Digitális jelfeldolgozó processzorok oktatása programozó hallgatóknak

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
E-Laboratory practical Teaching for Applied Engineering Sciences   HURO/0901/028/2.3.1 Közös emitteres erősítő jellemzőinek vizsgálata NI ELVIS-II tesztállomással.
Advertisements

Dr. Sudár Sándor egyetemi docens Kísérleti Fizikai Tanszék
I. Informatikai alapismeretek Dabas, november 18.
PIC mikrokontrollerek
Az analóg jelek digitalizálása, az ADC-k típusai működésük.
Menyhért Ákos Nagy Richárd
Mérés és adatgyűjtés levelező tagozat
A mikrovezérlők Áttekintő előadás.
ATMEL AVR mikrokontroller család hardver-felépítése
Digitális képanalízis
Fourier hullámkái Lócsi Levente ELTE Eötvös József Collegium.
Fourier hullámkái Lócsi Levente ELTE Eötvös József Collegium.
Virtuális méréstechnika Mingesz Róbert 1. óra szeptember 5.
Ez a dokumentum az Európai Unió pénzügyi támogatásával valósult meg. A dokumentum tartalmáért teljes mértékben Szegedi Tudományegyetem vállalja a felelősséget,
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,
Ez a dokumentum az Európai Unió pénzügyi támogatásával valósult meg. A dokumentum tartalmáért teljes mértékben Szegedi Tudományegyetem vállalja a felelősséget,
Debreceni Egyetem Műszaki Kar
Légtechnikai szakasz szabályozása Honeywell Excell 50 típusú szabályozóval Parti Gábor Ványi Zsolt.
Informatika.
Digitális rendszerek I. c
Radványi Mihály Gergely Sándor Alpár Antal 2006
PIC processzor és környezete
CISC - RISC processzor jellemzők
Alapfogalmak I. Adat: fogalmak, tények, jelenségek olyan formalizált ábrázolása, amely emberi vagy gépi értelmezésre, feldolgozásra, közlésre alkalmas.
TÖRTÉNETI ÁTTEKINTÉS TÁVIRATOZÁS A TÁVBESZÉLÉS KEZDETEI
Ez a dokumentum az Európai Unió pénzügyi támogatásával valósult meg. A dokumentum tartalmáért teljes mértékben Szegedi Tudományegyetem vállalja a felelősséget,
Példák a Fourier transzformáció alkalmazására
Számítástechnikai szoftver üzemeltető
Négyrotoros pilóta nélküli helikopter fedélzeti elektronikai rendszere
Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék
Atmega128 mikrokontroller programozása
A PLC és használatának előnyei
BMF-NIK-IAR Macska Nagy Krisztina Kancsár Dániel Sipos Péter.
Új technológiák elterjedésének modellezése
Analóg digitális átalakítás
Digitális jelfeldolgozás
Kísérletezés virtuális méréstechnika segítségével 2010 március
Tájékoztatás & Bevezetés
Mikroprocesszor.
Hangszerkesztés elmélet
IT ALAPFOGALMAK HARDVER.
Mérnöki tervezés december Hangelemző rendszer fejlesztése Symbian OS-re Hegedűs Iván Mihály Pázmány Péter Katolikus Egyetem Információs Technológiai.
Jelfeldolgozás alapfogalmak
Jelek mintavételezése Mingesz Róbert
SZTE Műszaki Informatika Tanszék Középiskolai bemutató
Szabályzó tervezése intelligens kamerával
Mikroprocesszorok Működés.
Kommunikáció-technológia specializáció
1 Számítógépek felépítése 13. előadás Dr. Istenes Zoltán ELTE-TTK.
IT ALAPFOGALMAK HARDVER.
Piramis klaszter rendszer
FARKAS VIVIEN. MINTAVÉTELEZÉSI FREKVENCIA  A digitalizálás során használt legfontosabb minőségi tényező a mintavételezési frekvencia, vagy mintavételezési.
Virtuális műszerek felépítése.
PIC mikrokontroller.
Számítógépes szimuláció Első előadás Gräff József.
Léptetőmotorvezérlés L298N motorvezérlővel és Arduino Pro Minivel – lakásba beépíthető elektromos redőnyszerkezet Készítette: Frankó Tamás MI2004N Kovács.
1 Műszaki kommunikáció 8. előadás vázlat Dr. Nehéz Károly egyetemi adjunktus Miskolci Egyetem Alkalmazott Informatikai Tanszék.
Ex-LH, Ex Libris bemutatkozás
Hardver ismeretek: Hordozható számítógépek.
KŐZETFIZIKAI VIZSGÁLATOK SZÁMÍTÓGÉPES MÉRŐRENDSZERREL
Programozott vezérlések Mitsubishi PLC programozás
Számítógépes szimuláció
Információtechnológia
A berendezés tervező korszerű eszköztára
A programozható mikrokontroller
Gyakorlatok WoS Core Collection és Scopus
Segédlet a Kommunikáció-akusztika tanulásához VIHIAV 035
A számítógép működésének alapjai
Digitális hangtechnikaH
Előadás másolata:

Digitális jelfeldolgozó processzorok oktatása programozó hallgatóknak Dr. Szabó István, Harasztosi Lajos, Guta Gábor Debreceni Egyetem, Szilárdtest Fizika Tanszék

Oktassunk DSP-t ? Mi a DSP jelentése és jelentőssége? A kurzus felépítése A hallgatói projektek szerepe

Mi a DSP? A DSP a Digital Signal Processing vagy Digital Signal Processor betûszó rövidítése, ami magyarul digitális jelfeldolgozást illetve Digitális jelfeldolgozó Processzort jelent. Napjainkra egyre nagyobb jelentõsége van, mind a tudományterületnek, mind az erre tervezett processzoroknak. A DSP processzorok megtalálhatóak a mobiltelefonoktól, MP3 lejátszótól kezdve az orvos diagnosztikai eszközökön át a PC-k ig szinte mindenütt.

