Föreläsning 10. Digital signalbehandling. Kapitel 7. Digitala FourierTransformen DFT. LTH 2011 Nedelko Grbic (mtrl. från Bengt Mandersson)
|
|
- Viktor Samuelsson
- för 8 år sedan
- Visningar:
Transkript
1 Digital sigalbhadlig ESS040 Förläsig 0 Digital sigalbhadlig ESS040 Kapitl 7 Digitala FourirTrasform DFT LTH 0 dlo Grbic (mtrl. frå Bgt Madrsso Istitutio för ltro- och iformatiosti Lud Uivrsity 53
2 Digital sigalbhadlig, Istitutio för ltro- och iformatiosti Kapitl 7 Digitala FourirTrasform DFT Dfiitio: Fourirtrasform av tidsdisrt sigal DTFT X ( f x( f 0 x( X ( f j f j f df Kovrgs: Om x stabil, dvs x [ ] Lit svagar ovrgs x [ ] x[ ] bgräsad rgi 54
3 Digital sigalbhadlig, Istitutio för ltro- och iformatiosti Dfiitio: z-trasform Låt h [ ] vara tt ausalt impulssvar. Kausalt ibär att h[ ] 0 för 0. Vi dfiirar Z-trasform av impulssvart som där H( z h[ ] z z 0 j r är tt omplxt tal som vi oftast srivr som blopp och fas. H(z är omplx futio av omplx variabl. Vitigt: Om h [ ] är ausal och stabil får vi H( H( z z j 55
4 Digital sigalbhadlig, Istitutio för ltro- och iformatiosti Disrta Fourirtrasform DFT sid 456 läs sid övrsitligt Låt x [ ] { } Valig Fourirtrasform DTFT X ( f x( f 0 x( X ( f j f j f df 4 X( X(f f / - Välj lägd 8 och bräa X ( f i putr f 0, /, /,...,( / dvs f / gr d Disrta Fourir-Trasform (DFT X [ ] x[ ] DFT 0 xdft [ ] X[ ] 0 j j 0,,..., 0,,..., 56
5 Digital sigalbhadlig, Istitutio för ltro- och iformatiosti Priodicitt Valig Fourirtrasform DTFT X ( f priodis ty j f j ( f Disrta Fourirtrasform DFT Båd X[ ], x[ ] priodisa, (idx bräas modulo ty ' p, ' p, p hltal gr samma umrisa värd j ( p j ( p j j j p j p 57
6 Digital sigalbhadlig, Istitutio för ltro- och iformatiosti Om x( bara dfiirad för 0 - (lägd får vi X DFT ( X ( f f dvs X ( f i putr Kommtar: Om är jäm -pots a bräigara sabbas upp myct, log iställt för. Algoritm allas FFT. Algoritm bsrivs i Proais. apitl 8 m igår it i grudurs. 58
7 Digital sigalbhadlig, Istitutio för ltro- och iformatiosti Vitigt sambad 0 j ( l 0 om l 0 p om l 0 p ( l,modulo Proais otatio : ( l,modulo (( ( l Summa av putr jämt fördlad på htscirl = 0 C D B E A F G H Summa av värda i putra är: A+A+A+A+A+A+A+A=8 A+B+C+D+E+F+G+H=0 A+C+E+G+A+C+E+G=0 osv Jämför: Itgral av cos(t övr tt jämt atal priodr är oll utom för =0 59
8 Digital sigalbhadlig, Istitutio för ltro- och iformatiosti Spcilla gsapr för DFT Båd x [ ] och X [ ] priodisa, dtta mdför vissa spcilla gsapr, alla idx räas modulo Tolig av x[] x[]={ } x[-]={ } Cirulärt shift x[, modulo ] 0 j 0 X[ ] Exmpl på sift vid DFT x[]={ 3 4}, x[-]={4 3} 60
9 Digital sigalbhadlig, Istitutio för ltro- och iformatiosti Cirulär faltig vid DFT, lägd, sid X ( X ( X ( l0 x[ ] x [ ] x [ ] x [ l] x [ l,modulo ] (alla sigalr har samma lägd Exmpl på cirulär faltig Givt: x[]={ 3 4}, h[]={ } Sö cirulär faltig Grafis lösig y[ ] x[ ] h[ ] h[0-] x[] { } gr y[] = { } Problmt uppstår därför att =4 m rsultatt av faltig blir av lägd 7. Därför trillar värda rut. MATLAB: x=[ 3 4]; h=[ ]; y=ral(ifft(fft(x.*fft(h 6
10 Digital sigalbhadlig, Istitutio för ltro- och iformatiosti Valig faltig md DFT x[]={ 3 4}, h{]={ } Faltig mlla x[] och h[] gr y( av lägd 4+4- Välj lägd hos DFT: =8 Grafis lösig h[0-] x[] { } gr y[] = { } MATLAB: y=ral(ifft(fft(x,8.*fft(h,8 Jämför md förra sida y förra ={+3, 6+7, +4, 7+0} 6
11 Digital sigalbhadlig, Istitutio för ltro- och iformatiosti Samplig av sptrum gr priodicitt. Låt x a ( a u( X ( f j f Avläs X ( f i putr och bilda X ( X ( f u är x ( är oädligt låg svs m ivrs DFT av X ( gr svs av lägd. f Vad blir x DFT ( IDFT ( X ( X(f X( f 0 / - Dvs vad blir rsultatt av daståd räig? x( a u( DTFT X ( f a j f x DFT (? IDFT X ( X ( f f a j 63
12 Digital sigalbhadlig, Istitutio för ltro- och iformatiosti Samplig av sptrum gr priodicitt, fortsättig Lösig: X DFT ( X ( f f Ivrs DFT gr j j l j xdft [ ] X[ ] x[ l] 0 0 l j ( l x[ l] x[ l ] l 0 l [ l, modulo ] x [ ] priodisrat dvs x [ ] x[ l ] DFT l x priodisrat [ ] x[] x DFT [] (x(, x DFT ( ritat hldragt för lhts sull 64
