Praxiswerkstatt Algorithmen der Signalcodierung
|
|
|
- Otto Bieber
- vor 7 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Praxiswerkstatt Algorithmen der Signalcodierung 2. Termin Themen heute: Abtastung Lineare Zeitinvariante Systeme Seite 1
2 Abtastung letztes Mal haben wir gesehen: 3,9 khz kaum noch hörbar bei 8 khz Abtastrate. Nyquist fordert: Echt kleiner 4 khz Seite 2
3 A/D D/A Wandlung Wie kriege ich mein Signal in den Computer? quantisierte Stufen elektrische Welle A/D Wandler n Abtastzeitpunkte Zeitliche Abtastung: Zeitdistrikte Werte an den Abtastzeitpunkten Quantisierung: Diskretisierung der Amplituden Seite 3
4 A/D D/A Wandlung Seite 4
5 Digital-Analog Wandler klein im Vergleich zum Signal Seite
6 Quantisierungsfehler Berechnung der mittleren Fehlerleistung mit dieser Annahme: error Seite 6
7 Quantisierungsfehler Signalleistung: Seite 7 ²
8 Quantisierungsfehler SNR Seite 8
9 Lineare Zeitinvariante Systeme (LTI) abgetastetes Signal Seite 9 LTI
10 0 Seite 10
11 Summe von Funktionen gewichtete verschobene Einheitsimpulse Folge von Werten Seite 11 0
12 zeitinvariant Seite 12
13 Faltung Seite 13
14 ! Das klappt mit falls gilt: x ' (n m)=k m x ' ( n) Seite 14
15 Seite 15
16 Seite 16
17 weitere Eigenfunktionen Seite 17
18 Eigenfunktionen und Fourier Seite 18
19 Seite 19
20 Hausaufgaben 1): Filter von der letzten Aufgabe nehmen etwa 10 Sinusfunktionen (gleich verteilte Frequenzen) erzeugen und filtern jeweils den den Betrag des Faktors K (Verhältnis Amplitude Ausgang zu Eingang des Filters) berechnen Das ganze als Matlab-Funktion. Seite 20
21 Hausaufgaben 2) Simplen Audio-Kompressor mittels Unterabtastung schreiben: Encoder: a) Tiefpassfiltern (passend berechnen und probieren) b) Unterabtasten um Faktor 4 -> m-file (Funktion) Decoder: m-file (Funktion) a) Abtastrate erhöhen b) Tiefpass-filtern (nach Nyquist). ->Bewertung: Plots der verwendeten Filter, Klang des rekonstruierten Signales. Seite 21
Puls-Code-Modulation. Thema: PCM. Ziele
Puls-Code-Modulation Ziele Mit diesen rechnerischen und experimentellen Übungen wird die Vorgehensweise zur Abtastung und linearen Quantisierung eines analogen Signals erarbeitet. Bei der Abtastung werden
Digitale Signalverarbeitung Bernd Edler
Digitale Signalverarbeitung Bernd Edler Wintersemester 2008/2009 Wesentliche Inhalte der Vorlesung Abtastung z-transformation Lineare zeitinvariante Systeme Diskrete Fouriertransformation Systeme bei stochastischer
Medien- Technik. Digital Audio
Digital Audio Medientyp digital audio representation Abtastfrequenz /sampling frequency Quantisierung (Bittiefe) Anzahl der Kanäle/Spuren Interleaving bei Mehrkanal Positiv/negativ Codierung operations
Digitale Signalverarbeitung Bernd Edler
Digitale Signalverarbeitung Bernd Edler Wintersemester 2010/2011 Wesentliche Inhalte der Vorlesung Abtastung z-transformation Lineare zeitinvariante Systeme Diskrete Fouriertransformation Filterentwurf
2. Digitale Codierung und Übertragung
2. Digitale Codierung und Übertragung 2.1 Informationstheoretische Grundlagen 2.2 Speicherbedarf und Kompression 2.3 Digitalisierung Ludwig-Maximilians-Universität München Prof. Hußmann Digitale Medien
Digitale Signalverarbeitung Bernd Edler
Digitale Signalverarbeitung Bernd Edler Wintersemester 2007/2008 Wesentliche Inhalte der Vorlesung Abtastung z-transformation Lineare zeitinvariante Systeme Diskrete Fouriertransformation Systeme bei stochastischer
