Vor- und Nachteile FIR- und IIR-Filter DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 1. Filterspezifikation DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 2
|
|
- Dominik Egger
- vor 5 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Vor- und Nachteile FIR- und IIR-Filter DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 1 Filterspezifikation DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 2 FIR-Filter sind nichtrekursive LTD-Systeme werden meistens in Transversalstruktur (Direktform 1) realisiert + linearer Phasengang realisierbar + immer stabil (alle Pole im Ursprung) + toleranter gegenüber Quantisierungseffekten als IIR-Filter - höhere Filterordnung als vergleichbare IIR-Filter (mehr Realisierungsaufwand, dafür effiziente Struktur für DSP) - Zeitverzögerung bzw. Gruppenlaufzeit relativ gross IIR-Filter sind rekursive LTD-Systeme werden meistens als Biquad-Kaskade realisiert + kleine Filterordnung (Aufwand) dank Pol-Selektivität + kleine Zeitverzögerung - linearer Phasengang für kausale Filter nicht realisierbar - mehr Probleme mit Quantisierungseffekten als bei FIR-Filter Stempel-Matrizen-Schema 1 db A max R p Durchlassbereich A min, Rippel R s Sperrbereich f DB f SB f s /2 Filterordnung (Aufwand) abhängig von Steilheit im Übergangsbereich FIR-Filter mit linearer Phase DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 3 FIR-Filterentwurf mit Fenstermethode DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 4 Linearphasige FIR-Filtern der Ordnung N Filterkoeffizienten symmetrisch sind, d.h. b n = b N-n Filterkoeffizienten antisymmetrisch sind, d.h. b n = - b N-n 4 Typen linearphasiger FIR-Filter und H(f)-Restrikitionen Typ Symmetrie Ordnung N H(0) H(f s /2) 1 sym. gerade sym. ungerade - Nullstelle 3 anti-sym. gerade Nullstelle Nullstelle 4 anti-sym. ungerade Nullstelle - Beispiel: H(z) = b 0 (1+z -1 ) FIR-Filter der Ordnung N=1 vom Typ 2 Frequenzgang: H(f) = 2b 0 cos(πft s ) e -jπfts Nullstelle H(f s /2) = 0 linearer Phasengang φ(f) = -π f T s bzw. Zeitverzögerung Δ = T s /2 Ziel: b n = h[n] so bestimmen, dass H(f) die Spezifikationen erfüllt Fenstermethode 1. Analoge Referenzstossantwort abtasten: h d [n] = T s h(t=nt s ) sin(nπf DB/(f s/2)) idealer TP: h[n]= d - < n < nπ 2. relevanten Anteil ausschneiden: h c [n] = w[n] h d [n] für -N/2 n N/2 Rechteck-Fenster Fenster w[n]: Blackman-Fenster Hamming-Fenster Hanning-Fenster -N/2 0 N/2 3. FIR-Filter mit Zeitverschiebung kausal machen: h[n] = h c [n-n/2]
2 Beispiel zum Windowing DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 5 Einfluss des Fensters DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 6 h FIR [n] = w[n] h d [n] H FIR (f) = W(f) * H d (f) H d (f) IW(f 0 -f)i Gibbs sches Phänomen f DB Gibbs sches Phänomen: Überschwingen von H FIR (f 0 f DB ) Nebenkeule von W(f) klein => Überschwingen von H FIR (f) klein Hauptkeule von W(f) schmal => Übergangsbereich von H FIR (f) steil Spektren verschiedener Fenster DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 7 TP BP/BS/HP-Transformationen DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 8 L=N+1=51 Ziel: Erhalt der linearen Phase A = - 13 db A = - 41 db TP-BP-Frequenztranslation Typ 1,2: b BP [n] = 2 cos(ω 0 nt s ) b TP [n] Typ 3,4: b BP [n] = 2 sin(ω 0 nt s ) b TP [n] Δf (1/L) fs A = - 31 db Δf (2/L) fs Δf (2/L) fs A = - 57 db Δf (3/L) fs BP-BS-Transformation BS und BP sind komplementär: H BP (z) + H BS (z) = z -N/2 b BS [n] = δ[n-n/2] - b BP [n] TP-HP-Frequenztranslation TP-BP-Trafo mit f 0 =f s /2: b HP [n] = (-1) n b TP [n] Beispiel linearphasiges Typ 2 FIR-Filter 1. Ordnung mit f DB =f s /4 TP: H TP (z) = 0.5 (1+z -1 ) => HP: H HP (z) = 0.5 (1-z -1 )
3 FIR-Filterentwurf: Frequenzabtastung DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 9 FIR-Filterentwurf im z-bereich DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, Vorgabe N+1 äquidistante Abtastwerte von H(f) im Bereich [0,f s ] H[m] N+1=80 f s = periodisch! 2. IFFT Iterative Optimierungsverfahren (CAD) am bekanntesten ist der Remez-Algorithmus (Parks-McClellan) Vorgabe Stempel-Matrize (auch Multiband) => Minimax-Optimierung Equiripple im Durchlass- und Sperrbereich => kleinste Ordnung für A min b FIR [n] h[n] 3. Zeitverschiebung (oder Vorgabe Phase) A min H FIR (f) Verbesserungen: Vorgabe weniger steil (siehe ) oder Windowing Least-Square Optimierungsverfahren Vorgabe wird eingehalten dazwischen aber Überschwingen Zahlendarstellung DSV 1, 2005/01, Rur, LTD-Systeme, 12 Kap.5a : DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 13 Festkomma b W-1 b 0 signed integer -2 W-1 2 W-2 2 W sign-bit unsigned integer 2 W-1 2 W-2 2 W signed fractional (W-1) sign-bit unsigned fractional W Gleitkomma (IEEE 754/854) s Exponent 1 E 254 Mantisse 1 M < 2 b 31 b 30 b 23 b 22 hidden 1 s E 127 F = ( 1) M 2 b 0 Quantisierung Ueberlauf
4 DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 14 DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 15 DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 16 DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 17 Skalierung von Signalen und Filterkoeffizienten Eingangssignal Filterkoeffizienten Ausgangssignal Filter-Normen
5 DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 18 DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 19 Filter-Normen Skalierung des Eingangs- und des Ausgangssignals Q15-Skalierung der Filterkoeffizienten DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 20 DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 21 Ringbuffer
6 DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 22 DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 23 Ringbuffer or Circular-Buffer DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 24 DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 25 Ueberlauf vermeiden: Anwenden der l1-norm => SNR schlechter Aufsummieren mit internen Registern (mit Guard-Bits) => Assembler Zwischenresultate in Q8.23-Format => Aufwand Wie???
