SİNYALLER VE SİSTEMLERİN MATLAB YARDIMIYLA BENZETİMİ
|
|
- Si̇mge Sabancı
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 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 işlem yapacağız. Sürekli zamanlı bir sinyal olan X c ( t ) yi N boyutlu bir vektör ile örneklenmiş ve kuantalanmış (bölütlenmiş) olarak [X c(t 0) X c(t 1)... X c(t N-1)] şeklinde ifade edilebilir. Burada sinyalin zaman aralığı t o ile tn 1 arasındadır. Örnekleme aralığı T s=ti+1-t i ifadesiyle belirtilmektedir. Örnekleme aralığı yeteri kadar büyük seçilmelidir ki MATLAB de sinyal sürekli zaman gibi görülebilsin. Sinyalin en büyük frekansının yaklaşık 10 katı bir değer (örnekleme frekansı) işlemler için yeterli olacaktır. Ancak sinyalin fazının çizdirilmesi işleminde alınacak değer 100 katı olması yapılacak işlemin doğruluğunu artıracaktır. Örnekleme frekansı ile örnekleme zaman aralığı arasındaki bağıntı f = 1/ T dir. s s fs = 10 Hz lik bir sinüzoidal sinyal aşağıdaki gibi üretilir: %program ch2_1.m close all % Ekranda daha önce çizilmiş şekil varsa bu şekilleri kapatır. clear all % Daha önceden yapılmış bir işlem varsa hafızayı temizler. clc % Komut penceresi ekranını temizler. fm=10; % İşaretin frekansı 10 Hz fs=100*fm; %Sinyalin örnekleme frekansı Hz; ts=1/fs; n=[0:(1/fs):1]; % Sinyal 0'dan 1 saniyeye kadar faz=0; %30 tsy=cos(2*pi*n*fm+faz); % İşaretimiz plot(n,tsy, 'k' ); %işaretin zaman izgesinde çizimi title('cosinus dalgasi') xlabel('saniye'); ylabel('genlik'); 12
2 Şekil 2.1: Kosinüs Dalgası Şekilden görüleceği üzere 1 saniyede 10 adet kosinüs dalgası vardır Fourier Dönüşümü Fourier dönüşüm yöntemi sinyalin içindeki bilgilerin elde edilebilmesi için, sinyallerin işlenmesinde kullanılan çok önemli bir yöntemdir. Bu bilgiler, Fourier dönüşümü ile MATLAB tarafından yeniden kullanılmaya uygun bir veri formatına çevrilir. Fourier dönüşümüyle bir sinyal, farklı genlik, frekans ve fazlarda kosinüs ve sinüs temel bileşenlerinin toplamı olarak ifade edilir. Her bileşenin frekans ve genliği ile birlikte tablolaşması, bilgisayarla verilerin işlenmesi sırasında kolaylık sağlar. + jw jwt X ( e ) = Xc ( t) e dt jw X( e ) = x( n) e jwn (2.1) (2.2) Denklem (2.1) Sürekli Zamanlı Fourier Dönüşümü, Denklem (2.2) ise Ayrıklı Zamanlı Fourier Dönüşümü nü göstermektedir. MATLAB de kullandığımız dönüşüm ise hem zamanda hem de frekansta ayrık olduğu için DFT ve IDFT kullanırız. N 1 jw 2 kn π X ( k) = x( n) e wk = k n= 0 N N 1 1 jwk n xn ( ) = X( ke ) N n= 0 (2.3) (2.4) Denklem (2.3) Ayrık Fourier Dönüşümü (DFT), Denklem (2.4) ise Ters Ayrık Fourier Dönüşümü (IDFT) dür. 13
3 Bu dönüşüm hesaplamaları maalesef çok masraflı hesaplamalardır. Hızlı Fourier dönüşümü tekniği, bir yandan hesaplamalar sürerken, bir yaklaşım olarak ilk elde edilen değerlerin kullanıma sunulduğu bir alternatif yazılım tekniğidir. %program ch2_2.m fm=10; % Isaretin frekansi fs=1000*fm; %Sinyalin ornekleme frekansi ts=1/fs; n=[0:(1/fs):1]; % Sinyal 0'dan 1 saniyeye kadar faz=0 %-60;%30 tsy=sin(2*pi*n*fm+faz); % isaretimiz % cos((pi/2)-a)=cos(a-(pi/2)) tsyf=fft(tsy)/length(tsy); % Sinyalin frekans izgesinde gösterilimi tsyfm=abs(tsyf); % Sinyalin fourier dönüşümü yapılınca karmaşık %faz temizle% for i=1:(fs+1); if abs(tsyf(i))<0.01; tsyf(i)=0; tsyfa=angle(tsyf); SUBPLOT(2,1,1) plot(tsyfm); AXIS([ ]) title('sekil 2a'); %text(3000,0.3,'-pi +pi araligi için ') SUBPLOT(2,1,2) plot(tsyfa); AXIS([ ]) title('sekil 2b'); xlabel('hertz'); % Sinyalin frekansının bulunması [A,B]=max(tsyfm(1:(fs/2))); disp('sinyalin frekansi') disp(b-1) tsyfa(b) Şekil 2.2.a. da sinyalin frekans cevabının mutlak değeri çizilmişken Şekil 2.2.b. de faz cevabı çizilmiştir. Burada dikkat edilmesi gereken husus faz cevabı bulunurken örnekleme frekansının yeterince büyük seçilmesinin gerekliliğidir. 14
