) UHOlVQLQJ. 7UDQVPLVVLRQVOlQN 6W UQLQJDU 0RGHUQWHOHNRPPXQLNDWLRQ *XQQDU.DUOVVRQ
|
|
- Emilia Lundgren
- för 8 år sedan
- Visningar:
Transkript
1 ) UHOlVQLQJ utbredningsmedium störningar Digitalisering av information tids- och amplitudkontinuerlig information sampling och kvantisering tidsdiskret information med ändligt symbolalfabet binär representation några digitala dataformat Källkodning energikompaktering kvantisering datakomprimering 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 1 UDQVPLVVLRQVOlQN Vågledare Vågledare 5 Sändare Förstärkare, Mottagare signalregenerator Elektromagnetiska vågor kan fortplanta sig i vågledare Vågorna kan formas med linjekodning eller modulering för att representera bitvärden Vågformen dämpas, störs och förvrängs under utbredningen Mottagaren avkodar eller demodulerar för att erhålla en bitföljd Krav på transmissionslänken: antal bitar i sekunden (transmissionskapacitet) sannolikheten för bitfel 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 2 6W UQLQJDU Dämpning (Attenuation) signalens amplitud minskar när signalen propagerar förstärkare (repeaters) 31 GlPSQLQJ =10log10 G% I UVWlUNQLQJ =10log10 G% 31 Begränsad bandbredd leder till begränsad kapacitet & = 2: log 2 W = bandbredd 0 M = antal nivåer för signalelementet Förvrängning (distorsion) Dispersion: olika frekvenskomponenter blir olika försenade i överföringen 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 3
2 Brus termiskt brus impulsbrus överhörning (crosstalk) 6W UQLQJDU S = signal (effekt) = 10log10 G% 1 N = brus (effekt) Teoretiskt maximum för kapacitet 6 & = : log E / V 1 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin Signal Bitfel Dämpning Begränsad bandbredd Förvrängning Brus Kombinerad effekt Sampel 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 5 8WEUHGQLQJVPHGLXP Parledare two-wire open line kopplar ihop t. ex. en dator och ett modem korta sträckor (< 50 m), 19,2 kb/s twisted-pair lines LANs, telefonledningar 1 Mb/s (< 100 m) Koaxialkabel LANs och TV, några Mb/s Optisk fiber LANs, WANs, hundratals-tusentals Mb/s, långa sträckor 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 6
3 8WEUHGQLQJPHGLXP Satellit TV-signaler, dataöverföring från kontinent till annan långa sträckor, hundratals-tusentals Mb/s Mikrovågor svår terräng 50 km, hundratals Mb/s Radiovågor öar längre sträckor, tiotals kb/s 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 'LVNUHWRFKNRQWLQXHUOLJ Diskret variabel: kan anta värden från en uppräkningsbar mängd oändlig mängder naturliga talen: 0, 1, 2, 3, rationella talen: 1/1, 1/2, 1/3,, 2/3,... ändliga mängder boolesk: 0, 1 GF(q): 0, 1, q-1 svenska: a, b, c, å, ä, ö Kontinuerlig variabel: kan anta alla värden inom ett intervall <,, R D [ E D E oändliga intervall: reella tal (R) ändliga interval: 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 8 'DWDNRGQLQJ'DWDHQFRGLQJ analog ~ kontinuerlig diskret ~ digital data data propageras med eletriska signaler analog signal: kontinerlig variabel elektromagnetisk signal digital signal: en serie spänningspulser Fyra möjligheter: analog data, analog signal analog data, digital signal (digitalisering, codec) digital data, analog signal (modulering, modem) digital data, digital signal 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 9
4 .ODVVLILFHULQJDY LQIRUPDWLRQVW\SHU tidsberoende information diskret eller kontinuerlig variabel som beror på tiden: s(t) video: generell benämning på alla typer av rörliga bilder (3-dim.) film television animerad grafik audio: generell benämning på alla typer av ljud röst musik tidsoberoende information diskret eller kontinuerlig spatiellt beroende variabel: s(x, y) stillbilder: fotografi, grafik, röntgen- och ultraljudsbilder och dylikt numeriska data: beräknade och uppmätta text: naturliga och formella språk, samt programmeringsspråk 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 10 'LJLWDOLVHULQJLWYnVWHJ3&0 Pulse Code Modulation (PCM) Antag en tids- och amplitudkontinuerlig signal 1. Sampling: från tidskontinuerlig till tidsdiskret (alternativt från rumskontinuerlig till rumsdiskret) samplingsteoremet enligt Nyquist-Shannon en reversibel process 2. Kvantisering: från amplitudkontinuerlig till amplituddiskret ger avrundningsfel i sampelvärdena; ej reversibel Resultat 0 log2 1 bitar signalen består av en uppräkningsbar (i verkligheten ändlig) serie av värden från ett ändligt alfabet (amplitudvärden) M sampel och N amplitudnivåer informationsmängden utgörs av 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 11 6DPSOLQJVWHRUHPHW En tidskontinuerlig signal [W med bandbredden % Hz måste samplas med frekvensen I V ÃÃ % för att den ska gå återskapa Några kommentarer ändlig bandbredd innebär att signalen är amplitudkontinuerlig (även i samtliga derivator) har signalen okänd bandbredd måste den först filtreras genom ett tidskontinuerligt filter med känd bandbredd, % Hz signalen behöver inte ha spektrumet centrerat kring Hz översampling, IÃÃ> %, ger ingen (teoretisk) kvalitetsvinst undersampling förvränger signalens spektrum återvinning av signalen sker med hjälp av ett tidskontinuerligt filter med bandbredden % Hz frekvensen % Hz kallas ofta för Nyquist-frekvensen efter den svenskfödde amerikanen Harry 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 12
5 sampling visad i tidplanet [W,OOXVWUDWLRQ [ V Q W Q 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 13 sampling i frekvensplanet ;I % % I ; V I % I Và % I V I 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 14 cwhuvndsdqghdyghq NRQWLQXHUOLJDVLJQDOHQ Antag en samplad signal [ V Q, för Qà ëÃÃÃÃà «[W återfås efter filtering med ett idealt analogt filter som har bandbredden % Hz i tidplanet: [W ( ) = [ V( Q)sinc ( W/ Q ), där sinc [ = sin [/ [ Q= i frekvensplanet: ;Ià Ã; V IÃîÃ+I, där +Ià à för %à Ià %ÃÃoch +Ià à i övrigt ; V I +I I % ½I I V I V V 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 15
