Ulrik Söderström 19 Jan Signalanalys

Relevanta dokument
Ulrik Söderström 20 Jan Signaler & Signalanalys

Signaler & Signalanalys

FREKVENSSPEKTRUM TILLÄMPAD FYSIK OCH ELEKTRONIK, UMEÅ UNIVERSITET 1

Spektrala Transformer

SIGNALANALYS I FREKVENSRUMMET

Signal- och Bildbehandling FÖRELÄSNING 4. Multiplikationsteoremet. Derivatateoremet

Spektrala Transformer

GRUNDKURS I SIGNALBEHANDLING (454300), 5sp Tentamen

Frekvensplanet och Bode-diagram. Frekvensanalys

2 Laborationsutrustning

Samtidig visning av alla storheter på 3-fas elnät

Spektrala Transformer

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

Spektralanalys - konsten att hitta frekvensinnehållet i en signal

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

Spektrala Transformer

Grundläggande signalbehandling

Tillämpad Fysik Och Elektronik 1

Tentamen ssy080 Transformer, Signaler och System, D3

Spektrala Transformer

Signaler och system, IT3

Innehåll. Innehåll. sida i

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

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

Tentamen ssy080 Transformer, Signaler och System, D3

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

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

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

DT1130 Spektrala transformer Tentamen

Laboration 3 Sampling, samplingsteoremet och frekvensanalys

Beskrivning av signaler i frekvensdomänen - sammanfattning

Signal- och bildbehandling TSBB03, TSBB14

Signalanalys med snabb Fouriertransform

Spänningsmätning av periodiska signaler

DT1130 Spektrala transformer Tentamen

Spä nningsmä tning äv periodiskä signäler

Laboration i Fourieranalys, TMA132 Signalanalys med snabb Fouriertransform

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

DT1130 Spektrala transformer Tentamen

Signal- och bildbehandling TSBB03

Stokastiska signaler. Mediesignaler

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

Transformer och differentialekvationer (MVE100)

Laboration i Fourieranalys för F2, TM2, Kf2 2011/12 Signalanalys med snabb Fouriertransform (FFT)

7. Sampling och rekonstruktion av signaler

Elektroteknikens grunder Laboration 1

Laboration i Fourieranalys för F2, TM2, Kf2 2013/14 Signalanalys med snabb Fouriertransform (FFT)

SF1635, Signaler och system I

2F1120 Spektrala transformer för Media Tentamen

Signaler några grundbegrepp

Monte Carlo-metoder. Bild från Monte Carlo

Laplace, Fourier och resten varför alla dessa transformer?

Facit till Signal- och bildbehandling TSBB

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

DT1120 Spektrala transformer för Media Tentamen

Signal- och bildbehandling TSBB03

DT1130 Spektrala transformer Tentamen

MATLAB-stöd till Telekomm-kursen Vt-08 För Data- och Elektro

Laboration 2: Sannolikhetsteori och simulering

Periodiska signaler, frekvens, filter, överföringsfunktion

Föreläsning 10, Egenskaper hos tidsdiskreta system

Signal- och Bildbehandling, TSBB14. Laboration 2: Sampling och Tidsdiskreta signaler

Datorövning: Fouriertransform med Python

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

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

Elektronik 2018 EITA35

TEM Projekt Transformmetoder

IF1330 Ellära KK1 LAB1 KK2 LAB2. tentamen

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

Växelström K O M P E N D I U M 2 ELEKTRO

Signal- och bildbehandling TSEA70

Digital signalbehandling Digitalt Ljud

TMS136. Föreläsning 4

Signal- och bildbehandling TSBB14

TMS136. Föreläsning 5

Övningsuppgifter. Digital Signal Processing. Övningar med svar och lösningar. Mikael Swartling Nedelko Grbic Bengt Mandersson. rev.

Signal- och bildbehandling TSBB14

TMS136. Föreläsning 5

2 Ortogonala signaler. Fourierserier. Enkla filter.

Lab 3. Några slides att repetera inför Lab 3. William Sandqvist

SF1901: Sannolikhetslära och statistik

FOURIERANALYS En kort introduktion

Institutionen för data- och elektroteknik Tillämpad digital signalbehandling Veckoplanering för signalbehandlingsteorin

Datorbaserad mätteknik

Laplace, Fourier och resten varför alla dessa transformer?

