birim daire üzerindeki z = e jω değerlerinde hesaplanması yöntemiyle bulunabiliri. Ancak, sayısal işaret işlemenin pratik uygulaması, sonsuz bir x(n)
|
|
- Göker Alpay
- 5 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Bölüm 7 AYRIK-FOURİER DÖNÜŞÜMÜ
2 14 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü 7.1 GİRİŞ Ayrık x(n) dizisinin Fourier dönüşümü, z-dönüşümü X(z) nin birim daire üzerindeki z = e jω değerlerinde hesaplanması yöntemiyle bulunabiliri. Ancak, sayısal işaret işlemenin pratik uygulaması, sonsuz bir x(n) dizisinin saklanması ve sürekli Ω frekansının değerlendirilmesi olanaksız olan sayısal donanımlar üzerinde yapılır.
3 7.1. Giriş 15 Sayısal işaretler için Fourier dönüşümünün kullanılması uygun değildir. Frekansın analog olarak gösterilmesi ve sonsuz sayıda örneğin gerekmesi, bu uygunsuzluğun temel nedenleridir. Bu güçlüklerden dolayı, Fourier dönüşümünün işaret işlemedeki önemi dikkate alındığında daha pratik bir dönüşüm tanımlamak gerekmektedir. Birim daire etrafında düzgün aralıklı N frekans noktası (Ω k ) ve x(n) dizisinin N örneği için tanımlanan bu yeni dönüşüm, Ayrık-Fourier dönüşümü (AFD) olarak adlandırılır.
4 16 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü Tersi de alınabilen bu dönüşümün önemli özellikleri vardır. En önemlisi, iki AFD nin çarpımının zaman domeninde karşılığının dizilerin konvolüsyon toplamı olmasıdır. Ayrıca, birçok spektrum analiz yöntemi AFD ye dayanmaktadır [1-3].
5 7.2. Ayrık-Fourier Dönüşümünün Tanımı AYRIK-FOURİER DÖNÜŞÜMÜNÜN TANIMI
6 18 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü Periyodik İşaretlerin Örneklenmesi Şekil 7.1 in sol sütununda, verilen bir x(t) işaretinin önce örneklenip sonra periyodik duruma getirilmesi gösterilmektedir. Zaman dönemindeki bu operasyonların frekans domeni karşılıkları, Şekil 7.1 in sağ sütununda görülmektedir. Periyodik sayısal işaretin Fourier dönüşümü AFD (ya da ayrık Fourier Serisi) olarak tanımlanır. (0, NT) aralığında örneklenmiş x(nt) = x(t)δ T (t) dizisinin Fourier serisi katsayılarını X k olarak verelim. X k şu şekilde elde
7 7.2. Ayrık-Fourier Dönüşümünün Tanımı 19 edilir. X k = 1 NT NT 0 x(t)δ T (t)e jk(2π/nt)t dt (7.1) T örnekleme aralığı ve N örnek sayısı olduğuna göre NT N 1 x(t)δ T (t)dt = T x(nt) (7.2) 0 eşitliğinden yararlanarak (7.1) şöyle yazılabilir: X k = 1 N 1 x(nt)e jk(2π/n)n (7.3) N n=0 n=0 X k, Fourier serisi katsayısı x k nın yaklaşığıdır. Yani, X k x k
8 20 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü olur. Buradaki X k lar AFD değerleridir. Eğer mümkünse, her dönüşümün tersinin alınabilmesi istenir. Yani, X k değerleri verildiğinde x(n) dizisi bulunabilmelidir. Burada, N adet x(n) örneği N adet X k değerini ürettiği için, AFD nin tersinin de olmasını beklemek normaldir. Gerçekten, ters ayrık-fourier dönüşümü vardır. N = 0, 1, 2,..., N 1 için ters AFD şöyle tanımlanır: x(n) = N 1 k=0 X k e jk(2π/n)n (7.4)
9 7.2. Ayrık-Fourier Dönüşümünün Tanımı 21 Zaman Domeni x(t) 1 Frekans Domeni X(w) A ÖRNEKLEME 0 L t d (t) T 1 0 T2T t Tablo 5.2 (13) - w 0 2p T 0 * 0 d (w) w 0 w 0 w w w 0 = 2p T x(nt)=x(t) d (t) T (6.21) X w (w) 0 B PERIYODIKLIK... d (t) P 0 T2T t * -P 0 P=NT t Tablo 5.2 (13) w 0 - w 0 w 2p P d (w) w P 0 w P 2w P w P = 2p P w x (nt) P (6.8) 2p X (k 2p w ) P 0 P 2p P B -P 0T 2T P=NT t - 2p T N 2p T w Şekil 7.1 Ayrık-Fourier dönüşümünün grafiksel gösterilimi.
10 22 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü (7.4) daki ifadenin sağlaması, (??) denkleminde yerine konularak gerçekleştirilebilir. (??) ve (7.4) ifadeleri ayrık-fourier dönüşümü (AFD) çifti olarak adlandırılır.
11 7.2. Ayrık-Fourier Dönüşümünün Tanımı 23 Aıklama 7.1 Literatürde (??) deki 1/N terimi, (7.4) ifadesinde toplamın önünde kullanılmaktadır. O halde AFD ikilisi şu biçimde yazılabilir. x(n) = 1 N N 1 k=0 X k e jk(2π/n)n (7.5a) X k = N 1 n=0 x(n)e jk(2π/n)n (7.5b) Ayrıca literatürde bazen X k nın pozitif üstel fonksiyon ve buna karşı düşen x(n) nin de negatif üstel fonksiyon yardımıyla tanımlandığı görülmektedir. 1/N terimi yine denklemlerden herhangi biriyle birlikte kullanılabilir.
12 24 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü Dik Fonksiyon Açılımı AFD, direkt olarak dik fonksiyon açılımı olarak da tanımlanabilir. x(0), x(1), x(2),..., x(n 1) olarak verilen N noktalı karmaşık sayı dizisi, dik açılım yardımıyla şöyle yazılabilir: x(n) = 1 N = 1 N N 1 k=0 X k W nk N [ X 0 + X 1 W n N X pw pn N ] X N 1 W (N 1)n N (7.6) Burada, W N = e j(2π/n) (7.7)
13 7.2. Ayrık-Fourier Dönüşümünün Tanımı 25 olarak tanımlanmaktadır. (7.6) denkleminde kullanılan dik fonksiyonların Φ k (n)= WN nk, k = 0, 1, 2,..., N 1 olduğu görülmektedir. Gerçekten dik fonksiyon tanımından < Φ k (n), Φ p (n) > = N 1 n=0 W n(k p) N = 1 W(k p)n N 1 W (k p) N = N p = k için 0 p = k için (7.8)
14 26 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü bulunabilir. AFD katsayıları olan X k ların elde edilmesi için (7.6) in her iki yanı W nk N N 1 n=0 ile çarpılıp n değişkenine göre toplamı alınır. x(n)wn nk = 1 N 1 N 1 X N p W pn N W N nk = 1 N n=0 N 1 p=0 p=0 N 1 X p n=0 W (k p)n N (7.8) daki diklik koşulu kullanılarak (7.9) in sağ tarafı X k olur. (7.9) X k = N 1 n=0 x(n)w nk N (7.10)
15 7.2. Ayrık-Fourier Dönüşümünün Tanımı 27 Benzer biçimde X k kümesinin de x(n) değerlerini vereceği gösterilebilir. Yani, x(n) = 1 N N 1 k=0 X k W nk N (7.11) olarak bulunur. (7.10) ve (7.11) deki X k ve x(n) nin ortak özelliği periyodik olmalarıdır. X k+n = X k (7.12) x(n + N) = x(n) (7.13)
16 28 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü rnek 7.1 Aşağıdaki ayrık-zamanlı x(n) dizisi için AFD hesaplayalım. x(n) = e an ; n = 0, 1, 2,..., N 1 için 0 ; n < 0 ve n N için (7.14) k = 0, 1, 2,..., N 1 için AFD katsayıları X k = = = N 1 n=0 N 1 e an W nk N e an e j(2π/n)nk n=0 N 1 e (a+j(2πk/n))n n=0 (7.15)
17 7.2. Ayrık-Fourier Dönüşümünün Tanımı 29 olarak bulunur. Öte yandan, N 1 ve n=0 y n = 1 yn 1 y (7.16) e (a+j(2πk/n))n = e an e j2πk = e an (7.17) özellikleri kullanarak X k şöyle yazılabilir. 1 e X k = an 1 e a e j(2πk/n) (7.18)
18 30 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü 7.3 AFD TEMEL ÖZELLİKLERİ
19 7.3. AFD Temel Özellikleri Doğrusallık Özelliği AFD doğrusal bir dönüşümdür. Eğer X k ve Y k sonlu uzunluktaki x(n) ve y(n) işaretlerinin AFD ise, z(n) = ax(n) + by(n) (7.19) işaretinin AFD şöyle bulunur: Z k = ax k + by k (7.20) x(n) ve y(n) nın uzunlukları sırasıyla N 1 ve N 2 ise, z(n) işaretinin uzunluğu N = max(n 1, N 2 ) (7.21)
20 32 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü olarak verilir. Örneğin N 1 > N 2 ise iki AFD N = N 1 için hesaplanır. y(n) işaretine N 1 N 2 kadar sıfır ilavesi ile elde edilecek işaretin AFD Y k dır. Aynı periyotlu (N = N 1 = N 2 ) periyodik işaretler için de (7.19) ve (7.20) denklemleri geçerlidir. Ancak, periyodik işaretler için sıfır ilavesi yöntemi uygulanamaz.