6 .YDQWLVHULQJ Sampelvärdena [ V Q är kontinuerliga (reella tal) inom något intervall Kvantisering (eller kvantifiering) rundar av sampelvärdena till ett ändligt antal nivåer (N) Kvantiseringsnivåerna kan representeras av olika bitmönster med log21 bitar [ V Q avrundningsfel [ V Q [ V [ V 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 16 %DQGEUHGGRFKELWWDNW En signal med bandbredden % Hz har efter digitalisering bittakten I V ÃîÃ/ bitar i sekunden [b/s], om / är antal bitar per sampel 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 1 'LJLWDODVLJQDORFK GDWDIRUPDW Ljud: endimensionell signal sampelfrekvens och -kvantisering exempel röst för telefoni: frekvensband Hz, sampling 8kHz med 8 bitar per sampel, bittakt 64 kb/s musik, kompaktskiva: frekvensband Hz stereofont, sampling 44,1 khz med 16 bitar per sampel, bittakt 1,4 Mb/s 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 18
7 Bild: tvådimensionell signal, tre färgkomponenter per sampel färgbaser: RGB, YIQ och YUV olika samplingsfrekvenser (upplösning) förekommer för Y och IQ 4:4:4 innebär att Y:I:Q har samma upplösning 4:2:2 ljusstyrkan har dubbla upplösningen horisontellt mot färgkomponenterna 4:1:1 färkomponenterna har en fjärdedel av ljusstyrkans upplösning ett bildsampel kallas ofta SL[HO eller SHO 8 bitar per komponent vanligt; fax har enbart en bit per pixel 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 19 Video: tredimensionell signal temporal och spatiell sampling, samt kvantisering för varje färgkomponent temporal samplingsfrekvens i Europa: 25 bilder i sekunden i USA och Japan: 30 bilder i sekunden spatiell samplings frekvens europeiskt TV-format (ITU-R BT.601): 20 sampel per rad och 56 rader per bild högupplösnings-tv (IYU-R BT.09): sampel kvantisering enligt bildformaten med basen YIQ (alt YUV) tempo-spatiella mönster sekventiell sampling: rad för rad, från vänster till höger, över hela bilden uppifrån och ner interfolierad sampling: först bildens jämna rader, uppifrån och ner, sedan dess udda rader uppifrån och ner ger avvägning mellan vertikal och temporal upplösning försvårar bildbehandling, t.ex. vid komprimering 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 20 Text representation av skriv- och skiljetecken ASCII: sjubitar per tecken, A-Z och a-z (extended ASCII: 8 bitar) EBCDIC (Extended Binary Coded Decimal Interchange Code) ISO Latin-1 Unicode formatering ny rad, ny sida, kursiveringar, fet stil mm Numeriska data binär, oktal, decimal eller hexadecimal representation heltal eller flyttal (decimaltal) skalärer, vektorer, matriser 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 21
8 .loonrgqlqjdygljlwdodgdwd Huvudidé representera data mer effektivt genom att uttnyttja relativa symbolfrekvenser: olika symbol förekommer inte lika ofta i datat beroenden mellan symboler (ex. efter efter tre konsonanter följer vokal) ökad förvrängning för att ändra symbolfrekvenser och -beroenden Minska datamängden för tidsoberoende data mindre lagringsutrymme snabbare överföring för en given kapacitet Minska bittakten för tidsberoende data anpassa källans bittakt till kanalens kapacitet 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 22 gyhuvlnwdynrgqlqj Tre byggblock energikompaktering kvantisering datakomprimering Endast kvantiseringen ger informationsförlust energikompakteringen helt eller perceptuellt reversibel datakomprimeringen helt reversibel fel i överföringen kan dock leda till obegränsad felutbredning 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 23 Datakomprimeringen ger variabelt antal bitar per kodat värde resulterande datamängden för ett meddelande svårt att förutsäga bittakten för en dataström varierar med tiden variationerna kan jämnas ut med hjälp av en buffert kvantiseringen kan regleras dynamiskt för en jämnare bittakt kan ge varierande kvalitet i den överföra signalen 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 24
9 (QHUJLNRPSDNWHULQJ Användningar kodning med förluster: signalen ges en form där den mänskliga förnimmelsen av kvantiseringsfelen minimeras förutsägande kompaktering delbandsanalys ortogonal transformering förlustfri kodning: informationen får en mer kompressibel form förutsägande kompaktering 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 25 ) UXWVlJDQGHNRPSDNWHULQJ Använd tidigare värden för att förutsäga det aktuella värdet 1 H = [ Z [ Q Z L L $, = Q= Q L 1 1 Q Q förutsägelsefelet kvantiseras och skickas kvantiserade värden används i förutsägelsen sändare och mottagaren ska basera förutsägelsen på samma värden utan att fel ackumuleras förutsägelsefelets fördelning skev fördelning litet kvantiseringsfel av flertalet värden större fel mindre vanligt Stort intervall Litet intervall avrundning 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 26 %ORFNVFKHPDQ Förutsägelsen (första ordningen, 1 ÃZ ) [L HL 4 $HL $[L 1 $[L Återskapandet $H L $[ L $[L 1 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 2
10 'HOEDQGVDQDO\VRFKV\QWHV Dela insignalens spektrum i olika delband (N stycken) varje delband kan nedsamplas med en faktor N ett och samma sampel behålls i varje grupp om N sampel filterdesign möjliggör att analys följd av syntes inte ger spektralförvrängning ( alias free ) är helt reversibelt (endast fördröjning) kvantiseringen kan anpassas till perceptionen av olika banden 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 28 8SSGHOQLQJLWLGRFKIUHNYHQV I + ] +3 + ] /3 W I + ] +3 + ] + ] + ] /3+3 /3/3 W 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 29 2UWRJRQDOWUDQVIRUP Transformera samplen till en spektral domän (likt delband) Vanliga transformer Fourier sinus och cosinus Walsh-Haddamard Appliceras ofta på en liten grupp av värden åt gången (8 eller 16) Viktigaste transformen: diskreta cosinustransformen \ = [ 0 \ L = 1 Q= 0 Q π L ( 2Q + 1) [ cos, L = 1, K 1 1 Q Q= 0 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 30