7 : Lab Uebung 11 DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 26 : Lab Uebung 11 DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 27 Code Composer : Code Composer : : Lab Uebung 11 DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 28 : Lab Uebung 11 DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 29 Code Composer : Clock Function Code Composer : Set breakpoints before and after the command line you want to measure Run till break point then reset clock and run again till next breakpoint Clock measure gives you number of DSP cycles between the 2 stop points
Vor- und Nachteile FIR- und IIR-Filter DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 1
Vor- und Nachteile FIR- und IIR-Filter DSV 1, 2005/01, Rur, Filterentwurf, 1 FIR-Filter sind nichtrekursive LTD-Systeme werden meistens in Transversalstruktur (Direktform 1) realisiert + linearer Phasengang
MehrZHAW, DSV1, FS2010, Rumc, 1. H(z) a) Zeichnen Sie direkt auf das Aufgabenblatt das Betragsspektrum an der Stelle 1.
ZHAW, DSV, FS200, Rumc, DSV Modulprüfung 7 + 4 + 5 + 8 + 6 = 30 Punkte Name: Vorname: : 2: 3: 4: 5: Punkte: Note: Aufgabe : AD-DA-Umsetzung. + + +.5 +.5 + = 7 Punkte Betrachten Sie das folgende digitale
MehrKapitel 5: FIR- und IIR-Filterentwurf
ZHW, DSV 1, 2005/01, Rur 5-1 Kapitel 5: FIR- und IIR-Filterentwurf Inhaltsverzeichnis 5.1. EINLEITUNG...2 5.2. FREQUENZGANG...3 5.3. FILTERSPEZIFIKATION...5 5.4. FIR-FILTER...6 5.4.1. TYPISIERUNG...6 5.4.2.
MehrTheorie digitaler Systeme
Theorie digitaler Systeme Vorlesung 15: Fakultät für Elektro- und Informationstechnik, Manfred Strohrmann Einführung Entwurfsmethoden für IIR-Filtern sind für Zeitbereich und Bildbereich bekannt Finite-Impulse-Response
MehrZeitdiskrete Signalverarbeitung
Zeitdiskrete Signalverarbeitung Ideale digitale Filter Dr.-Ing. Jörg Schmalenströer Fachgebiet Nachrichtentechnik - Universität Paderborn Prof. Dr.-Ing. Reinhold Haeb-Umbach 7. September 217 Übersicht
MehrÜbung 6: Analyse LTD-Systeme
ZHAW, DSV, FS2009, Übung 6: Analyse LTD-Systeme Aufgabe : Pol-Nullstellendarstellung, UTF und Differenzengleichung. Die folgenden Pol-Nullstellen-Darstellungen charakterisieren verschiedene LTD- Systeme,
Mehr[2] M. Meier: Signalverarbeitung, ISBN , Vieweg Verlag, Oktober 2000.
