Virtu lis m r stechnika
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 25

Virtuális méréstechnika PowerPoint PPT Presentation


  • 62 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

Virtuális méréstechnika. Spektrum számolása. Mingesz Róbert. V 3.0 2013.09.28. Tartalom. Spektrum számolása Feladatok megoldása. Spektrum számolása. Jelek mintavételezése. dt : – mintavételi időköz fs = 1/ dt – mintavételi frekvencia. Fourier reprezentációk. Spektrum.

Download Presentation

Virtuális méréstechnika

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


Virtu lis m r stechnika

Virtuális méréstechnika

Spektrum számolása

Mingesz Róbert

V 3.0 2013.09.28.


Tartalom

Tartalom

  • Spektrum számolása

  • Feladatok megoldása


Spektrum sz mol sa

Spektrum számolása


Jelek mintav telez se

Jelek mintavételezése

  • dt: – mintavételi időköz

  • fs = 1/dt – mintavételi frekvencia


Fourier reprezent ci k

Fourier reprezentációk


Spektrum

Spektrum

  • f0 – DC jelszínt

  • df – frekvencia felbontás

  • fi = i ∙ df – kiválasztott frekvencia


Virtu lis m r stechnika

DFT

  • – mintavételezett jel

  • – frekvenciatartománybeli reprezentáció (spektrum, az amplitúdó fele)

  • Teljesítménysűrűség spektrum:


N gysz g ablakf ggv ny

Négyszög ablakfüggvény


Hanning ablakf ggv ny

Hanning ablakfüggvény


Waveform

Waveform

  • Kezdőidő (dátum/relatív idő) ( t0 )

  • Mintavételi időköz ( dt )

  • Kitérés ( Y )

  • Clusterrel helyettesíthető


Waveform paletta

Waveform paletta


Waveform gener l sa

Waveform generálása

  • Signalprocessing / WfmGeneration


Mintav telez s param terei sampling info

Mintavételezés paraméterei (Samplinginfo)

  • Mintavételi frekvencia ( Fs )

  • Minták száma ( #s , tipikusan kettő hatvány)


Psd sz mol sa

PSD számolása

  • Signalprocessing / WfmMeasure


Teljes tm nys r s g spektrum

Teljesítménysűrűség spektrum

  • Kezdő frekvencia ( f0=0 )

  • Frekvencia-feloldás ( df )

  • Amplitúdó ( magnitude )


Amplit d spektrum sz mol sa

Amplitúdó spektrum számolása

  • Signalprocessing / WfmMeasure


T mb feldarabol sa

Tömb feldarabolása

  • Tömb feldarabolása több, egyforma nagyságú (blocksize) részre


Intensity graph

IntensityGraph

  • Fogadott adattípus: 2D tömb


1 feladat

1. feladat

  • Hozzon létre egy háromszögjelet, majd számolja ki a négyzetét!

  • A jel paraméterei: frekvencia: 10 Hz, mintavételi frekvencia: 10 kHz, minták száma 65536. Ábrázolja mindkét jelet egy grafikonon, úgy, hogy jól látszódjon az eredmény!

  • Számolja ki mindkét jel amplitúdó-spektrumát (magnitude), és ábrázolja őket egy grafikonon 0 és 100 Hz között.


1 feladat1

1. feladat

  • Mi a különbség a két jel között? Milyen különbséget látunk, ha az y tengely (magnitúdó) logaritmikus? Miért nem csak 10 Hz-nél látunk bármit a spektrumban? Mit jelent a spektrum 0-nál felvett értéke? Miért nem éles vonalakat látunk? Hogy lehetne ezen segíteni?

  • A vi előlapot megfelelően alakítsa ki, a feliratok legyenek informatívak (a tengelyfeliratok is)!


2 feladat

2. feladat

  • A mellékelt SampleSignalForPSD.viegy minta jelet ad vissza, valamint a hozzá tartozó paramétereket (mintavételi frekvencia, minták száma). Készítsen olyan programot, amely kiszámolja a jel teljesítménysűrűség-spektrumát (PSD).

  • Megjegyzés: az SampleSignalForPSD.visubVI-kéntkell felhasználni, a VI-t nem kell megnyitni vagy szerkeszteni


2 feladat1

2. feladat

  • A program előlapján lehessen választani, hogy milyen ablakfüggvényt használunk, valamint azt, hogy decibel (logaritmikus) vagy normál (lineáris) skálán szeretnénk-e látni az eredményt. A program előlapját megfelelően feliratozza!

  • Magyarázza meg, a látott spektrumot! Milyen különbséget lát a lineáris és a logaritmikus skálán való megjelenítés között? Történt-e „hiba” a mintavételezés során?


3 feladat

3. feladat

  • Egy ciklusban darabolja fel a teljes jelet 1024 mintából álló darabokra. Számolja ki az egyes darabok spektrumát, majd az (időfüggő) eredményt jelenítse meg egy IntensityGraph-on!


3 feladat1

3. feladat

  • A program legyen képes mind lineáris, mind decibeles skálán megjeleníteni az eredményt! (Megjegyzés: lineáris skála esetén célszerű ha a z tengely autoskálán van, decibeles skála esetén pedig – 60 db min és 0 db max az ideális beállítás).

  • Miben különbözik a kép lineáris és decibeles skálán? Magyarázza meg mit lát a spektrumban!


4 feladat

4. feladat

  • Kíváncsiak vagyunk, hogyan változik a jel teljesítménye az 1024 Hz-hez tartozó frekvencián.

  • Hogyan kaphatjuk meg a jel teljesítményét az adott pontban?

  • Készítsen (a hármas feladaton alapuló) programot, mely ábrázolja ennek időbeli változását.

  • Hogyan magyarázza ez a jel a korábbi spektrumokat?


  • Login