BEŞİNCİ HAFTA UYGULAMA YAZILIMLARI VE ÖRNEKLER
|
|
- Ilkin Hoca
- 5 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 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 katlanma oluşmuştur ve sürekli verinin Fourier dönüşümü Nyquist frekansının ötesinde yani çizim aralığının dışındadır. Uygulamada kullanılacak olan 4DFT.pro adlı PV-WAVE programı diskten okunan veya yazılım tarafından yaratılan bir sınama verisinin ayrık Fourier dönüşümünü hesaplamaktadır. Diskten veri okuma seçeneği seçilir ise geçerli dizindeki tür eki.dat olan dosyaların bir dökümü verilir. Verinin okunması için sıra numarasının girilmesi yeterlidir. Zaman verisini kapsayan dosyanın ilk satırı zamanın başlangıç değeri ve örnekleme aralığı olmak üzere boşluk ile ayrılmış iki sayıdan oluşmalıdır. İzleyen satırlarda ise bir zaman değeri ve ona karşılık gelen sayısal veri bulunmalıdır. Sınama verisi yaratıldığında ise zaman verisinin ilk ve son yatay eksen değerleri ile örnekleme aralığı sorulur. Daha sonra frekans ekseninin doğrusal veya logaritmik olması arasında bir seçim yapılır. İzgenin görüntüleneceği en küçük ve en büyük frekans değerleri girilir. Bu frekans değerlerini de içermek üzere izge hesabı için kaç adet frekans değerinin kullanılacağı program tarafından sorulur. (4.2.18) dönüşüm çifti, exp( t ) exp f (4.2.18) ve üstel fonksiyonun Fourier dönüşümü (4.3.2) çifti ile 2 exp( t ) 4 f (4.3.2) daha önce verilmişti. Zaman fonksiyonları cos(2 f0t ) fonksiyonu ile çarpılarak, yazılım tarafından kullanılan dönüşüm çiftleri aşağıdaki şekilde elde edilmiştir: f 1 1 exp( t ).cos(2 f0t ) exp * (f f 0 ) (f f 0 ), (f f 0 ) (f f 0 ) exp( t ).cos( 2 f0 t ) exp exp, (7.10.1) exp( t ).cos(2 f0t ) * (f f ) (f f 0 ) 4 f 2 2, exp( t ).cos(2 f t ) (f f 0 ) 4 (f f 0 ). (7.10.2)
2
3 KATLANMA OLUŞMAKTA veri dosyadan okutulacak (1) - sinama verisi (2) >2 en kucuk ve en buyuk zaman degerleri >-2 2 ornekleme araligi >0.2 problem1 - g(k.dt)=exp(-alfa*t*t).cos(2.pi.f0.t) problem2 - g(k.dt)=exp(-alfa*abs(t)).cos(2.pi.f0.t) >2 alfa katsayisini giriniz >0.8 kosinus fonksiyonunun frekansi icin sifir girildiginde sadece ustel fonksiyon hesaplanir kosinus fonksiyonunun frekansini giriniz >4 veri sayisi 21 ornekleme araligi Nyquist frekansi GIRIS VERISI zaman bolgesi veri sayisi = 21 ornekleme araligi = ilk zaman degeri = son zaman degeri = veri uzunlugu (saniye) = frekans ekseni dogrusal (1) veya logaritmik (2) >1 Nyquist frekansi = en kucuk ve en buyuk frekans degerlerini giriniz >-5 5 hesaplanmasi istenilen izge degeri sayisi (tek sayi giriniz) >101 frekans bolgesi veri sayisi = frekans ornekleme araligi = veri
4
5 DOĞRU HESAPLAMA veri dosyadan okutulacak (1) - sinama verisi (2) >2 en kucuk ve en buyuk zaman degerleri >-2 2 ornekleme araligi >0.1 problem1 - g(k.dt)=exp(-alfa*t*t).cos(2.pi.f0.t) problem2 - g(k.dt)=exp(-alfa*abs(t)).cos(2.pi.f0.t) >2 alfa katsayisini giriniz >0.8 kosinus fonksiyonunun frekansi icin sifir girildiginde sadece ustel fonksiyon hesaplanir kosinus fonksiyonunun frekansini giriniz >4 veri sayisi 41 ornekleme araligi Nyquist frekansi GIRIS VERISI zaman bolgesi veri sayisi = 41 ornekleme araligi = ilk zaman degeri = son zaman degeri = veri uzunlugu (saniye) = frekans ekseni dogrusal (1) veya logaritmik (2) >1 Nyquist frekansi = en kucuk ve en buyuk frekans degerlerini giriniz >-5 5 hesaplanmasi istenilen izge degeri sayisi (tek sayi giriniz) >101 frekans bolgesi veri sayisi = frekans ornekleme araligi =