4 Şekil 2.2 a) Sinyalin Frekans Cevabının Mutlak Değeri b) Sinyalin Faz Cevabı Sinyalin Fourier dönüşümünden sonra sıfıra yakın sayılar oluşmaktadır. Bu sayıların oluşumundan dolayı faz cevabı anlaşılır şekilde çıkmamıştır. Bu problemin çözülebilmesi için DFT işleminden sonra sıfıra yakın sayılar sıfırlanır. Bu işlem verilen örnekte faz temizleme ile kısmında gerçekleştirilmiştir Süzgeç Yapıları Süzgeçler yapılarına göre Sonlu Dürtü Yanıtlı (FIR, Finite Impluse Response) ve Sonsuz Dürtü Yanıtlı (IIR, Infinite Impluse Response) süzgeçler olmak üzere ikiye ayrılır. Ayrıca süzgeçler verdikleri frekans cevabına göre Alt Geçiren (LP, Low Pass), Üst Geçiren (HP, High Pass), Band Geçiren (BP, Band Pass), Band Bastıran Geçirmeyen (BR, Band eject), Tüm Geçiren (AP, All Pass) şeklinde ayrılmaktadır Sonsuz Dürtü Yanıtlı Süzgeç Yapıları Bu bölümde Butterworth süzgeç tasarımı verilecektir. Örnekte verilen tasarım alt geçiren süzgeç tasarımıdır ancak % li kısımlar kaldırılarak diğer tasarımların da nasıl yapılabileceği görülebilir. 15
5 %program ch2_5.m close all wg=[0.25]; wd=[0.5]; %wg=[0.5] %wd=[0.1] %wg=[ ]; %wd=[ ]; %wg=[ ]; %wd=[ ]; gddb=1; sddb=40; % Alt geçiren % Üst geçiren % Band geçiren % Band Durduran [N,Wn]=buttord(wg,wd,gddb,sddb); [B,A] = BUTTER(N,Wn); fs=1000; [H,W] = FREQZ(B,A,1000); Hg=20*log10(abs(H)); plot(w/pi,hg) grid on AXIS([ ]) xlabel('w/pi'); ylabel('kazanç,db'); title('iir,buttordworth Alt Geçiren Süzgeç') plot(abs(h)); grid on xlabel('hz'); ylabel('kazanç'); AXIS([ ]) for i=1:(length(h)); if abs(h(i))<0.01; H(i)=0; Ha=angle(H); plot((ha/pi)*180); xlabel('hz'); ylabel('faz'); grid on 16
6 Şekil 2.3: Butterworth Alt Geçiren Süzgecin Kazanç Eğrisi (db) Şekil 2.4: Butterworth Alt Geçiren Süzgecin Kazanç Eğrisi 17
7 Şekil 2.5: Butterworth Alt Geçiren Süzgecin Faz Cevabı Ayrıca Chebyshev, Elliptic süzgeçleri de verilen MATLAB fonksiyonları ile gerçekleştirilebilir. buttord: Geçiş bandında R p (db) değerinden fazla olmayan ve durdurma bandında en az R s (db) değeri kadar güç yetirimini veren en düşük dereceli sayısal Butterworth süzgecin derecesini verir. W g ve W d geçiş ve durdurma bandının 0 ile 1 arasında normalize edilmiş köşe frekanslarını göstermektedir. Fonksiyonun çıkışı olan W n ise istenen özellikte süzgeç için gerekli olan doğal frekansı vermektedir. Alt Geçiren: W p =0.1 W s =0.2; Üst Geçiren: W p =0.2 W s =0.1; Band Geçiren: W p =[ ], W s =[0.1,0.8]; Band Durduran: W p =[ ], W s =[ ]; Butter: Butterworth sayısal ve analog süzgeç tasarımı N. dereceden alt geçiren süzgeç tasarlar ve N+1 uzunluğunda B (pay) ve A (payda) süzgeç katsayılarını verir. Katsayılar kaydırmalı yapı düşünülerek z in sıfırın kuvvetinden N+1. kuvvetine kadar gider. Ayrıca kesim frekansı W n 0.0 < W n < 1.0 arasındadır. Burada 1.0 örnekleme hızının yarısını göstermektedir. Eğer W n iki bileşen oluşuyorsa W n = [W 1 W 2 ] 2N dereceli geçiş bandı W 1 < W < W 2 şeklinde olan süzgeç olur. Ayrıca üst geçiren süzgeç [B,A] = butter(n,wn,'high') ile bant durduran süzgeç ise [B,A] = butter(n,wn,'stop') ile tasarlanabilir. cheb1ord: Birinci çeşit Chebyshev süzgeç derecesi bulma cheby: Chebyshev birinci çeşit sayısal ve analog süzgeç tasarımı cheb2ord: İkinci çeşit Chebyshev süzgeç derecesi bulma cheby2: Chebyshev ikinci çeşit sayısal ve analog süzgeç tasarımı ellipord: Elliptic süzgeç derecesi bulma ellip: Elliptic veya Cauer sayısal ve analog süzgeç tasarımı 18
8 Sonlu Dürtü Yanıtlı Süzgeç Tasarımı FIR süzgeçlerin getirisi doğrusal faz cevabına sahip olmalarıdır. Ancak bu süzgeç yapılarında istenen frekans cevabını elde etmek için gerekli olan süzgeç uzunluğu oldukça fazladır. Dahası FIR tasarımında geçiş bandı ile durdurma bandı arası olan dönüşüm bandı IIR süzgeçler kadar keskin olmamasıdır. FIR süzgeçlerde çeşitli tasarım metotları vardır. Bunlar pencereleme, remez algoritması, en küçük kareler yöntemi gibi çeşitli yöntemlerdir. Bu bölümde bir pencereleme yöntemi ile yapılan süzgeç tasarımını vereceğiz. Bu tasarım varsayılan olarak hamming pencereleme yöntemini kullanmaktadır. %program ch2_6.m close all Wn=[0.2]; % Alt geçiren N=150; B = FIR1(N,Wn,'low') fs=1000; [H,W] = FREQZ(B,1,1000); Hg=20*log10(abs(H)); plot(w/pi,hg) grid on AXIS([ ]) xlabel('w/pi'); ylabel('kazanç,db'); title('sdc,hamming Pencereleme Yöntemiyle Alt Geçiren Süzgeç Tasarimi') plot(abs(h)); grid on xlabel('hz'); ylabel('kazanç'); AXIS([ ]) for i=1:(length(h)); if abs(h(i))<0.01; H(i)=0; Ha=angle(H); plot((ha/pi*180)); xlabel('hz'); ylabel('faz'); grid on 19
