A LabVIEW használata az oktatásban

Az előadások a következő témára: "A LabVIEW használata az oktatásban"— Előadás másolata:

1 A LabVIEW használata az oktatásban
A LabVIEW alapjainak oktatása Spektrum számolása Mingesz Róbert, Vadai Gergely 2013. május 24.

2 Tartalom A LabVIEW alapjainak oktatása Szorgalmi feladat
Spektrum számolása Feladatok megoldása Jegyzőkönyv

3 A LabVIEW alapjainak oktatása

4 Közösen elmutogatós módszer
Előnyök: Egyszerű Hátrányok: Mindenki más sebességgel haladna Ha valaki lemarad, nem tudja behozni Többiek unatkoznak Felhasználás: Környezet bemutatása, alap feladatok

5 Lépésenként példák Írásban, részletesen leírva + közös megvalósítás
Előnyök: Nem gond, ha valaki lemarad Mindenki haladhat a maga ritmusában Hátrányok: Néha nehéz összeegyeztetni, ha a tanár más ütemben halad Nehéz új feladatokra alkalmazni a tudást Tananyag hosszú előkészítése

6 Projektek / feladatok Kiadott projektek/feladatok önálló megoldása
Előnyök: Mindenki a saját ütemében haladhat Rengeteg kihívás → mélyebb megértés Hátrányok: Tananyag előkészítése A hallgatók számára mindig könnyű megtalálni a szükséges eszközöket, módszereket

7 Online oktatóvideók Önálló feldolgozáshoz Előnyök:
Bármilyen témára megtalálhatjuk Hátrányok: Unalmasak Sokszor olyan eszközöket kíván, amik nem érhető el

8 Online leírások, példák, fórum
Önálló feldolgozáshoz, problémamegoldáshoz Előnyök: Bármilyen témára megtalálhatjuk Hátrányok: Nehéz megtalálni amit keresünk Nem egyenletes színvonal

9 Beépített példák Egy új funkció megismeréséhez Előnyök:
Minden funkcióhoz van Működőképesek Hátrányok: Néha túl bonyolultak Olyan elemeket is használhatnak, amiket egyébként nem lehet megtalálni

10 Könyvek Önálló tanuláshoz Előnyök Koherens, jól követhető Hátrányok
Unalmas (sok részét már ismerni fogjuk) Nehezen hozzáférhetők

11 Hivatalos LabVIEW tanfolyamok
LabVIEW Core 1 (370 eFt) LabVIEW Core 2 (370 eFt) LabVIEW Core 3 (370 eFt) LabVIEW Connectivity course (250 eFt) LabVIEW Performance course (250 eFt) LabVIEW Real-Time 1 és 2 (250 eFt/db) Data Acquisition and Signal Conditioning Tananyagok: 70 eFt/db

12 NI hivatalos vizsgák NI LabVIEW Certifications Certified LabVIEW Associate Developer Certified LabVIEW Developer Certified LabVIEW Architect

13 NI Certified LabVIEW Associate Developer
CLAD LabVIEW Core 1 és 2 anyaga Fél év LabVIEW fejlesztési gyakorlat Teszt, 1 óra NI Days: Ingyen vizsgalehetőség 2 évente meg kell újítani

14 LabVIEW és az oktatás

15 K12Lab http://k12lab.com/ Kész feladatok
Videók, felhasználók alkotásai

16 LabVIEW versenyek http://hungary.ni.com/labview-verseny
Ságvári: 2. helyezés

17 Szorgalmi feladat

18 Spektrum számolása

19 Jelek mintavételezése
dt: – mintavételi időköz fs = 1/dt – mintavételi frekvencia

20 Fourier reprezentációk

21 Spektrum f0 – DC jelszínt df – frekvencia felbontás
fi = i ∙ df – kiválasztott frekvencia ∆𝑓= 1 𝑇 mérés = 1 𝑁∙∆𝑡

22 DFT Teljesítménysűrűség spektrum: 𝑋 𝑘 2 ∆𝑓
𝑋 𝑘 = 1 𝑁 𝑗=0 𝑁−1 𝑥 𝑗 ∙ 𝑒 −i∙2𝜋∙ 𝑗∙𝑘 𝑁 𝑥 𝑗 = 1 𝑁 𝑘=0 𝑁−1 𝑋 𝑘 ∙ 𝑒 i∙2𝜋∙ 𝑗∙𝑘 𝑁 𝑥 𝑗 =𝑥(𝑗∙∆𝑡) – mintavételezett jel 𝑋 𝑘 =𝑋(𝑘∙∆𝑓) – frekvenciatartománybeli reprezentáció (spektrum, az amplitúdó fele) Teljesítménysűrűség spektrum: 𝑋 𝑘 2 ∆𝑓