11 6NDOlURFKYHNWRUNYDQWLVHULQJ Skalärkvantisering enligt tidigare beskrivning Vektorkvantisering en grupp invärden representeras av en grupp utvärden välj den utvektor som bäst representerar invektorn minsta absoluta felet minsta perceptuella felet skicka index på den valda vektorn frågeställningar att beakta: hur väljer man storlek på vektorerna och antal utvektorer mest representativa utvektorer för visst indata (video, stillbilder, ljud) sökmetod för att minska antalet jämförelser felkriterium för minsta förnimmelse av avrundningsfel 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 31 Kvantisering av energikompakterat indata: stillbilder och video förutsägande kompaktering för stora steg vid små förutsägelsefel ger grynig struktur för litet dynamiskt omfång ger oskärpa för stora yttre steg ger accentuerade övergångar delbandsanalys varje delband kvantiseras oberoende av de övriga lägsta frekvensbandet har normalt mest energi, kvantiseras fint högre frekvensband har energi vid konturer och kan kvantifieras grövre kvantifieringen gör att spektralförvrängningen i analyssyntessystemet inte längre släcks ut (ej heller övrig förvrängning) spektral maskning för ljud ortogonaltransform gränserna blir synliga mellan blocken av invärden i övrigt lik ovanstående 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 32 'DWDNRPSULPHULQJ Representera vanligt förekommande värden med få bitar och vice versa värdenas sannolikheter eller relativa frekvenser kända, eller uppskattas under kodningen (adaptiv kodning) Vanliga tekniker Huffmankodning Ziv-Lempel kodning Löplängdskodning 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 33
12 +XIIPDQNRGQLQJ Utgår från symbolernas relativa frekvenser eller sannolikheter Lista symbolerna efter fallande sannolikhet, en symbol per nod Slå ihop de nedsta två noderna till en ny nod med sammanlagda sannolikheten, sortera in i listan Representera den övre grenen till nya noden med 0, och den undre med 1 Upprepa tills listan består av endast en nod Följ varje gren från sista noden tillbaka mot ursprungsnoden. Grenens 0:or och 1:or utgör nodens kodord 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 34 ([HPSHO $Ã,QÃÃELWDUÃSHUÃNRGRUG %Ã ÃÃÃÃÃÃ ÃÃÃÃÃÃÃÃÃÃÃÃ 8WÃÃELWDUÃSHU NRGRUG &Ã ÃÃÃÃÃÃÃÃÃ LÃVQLWWÃPD[Ã 'Ã 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 35 /HPSHO=LY Komprimering utan att behöva veta sannolikhetsfördelningen en mängd bitar - en fras - från indata representeras med ett fast kodord varje fas utgör av den kortaste strängen som inte setts tidigare 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 36
13 /HPSHO=LY 3ODWV )UDV.RGRUG /24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 3 Minnesfri kod: kodar en symbol i taget oberoende av tidigare symboler Inget kodord är förled till ett längre kodord Längsta kodordet kan ha lika många bitar som det finns symboler i listan Om längsta längden blir oacceptabel, begränsa koden. För N kodord och M symboler: låt de första N-1 kodorden representera de första N-1 symbolerna kodord N representerar de återstående M-N+1 symbolerna och följs av ett fast antal bitar som säger vilken symbol som avses 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 38 Kortaste kodordet är en bit långt: använd löplängdskodning Representera löpor av lika symboler med deras värde och antal Exempel: = (0,16); (2,8); (3,3) Representera eventuellt löplängderna med en lämplig Huffmankod Huffmankodning används för ljud-, bild- och videokodning förlustfri kodning för data kodas bättre med Lempel-Ziv kodning 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 39
14 03(*NRGQLQJ Kodning för ljud och video standardiserad av ISO/IEC Moving Picture Experts Group Video MPEG 1 för film på CD MPEG 2 för digital TV-distribution (även HDTV) MPEG 4 (under utveckling) för multimedia och mobila tjänster MPEG 2 och 4 har utvecklats i samråd med ITU-T (MPEG 2 = ITU-T H.262) 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 40 03(*NRGQLQJ Ljud Alla skikt kan använda 32, 44,1 eller 48 khz samplingsfrekvens. Skikt-1: bäst kring 192 kb/s Skikt-2: 128 kb/s per kanal (samma som MUSICAM för DAB) Skikt-3: 64 kb/s per kanal, högsta kvaliteten och komplexiteten Skikt 3 kan avkoda bitströmmar från skikt 1 och 2, skikt 2 från skikt 1 Systemdel för kombination ljud-video, klockåtervinning mm 9/24/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 41
Föreläsning 2. Transmissionslänk. Repetition: Internetprotokollens skikt. Mål
Föreläsning Mål Behandla utbredningsmedium Förstå störningar som kan påverka signalen Förstå hur man digitaliserar information Förse exempel av digitala dataformat Förstå varför källkodning är nyttigt
Föreläsning 2. Transmissionslänk. Störningar (1/2) T Introduktion till modern telekommunikation Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 1
Föreläsning 2 Mål Behandla utbredningsmedium Förstå störningar som kan påverka signalen Förstå hur man digitaliserar information Förse exempel av digitala dataformat Förstå varför källkodning är nyttigt
Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk. Att sända information mellan datorer. Information och binärdata
Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk Jens A Andersson (Maria Kihl) Att sända information mellan datorer värd 11001000101 värd Två datorer som skall kommunicera. Datorer förstår
Kapitel 2 o 3. Att skicka signaler på en länk. (Maria Kihl)
Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk Jens A Andersson (Maria Kihl) Att sända information mellan datorer värd äd 11001000101 värd äd Tåd Två datorer som skall kllkommunicera.
Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk. Jens A Andersson
Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk Jens A Andersson Att sända information mellan datorer värd 11001000101 värd Två datorer som skall kommunicera. Datorer förstår endast
Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk. Jens A Andersson
Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk Jens A Andersson Att sända information mellan datorer värd 11001000101 värd Två datorer som skall kommunicera. Datorer förstår endast
Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk. Jens A Andersson
Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk Jens A Andersson Att göra Kursombud Williams bok???? Kolla schemat: Övningar flyttade Labanmälan ska funka nu 2 Att sända information
Kihl & Andersson: , 3.1-2, (ej CDM) Stallings: 3.1-4, 5.1, 5.2, 5.3, 8.1, 8.2
Kihl & Andersson: 2.1-2.3, 3.1-2, 3.5-6 (ej CDM) Stallings: 3.1-4, 5.1, 5.2, 5.3, 8.1, 8.2 Hej Hej Vad är klockan? 14.00 Hej då New connection Connection approved Request for data Data transfer End connection
Digital kommunikation. Maria Kihl
Digital kommunikation Maria Kihl Läsanvisningar Kihl & Andersson: 2.1-2.3, 3.1-2, 3.5-6 (ej CDM) Stallings: 3.1-4, 5.1, 5.2, 5.3, 8.1, 8.2 2 Protokoll När människor kommunicerar använder vi ett språk.
Spektrala Transformer
Spektrala Transformer Tidsdiskreta signaler, kvantisering & sampling Tidsdiskreta signaler Tidskontinuerlig signal Ex: x(t) = sin(ωt) t är ett reellt tal ω har enheten rad/s Tidsdiskret signal Ex: x(n)
Digital kommunikation. Maria Kihl
Digital kommunikation Maria Kihl Läsanvisningar Kihl & Andersson: 2.1-2.3, 3.1-2, 3.5-6 (ej CDM) Stallings: 3.1-4, 5.1, 5.2, 8.1, 8.2 Forouzan 5th: 3.1-3.4, 3.6, 4.1-4.2, 5.1, 6.1.1, 6.1.3 2 Protokoll
Spektrala Transformer
Spektrala Transformer Tidsdiskreta signaler, kvantisering & sampling Tidsdiskreta signaler Tidskontinuerlig signal Ex: x(t) = sin(ωt) t är ett reellt tal ω har enheten rad/s Tidsdiskret signal Ex: x(n)
Ulrik Söderström 20 Jan Signaler & Signalanalys
Ulrik Söderström ulrik.soderstrom@tfe.umu.se 20 Jan 2009 Signaler & Signalanalys Sinusspänning Sinus och cosinus samma form men fasförskjutna Fasförskjutning tidsfördröjning Sinus och cosinus är väldigt
Ulrik Söderström 19 Jan Signalanalys
Ulrik Söderström ulrik.soderstrom@tfe.umu.se 9 Jan 200 Signaler & Signalanalys l Sinusspänning Sinus och cosinus samma form men fasförskjutna Fasförskjutning tidsfördröjning Sinus och cosinus är väldigt
Kapitel 3 o 4 Att skicka signaler på en länk Tillförlitlig dataöverföring. Att göra. Att sända information mellan datorer
Kapitel 3 o 4 Att skicka signaler på en länk Tillförlitlig dataöverföring Jens A Andersson (Maria Kihl) Att göra Kursombud 2 Att sända information mellan datorer 11001000101 värd värd Två datorer som skall
Föreläsning 7: Bild- och videokodning
Föreläsning 7: Bild- och videokodning Inledning - varför bildkodning - tillämpningar - grundprinciper Förlustfri kodning - Variabellängdskodning - Skurländskodning - Huffmankodning Irreversibla kodningsmetoder
Signaler och system, IT3
Signaler och system, IT3 Vad är signalbehandling? 1 Detta dokument utgör introduktionsföreläsningen för kursen Signaler och system för IT3 period 2. Kursen utvecklades år 2002 av Mathias Johansson. 1 Vad
Källkodning. Egenskaper hos koder. Några exempel
Källkodning Källkodning innebär att vi avbildar sekvenser av symboler ur en källas alfabet på binära sekvenser (kallade kodord). Mängden av alla kodord kalls för en kod. (Man kan förstås tänka sig att
Kapitel 3 o 4. Tillförlitlig dataöverföring. (Maria Kihl)
Kapitel 3 o 4 Att skicka signaler på en länk Tillförlitlig dataöverföring Jens A Andersson (Maria Kihl) Att sända information mellan datorer 11001000101 värd värd Två datorer som skall kommunicera. Datorer
Psykoakustik. Ljudtrycksnivå. Hörselns omfång. Hörnivå(loudness) Människans hörsel är ganska väl studerad och det finns bra modeller för den.
Psykoakustik Ljudtrycksnivå Människans hörsel är ganska väl studerad och det finns bra modeller för den. Detta kan utnyttjas vid ljudkodning för att placera distorsionen (kvantiseringsbruset) så att det
4/27/12. Fönstring i MDCT. Föreläsning 10: Ljudkodning ( Audio Coding ) 1. Inledning PCM, standardmetoder, MDCT, psykoakustik, ljudtryck
Föreläsning 10: Ljudkodning ( Audio Coding ) 1. Inledning PCM, standardmetoder, MDCT, psykoakustik, ljudtryck 2. Hörselsinnet Hörnivåkurvor, hörseltröskel, maskeringseffekter, Barkskalan 3. Ljudkodning
Föreläsning 10: Ljudkodning ( Audio Coding )
Föreläsning 10: Ljudkodning ( Audio Coding ) 1. Inledning PCM, standardmetoder, MDCT, psykoakustik, ljudtryck 2. Hörselsinnet Hörnivåkurvor, hörseltröskel, maskeringseffekter, Barkskalan 1. Ljudkodning
Digitalitet. Kontinuerlig. Direkt proportionerlig mot källan. Ex. sprittermometer. Elektrisk signal som representerar ljud.
Analog Digitalitet Kontinuerlig Direkt proportionerlig mot källan Ex. sprittermometer Elektrisk signal som representerar ljud Diskret Digital Representation som siffror/symboler Ex. CD-skiva Varje siffra
Elektronik. Dataomvandlare
Elektronik Dataomvandlare Johan Wernehag Institutionen för elektro- och informationsteknik Lunds universitet 2 Översikt Analoga och digitala signaler Nyquistteorem Kvantiseringsfel i analog-till-digital
Signaler & Signalanalys
Ulrik Söderström ulrik.soderstrom@tfe.umu.se Jan 8 Signaler & Signalanals Sinusspänning Sinus och cosinus samma form men fasförskjutna Fasförskjutning tidsfördröjning Sinus och cosinus är väldigt enkla
Skurlängdskodning. aaaabbbbbbbccbbbbaaaa. Man beskriver alltså sekvensen med ett annat alfabet än det ursprungliga.
