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

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

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

Alipäästösuotimen muuntaminen muiksi perussuotimiksi

Tuntematon järjestelmä. Adaptiivinen suodatin

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

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

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

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

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

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

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

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

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

Kapeakaistainen signaali

Laskuharjoitus 4 ( ): Tehtävien vastauksia

Mitä on signaalien digitaalinen käsittely

T Sähkömittaustekniikka

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

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

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

ELEC-C5070 Elektroniikkapaja (5 op)

Laskuharjoitus 2 ( ): Tehtävien vastauksia

Tietoliikennesignaalit & spektri

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

Signaalien datamuunnokset. Digitaalitekniikan edut

Signaalien datamuunnokset

TL5231, Signaaliteoria (S2004) Matlab-harjoituksia

3. Pulssimodulaatiojärjestelmät

puheen laatu kärsii koodauksesta mahdollisimman vähän. puhe pakkautuu mahdollisimman pieneen määrään bittejä.

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

1 Diskreettiaikainen näytteistys. 1.1 Laskostuminen. Laskostuminen

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

Spektrianalysaattori. Spektrianalysaattori

11. kierros. 1. Lähipäivä

AD/DA muunnos Lähteet: Pohlman. (1995). Principles of digital audio (3rd ed). Zölzer. (1997). Digital audio signal processing

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

SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA OSA 2

TRIGONOMETRISTEN FUNKTIOIDEN KUVAAJAT

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

Signaalinkäsittelyn sovellukset

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

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

Signaalien generointi

Kvanttifysiikan perusteet 2017

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

Spektri- ja signaalianalysaattorit

Jaksollisen signaalin spektri

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)

Signaalien digitaalinen käsittely

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Ratkaisut 5. viikolle /

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

nykyään käytetään esim. kaapelitelevisioverkoissa radio- ja TVohjelmien

S Elektroniset mittaukset ja elektroniikan häiriökysymykset. Vanhoja tenttitehtäviä

Digitaalinen signaalinkäsittely Johdanto, näytteistys

Esipuhe. Tampereella, 9. toukokuuta 2003, Heikki Huttunen

Virheen kasautumislaki

: Johdatus signaalinkäsittelyyn 2

Fourier-analyysi, I/19-20, Mallivastaukset, Laskuharjoitus 7

SGN Signaalinkäsittelyn perusteet Välikoe Heikki Huttunen

S Signaalit ja järjestelmät

LABORATORIOTYÖ 2 SPEKTRIANALYSAATTORI

Kotitehtävät 1-6: Vastauksia

Luento 8. Suodattimien käyttötarkoitus

Alias-ilmiö eli taajuuden laskostuminen

1 Olkoon suodattimen vaatimusmäärittely seuraava:

LOPPURAPORTTI Lämpötilahälytin Hans Baumgartner xxxxxxx nimi nimi

SÄHKÖENERGIATEKNIIIKKA. Harjoitus - luento 7. Tehtävä 1

Remez-menetelmä FIR-suodinten suunnittelussa

Elektroniikka, kierros 3

Perusmittalaitteet 2. Spektrianalyysi. Mittaustekniikan perusteet / luento 4. Spektrianalyysi. Logaritmiasteikko ja db (desibel) Spektrianalysaattori

Heikki Huttunen Signaalinkäsittelyn sovellukset

D-LUOKAN AUDIOVAHVISTIMEN MODULOINTIMENETELMIEN VERTAILU JA VALINTA

Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa

SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA 1

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

12. Laskostumisen teoria ja käytäntö

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

N:o Liite 1. Staattisen magneettikentän (0 Hz) vuontiheyden suositusarvo.

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

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

LASKOSTUMISEN HAVAITSEMINEN SAHA-AALLOSSA

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

TEHTÄVIEN RATKAISUT. Tehtäväsarja A. 2. a) a + b = = 1 b) (a + b) = ( 1) = 1 c) a + ( b) = 13 + ( 12) = = 1.

Tekniikka ja liikenne (5) Tietoliikennetekniikan laboratorio

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

Suomenkielinen käyttöohje

Numeeriset menetelmät

LABORATORIOTYÖ 3 VAIHELUKITTU VAHVISTIN

Perusmittalaitteet 2. Spektrianalyysi. Mittaustekniikan perusteet / luento 4. Spektrianalyysi. Logaritmiasteikko ja db (desibel) Spektrianalysaattori

Kaikki kurssin laskuharjoitukset pidetään Exactumin salissa C123. Malliratkaisut tulevat nettiin kurssisivulle.