9 Şekil 2.6: FIR Alt Geçiren Süzgecin Kazanç eğrisi (db) Şekil 2.7: FIR Alt Geçiren Süzgecin Kazanç Eğrisi 20
10 Şekil 2.8: FIR Alt Geçiren Süzgecin faz cevabı Unwrap: Daha önce FIR süzgeç yapısı doğrusal bir faz cevabı verirken IIR yapılar bu cevabı veremez demiştik. Bu ifade çizdirilen faz grafiklerinde tam olarak görülememektedir. Bu yüzden unwrap denilen π den büyük atlama fazlarını 2π nin katlarına dolayan işlev kullanılır ve sürekli hali görüntülenebilir. Ha=angle(H); komutundan sonra Ha=unwrap(Ha); komutu kullanılarak yapılırsa sonlu ve sonsuz darbe cevaplı süzgeçler için aşağıdaki şekiller elde edilebilir. Buradan görülebileceği üzere sonsuz darbe cevaplı süzgecin faz eğrisi doğrusal iken bu eğri sonlu dürtü cevaplı süzgeç için doğrusala yakın ancak doğrusal değildir. Şekil 2.9: Sonlu Dürtü Cevaplı Süzgeç İçin Faz Cevabı Düzenlenmiş Eğri 21
11 Şekil 2.10: Sonsuz Dürtü cevaplı Süzgeç İçin Faz Cevabı Düzenlenmiş Eğri 2.4. Sinyallerim Süzgeçlenmesi yt ( ) = A.cos(2 π f t+ θ ) + A.sin(2 π f t+ θ ) şeklinde verilen y() t 1 1c 1 2 2c sinyalini A = 3, A = 5, f = 10 Hz, f = 300 Hz, θ = 30, θ = 0 değerleri için benzetimini yaparak daha sonradan yk() t = A1.cos(2 π f1 ct) sinyalini elde etmek için alt geçiren sonlu cevaplı süzgeçten geçirelim. Dikkat edilmesi gereken husus süzgeç tasarımı yaparken süzgeç tasarım kriterini 0 ile π arasında göz önüne alınmasıdır. Örneğin örnekleme frekansımız olsun ve kullanacağımız süzgeç bant geçiren olsun ve geçirme frekansları da 180 ile 220 Hz arasında olsun, bu durumda durdurma frekanslarını da 100 ile 300 seçelim. Süzgecimizin en büyük frekansı f s /2 olacak şekilde almamız gereken değerler basit bir oran orantı w = olarak bulunur. Burada önemli bir nokta bu ile w [ ] =, g d [ ] tasarımda bile seçtiğimiz değerlere karşılık gelen B değerinin çok küçük olmasıdır. Bu açıdan dar bantlı bir süzgeç tasarımının ve gerçekleştirilmesinin zor olduğu görülmektedir. Örneğin tasarımda B nin değeri direkt sıfır olarak alınırsa süzgeç çalışmaz. % Sinyal uretimi ve filtreleme islemi close all clear all hold on fs=10000; % pi=5000 %Sinyalin ornekleme frekansi ts=1/fs; n=[0:(1/fs):1]; % Sinyal 0'dan 1 saniyeye kadar fm1=10; %150 fm2=200; faz1=(pi/6); faz2=0; A1=4; A2=3; % Isaretin frekansi 22
12 tsy=a1*cos(2*pi*n*fm1+faz1)+a2*sin(2*pi*n*fm2+faz2); % isaretimiz %gy2=a2*sin(2*pi*n*fm2+faz2); süzgeçleme isleminden sonra istenen sinyal %...Sekil 1: sinyalin zaman izgesinde çizimi plot(tsy); AXIS([ ]); xlabel('örnek sayisi, Toplam 0.2 saniye'); ylabel('genlik Degeri,Volt'); %... tsyf=fft(tsy)/length(tsy); tsyfm=abs(tsyf); %faz temizle% for i=1:(fs+1); if abs(tsyf(i))<0.1; tsyf(i)=0; tsyfa=angle(tsyf); %... % 0-2 pi araliginda olan izgeyi -pi +pi araligina goturme islemi tsyfm=fftshift(tsyfm); tsyfa=fftshift(tsyfa); eks=[-fs/2:1:fs/2]; %...Süzgeç Tasarimi...(Burada süzgeçin frekans çiziminin %gösterimi için gerekli islemler yapilmaktadir.) wg=[ ]; % Band geçiren wd=[ ]; gddb=1; sddb=40; [N,Wn]=buttord(wg,wd,gddb,sddb); [B,A] = BUTTER(N,Wn); %B=0; [H,W] = FREQZ(B,A,fs/2+1); eh=flipud(h); H=[eH(1:fs/2);H]; %... %... subplot(2,1,1); plot(eks,abs(h));grid on AXIS([ ]) %...faz temizle 23
13 for i=1:(fs+1); if abs(h(i))<0.1; H(i)=0; subplot(2,1,2) plot(eks,angle(h)),grid on AXIS([ ]); xlabel('hertz'); %... %...y(t) sinyali'nin cizimi... SUBPLOT(2,1,1) plot(eks,tsyfm); hold on plot(eks,abs(h));grid on AXIS([ ]) hold on SUBPLOT(2,1,2) plot(eks,(tsyfa/pi)*180); AXIS([ ]); hold on %... plot(eks,angle(h));grid on %AXIS([ ]); xlabel('hertz'); %...Süzgeçleme islemi... suz_tsy=filter(b,a,tsy); %... suz_tsyf=fft(suz_tsy)/length(tsy); for i=1:(fs+1); if abs(suz_tsyf(i))<0.1; suz_tsyf(i)=0; suz_tsyfa=angle(suz_tsyf); suz_tsyfm=abs(suz_tsyf); suz_tsyfm=fftshift(suz_tsyfm); suz_tsyfa=fftshift(suz_tsyfa); %...Sekillerin çizdirimi... SUBPLOT(2,1,1) plot(eks,suz_tsyfm);grid on AXIS([ ]); 24