Datakompression fö 4 p1 Skurlängdskodning Ibland har man källor som producerar långa delsekvenser av samma symbol Det kan då vara praktiskt att istället för att beskriva sekvensen som en följd av enstaka
F2 Datarepresentation talbaser, dataformat och teckenkodning
F2 Datarepresentation talbaser, dataformat och teckenkodning EDAA05 Roger Henriksson Jonas Wisbrant Datarepresentation I en dator lagras och behandlas all information i form av binära tal ettor och nollor.
Konvertering. (Conversion chapter 3, Watkinson) Sebastian Olsson Anders Stenberg Mattias Stridsman Antonios Vakaloudis Henrik Wrangel
Konvertering (Conversion chapter 3, Watkinson) Sebastian Olsson Anders Stenberg Mattias Stridsman Antonios Vakaloudis Henrik Wrangel Introduktion Input: videovågform med kontinuerlig tid och en kontinuerlig
Elektronik Dataomvandlare
Elektronik Översikt Analoga och digitala signaler Dataomvandlare Pietro Andreani Institutionen för elektro- och informationsteknik Lunds universitet Nyquistteorem Kvantiseringsfel i analog-till-digital
F2 Datarepresentation talbaser, dataformat och teckenkodning EDAA05 Datorer i system! Roger Henriksson!
F2 Datarepresentation talbaser, dataformat och teckenkodning EDAA05 Roger Henriksson Von Neumann-arkitekturen Gemensamt minne för programinstruktioner och data. Sekventiell exekvering av instruktionerna.
Grundläggande ljud- och musikteori
Grundläggande ljud- och musikteori Jan Thim Magnus Eriksson Lektionens syfte Syftet med denna lektion är är att att ge ge förståelse för för decibelbegreppet, spektrum, digitalisering och och olika olika
Föreläsning 1: Bild- och ljudkodning
Föreläsning 1: Bild- och ljudkodning 1. Kursöversikt 2. Introduktion till bild- och ljudkodning - syfte - historik - antal bitar per bildpunkter/sampel 3. Två principiella klasser : distorsionsfri och
Ljudteknik. Digital representation. Vad är ljud?
Ljudteknik Digital representation Vad är ljud? 1 3 grundstenar för ljud» Alstring» Överföring» Mottagning Örat Hörseln» Lufttrycksvariationer ger mekaniska vibrationer i trumhinnan» Hörselbenet växlar
Föreläsning 1. Information och data
Föreläsning 1 Mål Behandla grundläggande begrepp inom telekommunikation Förse ett högnivå-exempel på telekommunikationssystem Förse en inblick i telekommunikationen utvecklats (historia) Förse en kort
Elektronik. Viktor Öwall, Digital ASIC Group, Dept. of Electroscience, Lund University, Sweden-
Analogt och Digital Bertil Larsson Viktor Öwall Analoga och Digitala Signaler Analogt Digitalt 001100101010100000111110000100101010001011100010001000100 t Analogt kontra Digitalt Analogt få komponenter
Aritmetisk kodning. F (0) = 0 Exempel: A = {1, 2, 3} k=1. Källkodning fö 5 p.1/12
Aritmetisk kodning Vi identifierar varje sekvens av källsymboler med ett tal i intervallet [0, 1). Vi gör det med hjälp av fördelningsfunktionen (cumulative distribution function) F. För enkelhets skull
Digital signalbehandling Digitalt Ljud
Signalbehandling Digital signalbehandling Digitalt Ljud Bengt Mandersson Hur låter signalbehandling Institutionen för elektro- och informationsteknik 2008-10-06 Elektronik - digital signalbehandling 1
F3 Datarepresentation teckenkodning och datakompression EDAA05 Datorer i system! Roger Henriksson!
Teckenkodning historik F3 Datarepresentation teckenkodning och datakompression EDAA05 Roger Henriksson Baudotkod 5-bitars kod för fjärrskrivare (teletype tty). Baudot 1874, Murray 1901 2 EBCDIC ASCII Extended
F3 Datarepresentation teckenkodning och datakompression
Teckenkodning historik F3 Datarepresentation teckenkodning och datakompression Baudotkod 5-bitars kod för fjärrskrivare (teletype tty). EDAA05 Roger Henriksson Jonas Wisbrant Baudot 1874, Murray 1901 2
Analys/syntes-kodning
Analys/syntes-kodning Många talkodare bygger på en princip som kallas analys/syntes-kodning. Istället för att koda en vågform, som man normalt gör i generella ljudkodare och i bildkodare, så har man parametrisk
Tillämpning av komplext kommunikationssystem i MATLAB
(Eller: Vilken koppling har Henrik Larsson och Carl Bildt?) 1(5) - Joel Nilsson joelni at kth.se Martin Axelsson maxels at kth.se Sammanfattning Kommunikationssystem används för att överföra information,
En generell prediktiv kodare utnyttjar signalens utseende N steg tillbaka i tiden för kodningen, dvs vi kodar efter den betingade fördelningen
Prediktiv kodning Närliggande sampel i en signal är oftast starkt korrelerade med varandra, det kan därför vara en bra ide att försöka utnyttja denna korrelation (minnet) innan kvantiseringen för att få
AD-DA-omvandlare. Mätteknik. Ville Jalkanen. ville.jalkanen@tfe.umu.se 1
AD-DA-omvandlare Mätteknik Ville Jalkanen ville.jalkanen@tfe.umu.se Inledning Analog-digital (AD)-omvandling Digital-analog (DA)-omvandling Varför AD-omvandling? analog, tidskontinuerlig signal Givare/
TSBB16 Datorövning A Samplade signaler Faltning
Name: ID number: Passed: LiU-ID: Date: TSBB16 Datorövning A Samplade signaler Faltning Utvecklad av Klas Nordberg Computer Vision Laboratory, Linköping University, Sweden 24 augusti 2015 Introduktion Denna
DIGITAL KOMMUNIKATION
EN KOR SAMMANFANING AV EORIN INOM DIGIAL KOMMUNIKAION Linjär kod En binär linjär kod kännetecknas av att summan av två kodord också är ett kodord. Ett specialfall är summan av ett kodord med sig själv
Linjär prediktion. Prediktiv kodning. Linjär prediktion. Prediktiv kodare och avkodare
Prediktiv kodning Linjär prediktion Närliggande sampel i en signal är oftast starkt korrelerade med varandra, det kan därför vara en bra ide att försöka utnyttja denna korrelation (minnet) innan kvantiseringen
Kommunikationssystem grundkurs, 2G1501 Övningar modul 1 Dataöverföring & fysisk infrastruktur 1 Dataöverföring
1 Dataöverföring Syfte: Förstå begreppen dämpning och förstärkning av en signal. Kunna räkna i db och kunna använda det till beräkning av effektbudget. Ha en känsla för sambandet mellan bandbredd (Hz)
Optimala koder. Övre gräns för optimala koder. Gränser. Övre gräns för optimala koder, forts.