Digitale Signal-Verarbeitung 1 Kapitel 5: FIR- und IIR-Filterentwurf Inhaltsverzeichnis 5.1. EINLEITUNG... 2 5.2. FILTERSPEZIFIKATION... 3 5.3. FIR-FILTER... 4 5.3.1. TYPISIERUNG... 4 5.3.2. ENTWURF MIT
MehrTest = 28 Punkte. 1: 2: 3: 4: 5: Punkte: Note:
ZHAW, DSV1, FS2010, Rumc, 1 Test 1 5 + 5 + 5 + 8 + 5 = 28 Punkte Name: Vorname: 1: 2: : 4: 5: Punkte: Note: Aufgabe 1: AD-DA-System. + 1 + 1 = 5 Punkte Das analoge Signal x a (t) = cos(2πf 0 t), f 0 =750
MehrFilterentwurf. Bernd Edler Laboratorium für Informationstechnologie DigSig - Teil 11
Filterentwurf IIR-Filter Beispiele für die verschiedenen Filtertypen FIR-Filter Entwurf mit inv. Fouriertransformation und Fensterfunktion Filter mit Tschebyscheff-Verhalten Vorgehensweise bei Matlab /
MehrVorteile digitaler Filter
Digitale Filter Vorteile digitaler Filter DF haben Eigenschaften, die mit analogen Filtern nicht realisiert werden können (z.b. lineare Phase). DF sind unabhängig von der Betriebsumgebung (z.b. Temperatur)
MehrTontechnik 2. Digitale Filter. Digitale Filter. Zuordnung Eingang x(t) Ausgang y(t) diskrete digitale Signale neue diskrete digitale Signale
Tontechnik 2 Digitale Filter Audiovisuelle Medien HdM Stuttgart Digitale Filter Zuordnung Eingang x(t) Ausgang y(t) diskrete digitale Signale neue diskrete digitale Signale lineares, zeitinvariantes, diskretes
MehrEntwurf zeitdiskreter Systeme. Prof. Dr.-Ing. Marcus Purat Beuth Hochschule für Technik Berlin - Wintersemester 2012/13
Entwurf zeitdiskreter Systeme Prof. Dr.-Ing. Marcus Purat Beuth Hochschule für Technik Berlin - Wintersemester 0/3 Inhalt Einführung Entwurf auf der Basis zeitkontinuierlicher Systeme Impulsinvarianz Bilinear-Transformation
MehrFIR- gegen IIR-Filter
y[n-] b + b b -a -a x[n-] + + y[n] y Rekurive IIR-Filter [ n] bi x[ n i] ai y[ n i] H i Y X i + M i b i M i i a i i Kriterium Filterordnung (für vergleichbare Steilheit) naloge Sytem P- Schema nachmachen
MehrTontechnik 2. Digitale Filter. Digitale Filter. Zuordnung diskrete digitale Signale neue diskrete digitale Signale
Tontechnik 2 Digitale Filter Audiovisuelle Medien HdM Stuttgart Digitale Filter Zuordnung diskrete digitale Signale neue diskrete digitale Signale lineares, zeitinvariantes, diskretes System (LTD-System)
MehrVerzerrungsfreies System
Verzerrungsfreies System x(n) y(n) n n x(n) h(n) y(n) y(n) A 0 x(n a) A 0 x(n) (n a) h(n) A 0 (n a) H(z) A 0 z a Digitale Signalverarbeitung Liedtke 8.1.1 Erzeugung einer linearen Phase bei beliebigem
MehrKlausur zur Vorlesung Digitale Signalverarbeitung
INSTITUT FÜR INFORMATIONSVERARBEITUNG UNIVERSITÄT HANNOVER Appelstraße 9A 3067 Hannover Klausur zur Vorlesung Digitale Signalverarbeitung Datum:.08.006 Uhrzeit: 09:00 Uhr Zeitdauer: Stunden Hilfsmittel:
MehrAbschlussprüfung Digitale Signalverarbeitung. Aufgaben, die mit einem * gekennzeichnet sind, lassen sich unabhängig von anderen Teilaufgaben lösen.
Name: Abschlussprüfung Digitale Signalverarbeitung Studiengang: Elektrotechnik IK, E/ME Wahlfach SS2015 Prüfungstermin: Prüfer: Hilfsmittel: 3.7.2015 (90 Minuten) Prof. Dr.-Ing. Großmann, Prof. Dr.-Ing.
MehrKlausur zur Vorlesung Digitale Signalverarbeitung
INSTITUT FÜR INFORMATIONSVERARBEITUNG UNIVERSITÄT HANNOVER Appelstraße 9A 3067 Hannover Klausur zur Vorlesung Digitale Signalverarbeitung Datum: 7.03.007 Uhrzeit: 3:30 Uhr Zeitdauer: Stunden Hilfsmittel:
MehrAufgabe: Summe Punkte (max.): Punkte:
ZUNAME:.................................... VORNAME:.................................... MAT. NR.:................................... 2. Teilprüfung 389.055 B Signale und Systeme 2 Institute of Telecommunications
MehrAufgabe: Summe Punkte (max.): Punkte:
ZUNAME:.................................... VORNAME:.................................... MAT. NR.:................................... 2. Teilprüfung 389.055 A Signale und Systeme 2 Institute of Telecommunications
MehrEinführung in die digitale Signalverarbeitung WS11/12
Einführung in die digitale Signalverarbeitung WS11/12 Prof. Dr. Stefan Weinzierl usterlösung 1. Aufgabenblatt 1. Digitale Filter 1.1 Was ist ein digitales Filter und zu welchen Zwecken wird die Filterung
Mehr3. Quantisierte IIR-Filter R
. Zweierkomplement a) Wie sieht die binäre Darstellung von -5 aus bei den Wortbreiten b = 4, b =, b = 6? b) Berechnen Sie folgende Additionen im Format SINT(4). Geben Sie bei Überlauf auch die Ausgaben
MehrDSP-NF-Filter in QRP-Manier QRP an der See, 15. September 2012
DSP-NF-Filter in QRP-Manier QRP an der See, 15. September 2012 Gerrit Buhe, Inhalt 2 Aufbau DSP-System Digitalisierung und Abtasttheorem Beschreibung LTI-System Impulsantwort zu Übertragungsfunktion Werkzeuge