14 SUBPLOT(2,1,2) plot(eks,(suz_tsyfa/pi)*180); AXIS([ ]);grid on xlabel('hertz') plot(suz_tsy); gy2=a2*sin(2*pi*n*fm2+faz2); hold on plot(gy2,'r'); AXIS([ ]); xlabel('örnek Sayisi, Toplam 0.1 saniye') Şekil 2.11: y(t) işareti Şekil 2.12: Kullanılan Bant Geçiren Süzgecin Kazanç ve Faz Cevabı 25
15 Şekil 2.13: Y(F) İn Genlik Ve Faz Cevabı Üzerine Kullanılan Süzgecin Genlik Ve Faz Cevabının Gösterimi Şekil 2.14: Süzgeçleme İşleminden Sonra İşaretin Frekans Cevabı 26
16 Şekil 2.15: Süzgeçlenmiş Ve Gerçek İşaretin Gösterimi 27
DENEY 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.
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
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
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)
DetaylıANALOG İLETİŞİM. 3. Kanal ayrımı sağlar. Yani modülasyon sayesinde aynı iletim hattında birden çok bilgi yollama olanağı sağlar.
ANALOG İLETİŞİM Modülasyon: Çeşitli kaynaklar tarafından üretilen temel bant sinyalleri kanalda doğrudan iletim için uygun değildir. Bu nedenle, gönderileek bilgi işareti, iletim kanalına uygun bir biçime
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.
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
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
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
DetaylıANALOG FİLTRELEME DENEYİ
ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ANALOG FİLTRELEME DENEYİ Ölçme ve telekomünikasyon tekniğinde sık sık belirli frekans bağımlılıkları olan devreler gereklidir. Genellikle belirli bir frekans bandının
DetaylıTIBBİ ENSTRUMANTASYON TASARIM VE UYGULAMALARI SAYISAL FİLTRELER
TIBBİ ENSTRUMANTASYON TASARIM VE UYGULAMALARI SAYISAL FİLTRELER SUNU PLANI Analog sayısal çevirici FIR Filtreler IIR Filtreler Adaptif Filtreler Pan-Tompkins Algoritması Araş. Gör. Berat Doğan 08/04/2015
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
DetaylıSakarya Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Sakarya Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Mühisliği Bölümü KABLOSUZ AĞ TEKNOLOJİLERİ VE UYGULAMALARI LABORATUAR FÖYÜ Sayısal Haberleşme Uygulamaları Deney No:1 Konu: Örnekleme
DetaylıDirenç(330Ω), bobin(1mh), sığa(100nf), fonksiyon generatör, multimetre, breadboard, osiloskop. Teorik Bilgi
DENEY 8: PASİF FİLTRELER Deneyin Amaçları Pasif filtre devrelerinin çalışma mantığını anlamak. Deney Malzemeleri Direnç(330Ω), bobin(1mh), sığa(100nf), fonksiyon generatör, multimetre, breadboard, osiloskop.
DetaylıSayısal Sinyal İşleme (EE 306 ) Ders Detayları
Sayısal Sinyal İşleme (EE 306 ) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Sayısal Sinyal İşleme EE 306 Bahar 3 0 0 3 8 Ön Koşul Ders(ler)i EE 303 (FD)
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
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
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
DetaylıSistem Dinamiği. Bölüm 9- Frekans Domeninde Sistem Analizi. Doç.Dr. Erhan AKDOĞAN
Sistem Dinamiği Bölüm 9- Frekans Domeninde Sistem Analizi Sunumlarda kullanılan semboller: El notlarına bkz. Yorum Bolum No.Alt Başlık No.Denklem Sıra No Denklem numarası Şekil No Şekil numarası Dikkat
DetaylıÇukurova Üniversitesi Biyomedikal Mühendisliği
Çukurova Üniversitesi Biyomedikal Mühendisliği BMM309 Elektronik-2 Laboratuvarı Deney Föyü Deney#10 Analog Aktif Filtre Tasarımı Doç. Dr. Mutlu AVCI Arş. Gör. Mustafa İSTANBULLU ADANA, 2015 DENEY 10 Analog
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
DetaylıKırım Filtresi ve Alt Örnekleme
Kırım Filtresi ve Alt Örnekleme Örneklenmiş bir sinyalin örnek azaltma işleminde M değerleri arttıkça spektral örtüşme kaçınılmaz hale gelmektedir, bu spektral örtüşmeden kaynaklı veri kaybını yok edemeyiz
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
DetaylıANALOG ELEKTRONİK - II. Opampla gerçekleştirilen bir türev alıcı (differantiator) çalışmasını ve özellikleri incelenecektir.