Datakompression fö 3 p.3 Datakompression fö 3 p.4 Optimala koder Övre gräns för optimala koder En prefixkod kallas optimal om det inte existerar någon annan kod (för samma alfabet och sannolikhetsfördelning)
Optimala koder. Det existerar förstås flera koder som har samma kodordsmedellängd. Enklaste fallet är att bara byta 0:or mot 1:or.
Datakompression fö 3 p.1 Optimala koder En prefixkod kallas optimal om det inte existerar någon annan kod (för samma alfabet och sannolikhetsfördelning) som har lägre kodordsmedellängd. Det existerar förstås
Frekvensplanet och Bode-diagram. Frekvensanalys
Frekvensplanet och Bode-diagram Frekvensanalys Signaler Allt inom elektronik går ut på att manipulera signaler genom signalbehandling (Signal Processing). Analog signalbehandling Kretsteori: Nod-analys,
Elektronik Dataomvandlare
Elektronik Översikt Analoga och digitala signaler Dataomvandlare Pietro Andreani Institutionen för elektro- och informationsteknik Lunds universitet Nyquistteorem Kvantiseringsfel i analog-till-digital
Sammanfattning TSBB16
Sammanfattning TSBB16 Frekvensfunktion =H(omega) Kombinationen av amplitud och faskarakteristik är unik. H(ω) = D(ω) e^jψ(ω)=y(t)/x(t). Detta är frekvensfunktionen. H(ω)=utsignal/insignal D(ω) = H(ω).
Projekt 3: Diskret fouriertransform
Projekt 3: Diskret fouriertransform Diskreta fouriertransformer har stor praktisk användning inom en mängd olika områden, från analys av mätdata till behandling av digital information som ljud och bildfiler.
SMS047 Mediakodning. Introduktion. Frank Sjöberg. Introduktion. Introduktion
SMS047 Mediakodning Frank Sjöberg Email: frank@sm.luth.se Rum A3207 Kursen behandlar kodning av fyra olika typer av media Text & annan data Bild Ljud (ej tal) Video Vi kommer i första hand att studera
Teori... SME118 - Mätteknik & Signalbehandling SME118. Johan Carlson 2. Teori... Dagens meny
Tidigare har vi gått igenom Fourierserierepresentation av periodiska signaler och Fouriertransform av icke-periodiska signaler. Fourierserierepresentationen av x(t) ges av: där a k = 1 T + T a k e jkω
AD-/DA-omvandlare. Digitala signaler, Sampling och Sample-Hold
AD-/DA-omvandlare Digitala signaler, Sampling och Sample-Hold Analoga och Digitala Signaler Analogt Digitalt 001100101010100000111110000100101010001011100010001000100 t Analogt - Digitalt Analogt få komponenter
Människans hörsel är ganska väl studerad och det finns bra modeller för den.
Psykoakustik Människans hörsel är ganska väl studerad och det finns bra modeller för den. Detta kan utnyttjas vid ljudkodning för att placera distorsionen (kvantiseringsbruset) så att det ska märkas så
Psykoakustik. Ljudtrycksnivå. Hörselns omfång. Hörnivå (loudness) Människans hörsel är ganska väl studerad och det finns bra modeller för den.
Psykoakustik TSBK35 fö 10 p.3 Ljudtrycksnivå TSBK35 fö 10 p.4 Människans hörsel är ganska väl studerad och det finns bra modeller för den. Detta kan utnyttjas vid ljudkodning för att placera distorsionen
Föreläsning 3. Datakodning (Data encoding) T Introduktion till modern telekommunikation Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 1
Föreläsning 3 Sändare Länk Mottagare Mål Behandla procedurer som behövs för överföring på en länk Förstå linjekodningens grundprinciper Känna till allmänna linjekodningar Känna till faktorer som påverkar
Tillförlitlig dataöverföring Egenskaper hos en länk Accessmetoder. Jens A Andersson
Tillförlitlig dataöverföring Egenskaper hos en länk Accessmetoder Jens A Andersson Digitalisering av ljud Omvandling av ljud till binär data sker i tre steg: 1) Sampling 2) Kvantisering 3) Kodning Detta
Grundläggande signalbehandling
Beskrivning av en enkel signal Sinussignal (Alla andra typer av signaler och ljud kan skapas genom att sätta samman sinussignaler med olika frekvens, Amplitud och fasvridning) Periodtid T y t U Amplitud
Datorkommunikation. Examination Översikt. Kurslitteratur. Datorkommunikation. Kursens hemsida
Datorkommunikation ETS 302 Datorkommunikation Lärare: Christian Nyberg Föreläsningar: 12 st Övningar: 4 st Laborationer: 4 st Examination Översikt Betyg: godkänd eller underkänd För godkänd krävs: Godkänd
Data och Information. Dr. Johan Hagelbäck.
