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

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

f [Hz] f [Hz]

Ratkaistaan digitaalista rajataajuutta vastaava analoginen taajuus: Suodin on stabiili, koska napa on z-tasossa yksikköympyrän sisäpuolella.

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

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku. Tilastolliset testit. Avainsanat:

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

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

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

Määritä seuraavien suodattimien impulssivasteet ja tutki, ovatko ne kausaaleja:

Mat Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit

X 2 = k 21X 1 + U 2 s + k 02 + k 12. (s + k 02 + k 12 )U 1 + k 12 U 2. s 2 + (k 01 + k 21 + k 02 + k 12 ) s + k

a) Määritä signaalin x[n] varianssi (keskimääräinen teho) σ x c) Määritä signaalikvantisointikohinasuhde SQNR, kun tiedetään, että

1 Olkoon suodattimen vaatimusmäärittely seuraava:

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

Näytejonosysteemit-kertaus

Alipäästösuotimen muuntaminen muiksi perussuotimiksi

S Piirianalyysi 2 Tentti

Spektrin ekvalisointi on yksi äänisignaalinkäsittelyn. Vastekorjaimia eli ekvalisaattoreita on sekä ammattikäytössä että kuluttajilla

ANALOGISET PULSSIMODULAATIOT PAM, PWM JA PPM

S Piirianalyysi 2 2. välikoe

1 Vastaa seuraaviin. b) Taajuusvasteen

Helsinki University of Technology Laboratory of Telecommunications Technology

Väliestimointi. Väliestimointi. Väliestimointi: Mitä opimme? 2/3. Väliestimointi: Mitä opimme? 1/3. Väliestimointi: Mitä opimme?

Kuva 22: Fraktaalinen kukkakaali. pituus on siis 4 AB. On selvää, että käyrän pituus kasvaa n:n kasvaessa,

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Tilastotieteen jatkokurssi 8. laskuharjoitusten ratkaisuehdotukset (viikot 13 ja 14)

ANALOGISET PULSSIMODULAATIOT PAM, PWM JA PPM

Viikkotehtävät IV, ratkaisut

POSITIIVISEN LINSSIN POLTTOVÄLI

Viivakuormituksen potentiaalienergia saadaan summaamalla viivan pituuden yli

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Tilastollinen päättely II, kevät 2017 Harjoitus 4 Ratkaisuehdotuksia. Tehtäväsarja I

KOHINAN JA VAIHEVIRHEEN VAIKUTUS VAIHEKOHERENTEILLA JÄRJESTELMILLÄ

KUINKA PALJON VAROISTA OSAKKEISIIN? Mika Vaihekoski, professori. Lappeenrannan teknillinen yliopisto

Digitaalinen signaalinkäsittely Signaalit, jonot

Kertausosa. 2. Kuvaan merkityt kulmat ovat samankohtaisia kulmia. Koska suorat s ja t ovat yhdensuuntaisia, kulmat ovat yhtä suuria.

4.3 Signaalin autokorrelaatio

ELEC-C1230 Säätötekniikka. Luku 5: Navat ja nollat, systeemin nopeus, stabiilisuus ja värähtelyt, Routh-Hurwitz-kriteeri

DIGITAALISET PULSSIMODULAATIOT M JA PCM

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

521384A RADIOTEKNIIKAN PERUSTEET Harjoitus 5

r u u R Poistetut tehtavat, kunjännitestabiiliusja jännitteensäätö yhdistettiin:

Matematiikan tukikurssi

1 x 2 1 x 2 C 1 D. 1 x 2 C 1. x 2 C 1 C x2 D x 2 C 1; x 0: x 2 C 1 C 1. x 2 x 4 C 1 ja. x 4 C 1 D.x4 1/.x 4 C 1/

Intensiteettitaso ja Doplerin ilmiö

Helsinki University of Technology

811312A Tietorakenteet ja algoritmit, , Harjoitus 4, Ratkaisu

Kahdeksansolmuinen levyelementti

4.3 Liikemäärän säilyminen

DIGITAALISET PULSSIMODULAATIOT M JA PCM A Tietoliikennetekniikka I Osa 21 Kari Kärkkäinen Kevät 2015

Tehtävä 1. Vaihtoehtotehtävät.

