• Ei tuloksia

Signaalinkäsittelymenetelmät (kevät 2009) Matlab harjoituksen 3 ohje:

N/A
N/A
Info
Lataa
Protected

Academic year: 2022

Jaa "Signaalinkäsittelymenetelmät (kevät 2009) Matlab harjoituksen 3 ohje:"

Copied!
2
0
0

Kokoteksti

(1)

Signaalinkäsittelymenetelmät (kevät 2009)

Matlab harjoituksen 3 ohje:

Tausta ja tavoite Tehtävät

1. Muodosta Matlabin työtilassa ensin signaalit t= (1:100),

y= sin(2*pi/50*t) + sin(2*pi/10*t)

ja näytä signaalit Matlabin funktiolla stem() tai plot().

2. Kirjoita sen jälkeen funktio keskiarvosuodatus Matlabin editorissa ja nimeä tiedosto

keskiarvosuodatus.m. Funktio toteuttaa liukuvasti keskiarvoistavan suodattimen. Voit käyttää alla olevaa esimerkkiä

% tämä funktio laskee inputtina annetun vektorin alkioiden keskiarvon x näytteen yli Function out = keskiarvosuodatus(input,suodattimen_pituus)

For I = 1:length(input)

Out(I) = mean( ?????? ) ; End

Testaa suodattimesi toiminta jollakin yksinkertaisella input vektorilla esim input = 1:100;

3. Testaa suodatintasi ensimmäisessä tehtävässä muodostamallasi signaalilla y pyrkien

suodattamaan pois nopeammin vaihtelevan sini komponentin. Millä ikkunan pituudella suodatus toimii parhaiten?

4. Tee yksikkönäyte näytejono x = zeros(1,11); x(6)=1; ja tulosta se stem –komennolla.

5. Hae opettajan kotisivulta mustalaatikko1.m tiedosto ja tallenna se vaikka d:/data hakemistoon.

Muuta Matlab ohjelman Current Directory = d:/data, jotta Matlab “näkee” tiedoston.

Mustalaatikko1 on Matlab funktio (out = mustalaatikko1(in)), joka ottaa sisäänsä input

parametrinaan vektorin ja tulostaa funktion laskentatuloksen toiseen vektoriin. Mittaa mustan laatikon impulssivaste h.

(2)

6. Muodosta yksikköaskel näytejono yksikko = ones(1,16);. Laske mustanlaatikon vaste ajamalla muodostamasi vektori yksikko mustanlaatikon läpi. Muodosta mustan laatikon vaste myös laskemalla se edellisessä tehtävässä mittaamasi impulssivasteen avulla. Konvoluution voi Matlabissa laskea helposti conv –komennolla.

7. Tutkitaan konvoluution ominaisuuksia. ”Mittaa” yksikköaskel näytejonoa käyttämällä mustan laatikon kaskadikytkennän vaste (eli kun ajat yksikköaskel input signaalin järjestelmään, joka koostuu kahdesta peräkkäisestä mustalaatikko järjestelmästä). Todista kokeilemalla, että kaskadikytkennälle on voimassa h = conv(h1,h2), missä h1 on ensimmäisen järjestelmän impulssivaste ja h2 on kaskadikytkennän toisen järjestelmän impulssivaste.

Viittaukset

LIITTYVÄT TIEDOSTOT

c) Jos suodatin kuitenkin päätettäisiin suunnitella pelkästään stopband attenuation vaatimusten mukaan, niin kuinka pitkä suodatin tarvitaan?..

Laske nyt käsin suodattimen keskitapin arvo sekä keskitapin viereiset arvot... Tehtävä 2: Edellisen tehtävän suodattimen kertoimet on

Päästökaistan rajataajuus = 2 kHz, siirtymäkaistan leveys =0.5 kHz, vaimennus estokaistalla > 50 dB ja näytteenottotaajuus = 10 kHz. a) Mikä ikkunafunktio tarvitaan?. b)

1) Alkuperäisen spektrin (taajuussisältö) näkyy myös näytteistetyssä spektrissä. 2) Alkuperäisen spektrin monikerrat näkyvät näytejonon spektrissä näytetaajuuden

Mitä arvoja saa digitaalinen signaali, kun A/D muuntimen inputissa arvot ovat välillä [-1V 1V] ja A/D-muunnin tekee 4-bittisiä kahden komplementti lukuja..

Kirjoita sen jälkeen funktio keskiarvosuodatus, joka toteuttaa liukuvasti keskiarvoistavan suodattimen (keskiarvon voit laskea mean -komennolla ja signaalin pituuden saat

suodattimen (keskiarvon voit laskea mean -komennolla ja signaalin pituuden saat selville length – komennolla).. Suodattimelle annetaan parametreina suodatettava signaali ja

”Irroita” ( signaalin_pätkä = signaali(ensimäinen_näyte:viimeinen_näyte), esim p1=c1(1:100) ) ensimmäisessä tehtävässä muodostamastasi signaalista 100, 101, 500,501 ja