2. Digitale Codierung und Übertragung
2. Digitale Codierung und Übertragung 2.1 Informationstheoretische Grundlagen 2.2 Speicherbedarf und Kompression 2.3 Digitalisierung Ludwig-Maximilians-Universität München Prof. Hußmann Digitale Medien
Audio-Bearbeitung. Diese Freq. Anteile «verschwinden» nach dem unterabtasten Filter muß schmal genug sein! Nach Unterabtastung
Audio Signal Audio-Bearbeitung Ampl Vor Unterabtastung Teilband Grenzen Normierte Frequenz (normierte Abtastrate, maximale Frequenz ist pi oder 1) Teilbänder Diese Freq. Anteile «verschwinden» nach dem
1.3 Digitale Audiosignale
Seite 22 von 86 Abb. 1.2.12 - Wirkung der Schallverzögerung Effekte sind: Delay, Echo, Reverb, Flanger und Chorus Hört man ein akustisches Signal im Raum, dann werden die Signale von Wänden und anderen
und mit t in Sekunden wird mit einer Frequenz von 8000 Hz abgetastet. Die Abtastung beginnt bei t=0 mit dem Zeitindex n=0.
Aufgabe 1 Das periodische Signal x t) 0,5 sin(2 f t) 0,5 cos(2 f t) mit f 1000Hz und mit f 2000Hz ( 1 2 1 2 und mit t in Sekunden wird mit einer Frequenz von 8000 Hz abgetastet. Die Abtastung beginnt bei
Elektrotechnik II: Kolloquium 4
Elektrotechnik II: Kolloquium 4 Digitalschaltungen Hubert Abgottspon: abgottspon@eeh.ee.ethz.ch Markus Imhof: imhof@eeh.ee.ethz.ch Inhalt des Kolloquium: Digitale Messkette Sensor 1) Filter S&H- Versträker
Multimediale Werkzeuge 1, Audio-Berabeitung. normierte Frequenz (normiert auf die halbe Abtastrate, maximale Frequenz ist pi oder 1
Multimediale Werkzeuge 1, Audio-Berabeitung normierte Frequenz (normiert auf die halbe Abtastrate, maximale Frequenz ist pi oder 1 Beachte: Teilbänder werden nach den Unter-Abtasten "aufgeblasen" (siehe
9. Vorlesung. Systemtheorie für Informatiker. Dr. Christoph Grimm. Professur Prof. Dr. K. Waldschmidt, Univ. Frankfurt/Main
9. Vorlesung Systemtheorie für Informatiker Dr. Christoph Grimm Professur Prof. Dr. K. Waldschmidt, Univ. Frankfurt/Main Letzte Woche: Abtastung und Rekonstruktion Abtastung: Wandelt bandbegrenzte kontinuierliche
Abschlussprüfung Nachrichtentechnik 03. August 2015
Abschlussprüfung Nachrichtentechnik 03. August 2015 Name:... Vorname:... Matrikelnr.:... Studiengang:... Aufgabe 1 2 3 4 Summe Note Punkte Hinweis: Die Teilaufgaben (a), (b) und (c) können unabhängig voneinander
Erweiterung 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
Digitalisierung von Tönen. Von Paul
Digitalisierung von Tönen Von Paul Was passiert beim hören Tonquelle erzeugt Schallwellen Alle vibrierende Objekte erzeugen Schallwellen. Durch die Vibration wird das Medium stoßweise verdichtet. Schallwellen
Zeitdiskrete 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
Bild-Erfassung Digitalisierung Abtastung/Quantisierung
Multimediatechnik / Video Bild-Erfassung Digitalisierung Abtastung/Quantisierung Oliver Lietz Bild-Erfassung Abtastung / Digitalisierung Scanner: Zeilenweise Abtastung mit CCD Digitale Kamera: Flächenweise
Kommunikationstechnik II Wintersemester 07/08
Kommunikationstechnik II Wintersemester 07/08 Prof. Dr. Stefan Weinzierl Musterlösung: 3. Aufgabenblatt. Aufgabe: Up-/Downsampling Die Abtastfolge x[n] wird mit dem Faktor M unter- und dem Faktor L überabgetastet.