21 7.3. AFD Temel Özellikleri Simetri Özellikleri Gerçel değerlerden oluşan periyodik bir diziye karşı düşen AFD değerleri karmaşık ve periyodiktir. Yani, {x(n)} = {x(0), x(1),..., x(n 1)} (7.22) gerçel değerlerle gösterilen periyodik dizinin periyodu N ise x(n + N) = x(n) (7.23) olur. (7.22) noktalarından elde edilecek AFD değerleri {X k } = {X 0, X 1..., X N 1 } (7.24) karmaşıktır ve periyodiktir. X k+n = X k (7.25)
22 34 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü x(n) işaretinin gerçel olması durumunda (7.24) deki AFD değerleri ayrıca simetri özelliklerine sahip olur. Bu simetri özellikleri yardımıyla, X k katsayılarının sadece yarısının hesaplanması yeterli olacaktır. Gerçel x(n) için bu önemli simetri şöyle bulunabilir: N 1 X k = x(n)e jk(2π/n)n = n=0 N 1 n=0 x(n){cos [k(2π/n)n] j sin [k(2π/n)n]} (7.26) (7.26) den X k nın gerçel bölümünü N 1 Re[X k ] = x(n) cos [k(2π/n)n] (7.27) n=0 olarak gösterelim. N sayısını çift varsayarak,
23 7.3. AFD Temel Özellikleri 35 a) k = N/2 için N 1 Re[X k ] = bulunur. n=0 x(n) cos nπ = N 1 n=0 ( 1) n x(n) (7.28) b) k = (N/2) m için [( ) ] [( ) ] N 2π N 2π cos 2 m N n = cos 2 + m N n yazılabilir. O halde, m = 0, 1,..., (N/2) 1 için Re [ ] [ ] X (N/2) m = Re X(N/2)+m (7.29) (7.30) olacaktır. (7.30) ifadesinden X k nın gerçel bölümünün k = N/2 etrafında simetrik olduğu anlaşılmaktadır. Ayrıca X k nın sanal kısmının
24 36 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü k = N/2 ye göre ters simetrik olduğu gösterilebilir. Im [ X (N/2) m ] = Im [ X(N/2)+m ] (7.31) (7.30) ve (7.31) özelliklerinden ve X (N/2)+m = X (N/2) m; m = 0, 1,..., (N/2) 1 için (7.32) yazılabilir. X (N/2)+m = X (N/2) m (7.33) (7.33), {x(0), x(1),..., x(n 1)} dizisinde bulunan spektral enformasyonun tamamının ilk N/2 AFD katsayısında
25 7.3. AFD Temel Özellikleri 37 bulunduğunu göstermektedir. Buna göre, sadece ilk N/2 AFD katsayısının hesaplanması yeterlidir. N = 8 için, (N/2) = 4 X 4 = X4; X 5 = X3; X 6 = X2; X 7 = X1 N = 7 için benzer şekilde, X 4 = X3; X 5 = X2; X 6 = X1; X 7 = X0 olduğu gösterilebilir. İşaret dizisi x(n) nin karmaşık değerli olması durumunda yukarıdaki simetri özellikleri geçerli değildir.
26 38 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü Zaman ve Frekans Seçiciliğine İlişkin Belirsizlik Prensibi Ayrık-Fourier dönüşümünün belirsizlik prensibi AFD nin zaman ve frekans domenindeki kavramlarıyla ilgilidir. Fizikte ki iyi bilinen belirsizlik ilkesiyle eşdeğerdir. Bu kavram fiziksel özelliklerin bir sonucu olmayıp sadece temel bir matematiksel formülasyonun neticesidir. Periyodu P olan periyodik bir x(t) işaretini T örnekleme aralığı ile örnekleyelim. x(nt), n = 0, 1, 2,..., N 1 şeklinde bir periyot boyunca örnek noktaları elde edilirken, T zaman domenindeki seçiciliği, P = NT olacak biçimde N AFD uzunluğunu yada örnek
27 7.3. AFD Temel Özellikleri 39 noktaların sayısını göstermektedir. Bölüm 6 da tartışıldığı üzere, örneklenmiş periyodik x(n) işaretinin Fourier dönüşümü X(ω) da ayrık ve periyodiktir. Tanımlı olduğu frekans noktaları ω = kω 0, k = 0, 1, 2,..., N 1 dir. Burada temel frekans olan ω 0 = 2π P = 2π NT (7.34) frekans seçiciliği olarak adlandırılır. Frekans domenindeki tekrarlama periyodu AFD analizinde kapsanan frekans aralığına eşittir. Gerçekten, frekans aralığı, Nω 0 = N 2π NT = 2π T (7.35)
28 40 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü olarak bulunur. (??) dan ω 0 T = 2π N (7.36) yazılabilir. N örnek sayısını gösterdiğine göre (7.36) belirsizlik prensibini göstermektedir. Daha açık bir yazımla, (ω 0, frekans seçiciliği) (T, zaman seçiciliği veya örnekleme zamanı)= 2π/N olarak verilen bir sabite eşittir. Eğer nokta sayısı sabitse, birinde yapılan iyileştirme diğerinin aleyhine olacaktır.
29 7.3. AFD Temel Özellikleri Pencereleme ve Sızma Etkisi Sonsuz uzunlukta bir işaret dizisi ile çalışmak imkansız olduğundan tüm işaret analizinde pencereleme kaçınılmazdır. Analiz için işaretin bir bölümü seçilir seçilmez orijinal verinin pencerelendiği söylenebilir. En basit pencereleme tekniğinde verilen işaretin incelenecek bölümü birle, dışarda kalan gözlem dışı aralık ise sıfırla çarpılır. Örneğin bir sinüs veya kosinüs işaretinin sadece bir bölümünü makasla almak bu türden bir pencereleme işlemidir.
