Zajgenerátor.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Lineáris regressziós MODELLEK
Advertisements

Összetett kísérleti tervek és kiértékelésük:
I. előadás.
II. előadás.
1 -40dB 20dB -20dB 0dB f h -2f h -1 fhfh f h +1 eheh v ≤ e h -e z -4.07dB A TETRA BÁZISÁLLOMÁS VEVŐBERENDEZÉSÉNEK AZ ANALÓG KÁBEL- TV SUGÁRZÁSSAL SZEMBENI.
Gábor Dénes Főiskola Informatikai Rendszerek Intézete Informatikai Alkalmazások Tanszék Infokommunikáció Beszédjelek Házman DIGITÁLIS BESZÉDJEL ÁTVITEL.
Szélessávú jelfeldolgozás kihívásai Készítette : Fürjes János.
QAM, QPSK és OFDM modulációs eljárások
Híradástechnika könyv old.
4. Folytonos wavelet transzformáció (CWT) –folytatás
Hang és fény (Akusztika, fénytechnika)
1. Bevezetés a waveletekhez (folytatás)
Feladatok Mikro és nanotechnika pót ZH-ra na meg pótpótZH-ra 
Matematikai Statisztika VIK Doktori Iskola
Lineáris és nemlineáris regressziók, logisztikus regresszió
Zajok és véletlen jelenségek interdiszciplináris területeken való alkalmazásának kutatása és oktatása. TÁMOP A/2-11/ KLJN kommunikációs.
Ez a dokumentum az Európai Unió pénzügyi támogatásával valósult meg. A dokumentum tartalmáért teljes mértékben Szegedi Tudományegyetem vállalja a felelősséget,
Virtuális méréstechnika Spektrum számolása 1 Mingesz Róbert V
Főkomponensanalízis Többváltozós elemzések esetében gyakran jelent problémát a vizsgált változók korreláltsága. A főkomponenselemzés segítségével a változók.
Becsléselméleti ismétlés
Analóg jelek digitalizálása
Veréb Tamás Kiselőadás témája: Hangkártyák
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. IX.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Idősorok elemzése.
Statisztika II. VI. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. IX.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Idősorok elemzése.
Speciális tranzisztorok, FET, Hőmodell
Adaptív jelfeldolgozás Rádiócsatorna kiegyenlítése
Fizika 5. Hangtani alapok Hangtan.
Számítógépes hálózatok I.
Fizika 3. Rezgések Rezgések.
Soros kapcsolás A soros kapcsolás aktív kétpólusok, pl. generátorok, vagy passzív kétpólusok, pl. ellenállások egymás utáni kapcsolása. Zárt áramkörben.
Regresszióanalízis 10. gyakorlat.
Kvantitatív módszerek 7. Becslés Dr. Kövesi János.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VI.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Regresszióanalízis.
Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor
Zajok és véletlen jelenségek interdiszciplináris területeken való alkalmazásának kutatása és oktatása. TÁMOP A/2-11/ Műszerelektronika.
22. Távközlő Hálózatok előadás nov Az információközlő hálózatok alapismeretei 2 Az információközlő hálózati technológiák áttekintése 3.
Távközlő Hálózatok 24. előadás 9. Jelátviteli és forgalmi követelmények Németh Krisztián BME TMIT máj. 16. A. K. Erlang.
A statisztikai próba 1. A munka-hipotézisek (Ha) nem igazolhatók közvetlen úton Ellenhipotézis, null hipotézis felállítása (H0): μ1= μ2, vagy μ1- μ2=0.
A hangerősség Hlasitosť
Gyengén nemlineáris rendszerek modellezése és mérése Készítette: Kis Gergely Konzulens: Dobrowieczki Tadeusz (MIT)
Idősor elemzés Idősor : időben ekvidisztáns elemekből álló sorozat
Hipotézis vizsgálat (2)
Alapsokaság (populáció)
Várhatóértékre vonatkozó próbák
 Farkas György : Méréstechnika
 Farkas György : Méréstechnika
I. előadás.
Virtuális Méréstechnika Sub-VI és grafikonok 1 Makan Gergely, Vadai Gergely v
Mérés és adatgyűjtés laboratóriumi gyakorlat - levelező Sub-VI és grafikonok 1 Mingesz Róbert V
A kombinációs táblák (sztochasztikus kapcsolatok) elemzése
Hangszerkesztés elmélet
Zajok és véletlen jelenségek interdiszciplináris területeken való alkalmazásának kutatása és oktatása. TÁMOP A/2-11/ Fehérzaj-generátor.
A hang digitalizálása.
Kommunikációs Rendszerek
Kommunikációs Rendszerek
Valószínűségszámítás II.
Adatátvitel elméleti alapjai
FARKAS VIVIEN. MINTAVÉTELEZÉSI FREKVENCIA  A digitalizálás során használt legfontosabb minőségi tényező a mintavételezési frekvencia, vagy mintavételezési.
Mintavételi hiba, hibaszámítás
Dokumentum generálás LabVIEW-ban Mérnök informatikus Farkas András.
LabVIEW 2009 SP1 telepítése, funkcióinak megismerése Hallgatói tudományos és szakmai műhelyek fejlesztése a Dunaújvárosi Főiskolán TÁMOP-4.2.2/B-10/
ELQ 30A+ egyoldalas manuális mérései
Szinuszos vivőjű hírközlési rendszerek
Lineáris regressziós modellek
Telekommunikáció Mészáros István Mészáros István
II. előadás.
A hang digitalizálása.
Gazdaságinformatikus MSc
3. Varianciaanalízis (ANOVA)
Előadás másolata:

