Signalbehandling. Andreas Fhager

Relevanta dokument
Spektrala Transformer

Teori... SME118 - Mätteknik & Signalbehandling SME118. Johan Carlson 2. Teori... Dagens meny

Kompletterande räkneuppgifter i Spektrala Transformer Komplex analys, sampling, kvantisering, serier och filter Laura Enflo & Giampiero Salvi

Frekvensplanet och Bode-diagram. Frekvensanalys

Spektrala Transformer

Tentamen ssy080 Transformer, Signaler och System, D3

Spektrala Transformer

DT1130 Spektrala transformer Tentamen

Tentamen ssy080 Transformer, Signaler och System, D3

i(t) C i(t) = dq(t) dt = C dy(t) dt y(t) + (4)

Bestäm uttrycken för följande spänningar/strömmar i kretsen, i termer av ( ) in a) Utspänningen vut b) Den totala strömmen i ( ) c) Strömmen () 2

Tentamen i TMA 982 Linjära System och Transformer VV-salar, 27 aug 2013, kl

Signal- och bildbehandling TSBB03

Exempelsamling Grundläggande systemmodeller. Klas Nordberg Computer Vision Laboratory Department of Electrical Engineering Linköping University

Välkomna till TSRT19 Reglerteknik Föreläsning 5. Sammanfattning av föreläsning 4 Frekvensanalys Bodediagram

Föreläsning 10, Egenskaper hos tidsdiskreta system

EXEMPEL 1: ARTVARIATION FÖRELÄSNING 1. EEG frekvensanalys EXEMPEL 2: EEG

1. Vi har givet två impulssvar enligt nedan (pilen under sekvenserna indikerar den position där n=0) h 1 (n) = [ ]

Digital signalbehandling Digitalt Ljud

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet G33(1) TER4(63)

Spektrala Transformer

Grundläggande signalbehandling

Elektronik 2018 EITA35

Ulrik Söderström 20 Jan Signaler & Signalanalys

Ulrik Söderström 19 Jan Signalanalys

Kan vi beskriva ett system utan någon fysikalisk kännedom om systemet?

Signal- och bildbehandling TSBB03, TSBB14

DIGITALA FILTER. Tillämpad Fysik Och Elektronik 1. Frekvensfunktioner FREKVENSSVAR FÖR ETT TIDSDISKRET SYSTEM. x(n)= Asin(Ωn)

Samtidig visning av alla storheter på 3-fas elnät

DT1130 Spektrala transformer Tentamen

AD-DA-omvandlare. Mätteknik. Ville Jalkanen. 1

DT1130 Spektrala transformer Tentamen

TIDSDISKRETA SYSTEM SYSTEMEGENSKAPER. Minne Kausalitet Tidsinvarians. Linjäritet Inverterbarhet Stabilitet. System. Tillämpad Fysik och Elektronik 1

Tentamen i Signaler och kommunikation, ETT080

ÖVNINGSTENTAMEN Modellering av dynamiska system 5hp

Exempelsamling Grundläggande systemmodeller. Klas Nordberg Computer Vision Laboratory Department of Electrical Engineering Linköping University

Signal- och bildbehandling TSBB03

Signal- och bildbehandling TSBB14

2F1120 Spektrala transformer för Media Tentamen

Tillämpad Fysik Och Elektronik 1

Modellering av Dynamiska system. - Uppgifter till övning 1 och 2 17 mars 2010

RÄKNEEXEMPEL FÖRELÄSNINGAR Signaler&System del 2

Signaler några grundbegrepp

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Sammanfattning av föreläsningarna 15-18, 30/11-12/

Laboration i tidsdiskreta system

Resttentamen i Signaler och System Måndagen den 11.januari 2010, kl 14-19

Lösningsförslag, Tentamen, Differentialekvationer och transformer II, del 2, för CTFYS2 och CMEDT3, SF1629, den 9 juni 2011, kl.