Aufgabe 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.
Funktion von Delta-Sigma-Wandlern zur Digitaliserung eines analogen Sensorsignals mit einer praktischen Anwendung. Dr.
Funktion von Delta-Sigma-Wandlern zur Digitaliserung eines analogen Sensorsignals mit einer praktischen Anwendung Dr. Thomas Komarek 1 Übersicht Praktische Anwendung: Super Audio Compact Disc (SACD) Grundlagen
Aufgabe 1 - Pegelrechnung und LTI-Systeme
KLAUSUR Nachrichtentechnik 06.08.0 Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. G. Fettweis Dauer: 0 min. Aufgabe 3 4 Punkte 5 0 4 50 Aufgabe - Pegelrechnung und LTI-Systeme Hinweis: Die Teilaufgaben (a), (b) und (c) können
Regelungstechnik : Vorlesung 10
Regelungstechnik : Vorlesung 10 Umgang mit Beschränkungen der Aktoren Alle Aktoren haben gewisse Beschränkungen. Sie sind beispielsweise in ihrer Amplitude oder Dynamik beschränkt. Das Missachten von Stellgrößenbegrenzung
Beispiel-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)
B Anhang B: Enhanced Resolution
B Anhang B: Enhanced Resolution Digitales Filtern (Enhanced Resolution) Vorteile Realisierung Die verfügbare Abtastrate der LeCroy-Oszilloskope ist oft höher, als für die Bandbreite des zu analysierenden
Inhalte. Photogram. Aufnahmesysteme. HS BO Lab. für Photogrammetrie: Digitalisierung analoger Bilder 1
Inhalte Photogram. Aufnahmesysteme Metrische Kameras (Definition der Inneren Orientierung) Analoge Messkameras Fotografische Aspekte Digitalisierung analoger Bilder Digitale Aufnahmesysteme (Messkameras)
2 Signalabtastung und Rekonstruktion
Signalabtastung und Rekonstruktion Signalabtastung und Rekonstruktion In vielen praktischen Anwendungen werden analoge Signale mit digitalen Systemen wie z.b. Computern oder Mikro-Controllern erfasst und
- Sei r(x,y) Eingangsbild, dass nur Rauschen (Quantenrauschen) enthält.
Eingang System Ausgang - Sei r(x,y) Eingangsbild, dass nur (Quantenrauschen) enthält. - Das Bild enthalte keinerlei Information, d.h. das Spektrum ist weiß und es gibt keine Korrelationen zwischen den
Darstellung als Filterbank. Annahme für die Codierung: bestimmter Betrachtungsabstand, Wiedergabegröße Bestimmter Betrachtungswinkel für das Auge.
