SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

Samankaltaiset tiedostot
SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

SGN Signaalinkäsittelyn perusteet Välikoe Heikki Huttunen

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

Tuntematon järjestelmä. Adaptiivinen suodatin

SGN Signaalinkäsittelyn perusteet Välikoe Heikki Huttunen

Remez-menetelmä FIR-suodinten suunnittelussa

T Digitaalinen signaalinkäsittely ja suodatus

Digitaalinen signaalinkäsittely Desibeliasteikko, suotimen suunnittelu

1 Vastaa seuraaviin. b) Taajuusvasteen

T SKJ - TERMEJÄ

Alipäästösuotimen muuntaminen muiksi perussuotimiksi

SGN-1251 Signaalinkäsittelyn sovellukset Välikoe Heikki Huttunen

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

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

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

Digitaalinen Signaalinkäsittely T0125 Luento

Katsaus suodatukseen

Spektri- ja signaalianalysaattorit

1 Olkoon suodattimen vaatimusmäärittely seuraava:

Heikki Huttunen Signaalinkäsittelyn sovellukset

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

T Signaalinkäsittelyjärjestelmät Kevät 2005 Pakolliset ja lisäpistelaskarit

Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa

5. Z-muunnos ja lineaariset diskreetit systeemit. z n = z

Kompleksianalyysi, viikko 7

4. Fourier-analyysin sovelletuksia. Funktion (signaalin) f(t) näytteistäminen tapahtuu kertomalla funktio näytteenottosignaalilla

Suodinpankit ja muunnokset*

Esipuhe. Tampereella, 9. toukokuuta 2003, Heikki Huttunen

FIR suodinpankit * 1 Johdanto

: Johdatus signaalinkäsittelyyn 2

Heikki Huttunen Signaalinkäsittelyn sovellukset

Tehtävä 1. Vaihtoehtotehtävät.

Signaalinkäsittelyn menetelmät

z muunnos ja sen soveltaminen LTI järjestelmien analysointiin

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

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

Numeeriset menetelmät

Heikki Huttunen Signaalinkäsittelyn perusteet

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

Luento 8. Suodattimien käyttötarkoitus

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

4. Taajuusalueen suodatus 4.1. Taustaa Perusteita

Signaalinkäsittelyn sovellukset

Säätötekniikan ja signaalinkäsittelyn työkurssi

Luento 7. LTI-järjestelmät

Tietoliikennesignaalit & spektri

: Johdatus signaalinkäsittelyyn 1

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

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

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

4. Taajuusalueen suodatus 4.1. Taustaa

Mitä on signaalien digitaalinen käsittely

Osatentti

Osatentti

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

Elektroniikan perusteet, Radioamatööritutkintokoulutus

A 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)

Signaalit ja järjestelmät aika- ja taajuusalueissa

SEBASTIAN RINTALA SIGNAALIN DOMINOIVAN TAAJUUDEN ARVIOINTI

MATEMATIIKAN JAOS Kompleksianalyysi

e 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,

Laskuharjoitus 2 ( ): Tehtävien vastauksia

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

Taajuus-, Fourier- ja spektraalianalyysi

TL5231, Signaaliteoria (S2004) Matlab-harjoituksia

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

Alias-ilmiö eli taajuuden laskostuminen

SÄÄTÖJÄRJESTELMIEN SUUNNITTELU

LABORATORIOTYÖ 2 A/D-MUUNNOS

3 Ikkunointi. Kuvio 1: Signaalin ikkunointi.

Diskreetti Fourier-muunnos ja sen hyödyntäminen signaalien spektrien muodostamisessa. Pentti Romppainen

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

SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA 1

/1. MTTTP5, luento Normaalijakauma (jatkuu) Binomijakaumaa voidaan approksimoida normaalijakaumalla

Signaalimallit: sisältö

Spektrianalysaattori. Spektrianalysaattori

SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA OSA 2

521384A RADIOTEKNIIKAN PERUSTEET Harjoitus 3

Jaksollisen signaalin spektri

Signaalien datamuunnokset. Digitaalitekniikan edut

Signaalien datamuunnokset

SÄÄTÖJÄRJESTELMIEN SUUNNITTELU

Yksinkertaisin järjestelmä

1. a) Piiri sisältää vain resistiivisiä komponentteja, joten jännitteenjaon tulos on riippumaton taajuudesta.

LABORATORIOTYÖ 2 A/D-MUUNNOS

Spektrianalyysi, motivaatio

Luento 8. tietoverkkotekniikan laitos

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

Tekniikka ja liikenne (5) Tietoliikennetekniikan laboratorio

Analyysi 1. Harjoituksia lukuihin 1 3 / Syksy Osoita täsmällisesti perustellen, että joukko A = x 4 ei ole ylhäältä rajoitettu.

Kotitehtävät 1-6: Vastauksia

Signaaliavaruuden kantoja äärellisessä ajassa a

Harjoitus 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.

