Digitaalinen signaalinkäsittely Signaalit, jonot



Samankaltaiset tiedostot
4.3 Signaalin autokorrelaatio

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

Digitaalinen signaalinkäsittely Kuvankäsittely

Digitaalinen signaalinkäsittely Johdanto, näytteistys

Aritmeettinen jono

T Signaalinkäsittelyjärjestelmät Kevät 2005

Helsinki University of Technology

Kertaa tarvittaessa induktiota ja rekursiota koskevia tietoja.

SMG-4200 Sähkömagneettisten järjestelmien lämmönsiirto Ehdotukset harjoituksen 6 ratkaisuiksi

T Signaalinkäsittelyjärjestelmät Kevät 2004

Määritä seuraavien suodattimien impulssivasteet ja tutki, ovatko ne kausaaleja:

Äärettämän sarjan (tai vain sarjan) sanotaan suppenevan eli konvergoivan, jos raja-arvo lims

PETRI LEPPÄNEN RNS-ARITMETIIKKA DSP-JÄRJESTELMISSÄ

Kojemeteorologia. Sami Haapanala syksy Fysiikan laitos, Ilmakehätieteiden osasto

SGN Signaalinkäsittelyn perusteet Välikoe Heikki Huttunen

Ruletti ja Martingaalistrategia

1 Vastaa seuraaviin. b) Taajuusvasteen

3 Lukujonot matemaattisena mallina

Helsinki University of Technology

Kompleksilukujen alkeet

Diskreetin Matematiikan Paja Ratkaisuja viikolle 4. ( ) Jeremias Berg. n(n + 1) 2. k =

2.5. Eksponenttifunktio ja eksponenttiyhtälöt

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

Matematiikan tukikurssi

3 10 ei ole rationaaliluku.

3.6. Geometrisen summan sovelluksia

2. Mittaus ja data 2.1. Johdanto Mittaustyypit

Geometrinen lukujono. Ratkaisu. a2 = 50 4 = 200 a3 = = 800 a4 = = 3 200

Luento 7 Luotettavuus Koherentit järjestelmät

Luento 6 Luotettavuus Koherentit järjestelmät

Insinöörimatematiikka IA

Digitaalinen signaalinkäsittely Desibeliasteikko, suotimen suunnittelu

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

811312A Tietorakenteet ja algoritmit II Algoritmien analyysi

Laajennetaan lukualuetta lisäämällä murtoluvut

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Yhteenveto, osa I

3 x < < 3 x < < x < < x < 9 2.

Digitaalinen Signaalinkäsittely T0125 Luento

1 Eksponenttifunktion määritelmä

1. abstraktit algoritmit 2. näytteistämiseen perustuva synteesi (tallennus, prosessointi) 3. spektrimallit 4. fysikaaliset mallit.

Matematiikan tukikurssi

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

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

1. (Jatkoa Harjoitus 5A tehtävään 4). Monisteen esimerkin mukaan momenttimenetelmän. n ne(y i Y (n) ) = 2E(Y 1 Y (n) ).

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

Matematiikan tukikurssi. Kertausta 1. välikokeeseen. Tehtävät

Matriisi on suorakulmainen lukukaavio. Matriiseja ovat esimerkiksi: ,, x1 x. Matriiseihin perehtyminen voidaan perustella useilla järkisyillä.

3 x < < 3 x < < x < < x < 9 2.

( ) k 1 = a b. b 1) Binomikertoimen määritelmän mukaan yhtälön vasen puoli kertoo kuinka monta erilaista b-osajoukkoa on a-joukolla.

Talousmatematiikka (3 op) Sisältö. Tero Vedenjuoksu. Yhteystiedot: Tero Vedenjuoksu Työhuone M231

TILASTOT: johdantoa ja käsitteitä

Mat Lineaarinen ohjelmointi

Eräs matematiikassa paljon hyödynnetty summa on ns. luonnollisten lukujen neliöiden summa n.

2 avulla. Derivaatta on nolla, kun. g( 3) = ( 3) 2 ( 3) 5 ( 3) + 6 ( 3) = 72 > 0. x =

Signaalinkäsittelyn menetelmät

Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia. Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia. Normaalijakaumasta johdettuja jakaumia: Mitä opimme?