13 Digital sigalbhadlig, Istitutio för ltro- och iformatiosti Visa priodicitt i tid md umrist xmpl DTFT och DFT av fyratpuls X ( f x... gr L st X L 0 L 0 x( x( j f j L si( f si( f L si( si( L j f L j Exmpl: Låt u si( L j Y ( X ( IDFT Y y ( samt Y L si( si( L j ( ( X ( ( bst y IDFT ( Y ( ( si( L och bst och Matlabod: =6, L=6 och L=0 =0:-; = ; Y=si(*pi*L*/(*./si(*pi*/(*.*xp(-j**pi*(L-*/(*; y=ral(ifft(y; Y=Y.*Y; y=ral(ifft(y; Hur sr y[] och y[] ut? Svar ästa sida. 65
14 Digital sigalbhadlig, Istitutio för ltro- och iformatiosti Fortsättig: =6, L=6, Matlabxmpl på priodicitt i tid, Matlabplot si( L j Y ( L si( y( IDFT ( Y Y ( si( si( L L j y ( IDFT ( Y =6, L=0, Y ( y( IDFT ( Y Y ( y ( IDFT ( Y 66
15 Digital sigalbhadlig, Istitutio för ltro- och iformatiosti E pratis tillämpig Öa upplösig i frvs md hjälp av zro paddig l. trailig zros Låt x[]={ } Tag =8 putrs DFT av x[] 4 X[] X(f f / - Tag =6 putrs DFT av x[] 4 X[] X(f f / - 67
16 Appdix Digital sigalbhadlig, Istitutio för ltro- och iformatiosti DFT i matrisform Dfiira W W j sid (för ädom X ( x( 0 x( W 0 X ( W 0,,..., 0,,..., Låt x( 0 x( x x( X( 0 X( X X( W W W D W W W ( ( ( Mdför att vi a sriva X = Dx - x = D X llr x * D X D D DD I 68
Föreläsning 6. Kapitel 4. Fouriertransform av analog signal, FT Fouriertransform av digital signal, DTFT fortsättning
Digital sigalbhadlig ESS4 Förläsig 6 Dfiitio: Fourirtrasform av tidsdiskrt sigal DF, sid 5 Digital sigalbhadlig ESS4 Kapitl 4 Fourirtrasform av aalog sigal, F Fourirtrasform av digital sigal, DF fortsättig
Föreläsning 6. Signalbehandling i multimedia - ETI265. Kapitel 4
Sigalbhadlig i multimdia - ETI65 Förläsig 6 Sigalbhadlig i multimdia - ETI65 Kapitl 4 Fourirtrasorm av aalog sigal, FT Fourirtrasorm av digital sigal, DTFT ortsättig LTH 4 Ndlko Grbi (mtrl. rå Bgt Madrsso)
Föreläsning 6. Signalbehandling i multimedia - ETI265. Kapitel 4
Sigalbhadlig i multimdia - ETI65 Förläsig 6 Sigalbhadlig i multimdia - ETI65 Kapitl 4 Fourirtrasorm av aalog sigal, FT Fourirtrasorm av digital sigal, DTFT ortsättig LTH 5 Ndlko Grbi (mtrl. rå Bgt Madrsso
Föreläsning 7. Signalbehandling i multimedia - ETI265. Kapitel 5. LTI system Signaler genom linjära system
Sigalbhadlig i multimdia - ETI65 Förläsig 7 Sigalbhadlig i multimdia - ETI65 Kapitl 5 LTI systm Sigalr gom lijära systm LTH 5 dlko Grbic (mtrl. frå Bgt adrsso Dpartmt of Elctrical ad Iformatio Tchology
Transformkodning. Transformkodning. Transformkodning. Transformkodning Grundläggande idé. Linjära transformer. Linjära transformer ( ) ( ) ( )
6 8 6 Grudläggad idé Atag att vi parar ihop lmt i bild i bloc om två Om vi väljr att aat oordiatsystm, t.x rotrar gradr 8 6 6 och plottar dssa par som xy oordiatr i graf 6 ( rad frå Labild) 8 6 8 6 8 så
Digital signalbehandling
Istitutio ör lktro- och iormatiostkik LH, Lud Uivrsity Förläsig : Digital Sigalbhadlig ESS4 Digital sigalbhadlig ESS4 3 ISBN -3-873-5 ISBN -3-87374- Digital Sigal Procssig: Pricipls, Algorithms, ad Applicatios.
TEKNISKA HÖGSKOLAN I LUND Institutionen för elektrovetenskap. Tentamen i Digital Signalbehandling ESS040 (ETI240/ETI275)
TEKNISKA ÖGSKOLAN I LUND Istitutio ör ltrovtsap Ttam i Digital Sigalbhadlig ESS ETI/ETI75 -- Tid: 8. - 3. Sal: MA F-J älpmdl: Formlsamlig, Rädosa. Motivra atagad. D olia ld i lösigara sa ua ölas. Rita
FÖRELÄSNING 13: Analoga o Digitala filter. Kausalitet. Stabilitet. Ex) på användning av analoga filter = tidskontinuerliga filter
FÖRELÄSNING 3: Aaloga o Digitala filtr. Kausalitt. Stabilitt. Aaloga filtr Idala filtr Buttrworthfiltr (kursivt här, kommr it på tta, m gaska bra för förståls) Kausalitt t och Stabilitt t Digitala filtr
Fyr-fältingen, utvidgad. Signal- och Bildbehandling FÖRELÄSNING 6. Ex) på användning av z-transform: En avancerad hörapparat
Sigal- och Bildbhadlig FÖREÄSNING 6 -trasform - varför tar vi upp d? Aväds ofta vid dsig av tidsdiskrta systm. Vi ska s hur d hägr ihop md TDFT och DFT. D tas upp i alla grudkursr/böckr i sigal-bhadlig.