30 42 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü Bu işlem sinüs dalgasının sonlu genişlikte birim pencere ile çarpımına eşdeğerdir. Frekans domeninde bu işlemin karşılığı konvolüsyondur. Yani, orijinal işaretin Fourier dönüşümü olan impuls ile pencerenin spektrumunun konvolüsyonu söz konusudur. Pencerenin Fourier dönüşümündeki yan lobları nedeniyle yan bantlarda bir spektrum sızıntısı vardır. Tablo 5.2(7) de dikdörtgen pencere fonksiyonunun oluşturduğu sızıntı görülmektedir. İdeal olarak, makasla kesme yoluyla gerçekleştirilen dikdörtgen pencere sonsuz genişlikte olursa,
31 7.3. AFD Temel Özellikleri 43 spektrum bir impuls biçiminde olacaktır. Bu özel durumda sızıntı etkisi yoktur. Dikdörtgen pencere fonksiyonunun uçlarındaki süreksizliklerin oluşturduğu spektrum dağılımından dolayı, diğer pencere fonksiyonlarını kullanma yoluna gidilir. Pencere fonksiyonları zaman domeninde şekillendirilirken Fourier dönüşümünün frekans domeninde bazı özellikleri sağlaması istenir. Buna göre, pencerenin spektrumu yan loblarda minimum ve esas lobda maksimum enerji taşırken bant genişliği de olabildiğince dar olmalıdır.
32 44 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü Literatürde çok sayıda pencere fonksiyonu mevcuttur [1,5]. Bunlara ilişkin zaman ve frekans domeni ifadeleri Tablo 7.1 de gösterilmiştir. Burada gösterilen pencereler aşağıdaki denklemlerle belirlenir: 1. Dikdörtgen: w R (k) = 1; k N/2 için 0; diğer
33 7.3. AFD Temel Özellikleri 45 Tablo 7.1 Pencere fonksiyonları. Dikdörtgen Hamming Zaman Domeni W (k) R N/2 0 N/2-100 k 0 W (k) H 1 N=26 N= N/2 0 N/2 k Frekans Domeni 20 log log 10 W (f) R W (f) H 1/2 f 1/2 f Üçgen W (k) T 1 N= N/2 0 N/2 k log 10 W (f) T 1/2 f Blackman W (k) B 1 N= N/2 0 N/2 k log 10 W (f) B 1/2 f Kosinüs W (k) C 1 N= N/2 0 N/2 k log 10 W (f) C 1/2 f
34 46 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü 2. Hamming: w H (k) = cos(2πk/n) ; k N/2 için 0 ; diğer 3. Üçgen: w T (k) = 1 (2 k /N) ; diğer 0 ; k N/2 için 4. Blackman: cos(2πk/n) cos(4πk/n) ; k N/2 için w B (k) = 0 ; diğer
35 7.3. AFD Temel Özellikleri Kosinüs: w C (k) = cos(πk/n) ; k N/2 için 0 ; diğer
36 48 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü Aıklama 7.2 Pencereleme orijinal işarete uygulanır. Sıfırlarla genişletilmiş diziye uygulanmaz. Hamming penceresiyle çarpılmış bir kare dalganın Fourier serisi yaklaşıklığı Şekil 7.3 de görülmektedir. Bu spektrum Şekil 7.2 da gösterilen pencerelenmemiş Fourier serisi yaklaşıklığı ile karşılaştırıldığında pencerelemenin etkisi açıkça görülmektedir. Bu örnekte kesim frekansı f c = 2.0 khz olan ideal bir alçak geçiren süzgecin N = 11 terimli Fourier serisi yaklaşıklığı Şekil 7.3(a) da görülmektedir. Gerçekten Hamming penceresinin kullanılması Şekil 7.2(a) da görülen yan bantları
37 7.3. AFD Temel Özellikleri 49 a) Genlik frekans [khz] Genlik b) frekans [khz] Şekil 7.2 Pencerelenmemiş bir kare dalganın (ideal alçak geçiren süzgecin) Fourier serisi yaklaşıklığı; a) N = 11 terim için; b) N = 41 terim için. ortadan kaldırmaktadır. Fourier serisi yaklaşıklığında terim sayısı artırıldığında ideale daha yakın sonuç elde edilmektedir.
38 50 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü Genlik a) frekans [khz] Genlik b) frekans [khz] Şekil 7.3 Hamming penceresi ile çarpılmış bir kare dalganın (ideal alçak geçiren süzgecin) Fourier serisi yaklaşıklığı; a) N = 11 terim için; b) N = 41 terim için. Şekil 7.3(b) de N = 41 terim için Fourier serisi yaklaşıklığı
39 7.3. AFD Temel Özellikleri 51 görülmektedir. Bu yöntem FIR süzgeç tasarım bölümünde ayrıntılı olarak tartışılacaktır.
40 52 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü PROBLEMLER 7.1 {1,1,-1,-1} dizisinin 4-noktalı AFD sini bulunuz. 7.2 Aşağıdaki dizilerin AFD lerini bulunuz. (a) x(n) = δ(n) (b) x(n) = δ(n n 0 ), 0 < n 0 < N
41 Problemler 53 (c) x(n) = c n, n = 0, 1, 2,..., N Analog bir işaret 10 khz frekansında örneklenmektedir. Bu işaretin N = 1024 örneği için AFD X k hesaplanmaktadır. X k ve X k 1 katsayıları arasındaki frekans aralığı nedir? Frekans seçiciliği açısından sonucu tartışınız. 7.4 F k = AFD[ f(n)], k, n = 0, 1, 2,..., N 1 ise, [ AFD f(n)e j(2πnm/n)] = F (M k)modn
42 54 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü olduğunu gösteriniz. 7.5 Aşağıdaki x(n) dizisinin AFD bulunuz. x(n) = sin(2nπ/n); 0 n N Karmaşık x(n) dizisinin AFD sini hesaplayan bir program verilmiş olsun. Bu programı nasıl kullanmalısınız ki ters AFD işlemi aynı program ile hesaplanabilsin (İpucu: Programda değişiklik yapılmayacaktır. Ancak giriş işareti değiştirilebilir). 7.7 x(n) N uzunluklu bir diziyi, X k ise bu diziye karşılık gelen N-noktalı AFD yi belirtsin. AFD işlemini X k = F N {x(n)} olarak gösterelim. AFD işlemini x(n) dizisine l kez
43 Problemler 55 uygulayarak elde edeceğimiz a(n) dizisini bulunuz (l çift bir tamsayı). 7.8 W ln N a(n) = F N {F N {... F N {x(n)}}} = 1 özelliğini kullanarak AFD yi konvolüsyon biçiminde ifade ediniz. 7.9 w H (k) = cos(2πn/n) ; 0 n N 1 için 0 ; diğer olarak verilen Hamming pencere fonksiyonunun N noktalı AFD sini bulunuz
44 56 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü 7.10 x(n) ve y(n) iki gerçel dizi varsayarak AFD[x(n)] = X p AFD[y(n)] = Y p (7.37) AFD[x(n) + jy(n)] = A p olduğuna göre, A p den X p ve Y p nin elde edilebileceğini gösteriniz. O halde, iki gerçel değerli dizinin AFD lerinin (X p ve Y p ) belirlenmesi için, sadece bir karmaşık değerli dizinin AFD sinin (A p ) hesaplanması yeterlidir X k, x(n) dizisinin AFD si ise x c (n) = x(n) cos 2πkn, 0 n N 1 N
45 Problemler 57 x s (n) = x(n) sin 2πkn, 0 n N 1 N dizilerinin N noktalı AFD lerini X k cinsinden bulunuz x(n) N uzunluklu gerçel bir diziyi, X k ise bu diziye karşılık gelen N-noktalı AFD yi belirtsin. N çift bir sayı olduğu ve x(n) nin aşağıda verilen simetri koşulunu sağladığı verilsin. x ( n + N 2 ) = x(n), n = 0, 1,..., N 2 1 Bu simetri uyarınca x(n) dizisinin bir yarısı diğer yarısının eksi işaretli simetriği olmaktadır.
46 58 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü (a) x(n) dizisinin yanlızca tek harmoniklere sahip bir spektrumu olduğunu, yani X k = 0, n çift için olduğunu gösteriniz. (b) Bu spektrumun sadece N/2 tane değeri sıfırdan farklı olmaktadır. Bu değerlerin, x(n) nin karmaşık üstel bir fonksiyonla modülasyonundanü-las-yo-nun-dan elde edilen bir dizinin N/2 noktalı AFD si olarak hesaplanabileceğiniği-ni gösteriniz.