Zajgenerátor

Additív zajok A zaj egy olyan nemkívánatos zavarójel, amely a hasznos jelre szuperponálódik, és elfedi annak információtartalmát. Az idegen eredetű hatások (áthallások, termikus, ipari zajok stb.) általában bonyolult, nemlineáris kapcsolatok útján befolyásolják az átviteli rendszeren áthaladó hasznos jelet. Mivel a zajok a jelhez hozzáadódnak, ezért additív zajoknak nevezik. u(t) = ujel(t) + uzaj(t) A zaj különbözik a torzítástól, hiszen: zaj akkor is van, ha éppen nincs jel; a zaj nem változtatja meg az információs jelalakot, hanem hozzáadódik; a torzítás előre kalkulálható, és okának ismeretében felszámolható. Az analóg jeleket leggyakrabban additív, Gauss-eloszlású, sávhatárolt fehérzaj terheli, mely amplitúdójának várható értéke nulla. A képen a fűrészfog jelhez hozzáadódott fehér zaj látható.

Zajok effektív értéke Ha egy l nagyságú egyenáramú jelre egy s szórású Gauss eloszlású zaj szuperponálódik, akkor e jel teljesítménye:   (l+x)2G(x)dx=l2+s2=P=+P~ A jel teljesítménye az egyen- és váltakozóteljesítmények összege. A zaj effektív értékének méréseként kapott mennyiség (teljesítmény) a szórásnégyzettel megegyezik l=0 esetén.

Zaj sávszélesség A B sávszélességen belül a frekvencia-összetevők energiasűrűsége konstans. Ha tehát ismerjük az értékét, vagyis az 1 Hz sávszélességre jutó zajteljesítmény n0 nagyságát, akkor a B sávszélességű fehér zaj teljesítménye az alábbi összefüggésből számolható:   Pza j= n0 B A legkönnyebben definiálható szélessávú zaj a fehér zaj (white noise). A szélessáv terjedelme definíció szerint 20 Hz-től 20 kHz-ig tart, ebben a tartományban érkézeljük ugyanis a hangokat.

LabView Fehér zajjal terhelt jel. Functions/Express/Signal Amalysis – Simulate Signal input paramétere: – Zajszint A jelalak jelen esetben: Signal type: DC egyenáram. Properties – Configure Simulate Sinal – Add Noise Noise type: – Gaussian White Noise

LabView A zaj paramétereinek bemutatása I.: Functions/Express/Signal Amalysis – Tone Mesurements A VI kiszámolja a pillanatnyi minta: – amplitúdóját – frekvenciáját – fázisát

LabView A zaj paramétereinek bemutatása II.: A VI kiszámolja a pillanatnyi minta: – szórását – módusát – varianciáját – ferdeségi együtthatóját

LabView A zajgenerátor.vi, mint sub VI: input paramétere: – Zajszint output paraméterei: – a minta szórása – a minta módusa – a minta varianciája – a minta ferdeségi együtthatója

LabView – Front Panel

LabView – Block Diagram