Institutionen för data- och elektroteknik 1999-11-30. samplingsvillkoret f. Den diskreta fouriertransformen ges av
Istitutio för data- och ltroti 999--3 Digital sigalbhadlig f Implmtrig av FFT- och IFFT-rutir Vi har här tidigar i digital sigalbhadlig studrat tidsdisrt fourirtrasform, DFT och mölightra att aväda Fast
Digital signalbehandling
Istitutio ör lktro- och iormatiostkik LH, Lud Uivrsity örläsig : Sigalbhadlig ESS4 Sigalbhadlig sigalbhadlig A/D sig. bhadl. D/A Lågpassiltr Lågpassiltr ESS4 9 Samplig krts Rkostruktio Sigal Procssig:
Föreläsning 3. Signalbehandling i multimedia - ETI265. Kapitel 3. Z-transformen. LTH 2015 Nedelko Grbic (mtrl. från Bengt Mandersson)
Sigalbeadlig i multimedia - ETI65 Föreläsig 3 Sigalbeadlig i multimedia - ETI65 Kapitel 3 Z-trasforme LT 5 Nedelo Grbic mtrl. frå Begt Madersso Departmet of Electrical ad Iformatio Tecolog Lud Uiversit
Definition 1a: En talföljd är en reell (eller komplex) funktion vars definitionsmängd är mängden av naturliga tal {0,1,2,3,4, }.
Armi Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR TALFÖLJDER Dfiitio a: E talföljd är rll (llr koml) fuktio vars dfiitiosmägd är mägd av aturliga tal {0,,,,4, } Eml f ( ) = +, = 0,,,, är talföljd + Ma brukar utvidga dfiitio
Digital signalbehandling Digital signalbehandling
Istitutioe för data- och eletrotei --8 Ly, Fuerst: Itroductory Digital Sigal Processig Kapitel. 7 Mbit/s. 96 Mbit/s., bit/s. a) b) - - CHALMERS LINDHOLMEN Sida Istitutioe för data- och eletrotei Sve Kutsso
Inlämningsuppgift 2 i Digital signalbehandling ESS040, HT 2010 Måndagen den 22 november 2010 i E:B.
Ilämigsuppgift i Digital sigalbhadlig ESS040, T 00 Mådag d ovmbr 00 i EB. I kurs gs två obligatoriska ilämigsuppgiftr som kombiras md frivilliga duggor. Ilämigsuppgiftra är obligatoriska och rsättr 6 timmars
Digital signalbehandling
Istitutio ör ltro- och iormtiosti LH, Lud Uivrsity örläsig : Siglbhdlig ESS4 Siglbhdlig siglbhdlig A/D sig. bhdl. ESS4 Smplig Rostrutio ISB -3-873-5, ISB -3-87374- Sigl Procssig: Pricipls, Algorithms,
Föreläsning 9. Digital signalbehandling. Kapitel 6. Sampling. LTH 2014 Nedelko Grbic (mtrl. från Bengt Mandersson)
Digitl siglbhdlig E040 örläsig 9 Digitl siglbhdlig E040 Kpitl 6 mplig LH 04 Ndlko Grbic (mtrl. frå Bgt Mdrsso Dprtmt of Elctricl d Iformtio chology Lud Uivrsity 6 Kpitl 6 mplig Vi tittr u ärmr på smplig
Fyr-fältingen, utvidgad. Signal- och Bildbehandling FÖRELÄSNING 12. Ex) på användning av z-transform: ljud. z-transform och TDFT, formler
Sigal- och Bildbhadlig FÖREÄSNING -trasfor - varför tar vi upp d? Aväds ofta vid dsig av tidsdiskrta syst. Vi ska s hur d hägr ihop d TDFT och DFT. D tas upp i alla grudkursr/böckr i sigal-bhadlig. aplac-trasfor
1. Rita följande tidssekvenser. 2. Givet tidssekvensen x n i nedanstående figur. Rita följande tidssekvenser.
Lasse Björkma 999 . Rita följade tidssekveser. a) δ e) u b) δ f) u u c) δ + δ g) u d) u h) u. Givet tidssekvese x i edaståede figur. Rita följade tidssekveser. a) x c) x b) x + 3 d) x 3. Givet tidssekvesera
Statistisk mekanik (forts) Kanonisk ensemble. E men. p 1. Inledande statistisk mekanik:
Förläsg 4 Förra gåg: Dt totala rörlsmägdsmomtt J = L+S är ocså vatsrat. J j( j där j s, s,..., s, s J z m j där m j j, j,..., j, j Foto som utsäds(absorbras vd övrgågar har sp= gör att j att ädras. Ildad
Investering = uppoffring av konsumtion i dag för högre konsumtion i framtiden
Ivstrg = uppoffrg av osumto dag för högr osumto framtd Vad är förtagsooms vstrg? Rsurs som a aväds udr låg td. Asaffgar udr tdsprod som mdför btalgar udr flra tdsprodr framåt. Ivstrgar förtagsprsptv. Dl
TEKNISKA HÖGSKOLAN I LUND Institutionen för elektrovetenskap. Tentamen i Digital Signalbehandling ESS040 (ETI240/ETI275)
EKNISKA HÖGSKOLAN I LUND Istitutioe för eletrovetesp etme i Digitl Siglbehdlig ESS EI/EI75 7-5- id:. -. Sl: MA F-J Hjälpmedel: Formelsmlig, Räedos. Motiver tgde. De oli lede i lösigr s u följs. Rit gär
Digital signalbehandling Fönsterfunktioner
Istitutioe för data- och elektrotekik Digital sigalbehadlig Fösterfuktioer 2-2-7 Fösterfuktioer aväds för att apassa mätserie vid frekvesaalys via DFT och FFT samt vid dimesioerig av FIR-filter via ivers
om X har följande sannolikhetsfunktion λ λ . Då gäller a) väntevärdet E(X) = λ b) variansen σ = λ och därmed c) standardavvikelsen σ = λ
Arm Hallovc: ETRA ÖVNINGAR ossofördlg OISSONFÖRDELNING ossofördlg aväds oftast för att bsrva atalt hädlsr som träffar obrod av varadra udr tt gvt tdstrvall E ossofördlad stoasts varabl a ata av fölad värd,,,
Ekvationen (ekv1) kan beskriva vågutbredning, transversella svängningar i en sträng och andra fysikaliska förlopp.