Darstellung als Filterbank Annahme für die Codierung: bestimmter Betrachtungsabstand, Wiedergabegröße Bestimmter Betrachtungswinkel für das Auge. - Trifft in bestimmten Maße auch auf das Original zu, da
Test = 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
Datenverarbeitung in der Geophysik. Digitalisierung, Diskretisierung
Datenverarbeitung in der Geophysik Digitalisierung, Diskretisierung Seismische Zeitreihen -> Seismogramme Samplingrate, Taktfrequenz Nyquistfrequenz zeitliche, räumliche Frequenzen Binäre Zahlendarstellung
Dipl.-Ing. (TU) Jürgen Wemheuer
Dipl.-Ing. (TU) Jürgen Wemheuer wemheuer@ewla.de http://ewla.de 1 Statt kontinuierlicher (Amplituden-)Werte einer stetigen Funktion sind nur diskontinuierliche, diskrete Werte möglich (begrenzter Wertevorrat):
Abtastung. Normalisierte Kreisfrequenz = DSP_9-Abtasttheorem 2
Abtasttheorem Abtastung xn [ ] = xnt ( ) = Acos( ωnt+ ϕ) = Acos( ωˆ n+ ϕ) s s Normalisierte Kreisfrequenz ωˆ = ωt s DSP_9-Abtasttheorem 2 Normalisierte Kreisfrequenz ω hat die Einheit rad/sec, ω ˆ = ωt
4. Beschreibung von LTI-Systemen mit der Fourier-Transformation
Die Fourier-Transformation 1. Anwendungsbeispiele der Fourier-Transformation 2. Die kontinuierliche Fourier-Transformation 3. Die Fourier-Reihe 4. Beschreibung von LTI-Systemen mit der Fourier-Transformation
Signale und Systeme. Martin Werner
Martin Werner Signale und Systeme Lehr- und Arbeitsbuch mit MATLAB -Übungen und Lösungen 3., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage Mit 256 Abbildungen, 48 Tabellen und zahlreichen Beispielen,
Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB
Martin Werner Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB Grundkurs mit 16 ausführlichen Versuchen 4., durchgesehene und ergänzte Auflage Mit 180 Abbildungen und 76 Tabellen STUDIUM VIEWEG+ TEUBNER 1 Erste
x[n-1] x[n] x[n+1] y[n-1] y[n+1]
![x[n-1] x[n] x[n+1] y[n-1] y[n+1]](/thumbs/72/67333121.jpg "x[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],
Digitale Signalverarbeitung für Einsteiger
Digitale Signalverarbeitung für Einsteiger Dipl.-Ing. Erich H. Franke, DK6II erich.franke@afusoft.com 54. Weinheimer UKW-Tagung 2009 Errata: Nobody is perfect Im Skriptum haben sich kleine aber ärgerliche
DSP-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
Lösungsblatt 2 Signalverarbeitung
Fakultät für nformatik Übung zu Kognitive Systeme Sommersemester 208 S. Constantin (stefan.constantin@kit.edu) T. Nguyen (thai.nguyen@kit.edu) Lösungsblatt 2 Signalverarbeitung Aufgabe : Faltung Abbildung
Laboratorium für. Aufgabe: Versuch Nr. 4. Fachhochschule Offenburg. Digitale Signalverarbeitung. Multiratenverarbeitung.
Fachhochschule Offenburg Laboratorium für Digitale Signalverarbeitung Versuch Nr. 4 SS WS SS 00 Versuchstag 15. Mai 2000 Semester EN 7 Gruppe 3 1 Johannes Petri Letzter Abgabetermin Abgabetermin verlängert
Abtastregelung - Theorie und Praxis
Abtast- Regler Prozess FHD Prof. Dr. Gernot Freitag Seite 1 Historie Abtastregelung - Theorie und Praxis - Einführung / Historie - In den 50er Jahren erstmals Überlegungen zum Einsatz von Digitalrechnern
Multimedia 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,
Fourier-Transformation Faltungseigenschaft, Sinusförmiger Input an LTI-Systemen
Telekommunikation und Informatik, Mathematik 2, T. Borer Übung 6-2003/04 Übung 6 Fourier-Transformation Faltungseigenschaft, Sinusförmiger Input an LTI-Systemen Lernziele - die Faltungseigenschaft der