DT1130 Spektrala transformer Tentamen

Spektrala Transformer

Signal- och Bildbehandling FÖRELÄSNING 4. Multiplikationsteoremet. Derivatateoremet

Föreläsning 11 Reglerteknik AK

TSIU61: Reglerteknik. Frekvensbeskrivning Bodediagram. Gustaf Hendeby.

Föreläsning 11. Reglerteknik AK. c Bo Wahlberg. 8 oktober Avdelningen för reglerteknik Skolan för elektro- och systemteknik

FREKVENSSPEKTRUM TILLÄMPAD FYSIK OCH ELEKTRONIK, UMEÅ UNIVERSITET 1

GRUNDKURS I SIGNALBEHANDLING (454300), 5sp Tentamen

Kompletterande material till föreläsning 5 TSDT08 Signaler och System I. Erik G. Larsson LiU/ISY/Kommunikationssystem

Moment 1 - Analog elektronik. Föreläsning 4 Operationsförstärkare

Andra ordningens kretsar

Tentamen SSY041 Sensorer, Signaler och System, del A, Z2

Laboration 1: Aktiva Filter ( tid: ca 4 tim)

Förstärkning Large Signal Voltage Gain A VOL här uttryckt som 8.0 V/μV. Lägg märke till att förstärkningen är beroende av belastningsresistans.

7. Sampling och rekonstruktion av signaler

Kryssproblem (redovisningsuppgifter).

Tentamen i Elektronik, ESS010, del 2 den 17 dec 2007 klockan 8:00 13:00 för inskrivna på elektroteknik Ht 2007.

FÖRELÄSNING 13: Analoga o p. 1 Digitala filter. Kausalitet. Stabilitet. Ex) på användning av analoga p. 2 filter = tidskontinuerliga filter

Laplace, Fourier och resten varför alla dessa transformer?

TENTAMEN Modellering av dynamiska system 5hp

Signal- och bildbehandling TSBB14

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet KÅRA T1 T2 U2 U4

Tentamen i ESS 010 Signaler och System E3 V-sektionen, 16 augusti 2005, kl

Elektro och Informationsteknik LTH. Laboration 3 RC- och RL-nät i tidsplanet. Elektronik för D ETIA01

TSIU61: Reglerteknik. de(t) dt + K D. Sammanfattning från föreläsning 4 (2/3) Frekvensbeskrivning. ˆ Bodediagram. Proportionell }{{} Integrerande

Signal- och bildbehandling TSEA70

AC-kretsar. Växelströmsteori. Lund University / Faculty / Department / Unit / Document / Date

Signalanalys med snabb Fouriertransform

A/D- och D/A- omvandlare

DT1120/DT1130 Spektrala transformer Tentamen

Laboration - Va xelstro mskretsar

Introduktion. Torsionspendel

Operationsfo rsta rkarens parametrar

Elektronik. Viktor Öwall, Digital ASIC Group, Dept. of Electroscience, Lund University, Sweden-

Ett urval D/A- och A/D-omvandlare

Elektro och Informationsteknik LTH Laboration 4 Tidsplan, frekvensplan och impedanser

Signaler & Signalanalys

Enchipsdatorns gränssnitt mot den analoga omvärlden

AD-/DA-omvandlare. Digitala signaler, Sampling och Sample-Hold

Frekvensbeskrivning, Bodediagram

DIGITALA FILTER DIGITALA FILTER. Tillämpad Fysik Och Elektronik 1

Miniräknare, formelsamling i signalbehandling.

Sammanfattning TSBB16

Analogt och Digital. Viktor Öwall. Elektronik

Chalmers Tekniska Högskola och Mars 2003 Göteborgs Universitet Fysik och teknisk fysik Kristian Gustafsson Maj Hanson. Svängningar

Signalbehandling, förstärkare och filter F9, MF1016

Ellära 2, Tema 3. Ville Jalkanen Tillämpad fysik och elektronik, UmU. 1

Svaren på förståelsedelen skall ges på tesen som skall lämnas in.