RATKAISUT: 17. Tasavirtapiirit

S FYSIIKKA IV (ES), Koulutuskeskus Dipoli, Kevät 2003, LH2. f i C C. λ 2, m 1 cos60,0 1, m 1,2 pm. λi λi

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

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

Ratkaisu: z TH = j0,2 pu. u TH. Thevenin jännite u TH on 1,0 pu ja sen impedanssi z = j0,2 pu.

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

ELEC-C1230 Säätötekniikka. Luku 10: Digitaalinen säätö, perusteet, jatkuu

Tehtävä 1. Voidaanko seuraavat luvut esittää kahden neliön summina? Jos voidaan, niin kuinka monella eri tavalla? (i) n = 145 (ii) n = 770.

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

PD-säädin PID PID-säädin

Helsinki University of Technology Laboratory of Telecommunications Technology

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

L/M = 16.9/9.1 = 169/91 = 13/7.

Matematiikan tukikurssi

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

Kahdeksansolmuinen levyelementti

12. laskuharjoituskierros, vko 16, ratkaisut

S Fysiikka III (Est) Tentti

Insinöörimatematiikka IA

TIIVISTELMÄRAPORTTI (SUMMARY REPORT)

ja läpäisyaika lasketaan (esim) integraalilla (5.3.1), missä nyt reitti s on z-akselilla:

Tuntematon järjestelmä. Adaptiivinen suodatin

12. ARKISIA SOVELLUKSIA

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

Kohinan ominaisuuksia

Fy07 Koe Kuopion Lyseon lukio (KK) 1 / 5

SGN Signaalinkäsittelyn perusteet Välikoe Heikki Huttunen

( ) ( ) 14 HARJOITUSTEHTÄVIÄ SÄHKÖISET PERUSSUUREET SÄHKÖVERKON PIIRIKOMPONENTIT

LUKION FYSIIKKAKILPAILU avoimen sarjan vast AVOIN SARJA

= r, s. Jokaisella diedriryhmällä on vastaavanlainen esitys ryhmän O(2) < GL 2 (R) aliryhmänä. r 2 (C) r 2 (B) r 2 (A) s s

Helsinki University of Technology

Mat Tilastollisen analyysin perusteet. Testit suhdeasteikollisille muuttujille. Avainsanat:

Verkoston ulkoisvaikutukset

811312A Tietorakenteet ja algoritmit, , Harjoitus 3, Ratkaisu

MATP153 Approbatur 1B Harjoitus 1, ratkaisut Maanantai

Otantajakauman käyttö päättelyssä

7. Pyörivät sähkökoneet

ELEC-C4120 Piirianalyysi II 2. välikoe

TL5231, Signaaliteoria (S2004) Matlab-harjoituksia

Luottamusmiehen / -valtuutetun valinta, asema ja oikeudet

Telecommunication engineering I A Exercise 3

Sormenjälkimenetelmät

Kertaustehtäviä. Luku 1. Physica 3 Opettajan OPAS

Kuormitus (N) 10,0 15,0 20,0 25,0 30,0 35,0 40,0 45,0 Jousen pituus (cm) 15,9 17,7 19,6 21,5 23,4 25,2 28,2 32,0

Tilastollinen päättömyys, kevät 2017 Harjoitus 5b

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

Digitaalinen videonkäsittely Harjoitus 1, vastaukset tehtäviin 1-7

10 Suoran vektorimuotoinen yhtälö

Transkriptio:

TL536DSK-algoritmit (J. Laitie) 4. - 5..4 TTESN4X/4Z, TTESN5X/5Z Välikoe, ratkaiut a) Maiite väitää kaki digitaalite FIR-uotimie etua verrattua IIR-uotimii. b) Mite Reme-meetelmällä uuitellu FIR-uotime amplitudipektri poikkeaa ikkuameetelmällä uuitellu uotime pektritä? Etä kerroimäärä? ) Mikä perutavaa laatua oleva ero o digitaalite FIR-uodite (ikkuameetelmä, Reme-meetelmä, kääteie Fouriermuuoke meetelmä) ja IIR-uodite (bilieaarie - muuo) uuittelua? 6p a) FIR-uotimet ovat ) tabiileja, ) vaielieaariia (viive ei riipu taajuudeta) ja 3) iide vireeieto o parempi kui IIR-uodite (koka takaiiktketä ei kertaa vireitä). b) Ikkuameetelmällä uuitellu uotime amplitudipektri värätelee epätaaieti ite, että värätel o kaikkei voimakkaita iirtmäkaita läellä (Gibbi ilmiö). Reme-meetelmällä uuitellulla uotimella värätel o taaita eto- ja päätökaitalla. Koka ikkuameetelmällä uuitellu uotime värätel o epätaaita, o eimerkiki etokaitavaimeu tarpeettoma uurta joillaki taajuukilla. Rememeetelmää kätettäeä vaimeu optimoituu juuri riittäväki koko taajuualueella. Tällaie uotime kerroimäärä o pieempi kui ikkuameetelmällä uuitellu uotime. ) IIR-uodite uuittelu lätökotaa o joki aalogie uodi, joka omiaiuudet iirtvät muuokea digitaaliee uotimee. FIR-uotimet ovat putaati digitaaliia uotimia, joilla ei ole aalogita vatietta.

TL536DSK-algoritmit (J. Laitie) 4. - 5..4 TTESN4X/4Z, TTESN5X/5Z Välikoe, ratkaiut Tarkoitukea o uuitella ikkuameetelmällä FIRlipäätöuodi, joka etokaita vaimeuke o oltava väitää 3 db, uuri allittu vavituke vaitelu päätökaitalla o. db ja iirtmäkaita rajataajuudet ovat H ja 9 H. Nätetaajuu H. 6p a) Määritä uodatuke toteuttava ideaalie impulivate ja uodatuedot toteuttava ikkuauktio. b) Määritä ätetaajuudella ormalioitu iirtmäkaita leve ja uodikerroite määrä N. ) Määritä uodikertoimet ja uuittelemai uotime diereitälö. a) Ideaalie impulivate: D [] i ( ) ; i ( π ); ±, ±, ± 3, L, ± Normalioitu rajataajuu valitaa t iirtmäkaita puolivälitä: 5 5.5 D [].5i (.5π );.5; ±, ±, ± 3, L, ± Ikkuauktio: Haig-ikkua toteuttaa edot (uom. päätökaitavärätel): π w[].5.5o, N kerroimäärä. N b) Normalioidaa iirtmäkaita.. 9 H: 8 8.4 Haig-ikkualle pätee 3..4 N 8 9 N π 9 [].5.5o ;, ±, ±, ± 3, ± 4 w (Huomaa. Kerroimäärää liättii ki, jotta aadaa mmetrie uodi.)

TL536DSK-algoritmit (J. Laitie) 4. - 5..4 TTESN4X/4Z, TTESN5X/5Z Välikoe, ratkaiut 3 ) Suodikertoimet: [] w[] [] D π.5.5o.5i (.5 ); 9 π π.5.5o.5.5; 9 ±, ±, ± 3, ± 4 [] {,.65,,.8,.5,.8,,.65, } ; 4, 3,,, {.65,,.8,.5,.8,,.65, }; 3,,,,,, 3 Diereitälö: [] a [] a [ ] a [ ] L a [ ] 6 [ ].65 [ ].8 [ ].5 [ 3].8 [ 4].65 [.65 { [] [ 6] }.8 { [ ] [ 4] }.5 [ 3],, ] 6, 3, 4 Seuraavaa vielä uotime amplitudi- (lempi kuva) ja vaiepektri (alempi kuva). Taajuuateikko o ormalioitu välille.. /. 5 Magitude (db) -5 -...3.4.5.6.7.8.9 Normalied Freque ( π rad/ample) 3 Pae (degree) - -...3.4.5.6.7.8.9 Normalied Freque ( π rad/ample)

TL536DSK-algoritmit (J. Laitie) 4. - 5..4 TTESN4X/4Z, TTESN5X/5Z Välikoe, ratkaiut 4 3 Suuittele bilieaariella -muuokella digitaalie lipäätöuodi, joka rajataajuu o 3 H, kättäe lätökotaa eimmäie atee aalogie alipäätöuotime ormalioitua iirtouktiota H() /(). Nätetaajuu H. Eitä uuittelemai uotime diereitälö. Tutki tabiiliu. 6p Ratkaitaa digitaalita rajataajuutta vataava aalogie taajuu:.3764 3 ta ta π t Deormalioiti (LPF -> HPF): H ) ( / Suoritetaa bilieaarie -muuo: [] :.3764) ) :.584.48.48.3764.3764 ) ( ) ( ) ( b a a H Suodikertoimiki aadaa ii: a.48 a -.48 b.584 Diereitälö [] [] [ ] [ ] [ ] [ ] { } [ ].584.48 b a a