117 = 27 + (11 1) d = 90 :10. Yhdeksäs termi a. Vastaus: Yhdeksäs jäsen on 99.

Matematiikan tukikurssi

Fourier n sarjan suppeneminen

Ryhmän osajoukon generoima aliryhmä ja vapaat ryhmät

811312A Tietorakenteet ja algoritmit , Harjoitus 1 ratkaisu

RATKAISUT x 2 3 = x 2 + 2x + 1, eli 2x 2 2x 4 = 0, joka on yhtäpitävä yhtälön x 2 x 2 = 0. Toisen asteen yhtälön ratkaisukaavalla saadaan

****************************************************************** ****************************************************************** 7 Esim.

Otantajakauma. Otantajakauman käyttö päättelyssä. Otantajakauman käyttö päättelyssä

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Yhteenveto, osa I

Lasketaan kullekin a euron maksuerälle erikseen, kuinka suureksi erä on n vuodessa kasvanut:

T SKJ - TERMEJÄ

T Datasta tietoon, syksy 2005 Laskuharjoitus 8.12., ratkaisuja Jouni Seppänen

Heikki Huttunen Signaalinkäsittelyn perusteet

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

Suppenemistestejä sarjoille

Generoivista funktioista

= a sanoo vain, että jonon ensimmäinen jäsen annetaan. Merkintä a. lasketaan a :stä.

3.7. Rekursiivisista lukujonoista

Luku 1. Euklidinen avaruus

5. Lineaarisen optimoinnin perusprobleemat

Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa

Otantajakauman käyttö päättelyssä

Säätötekniikan matematiikan verkkokurssi, Matlab tehtäviä ja vastauksia

Tarkastellaan ympyräsylinterin käyttäytymistä eri muotoisilla tukipinnoilla. Oletetaan sylinterin vierintävastus merkityksettömäksi.

Pseudoalkuluvuista ja alkulukutestauksesta

Säätötekniikan ja signaalinkäsittelyn työkurssi

4 KORKEAMMAN KERTALUVUN LINEAARISET DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT. Kertaluvun n lineaarinen differentiaaliyhtälö ns. standardimuodossa on

Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Konvergenssikäsitteet ja raja arvolauseet

YKSIULOTTEINEN JÄNNITYSTILA

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

SGN Signaalinkäsittelyn perusteet Välikoe Heikki Huttunen

: Johdatus signaalinkäsittelyyn 1

Stokastiikan perusteet Harjoitukset 1 (Todennäköisyysavaruus, -mitta ja -funktio)

S Laskennallinen systeemibiologia

MAB7 Talousmatematiikka. Otavan Opisto / Kati Jordan

TL5362DSK-algoritmit (J. Laitinen) TTE2SN4X/4Z, TTE2SN5X/5Z Välikoe 1, ratkaisut

HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Tilastollinen päättely II, kevät 2018 Harjoitus 6A Ratkaisuehdotuksia.

15 MEKAANISET AALLOT (Mechanical Waves)

Tekijä Pitkä Matematiikka 11 ratkaisut luku 3

Liike-elämän matematiikka Opettajan aineisto

MATP153 Approbatur 1B Harjoitus 1, ratkaisut Maanantai

Transkriptio:

Digitaalie sigaalikäsittely Sigaalit, joot Teemu Saarelaie, teemu.saarelaie@kyamk.fi Lähteet: Ifeachor, Jervis, Digital Sigal Processig: A Practical Approach H.Huttue, Sigaalikäsittely meetelmät, Opitomoiste, TTKK

Sisältö Sigaalit ja joot Impulssi-, askel-, ramppi- ja ekspoettisigaalit Diskreettie järjestelmie omiaisuuksia Lieaarisuus, kausaalisuus, siirtoivariassi

Sigaaleista Jatkuva-aikaie sigaali Jatkuva-aikaie digitaalie sigaali

Sigaaleista Diskreettiaikaie digitaalie sigaali

Digitaalie, diskreettiaikaie sigaali Jos sigaali o digitaalie, ii se voi siis saada vai rajallise määrä erilaisia arvoja Esim. 16-bittie sigaali voi saada 2 16 eri arvoa - miksi äi? Jos sigaali o diskreettiaikaie, ii se voi saada arvoja vai tietyillä ajahetkillä Esim. CD-levyllä data o äytteistetty 44,1 khz taajuudella esimmäie äyte ajahetkellä 0, toie ajahetkellä (1/44100) s, kolmas (2/44100) s, je. Diskreettiaikaie digitaalie sigaali o helppo esittää lukujooa vrt. Matlabi vektorit