Laboration i Fourieranalys, TMA132 Signalanalys med snabb Fouriertransform

Tentamen i Elektronik, ESS010, den 15 december 2005 klockan 8:00 13:00

Signal- och bildbehandling TSEA70

SF1626 Flervariabelanalys

Transkript:

Signalbehandling Andreas Fhager andreas.1ager@chalmers.se

Innehåll Modellering av fysiskt fenomen Analoga/digitala signaler Nervsignaler Periodiska funkboner/fourierserie Frekvensspektrum Filter Faltning

Modell av fysiskt fenomen Fysiska system modelleras med matemabska ekvaboner Newtons 2 a lag är eh exempel på en matemabsk modell av eh fysiskt system: f ( t) = M d 2 x( t) dt 2 KraL = massa * accelerabon TG13, kap 1.1

Modell av fysiskt system En elektrisk krets är eh annat exempel på eh fysisk system Denna krets beskrivs av en matemabsk modell: L di( t) dt + Ri( t) + 1 C t i( τ ) d τ = v( t) TG13, kap 1.1

Modellering av fysiskt system Arbetsgång vid matemabsk modellering: 1. Utveckla en matemabsk modell 2. Lös ekvabonerna 3. Gör experiment 4. Jämför resultatet från experimentet med lösningen av ekvabonerna 5. FörbäHra eventuellt modellen TG13, kap 1.1

Modellering av fysiskt fenomen Fysiska signaler modelleras med matemabska funkboner v(t) En spänning ger signal Bll högtalaren TG13, kap 1.1

Signalbehandling Innan signalen går in i högtalaren vill man i regel förstärka den (signalbehandling): Man kan bygga en effekbv förstärkare med hjälp av en OP- amp. TG13, kap 1.2

Två typer av signaler KonBnuerlig signal = Analog signal Diskret signal = Digital signal TG13, kap 1.1

Digital Bll analog konvertering En DAC tar emot eh binärt tal varje T sekund och matar ut en konstant spänning Blls nästa binära tal tas emot. TG13, kap 1.3

Hur låter utsignalen från en DAC? Verkligheten, tex tal och musik, består av analoga signaler. Men en CD lagrar digitala signaler och från en DAC får vi styckvis konstanta signaler ut. DeHa kan förvränga ljudet. Testa med hhp://www.falstad.com/fourier/ I appleten: Använd förinställda värden, välj sine, välj sound. Från början hörs då en ren sinuston. Om vi trycker upprepade gånger på resample blir signaler mer och mer styckvis konstant. Hur låter det? Några frågor ah fundera över: Är denna egenskap hos en DAC eh problem då vi spelar en CD- skiva? Hur kan vi lösa problemet?

Analog Bll digital konvertering: Komparator En vikbg byggsten i en ADC är en komparator. FunkBonen är sådan ah om v i (t)>v r (t) blir utsignalen en logisk 1. (T.ex. 5 V). Om v i (t)<v r (t) blir utsignalen en logisk 0. (0 V) TG13, kap 1.3

Analog Bll digital konvertering: Counter- ramp ADC Räknaren stegar upp. Räknarsignalen jämförs i en komparator med den analoga signalen. När de är lika är räknarsignalen lika med den digitala utsignalen TG13, kap 1.3

Sampling av telefonsignal Ovan finns eh exempel på problemabken i eh telefonsystem: Ju tätare sampels desto bähre representabon av den analoga signalen. DeHa leder Bll bähre samtalkvalitet. Glesare sampling ger å andra sidan utrymme för fler samtal på samma linje. TG13, kap 1.3

Sampling av telefonsignal Signalen från förra sidan indikeras i denna bild av ehorna ovanför staplarna. Alltså finns utrymme för fler samtal (2- n) i samma tråd. Så här kan signalen se ut i tråden Figure 1.23 Time- division mulbplexing TG13, kap 1.3