Laborationsrapport. Kurs El- och styrteknik för tekniker ET1015. Lab nr. Laborationens namn Lik- och växelström. Kommentarer. Utförd den.

x(t) = sin(ω 0 t) (1) b) Tillåt X(ω) att innehålla diracimpulser (en generalliserad funktion). Vilken signal x(t) har spektrumet X(ω)?

Lab 1 Analog modulation

Signal- och bildbehandling TSBB03

Lösningar till tentamen i Transformmetoder okt 2007

Föreläsning 1. Repetition av sannolikhetsteori. Patrik Zetterberg. 6 december 2012

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

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

Lösning till tentamen i SF1633 Differentialekvationer I för BD, M och P, , kl

Strömmätning på riktigt

Signal- och bildbehandling TSBB14

Laborationsrapport. Kurs Elinstallation, begränsad behörighet. Lab nr 2. Laborationens namn Växelströmskretsar. Kommentarer. Utförd den.

Signalbehandling Röstigenkänning

LTK010, vt 2017 Elektronik Laboration

Transkript:

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 enkla funktioner Enkla beräkningar, periodiska, integration och derivation ger oftast en annan sinus eller cosinus 2

Olika typer av signaler Deterministisk Stokastisk Periodisk Icke-periodisk Analog Digital Kontinuerlig Diskret 3

Deterministisk/Stokastisk Periodisk/Icke-periodisk Hela signalen kan förutsägas, utifrån en del av signalen En deterministisk signal är oftast periodisk 4

Analog/Digital Kontinuerlig/Diskret Analog Amplitudkontinuerlig Tidskontinuerlig Amplituddiskret Tidskontinuerlig Digital gta Amplitudkontinuerlig Tidsdiskret Amplituddiskret Tidsdiskret 5

Enkel signalanalys Medelvärde mean x t dt T Kontinuerlig signal - integration mean Diskret signal - summering Varians mean T 0 m x i i 0 Beskriver hur mycket funktionen förändras runt medelvärdet 2 var σ T x i xmean T 0 var 2 dt σ 2 i 0 m m x i x mean m 2 6

Amplitudegenskaper för sinussignal En sinusformad signal med periodtiden T och frekvensen f kan beskrivas genom sin amplitud A u t A sin2π f t Man kan enkelt beräkna DC-nivå och effektivvärde RMS för varje periodisk funktion u DC T T 0 u t dt u RMS T T 0 u t 2 dt 7

Effekt i sinussignal Effekt i sinussignal: Effekt i Brus-signal: P U SINUS RMS U 2 RMS R σ P brus 2 σ Vid signalberäkningar sätter man ofta R och får 2 alltså P Brus σ Signal-Brus förhållande: R SNR 2 U RMS 2 R /σ 8

Signalanalys Amplitudanalys Vilka amplituder finns i signalen? Frekvensanalys Vilka frekvenser finns i signalen? 9

Täthetsfunktion Probability Density Function PDF Amplitudtäthetsfunktion y+dy y Sannolikheten att signalen har en viss amplitud i ett intervall y till y+dy dt+ dt2 +... dq lim T T dt dt 2 0

Sannolikheten beror av dy, varför vi inför: Amplitudtäthetsfunktionen: dq p y Vidare sannolikheten att signalens amplitud ligger i intervallet a till b: P a < y < b p y dy b a dy

Några viktiga samband En signals medelvärde mean, expected value och dess effektivvärde eller standardavvikelse σ y medel p y y dy y eff σ y E{} y effektivvärde y eff 2 p {[ y E[ ]] 2 } 2 2 y y ymedel dy σ y E y 2

2 y y p π y 3... arcsin 0.5 0.5 0.5 2 0.5 < y dy dy y p y P 3 3 2 y π π

Cumulative Density Function CDF Integration av PDF Går från 0 till cdf y pdf t dt pdf y d cdf dy 4