6
7 ZAMAN-SINIRLI OLMA ÖZELLİĞİ YOK İSE veri dosyadan okutulacak (1) - sinama verisi (2) >2 en kucuk ve en buyuk zaman degerleri >-1 1 ornekleme araligi >0.1 problem1 - g(k.dt)=exp(-alfa*t*t).cos(2.pi.f0.t) problem2 - g(k.dt)=exp(-alfa*abs(t)).cos(2.pi.f0.t) >2 alfa katsayisini giriniz >0.8 kosinus fonksiyonunun frekansi icin sifir girildiginde sadece ustel fonksiyon hesaplanir kosinus fonksiyonunun frekansini giriniz >4 veri sayisi 21 ornekleme araligi Nyquist frekansi GIRIS VERISI zaman bolgesi veri sayisi = 21 ornekleme araligi = ilk zaman degeri = son zaman degeri = veri uzunlugu (saniye) = frekans ekseni dogrusal (1) veya logaritmik (2) >1 Nyquist frekansi = en kucuk ve en buyuk frekans degerlerini giriniz >-5 5 hesaplanmasi istenilen izge degeri sayisi (tek sayi giriniz) >101 frekans bolgesi veri sayisi = frekans ornekleme araligi =
8
9 ZAMAN-SINIRLI OLMA ÖZELLİĞİ YOK İSE veri dosyadan okutulacak (1) - sinama verisi (2) >2 en kucuk ve en buyuk zaman degerleri > ornekleme araligi >0.1 problem1 - g(k.dt)=exp(-alfa*t*t).cos(2.pi.f0.t) problem2 - g(k.dt)=exp(-alfa*abs(t)).cos(2.pi.f0.t) >2 alfa katsayisini giriniz >0.8 kosinus fonksiyonunun frekansi icin sifir girildiginde sadece ustel fonksiyon hesaplanir kosinus fonksiyonunun frekansini giriniz >0 veri sayisi 11 ornekleme araligi Nyquist frekansi GIRIS VERISI zaman bolgesi veri sayisi = 11 ornekleme araligi = ilk zaman degeri = son zaman degeri = veri uzunlugu (saniye) = frekans ekseni dogrusal (1) veya logaritmik (2) >1 Nyquist frekansi = en kucuk ve en buyuk frekans degerlerini giriniz >-5 5 hesaplanmasi istenilen izge degeri sayisi (tek sayi giriniz) >101 frekans bolgesi veri sayisi = frekans ornekleme araligi =
10
11 KATLANMA OLUŞMAKTA dosyadan okutulacak (1) - sinama verisi (2) >2 en kucuk ve en buyuk zaman degerleri >-3 3 ornekleme araligi >0.2 problem1 - g(k.dt)=exp(-alfa*t*t).cos(2.pi.f0.t) problem2 - g(k.dt)=exp(-alfa*abs(t)).cos(2.pi.f0.t) >1 alfa katsayisini giriniz >2 kosinus fonksiyonunun frekansi icin sifir girildiginde sadece ustel fonksiyon hesaplanir kosinus fonksiyonunun frekansini giriniz >3 veri sayisi 31 ornekleme araligi Nyquist frekansi GIRIS VERISI zaman bolgesi veri sayisi = 31 ornekleme araligi = ilk zaman degeri = son zaman degeri = veri uzunlugu (saniye) = frekans ekseni dogrusal (1) veya logaritmik (2) >1 Nyquist frekansi = en kucuk ve en buyuk frekans degerlerini giriniz >-5 5 hesaplanmasi istenilen izge degeri sayisi (tek sayi giriniz) >101 frekans bolgesi veri sayisi = frekans ornekleme araligi =
12
13 DEPREM İVME VERİSİNİN FOURİER DÖNÜŞÜMÜ LOGARİTMİK EKSEN veri dosyadan okutulacak (1) - sinama verisi (2) >1 dosya no dosya adi 1 bolewtm1.dat 2 bolnstm1.dat 3 bolvtm1.dat 4 duzewtm1.dat 5 duznstm1.dat 6 duzvtm1.dat dosya numarasi giriniz >1 veri sayisi 1500 ornekleme araligi Nyquist frekansi GIRIS VERISI zaman bolgesi veri sayisi = 1500 ornekleme araligi = ilk zaman degeri = e-005 son zaman degeri = veri uzunlugu (saniye) = frekans ekseni dogrusal (1) veya logaritmik (2) >2 Nyquist frekansi = en kucuk ve en buyuk frekans degerlerini giriniz > hesaplanmasi istenilen izge degeri sayisi (tek sayi giriniz) >501 frekans bolgesi veri sayisi = frekans ornekleme orani =
14