Transmission av telefonsignaler En mulbplexer tar in signalen från flera telefoner och skickar ut dem på ledningen. En demulbplexer fördelar signalerna i andra änden. TG13, kap 1.3

Krets för datainsamling Så här kan en typisk krets för datainsamling vara designad TG13, kap 1.3

Samplingsintervall Hur samplingsintervallet påverkar en signal kan vi testa i följande java- applet: hhp://www.falstad.com/dfilter/ Välj input = valfrih filter = none Testa hur det låter vid olika Sampling Rate

Nervsignaler Bilden visar en typisk nervcell. Vi är intresserade av hur nervsignalerna i cellen beter sig. TG 1, sid 527

AkBonspotenBal En sbmuli vid Bden 0 ger en depolarisering av membranpotenbalen Om ingen annan mekanism fanns skulle membran- potenbalen sakta återgå Bll ursprungsvärdet. (den gröna kurvan). Men Na + kanalerna öppnas och släpper igenom Na + joner som förstärker signalen. (den röda kurvan) Kanalerna inakbveras och stängs och är sen redo för en ny sbmuli. TG 1, sid 529

PropagaBon av akbonspotenbal längs axonen Nervsignalen propagerar med hjälp av en serie av akbonspotenbaler som steg för steg triggar igång nya akbonspotenbaler längre bort på axonen. Signalen kan bara propagera i en riktning elersom inakbverade Na + kanaler förhindrar spridning bakåt. TG 1, sid 530

Myelinesering av nervtrådar Myelinesering av nervtråden ökar dramabskt propagabons- hasbgheten av nersignaler MulBpel scleros är en sjukdom där myelinet skadas, DeHa gör ah nervsignalerna propagerar långsammare. Konsekvenserna kan bli dramabska. TG 1, sid 532

Mätning av ström i Na + kanaler Med tekniken patch- clamp recording kan ström genom enskilda Na + kanaler mätas. En pipeh ansluts täh mot nervcellen och därmed kan man fånga upp och mäta de joner som passerar genom enskilda kanaler. TG 1, sid 533

Mätning av ström i Na + kanaler (A) Depolarisering av membranet (B) Mätning av strömmen i tre enskilda Na + kanaler med hjälp av patch- clamp tekniken (C) Medelvärdesbildad ström över 144 kanaler TG 1, sid 533

Modellering av signaler Kom ihåg från början av föreläsningen: Fysiska system modelleras med matemabska ekvaboner Fysiska signaler modelleras med matemabska funkboner En vik0g klass av funk0oner är periodiska, tex en EKG- signal TG 13, kap 4.1

Hur modellerar vi denna signal matema0skt? TG 13, kap 4.1 Periodiska signaler 1. En periodisk funkbon existerar för alla Bder. 2. En periodisk funkbon återupprepar sig med en viss periodbd T (och då även nt, där n är eh heltal). 3. Minsta periodbden kallas för den fundamentala periodbden T 0.

Frekvens En signals fundamentala frekvens definieras som AlternBvt f = 0 1 T 0 ω = 2πf = 0 0 2 T π 0 TG 13, kap 4.1

ApproximaBon av periodisk signal Beroende på Bllämpning kan det vara prakbskt ah använda eh approximabvt uhryck på signalen. Kanske en sinus- funkbon är Bllräckligt i deha fall (men det beror på Bllämpningen): TG 13, kap 4.1

ApproximaBon av periodisk signal Fyrkantpuls: ApproximaBon med en sinussignal: FelfunkBon; den ska vara så liten som möjligt. Men vi är fria ah bestämma med vilket måh vi mäter. TG 13, kap 4.1