MehrSystemtheorie. Vorlesung 25: Butterworth-Filter. Fakultät für Elektro- und Informationstechnik, Manfred Strohrmann
Systemtheorie Vorlesung 5: Butterworth-Filter Fakultät für Elektro- und Informationstechnik, Manfred Strohrmann Übersicht Für den Filterentwurf stehen unterschiedliche Verfahren zur Verfügung Filter mit
MehrSeminar Digitale Signalverarbeitung Thema: Digitale Filter
Seminar Digitale Signalverarbeitung Thema: Digitale Filter Autor: Daniel Arnold Universität Koblenz-Landau, August 2005 Inhaltsverzeichnis i 1 Einführung 1.1 Allgemeine Informationen Digitale Filter sind
MehrInhaltsverzeichnis. Daniel von Grünigen. Digitale Signalverarbeitung. mit einer Einführung in die kontinuierlichen Signale und Systeme
Inhaltsverzeichnis Daniel von Grünigen Digitale Signalverarbeitung mit einer Einführung in die kontinuierlichen Signale und Systeme ISBN (Buch): 978-3-446-44079-1 ISBN (E-Book): 978-3-446-43991-7 Weitere
MehrDatenaquisition. Verstärker Filter. Sensor ADC. Objekt. Rechner
Datenaquisition Sensor Verstärker Filter ADC Objekt Rechner Datenaquisition Verstärker: - linearer Arbeitsbereich - linearer Frequenzgang - Vorkehrungen gegen Übersteuerung (trends, shot noise) - Verstärkerrauschen
MehrDigitale Signalverarbeitung
Daniel Ch. von Grünigen Digitale Signalverarbeitung mit einer Einführung in die kontinuierlichen Signale und Systeme 4. Auflage Mit 222 Bildern, 91 Beispielen, 80 Aufgaben sowie einer CD-ROM mit Lösungen
Mehrfilter Filter Ziele Parameter Entwurf
1 Filter Ziele Parameter Entwurf 2.3.2007 2 Beschreibung Pol-Nullstellen- Diagramm Übertragungsfunktion H(z) Differenzengleichung y(n) Impulsantwort h(n): Finite Impulse Response (FIR) Infinite Impulse
MehrAufgabe: Summe Punkte (max.): Punkte:
ZUNAME:.................................... VORNAME:.................................... MAT. NR.:................................... 2. Teilprüfung 389.055 A Signale und Systeme 2 Institute of Telecommunications
MehrBeispiel-Klausuraufgaben Digitale Signalverarbeitung. Herbst 2008
Beispiel-Klausuraufgaben Digitale Signalverarbeitung Herbst 8 Zeitdauer: Hilfsmittel: Stunden Formelsammlung Taschenrechner (nicht programmiert) eine DIN A4-Seite mit beliebigem Text oder Formeln (beidseitig)
MehrDifferenzengleichung (Beispiel) DSV 1, 2005/01, Rur, LTD-Systeme, 1. Differenzengleichung DSV 1, 2005/01, Rur, LTD-Systeme, 2
Diffrnznglichung (Bispil DSV, 5/, Rur, LTD-Systm, Diffrnznglichung DSV, 5/, Rur, LTD-Systm, Linar, zitinvariant, analog Systm => Diffrntialglichungn R τ = RC = b x[n ] a y[n ] x(t C y(t τ dy(t/dt + y(t
MehrDigitale Signalverarbeitung auf FPGAs
Digitale Signalverarbeitung auf FPGAs FIL: Digitale Filter und Filterentwurf Teil - Linearphasige Filter 6 FIL: Überblick Linearphasige Filter FIR-Filterentwurf Halbbandfilter IIR-Filterentwurf Filtertopologien
MehrFilterentwurf. Aufgabe
Aufgabe Filterentwurf Bestimmung der Filterkoeffizienten für gewünschte Filtereigenschaften Problem Vorgaben häufig für zeitkontinuierliches Verhalten, z.b. H c (s) Geeignete Approximation erforderlich
MehrMartin Meyer. Signalverarbeitung. Analoge und digitale Signale, Systeme und Filter 5. Auflage STUDIUM VIEWEG+ TEUBNER
Martin Meyer Signalverarbeitung Analoge und digitale Signale, Systeme und Filter 5. Auflage STUDIUM VIEWEG+ TEUBNER VII 1 Einführung 1 1.1 Das Konzept der Systemtheorie 1 1.2 Übersicht über die Methoden
MehrAufgabe: Summe Punkte (max.): Punkte:
ZUNAME:.................................... VORNAME:.................................... MAT. NR.:.................................... Teilprüfung 389.055 A Signale und Systeme Institute of Telecommunications
MehrAufgabe: Summe Punkte (max.): Punkte:
ZUNAME:.................................... VORNAME:.................................... MAT. NR.:.................................... Teilprüfung 389.055 B Signale und Systeme Institute of Telecommunications
MehrGrundlagen der Signalverarbeitung
Grundlagen der Signalverarbeitung Digitale und analoge Filter Wintersemester 6/7 Wiederholung Übertragung eines sinusförmigen Signals u t = U sin(ω t) y t = Y sin ω t + φ ω G(ω) Amplitude: Y = G ω U Phase:
MehrEntwurf von FIR-Filtern
Kapitel Entwurf von FIR-Filtern. Einleitung.. Darstellung von FIR-Filtern im Zeitbereich y[n] = b x[n] + b x[n ] + b 2 x[n 2] +... + b L x[n (L )] = L b k x[n k] k= = b T x b = [b, b,..., b L ] x = {x[n],
MehrKapitel 5: FIR- und IIR-Filterentwurf
ZHW, DSV 1, 2007/03, Rur&Hrt 5-1 ZHW, DSV 1, 2007/03, Rur&Hrt 5-2 5.1. Einleitung In diesem Kapitel betrachten wir den klassischen Digitalfilterentwurf, in dem primär ideale Tiefpass- (TP), Hochpass- (HP),
MehrPrüfung zur Vorlesung Signalverarbeitung am Name MatrNr. StudKennz.