BÖLÜM 6 TÜREV ALICI DEVRE KONU: Opampla gerçekleştirilen bir türev alıcı (differantiator) çalışmasını ve özellikleri incelenecektir. GEREKLİ DONANIM: Multimetre (Sayısal veya Analog) Güç Kaynağı: ±12V
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)
DetaylıContents. Fourier dönüşümü örnekleri 1
Contents Fourier dönüşümü örnekleri 1 Fourier dönüşümü alma ve yorumlama Fourier dönüşümü örnekleri 2 Filtre tasarımı örnekleri Alçak geçirgen filtre tasarımı Tasarlanan filtrenin özellikleri ve ilgili
DetaylıH(s) B(s) V (s) Yer Kök Eğrileri. Şekil13. V s R s = K H s. B s =1için. 1 K H s
Yer Kök Eğrileri R(s) K H(s) V (s) V s R s = K H s 1 K H s B s =1için B(s) Şekil13 Kapalı çevrim sistemin kutupları 1+KH(s)=0 özyapısal denkleminden elde edilir. b s H s = a s a s K b s =0 a s K b s =0
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
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,
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 NO : 6 DENEY ADI
DENEY NO : 6 DENEY ADI : Faz Kaydırmalı Anahtarlama (PSK) DENEYİN AMACI : Faz Kaydırmalı Anahtarlama (Phase Shift Keying, PSK) yöntemlerinin ve 90 o den küçük faz kayma değerleri için verinin yeniden elde
DetaylıNİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
History in Pictures - On January 5th, 1940, Edwin H. Armstrong transmitted thefirstfmradiosignalfromyonkers, NY to Alpine, NJ to Meriden, CT to Paxton, MA to Mount Washington. 5 January is National FM
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
DetaylıBMÜ-421 Benzetim ve Modelleme MATLAB SIMULINK. İlhan AYDIN
BMÜ-421 Benzetim ve Modelleme MATLAB SIMULINK İlhan AYDIN SIMULINK ORTAMI Simulink bize karmaşık sistemleri tasarlama ve simülasyon yapma olanağı vermektedir. Mühendislik sistemlerinde simülasyonun önemi
DetaylıDijital Kontrol Sistemleri Prof.Dr. Ayhan Özdemir. Dengede bulunan kütle-yay sistemine uygulanan kuvvetin zamana göre değişimi aşağıda verilmiştir.
Dengede bulunan kütle-yay sistemine uygulanan kuvvetin zamana göre değişimi aşağıda verilmiştir. u(t):kuvvet u(t) F yay F sönm Yay k:yay sabiti m kütle Sönümlirici b:ösnümlirme sabiti y(t):konum 1 1 3
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
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
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
DetaylıRASGELE SÜREÇLER İ.Ü. ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ İLETİŞİM LABORATUVARI ARALIK, 2007
RASGELE SÜREÇLER İ.Ü. ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ İLETİŞİM LABORATUVARI ARALIK, 007 1 Tekdüze Dağılım Bir X rasgele değişkenin, a ve b arasında tekdüze dağılımlı olabilmesi için olasılık yoğunluk
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
DetaylıBAŞKENT ÜNİVERSİTESİ BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BME43 BİYOMEDİKAL İŞARET İŞLEME I LABORATUVAR DERSİ Deneyin Adı: Güç Sektral Yoğunluğu DENEY 7 Deneyin Amacı: Güç Sektral Yoğunluğu Tesiti ve MATLAB
DetaylıOTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH
OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI İşaret akış diyagramları blok diyagramlara bir alternatiftir. Fonksiyonel bloklar, işaretler, toplama noktaları
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
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 ) =
DetaylıKABLOSUZ İLETİŞİM
KABLOSUZ İLETİŞİM 805540 MODÜLASYON TEKNİKLERİ SAYISAL MODÜLASYON İçerik 3 Sayısal modülasyon Sayısal modülasyon çeşitleri Sayısal modülasyon başarımı Sayısal Modülasyon 4 Analog yerine sayısal modülasyon
DetaylıELN3052 OTOMATİK KONTROL MATLAB ÖRNEKLERİ - 2 TRANSFER FONKSİYONU, BLOK ŞEMA VE SİSTEM BENZETİMİ UYGULAMALARI:
ELN35 OTOMATİK KONTROL MATLAB ÖRNEKLERİ - TRANSFER FONKSİYONU, BLOK ŞEMA VE SİSTEM BENZETİMİ UYGULAMALARI: Control System Toolbox içinde dinamik sistemlerin transfer fonksiyonlarını tanımlamak için tf,
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
DetaylıBAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ SAYISAL SÜZGEÇ TASARIMI VE UYGULAMALARI E. ANIL AĞOĞLU
BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ SAYISAL SÜZGEÇ TASARIMI VE UYGULAMALARI E. ANIL AĞOĞLU YÜKSEK LİSANS TEZİ 2008 SAYISAL FİLTRE TASARIMI VE UYGULAMALARI DIGITAL FILTER DESIGN AND APPLICATIONS
DetaylıMATLAB DA SAYISAL ANALİZ DOÇ. DR. ERSAN KABALCI
MATLAB DA SAYISAL ANALİZ DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Konu Başlıkları Lineer Denklem Sistemlerinin Çözümü İntegral ve Türev İntegral (Alan) Türev (Sayısal Fark ) Diferansiyel Denklem çözümleri Denetim Sistemlerinin
DetaylıMatlab da 2-boyutlu Grafik Çizimi. Arş. Gör. Mehmet Ali ÜSTÜNER
Matlab da 2-boyutlu Grafik Çizimi Arş Gör Mehmet Ali ÜSTÜNER Manisa, 03122017 Arş Gör Mehmet Ali ÜSTÜNER 2 Dikdörtgen (x-y) Ve Kutupsal Eksenlerde Çizgi Grafikleri: En basit çizim, iki değişkeni olan çizimlerdir
DetaylıÜÇÜNCÜ HAFTA UYGULAMA YAZILIMLARI VE ÖRNEKLER
ÜÇÜNCÜ HAFTA UYGULAMA YAZILIMLARI VE ÖRNEKLER PROGRAMIN ADI: 1samp2.pro ;program 1samp2 ;bu program sinuzoidallerin toplamının ;orneklenmesini ve aradeger bulmayi gosterir LOADCT, 2, /silent USERSYM, [-.5,.5],[0,0]
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,;
DetaylıAyrık 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 =
DetaylıMATLAB Semineri. EM 314 Kontrol Sistemleri 1 GÜMMF Elektrik-Elektronik Müh. Bölümü. 30 Nisan / 1 Mayıs 2007
MATLAB Semineri EM 314 Kontrol Sistemleri 1 GÜMMF Elektrik-Elektronik Müh. Bölümü 30 Nisan / 1 Mayıs 2007 İçerik MATLAB Ekranı Değişkenler Operatörler Akış Kontrolü.m Dosyaları Çizim Komutları Yardım Kontrol
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
Detaylıveri dosyadan okutulacak (1) - sinama verisi (2)-son(3) >
ONUNCU HAFTA BİLGİSAYAR YAZILIMLARI VE UYGULAMALAR 9.7.1. İdeal Süzgeç Düzenleme için Bilgisayar Programları Zaman bölgesinde frekans seçici süzgeç düzenlenmesi için 7ideal.pro adlı PV-WAVE dilinde yazılmış
Detaylıbirim daire üzerindeki z = e jω değerlerinde hesaplanması yöntemiyle bulunabiliri. Ancak, sayısal işaret işlemenin pratik uygulaması, sonsuz bir x(n)
Bölüm 7 AYRIK-FOURİER DÖNÜŞÜMÜ 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
Detaylıfonksiyonunun [-1,1] arasındaki grafiği hesaba katılırsa bulunan sonucun
. UŞAK FEN EDEBİYAT FAKÜLTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ ANALİZ II FİNAL SORULARI ÇÖZÜMLERİ d belirli integralinin aşağıdaki çözümünün doğru olup olmadığını belirtiniz. Eğer çözüm yanlış ise sebebini açıklayınız.
Detaylık ise bir gerçek sayı olsun. Buna göre aşağıdaki işlemler Matlab da yapılabilir.
MATRİS TRANSPOZU: Bir matrisin satırlarını sütun, sütunlarınıda satır yaparak elde edilen matrise transpoz matris denilir. Diğer bir değişle, eğer A matrisi aşağıdaki gibi tanımlandıysa bu matrisin transpoz
DetaylıKABLOSUZ İLETİŞİM
KABLOSUZ İLETİŞİM 805540 MODÜLASYON TEKNİKLERİ FREKANS MODÜLASYONU İçerik 3 Açı modülasyonu Frekans Modülasyonu Faz Modülasyonu Frekans Modülasyonu Açı Modülasyonu 4 Açı modülasyonu Frekans Modülasyonu
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
DetaylıKontrol Sistemleri Tasarımı
Kontrol Sistemleri Tasarımı Giriş ve Temel Kavramlar Prof. Dr. Bülent E. Platin Giriş Çalıştay İçeriği: Giriş ve Temel Kavramlar Açık Çevrim Kontrol Kapalı Çevrim Kontrol Kök Yer Eğrileri ve Yöntemleri
DetaylıDENEY 5: FREKANS CEVABI VE BODE GRAFİĞİ
DENEY 5: FREKANS CEVABI VE BODE GRAFİĞİ 1 AMAÇ Bu deneyin temel amacı; bant geçiren ve alçak geçiren seri RLC filtrelerin cevabını incelemektir. Ayrıca frekans cevabı deneyi neticesinde elde edilen verileri
DetaylıBu ders boyunca, ilk önce sayısal kontrol sistemlerinin temellerini tanıtıp, daha sonra birkaç temel pratik uygulamasından bahsedeceğiz.
Özellikle 2000 li yıllarda dijital teknolojideki gelişmeler, dijital (sayısal) kontrol sistemlerini analog kontrol sistemleriyle rekabet açısından 90 lı yıllara göre daha üst seviyelere taşımıştır. Düşük
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
Detaylı6. ÇİZİM İŞLEMLERİ 3 6.1. 2 Boyutlu Eğri Çizimi x ve y vektörleri ayni boyutta ise bu vektörleri ekrana çizdirmek için plot(x,y) komutu kullanılır.