15 ;program 4dft ;bu program gercel bir zaman verisinin Fourier donusumunu hesaplar LOADCT, 2, /silent USERSYM, [-.5,.5],[0,0] A=FINDGEN(16)*(!pi*2/16.) USERSYM, COS(A), SIN(A), /Fill basla: read,'programi devam ettirmek icin sifir giriniz >',n ;bütün pencereleri kapat while (!D.WINDOW GE 0) DO WDELETE,!D.WINDOW if n ne 0 then goto, son read, 'veri dosyadan okutulacak (1) - sinama verisi (2) >', vcins if vcins lt 1 or vcins gt 2 then goto, basla if vcins eq 1 then begin ;diskdeki dosyalari goruntule da=findfile('*.dat') da=strlowcase(da) nd=n_elements(da) nds=intarr(nd) nds=sort(da) print, ' dosya no dosya adi' for i=0, nd-1 do print, i+1,' ', da(nds(i)) baslangic: read, 'dosya numarasi giriniz >', dn if dn lt 1 or dn gt nd then goto, baslangic ;olculen veriyi oku dosya=da(nds(dn-1)) status=dc_read_free(dosya, x, y, /Col, Resize=[1,2]) ;veri sayisi n=n_elements(y) dt=y(0) n=n-1 t=fltarr(n) g=fltarr(n) t(0:n-1)=x(1:n) g(0:n-1)=y(1:n) endif if vcins eq 2 then begin ;sinama verisi yarat
16 read, ' en kucuk ve en buyuk zaman degerleri >',tk, tb read, 'ornekleme araligi >',dt n=nint((tb-tk)/dt)+1 t=findgen(n)*dt+tk problem: print, 'problem1 - g(k.dt)=exp(-alfa*t*t).cos(2.pi.f0.t)' print, 'problem2 - g(k.dt)=exp(-alfa*abs(t)).cos(2.pi.f0.t)' read, ' >',nprp if nprp lt 1 or nprp gt 2 then goto, problem read, 'alfa katsayisini giriniz >',alfa print, 'kosinus fonksiyonunun frekansi icin sifir girildiginde' print, 'sadece Gaussian veya ustel fonksiyon hesaplanir' read,'kosinus fonksiyonunun frekansini giriniz >', f0 if nprp eq 1 then g=exp(-alfa*t*t)*cos(2.*!pi*f0*t) if nprp eq 2 then g=exp(-alfa*abs(t))*cos(2.*!pi*f0*t) ;giris verisini dosyaya yaz ;dosya='ustel1.dat' ;print, dosya ;openw, 2, dosya ;printf, 2, t(0), dt ;for i=0, n-1 do printf, 2, T(i), G(i) ;close, 2 ; deneme verisi yaratma ve yazma bitti endif ;hesaplama buradan itibaren baslar fn=0.5/dt print, 'veri sayisi', n print, 'ornekleme araligi', dt print, 'Nyquist frekansi', fn print PRINT, 'GIRIS VERISI' PRINT, 'zaman bolgesi veri sayisi = ', n PRINT, 'ornekleme araligi = ', DT PRINT, 'ilk zaman degeri = ', t(0) PRINT, 'son zaman degeri = ', t(n-1) PRINT, 'veri uzunlugu (saniye) = ', t(n - 1)-t(0) print ymin= min(g)-0.2 ymax=max(g) ymax=ymax+(ymax/5. < 1.)
17 !P.Multi=0 window, 0, xsize=600, ysize=300 plot, t, g, color=0, /Nodata, Background=-1, $ xrange=[t(0), t(n-1)], yrange=[ymin, ymax], Charsize=1., XStyle=1, YStyle=1,$ Title = 'zaman fonksiyonu', XTitle = ' Zaman (sn) ', YTitle = 'Genlik' if vcins eq 1 then begin oplot, t, g, color=-4850, Thick=2 endif else begin oplot, t, g, Symsize =0.6, Psym = -8, color=-4850, Thick=2 endelse PRINT, 'frekans ekseni dogrusal (1) veya logaritmik (2)' read, ' >', fcins PRINT, 'Nyquist frekansi = ', fn frekans: read, 'en kucuk ve en buyuk frekans degerlerini giriniz >', fk, fb IF fb le fk THEN goto, frekans read, ' hesaplanmasi istenilen izge degeri sayisi (tek sayi giriniz) >',mf if fcins eq 2 and fk le 0. then fk=0.1 if fcins eq 2 and fb le 0. then fb=10. f=fltarr(mf) F(0) = FK IF fcins EQ 1 THEN begin DF = (FB - FK) / (MF - 1.) for i=1, mf-1 do F(I) = F(I - 1) + DF endif else begin DF = (FB / FK)^(1./ (MF - 1.)) for i=1, mf-1 do F(I) = F(I - 1) * DF endelse gercel=fltarr(mf) sanal=fltarr(mf) FOR JO = 0, MF-1 do begin FF = F(JO) SR = g(0) * COS(2 *!PI * FF * t(0)) / 2 SI = g(0) * SIN(2 *!PI * FF * t(0)) / 2