47 Problemler 59 MATLAB UYGULAMALARI M7.1 X k = N 1 n=0 x(n)wn nk, AFD tanımı olarak verilmişti (7.5b). a) Bu işlemi içiçe geçmiş iki for döngüsü kullanarak çözen bir MATLAB fonksiyonu veya m-dosyası yazınız. İç döngü n üzerinden, dış döngü ise k üzerinden indekslenecektir. b) Tek bir döngü kullanarak k nın değerlerini tarayan ve her k değeri için bir vektör iç çarpımı gerçekleştirerek AFD hesaplayan bir program yazınız.
48 60 Bölüm 7. Ayrık-Fourier Dönüşümü c) Tek bir matris çarpımı kullanan bir AFD programı yazınız. MATLAB in içerdiği dftmtx komutunu kullanmayın; kendi AFD matrisinizi yazınız. Bunu örnek olarak, bir[n=0:(n-1)] vektörünün, bir [k=0:(n-1)] vektörüyle dış çarpımına exp komutunu uygulayarak bulabilirsiniz.
Ayrık Fourier Dönüşümü
Ayrık Fourier Dönüşümü Tanım: 0 n N 1 aralığında tanımlı N uzunluklu bir dizi x[n] nin AYRIK FOURIER DÖNÜŞÜMÜ (DFT), ayrık zaman Fourier dönüşümü (DTFT) X(e jω ) nın0 ω < 2π aralığında ω k = 2πk/N, k =
DetaylıZAMAN VE FREKANS DOMENLERİNDE ÖRNEKLEME
Bölüm 6 ZAMAN VE FREKANS DOMENLERİNDE ÖRNEKLEME VE ÖRTÜŞME 12 Bölüm 6. Zaman ve Frekans Domenlerinde Örnekleme ve Örtüşme 6.1 GİRİŞ Bu bölümün amacı, verilen bir işaretin zaman veya frekans domenlerinden
DetaylıB ol um 5 ANALOG IS ARETLER IN SPEKTRUM ANAL IZ I
Bölüm 5 ANALOG İŞARETLERİN SPEKTRUM ANALİZİ 10 Bölüm 5. Analog İşaretlerin Spektrum Analizi 5.1 Fourier Serisi Sınırlı (t 1, t 2 ) aralığında tanımlanan f(t) fonksiyonunun sonlu Fourier serisi açılımı
DetaylıDeney 5 : Ayrık Filtre Tasarımı. Prof. Dr. Aydın Akan Bahattin Karakaya Umut Gündoğdu Yeşim Hekim Tanç
İ. Ü. Elektrik&Elektronik Müh. Böl. İŞARET İŞLEME ve UYGULAMALARI Deney 5 : Ayrık Filtre Tasarımı Prof. Dr. Aydın Akan Bahattin Karakaya Umut Gündoğdu Yeşim Hekim Tanç Deney 5 : Ayrık Filtre Tasarımı 1.
DetaylıDENEY 3: Sürekli ve Ayrık İşaretlerin Fourier Analizi
DENEY 3: Sürekli ve Ayrık İşaretlerin Fourier Analizi AMAÇ: MATLAB ortamında bir işaretin Fourier analizinin yapılması, dönüşümler arasındaki temel farklılıkların görülmesi ve fft, ifft, fftshift gibi
DetaylıSürekli-zaman İşaretlerin Ayrık İşlenmesi
Sürekli-zaman İşaretlerin Ayrık İşlenmesi Bir sürekli-zaman işaretin sayısal işlenmesi üç adımdan oluşmaktadır: 1. Sürekli-zaman işaretinin bir ayrık-zaman işaretine dönüştürülmesi 2. Ayrık-zaman işaretin
DetaylıDENEY 3: DTMF İŞARETLERİN ÜRETİLMESİ VE ALGILANMASI
DENEY 3: DTMF İŞARETLERİN ÜRETİLMESİ VE ALGILANMASI AMAÇ: DTMF işaretlerin yapısının, üretim ve algılanmasının incelenmesi. MALZEMELER TP5088 ya da KS58015 M8870-01 ya da M8870-02 (diğer eşdeğer entegreler
DetaylıAyrık-Zaman Sistemler
Ayrık-Zaman Sistemler Bir ayrık-zaman sistemi, bir giriş dizisi x[n] yi işleyerek daha iyi özelliklere sahip bir çıkış dizisi y[n] oluşturur. Çoğu uygulamalarda ayrık-zaman sistemi bir giriş ve bir çıkıştan
Detaylıİşaret ve Sistemler. Ders 3: Periyodik İşaretlerin Frekans Spektrumu
İşaret ve Sistemler Ders 3: Periyodik İşaretlerin Frekans Spektrumu Fourier Serileri Periyodik işaretlerin spektral analizini yapabilmek için periyodik işaretler sinüzoidal işaretlerin toplamına dönüştürülür
Detaylıİ. Ü. Elektrik&Elektronik Müh. Böl. İŞARET İŞLEME ve UYGULAMALARI
İ. Ü. Elektrik&Elektronik Müh. Böl. İŞARET İŞLEME ve UYGULAMALARI Deney 3 : Frekans Analizi Prof. Dr. Aydın Akan Bahattin Karakaya Umut Gündoğdu Yeşim Hekim Tanç Deney 3 : Frekans Analizi 1. Ayrık Zamanlı
DetaylıSAYISAL İŞARET İŞLEME LABORATUARI LAB 5: SONSUZ DÜRTÜ YANITLI (IIR) FİLTRELER
SAYISAL İŞARET İŞLEME LABORATUARI LAB 5: SONSUZ DÜRTÜ YANITLI (IIR) FİLTRELER Bu bölümde aşağıdaki başlıklar ele alınacaktır. Sonsuz dürtü yanıtlı filtre yapıları: Direkt Şekil-1, Direkt Şekil-II, Kaskad
DetaylıDENEY 3: DFT-Discrete Fourier Transform. 2 cos Ω d. 2 sin Ω d FOURIER SERİSİ
DENEY 3: DFT-Discrete Fourier Transform FOURIER SERİSİ Herhangi bir periyodik işaret sonsuz sayıda sinüzoidalin ağırlıklı toplamı olarak ifade edilebilir: 2 cosω sinω 1 Burada Ώ 0 birinci (temel) harmonik
DetaylıHAFTA 11: ÖRNEKLEME TEOREMİ SAMPLING THEOREM. İçindekiler
HAFA 11: ÖRNEKLEME EOREMİ SAMPLING HEOREM İçindekiler 6.1 Bant sınırlı sürekli zaman sinyallerinin örneklenmesi... 2 6.2 Düzgün (uniform), periyodik örnekleme... 3 6.3 Bant sınırlı sürekli bir zaman sinyaline
DetaylıSAYISAL İŞARET İŞLEME LABORATUARI LAB 3: SONLU DÜRTÜ YANITLI (FIR) FILTRELER
SAYISAL İŞARET İŞLEME LABORATUARI LAB 3: SONLU DÜRTÜ YANITLI (FIR) FILTRELER Bu bölümde aşağıdaki başlıklar ele alınacaktır. z- dönüşümü FIR filtrelerin tasarımı ve gerçekleştirilmesi C ve TMS320C6x kodları
DetaylıSayısal Filtre Tasarımı
Sayısal Filtre Tasarımı Sayısal Filtreler Filtreler ayrık zamanlı sistemlerdir. Filtreler işaretin belirli frekanslarını güçlendirmek veya zayıflatmak, belirli frekanslarını tamamen bastırmak veya belirli
DetaylıAnalog Alçak Geçiren Filtre Karakteristikleri
Analog Alçak Geçiren Filtre Karakteristikleri Analog alçak geçiren bir filtrenin genlik yanıtı H a (jω) aşağıda gösterildiği gibi verilebilir. Ω p : Geçirme bandı kenar frekansı Ω s : Söndürme bandı kenar
DetaylıMekanik Titreşimler ve Kontrolü. Makine Mühendisliği Bölümü
Mekanik Titreşimler ve Kontrolü Makine Mühendisliği Bölümü s.selim@gtu.edu.tr 10.10.018 Titreşim sinyalinin özellikleri Daimi sinyal Daimi olmayan sinyal Herhangi bir sistemden elde edilen titreşim sinyalinin
DetaylıELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ İLETİŞİM LABORATUARI SAYISAL FİLTRELER
SAYISAL FİLTRELER Deney Amacı Sayısal filtre tasarımının ve kullanılmasının öğrenilmesi. Kapsam Ayrık zamanlı bir sistem transfer fonksiyonunun elde edilmesi. Filtren frekans tepkes elde edilmesi. Direct
DetaylıŞekil 1.1 Genliği kuvantalanmamış sürekli zamanlı işaret. İşaretin genliği sürekli değerler alır. Buna analog işaret de denir.