Lukujooje esittämie matemaattisesti Sigaalie matemaattie käsittely o usei tarpee, jote e täytyy esittää jollaki sovitulla tavalla Yleie tapa esittää sigaalit o muodossa x(), missä =0,1,2, Tässä x o sigaali imi ja o ajahetki Esim. Tehtävä 1.7 b)-kohda siisigaali esitys t x(t)=si(20t) 0,025 1 0,075-1 0,125 1 0,175-1 => x( ) 1, 1, 0,2,4,... 1,3,5,... 0,225 1

Eräitä sigaaleja () 1, 0, ku ku 0 0 u() 1, 0, ku ku 0 0

Jooje esittämie Mikä tahasa joo voidaa esittää siirrettyje ja paiotettuje yksikköäytteide avulla k k k x x ) ( ) ( ) ( 3) ( 4 2) ( 3 1) ( ) ( 2 2) ( 2 ) ( x

Jooje omiaisuuksia Jaksollisuus Jos o olemassa sellaie (jakso) N, että x() = x(+n) Luku N o jakso pituus Esimerkiksi x() = si(ω) o jaksollie, N = 2/ω Joot ovat tiukassa mielessä jaksollisia vai, jos N o kokoaisluku Diskreetit järjestelmät Sisäämeojoo eli heräte, yleesä x() Ulostulojoo eli vaste, yleesä y() Esim. y() = x(-10) viivästää sigaalia 10 askelta

Järjestelmie lohkokaaviot x 1 () + y() x() a y() y()=x 1 ()+x 2 () y()=ax() x 2 () x 1 () X y() x() z -d y() y()=x 1 ()x 2 () y()=x(-d) x 2 ()

Yksikertaie eljä äyttee keskiarvo x() z -d z -d z -d 1/4 1/4 1/4 1/4 + + + y()

Diskreettie järjestelmie omiaisuuksia Muistittomuus Järjestelmä ulostulo riippuu aioastaa sehetkisestä sisäämeosta (ei viive-elemettejä) Lieaarisuus Herätteide vasteide summa o herätteide summa vaste Skalaarilla kertomie voidaa tehdä ee tai jälkee suodatukse Yhteelasku voidaa suorittaa ee tai jälkee suodatukse Siirtoivariassi (aikaivariassi) Järjestelmä vaste ei riipu ajasta Viivästety herättee vaste o sama kui viivästämättömä

Diskreettie järjestelmie omiaisuuksia Kausaalisuus Järjestelmä ulostulo riippuu aioastaa sehetkisestä tai tulevista sisäämeoista Järjestelmä ei tarvitse tietää etukätee, mitä arvoja heräte tulee saamaa Stabiilisuus Lukujoo x() o rajoitettu, jos kaikilla arvoilla, x() M Järjestelmä o stabiili, jos kaikilla rajoitetuilla herätteillä saadaa rajoitettu ulostulo Epästabiileja järjestelmiä: y() = x() y() = 1.1y(-1)+x() Stabiilisuutta voidaa tarkastella yksikertaisesti myöhemmi esitettävä olla-apakuvio avulla

LTI-järjestelmät Lieaariset siirtoivariatit järjestelmät Kertolasku voidaa suorittaa ee tai jälkee Yhteelasku voidaa suorittaa ee tai jälkee Siirto voidaa tehdä ee tai jälkee Impulssivaste ja kovoluutio LTI-järjestelmä esitysmuoto: kovoluutio Impulssivaste (eli järjestelmä vaste impulssille) määrää kaikki järjestelmä omiaisuudet

Impulssivaste ja kovoluutio Impulssivastetta merkitää yleesä h():llä Kovoluutio ja järjestelmä ulostulo saadaa seuraavasti k y ( ) x( k) h( k) Lisäksi kovoluutiota merkitää yleesä *-merkiällä eli y() = h() * x()