Data och Information Dr. Johan Hagelbäck johan.hagelback@lnu.se http://aiguy.org Data eller information? I den verkliga världen har vi information, till exempel en bok eller ett stycke musik Denna information
Föreläsning i webbdesign. Bilder och färger. Rune Körnefors. Medieteknik. 2012 Rune Körnefors rune.kornefors@lnu.se
Föreläsning i webbdesign Bilder och färger Rune Körnefors Medieteknik 1 2012 Rune Körnefors rune.kornefors@lnu.se Exempel: Bilder på några webbsidor 2 Bildpunkt = pixel (picture element) Bilder (bitmap
Lösningar ETS052 Datorkommunikation, 2015-10-30
Lösningar ETS052 Datorkommunikation, 2015-10-30 Dessa lösningar ska ses som exempel. Andra lösningar och svar kan också ge poäng på tentan. 1. 2. a. Flaggor används av länkprotokollet för att markera start/slut
Tentamen i Signaler och kommunikation, ETT080
Inst. för informationsteknologi Tentamen i Signaler och kommunikation, ETT080 2 juni 2006, kl 14 19 Skriv namn och årskurs på alla papper. Börja en ny lösning på ett nytt papper. Använd bara en sida av
A/D D/A omvandling. Lars Wallman. Lunds Universitet / LTH / Institutionen för Mätteknik och Industriell Elektroteknik
A/D D/A omvandling Lars Wallman Innehåll Repetition binära tal Operationsförstärkare Principer för A/D omvandling Parallellomvandlare (Flash) Integrerande (Integrating Dual Slope) Deltapulsmodulation (Delta
Fysiska lagret. Kanal. Problem är att kanalen har vissa begränsningar: Kanalen är analog Kanalen är bandbreddsbegränsad och är oftast störd (av brus)
Fysiska lagret Sändare Digital information Kanal Mottagare Problem är att kanalen har vissa begränsningar: Kanalen är analog Kanalen är bandbreddsbegränsad och är oftast störd (av brus) Kanalens kapacitet
Analoga och Digitala Signaler. Analogt och Digitalt. Analogt. Digitalt. Analogt få komponenter låg effektförbrukning
Analoga och Digitala Signaler Analogt och Digitalt Analogt 00000000000000000000000000000000000 t Digitalt Analogt kontra Digitalt Analogt å komponenter låg eektörbrukning verkliga signaler Digitalt Hög
Kompletterande räkneuppgifter i Spektrala Transformer Komplex analys, sampling, kvantisering, serier och filter Laura Enflo & Giampiero Salvi
Kompletterande räkneuppgifter i Spektrala Transformer Komplex analys, sampling, kvantisering, serier och filter & Giampiero Salvi Komplex analys Om man endast använder den reella tallinjen är det inte
Exempelsamling Grundläggande systemmodeller. Klas Nordberg Computer Vision Laboratory Department of Electrical Engineering Linköping University
Exempelsamling Grundläggande systemmodeller Klas Nordberg Computer Vision Laboratory Department of Electrical Engineering Linköping University Version: 0.11 September 14, 2015 Uppgifter markerade med (A)
DT1130 Spektrala transformer Tentamen
DT3 Spektrala transformer Tentamen 5 Tentamen består av fem uppgifter där varje uppgift maximalt ger p. Normalt gäller följande betygsgränser: E: 9 p, D:.5 p, C: p, B: 6 p, A: 8 p Tillåtna hjälpmedel:
Dator- och telekommunikation. Dator- och telekommunikation. Radionät. Fasta nät. Kapacitet. Tjänster. Radionät Protokoll Kapacitet Tjänster
Dator- och telekommunikation Höstterminen 2014 Lärare: Christian Nyberg Dator- och telekommunikation Protokoll Kapacitet Tjänster Historia Radiovågor, modulering och kodning Trådlösa LAN AdHoc-nät (Bluetooth,
Examination Kurslitteratur
Datorkommunikation ETS 302 Datorkommunikation Lärare: Christian Nyberg Föreläsningar: 10 st Övningar: 7 st Laborationer: 4 st Examination Kurslitteratur Betyg: godkänd eller underkänd För godkänd krävs:
Shannon-Fano-Elias-kodning
Datakompression fö 5 p.1 Shannon-Fano-Elias-kodning Antag att vi har en minnesfri källa X i som tar värden i {1, 2,...,L}. Antag att sannolikheterna för alla symboler är strikt positiva: p(i) > 0, i. Fördelningsfunktionen
Krafts olikhet. En momentant avkodbar kod (prefixkod) med kodordslängderna l 1,...,l N existerar om och endast om. 2 l i. 1 i=1
Datakompression fö 2 p.1 Krafts olikhet En momentant avkodbar kod (prefixkod) med kodordslängderna l 1,...,l N existerar om och endast om N 2 l i 1 Bevis: Antag att vi har en trädkod. Låt l max =max{l
Spektrala Transformer
Spektrala Transformer Kurssammanfattning Fyra kärnkoncept Sampling Faltning Poler och nollställen Fouriertransform Koncept #1: Sampling En korrekt samplad signal kan rekonstrueras exakt, dvs ingen information
Moment 2 - Digital elektronik. Föreläsning 1 Binära tal och logiska grindar
Moment 2 - Digital elektronik Föreläsning 1 Binära tal och logiska grindar Jan Thim 1 F1: Binära tal och logiska grindar Innehåll: Introduktion Talsystem och koder Räkna binärt Logiska grindar Boolesk
Transformkodning Idé: 1. Tag datasekvensen och dela in den i block av storlek N (eller N N om signalen är tvνadimensionell). Transformera dessa block
Transformkodning Idé:. Tag datasekvensen och dela in den i block av storlek N (eller N N om signalen är tvνadimensionell). Transformera dessa block med en lämplig, reversibel transform till en ny sekvens.