VÅGEKVATIONEN Vi betratar följade PDE u( u( x t, där > är e ostat, x, t (ev) Evatioe (ev) a besriva vågutbredig, trasversella svägigar i e sträg och adra fysialisa förlopp Radvärdesproblemet består av
Digital Signalbehandling i multimedia
Digil siglhdlig, Isiuio ör lkro- och iormioskik LH, Lud Uivrsiy Digil siglhdlig, Is ör lkro- och iormioskik örläsig Exmpl: Ekok Digil Siglhdlig i mulimdi EI65 Smplig AD Digil sig. hdl. Digil krs DA Lågpssilr
HOMOGENA DIFFERENTIALEKVATIONSSYSTEM MED KONSTANTA KOEFFICIENTER
HOMOGENA DIFFERENTIALEKVATIONSSYSTEM MED KONSTANTA KOEFFICIENTER Vi brr sysm v lijär omog DE (v förs ordig) md os offiir dx x x d dx x x d dx x x d där x ), x ( ),, x ( ) är ob fuior v vribl ( Ovsåd sysm
NEWTON-RAPHSONS METOD (en metod för numerisk lösning av ekvationer)
Armi Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR Newto-Raphsos metod NEWTON-RAPHSONS METOD (e metod för umeris lösig av evatioer Måga evatioer är besvärligt och iblad äve omöjligt att lösa eat. Då aväder ma umerisa metoder
Föreläsning 10. java.lang.string. java.lang.string. Stränghantering
Föläig Stäghtig j.lg.stig E täg btå tt tl tc Stäg i ht om objt l Stig E täg it modifi ft tt d h pt! Stig - l : ch[] - cot : it + lgth(): it + chat(it): ch + idxof(ch): it E täg h: Ett äd och lägd Ett tl
Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Att repetera.
Uppsala Uiversitet Matematisa Istitutioe Bo Styf rasformmetoder, 5 hp gyl, I, W, X 20-0-26 Att repetera. Vi samlar här e del material frå tidigare urser som a vara avädbart uder urses gåg. Serier. E serie
Tentamen i Envariabelanalys 1
Liöpigs uiversitet Matematisa istitutioe Matemati och tillämpad matemati Kursod: TATA4 Provod: TEN Iga hjälpmedel är tillåta. Tetame i Evariabelaalys 4-4-3 l 4 9 Lösigara sall vara fullstädiga, välmotiverade,
Digital signalbehandling Alternativa sätt att se på faltning
Istitutioe för data- oc elektrotekik 2-2- Digital sigalbeadlig Alterativa sätt att se på faltig Faltig ka uppfattas som ett kostigt begrepp me adlar i grude ite om aat ä att utgåede frå e isigal x [],
Digital Signalbehandling i multimedia
Digil siglbhdlig, Isiuio ör lkro- och iormioskik LH, Lud Uivrsiy örläsig Digil Siglbhdlig i mulimdi EI65 Digil siglbhdlig, Isiuio ör lkro- och iormioskik Digil Siglbhdlig Smplig AD Digil sig. bhdl. Digil
Tunnling. Förra gången: Spridning mot potentialbarriär. B T T + R = 1. Föreläsning 9. Potentialmodell (idealiserad): U = U B U = 0
Förläsig 9. Förra gåg: Sridig ot ottialarriär. Pottialodll (idalisrad): U U ( ) 0, 0 L, för övrigt ψ( ) ik ik ifallad U = U ψ( ) F trasittrad ik rflktrad U = 0 0 L Iuti arriär 0 < < L: ( fall) ) E U ψ
Digital signalbehandling Sampling och vikning på nytt
Ititutio ör data- och lktrotkik Digital igalbhadlig Samplig och vikig på ytt 00-0-6 Bgrpp amplig och vikig har viat ig lit våra att hatra å till vida att dt har kät vårt att tolka vad om hädr md igal om
Slumpjusterat nyckeltal för noggrannhet vid timmerklassningen
Jacob Edlund VMK/VMU 2009-03-10 Slumpjustrat nyckltal för noggrannht vid timmrklassningn Bakgrund När systmt för dn stockvisa klassningn av sågtimmr ändrads från VMR 1-99 till VMR 1-07 år 2008 ändrads
Ekvationen (ekv1) kan bl. annat beskriva värmeledningen i en tunn stav där u( x, temperaturen i punkten x vid tiden t.