6. ÇİZİM İŞLEMLERİ 3 6.1. 2 Boyutlu Eğri Çizimi x ve y vektörleri ayni boyutta ise bu vektörleri ekrana çizdirmek için plot(x,y) komutu kullanılır. A =[ 7 2 5 ]; B =[ 5 4 8 ]; plot(a,b); İstenildigi takdirde
Detaylı>> 5*3-4+6/2^0 ans = 17 ( Matlab da sayılar arası işlemler [ +, -, /, *, ^ ] bu şekilde ifade edilmektedir.)
7. Diferensiyel Denklemlerin Çözümünde Matlab Uygulamaları MATLAB, Matrislere dayanan ve problemlerin çözümlerinde kullanılan Matematik metotların bilgisayar ortamında kullanılmasını sağlayan yazılım paketidir.
DetaylıDijital Sinyal İşleme (COMPE 463) Ders Detayları
Dijital Sinyal İşleme (COMPE 463) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Dijital Sinyal İşleme COMPE 463 Bahar 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin
DetaylıDENEY 5: GENLİK KAYDIRMALI ANAHTARLAMA (ASK) TEMELLERİNİN İNCELENMESİ
DENEY 5: GENLİK KAYDIRMALI ANAHTARLAMA (ASK) TEMELLERİNİN İNCELENMESİ Deneyin Amacı: Bilgisayar ortamında Genlik Kaydırmalı Anahtarlama modülasyonu ve demodülasyonu için ilgili kodların incelenmesi ve
DetaylıALTERNATİF AKIM (AC) II SİNÜSOİDAL DALGA; KAREKTRİSTİK ÖZELLİKLERİ
. Amaçlar: EEM DENEY ALERNAİF AKIM (AC) II SİNÜSOİDAL DALGA; KAREKRİSİK ÖZELLİKLERİ Fonksiyon (işaret) jeneratörü kullanılarak sinüsoidal dalganın oluşturulması. Frekans (f), eriyot () ve açısal frekans
DetaylıKodumuzu yazmaya zaman eksenini, açısal frekans ekseni ve örnekte verilen M değerlerini bir vektör içinde tanımlayarak başlayalım.
Örneklenmiş Sinyalin Alt Örneklenmesi Var olan örneklerden bazılarının seçilme işlemi alt örnekleme, örnek azaltma veya dijital sinyallerin örneklenmesi gibi isimlendirilebilir, bu işlemin bir örneklenmiş
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)
DetaylıDers İçerik Bilgisi. Sistem Davranışlarının Analizi. Dr. Hakan TERZİOĞLU. 1. Geçici durum analizi. 2. Kalıcı durum analizi. MATLAB da örnek çözümü
Dr. Hakan TERZİOĞLU Ders İçerik Bilgisi Sistem Davranışlarının Analizi 1. Geçici durum analizi 2. Kalıcı durum analizi MATLAB da örnek çözümü 2 Dr. Hakan TERZİOĞLU 1 3 Geçici ve Kalıcı Durum Davranışları
DetaylıMATLAB. Grafikler DOÇ. DR. ERSAN KABALCI
MATLAB Grafikler DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Matlab yüksek seviyede grafik oluşturulabilir. Matlab ile çizilebilecek grafikler; Dikdörtgen (x-y) ve 3 boyutlu çizgi grafikleri Ağ (mesh) ve yüzey grafikleri Çubuk
DetaylıMM 409 MatLAB-Simulink e GİRİŞ
MM 409 MatLAB-Simulink e GİRİŞ 2016-2017 Güz Dönemi 28 Ekim 2016 Arş.Gör. B. Mahmut KOCAGİL Ajanda-İçerik Simulink Nedir? Nerelerde Kullanılır? Avantaj / Dezavantajları Nelerdir? Simulink Arayüzü Örnek
DetaylıBilgisayar Programlama MATLAB
What is a computer??? Bilgisayar Programlama MATLAB ler Prof. Dr. İrfan KAYMAZ What is a computer??? MATLAB de GRAFİK İŞLEMLERİ MATLAB diğer programlama dillerine nazaran oldukça güçlü bir grafik araçkutusuna
DetaylıDENEY 9- DOĞRU AKIM DA RC DEVRE ANALİZİ
9.1. DENEYİN AMAÇLARI DENEY 9- DOĞRU AKIM DA RC DEVRE ANALİZİ RC devresinde kondansatörün şarj ve deşarj eğrilerini elde etmek Zaman sabiti kavramını öğrenmek Seri RC devresinin geçici cevaplarını incelemek
DetaylıSTEM komutu ayrık zamanlı sinyalleri veya fonksiyonları çizmek amacı ile kullanılır. Bu komutun en basit kullanım şekli şöyledir: stem(x,y).