Testa på hhp://www.falstad.com/fourier/ I appleten: Välj en signalform, dra i reglaget Number of Terms för ah se hur man med fler och fler sinus/cosinustermer får en allt bähre approximabon. TG 13, kap 4.1 Fourierserie Med fler än bara en sinussignal kan vi bygga allt bähre approximaboner av en signal. ApproximaBon av en fyrkantvåg med: 1 sinusterm 2 sinustermer

Fourierserien på matemabsk form En reell periodisk signal kan uhryckas på tre alternabva säh jk 0 x( t) = C e ω k= k t ; där C x( t) = C0 + 2Ck cos( kω 0t + θk ) k= 1 x( t) = k= 1 k = C * k [ A coskω t + B kω t] A0 + k 0 k sin 0 Återstår ah hiha konstanterna A k, B k, C k, θ k för olika specifika funkboner. TG 13, kap 4.2

Fourierserien på matemabsk form Man kan visa ah konstanterna C k kan beräknas ubfrån den signal x(t) som man vill approximera C k = 1 T 0 T 0 x( t) e jkω t 0 dt 1 C 0 = T 0 T 0 x( t) dt TG 13, kap 4.2

Frekvensspektrum Genom ah ploha koefficienterna C k (eller A k, B k, θ k )som funkbon av frekvensen får vi vad som kallas eh frekvensspektrum Till höger visas frekvensspektrumet för en fyrkantpuls TG 13, kap 4.3

Fourierserier Man kan beräkna Fourierserier för alla möjliga olika funkboner. Exempelvis de som visas här. TG 13, kap 4.3

Filtrering Fourierserier och Fourieranalys är eh användbart verktyg då man analyserar olika system. Nedan eh exempel på hur eh system som matas med en fyrkantvåg svarar med ah mata ut en förändrad signal. Denna process kallas filtrering. Fourieranalysen kan användas för ah beskriva denna process. TG 13, kap 4.3

Filtrering i en pendel En pendelrörelse beskrivs av variabeln θ(t). Men kralen som säher igång rörelsen beskrivs av f(t). KraLen innehåller högre frekvenskomponenter än pendelrörelsen som beskrivs av en sinussignal. Pendeln kan alltså betraktas som eh filter. TG 13, kap 4.3

Karakterisering av filter- Bodediagram TG 8, kap II

Karakterisering av filter- Bodediagram PloHar nu H(ω) och ϕ(ω), (använder även logaritmisk skala). Denna ploh visar hur överföringsfunkbonen ser ut vid olika frekvenser. TG 8, kap II

Diskreta filter / FIR- filter FIR (Finite Impulse Response) I eh FIR filter är utsignalen en viktad summa av insignalen. TG 14, sid 101

Glidande medelvärde EH ola användbart exempel på FIR filter är eh glidande medelvärde. Det beskrivs matemabskt som x(n) y(n) TG 14, sid 102

Glidande medelvärde Den övre plohen visar en funkbon som filtreras med glidande medelvärde 3 punkters glidande medelvärde 7 punkters glidande medelvärde TG 14, sid 106

Egenskaper hos filter EH filter som bara använder historiska värden kallas eh kausalt filter. Endast kausala filter kan användas i realbdsbllämpningar. Icke kausala filter kräver ah data finns lagrad. TG 14, sid 104

Impulsrespons EH filter kan karakteriseras fullständigt genom ah skicka in en impuls (delta- puls, δ[n]) och studera utsignalen, h[n].

Impulsrespons, 3pt glidande medelvärde Skickar vi in en delta- puls (bilden Bll vänster) i eh filter som beräknar eh 3 punkters glidande medelvärde får vi följande utsignal, (bilden Bll höger). FunkBonen h[n] kallas för impulsrespons och utgör en fullständig karakterisering av filtret. Insignal, δ[n- 2] Utsignal, h[n]

Faltning Generellt FIR- filter Filtret för glidande medelvärde är eh specialfall av den allmäna beskrivningen på eh FIR- filter som ges av: Denna ekvabon kan skrivas på generell form som och den kallas för faltning TG 14, sid 110