Armi Halilovi: EXRA ÖVNINGAR Värmldigsvaio VÄRMEEDNINGSEKVAIONEN Vi braar öljad PDE u u v där > är osa Evaio v a bl aa bsriva värmldig i u sav där u bar mpraur i pu vid id därör am värmldigsvaio Radvärdsproblm
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
3 Signaler och system i tidsplanet Övningar 3.1 Skissa följande signalers tidsförlopp i lämpligt tidsintervall
Sigaler och sstem i tidsplaet. Skissa följade sigalers tidsförlopp i lämpligt tidsitervall a) 0 6 [ ] b) [ ] c) 07 [ ] 0 [ ] d) u [ ] e) 06u[ ] u[ ] [ ] f) r [ ] 0 r[ ] r[ ] r[ 6] 0 r[ 8] g) 08 cos π h)
TSDT18/84 SigSys Kap 7 Fouriertransformanalys av tidskontinuerliga signaler 1 1 Kap 7 Fouriertransformanalys av tidskontinuerliga signaler 2
Kap 7 Fourirrasormaalys av idskoiurliga sigalr Kap 7 Fourirrasormaalys av idskoiurliga sigalr Fourirrasorm Fourirrasorm ill x(: F F { x( } X( x( j d Ivrsa ourirrasorm ill X(: { X( } x( π X( j d Jr. ourirsri:
Fourierserien. fortsättning. Ortogonalitetsrelationerna och Parsevals formel. f HtL g HtL t, där T W ã 2 p, PARSEVALS FORMEL
Fourierserie fortsättig Ortogoalitetsrelatioera och Parsevals formel Med hjälp av ortogoalitetsrelatioera Y Â m W t, Â W t ] =, m ¹, m = () där Xf, g\ = Ÿ T f HtL g HtL, där W ã p, ka ma bevisa följade
Andra ordningens lineära differensekvationer
Adra ordiges lieära differesekvatioer Differese Differese f H + L - f HL mäter hur mycket f :s värde förädras då argumetet förädras med de mista ehete. Låt oss betecka ämda differes med H Df L HL. Eftersom
TENTAMEN. Tillämpad digital signalbehandling. Sven Knutsson. Typgodkänd räknare Sven Knutsson: Signalprocessorn ADSP-2105
Istitutioe för dt- och eletrotei 4-8- TETAME KURSAM PROGRAM: m Eletroigejörslije å / läsperiod årsurs /läsperiod 4 KURSBETECKIG LET39 EAMIATOR Sve Kutsso TID FÖR TETAME Fredg 7 ugusti 4 l 3.3 7.3 HJÄLPMEDEL
Föreläsning 5 pn-övergången II: Spänning&ström
Förläsig 5 -övrgåg : Säig&ström Laddigar vid jämvikt Yttr ålagd säig Laddigar md ålagd säig Diffusiosströmmar Kort diod 2013-04-11 Förläsig 5, Komotfysik 2013 1 Komotfysik - Kursövrsikt Biolära Trasistorr
Tentamen SF1633, Differentialekvationer I, den 22 oktober 2018 kl
1 Matematiska Istitutioe, KTH Tetame SF1633, Differetialekvatioer I, de 22 oktober 2018 kl 08.00-13.00. Examiator: Pär Kurlberg OBS: Iga hjälpmedel är tillåta på tetamesskrivige. För full poäg krävs korrekta
c k P ), eller R n max{ x k b dx def lim max n f ( def definition. [a,b] om
RIEMANNSUMMOR OCH DEFINITIO ONEN AV INTEGRALI LEN f ( x) dx Låt f ( Låt P={xx 0,x 1,...,x } där = x 0 x 1,..., x = =, vr e idelig vv itervllet [,]. I vrje delitervll [x -1, x ] väljer och e put c. Alltså
Tentamen TMV210 Inledande Diskret Matematik, D1/DI2
Tntamn TMV20 Inldand Diskrt Matmatik, D/DI2 207-2-20 kl. 08.30 2.30 Examinator: Ptr Hgarty, Matmatiska vtnskapr, Chalmrs Tlfonvakt: Ivar Simonsson (alt. Ptr Hgarty), tlfon: 037725325 (alt. 0705705475)
Fö 3 Periodiska signaler, Fourierserieanalys. Jag inleder först med ett resonemang på tavlan!!! Fö 3 Periodiska signaler, Fourierserieanalys
Fö 3 Priodisa signalr, Fourirsrianalys Fourirsrianalys Jag inldr förs d rsonang på avlan!!! opyrigh Lass Alfrdsson, LiH Fö 3 Priodisa signalr, Fourirsrianalys 5 a 6 Sua av cos/sin b 3 x 3sin 6 cos SGD6,
Algebra och geometri 5B Matlablaboration
Mariana Dalarsson, ME & Johan Svnonius, IT Algra och gomtri 5B46 - Matlalaoration 6-- Kurs: 5B46 Handldar: Karim Daho Uppgift Enligt uppgiftn gällr följand vationr: p ( x) + x a + ax + a x a (.) 7 f (
Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Thomas Erlandsson
Uppsala Uiversitet Matematisa Istitutioe Thomas Erladsso LÄSANVISNINGAR VECKA -5 BINOMIALSATSEN Ett uttryc av forme a + b allas ett biom eftersom det är summa av två moom. För uttrycet (a + b) gäller de
1 (3k 2)(3k + 1) k=1. 3k 2 + B 3k(A + B)+A 2B =1. A = B 3A =1. 3 (3k 2) 1. k=1 = 1. k=1. = (3k + 1) (n 1) 2 1
Uppgift Visa att srin (3k 2)(3k + ) konvrgrar och bstäm summan Lösning Vi har att a k = (3k 2)(3k+) Vi kan använda partialbråksuppdlning för att skriva om a k : a k = (3k 2)(3k + ) = A 3k 2 + B 3k(A +
= BERÄKNING AV GRÄNSVÄRDEN ( då x 0 ) MED HJÄLP AV MACLAURINUTVECKLING. a) Maclaurins formel
Tillampigar av Taylor- och Maclauriuvcklig ERÄKNING AV GRÄNSVÄRDEN då MED HJÄLP AV MACLAURINUTVECKLING a Maclauris forml f f f f f f L R!!! f c där R och c är al som liggr mlla och! Amärkig Efrsom c liggr
Något om funktionsföljder/funktionsserier