İŞARETLER Sayısal işaret işleme, işaretlerin sayısal bilgisayar ya da özel amaçlı donanımda bir sayılar dizisi olarak gösterilmesi ve bu işaret dizisi üzerinde çeşitli işlemler yaparak, istenen bir bilgi
Detaylı5. Elektriksel Büyüklüklerin Ölçülebilen Değerleri
Elektrik devrelerinde ölçülebilen büyüklükler olan; 5. Elektriksel Büyüklüklerin Ölçülebilen Değerleri Akım Gerilim Devrede bulunan kaynakların tiplerine göre değişik şekillerde olabilir. Zamana bağlı
DetaylıHAFTA 8: FOURIER SERİLERİ ÖZELLİKLERİ. İçindekiler
HAFA 8: FOURIER SERİLERİ ÖZELLİKLERİ İçindekiler 4.4. Fourier serisinin özellikleri... 2 4.4.1 Doğrusallık özelliği (Linearity property)... 2 4.4.2 Zamanda tersine çevirme özelliği (ime Reversal Property)...
Detaylıİşaretler ve Süzgeçleme
İşaretler ve Süzgeçleme Zaman Domeni Süzgeç Genlik V in C R V out Zaman Frekans Domeni Yok edilen : f f 2 Genlik Genlik Geçen : f 3 f 4 f 5 f f 2 f 3 f 4 f 5 Frekans f f 2 f 3 f 4 f 5 Faz A A Zaman 9 Faz
DetaylıLYS MATEMATİK DENEME - 1
LYS MATEMATİK DENEME - BU SORULAR FİNAL EĞİTİM KURUMLARI TARAFINDAN SAĞLANMIŞTIR. İZİNSİZ KOPYALANMASI VE ÇOĞALTILMASI YASAKTIR, YAPILDIĞI TAKDİRDE CEZAİ İŞLEM UYGULANACAKTIR. LYS MATEMATİK TESTİ. Bu testte
Detaylıİşaret ve Sistemler. Ders 2: Spektral Analize Giriş
İşaret ve Sistemler Ders 2: Spektral Analize Giriş Spektral Analiz A 1.Cos (2 f 1 t+ 1 ) ile belirtilen işaret: f 1 Hz frekansında, A 1 genliğinde ve fazı da Cos(2 f 1 t) ye göre 1 olan parametrelere sahiptir.
DetaylıToplam İkinci harmonik. Temel Üçüncü harmonik. Şekil 1. Temel, ikinci ve üçüncü harmoniğin toplamı
FOURIER SERİLERİ Bu bölümde Fourier serilerinden bahsedeceğim. Önce harmoniklerle (katsıklıklarla) ilişkili sinüsoidin tanımından başlıyacağım ve serilerin trigonometrik açılımlarını kullanarak katsayıları
DetaylıBölüm 2. İşaretler ve Doğrusal Sistemler
Bölüm 2 İşaretler ve Doğrusal Sistemler 2.1 TEMEL KAVRAMLAR 2.1.1 İşaret Üzerinde Temel İşlemler 2.1.2.İşaretlerin Sınıflandırılması 2.1.3 Bazı Önemli İşaretler ve Özellikleri 2.1.4. Sistemlerin Sınıflandırılması
DetaylıÖrnek...3 : Aşağıdaki ifadelerden hangileri bir dizinin genel terim i olabilir?
DİZİLER Tanım kümesi pozitif tam sayılar kümesi olan her fonksiyona dizi denir. Örneğin f : Z + R, f (n )=n 2 ifadesi bir dizi belirtir. Diziler, değer kümelerine göre adlandırı - lırlar. Dizinin değer
DetaylıEEM HABERLEŞME TEORİSİ NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
EEM3006 - HABERLEŞME TEORİSİ NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EEM3006 - HABERLEŞME TEORİSİ Dersin Öğretim Elemanı: Yrd. Doç. Dr. Yasin KABALCI Ders Görüşme
Detaylıİşaret ve Sistemler. Ders 1: Giriş
İşaret ve Sistemler Ders 1: Giriş Ders 1 Genel Bakış Haberleşme sistemlerinde temel kavramlar İşaretin tanımı ve çeşitleri Spektral Analiz Fazörlerin frekans düzleminde gösterilmesi. Periyodik işaretlerin
DetaylıDENEY 1: Matlab de Temel Haberleşme Sistemleri Uygulamaları
DENEY 1: Matlab de Temel Haberleşme Sistemleri Uygulamaları AMAÇ: MATLAB programının temel özelliklerinin öğrenilmesi, analog işaretler ve sistemlerin sayısal bir ortamda benzetiminin yapılması ve incelenmesi.
Detaylı7.2 Fonksiyon ve Fonksiyon Tanımları (I) Fonksiyon ve Fonksiyon Tanımları (II)
7.2 Fonksiyon ve Fonksiyon Tanımları (I) Tanım kümesindeki her elemanın değer kümesinde bir ve yalnız bir görüntüsü varsa, tanım kümesinden değer kümesine olan bağıntıya fonksiyon denir. Fonksiyonu f ile
DetaylıAyrık zamanlı sinyaller için de ayrık zamanlı Fourier dönüşümleri kullanılmatadır.
Bölüm 6 Z-DÖNÜŞÜM Sürekli zamanlı sinyallerin zaman alanından frekans alanına geçişi Fourier ve Laplace dönüşümleri ile mümkün olmaktadır. Laplace, Fourier dönüşümünün daha genel bir şeklidir. Ayrık zamanlı
DetaylıTransfer Fonksiyonu. Dürtü yanıtı h[n] olan sisteme x[n]=z n girişi uygulandığında
Z DÖNÜŞÜMÜ Transfer Fonksiyonu Dürtü yanıtı h[n] olan sisteme x[n]=z n girişi uygulandığında Burada toplamı n ye bağımlı olmayıp sadece sistemin dürtü yanıtı ve z değerine bağlı bir katsayıdır. şeklinde
DetaylıÖrnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.
.4. Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri kitleye ilişkin bir değişkenin bütün farklı değerlerinin çevresinde toplandığı merkezi bir değeri gösterirler. Dağılım ölçüleri ise değişkenin
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖNSÖZ Bölüm 1 SAYILAR 11 Bölüm 2 KÜMELER 31 Bölüm 3 FONKSİYONLAR
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 SAYILAR 11 1.1. Sayı Kümeleri 12 1.1.1.Doğal Sayılar Kümesi 12 1.1.2.Tam Sayılar Kümesi 13 1.1.3.Rasyonel Sayılar Kümesi 14 1.1.4. İrrasyonel Sayılar Kümesi 16 1.1.5. Gerçel
DetaylıŞeklinde ifade edilir. Çift yan bant modülasyonlu işaret ise aşağıdaki biçimdedir. ile çarpılırsa frekans alanında bu sinyal w o kadar kayar.