3. Teoriaharjoitukset

Algebra I, harjoitus 5,

y + 4y = 0 (1) λ = 0

521384A RADIOTEKNIIKAN PERUSTEET Harjoitus 3

RYHMÄKERROIN ÄÄNILÄHDERYHMÄN SUUNTAAVUUDEN

Digitaalinen signaalinkäsittely Desibeliasteikko, suotimen suunnittelu

MS-A0107 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (CHEM)

z 1+i (a) f (z) = 3z 4 5z 3 + 2z (b) f (z) = z 4z + 1 f (z) = 12z 3 15z 2 + 2

Transkriptio:

TL61, Näytejonosysteemit (K00) Harjoitus 1. Määritä pienin näytelauseen ehdon mukainen näytetaajuus taajuus seuraaville signaaleille: a) 1 (t) = cos(000πt) + sin(6000πt) + cos(00πt) ja ) (t) = cos(00πt)cos(000πt). a) 1 (t) = cos(000πt) + sin(6000πt) + cos(00πt) = cos(π00t)+sin(π000t)+cos(π6000t) f ma = 6000 Hz,min = f ma = 00 Hz = 1 khz ) (t) = cos(00πt)cos(000πt) = {0. cos(00πt-000πt)+ 0. cos(00πt+000πt)} =. cos(-000πt)+. cos(000πt) =. cos(000πt)+. cos(000πt) =. cos(π0t)+. cos(π00t) f ma = 00 Hz,min = f ma = 000 Hz = khz 1 *cos(000*pi*t)+*sin(6000*pi*t)+*cos(00*pi*t) 0 - - -1-0 0 0.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.006 0.007 0.008 0.009 0.01 t [s] *cos(00*pi*t)cos(000*pi*t) 0-0 0.001 0.00 0.00 0.00 0.00 0.006 0.007 0.008 0.009 0.01 t [s] Kuvassa on esitetty signaaleista ms pituinen osa. Ylemmästä signaalista on siis kuvan aikana otettava vähintään näytepistettä ja alemmasta vastaavasti vähintään 0 näytepistettä. Huomaa, että -kohdan ratkaisussa on hyödynnetty trigonometrian kaavaston kaavoja. Jyrki Laitinen 1

TL61, Näytejonosysteemit (K00) Harjoitus. Millainen on näytejonon spektri, kun näytteistetään analogista signaalia, jonka taajuuskaista on 0... 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

TL61, Näytejonosysteemit (K00) Harjoitus. Järjestelmän lähdössä on signaali-kohinasuhteen oltava vähintään 0 db. Määritä vaadittava kvantisointitasojen lukumäärä ja tarkka SQNR lähdössä, kun oletetaan, että signaalin keskimääräinen teho on 0.. Merkitään = kvantisoijan ittimäärä L = kvantisointitasojen lukumäärä SQNR = log σ = 0. σ σ n log ( σ ) +.79 + 6.0 [ db] SQNR 7.78 + 6.0 0. = 6 L = SQNR = tarkka 6 = 6 [ db] 7.78 + 6.0 6 =.9 db 7 :1 Jyrki Laitinen

TL61, Näytejonosysteemit (K00) Harjoitus. Analogiasignaali kvantisoidaan ja koodatut näytearvot siirretään vastaanottajalle, jonka on tunnettava näytearvot tarkkuudella ±0.% V fs (kvantisoitava jännitealue). Kuinka monella itillä näytteet on vähintään koodattava? Kvantisoinnissa syntyvä maksimivirhe on puolet kvantisointivälistä. Jos sallittu maksimivirhe on nyt 0.% V fs = 0.00 V fs, on suurin sallittu kvantisointivälin suuruus 0.00 V fs. Kvantisointivälien lukumäärälle L pätee tällöin L V fs 0.00 V fs = 0 Toisaalta tiedetään L = 1 0 1 = 7 Näytteet on siis koodattava vähintään seitsemän itin tarkkuudella. Jyrki Laitinen

TL61, Näytejonosysteemit (K00) Harjoitus. (Kotitehtävä) Tarkastellaan analogista signaalia, jonka amplitudispektri on seuraava - -1 1 f/khz Hahmottele signaalista muodostetun näytejonon spektri, kun 1) = khz, ) = khz ja ) = 0 khz. Määritä myös millaisella suotimella alkuperäinen signaali voidaan kussakin tapauksessa rekonstruoida (eli suodattaa näytejonosta). = khz: - 0 = khz: - 0 = 0 khz: - 0 = khz: Monikertaspektrit laskostuvat nollataajuuden ympäristöön. Alkuperäinen signaali voidaan kuitenkin rekonstruoida kaistanpäästösuotimella. = khz: Monikertaspektrit laskostuvat. Alkuperäistä signaalia ei voida rekonstruoida. = 0 khz: Näytetaajuus on nyt kaksinkertainen signaalin suurimpaan taajuuteen verrattuna. Alkuperäinen signaali voidaan rekonstruoida (ideaalisella) alipäästösuotimella. Jyrki Laitinen