442.0 Signalverarbeitung (2VO) Prüfung 8.3.26 Institut für Signalverarbeitung und Sprachkommunikation Prof. G. Kubin Technische Universität Graz Prüfung zur Vorlesung Signalverarbeitung am 8.3.26 Name
MehrÜbungsaufgaben Digitale Signalverarbeitung
Übungsaufgaben Digitale Signalverarbeitung Aufgabe 1: Gegeben sind folgende Zahlenfolgen: x(n) u(n) u(n N) mit x(n) 1 n 0 0 sonst. h(n) a n u(n) mit 0 a 1 a) Skizzieren Sie die Zahlenfolgen b) Berechnen
MehrZeitdiskrete Signalverarbeitung
Alan V. Oppenheim, Ronald W. Schafer, John R. Buck Zeitdiskrete Signalverarbeitung 2., überarbeitete Auflage ein Imprint von Pearson Education München Boston San Francisco Harlow, England Don Mills, Ontario
MehrSV1: Aktive RC-Filter
Signal and Information Processing Laboratory Institut für Signal- und Informationsverarbeitung. September 6 Fachpraktikum Signalverarbeitung SV: Aktive RC-Filter Einführung In diesem Versuch wird ein aktives
MehrDigitale Signalverarbeitung mit MATLAB- Praktikum
Martin Werner Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB- Praktikum Zustandsraumdarstellung, Lattice-Strukturen, Prädiktion und adaptive Filter Mit 118 Abbildungen, 29 Tabellen und zahlreichen Praxisbeispielen
MehrKlausur zur Vorlesung Digitale Signalverarbeitung
INSTITUT FÜR INFORMATIONSVERARBEITUNG UNIVERSITÄT HANNOVER Appelstraße 9A 067 Hannover Klausur zur Vorlesung Digitale Signalverarbeitung Datum: 0.08.007 Uhrzeit: 09:00 Uhr Zeitdauer: Stunden Hilfsmittel:
MehrKontrollfragen zum Skript Teil 1 beantwortet
Kontrollfragen zum Skript Teil 1 beantwortet Von J.S. Hussmann Fragen zu SW 1.1 Welche Vorteile hat die DSVB? Programmierbar Parametrierbar Reproduzierbar Wie heisst die Umwandlung eines Zeit-diskreten
MehrKlausur zur Vorlesung Digitale Signalverarbeitung
INSTITUT FÜR THEORETISCHE NACHRICHTENTECHNIK UND INFORMATIONSVERARBEITUNG UNIVERSITÄT HANNOVER Appelstraße 9A 3067 Hannover Klausur zur Vorlesung Digitale Signalverarbeitung Datum: 5.0.005 Uhrzeit: 09:00
MehrAnaloge und digitale Filter
Technische Universität Ilmenau Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik FG Nachrichtentechnik Matlab-Praktika zur Vorlesung Analoge und digitale Filter 1. Betrachtet wird ein Tiefpass. Ordnung mit
MehrDigitale Filter. Martin Schlup. 8. Mai 2012
Digitale Filter Martin Schlup 8. Mai 2012 1. Filterstrukturen Dieser Beitrag ist eine kurz gehaltene Einführung in die Darstellung zeitdiskreter Systeme und soll einige elementare Hinweise geben, wie digitale
MehrEinführung in die digitale Signalverarbeitung WS11/12
Einführung in die digitale Signalverarbeitung WS11/12 Prof. Dr. Stefan Weinzierl Musterlösung 11. Aufgabenblatt 1. IIR-Filter 1.1 Laden Sie in Matlab eine Audiodatei mit Sampling-Frequenz von fs = 44100
MehrDigitale Signalverarbeitung
Karl Dirk Kammeyer I Kristian Kroschel Digitale Signalverarbeitung Filterung und Spektralanalyse mit MATLAB -Übungen 7., erweiterte und korrigierte Auflage Mit 312 Abbildungen und 33 Tabellen STUDIUM 11
MehrÜBUNG 4: ENTWURFSMETHODEN
Dr. Emil Matus - Digitale Signalverarbeitungssysteme I/II - Übung ÜBUNG : ENTWURFSMETHODEN 5. AUFGABE: TIEFPASS-BANDPASS-TRANSFORMATION Entwerfen Sie ein nichtrekursives digitales Filter mit Bandpasscharakteristik!