mtemtis metoder E, del D, FF Något om futiosföljder/futiosserier. Putvis och liformig overges Vi etrtr reellvärd futioer med gemesm defiitiosmägd D IR, M D. Me (äst) llt går helt logt för omplevärd futioer
FORMLER TILL NATIONELLT PROV I MATEMATIK KURS C OCH D
(7) FORMLER TILL NTIONELLT PROV I MTEMTIK KURS OH D LGER Rgl dgdsktio ( + ) = + + ( ) = + (kdigsgl) ( + )( ) = (kojugtgl) ( + ) = + + + ( ) = + + = ( + )( + = ( )( + + Ektio + p+ q = 0 ) ) ött p p p =
NEWTON-RAPHSONS METOD (en metod för numerisk lösning av ekvationer)
Armi Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR Newto-Raphsos metod NEWTON-RAPHSONS METOD (e metod för umeris lösig av evatioer Måga evatioer är besvärligt och iblad äve omöjligt att lösa eat. Då aväder ma umerisa metoder
Signal- och bildbehandling TSEA70
Tentamen i Signal- och bildbehandling TSEA70 Tid: 000-03-8 kl. 4-8 Lokaler: Garnisonen Ansvariga lärare: Olle Seger, Maria M Seger besöker lokalerna kl 500 och 700 tel 070/33 79 48 Hjälpmedel: Räknedosa,
Stokastiska variabler
TNG006 F2 11-04-2016 Stoastisa variabler Ett slumpmässigt försö ger ofta upphov till ett tal som bestäms av utfallet av försöet. Talet är ite ät före försöet uta bestäms av vilet utfall som ommer att uppstå,
NEWTON-RAPHSONS METOD (en metod för numerisk lösning av ekvationer)
Armi Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR Newto Raphsos metod NEWTON-RAPHSONS METOD (e metod ör umeris lösig av evatioer Måga evatioer är besvärligt och iblad äve omöjligt att lösa eat. Då aväder ma umerisa metoder
Beställare: FFAB genom Shany Poijes Antal sidor: 12. Projekt: Varav bilagor: 6. Projektansvarig: Niklas Jakobsson Datum:
Rap p rt R1 778-1 Bställar: FFAB Shay Pijs Atal sidr: 12 Prjt: 1778 Vara bilar: 6 Prjtasari: Nilas Jabss Datu: 217-6-13 K Drai sl i sta, Sparbasä, H ärst Bräi a trafibullr iför dtaljpla 1 Prjtbsrii Austibyrå
spänner upp ett underrum U till R 4. Bestäm alla par av tal (r, s) för vilka vektorn (r 3, 1 r, 3, 22 3r + s) tillhör U. Bestäm även en bas i U.
MÄLARDALENS HÖGSKOLA Akadmin för utbildning, kultur och kommunikation Avdlningn för tillämpad matmatik Examinator: Lars-Göran Larsson TENTAMEN I MATEMATIK MMA9 Linjär algbra Datum: augusti 04 Skrivtid:
Frikort utskrivet 14/6 2013, giltigt t.o.m 23/4 2014 24/4 2014 150 kr 150 kr Första avgift erlagd för nytt avgiftsåret
Ho gosadssydd och fio D ä upp ill vaj ladsig a fassälla om osadsa sall vaa 1100 ll läg fö högosadssydd. D lagsifad högosadssydd ä isgilig. Elig Fullmäigs bslu ä högosadsa fö öpp hälso- och sjuvåd fö pso
TENTAMEN. Digital signalbehandling. Sven Knutsson. Typgodkänd räknare
Istitutioe för dt- och eletrotei 5-5-4 TETAME KURSAM PROGRAM: m Eletro- och dtigejörslije å / läsperiod årsurs /läsperiod 3 KURSBETECKIG LET39 96 EAMIATOR Sve Kutsso TID FÖR TETAME Fredg 7 ugusti 4 l 3.3
i) exakt en lösning ii) oändligt många lösningar iii) ingen lösning.
TENTAMEN -Dc-9, HF och HF8 Momnt: TEN (Lnjär algbra, hp, srftlg tntamn Kursr: Analys och lnjär algbra, HF8, Lnjär algbra och analys HF Klassr: TIELA, TIMEL, TIDAA Td: -7, Plats: Campus Flmngsbrg Lärar:
FORMLER TILL NATIONELLT PROV I MATEMATIK KURS E
(8 FORMLER TILL NATIONELLT PROV I MATEMATIK KURS E ALGERA Rgl Adgdskvtio ( + = + + ( = + (kvdigsgl ( + ( = (kojugtgl ( + = + + + ( = + + = ( + ( + = ( ( + + Ekvtio + p+ q = ött p p p = + q o = dä + = p
24 poäng. betyget Fx. framgår av. av papperet. varje blad.
Kurs: HF93 Matmatik, Momnt TEN (Analys) Datum: 9 januari 5 Skrivtid 3:5 7:5 Eaminator: Armin Halilovic Undrvisand lärar: Elias Said, Jonas Stnholm, Håkan Strömbrg För godkänt btyg krävs av ma poäng. Btygsgränsr:
Inklusion och exklusion Dennie G 2003
Ilusio - Exlusio Ilusio och exlusio Deie G 23 Proble: Tio ä lägger ifrå sig sia hattar vid ett besö på e restaurag. På hur åga sätt a alla äe läa restaurage ed fel hatt. Detta proble a lösas ed ägdläras
GRAFISK PROFILMANUAL SUNDSVALL NORRLANDS HUVUDSTAD
GRAFISK PROFILMANUAL SUNDSVALL NORRLANDS HUVUDSTAD INLEDNING Sundsvall Norrlands huvudstad Sundsvall Norrlands huvudstad, är båd tt nuläg och n önskan om n framtida position. Norrlands huvudstad är int
Digital signalbehandling Föreläsningsanteckningar Bilagor
Bilaa Istitutio ör data- och lktrotkik Bilaor -3-8 U ma U ma U ma Varias (kvatisrisbrusts kt) 3 σ P() d 3 d 3 3 4 4 Altrativt, kvatisrislts kt τ är d tid som sial lir iom kvatisrisstt Bil.vsd Flt är ästa
. Mängden av alla möjliga tillstånd E k kallas tillståndsrummet.