Gaussfördelning Kallas också normalfördelning Standard normalfördelning μ0 σ 2 5

Korrelation Används för att hitta en signal i en annan Ett mått på hur lika två signaler är Ett mått på hur lika två signaler är + ] [ ] [ N j k y k x j R + 0 ] [ ] [ k xy j k y k x j R Autokorrelation en signal jämförd med sig själv N + 0 ] [ ] [ N k xx j k x k x j R 6 0 k

Frekvensanalys Exempel.wav 7

Frekvenser i ljudklippet 8

Relation mellan tid och frekvens 5 0.2 9

>99% av signaleffekten i frekvens- Intervallet 0-0.05 20 0.05 Relation mellan tidsplanet och frekvensplanet Smalt i tid brett i frekvens, vice versa 20

Fourierserier Alla periodiska signaler Likspänning ett antal sinus eller cosinus spänningar + + an cos 2 π nf0 t + u t a b sin 2 π nf t 0 n 0 n Man kan visa att varje periodisk tidskontinuerlig signal med periodtiden T kan byggas upp av deltoner. Dessa toner har frekvens k*ω 0 och ω 0 2π / T där k är ett heltal 2

Jämna eller udda Jämna funktioner innehåller bara likspänning och cosinus Symmetri runt y-axeln Udda funktioner innehåller bara likspänning och sinus Symmetri runt både y-axeln och x-axeln 22

Korta pulser Viktiga vid telekommunikation Digitala signaler är ofta korta pulser, och 0 Frekvensspektrat fouriertransformen blir en sinc-funktion sinc x sin πx πx 23

Fourierserie för fyrkantsvåg Ex: Fourier-Serie för fyrkant-våg med frekvens 2 och amplitud 24

Uppdelning i grundton och övertoner N 4 x t sin2 k π t π k k,3,5,... 4 sin2πt + sin6πt + π 3 5 sin0πt +... 25

delton Grundtonen * ω 0 6 deltoner:,3,5,7,9,*ω 0 Tid Tid För att återge snabba förändringar krävs många deltoner För att återge snabba förändringar krävs stor bandbredd 26

ω 0 ω 0 ω 0 27

Tidskontinuerlig Fourierserie t k j e k X t x 0 ] [ ω t k j k X ] [ ω t k j T e t x T k X 0 ] [ ω > < ] [ k X t x xt och X[k] bildar ett Fourier-par 28

Icke-periodiska signaler Periodiska signaler kan användes för att testa funktionen hos ett system, men är inte särskilt intressanta i sig. Teorin för kontinuerliga och tidsdiskreta Fourier-serier i kan emellertid utvecklas till gälla även icke-periodiska signaler. 29

Tidskontinuerlig Fouriertransform x t X j ω 2π e j ω t d ω X jω x t e j ω t dt x t X jω 30

Insignalen är kontinuerlig och icke-periodisk Beskrivningen i frekvensplanet är inte periodisk Beskrivningen i frekvensplanet är ibland svår att beräkna eftersom den bygger på integrering 3

Fast Fourier Transform FFT Frekvensanalys av en okänd signal görs i praktiken alltid med datorstöd. Med datorer är det naturligare att summera istället för att integrera och man bör därför använda en metod som enbart kräver summering och multiplikation. Fast Fourier Transform FFT 32

Analoga signaler? Om signalen är analog måste den först samplas i N st. punkter med tidsintervall T Man kan sedan beräkna frekvensinnehållet i signalen för intervallet 0 till f s [Hz], där f s är samplingsfrekvensen /T 33

Val av samplingstiden T T samplingstiden måste väljas så att att man får minst 2 sampel på varje period av högsta frekvenskomponenten f max i signalen. /T f s >2 f max Om f max inte är känd måste den analoga signalen filtreras så att inga frekvenskomponenter > f s /2 finns kvar vid samplingen. 34

Val av antalet sampel N Om man gör frekvensanalys på N sampel kommer man att kunna beräkna frekvensinnehållet i N st. frekvenser på intervallet 0 till f s. Frekvensupplösningen blir f s /N [Hz]. Vid givet f s styrs alltså valet av antal sampel av den frekvensupplösning man önskar. 35

Laboration A30 MATLAB Intro imorgon MATLAB-stöd på hemsidan Exempel på hemsidan 36