GENLİK MODÜLASYONU Mesaj sinyali m(t) nin taşıyıcı sinyal olan c(t) nin genliğini modüle etmesine genlik modülasyonu (GM) denir. Çeşitli genlik modülasyonu türleri vardır, bunlar: Çift yan bant modülasyonu,
DetaylıYrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER
Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER Kocaeli Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Yapay Zeka ve Benzetim Sistemleri Ar-Ge Lab. http://yapbenzet.kocaeli.edu.tr Doğrusal Ara Değer Hesabı Lagrance Polinom İnterpolasyonu
DetaylıZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ
ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ 1 1. GİRİŞ Trent, serinin genelinde yukarıya ya da aşağıya doğru olan hareketlere denmektedir. Bu hareket bazen düz bir doğru şeklinde olmaktadır. Bu tür harekete sahip
Detaylı2012 LYS MATEMATİK SORU VE ÇÖZÜMLERİ Niyazi Kurtoğlu
.SORU 8 sayı tabanında verilen (5) 8 sayısının sayı tabanında yazılışı nedir?.soru 6 3 3 3 3 4 6 8? 3.SORU 3 ise 5? 5 4.SORU 4 5 olduğuna göre, ( )? 5.SORU (y z) z(y ) y z yz bulunuz. ifadesinin en sade
DetaylıMATEMATİK ÖĞRETMENLİK ALAN BİLGİSİ - DENEME SINAVI DENEME. Diğer sayfaya geçiniz.
MATEMATİK. DENEME ÖĞRETMENLİK ALAN BİLGİSİ - DENEME SINAVI. f : X tanımlı y = f() fonksiyonu için lim f ( ) = L ise aşağıdaki önermelerden kaç tanesi kesinlikle doğrudur? 0 I. X dir. 0 II. f() fonksiyonu
DetaylıMAK 210 SAYISAL ANALİZ
MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 5- SONLU FARKLAR VE İNTERPOLASYON TEKNİKLERİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ MAK 210 - Sayısal Analiz 1 İNTERPOLASYON Tablo halinde verilen hassas sayısal değerler veya ayrık noktalardan
DetaylıSİNYALLER VE SİSTEMLERİN MATLAB YARDIMIYLA BENZETİMİ
SİNYALLER VE SİSTEMLERİN MATLAB YARDIMIYLA BENZETİMİ 2.1. Sinyal Üretimi Bu laboratuarda analog sinyaller ve sistemlerin sayısal bir ortamda benzetimini yapacağımız için örneklenmiş sinyaller üzerinde
DetaylıİÇİNDEKİLER KISIM 1: BİRİNCİ MERTEBE ADİ DİFERENSİYEL DENKLEMLER
İÇİNDEKİLER KISIM 1: BİRİNCİ MERTEBE ADİ DİFERENSİYEL DENKLEMLER 1.1. Fiziksel Kanunlar ve Diferensiyel Denklemler Arasındaki İlişki... 1 1.2. Diferensiyel Denklemlerin Sınıflandırılması ve Terminoloji...
DetaylıMustafa Sezer PEHLİVAN. Yüksek İhtisas Üniversitesi Beslenme ve Diyetetik Bölümü
* Yüksek İhtisas Üniversitesi Beslenme ve Diyetetik Bölümü SAYILAR Doğal Sayılar, Tam Sayılar, Rasyonel Sayılar, N={0,1,2,3,,n, } Z={,-3,-2,-1,0,1,2,3, } Q={p/q: p,q Z ve q 0} İrrasyonel Sayılar, I= {p/q
DetaylıMATEMATİK TESTİ LYS YE DOĞRU. 1. Bu testte Matematik ile ilgili 50 soru vardır.
MTMTİK TSTİ LYS-. u testte Matematik ile ilgili 0 soru vardır.. evaplarınızı, cevap kâğıdının Matematik Testi için ayrılan kısmına işaretleyiniz.. u testteki süreniz 7 dakikadır.. a, b, c birer reel sayı
DetaylıEEM 451 Dijital Sinyal İşleme LAB 3
EEM 451 Dijital Sinyal İşleme LAB 3 1. AMAÇ Ayrık zamanlı filtrelerin implementasyonu, çeşitleri FIR filtrelerinin incelenmesi FIR filtresi dizayn edilmesi 2. TEMEL BİLGİLER 2.1 FIR(Finite impulse response)
DetaylıÖrnek...3 : Aşağıdaki ifadelerden hangileri bir dizinin genel terim i olabilir? Örnek...4 : Genel terimi w n. Örnek...1 : Örnek...5 : Genel terimi r n
DİZİLER Tanım kümesi pozitif tam sayılar kümesi olan her fonksiyona dizi denir. Örneğin f : Z + R, f (n )=n 2 ifadesi bir dizi belirtir. Diziler değer kümelerine göre adlandırılırlar. Dizinin değer kümesi
DetaylıBÖLÜM 1 TEMEL KAVRAMLAR
BÖLÜM 1 TEMEL KAVRAMLAR Bölümün Amacı Öğrenci, Analog haberleşmeye kıyasla sayısal iletişimin temel ilkelerini ve sayısal haberleşmede geçen temel kavramları öğrenecek ve örnekleme teoremini anlayabilecektir.
DetaylıMAK 210 SAYISAL ANALİZ
MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 6- İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Bütün noktalardan geçen bir denklem bulmak yerine noktaları temsil eden, yani
DetaylıEnder Mete Ekşioğlu Sayısal İşaret İşleme İTÜ AYRIK-ZAMANLI İŞARETLER VE
Bölüm 1 AYRIK-ZAMANLI İŞARETLER VE SİSTEMLER 2 Bölüm 1. Ayrık-Zamanlı İşaretler ve Sistemler 1.1 GİRİŞ Sayısal işaret işleme, işaretlerin sayısal bilgisayar yada özel amaçlı sayısal donanımda bir sayılar
DetaylıİŞARET ve SİSTEMLER (SIGNALS and SYSTEMS) Dr. Akif AKGÜL oda no: 303 (T4 / EEM)
İşaret ve Sistemler İŞARET ve SİSTEMLER (SIGNALS and SYSTEMS) Dr. Akif AKGÜL aakgul@sakarya.edu.tr oda no: 303 (T4 / EEM) Kaynaklar: 1. Signals and Systems, Oppenheim. (Türkçe versiyonu: Akademi Yayıncılık)
Detaylı4. Sunum: AC Kalıcı Durum Analizi. Kaynak: Temel Mühendislik Devre Analizi, J. David IRWIN-R. Mark NELMS, Nobel Akademik Yayıncılık
4. Sunum: AC Kalıcı Durum Analizi Kaynak: Temel Mühendislik Devre Analizi, J. David IRWIN-R. Mark NELMS, Nobel Akademik Yayıncılık 1 Giriş Aşağıdaki şekillere ve ifadelere bakalım ve daha önceki derslerimizden
DetaylıBÖLÜM 1 Veri Tanımı ve Sınıflandırılması BÖLÜM 2 Özel Fonksiyonlar BÖLÜM 3 Fourier Dizileri BÖLÜM 4 Fourier Dönüşümü
BÖLÜM 1 Veri Tanımı ve Sınıflandırılması 1 VERĠ TANIMI VE JEOFĠZĠK ÇALIġMALARDA UYGULANAN ĠġLEMLER 1 VERĠLERĠN SINIFLANDIRILMASI 2 Verilerin Ölçüm Biçimine Göre Sınıflandırılması 2 Sürekli Veri 2 Sayısal
DetaylıLeyla Yıldırım Bölüm BÖLÜM 2
BÖLÜM 2 PERİYODİK HAREKETLERİN ÜSTÜSTE GELMESİ Birçok fiziksel durum, aynı sistemde iki veya daha fazla harmonik titreşimin aynı anda uygulanmasını gerektirir. Burada aşağıdaki temel kabule bağlı olarak
Detaylıİleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferansiyel Denklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulunmak veya kullanım koşulları hakkında bilgi için http://ocw.mit.edu/terms web sitesini ziyaret
Detaylı7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= 1 1 + + Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;
İÇ ÇARPIM UZAYLARI 7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;.= 1 1 + + Açıklanmış ve bu konu uzunluk ve uzaklık kavramlarını açıklamak için kullanılmıştır. Bu bölümde öklit
DetaylıFrekans domain inde İşlemler. BMÜ-357 Sayısal Görüntü İşleme Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN
Frekans domain inde İşlemler BMÜ-357 Sayısal Görüntü İşleme Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN Domain Dönüşümü Dönüşüm, bir sinyalin, başka parametrelerle ifade edilmesi şeklinde düşünülebilir. Ters dönüşüm ise,
DetaylıAyrık-zamanlı sistemlerin analizi z-dönüşümünün kullanılmasıyla basitleşir. Gerçekten de fark-denklemleriyle gösterilen sistem modeli
Bölüm 3 z-dönüşümü 6 Bölüm 3. z-dönüşümü 3.1 GİRİŞ Ayrık-zamanlı sistemlerin analizi z-dönüşümünün kullanılmasıyla basitleşir. Gerçekten de fark-denklemleriyle gösterilen sistem modeli z-dönüşümü ile üzerindeü-ze-rin-de
DetaylıTanım 2.1. X boş olmayan bir küme olmak üzere X den X üzerine bire-bir fonksiyona permütasyon denir.
