SİNYALLER VE SİSTEMLERİN MATLAB YARDIMIYLA BENZETİMİ

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "SİNYALLER VE SİSTEMLERİN MATLAB YARDIMIYLA BENZETİMİ"

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 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.

Detaylı

DENEY 4: Sayısal Filtreler

DENEY 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

Detaylı

DENEY 4: Sayısal Filtreler

DENEY 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

Detaylı

EEM 451 Dijital Sinyal İşleme LAB 3

EEM 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)

Detaylı

ANALOG İLETİŞİM. 3. Kanal ayrımı sağlar. Yani modülasyon sayesinde aynı iletim hattında birden çok bilgi yollama olanağı sağlar.

ANALOG 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

Detaylı

Deney 5 : Ayrık Filtre Tasarımı. Prof. Dr. Aydın Akan Bahattin Karakaya Umut Gündoğdu Yeşim Hekim Tanç

Deney 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.

Detaylı

Sakarya Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Sakarya 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

Detaylı

ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ İLETİŞİM LABORATUARI SAYISAL FİLTRELER

ELEKTRİK-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

Detaylı

SAYISAL İŞARET İŞLEME LABORATUARI LAB 5: SONSUZ DÜRTÜ YANITLI (IIR) FİLTRELER

SAYISAL 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

Detaylı

ANALOG FİLTRELEME DENEYİ

ANALOG 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

Detaylı

TIBBİ ENSTRUMANTASYON TASARIM VE UYGULAMALARI SAYISAL FİLTRELER

TIBBİ 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

Detaylı

Analog Alçak Geçiren Filtre Karakteristikleri

Analog 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

Detaylı

Sakarya Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Sakarya 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

Detaylı

Direnç(330Ω), bobin(1mh), sığa(100nf), fonksiyon generatör, multimetre, breadboard, osiloskop. Teorik Bilgi

Direnç(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.

Detaylı

Sayısal Sinyal İşleme (EE 306 ) Ders Detayları

Sayısal 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)

Detaylı

Ayrık zamanlı sinyaller için de ayrık zamanlı Fourier dönüşümleri kullanılmatadır.

Ayrık 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

Detaylı

Sayısal Filtre Tasarımı

Sayısal Filtre Tasarımı Sayısal Filtre Tasarımı Sayısal Filtreler Filtreler ayrık zamanlı sistemlerdir. Filtreler işaretin belirli frekanslarını güçlendirmek veya zayıflatmak, belirli frekanslarını tamamen bastırmak veya belirli

Detaylı

BEŞİNCİ HAFTA UYGULAMA YAZILIMLARI VE ÖRNEKLER

BEŞİNCİ 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

Detaylı

Sistem Dinamiği. Bölüm 9- Frekans Domeninde Sistem Analizi. Doç.Dr. Erhan AKDOĞAN

Sistem 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

Detaylı

Çukurova Üniversitesi Biyomedikal Mühendisliği

Çukurova 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

Detaylı

Sayısal Modülasyon Deneyi

Sayısal 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

Detaylı

Kırım Filtresi ve Alt Örnekleme

Kırım 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

Detaylı

İşaretler ve Süzgeçleme

İşaretler 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

Detaylı

ANALOG ELEKTRONİK - II. Opampla gerçekleştirilen bir türev alıcı (differantiator) çalışmasını ve özellikleri incelenecektir.

ANALOG 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

Detaylı

İŞARET ve SİSTEMLER (SIGNALS and SYSTEMS) Dr. Akif AKGÜL oda no: 303 (T4 / EEM)

İŞARET 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)

Detaylı

Contents. Fourier dönüşümü örnekleri 1

Contents. 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

Detaylı

H(s) B(s) V (s) Yer Kök Eğrileri. Şekil13. V s R s = K H s. B s =1için. 1 K H s

H(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

Detaylı

HAFTA 11: ÖRNEKLEME TEOREMİ SAMPLING THEOREM. İçindekiler

HAFTA 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

Detaylı

Şeklinde ifade edilir. Çift yan bant modülasyonlu işaret ise aşağıdaki biçimdedir. ile çarpılırsa frekans alanında bu sinyal w o kadar kayar.