Mi a DSP? Analóg jelfeldolgozás Digitális jelfeldolgozás DAC ADC 1010 kicsit hangos Analóg jelfeldolgozás Digitális jelfeldolgozás ADC DSP DAC 1010 1001

A DSP processzor jellemzői Gyors aritmetika (összeadás és szorzás) Gyors adatmozgatás (Harward architektura) Belső perifériák (Analóg, digitális, időzítők) Különleges címzési módok (bitfordított, ciklikus)

A kurzus felépítése Jelfeldolgozás Programozás Elektronika F2632 Digitális jelfeldolgozás és jelfeldolgozó processzorok Tematika Lineáris rendszerek és jellemzőik. Fourier sorok, Fourier transzformáció. Konvolúció, Dekovonlúció. Analóg digitális átalakítók. Digitális szűrők. DFT-FFT. Tömörítés. Digitális jelfeldolgozó processorok (DSP*) Felépítés, sajátságok, címzési módok, utasításkészlet, memória modellek. Valós idejű jelfeldolgozás DSP processzorokkal. Az előadásokhoz kapcsolódó gyakorlatok során egy fejlesztő rendszer (DSK) segítségével mintafeladatok megoldásán keresztül sajátítható el a DSP processzorok programozása és alkalmazása: Ismerkedés a DSK rendszerrel, A/D-D/A átalakító vezérlése, FIR és IIR szűrők, FFT, tömörítés: valós idejű kódolás és dekódolás. Jelfeldolgozás Programozás Elektronika

Jelfeldolgozás Minatvételezés és digitalizálás, a mintavételezési tétel Jelek statisztikus jellemzése Az idő és a frekvencia tér kapcsolata: Fourier sorok, Fourier transzformáció. Diszkrét Fourier transzformáció, FFT. Lineáris rendszerek, Konvolúció, szűrés Digitális szűrők (impulzus és frekvencia válasz) FIR, IIR Szűrőtervezés, A Z- és a Laplace transzformáció Jel kódolás és moduláció Tömörítési technikák: beszéd, zene, kép, videó

Programozás A processzor felépítése, utasítás készlete, címzési módok A fejlesztő rendszer elemei és használatuk A belső perifériák programozásával egyszerű hardwares feladatok (Digitális I/O: led villogtatása, digitális bemenet olvasása) jelgenerálás (PWM: timer: szinusz generálás és vizsgálat)    FFT (speciális címzési módok: gyors fourier transzformáció megvalósítása)    szűrés (ADC: FIR, IIR szűrők tervezése és megvalósítása)    kommunikáció (SCI, CAN) Motor vezérlési feladat (AC, DC, léptető motor)

Elektronika Az impedancia fogalma, fazorok Passzív analóg szűrők felépítése és jellegzetességei A műveleti erősítő Analóg - Digitális és Digitális - Analóg átalakítók Soros és párhuzamos jeltovábbítási technikák

DSK és a segédáramkörök

Felszereltség 5 TMS320f243 (TI a versenyre) 3 TMS320C31 1 AD-DSP 5 TMS320f2047 (TI f243 helyett) 2 TMS320C5402 (TI) 2 TMS320C6711 (TI) 2 TMS320C6211 (TI) CCS 2.0 (TI) Labview (NI) 5 számítógép (2 Mat-Inf) Oktatási anyagok, programok

A hallgatói projektek szerepe Az ismeretek integrálása Motiváció Csapatmunka, munkamegosztás Alkalmazási lehetőségek feltárása Megmérettetés

Megmérettetés TI DSP and analog challenge 2000 Nevezett: 266 világszerte,74 európai, 1 magyar Beküldte: 241 világszerte,59 európai, 1 magyar Bekerültünk a legjobb tizenötbe! (UDDSPG) Canada,China,Hungary,Indonesia,Japan, Japan, Israel,Singapore,South Africa, Sweden, Taiwan, United Kingdom,United States Az első három Israel,United States,Japan

A versenymű Implementing a Speedometer for Walking and Running with the TMS320F243 DSP Controller University of Debrecen Gábor Guta, Attila Érsek, Norbert Gosztonyi, Sándor Melo, Dr. István Szabó

A hardware

Csapatmunka

Tesztelés

A szenzor: MEM gyorsulásmérő Mikro Elektrom Mechanikai Szenzor 0.1 mikrogram tömeg 1,3 mikron távolság a lemezek közt 2 nanometeres érzékenység

A jelek (séta és futás)

Egy kis biomechanika

Oktassunk DSP-t ! Az egyik legdinamikusabban informatikai ágazat Izgalmas megoldásra váró problémák Alapvetően interdiszciplináris, csapatmunkát kíván Alkalmazás és projekt orientált megközelítés Egy eredményesen megoldott hallgatói projektből megszülethet egy jól használható kutatási eszköz vagy egy sikeres termék.