2. SİMETRİK GRUPLAR Tanım 2.1. X boş olmayan bir küme olmak üzere X den X üzerine bire-bir fonksiyona permütasyon denir. Tanım 2.2. boş olmayan bir küme olsun. ile den üzerine bire-bir fonksiyonlar kümesini
DetaylıSakarya Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Sakarya Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü KABLOSUZ AĞ TEKNOLOJİLERİ VE UYGULAMALARI LABORATUAR FÖYÜ Analog Haberleşme Uygulamaları Doç. Dr. Cüneyt BAYILMIŞ
DetaylıHatalar ve Bilgisayar Aritmetiği
Hatalar ve Bilgisayar Aritmetiği Analitik yollardan çözemediğimiz birçok matematiksel problemi sayısal yöntemlerle bilgisayarlar aracılığı ile çözmeye çalışırız. Bu şekilde Sayısal yöntemler kullanarak
DetaylıBu tanım aralığı pozitif tam sayılar olan f(n) fonksiyonunun değişim aralığı n= 1, 2, 3,, n,
DİZİLER Tamamen belirli bir kurala göre sıralanmış sayılar topluluğuna veya kümeye Dizi denir. Belirli bir kurala göre birbiri ardınca gelen bu sayıların her birine dizinin terimi ve hepsine birden dizinin
Detaylı10. Sunum: Laplace Dönüşümünün Devre Analizine Uygulanması
10. Sunum: Laplace Dönüşümünün Devre Analizine Uygulanması Kaynak: Temel Mühendislik Devre Analizi, J. David IRWIN-R. Mark NELMS, Nobel Akademik Yayıncılık 1 Laplace Devre Çözümleri Aşağıdaki devrenin
Detaylıπ a) = cosa Öğrenci Seçme Sınavı (Öss) / 17 Haziran 2007 Matematik II Soruları ve Çözümleri
Öğrenci Seçme Sınavı (Öss) 7 Haziran 7 Matematik II Soruları ve Çözümleri. Karmaşık sayılar kümesi üzerinde * işlemi, Z * Z Z + Z + Z Z biçiminde tanımlanıyor. Buna göre, ( i) * ( + i) işleminin sonucu
DetaylıC L A S S N O T E S SİNYALLER. Sinyaller & Sistemler Sinyaller Dr.Aşkın Demirkol
Sinyaller & Sisemler Sinyaller Dr.Aşkın Demirkol SİNYALLER Elekriki açıdan enerjisi ve frekansı olan dalga işare olarak anımlanır. Alernaif olarak kodlanmış sinyal/işare de uygun bir anım olabilir. s (
DetaylıGüç Spektral Yoğunluk (PSD) Fonksiyonu
1 Güç Spektral Yoğunluk (PSD) Fonksiyonu Otokorelasyon fonksiyonunun Fourier dönüşümü j f ( ) FR ((τ) ) = R ( (τ ) ) e j π f τ S f R R e d dτ S ( f ) = F j ( f )e j π f ( ) ( ) f τ R S f e df R (τ ) =
DetaylıSayısal Modülasyon Deneyi
Sayısal Modülasyon Deneyi Darbe Şekillendirme, Senkronizasyon ve ISI (BPSK, QPSK(4-QAM) Modülasyonları ) Sinyaller gerçek hayatta izin verilen bir band içinde yer alacak şekilde iletilmek zorundadır. Sinyalin
DetaylıYapı Sistemlerinin Hesabı İçin. Matris Metotları. Prof.Dr. Engin ORAKDÖĞEN Doç.Dr. Ercan YÜKSEL Bahar Yarıyılı
Yapı Sistemlerinin Hesabı İçin Matris Metotları 2015-2016 Bahar Yarıyılı Prof.Dr. Engin ORAKDÖĞEN Doç.Dr. Ercan YÜKSEL 1 BÖLÜM VIII YAPI SİSTEMLERİNİN DİNAMİK DIŞ ETKİLERE GÖRE HESABI 2 Bu bölümün hazırlanmasında
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME UYGULAMALARI. Arş. Gör. Dr. Nergis TURAL POLAT
GÖRÜNTÜ İŞLEME UYGULAMALARI Arş. Gör. Dr. Nergis TURAL POLAT İçerik Görüntü işleme nedir, amacı nedir, kullanım alanları nelerdir? Temel kavramlar Uzaysal frekanslar Örnekleme (Sampling) Aynalama (Aliasing)
DetaylıAYRIK-ZAMANLI DOĞRUSAL
Bölüm 2 AYRIK-ZAMANLI DOĞRUSAL ZAMANLA-DEĞİŞMEYEN SİSTEMLER 4 Bölüm 2. Ayrık-Zamanlı Doğrusal Zamanla-Değişmeyen Sistemler Pek çok fiziksel sistem doğrusal zamanla-değişmeyen (Linear Time Invariant - DZD)
DetaylıLYS Y OĞRU MTMTİK TSTİ LYS-. u testte Matematik ile ilgili soru vardır.. evaplarınızı, cevap kâğıdının Matematik Testi için ayrılan kısmına işaretleyiniz.. u testteki süreniz 7 dakikadır.. a ve b asal
Detaylı18.034 İleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferansiyel Denklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulunmak veya kullanım koşulları hakkında bilgi için http://ocw.mit.edu/terms web sitesini ziyaret
DetaylıBEŞİNCİ HAFTA UYGULAMA YAZILIMLARI VE ÖRNEKLER
BEŞİNCİ HAFTA UYGULAMA YAZILIMLARI VE ÖRNEKLER Görünüm büyüklüğünü %75 veya %50 yaparak iki sayfayı birlikte görüntüleyiniz. Frekans bölgesinde sürekli verinin Fourier dönüşümü sıfır olarak çizilir ise
DetaylıDENEY 4: Sayısal Filtreler
DENEY 4: Sayısal Filtreler I. AMAÇ Bu deneyin amacı sonlu dürtü yanıtlı (FIR) ve sonsuz dürtü yanıtlı (IIR) sayısal filtrelerin tanıtılması ve incelenmesidir. II. ÖN HAZIRLIK 1) FIR ve IIR filtreleri kısaca
DetaylıALTERNATİF AKIMIN DENKLEMİ
1 ALTERNATİF AKIMIN DENKLEMİ Ani ve Maksimum Değerler Alternatif akımın elde edilişi incelendiğinde iletkenin 90 ve 270 lik dönme hareketinin sonunda maksimum emk nın indüklendiği görülür. Alternatif akımın
DetaylıBölüm: Matlab e Giriş.