Şeklinde 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,

Detaylı

İşaret ve Sistemler. Ders 1: Giriş

İşaret 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

Detaylı

DENEY NO : 6 DENEY ADI

DENEY 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

Detaylı

NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

NİĞDE 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

Detaylı

İ. Ü. Elektrik&Elektronik Müh. Böl. İŞARET İŞLEME ve UYGULAMALARI

İ. 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

Detaylı

BMÜ-421 Benzetim ve Modelleme MATLAB SIMULINK. İlhan AYDIN

BMÜ-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

Detaylı

Dijital Kontrol Sistemleri Prof.Dr. Ayhan Özdemir. Dengede bulunan kütle-yay sistemine uygulanan kuvvetin zamana göre değişimi aşağıda verilmiştir.

Dijital 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

Detaylı

Sayısal İşaret İşleme Dersi Laboratuvarı

Sayısal 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

Detaylı

DENEY 3: Sürekli ve Ayrık İşaretlerin Fourier Analizi

DENEY 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

Detaylı

DENEY 3: DFT-Discrete Fourier Transform. 2 cos Ω d. 2 sin Ω d FOURIER SERİSİ

DENEY 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

Detaylı

RASGELE SÜREÇLER İ.Ü. ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ İLETİŞİM LABORATUVARI ARALIK, 2007

RASGELE 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

Detaylı

EEM HABERLEŞME TEORİSİ NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

EEM 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

Detaylı

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

BAŞKENT 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

Detaylı

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH

OTOMATİK 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

Detaylı

Mekanik Titreşimler ve Kontrolü. Makine Mühendisliği Bölümü

Mekanik 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

Detaylı

Güç Spektral Yoğunluk (PSD) Fonksiyonu

Güç 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 ) =

Detaylı

KABLOSUZ İLETİŞİM

KABLOSUZ 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

Detaylı

ELN3052 OTOMATİK KONTROL MATLAB ÖRNEKLERİ - 2 TRANSFER FONKSİYONU, BLOK ŞEMA VE SİSTEM BENZETİMİ UYGULAMALARI:

ELN3052 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,

Detaylı

SAYISAL İŞARET İŞLEME LABORATUARI LAB 3: SONLU DÜRTÜ YANITLI (FIR) FILTRELER

SAYISAL 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

Detaylı

BAŞKENT 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 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

Detaylı

MATLAB DA SAYISAL ANALİZ DOÇ. DR. ERSAN KABALCI

MATLAB 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

Detaylı

Matlab da 2-boyutlu Grafik Çizimi. Arş. Gör. Mehmet Ali ÜSTÜNER

Matlab 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

Detaylı

ÜÇÜNCÜ HAFTA UYGULAMA YAZILIMLARI VE ÖRNEKLER

ÜÇÜNCÜ 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]

Detaylı

MAK1010 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BİLGİSAYAR UYGULAMALARI

MAK1010 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,;

Detaylı

Ayrık Fourier Dönüşümü

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 =

Detaylı

MATLAB 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 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

Detaylı

ZAMAN VE FREKANS DOMENLERİNDE ÖRNEKLEME

ZAMAN 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

Detaylı

veri dosyadan okutulacak (1) - sinama verisi (2)-son(3) >

veri 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

Detaylı

birim daire üzerindeki z = e jω değerlerinde hesaplanması yöntemiyle bulunabiliri. Ancak, sayısal işaret işlemenin pratik uygulaması, sonsuz bir x(n)

birim 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

Detaylı

fonksiyonunun [-1,1] arasındaki grafiği hesaba katılırsa bulunan sonucun

fonksiyonunun [-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.

Detaylı

k ise bir gerçek sayı olsun. Buna göre aşağıdaki işlemler Matlab da yapılabilir.

k 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

Detaylı

KABLOSUZ İLETİŞİM

KABLOSUZ 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

Detaylı

İşaret ve Sistemler. Ders 3: Periyodik İşaretlerin Frekans Spektrumu

İşaret 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

Detaylı

Kontrol Sistemleri Tasarımı

Kontrol 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

Detaylı

DENEY 5: FREKANS CEVABI VE BODE GRAFİĞİ

DENEY 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

Detaylı

Bu ders boyunca, ilk önce sayısal kontrol sistemlerinin temellerini tanıtıp, daha sonra birkaç temel pratik uygulamasından bahsedeceğiz.

Bu 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

Detaylı

DENEY 3: DTMF İŞARETLERİN ÜRETİLMESİ VE ALGILANMASI

DENEY 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

Detaylı

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.

