIOTYÖ 3 VAIHELUKITTU VAHVISTIN

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

Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa

Ratkaisuehdotukset Kesäyliopisto Kuvassa on esitetty erään ravintolan lounasbuffetin kysyntäfunktio.

AV-muotojen migraatiotyöpaja - ääni. KDK-pitkäaikaissäilytys seminaari / Juha Lehtonen

LABORATORIOTYÖ 2 SPEKTRIANALYSAATTORI

Tiedonkeruu ja analysointi

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

Johdatus diskreettiin matematiikkaan Harjoitus 7,

Puheenkoodaus. Olivatpa kerran iloiset serkukset. PCM, DPCM ja ADPCM

MS-A Matriisilaskenta Laskuharjoitus 3

Tiedonkeruu ja analysointi

AD/DA muunnos. 1 Diskreettiaikainen näytteistys. 1.1 Laskostuminen. Laskostuminen

12. Laskostumisen teoria ja käytäntö

Kurssikoe on maanantaina Muista ilmoittautua kokeeseen viimeistään 10 päivää ennen koetta! Ilmoittautumisohjeet löytyvät kurssin kotisivuilla.

SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA OSA 2

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

S Signaalit ja järjestelmät

SAIPPUALIUOKSEN SÄHKÖKEMIA JOHDANTO

Spektri- ja signaalianalysaattorit

T Sähkömittaustekniikka

Trigonometriset funk4ot

Virheen kasautumislaki

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

Tietoliikennesignaalit & spektri

KON-C3004 Kone- ja rakennustekniikan laboratoriotyöt Tiedonkeruu ja analysointi Panu Kiviluoma

Analogiapiirit III. Keskiviikko , klo , TS127. Jatkuva-aikaiset IC-suodattimet ja PLL-rakenteet

Matematiikan tukikurssi 3.4.

1 Vastaa seuraaviin. b) Taajuusvasteen

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

Kauden vaihtaminen. Tom Hedman Jopox oy;

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

1.1 Vektorit. MS-A0007 Matriisilaskenta. 1.1 Vektorit. 1.1 Vektorit. Reaalinen n-ulotteinen avaruus on joukko. x 1. R n. 1. Vektorit ja kompleksiluvut

LAPSEN/NUOREN LÄÄKEHOIDON SUUNNITELMA PÄIVÄHOITOA/KOULUA VARTEN

suunta kuvassa alaspäin. Virrankuljettajat liikkuvat magneettikentässä ja sähkökentässä suoraan, kun

6. Analogisen signaalin liittäminen mikroprosessoriin Näytteenotto analogisesta signaalista DA-muuntimet 4

30 + x ,5x = 2,5 + x 0,5x = 12,5 x = ,5a + 27,5b = 1,00 55 = 55. 2,5a + (30 2,5)b (27,5a + 27,5b) =

Signaalinkäsittelyn sovellukset

Kojemeteorologia. Sami Haapanala syksy Fysiikan laitos, Ilmakehätieteiden osasto

2.2 Täydellinen yhtälö. Ratkaisukaava

Jaksollisen signaalin spektri

1. Mittausjohdon valmistaminen 10 p

Elektroniikka, kierros 3

spektri taajuus f c f c W f c f c + W

Signaalien datamuunnokset. Digitaalitekniikan edut

Signaalien datamuunnokset

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

ARVIOINTIPERIAATTEET

1. Perusteita Äänen fysiikkaa. Ääniaalto. Aallonpituus ja amplitudi. Taajuus (frequency) Äänen nopeus

Transkriptio:

1. Määritä pienin näytelauseen ehdon mukainen näytetaajuus taajuus seuraaville signaaleille: a) x 1 (t) = cos(πt) + sin(6πt) + 1cos(1πt) ja b) x (t) = cos(1πt)cos(πt). a) x 1 (t) = cos(πt) + sin(6πt) + 1cos(1πt) = cos(π1t)+sin(πt)+1cos(π6t) f max = 6 Hz,min = f max = 1 Hz = 1 khz b) x (t) = cos(1πt)cos(πt) = {. cos(1πt-πt)+. cos(1πt+πt)} =. cos(-πt)+. cos(πt) =. cos(πt)+. cos(πt) =. cos(π1t)+. cos(πt) f max = Hz,min = f max = Hz = khz 1 *cos(*pi*t)+*sin(6*pi*t)+1*cos(1*pi*t) 1 - -1-1 -.1.....6.7..9.1 *cos(1*pi*t)cos(*pi*t) -.1.....6.7..9.1 Kuvassa on esitetty signaaleista 1 ms pituinen osa. Ylemmästä signaalista on siis kuvan aikana otettava vähintään 1 näytepistettä ja alemmasta vastaavasti vähintään näytepistettä. Huomaa, että b-kohdan ratkaisussa on hyödynnetty trigonometrian kaavaston kaavoja. Jyrki Laitinen 1