18 FOR I = 1, N - 2 do begin SR = SR + g(i) * COS(2 *!pi * T(i) * FF) SI = SI + g(i) * SIN(2 *!PI * T(i) * FF) endfor SR = SR + g(n-1) * COS(2 *!PI * FF * t(n - 1)) / 2 SI = SI + g(n-1) * SIN(2 *!PI * FF * t(n - 1)) / 2 gercel(jo) = SR sanal(jo) = -SI endfor ;zaman sinirli veri gercel = DT * gercel sanal = DT * sanal ;periyodik veri ; gercel = gercel/n ; sanal = sanal/n!p.multi=[0,1,3] ;;window, 1, xsize=600, ysize=800 window, 1, xsize=600, ysize=650 gnlk=sqrt(gercel*gercel+sanal*sanal) ymin= nint(min(gercel)<min(sanal))-1 ymax= nint(max(gnlk))+1. IF fcins EQ 1 THEN begin if vcins eq 1 then begin plot, f, gnlk, color=0, /Nodata, Background=-1, XStyle=1, YStyle=1, $ xrange=[fk, fb], yrange=[0, ymax], Charsize=2, $ Title = '<Genlik Spektrumu>', XTitle = ' Frekans (Hz) ', YTitle = 'Genlik' oplot, f, gnlk, Symsize =0.5, Psym = -8, color=-4850 endif if vcins eq 2 then begin npd=3.*n>251 dfpd=(fb-fk)/(npd-1) fpd=findgen(npd)*dfpd+fk if nprp eq 1 then begin pd=0.5*sqrt(!pi/alfa)*(exp(-!pi*!pi*(fpd+f0)*(fpd+f0)/alfa)+exp(-!pi*!pi*(fpd-f0)*(fpd-f0)/alfa)) endif if nprp eq 2 then begin pd=alfa/(alfa*alfa+4.*!pi*!pi*(fpd+f0)*(fpd+f0))+alfa/(alfa*alfa+4.*!pi*!pi*(fpd-f0)*(fpd-f0)) endif ymax=ymax>max(pd)
19 plot, f, gnlk, color=0, /Nodata, Background=-1, XStyle=1, YStyle=1, $ xrange=[fk, fb], yrange=[0, ymax], Charsize=2, $ Title = '<Genlik Spektrumu> Hesaplanan (Mavi 0) ve Surekli (Kirmizi -)', XTitle = ' Frekans (Hz) ', YTitle = 'Genlik' oplot, fpd, pd, Thick=2, color=75 oplot, f, gnlk,symsize =0.6, Psym = 8, color=-4850 ;Donusum degerlerini diske yaz ;status=dc_write_free('ustel1af.dat', f, gnlk, /Column, Delim=' ') ;status=dc_write_free('ustel1bf.dat', fpd, pd, /Column, Delim=' ') endif ;plot, f, atan(sanal/gercel) plot, f, gercel, color=0, /Nodata, Background=-1, XStyle=1, YStyle=1, $ xrange=[fk, fb], yrange=[ymin, ymax], Charsize=2, Title = 'Gercel Bilesen', $ XTitle = ' Frekans (Hz) ', YTitle = 'Gercel' oplot, f, gercel,symsize =0.5, Psym = -8, color=-4850 plot, f, sanal, color=0, /Nodata, Background=-1, XStyle=1, YStyle=1, $ xrange=[fk, fb], yrange=[ymin, ymax], Charsize=2, Title = 'Sanal Bilesen', $ XTitle = ' Frekans (Hz) ', YTitle = 'Gercel' oplot, f, sanal,symsize =0.5, Psym = -8, color=-4850 endif else begin plot_oi, f, gnlk, color=0, /Nodata, Background=-1, XStyle=1, YStyle=1, $ xrange=[fk, fb], yrange=[0, ymax], Charsize=2,$ Title = 'Genlik Spektrumu', XTitle = ' Frekans (Hz) ', YTitle = 'Genlik' oplot, f, sqrt(gercel*gercel+sanal*sanal),symsize =0.5, Psym = -8, color=-4850 plot_oi, f, gercel, color=0, /Nodata, Background=-1, XStyle=1, YStyle=1, $ xrange=[fk, fb], yrange=[ymin, ymax], Charsize=2, Title = 'Gercel Bilesen', $ XTitle = ' Frekans (Hz) ', YTitle = 'Gercel' oplot, f, gercel, Symsize =0.5, Psym = -8, color=-4850 plot_oi, f, sanal, color=0, /Nodata, Background=-1, XStyle=1, YStyle=1, $ xrange=[fk, fb], yrange=[ymin, ymax], Charsize=2, Title = 'Sanal Bilesen', $ XTitle = ' Frekans (Hz) ', YTitle = 'Gercel' oplot, f, gercel, Symsize =0.5, Psym = -8, color=-4850 ;Donusum degerlerini diske yaz ;status=dc_write_free('veri1f.dat', f, gnlk, /Column, Delim=' ') endelse PRINT, 'frekans bolgesi veri sayisi = ', MF IF fcins EQ 1 THEN begin PRINT, 'frekans ornekleme araligi = ', DF endif
20 IF fcins EQ 2 THEN begin PRINT, 'frekans ornekleme orani = ', DF endif goto, basla son: end
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
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]
DetaylıİKİNCİ HAFTA UYGULAMA YAZILIMLARI VE ÖRNEKLER
İKİNCİ HAFTA UYGULAMA YAZILIMLARI VE ÖRNEKLER PROGRAM ADI: 0sin0.pro ;bu program sinusoidallerin toplamlarını zaman ve frekans bölgesinde gösterir LOADCT, 2, /silent USERSYM, [-.5,.5],[0,0] A=FINDGEN(16)*(!pi*2/16.)