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. 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.)

>> 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.

Detaylı

Dijital Sinyal İşleme (COMPE 463) Ders Detayları

Dijital 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

Detaylı

DENEY 5: GENLİK KAYDIRMALI ANAHTARLAMA (ASK) TEMELLERİNİN İNCELENMESİ

DENEY 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

Detaylı

ALTERNATİF AKIM (AC) II SİNÜSOİDAL DALGA; KAREKTRİSTİK ÖZELLİKLERİ

ALTERNATİF 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

Detaylı

Kodumuzu yazmaya zaman eksenini, açısal frekans ekseni ve örnekte verilen M değerlerini bir vektör içinde tanımlayarak başlayalım.

Kodumuzu 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

Detaylı

GÖRÜNTÜ İŞLEME UYGULAMALARI. Arş. Gör. Dr. Nergis TURAL POLAT

GÖRÜNTÜ 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)

Detaylı

Ders İçerik Bilgisi. Sistem Davranışlarının Analizi. Dr. Hakan TERZİOĞLU. 1. Geçici durum analizi. 2. Kalıcı durum analizi. MATLAB da örnek çözümü

Ders 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

Detaylı

MATLAB. Grafikler DOÇ. DR. ERSAN KABALCI

MATLAB. 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

Detaylı

MM 409 MatLAB-Simulink e GİRİŞ

MM 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

Detaylı

Bilgisayar Programlama MATLAB

Bilgisayar 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

Detaylı

DENEY 9- DOĞRU AKIM DA RC DEVRE ANALİZİ

DENEY 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

Detaylı

STEM komutu ayrık zamanlı sinyalleri veya fonksiyonları çizmek amacı ile kullanılır. Bu komutun en basit kullanım şekli şöyledir: stem(x,y).

STEM 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

Detaylı

Data Communications. Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. 3. Veri ve Sinyaller

Data 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

Detaylı

Sinyaller ve Sistemler (EE 303) Ders Detayları

Sinyaller 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),

Detaylı

Bilgisayar Programlama MATLAB

Bilgisayar 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)

Detaylı

SAYISAL HABERLEŞME MATLAB UYGULAMALARI

SAYISAL 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

Detaylı

BÖLÜM-9 SİSTEM HASSASİYETİ

BÖLÜM-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

Detaylı

DENEY 2 Sistem Benzetimi

DENEY 2 Sistem Benzetimi DENEY Sistem Benzetimi DENEYİN AMACI. Diferansiyel denklem kullanarak, fiziksel bir sistemin nasıl tanımlanacağını öğrenmek.. Fiziksel sistemlerin karakteristiklerini anlamak amacıyla diferansiyel denklem

Detaylı

ANOLOG-DİJİTAL DÖNÜŞTÜRÜCÜLER

ANOLOG-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

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER

Yrd. 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

Detaylı

B ol um 5 ANALOG IS ARETLER IN SPEKTRUM ANAL IZ I

B 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

Detaylı

Frekans 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 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,

Detaylı

AYRIK-ZAMANLI DOĞRUSAL

AYRIK-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)

Detaylı

C L A S S N O T E S SİNYALLER. Sinyaller & Sistemler Sinyaller Dr.Aşkın Demirkol

C 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 (

Detaylı

ONÜÇÜNCÜ 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. 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

Detaylı

Wavelet Transform and Applications. A. Enis Çetin Bilkent Üniversitesi

Wavelet 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

Detaylı

AST415 Astronomide Sayısal Çözümleme - I. 7. Grafik Çizimi

AST415 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

Detaylı

YÜZÜNCÜ YIL ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ANALOG ELEKTRONİK DENEY RAPORU

YÜZÜNCÜ 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.

Detaylı

Ders 5 : MATLAB ile Grafik Uygulamaları

Ders 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

Detaylı

EHM381 ANALOG HABERLEŞME DÖNEM PROJESİ

EHM381 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

Detaylı

DY-45 OSĐLOSKOP KĐTĐ. Kullanma Kılavuzu

DY-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

Detaylı

KMU MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ELETRONİK LABORATUVARI DENEY 1 OSİLOSKOP KULLANIMI

KMU 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

Detaylı

Toplam İkinci harmonik. Temel Üçüncü harmonik. Şekil 1. Temel, ikinci ve üçüncü harmoniğin toplamı

Toplam 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