23 Négyszög ablakfüggvény

24 Hanning ablakfüggvény

25 Waveform Kezdőidő (dátum/relatív idő) ( t0 ) Mintavételi időköz ( dt )
Kitérés ( Y ) Clusterrel helyettesíthető

26 Waveform paletta

27 Waveform generálása Signal processing / Wfm Generation

28 Mintavételezés paraméterei (Sampling info)
Mintavételi frekvencia ( Fs ) Minták száma ( #s , tipikusan kettő hatvány)

29 PSD számolása Signal processing / Wfm Measure

30 Teljesítménysűrűség spektrum
Kezdő frekvencia ( f0=0 ) Frekvencia-feloldás ( df ) Amplitúdó ( magnitude )

31 Amplitúdó spektrum számolása
Signal processing / Wfm Measure

32 Tömb feldarabolása

33 Intensity Graph Fogadott adattípus: 2D tömb

34 1. feladat Hozzon létre egy háromszögjelet, majd számolja ki a négyzetét! A jel paraméterei: frekvencia: 10 Hz, mintavételi frekvencia: 10 kHz, minták száma Ábrázolja mindkét jelet egy grafikonon, úgy, hogy jól látszódjon az eredmény! Számolja ki mindkét jel amplitúdó-spektrumát (magnitude), és ábrázolja őket egy grafikonon 0 és 100 Hz között.

35 1. feladat Mi a különbség a két jel között? Milyen különbséget látunk, ha az y tengely (magnitúdó) logaritmikus? Miért nem csak 10 Hz-nél látunk bármit a spektrumban? Mit jelent a spektrum 0- nál felvett értéke? Miért nem éles vonalakat látunk? Hogy lehetne ezen segíteni? A vi előlapot megfelelően alakítsa ki, a feliratok legyenek informatívak (a tengelyfeliratok is)!

36 2. feladat A mellékelt LVO8.SampleSignal.vi egy minta jelet ad vissza, valamint a hozzá tartozó paramétereket (mintavételi frekvencia, minták száma). Készítsen olyan programot, amely kiszámolja a jel teljesítménysűrűség-spektrumát (PSD).

37 2. feladat A program előlapján lehessen választani, hogy milyen ablakfüggvényt használunk, valamint azt, hogy decibel (logaritmikus) vagy normál (lineáris) skálán szeretnénk-e látni az eredményt. A program előlapját megfelelően feliratozza! Magyarázza meg, a látott spektrumot! Milyen különbséget lát a lineáris és a logaritmikus skálán való megjelenítés között? Történt-e „hiba” a mintavételezés során?

38 3. feladat Egy ciklusban darabolja fel a teljes jelet mintából álló darabokra. Számolja ki az egyes darabok spektrumát, majd az (időfüggő) eredményt jelenítse meg egy Intensity Graph-on!

39 3. feladat A program legyen képes mind lineáris, mind decibeles skálán megjeleníteni az eredményt! (Megjegyzés: lineáris skála esetén célszerű ha a z tengely autoskálán van, decibeles skála esetén pedig – 60 db min és 0 db max az ideális beállítás). Miben különbözik a kép lineáris és decibeles skálán? Magyarázza meg mit lát a spektrumban!

40 4. feladat Kíváncsiak vagyunk, hogyan változik a jel teljesítménye az 1024 Hz-hez tartozó frekvencián. Hogyan kaphatjuk meg a jel teljesítményét az adott pontban? Készítsen (a hármas feladaton alapuló) programot, mely ábrázolja ennek időbeli változását. Hogyan magyarázza ez a jel a korábbi spektrumokat?