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
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
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
DetaylıSAB104 Bilgisayar Programlama
Hafta 1 Programlamanın Tanımı Ankara Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Fakültesi dersine ait sunumlar hazırlanırken ağırlıklı olarak Quick Basic ile Bilgisayar Programlama (Dr. İsmail Gürkan, Dr. Bülent
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.
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 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.
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
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
DetaylıDENEY 7 DALGALI GERİLİM ÖLÇÜMLERİ - OSİLOSKOP
DENEY 7 DALGALI GERİLİM ÖLÇÜMLERİ - OSİLOSKOP Amaç: Bu deneyin amacı, öğrencilerin alternatif akım ve gerilim hakkında bilgi edinmesini sağlamaktır. Deney sonunda öğrencilerin, periyot, frekans, genlik,
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
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
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 ) =
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
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
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
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
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
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
DetaylıAlgoritmalar ve Programlama. DERS - 4 Yrd. Doç. Dr. Ahmet SERBES
Algoritmalar ve Programlama DERS - 4 Yrd. Doç. Dr. Ahmet SERBES Geçen Derste Değişken oluşturma Skaler Diziler, vektörler Matrisler Aritmetik işlemler Bazı fonksiyonların kullanımı Operatörler İlk değer
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
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
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
DetaylıDENEY 25 HARMONİK DİSTORSİYON VE FOURIER ANALİZİ Amaçlar :
DENEY 5 HARMONİK DİSTORSİYON VE FOURIER ANALİZİ Amaçlar : Doğrusal olmayan (nonlineer) devre elemanlarının nasıl harmonik distorsiyonlara yol açtığını göstermek. Bir yükselteç devresinde toplam harmoniklerin
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
DetaylıBant Sınırlı TBGG Kanallarda Sayısal İletim
Bant Sınırlı TBGG Kanallarda Sayısal İletim Bu bölümde, bant sınırlı doğrusal süzgeç olarak modellenen bir kanal üzerinde sayısal iletimi inceleyeceğiz. Bant sınırlı kanallar pratikte çok kez karşımıza
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)...
DetaylıPASCAL ARŞİVİ BÖLÜM 7. 7.1 Giriş. 7.2 Sistem Birimi ve Katarlar. 7.2.1 Chr
BÖLÜM 7 PASCAL ARŞİVİ 7.1 Giriş Pascal Arşivi, programcılara sistem, ekran, grafik ve yazıcı birimleri için hazırlanmış standart yardımcı programlardan oluşmuştur. Pascal içinde bulunan arşiv fonksiyonları
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
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)
DetaylıPROGRAMLAMA ve YAZILIM. Sayısal Analiz Yrd.Doç.Dr. Zekeriya PARLAK
PROGRAMLAMA ve YAZILIM Sayısal Analiz Yrd.Doç.Dr. Zekeriya PARLAK PROGRAMLAMA ve YAZILIM Paraçütçünü düşme hızını belirlemek için geliştirdiğimiz model diferansiyel bir denklem şeklini almıştı dv dt =
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
Detaylı6. DENEY Alternatif Akım Kaynağı ve Osiloskop Cihazlarının Kullanımı
6. DENEY Alternatif Akım Kaynağı ve Osiloskop Cihazlarının Kullanımı Deneyin Amacı: Osiloskop kullanarak alternatif gerilimlerin incelenmesi Deney Malzemeleri: Osiloskop Alternatif Akım Kaynağı Uyarı:
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
Detaylı4. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİNİ KULLANMAYI ÖĞRENME
4. BÖLÜM: REGRESYON ANALİZİNİ KULLANMAYI ÖĞRENME Bu bölümde; Bir grup değişkenin çalışma sayfası görüntüsünü görüntüleme Bir grup değişkenin tanımlayıcı istatistiklerini görüntüleme Bir grup içerisindeki
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