STEM Komutu: STEM komutu ayrık zamanlı sinyalleri veya fonksiyonları çizmek amacı ile kullanılır. Bu komutun en basit kullanım şekli şöyledir: stem(x,y). Bu komutta X vektörünün ve Y vektörünün elemanları
DetaylıData Communications. Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. 3. Veri ve Sinyaller
Veri İletişimi Data Communications Suat ÖZDEMİR Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 3. Veri ve Sinyaller Analog ve sayısal sinyal Fiziksel katmanın önemli işlevlerinden ş birisi iletim ortamında
DetaylıSinyaller ve Sistemler (EE 303) Ders Detayları
Sinyaller ve Sistemler (EE 303) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Sinyaller ve Sistemler EE 303 Güz 3 0 2 4 7 Ön Koşul Ders(ler)i EE 206 (FD),
DetaylıBilgisayar Programlama MATLAB
Bilgisayar Programlama MATLAB Grafik İşlemleri Doç. Dr. İrfan KAYMAZ MATLAB Ders Notları MATLAB de GRAFİK İŞLEMLERİ MATLAB diğer programlama dillerine nazaran oldukça güçlü bir grafik araçkutusuna (toolbox)
DetaylıSAYISAL HABERLEŞME MATLAB UYGULAMALARI
1-KONVOLÜSYON UYGULAMALARI SAYISAL HABERLEŞME MATLAB UYGULAMALARI Matlab ile hazır olarak kullanılan conv,conv2,convn hazır fonksiyonları bulunmakla birlikte konvolüsyon sonucunun 0 sıfır indisli değerinin
DetaylıBÖLÜM-9 SİSTEM HASSASİYETİ
65 BÖLÜM-9 SİSTEM HASSASİYETİ Parametre Değişimlerinin Hassasiyeti Belirsiz sistem elemanlarının davranışı o Parametre değerlerinin hatalı bilgileri o Çevrenin değişimi o Yaşlanma vb nedenlerle bozulma
DetaylıDENEY 2 Sistem Benzetimi
DENEY Sistem Benzetimi DENEYİN AMACI. Diferansiyel denklem kullanarak, fiziksel bir sistemin nasıl tanımlanacağını öğrenmek.. Fiziksel sistemlerin karakteristiklerini anlamak amacıyla diferansiyel denklem
DetaylıANOLOG-DİJİTAL DÖNÜŞTÜRÜCÜLER
ADC ve DAC 1 BM-201 2 ANOLOG-DİJİTAL DÖNÜŞTÜRÜCÜLER Maksimum ve minimum sınırları arasında farklı değerler alarak değişken elektriksel büyüklüklere analog bilgi ya da analog değer denir. Akım ve gerilim
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 OLMAYAN (NONLINEAR) DENKLEM SİSTEMLERİ Mühendisliğin
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
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,
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)
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 (
DetaylıONÜÇÜNCÜ HAFTA: ZAMAN-FREKANS AYRIŞIMI BİLGİSAYAR YAZILIMLARI VE UYGULAMALAR Program listesi metin sonunda verilmiştir.
ONÜÇÜNCÜ HAFTA: ZAMAN-FREKANS AYRIŞIMI BİLGİSAYAR YAZILIMLARI VE UYGULAMALAR Program listesi metin sonunda verilmiştir. VERININ TURU 1. veri dosyadan okutulacak 2. sinama verisi (sinuzoidallerin toplami
DetaylıWavelet Transform and Applications. A. Enis Çetin Bilkent Üniversitesi
Wavelet Transform and Applications A. Enis Çetin Bilkent Üniversitesi Multiresolution Signal Processing Lincoln idea by Salvador Dali Dali Museum, Figueres, Spain M. Mattera Multi-resolution signal and
DetaylıAST415 Astronomide Sayısal Çözümleme - I. 7. Grafik Çizimi
AST415 Astronomide Sayısal Çözümleme - I 7. Grafik Çizimi Bu derste neler öğreneceksiniz? Python'la şekildekine benzer grafikler çizmeyi öğreneceksiniz! MATPLOTLIB.PYPLOT Modülü Python da grafik çizmek
DetaylıYÜZÜNCÜ YIL ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ANALOG ELEKTRONİK DENEY RAPORU
YÜZÜNCÜ YIL ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ANALOG ELEKTRONİK DENEY RAPORU DENEY NO : DENEYİN ADI : YAPILIŞ TARİHİ: GRUP ÜYELERİ : 1. 2. 3. DERSİN SORUMLU ÖĞRETİM ÜYESİ: Yrd. Doç.
DetaylıDers 5 : MATLAB ile Grafik Uygulamaları
Ders 5 : MATLAB ile Grafik Uygulamaları Kapsam Polinomlar Enterpolasyon Grafikler 5.1. Polinomlar 5.1.1. Polinom Girişi Matlab de polinomlar katsayılarının vektörü ile tanımlanır. Örnek: P(x) = -6x 5 +4x
DetaylıEHM381 ANALOG HABERLEŞME DÖNEM PROJESİ
T.C. SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü EHM381 ANALOG HABERLEŞME DÖNEM PROJESİ MATLAB YARDIMIYLA ANALOG MODÜLASYONLU SİNYALLERİN ÜRETİLMESİ
DetaylıDY-45 OSĐLOSKOP KĐTĐ. Kullanma Kılavuzu
DY-45 OSĐLOSKOP KĐTĐ Kullanma Kılavuzu 01 Kasım 2010 Amatör elektronikle uğraşanlar için osiloskop pahalı bir test cihazıdır. Bu kitte amatör elektronikçilere hitap edecek basit ama kullanışlı bir yazılım
DetaylıKMU MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ELETRONİK LABORATUVARI DENEY 1 OSİLOSKOP KULLANIMI
KMU MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ELETRONİK LABORATUVARI DENEY 1 OSİLOSKOP KULLANIMI DENEY 1 OSİLOSKOP KULLANIMI Deneyin Amaçları Osiloskop kullanımını öğrenmek, Osiloskop grafiklerini
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
Detaylı