. Millainen on näytejonon spektri, kun näytteistetään analogista signaalia, jonka taajuuskaista on... khz? Tarkastele erikseen tapaukset = khz, = khz ja = khz. Millaisella suotimella alkuperäinen signaali voidaan kussakin tapauksessa rekonstruoida (eli suodattaa näytejonosta)? Analogisesta signaalista muodostetun näytejonon spektrin hahmottelemisessa on kaksi perussääntöä, jotka pätevät aina: 1) Alkuperäinen spektri näkyy myös näytejonon spektrissä. ) Alkuperäisen spektrin monikerrat näkyvät näytejonon spektrissä näytetaajuuden välein. Piirretään tämän perusteella spektrit. - = khz: - = khz: - = khz: - Kuvassa ylimpänä alkuperäisen analogisen signaalin spektri sekä näytejonojen spektrit. Kun näytetaajuus = khz, tapahtuu laskostuminen (spektrin minikerrat menevät päällekkäin), eikä alkuperäistä signaalia voida enää suodattaa näytejonosta. Näytetaajuuksilla = khz ja = khz alkuperäinen signaali voidaan suodattaa alipäästösuotimella (LPF), jonka päästökaistan rajataajuus on khz. Näytejonojen spektreihin on hahmoteltu katkoviivalla tällaisen suotimen amplitudispektri. Jyrki Laitinen

. Olkoon x(t) = 1 cos(π t + π/). a) Näytteistä signaalista x(t) viisi näytepistettä/jakso. b) Muodosta yksi toinen signaali, josta voit näytteistää täsmälleen samat näytepisteet kuin signaalista x(t). c) Piirrä a- ja b-kohdassa muodostamasi signaalit sekä näytteistämäsi pisteet samaan kuvaan. a) x(t) = 1 cos(π t + π/) = 1 cos(π t + π/). Signaalin taajuus on Hz Jakso =. s Näyteväli t s =. s Näytetaajuus = Hz. Näytepisteet saadaan, kun lasketaan signaalin arvo ajanhetkillä s,. s,.1 s,.1 s ja. s: x(n) {7.7, -., -9., -1.6, 9.1} b) Esim. y(t) = 1 cos[π ( + ) t + π/] = 1 cos[π ( + ) t + π/] c) 1 Hz Hz+Hz - -1..1.1.. Jyrki Laitinen

. Analogiasignaali kvantisoidaan ja koodatut näytearvot siirretään vastaanottajalle, jonka on tunnettava näytearvot tarkkuudella ±.% x V fs (kvantisoitava jännitealue). Kuinka monella bitillä näytteet on vähintään koodattava? Kvantisoinnissa syntyvä maksimivirhe on puolet kvantisointivälistä. Jos sallittu maksimivirhe on nyt.% V fs =. V fs, on suurin sallittu kvantisointivälin suuruus. V fs. Kvantisointivälien lukumäärälle L pätee tällöin V fs L. V fs = 1 Toisaalta tiedetään b b L = 1 1 11 b = 7 Näytteet on siis koodattava vähintään seitsemän bitin tarkkuudella. Jyrki Laitinen

. (Kotitehtävä) Tarkastellaan analogista signaalia, jonka amplitudispektri on seuraava 16 Hahmottele signaalista muodostetun näytejonon spektri, kun 1) = Hz, ) = Hz ja ) = 16 khz. Määritä myös millaisella suodattimella alkuperäinen signaali voidaan kussakin tapauksessa rekonstruoida (eli suodattaa näytejonosta). Esitä tulos erillisellä paperilla, jonka palautat nimelläsi ja ryhmätunnuksellasi varustettuna seuraavan laskuharjoituksen yhteydessä opettajalle. = Hz: 16 LPF = Hz: - = 16 Hz: - 7 BPF -6-16 6 = Hz: Näytetaajuus on yli kaksinkertainen signaalin suurimpaan taajuuteen verrattuna. Alkuperäinen signaali voidaan rekonstruoida alipäästösuodattimella (LPF). = Hz: Monikertaspektrit laskostuvat. Alkuperäistä signaalia ei voida rekonstruoida. = 16 Hz: Monikertaspektrit laskostuvat nollataajuuden ympäristöön. Alkuperäinen signaali voidaan kuitenkin rekonstruoida (ideaalisella) kaistanpäästösuodattimella (BPF). Jyrki Laitinen