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,
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
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
DetaylıYapı Sistemlerinin Hesabı İçin. Matris Metotları. Prof.Dr. Engin ORAKDÖĞEN Doç.Dr. Ercan YÜKSEL Bahar Yarıyılı
Yapı Sistemlerinin Hesabı İçin Matris Metotları 05-06 Bahar Yarıyılı Prof.Dr. Engin ORAKDÖĞEN Doç.Dr. Ercan YÜKSEL BÖLÜM VIII HAREKET DENKLEMİ ZORLANMIŞ TİTREŞİMLER SERBEST TİTREŞİMLER Bu bölümün hazırlanmasında
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
Detaylıf(t)e st dt s > 0 Cebirsel denklem s- tanım bölgesi L 1 Unutulmamalıdır ki, farklı türden tanım ve değer uzayları arasında
Bölüm #2 Laplace Dönüşümü F (s) = f(t)e st dt s > şeklinde tanımlanan dönüşüme LAPLACE dönüşümü adı verilir ve kısaca L{f(t)} ile sembolize edilir. Diferansiyel denklemlerin Çözümünde Laplace dönüşümü
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
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 1: Matlab de Temel Uygulamalar
DENEY 1: Matlab de Temel Uygulamalar I. AMAÇ Bu deneyde MATLAB (MATrix LABoratory) programının temel özellikleri anlatılmakta, öğrencinin sinyal işleme ve haberleşme uygulamalarında kullanabilmesi için
Detaylı2 SABİT HIZLI DOĞRUSAL HAREKET
2 SABİT HIZLI DOĞRUSAL HAREKET Bu deneyin amacı, hava masası deney düzeneği kullanarak, hiç bir net kuvvetin etkisi altında olmaksızın hareket eden bir cismin düz bir çizgi üzerinde ve sabit hızla hareket
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
DetaylıTÜREV VE UYGULAMALARI
TÜREV VE UYGULAMALARI 1-TÜREVİN TANIMI VE GÖSTERİLİŞİ a,b R olmak üzere, f:[a,b] R fonksiyonu verilmiş olsun. x 0 (a,b) için lim x X0 f(x)-f( x 0 ) limiti bir gerçel sayı ise bu limit değerine f fonksiyonunun
DetaylıDENEY FÖYÜ 4: Alternatif Akım ve Osiloskop
Deneyin Amacı: DENEY FÖYÜ 4: Alternatif Akım ve Osiloskop Osiloskop kullanarak alternatif gerilimlerin incelenmesi Deney Malzemeleri: 5 Adet 1kΩ, 5 adet 10kΩ, 5 Adet 2k2Ω, 1 Adet potansiyometre(1kω), 4
DetaylıBilgisayar Programlamaya Giriş I KAREKÖK BULMA Acaba hesap makinesi bir sayının karekökünü nasıl buluyor? başlangıç değeri olmak üzere,
KAREKÖK BULMA Acaba hesap makinesi bir sayının karekökünü nasıl buluyor? başlangıç değeri olmak üzere, dizisi değerine yakınsar. Yani; olur. Burada birinci sorun başlangıç değerinin belirlenmesidir. İkinci
DetaylıMATLAB a GİRİŞ. Doç. Dr. Mehmet İTİK. Karadeniz Teknik Üniversitesi Makine Mühendisliği Bölümü
MATLAB a GİRİŞ Doç. Dr. Mehmet İTİK Karadeniz Teknik Üniversitesi Makine Mühendisliği Bölümü İçerik: MATLAB nedir? MATLAB arayüzü ve Bileşenleri (Toolbox) Değişkenler, Matris ve Vektörler Aritmetik işlemler
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
DetaylıFortran da kullanılan giriş çıkış komutları PRINT, WRITE ve READ dir.
Fortran da Temel Giriş/Çıkış Komutları Fortran da kullanılan giriş çıkış komutları PRINT, WRITE ve READ dir. PRINT komutu belli bir ifadeyi veya değişkenlerin değerini ekrana yazdırmayı sağlar. WRITE komutu
DetaylıDENEY 2 SABİT İVME İLE DÜZGÜN DOĞRUSAL HAREKET VE DÜZLEMDE HAREKET
DENEY 2 SABİT İVME İLE DÜZGÜN DOĞRUSAL HAREKET VE DÜZLEMDE HAREKET AMAÇ: Sabit ivme ile düzgün doğrusal hareket çalışılıp analiz edilecek ve eğik durumda bulunan hava masasındaki diskin hareketi incelenecek
DetaylıBİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ
BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ 4. DERS NOTU Konu: M-dosya yapısı ve Kontrol Yapıları Hazırlayan: Yrd. Doç. Dr. Ahmet DUMLU 1 M-Dosya Yapısı Bir senaryo dosyası (script file) özel bir görevi yerine getirmek
DetaylıKarakter Değişkenlere İlişkin Komutlar
Karakter Değişkenlere İlişkin Komutlar ASCII Kodlama Sistemi Bilgisayar sayılar üzerine kurulmuş makinalar olduklarından onların düşünmeleri ve hatırlamaları sayısal değerlerle olmaktadır. Bundan dolayı
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
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.
DetaylıESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ
ESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ Mühendislik Mimarlık Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü E-Posta: oguahmettopcu@gmailcom We: http://mmf2oguedutr/atopcu Bilgisayar Destekli Nümerik Analiz Ders notları
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
DetaylıBİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ
BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü DERS NOTU 3 KONU: M-dosya yapısı ve Kontrol Yapıları M-Dosya Yapısı
DetaylıOMÜ HAVACILIK VE UZAY BİLİMLERİ FAKÜLTESİ METEOROLOJİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MET103 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA I BÜTÜNLEME SINAVI
OMÜ HAVACILIK VE UZAY BİLİMLERİ FAKÜLTESİ METEOROLOJİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MET103 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA I BÜTÜNLEME SINAVI 23.01.2016 1. (6 puan) İnternetten, kod.txt isimli bir dosyayı Linux kurulu bir
DetaylıBAÜ Müh-Mim Fak. Geoteknik Deprem Mühendisliği Dersi, B. Yağcı Bölüm-5
ZEMİN DAVRANIŞ ANALİZLERİ Geoteknik deprem mühendisliğindeki en önemli problemlerden biri, zemin davranışının değerlendirilmesidir. Zemin davranış analizleri; -Tasarım davranış spektrumlarının geliştirilmesi,
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,;
DetaylıAlgoritma Analizi. Özelliklerinin analizi Algoritmanın çalışma zamanı Hafızada kapladığı alan
Karmaşıklık Giriş 1 Algoritma Analizi Neden algoritmayı analiz ederiz? Algoritmanın performansını ölçmek için Farklı algoritmalarla karşılaştırmak için Daha iyisi mümkün mü? Olabileceklerin en iyisi mi?
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
DetaylıProgram akıģı sırasında belirtilen satır numaralı yere gitmek için kullanılır. Genel formu: [<satır numarası>] GOTO <satır numarası 1> GOTO n
KONTROL DEYİMLERİ Kontrol deyimleri bir programın normal akıģını değiģtirmek için kullanılır. Aksi söylenmedikçe programın komut satırları birbiri ardına çalıģtırılır. Program içindeki yapılan sorgulamalara
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
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
DetaylıProblem. N sayıda öğrencinin boy ortalaması. N: Öğrenci sayısı S: Başlangıç değeri TOP: Toplam BOY: Boy ORT: Ortalama. Algoritma
TÜRK DİLİ VE EDEBİYATI BÖLÜMÜ TEMEL BİLGİSAYAR BİL. VE BASIC PROG. DİLİ DERS NOTLARI 1. Sınıf - 2. Dönem İsa SARI www.isa-sari.com Problem N sayıda öğrencinin boy ortalaması N: Öğrenci sayısı S: Başlangıç
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
DetaylıDENEY 3. Tek Yan Bant Modülasyonu
DENEY 3 Tek Yan Bant Modülasyonu Tek Yan Bant (TYB) Modülasyonu En basit genlik modülasyonu, geniş taşıyıcılı çift yan bant genlik modülasyonudur. Her iki yan bant da bilgiyi içerdiğinden, tek yan bandı
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 (
DetaylıREAKTİF GÜÇ KOMPANZASYONU ve REZONANS HESAPLARI
REAKTİF GÜÇ KOMPANZASYONU ve REZONANS HESAPLARI Alper Terciyanlı TÜBİTAK-BİLTEN alper.terciyanli@emo.org.tr EMO Ankara Şube Reaktif Güç Kompanzasyonu Eğitimi 16.07.2005 1 Kapsam Genel Kavramlar Reaktif
DetaylıELASTİK DALGA TEORİSİ
ELASTİK DALGA TEORİSİ ( - 5. ders ) Doç.Dr. Eşref YALÇINKAYA Geçtiğiiz hafta; Dalga hareketi ve türleri Yaılan dalga Yaılan dalga enerjisi ve sönülene Bu derste; Süperpozison prensibi Fourier analizi Dalgaların
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
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
Detaylı8. ALTERNATİF AKIM VE SERİ RLC DEVRESİ
8. ATENATİF AKIM E SEİ DEESİ AMAÇA 1. Alternatif akım ve gerilim ölçmeyi öğrenmek. Direnç, kondansatör ve indüktans oluşan seri bir alternatif akım devresini analiz etmek AAÇA oltmetre, ampermetre, kondansatör
DetaylıALTERNATİF AKIMIN VEKTÖRLERLE GÖSTERİLMESİ
1 ALTERNATİF AKIMIN VEKTÖRLERLE GÖSTERİLMESİ Fazör: Zamanla değişen gerilim ve akımın gösterildiği vektörlerdir. Vektör büyüklüğü maksimum değere eşit alınmayıp en çok kullanılan etkin değere eşit alınır.