DIGITALA FILTER. Tillämpad Fysik Och Elektronik 1. Frekvensfunktioner FREKVENSSVAR FÖR ETT TIDSDISKRET SYSTEM. x(n)= Asin(Ωn)
DIGITALA FILTER TILLÄMPAD FYSIK OCH ELEKTRONIK, UMEÅ UNIVERSITET 1 Frekvensfunktioner x(n)= Asin(Ωn) y(n) H(z) TILLÄMPAD FYSIK OCH ELEKTRONIK, UMEÅ UNIVERSITET 2 FREKVENSSVAR FÖR ETT TIDSDISKRET SYSTEM
SIGNALANALYS I FREKVENSRUMMET
SIGNALANALYS I FREKVENSRUMMET Fourierserie och Fouriertransform Föreläsning 4 Mätsystem och Mätmetoder, HT-2016 Florian Schmidt Department of Applied Physics and Electronics Umeå University LECTURE OUTLINE
Data och information. Grunderna i datatransmission och fysiska skiktet. Media: vågledare. Datatransmission. Kodning av diskret information
Data och information Grunderna i datatransmission och fysiska skiktet Bitarna möter verkligheten Sidorna 43-93 i boken Data: information i format som kan behandlas av maskiner och människor Information:
Grunderna i datatransmission och fysiska skiktet. Bitarna möter verkligheten Sidorna i boken
Grunderna i datatransmission och fysiska skiktet Bitarna möter verkligheten Sidorna 43-93 i boken Data och information Data: information i format som kan behandlas av maskiner och människor Information:
Föreläsning 3. Datakodning (Data encoding) Mål (fortsättning) Länk Mottagare. Sändare
Sändare Föreläsning 3 Länk Mottagare Mål Behandla procedurer som behövs för överföring på en länk Förstå linjekodningens grundprinciper Förstå hur modulering fungerar Förstå orsaken till inramning av information
Övningar modul 1 - Dataöverföring & fysisk infrastruktur
1. Dataöverföring Övningar modul 1 - Dataöverföring & fysisk infrastruktur Syfte: Förstå begreppen dämpning och förstärkning av en signal. Kunna räkna i db och kunna använda det till beräkning av effektbudget.
DT1120 Spektrala transformer för Media Tentamen
DT Spektrala transformer för Media Tentamen 77 Tentamen består av fem uppgifter där varje uppgift maximalt ger 4 p. Normalt gäller följande betygsgränser: 3:9 p, 4: 3 p, 5: 7 p Tillåtna hjälpmedel: räknare,
Elektronik Elektronik 2019
2019 Analogt Digital Erik Lind Viktor Öwall Bertil Larsson 2019 Analogt Digital Hur kommunicerar digitala system (0101010) med analoga signaler v o t? Komplicerat! Kräver kunskap om signalbehandling, analog
Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet G33(1) TER4(63)
Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet Datum för tentamen 2017-01-07 Sal (2) G33(1) TER4(63) Tid 8-12 Kurskod TSBB16 Provkod TEN2 Kursnamn/benämning Provnamn/benämning Institution
Föreläsning 4. Multiplexering (1/2) Multiplexering (2/2) Multiplexering Närnät
Föreläsning 4 Multiplexering Närnät 10/8/01 Gunnar Karlsson, Bengt Sahlin 1 Multiplexering (1/2) En länk bör kunna användas av flera sändare multiplexering = uppdelning av länken varje sändare allokeras
Lab 4: Digital transmission Redigerad av Niclas Wadströmer. Mål. Uppstart. Genomförande. TSEI67 Telekommunikation
TSEI67 Telekommunikation Lab 4: Digital transmission Redigerad av Niclas Wadströmer Mål Målet med laborationen är att bekanta sig med transmission av binära signaler. Det innebär att du efter laborationen
DATALINK-NÄTVERK. Hårdvarubyggklossar
2.1 DATALINK-NÄTVERK Fysisk koppling av värdar Hårdvarubyggklossar Ett nätverk uppbyggs av noder och länkar Noder: CPU Cache nätverks adaptor Minne I/O buss Nätverks adaptorn överför data mellan nätets
Struktur: Elektroteknik A. Digitalteknik 3p, vt 01. F1: Introduktion. Motivation och målsättning för kurserna i digital elektronik
Digitalteknik 3p, vt 01 Struktur: Elektroteknik A Kurslitteratur: "A First Course in Digital Systems Design - An Integrated Approach" Antal föreläsningar: 11 (2h) Antal laborationer: 4 (4h) Examinationsform:
Dator- och telekommunikation (ETS601) Höstterminen 2016
Dator- och telekommunikation (ETS601) Höstterminen 2016 Dator- och telekommunikation Radionät Protokoll Kapacitet Tjänster Radionät Historia Radiovågor, modulering och kodning Trådlösa LAN AdHoc-nät (Bluetooth,
Resttentamen i Signaler och System Måndagen den 11.januari 2010, kl 14-19
Resttentamen i Signaler och System Måndagen den 11.januari 2010, kl 14-19 Tillåtna hjälpmedel: Valfri miniräknare (utan möjlighet till trådlös kommunkation). Valfri litteratur, inkl. kursböcker, formelsamlingar.
Laboration 2 - Modulering I denna laboration skall vi
Björn Ekenstam 19/9 2003 Telekommunikation TDV hösten 2003 Laboration 2 - Modulering I denna laboration skall vi Tillämpa MATLAB för att studera några olika Digitalt modulerade signaler Visa dessa signaler
Sampling. Analog - digital. Kvantifiering. Samplingsprocess. Analog vs digital teknik. Kvantifiering. Analog oändlig digital diskret (1or 0or)
Analog - digital Analog oändlig digital diskret (1or 0or) Digitalt intakt trots kopiering analogt slits och kvaliteten degraderar Sampling Sinuston vågdiagram (AT) antal mätpunkter/samplingspunkter Samplingsfrekvens
Signalbehandling Röstigenkänning
L A B O R A T I O N S R A P P O R T Kurs: Klass: Datum: I ämnet Signalbehandling ISI019 Enk3 011211 Signalbehandling Röstigenkänning Jonas Lindström Martin Bergström INSTITUTIONEN I SKELLEFTEÅ Sida: 1
Ljudlära. Ljud är Periodicitet. Introduktion. Ljudlära viktigt ur två aspekter:
Introduktion Ljudlära Ljudlära viktigt ur två aspekter: 1. Ljudets fysikaliska egenskaper 2. Vad vi uppfattar med hörseln Syfte: att lära sig göra relevanta kopplingar mellan faktisk vetenskap och sinnlig
DT1130 Spektrala transformer Tentamen
DT3 Spektrala transformer Tentamen 6 Tentamen består av fem uppgifter där varje uppgift maximalt ger 4 p. Normalt gäller följande betygsgränser: E: 9 p, D:.5 p, C: 4 p, B: 6 p, A: 8 p Tillåtna hjälpmedel:
Elektronik. Viktor Öwall, Digital ASIC Group, Dept. of Electroscience, Lund University, Sweden-
Analogt och Digital Bertil Larsson Viktor Öwall Analoga och Digitala Signaler Analogt Digitalt 001100101010100000111110000100101010001011100010001000100 t Analogt kontra Digitalt Analogt få komponenter