MehrSystemtheorie Teil B
d + d z + c d z + c uk d + + yk z d + c d z + c Systemtheorie Teil B - Zeitdiskrete Signale und Systeme Übungsaufgaben Manfred Strohrmann Urban Brunner Inhalt Übungsaufgaben - Signalabtastung und Rekonstruktion...
MehrFilter - Theorie und Praxis
23.06.2016 Manuel C. Kohl, M.Sc. 1 Agenda Einführung und Motivation Analoge und digitale Übertragungssysteme Grundlegende Filtertypen Übertragungsfunktion, Impulsantwort und Faltung Filter mit endlicher
MehrAufgabe: Summe Punkte (max.): Punkte:
ZUNAME:... VORNAME:... MAT. NR.:.... Teilprüfung 389.055 A Signale und Systeme Institute of Telecommunications TU-Wien.06.06 Bitte beachten Sie: Bitte legen Sie Ihren Studierendenausweis auf Ihrem Tisch
Mehr5. Beispiele - Filter Seite 15
5. Beispiele - Filter Seite 15 5.2 Entwurf digitaler Filter Zur Demonstration eines rekursiv implementierten Tiefpasses (FIR Finite Impulse Response bzw. IIR Infinite Impulse Response) soll dieses Beispiel
MehrDer Tiefpass Betreuer: Daniel Triebs
Der Tiefpass Betreuer: Daniel Triebs 1 Gliederung Definiton: Filter Ideale Tiefpass Tiefpass 1.Ordnung Frequenzgänge Grundarten des Filters Filterentwurf Tiefpass 2.Ordnung 2 Definition: Filter 3 Filter
MehrKlausur zur Vorlesung Digitale Signalverarbeitung
INSTITUT FÜR THEORETISCHE NACHRICHTENTECHNIK UND INFORMATIONSVERARBEITUNG UNIVERSITÄT HANNOVER Appelstraße 9A 067 Hannover Klausur zur Vorlesung Digitale Signalverarbeitung Datum:.08.00 Uhrzeit: 09:00
Mehrx[n-1] x[n] x[n+1] y[n-1] y[n+1]
Systeme System Funtion f, die ein Eingangssignal x in ein Ausgangssignal y überführt. zeitdisretes System Ein- und Ausgangssignal sind nur für disrete Zeitpunte definiert y[n] = f (.., x[n-1], x[n], x[n+1],
MehrÜBUNG 2: Z-TRANSFORMATION, SYSTEMSTRUKTUREN
ÜBUNG : Z-TRANSFORMATION, SYSTEMSTRUKTUREN 8. AUFGABE Bestimmen Sie die Systemfunktion H(z) aus den folgenden linearen Differenzengleichungen: a) b) y(n) = 3x(n) x(n ) + x(n 3) y(n ) + y(n 3) 3y(n ) y(n)
MehrDiskrete Folgen, z-ebene, einfache digitale Filter
apitel 1 Diskrete Folgen, z-ebene, einfache digitale Filter 1.1 Periodische Folgen Zeitkoninuierliche Signale sind für jede Frequenz periodisch, zeitdiskrete Signale nur dann, wenn ω ein rationales Vielfaches
MehrNachrichtentechnik [NAT] Kapitel 6: Analoge Filter. Dipl.-Ing. Udo Ahlvers HAW Hamburg, FB Medientechnik
Nachrichtentechnik [NAT] Kapitel 6: Analoge Filter Dipl.-Ing. Udo Ahlvers HAW Hamburg, FB Medientechnik Sommersemester 25 Inhaltsverzeichnis Inhalt Inhaltsverzeichnis 6 Analoge Filter 3 6. Motivation..................................
MehrDigitale Signalverarbeitung
Karl-Dirk Kammeyer, Kristian Kroschel Digitale Signalverarbeitung Filterung und Spektralanalyse mit MATLAB-Übungen 6., korrigierte und ergänzte Auflage Mit 315 Abbildungen und 33 Tabellen Teubner Inhaltsverzeichnis
MehrSignalprozessoren. Digital Signal Processors VO [2h] , LU 2 [2h]
Signalprozessoren Digital Signal Processors VO [2h] 182.082, LU 2 [2h] 182.084 http://ti.tuwien.ac.at/rts/teaching/courses/sigproz Herbert Grünbacher Institut für Technische Informatik (E182) Herbert.Gruenbacher@tuwien.ac.at
Mehr3. Systembedingte Fehler
3. Systembedingte Fehler Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Norbert Höptner Ergänzende Informationen zur Vorlesung Signalverarbeitungssysteme Abschnitte 3.1-3.8. Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Norbert Höptner 1 Inhalt 3.