Stokastiska rocesser Defiitio E stokastisk rocess är e mägd familj av stokastiska variabler Xt arameter t är oftast me ite alltid e tidsvariabel rocesse kallas diskret om Xt är e diskret s v för varje
SEPARABLA DIFFERENTIALEKVATIONER
Sparabla diffrntialkvationr SEPARABLA DIFFERENTIALEKVATIONER En diffrntialkvation DE av första ordningn sägs vara sparabl om dn kan skrivas på d formn P Q llr kvivalnt d P d Q d Dn allmänna lösningn till
BILAGA 1 UTREDDA ALTERNATIV NY KORTEBOVÄGEN OCH ANSLUTNING TILL FALKÖPINGSVÄGEN SAMRÅDSUNDERLAG
BILAGA UTREDDA ALTERNATIV NY KRTVÄGEN CH ANSLUTNING TILL FALKÖPINGÄGEN SAMRÅDSUNDERLAG 7--7 SAMMANFATTNING Vättrhm AB vill bya ut bostädr å Stradä, å östra sida om järvä som år mlla Jököi oh Falköi. För
Armin Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR
Stokastiska rocesser Defiitio E stokastisk rocess är e mägd (familj) av stokastiska variabler X(t) arameter t är oftast (me ite alltid) e tidsvariabel rocesse kallas diskret om X(t) är e diskret s v för
2. Konfidensintervall för skillnaden mellan två proportioner.
Föreläsig 12 LV1, Torsdag 12/10 Upplägg 1. Kofidesitervall för proportioer. 2. Kofidesitervall för skillade mella två proportioer. 3. Grafteori Kofidesitervall för proportioer Atag att vi vill skatta adele
Spektrala Transformer
Spektrala Transformer Fouriertransformer Fourier Gif mig en wågform och jag skola skrifva den som en summa af sinuswågor! Jean-Baptiste Fourier 768-830 Fouriertransformen Transformerar kontinuerliga signaler
Uppskatta lagerhållningssärkostnader
B 13 Uppskatta lagrhållningssärkstnadr Md lagrhållningssärkstnadr ass alla d kstnadr sm hängr samman md ch ppstår gnm att artiklar hålls i lagr. Dt är fråga m rsaksbtingad kstnadr ch därmd särkstnadr,
Robin Ekman och Axel Torshage. Hjälpmedel: Miniräknare
Umå univritt Intitutionn för matmatik oh matmatik tatitik Roin Ekman oh Axl Torhag Tntamn i matmatik Introduktion till dikrt matmatik Löningförlag Hjälpmdl: Miniräknar Löningarna kall prntra på tt ådant
Digital Signalbehandling i multimedia
LH, Lud Uivrsi örläsig Digil Siglhdlig i mulimdi EI65 Digil Siglhdlig Smplig AD Digil sig. hdl. Digil krs DA Lågpssilr Lågpssilr Rkosrukio Digil Sigl Procssig: Pricipls, Algorihms, d Applicios. Joh G.
Approximationen med den här metoden kallas minstakvadratmetoden.
Ari Hlilovic: EXTRA ÖVNINGAR MINSTAKVADRATMETODEN Mistvdrtetode. INLEDNING frå lijär lger) Låt vr ett olösrt sste dvs. ett sste so sr lösig). Vi sriv ssteet på fore A = ss ) där...... A, och................
Kontinuerliga fördelningar. b), dvs. b ). Om vi låter a b. 1 av 12
KONTINUERLIGA STOKASTISKA VARIABLERR Allmänt om kontinurliga sv Dfinition En stokastisk variabl kallas kontinurlig om fördlningsfunktionnn ξ är kontinurlig Egnskar av fördlningsfunktion: Fördlningsfunktionn
SYSTEM. Tillämpad Fysik Och Elektronik 1 SYSTEMEGENSKAPER. Minne Kausalitet Tidsinvarians. Linjäritet Inverterbarhet Stabilitet. System.
SYSTEM TILLÄMPAD FYSIK OCH ELEKTRONIK, UMEÅ UNIVERSITET SYSTEMEGENSKAPER System y(t) y[n] Minne Kausalitet Tidsinvarians Linjäritet Inverterbarhet Stabilitet TILLÄMPAD FYSIK OCH ELEKTRONIK, UMEÅ UNIVERSITET
SF1635, Signaler och system I
SF635, Signaler och system I Tentamen tisdagen 0--, kl 4 00 9 00 Hjälpmedel: BETA Mathematics Handbook Räknedosa utan program Formelsamling i Signalbehandling (rosa), Formelsamling för Kursen SF635 (ljusgrön)
Lektionsuppgifter i regressionsanalys
LUNDS UNIVERSITET STATISTISKA INSTITUTIONEN Lktionsuppgiftr i rgrssionsanalys A A ENKEL LINJÄR REGRESSION Från n undrsökning av vilka faktorr som påvrkar prist på villor i n sydsvnsk ort insamlads n dl
Föreläsning 4 pn-övergången
Förläsig 4 p-övrgåg p-övrgåg Gomtri Bastruktur Ibygg späig och lktriskt fält Mark Rothko 2014-03-19 Förläsig 4, Kompotfysik 2014 1 Kompotfysik - Kursövrsikt Bipolära Trasistorr Optokompotr p-övrgåg: strömmar
Huvud metod för beräkning av massan för en av en kropp med densiteten ρ ( x, är trippelintegral
ri Hlilovic: EX ÖVNING Mss och tgdput ILLÄMPNING V INEGLE. MSSN OCH YNGDPUN MSSN Huvud etod för eräig v ss för e v e ropp ed desitete, är trippelitegrl, dd so hör till urse i flervriells. Me, ågr el prole
Trigonometriska polynom
Trigoometriska polyom Itroduktio Iga strägistrumet eller blåsistrumet ka producera estaka siustoer, blott lieära kombiatioer av dem, där de med lägsta frekvese kallas för grudtoe, och de övriga för övertoer.