1.Bölüm: Matlab e Giriş. Aşağıdaki problemleri MATLAB komut penceresinde komut yazarak çözünüz. Aşağıdaki formüllerde (.) ondalıklı sayı için, ( ) çarpma işlemi için kullanılmıştır. 1.. 8.5 3 3 1500 7
DetaylıLYS YE DOĞRU MATEMATİK TESTİ
MTMTİK TSTİ LYS-. u testte Matematik ile ilgili 50 soru vardır.. evaplarınızı, cevap kâğıdının Matematik Testi için ayrılan kısmına işaretleyiniz.. u testteki süreniz 75 dakikadır.. a, b ve c birer rakam
DetaylıMIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için
MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocm.mit.edu Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için http://ocm.mit.edu/terms veya http://tuba.açık ders.org.tr adresini ziyaret
Detaylı1. BÖLÜM Polinomlar BÖLÜM II. Dereceden Denklemler BÖLÜM II. Dereceden Eşitsizlikler BÖLÜM Parabol
ORGANİZASYON ŞEMASI . BÖLÜM Polinomlar... 7. BÖLÜM II. Dereceden Denklemler.... BÖLÜM II. Dereceden Eşitsizlikler... 9. BÖLÜM Parabol... 5 5. BÖLÜM Trigonometri... 69 6. BÖLÜM Karmaşık Sayılar... 09 7.
DetaylıMatris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli
Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Hüseyin Taştan Mart 00 Klasik Regresyon Modeli k açıklayıcı değişkenden oluşan regresyon modelini her gözlem i için aşağıdaki gibi yazabiliriz: y i β + β x i + β
DetaylıSayısal İşaret İşleme Dersi Laboratuvarı
1. Örnekleme Öncelikle boş bir m dosyası oluşturarak aşağıdaki kodları bu boş m dosyasının içine yazılacaktır. Periyodik bir sinyal olan x(t) = Acos ( 2π T 0 t) = 6cos (2000πt) sinyali incelenmek üzere
DetaylıEŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER
EŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER LAGRANGE YÖNTEMİ Bu metodu incelemek için Amaç fonksiyonu Min.z= f(x) Kısıtı g(x)=0 olan problemde değişkenler ve kısıtlar genel olarak şeklinde gösterilir. fonksiyonlarının
DetaylıNİSAN 2010 DENEMESİ A)75 B)80 C)85 D)90 E)95 A)0 B)1 C)2 D)3 E)4
NİSAN 21 DENEMESİ 1) ABCD dikdörtgeninin AB kenarı üzerindeki M noktasından geçen ve CM doğrusuna dik olan doğru AD kenarını E noktasında kesiyor. M noktasından CE doğrusuna indirilen dikmenin ayağı P
DetaylıOrtak Akıl MATEMATİK DENEME SINAVI
Ortak Akıl LYS MATEMATİK DENEME SINAVI 0505- Ortak Akıl Adem ÇİL Ali Can GÜLLÜ Ayhan YANAĞLIBAŞ Barbaros GÜR Barış DEMİR Celal İŞBİLİR Deniz KARADAĞ Engin POLAT Erhan ERDOĞAN Ersin KESEN Fatih TÜRKMEN
Detaylı1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:5 Rassal Değişken Üretimi
1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN Ders No:5 RASSAL DEĞIŞKEN ÜRETIMI Bu bölümde oldukça yaygın bir biçimde kullanılan sürekli ve kesikli dağılımlardan örneklem alma prosedürleri
DetaylıProf.Dr.İhsan HALİFEOĞLU
Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU Örnek: Aşağıda 100 yetişkine ilişkin kolesterol değerlerini sınıflandırılarak aritmetik ortalamasını bulunuz (sınıf aralığını 20 alınız). 2 x A fb C 229.5 n 40 20 100 221.5 3 Örnek:.
DetaylıDENEY FÖYÜ 7: Seri ve Paralel Rezonans Devreleri
DENEY FÖYÜ 7: Seri ve Paralel Rezonans Devreleri Deneyin Amacı: Seri ve paralel rezonans devrelerini incelemek, devrelerin karakteristik parametrelerini hesaplamak ve ölçmek, rezonans eğrilerini çizmek.
DetaylıBÖLÜM I GİRİŞ (1.1) y(t) veya y(x) T veya λ. a t veya x. Şekil 1.1 Dalga. a genlik, T peryod (veya λ dalga boyu)
BÖLÜM I GİRİŞ 1.1 Sinyal Bir sistemin durum ve davranış bilgilerini taşıyan, bir veya daha fazla değişken ile tanımlanan bir fonksiyon olup veri işlemde dalga olarak adlandırılır. Bir dalga, genliği, dalga
DetaylıBölüm 3. Tek Serbestlik Dereceli Sistemlerin Zorlanmamış Titreşimi
Bölüm 3 Tek Serbestlik Dereceli Sistemlerin Zorlanmamış Titreşimi Sönümsüz Titreşim: Tek serbestlik dereceli örnek sistem: Kütle-Yay (Yatay konum) Bir önceki bölümde anlatılan yöntemlerden herhangi biri
DetaylıMAK 210 SAYISAL ANALİZ
MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 8- SAYISAL İNTEGRASYON 1 GİRİŞ Mühendislikte sık karşılaşılan matematiksel işlemlerden biri integral işlemidir. Bilindiği gibi integral bir büyüklüğün toplam değerinin bulunması
DetaylıÖ.S.S MATEMATĐK II SORULARI ve ÇÖZÜMLERĐ
Ö.S.S. 7 MATEMATĐK II SORULARI ve ÇÖZÜMLERĐ. Karmaşık sayılar kümesi üzerinde * işlemi, Z * Z Z + Z + Z Z biçiminde tanımlanıyor. Buna göre, ( i) * (+i) işleminin sonucu nedir? A) + 8i B) - 8i C) 8 + i
DetaylıElektromanyetik Dalga Teorisi Ders-3
Elektromanyetik Dalga Teorisi Ders-3 Faz ve Grup Hızı Güç ve Enerji Düzlem Dalgaların Düzlem Sınırlara Dik Gelişi Düzlem Dalgaların Düzlem Sınırlara Eğik Gelişi Dik Kutuplama Paralel Kutuplama Faz ve Grup
DetaylıELASTİK DALGA TEORİSİ
ELASTİK DALGA TEORİSİ ( 06-5. ders ) Pro.Dr. Eşre YALÇINKAYA Geçtiğimiz hata; Dalga hareketi ve türleri Yayılan dalga Yayılan dalga enerjisi ve sönümlenme Bu derste; Süperpozisyon prensibi Fourier analizi
DetaylıTİTREŞİM VE DALGALAR BÖLÜM PERİYODİK HAREKET
TİTREŞİM VE DALGALAR Periyodik Hareketler: Belirli aralıklarla tekrarlanan harekete periyodik hareket denir. Sabit bir nokta etrafında periyodik hareket yapan cismin hareketine titreşim hareketi denir.
DetaylıMAK1010 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BİLGİSAYAR UYGULAMALARI
.. MAK MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BİLGİSAYAR UYGULAMALARI Polinom MATLAB p=[8 ] d=[ - ] h=[ -] c=[ - ] POLİNOMUN DEĞERİ >> polyval(p, >> fx=[ -..9 -. -.9.88]; >> polyval(fx,9) ans =. >> x=-.:.:.; >> y=polyval(fx,;
Detaylıİç-Çarpım Uzayları ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Öğr. Grv. Dr. Nevin ORHUN
İç-Çarpım Uzayları Yazar Öğr. Grv. Dr. Nevin ORHUN ÜNİTE Amaçlar Bu üniteyi çalıştıktan sonra; R n, P n (R), M nxn vektör uzaylarında iç çarpım kavramını tanıyacak ve özelliklerini görmüş olacaksınız.
DetaylıRastgele Değişkenlerin Dağılımları. Mühendislikte İstatistik Yöntemler
Rastgele Değişkenlerin Dağılımları Mühendislikte İstatistik Yöntemler Ayrık Rastgele Değişkenler ve Olasılık Dağılımları Yapılan çalışmalarda elde edilen verilerin dağılışı ve dağılış fonksiyonu her seferinde
Detaylı2. SİMETRİK GRUPLAR. Tanım 2.1. X boş olmayan bir küme olmak üzere X den X e birebir örten fonksiyona permütasyon denir.
2. SİMETRİK GRUPLAR Tanım 2.1. X boş olmayan bir küme olmak üzere X den X e birebir örten fonksiyona permütasyon denir. Tanım 2.2. X boş olmayan bir küme olsun. S X ile X den X e tüm birebir örten fonksiyonlar
Detaylı