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)
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
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
DetaylıOPERATÖRLER BÖLÜM 4. 4.1 Giriş. 4.2. Aritmetik Operatörler
BÖLÜM 4. OPERATÖRLER 4.1 Giriş Turbo Pascal programlama dilinde de diğer programlama dillerinde olduğu gibi operatörler, yapılan işlem türüne göre aritmetik, mantıksal ve karşılaştırma operatörleri olmak
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.
DetaylıBu soruda eğik şekilde belli bir hızda ve değişik açılarda atılan ve sonrasında yerden seken bir topun hareketini ifade eden kod yazılacaktır.
ÖDEV 1 Aşağıdaki soruları çözerek en geç 23 Şubat 2014 Pazar günü saat 23:59'a kadar bana ve dersin asistanına ilgili dosyaları eposta ile gönderin. Aşağıda hem soruların açıklaması, hem de sizlere yol
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
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
DetaylıSİSTEM BİRİMİ VE EKRAN KOMUTLARI
BÖLÜM 6 SİSTEM BİRİMİ VE EKRAN KOMUTLARI Ekran komutları ekrandaki görüntü tasarımı için kullanılan komutlardır. Bu komutların program içinde kullanılabilmesi için, program başlığı satırından sonra USES
DetaylıDENEY 1 - SABİT HIZLA DÜZGÜN DOĞRUSAL HAREKET
AMAÇ: DENEY 1 - SABİT HIZLA DÜZGÜN DOĞRUSAL HAREKET Bir nesnenin sabit hızda, net kuvvetin etkisi altında olmadan, düzgün bir hat üzerinde hareket etmesini doğrulamak ve bu hızı hesaplamaktır. GENEL BİLGİLER:
DetaylıEEM 311 KONTROL LABORATUARI
Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü EEM 311 KONTROL LABORATUARI DENEY 01: OPAMP KARAKTERİSTİĞİ 2012-2013 GÜZ DÖNEMİ Grup Kodu: Deney Tarihi: Raporu Hazırlayan
Detaylıdir. Fonksiyonun (a,b) aralığında integrali ise, her aralıkta alınan integral değerlerini toplanarak, aşağıda verilen şekilde elde edilir.
SAYISAL İNTEGRASYON TEK KATLI İNTEGRASYON Sayısal integrasyon çok geniş bir konudur. Burada problemli olmayan (genelde integrantın tekilliği olmayan, fazla salınım yapmayan, yaklaşım problemi bulunmayan)
Detaylıidea rsbasic KOMUTLARI
idea KOMUTLARI İÇİNDEKİLER 2.1 Etiketler (Labels)... 4 2.2 Yorumlar (Comments)... 5 2.3 Semboller (Symbols)... 6 2.4 backward (geri)... 7 2.5 debug (hata ayıkla/izle)... 8 2.6 dec (azalt)... 9 2.7 do..
Detaylı<fn> FORMAT (a1,a2,a3,...) : format deyiminin satır numarasıdır READ, WRITE deyimleri ile verilir. : alan bildirim deyimleridir.
FORMAT deyimi Değişkenlere ait bilgilerin yazılması veya değişkenlere değer okunması sırasında, gerekli tür ve uzunlukların belirtildiği yani giriş ve çıkış işlemlerinin hangi düzende olması gerektiğini
DetaylıDENEY 2 SABİT İVME İLE DÜZGÜN DOĞRUSAL HAREKET VE DÜZLEMDE HAREKET
DENEY SABİT İVME İLE DÜZGÜN DOĞRUSAL HAREKET VE DÜZLEMDE HAREKET AMAÇ: Sabit ivme ile düzgün doğrusal hareket çalışılıp analiz edilecek ve eğik durumda bulunan hava masasındaki diskin hareketi incelenecek
DetaylıAlt programlar- Deyim Fonksiyonları
Alt programlar Bir programda aynı tür hesaplama işlemi programın farklı yer(ler)inde birden fazla kullanılabilir. Aynı işlem adımlarını bir çok kez tekrarlamak, programdaki deyim sayısını arttıracağından
Detaylı