I den här stencilen betraktar vi huvudsakligen reella talserie, dvs serier vars termer ak
Armi Hlilovic: EXTRA ÖVIGAR SERIER (OÄDLIGA SUMMOR) Defiitio E serie är e summ v oädligt måg termer I de här stecile etrtr vi huvudslige reell tlserie, dvs serier vrs termer är reell tl (I slutet v stecile
4. Uppgifter från gamla tentor (inte ett officiellt urval) 6
SF69 - DIFFERENTIALEKVATIONER OCH TRANSFORMER II - ÖVNING 4 KARL JONSSON Iehåll. Egeskaper hos Fouriertrasforme. Kapitel 3: Z-Trasform.. Upp. 3.44a-b: Bestämig av Z-trasforme för olika talföljder.. Upp.
Analys av algoritmer. Beräkningsbar/hanterbar. Stora Ordo. O(definition) Datastrukturer och algoritmer. Varför analysera algoritmer?
Datastrukturer och algoritmer Föreläsig 2 Aalys av Algoritmer Aalys av algoritmer Vad ka aalyseras? - Exekverigstid - Miesåtgåg - Implemetatioskomplexitet - Förstålighet - Korrekthet - - 29 30 Varför aalysera
Föreläsning 4 pn-övergången
Förläsig 4 p-övrgåg p-övrgåg Gomtri Bastruktur Ibygg späig och lktriskt fält 2013-03-28 Förläsig 4, Kompotfysik 2013 1 Kompotfysik - Kursövrsikt Bipolära Trasistorr Optokompotr p-övrgåg: strömmar och kapacitasr
där a och b är koefficienter som är större än noll. Här betecknar i t
REALRNTAN OCH PENNINGPOLITIKEN Dt finns flra sätt att närma sig frågan om vad som är n långsiktigt önskvärd nivå på dn pnningpolitiska styrräntan. I förliggand ruta diskutras dnna fråga md utgångspunkt
Föreläsning 2. Signalbehandling i multimedia ETI265. Kapitel 2. Faltning Impulssvar Differensekvationer Korrelationsfunktioner
Sigabeadig i mutimedia - ETI65 Föeäsig Sigabeadig i mutimedia ETI65 Kapite Fatig Impussva Diffeesevatioe Koeatiosfutioe LTH 5 Nedeo Gbic mt. få Begt Madesso Depatmet of Eectica ad Ifomatio Tecoog Lud Uivesit
Spektrala Transformer för Media
Spektrala Transformer för Media Filtrering och transformer i 2D Linjär bildbehandling Principerna från -dimensionell signalbehandling kan appliceras även på 2D-signaler Tillämpningar: Bildförbättring (brusreducering)
Sverige har torv av högsta Europaklass. Tidningen. Branschföreningen. Torvens konkurrenskraft i ny rapport Sid 3-4
Nummr 5-2013 Braschförig Tidig Svrig har torv av högsta Europaklass Torvs kokurrskraft i y rapport Sid 3-4 Måga mötts på Höstmöt i Götborg Sid 4-5 Tmasidor om rgitorv Sid 8-10 Braschförig Svsk Torv / r
Spektrala Transformer för Media
Spektrala Transformer för Media Filtrering och transformer i 2D DT2/3 Spektrala Transformer Jonas Beskow Linjär bildbehandling Principerna från -dimensionell signalbehandling kan appliceras även på 2D-signaler
Om i en differentialekvation saknas y, dvs om DE har formen F ( x, . Ekvationen z ) 0. Med andra ord får vi en ekvation av ordning (n 1).
Armin Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR, SF676 Rduktion av ordning REDUKTION AV ORDNING I) Diffrntialkvationr där saknas ( n) Om i n diffrntialkvation saknas, dvs om DE har formn F (,,,, ) 0, då kan vi sänka kvationns
Spektrala Transformer
Spektrala Transformer Fouriertransformer Fourier Gif mig en wågform och jag skola skrifva den som en summa af sinuswågor! Jean-Baptiste Fourier 1768-1830 Fouriertransformen Transformerar kontinuerliga
Webprogrammering och databaser. Begrepps-modellering. Exempel: universitetsstudier Kravspec. ER-modellen. Exempel: kravspec forts:
Webprogrammerig och databaser Koceptuell datamodellerig med Etitets-Relatiosmodelle Begrepps-modellerig Mål: skapa e högivå-specifikatio iformatiosiehållet i database Koceptuell modell är oberoede DBMS
7 Sjunde lektionen. 7.1 Digitala filter
7 Sjude lektioe 7. Digitala filter 7.. Flera svar Ett lijärt tidsivariat system ka karakteriseras med ett flertal svar, t.ex. impuls-, steg- och amplitudsvare. LTI-system ka ju äve i de flesta fall beskrivas
Föreläsning 1. Metall: joner + gas av klassiska elektroner =1/ ! E = J U = RI = A L R E = J = I/A. 1 2 mv2 th = 3 2 kt. Likafördelningslagen:
Förläsning 1 Eftr lit information och n snabbgnomgång av hla kursn börjad vi md n väldigt kort rptition av några grundbgrpp inom llära. Vi pratad om Ohms lag, och samband mllan ström, spänning och rsistans