MehrÜbung 3: Fouriertransformation
ZHAW, SiSy HS202, Rumc, Übung 3: Fouriertransformation Aufgabe Fouriertransformation Dirac-Impuls. a) Bestimmen Sie die Fouriertransformierte S(f) des Dirac-Impulses s(t) = δ(t) und interpretieren Sie
MehrErweiterung einer digitalen Übertragungsstrecke mit Einplatinencomputern zur Signalanalyse
Erweiterung einer digitalen mit Einplatinencomputern Alexander Frömming Mario Becker p.1 Inhalt 1 Ausgangssituation 2 Zielsetzung 3 Theoretische Grundlagen 4 Umsetzung - Hardware 5 Umsetzung - Software
MehrDigitale Verarbeitung analoger Signale
Digitale Verarbeitung analoger Signale Digital Signal Analysis von Samuel D. Stearns und Don R. Hush 7., durchgesehene Auflage mit 317 Bildern, 16 Tabellen, 373 Übungen mit ausgewählten Lösungen sowie
MehrDigitale Signalverarbeitung, Vorlesung 7 - IIR-Filterentwurf
Digitale Signalverarbeitung, Vorlesung 7 - IIR-Filterentwurf 5. Dezember 2016 Siehe begleitend: Kammeyer / Kroschel, Digitale Signalverarbeitung, 7. Auflage, Kapitel 4.2 1 Filterentwurfsstrategien 2 Diskretisierung
MehrAufgabe: Summe Punkte (max.): Punkte:
ZUNAME:.................................... VORNAME:.................................... MAT. NR.:................................... 2. Teilprüfung 389.055 A Signale und Systeme 2 Institute of Telecommunications
MehrBeuth HS TFH für Berlin Technik Berlin University of Applied Science DSV-Labor. Organisatorisches - Studiengang BEL Schwerpunkt ES
Beuth HS TFH für Berlin Technik Berlin University of Applied Science DSV-Labor Organisatorisches - Studiengang BEL Schwerpunkt ES DSV-Labor (Organisatorisches) Ablauf: 5 Laborübungen 11 Termine Anwesenheitspflicht
MehrAufgabe: Summe Punkte (max.): Punkte:
ZUNAME:.................................... VORNAME:.................................... MAT. NR.:................................... 2. Teilprüfung 389.055 B Signale und Systeme 2 Institute of Telecommunications
MehrDigitale Signalverarbeitung Vorlesung 5 - Filterstrukturen
Digitale Signalverarbeitung Vorlesung 5 - Filterstrukturen 21. November 2016 Siehe Skript, Kapitel 8 Kammeyer & Kroschel, Abschnitt 4.1 1 Einführung Filterstrukturen: FIR vs. IIR 2 Motivation: Grundlage
MehrSystemtheorie Teil B
d + d + c d + c uk d + + yk d + c d + c Systemtheorie Teil B - Zeitdiskrete Signale und Systeme - Musterlösungen Manfred Strohrmann Urban Brunner Inhalt 8 Musterlösung Frequengang eitdiskreter Systeme...
MehrÜbungen in Gruppen (max. 3 Personen) gemeinschaftlich durchgeführt Pro Gruppe ein Protokoll Übungsprotokolle:
Assoc.-Prof. DI Dr. Michael Seger Institute of Electrical, Electronic and Bioengineering / UMIT Institute of Automation and Control Engineering / UMIT Eduard-Wallnöfer-Zentrum 1, 6060 Hall i. Tirol 2.
MehrÜbungsaufgaben Signalverarbeitung (SV)
Übungsaufgaben Signalverarbeitung (SV) Prof. Dr.-Ing. O. Nelles Institut für Mechanik und Regelungstechnik Universität Siegen 3. Mai 27 Einführung Keine Aufgaben. 2 Zeitdiskrete Signale und Systeme Aufgabe
MehrKlausur im Lehrgebiet. Signale und Systeme. - Prof. Dr.-Ing. Thomas Sikora - Name:... Bachelor ET Master TI Vorname:... Diplom KW Magister...
Signale und Systeme - Prof. Dr.-Ing. Thomas Sikora - Name:............................ Bachelor ET Master TI Vorname:......................... Diplom KW Magister.............. Matr.Nr:..........................