Transkriptio:

SG-00 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti..005 Kirjoita nimesi ja opiskelijanumerosi jokaiseen paperiin. Vastauspaperit tullaan irrottamaan toisistaan. Jos tila ei riitä, jatka kääntöpuolelle ja sen jälkeen erilliselle konseptille, jota voit pyytää valvojalta. Rastita vielä alle mistä löytyy merkintä pakollisista harjoituksista. Osallistuin harjoituksiin syksyllä 005. Osallistuin harjoituksiin vuonna: syksyllä kesällä Palautin harjoitustehtäväpaketin vuonna: En ole vielä suorittanut pakollisia harjoituksia ja otan yhteyttä luennoitsijaan.. Ovatko seuraavat väittämät tosia vai epätosia? (Perusteluja ei tarvita. Oikea vastaus: p, väärä: p, ei vastausta 0 p.) (a) Suotimen stabiilius tarkistetaan selvittämällä ovatko sen siirtofunktion napojen itseisarvot pienempiä kuin yksi. (b) Signaalin x(n)y(n) DFT on X(n)Y(n). (c) Kaksiulotteinen diskreetti Fourier-muunnos voidaan laskea yksiuloitteisten diskreettien Fourier-muunnosten avulla. (d) Järjestelmä, jonka impulssivaste on h(n) =δ(n)+0.5δ(n ) 0.5δ(n 3) on stabiili. (e) Laskostuminen estetään A/D-muunnoksessa asettamalla näytteenottotaajuus vähintään samaksi kuin analogisen signaalin suurin taajuus. (f) FIR-suotimen siirtofunktio voidaan päätellä sen impulssivasteesta. Suodintyyppi Impulssivaste kun n 0 n = 0 Alipäästö f c sinc(n πf c ) f c Ylipäästö f c sinc(n πf c ) f c Kaistanpäästö f sinc(n πf ) f sinc(n πf ) (f f ) Kaistanesto f sinc(n πf ) f sinc(n πf ) (f f ) Ikkuna- Siirtymäkaistan Päästökaistan Estokaistan Ikkunan lauseke funktion leveys värähtely minimi- w(n),kun nimi (normalisoitu) (db) vaimennus (db) n ( )/ Suorakulmainen 0.9/ 0.746 Bartlett 3.05/ 0.475 5 n Hanning 3./ 0.0546 44 0.5 + 0.5 cos πn Hamming 3.3/ 0.094 53 0.54 + 0.46cos πn Blackman 5.5/ 0.007 74 0.4 + 0.5cos πn + 0.08cos 4πn

. (a) Analoginen signaali koostuu yksittäisestä siniaallosta, jonka taajuus on 500 Hz. Signaalista otetaan näytteitä 0.0003 sekunnin välein. Tapahtuuko laskostumista? Jos vastauksesi on myönteinen, miksi taajuudeksi mainittu sinitaajuus tulkitaan, ts. mille taajuudelle se laskostuu? (p) (b) Laske jaksollisen lukujonon x(n) =(4,, 3, ) diskreettifourier-muunnos. (p) (c) Eräs lääketieteen sovellus mittaa potilaan aivosähkökäyrää, johon on sekoittunut sähköverkosta tulevaa häiriötä 50 Hertzin taajuudella. Sovellutuksen kannalta olennainen informaatio sijaitsee taajuusalueella 0 34 Hz. Järjestelmän näytteenottotaajuus on 50 Hz. Millaiset päästö- ja estokaistat tarvitaan, jotta verkkohurina poistuu ja varsinainen signaali säilyy? Mikä on pienin mahdollinen kertoimien määrä, kun suodinsuunnittelu tapahtuu ikkunamenetelmällä Hamming-ikkunaa käyttäen. (3p)

3. Tarkastellaan alla olevan lohkokaavion esittämää LTI-järjestelmää. x(n) y(n) z z z z 8 (a) Määritä järjestelmän siirtofunktio H(z). (b) Piirrä napa-nollakuvio. (c) Onko järjestelmä stabiili? Miksi / miksi ei?

4. Suunnittele ikkunamenetelmällä ylipäästösuodin (selvitä käsin impulssivasteen lauseke), jonka vaatimukset ovat seuraavat: Päästökaista Estokaista Päästökaistan maksimivärähtely Estokaistan minimivaimennus äytteenottotaajuus [.5 khz,6khz] [0 khz,.5 khz] 0.06 db 48 db 3 khz Käytä etusivun taulukoita hyväksesi.

5. (a) LTI-järjestelmä (siirtofunktio H(z)) onminimivaiheinen, jos se on stabiili ja sillä on käänteisjärjestelmä (siirtofunktio H(z) ), joka on myös stabiili. Molemmat järjestelmät oletetaan kausaalisiksi. Onko järjestelmä H(z) = (z.)(z 0.5) z 4 z 3 + 0.5z minimivaiheinen? Perustele. (3p) (b) Erään LTI-järjestelmän amplitudivaste taajuudella ω 0 = π 8 on ( H e π i) 4 =. Lisäksi tiedetään, että järjestelmän vaihevaste on jatkuva ja saa nollataajuudella arvon arg(h(e 0i )) = 0. Ryhmäviive on vakio: τ(ω) = 3 kaikilla ω [0, π]. Mikä on järjestelmän vaste y(n) herätteelle x(n) =u(n) cos(ω 0 n)?(3p)