TL536DSK-algoritmit (J. Laitie) 4. - 5..4 TTESN4X/4Z, TTESN5X/5Z Välikoe, ratkaiut 5 Stabiiliu: Napa:.584.584 Suodi o tabiili, koka apa o -taoa kikkömprä iäpuolella. Seuraavaa vielä uotime amplitudi- (lempi kuva) ja vaiepektri (alempi kuva). Taajuuateikko o ormalioitu välille.. /. Magitude (db) - -4-6...3.4.5.6.7.8.9 Normalied Freque ( π rad/ample) Pae (degree) 8 6 4...3.4.5.6.7.8.9 Normalied Freque ( π rad/ample)

TL536DSK-algoritmit (J. Laitie) 4. - 5..4 TTESN4X/4Z, TTESN5X/5Z Välikoe, ratkaiut 6 4 Koiiigaali (t).o(πt - π/3) ätteitetää ( H) ja kvatioidaa -bittiellä AD-muutimella. 6p a) Määritä digitaaliea igaalia avaittava igaalikvatioiti-koiaude SQNR deibelikiköiä ja lieaariella ateikolla. b) Digitaalie igaali uodatetaa uotimella [].[].[ ].[ ].[ 3].[ 4]. Kuika paljo koia vaimeee uodatukea? ) Kuika moella bitillä igaali (t) tulii kvatioida, jo vaaditaa SQNR > db ja ki bitti kätetää merki eittämiee? a) Variai σ igaali kekimääräie teo. Kekimääräie teo aadaa korottamalla [] toiee potei ja määrittämällä äi aadu igaali kekiarvo. Tarkatellaa tilaetta graaieti:..5 -.5 -..5..5..5.3.35.4.45.5 t []..8.6.4..5..5..5.3.35.4.45.5 t [] Sigaali [] kekiarvo o elväti.5, jote σ.5. SQNR log ( σ ).79 6. b log (.5).79 6. 6 db 6 db db db db db db db 6 :

TL536DSK-algoritmit (J. Laitie) 4. - 5..4 TTESN4X/4Z, TTESN5X/5Z Välikoe, ratkaiut 7 b) Impulivate o t [] {.,.,.,.,.}. Laketaa koia uodatuke jälkee: σ σ e [] σ {..... }. σ e e Kaavaa σ koia uodatuke jälkee ja koia ee uodatuta. Suodatuke jälkee koia teo o ii tää tapaukea viideoa alkuperäietä teota. σ e ) SQNR log log ( σ ) (.5) 6. b. > b > 3.79 6. b.79 6. b

TL536DSK-algoritmit (J. Laitie) 4. - 5..4 TTESN4X/4Z, TTESN5X/5Z Välikoe, ratkaiut 8 Ideaaliia impulivateita (taajuudet ormalioituja ätetaajuudella) Suoditppi Alipäätö D [] i( ) Ylipäätö D [] - i( ) Kaitapäätö D [] i( )- i( ) ( ) Kaitaeto D [] i( )- i( ) ( ) > i() i()/, i() Ikkua Siirtmäkaita ormalioitu leve Vatee vaitelu päätökaitalla (db) Piei vaimeu etokaitalla (db) Ikkuauktio w[], (N-)/ Suorakaide.9/N.746 Haig 3./N.546 44 π w[].5.5o N Hammig 3.3/N.94 53 π w[].54.46o N Blakma 5.5/N.7 74 π 4π w[].4.5o.8o N N Bilieaarie -muuo: (-)/()-> Muuo LPF -> LPF LPF -> HPF LPF -> BPF LPF -> BSF Sijoitu W W W W ta(t /) ( aalogie taajuu, digitaalie taajuu, t äteväli) Kvatioitikoia: SQNR log ( σ ).79 6. b, σ igaali variai. e [] σ σ, σ koia uodatuke jälkee, koia ee uodatuta σ e