MehrDigitale Signalverarbeitung auf FPGAs
Digitale Signalverarbeitung auf FPGAs FIX: Fixpointsysteme im Zeitbereich Teil 1 Binäre Zahlendarstellung und Arithmetik 216 Dr. Christian Münker FIX: Überblick Binäre Zahlendarstellung und Arithmetik
MehrLineare zeitinvariante Systeme
Lineare zeitinvariante Systeme Signalflussgraphen Filter-Strukturen Fouriertransformation für zeitdiskrete Signale Diskrete Fouriertransformation (DFT) 1 Signalflussgraphen Nach z-transformation ist Verzögerung
MehrSignale und Systeme. von Prof Dr. Uwe Kiencke, Dr.-lng. HolgerJakel 4., korrigierte Auflage. Oldenbourg Verlag Munchen
Signale und Systeme von Prof Dr. Uwe Kiencke, Dr.-lng. HolgerJakel 4., korrigierte Auflage Oldenbourg Verlag Munchen I Einfuhrung 1 1 Einleitung 3 1.1 Signale 4 1.2 Systeme 4 1.3 Signalverarbeitung 6 1.4
MehrSignale und Systeme. Grundlagen und Anwendungen mit MATLAB
Signale und Systeme Grundlagen und Anwendungen mit MATLAB Von Professor Dr.-Ing. Dr. h. c. Norbert Fliege und Dr.-Ing. Markus Gaida Universität Mannheim Mit 374 Bildern, 8 Tabellen und 38 MATLAB-Projekten
MehrLösungen. Lösungen Teil I. Lösungen zum Kapitel 3. u(t) 2mV. t/s. u(t) 2mV 1mV. t/ms. u(t) t/ms -2V. x(t) 1. a) u(t) = 2mV3 (t 2ms)
Lösungen Lösungen eil I Lösungen zum Kapitel 3. a ut = mv3 t ms ut mv t/ms b ut = mv3t mv3 t ms mv3 t ms mv mv ut t/ms p c ut = V3 t ms sin ms t V ut -V 3 4 5 6 t/ms d xt = 4 s r t s 4 s r t s 4 s r t
MehrÜbungseinheit 3. FIR und IIR Filter
Übungseinheit 3 FIR und IIR Filter In dieser Übungseinheit sollen verschiedene Effekte mittels FIR (finite impulse response) und IIR (infinite impulse response) Filter implementiert werden. FIR Filter
MehrSignal- und Systemtheorie
Thomas Frey, Martin Bossert Signal- und Systemtheorie Mit 117 Abbildungen, 26 Tabellen, 64 Aufgaben mit Lösungen und 84 Beispielen Teubner B.G.Teubner Stuttgart Leipzig Wiesbaden Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung
MehrEinführung in die Elektronik für Physiker
Hartmut Gemmeke Forschungszentrum Karlsruhe, IPE gemmeke@ipe.fzk.de Tel.: 0747-8-5635 Einführung in die Elektronik für Physiker 4. Breitbanderstärker und analoge aktie Filter. HF-Verhalten on Operationserstärkern.
MehrDie Eigenschaften von Systemen. S gesendet. S gesendet. S gesendet. Ideales System (idealer Wandler): Die Signaleigenschaften werden nicht verändert
Die Eigenschaften von Systemen Ideales System (idealer Wandler): Die Signaleigenschaften werden nicht verändert S gesendet IDEALER WANDLER S gesendet Reales System (realer Wandler): Es entstehen Verzerrungen
MehrMultimedia Systeme. Dr. The Anh Vuong. http: Multimedia Systeme. Dr. The Anh Vuong
email: av@dr-vuong.de http: www.dr-vuong.de 2001-2006 by, Seite 1 Multimedia-Application Applications Software Networks Authoringssofware, Contentmangement, Imagesprocessing, Viewer, Browser... Network-Architecture,
Mehrfilter Filter Ziele Parameter Entwurf Zölzer (2002) Nov 14, 2015
1 Filter Ziele Parameter Entwurf Zölzer (2002) Nov 14, 2015 2 Beschreibung Übertragungsfunktion H(z), H(ω) Differenzengleichung y[n] Impulsantwort h[n]: Finite Infinite Impulse Response (FIR) Impulse Response
MehrExponentiation: das Problem Gegeben: (multiplikative) Halbgruppe (H, ), Element a H, n N Aufgabe: berechne das Element
Problemstellung Banale smethode : das Problem Gegeben: (multiplikative) Halbgruppe (H, ), Element a H, n N Aufgabe: berechne das Element a n = } a a a {{ a } H n (schreiben ab jetzt a n statt a n ) Hinweis:
MehrZeitdiskrete Signalverarbeitung
Alan V. Oppenheim, Ronald W. Schafer, John R. Buck Zeitdiskrete Signalverarbeitung 2., überarbeitete Auflage ein Imprint von Pearson Education München Boston San Francisco Harlow, England Don Mills, Ontario
MehrExponentiation: das Problem
Problemstellung Exponentiation: das Problem Gegeben: (multiplikative) Halbgruppe (H, ), Element a H, n N Aufgabe: berechne das Element a n = } a a a {{ a } H n (schreiben ab jetzt a n statt a n ) Hinweis:
MehrLösungen 4.1 Analoge Übertragung mit PCM
J. Lindner: Informationsübertragung Lösungen Kapitel 4 Lösungen 4. Analoge Übertragung mit PCM 4. a) Blockbild einer Übertragung mit PCM: q(t) A D 8 bit linear f Amin = 8kHz q(i) digitales ˆq(i) Übertragungs-
MehrLTI-Systeme in Frequenzbereich und Zeitbereich
LTI-Systeme in Frequenzbereich und Zeitbereich LTI-Systeme Frequenzgang, Filter Impulsfunktion und Impulsantwort, Faltung, Fourier-Transformation Spektrum, Zeitdauer-Bandbreite-Produkt Übungen Literatur
MehrAufgabe 1 (20 Punkte)
Augabe 1 (20 Punkte) Es wird ein Sprachsignal x(t) betrachtet, das über eine ISDN-Teleonleitung übertragen wird. Das Betragsspektrum X() des analogen Signals kann dem nachstehenden Diagramm entnommen werden.
MehrIm Frequenzbereich beschreiben wir das Verhalten von Systemen mit dem Komplexen Frequenzgang: G (jω)
4 Systeme im Frequenzbereich (jω) 4.1 Allgemeines Im Frequenzbereich beschreiben wir das Verhalten von Systemen mit dem Komplexen Frequenzgang: G (jω) 1 4.2 Berechnung des Frequenzgangs Beispiel: RL-Filter
Mehr