Aufgabe: Summe Punkte (max.): Punkte:
ZUNAME:.................................... VORNAME:.................................... MAT. NR.:................................... 1. Teilprüfung 389.0 B Signale und Systeme 2 Institute of Telecommunications
Übung 2. Tutorübung zu Grundlagen: Rechnernetze und Verteilte Systeme (Gruppen Mo-T2 / Fr-T1 SS2017)
Übung 2 Tutorübung zu Grundlagen: Rechnernetze und Verteilte Systeme (Gruppen Mo-T2 / Fr-T SS27) Dennis Fischer dennis.fischer@tum.de http://home.in.tum.de/fischerd Institut für Informatik Technische Universität
Signalprozessoren. Digital Signal Processors VO [2h] , LU 2 [2h]
![Signalprozessoren. Digital Signal Processors VO [2h] , LU 2 [2h]](/thumbs/92/108836937.jpg "Signalprozessoren. 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
Übung 5 zur Vorlesung SYSTEMORIENTIERTE INFORMATIK HW-, SW-CODESIGN
Fakultät Informatik, Institut für Angewandte Informatik, Professur Technische Informationssysteme Übung 5 zur Vorlesung SYSTEMORIENTIERTE INFORMATIK HW-, SW-CODESIGN BEDEUTUNG DER GEWICHTSFUNKTION UND
Spektrale Analysen in EMU-R: eine Einführung. Jonathan Harrington
Spektrale Analysen in EMU-R: eine Einführung Jonathan Harrington 1. Ein digitales Sinusoid 2. Fourier-Analyse 3. Ein Spektrum 4. Frequenz- und Zeitauflösung 5. Berechnung von Spektra mit Emu 1. Ein digitales
Lösungsblatt 2 Signalverarbeitung und Klassifikation
Fakultät für Informatik Übung zu Kognitive Systeme Sommersemester 06 M. Sperber (matthias.sperber@kit.edu) S. Nguyen (thai.nguyen@kit.edu) Lösungsblatt Signalverarbeitung und Klassifikation Aufgabe : Faltung
Rauschen. Signalverarbeitung. Zur Erinnerung. Fourier theorem
verarbeitung 1. Klassifizierung und charakterisierung der e 2. verarbeitungskette Fourier theorem Rauschen f sinus t3 Rauschen: die gemessenen (als informationen dienenden) physikalischen Parameter, die
Aufgabe: Summe Punkte (max.): Punkte:
ZUNAME:.................................... VORNAME:.................................... MAT. NR.:................................... 1. Teilprüfung 389.055 A Signale und Systeme 2 Institute of Telecommunications
Aufgabe: Summe Punkte (max.): Punkte:
ZUNAME:.................................... VORNAME:.................................... MAT. NR.:................................... 1. Teilprüfung 389.055 B Signale und Systeme 2 Institute of Telecommunications
Digitale Signalverarbeitung. mit MATLAB
Martin Werner Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB Grundkurs mit 16 ausführlichen Versuchen 3., vollständig überarbeitete und aktualisierte Auflage Mit 159 Abbildungen und 67 Tabellen Studium Technik
Digitale Signalverarbeitung, Vorlesung 2: Quantisierung, Frequenzanalyse
Digitale Signalverarbeitung, Vorlesung 2: Quantisierung, Frequenzanalyse 31. Oktober 2016 Eigenschaften diskreter Signale Quantisierung Frequenzbereichsmethoden Anhang Wesentliches Thema heute: 1 Eigenschaften
Klausur zur Vorlesung Signale u. Systeme I
Name: 8. Februar 2001, 11.30-13.00 Uhr Allgemeine Hinweise: Dauer der Klausur: Zugelassene Hilfsmittel: 90 min, 1.5 Zeitstunden Skript, Vorlesungsmitschrift, Formelsammlung Schreiben Sie bitte auf dieses
Einführung in die Systemtheorie
Bernd Girod, Rudolf Rabenstein, Alexander Stenger Einführung in die Systemtheorie Signale und Systeme in der Elektrotechnik und Informationstechnik 4., durchgesehene und aktualisierte Auflage Mit 388 Abbildungen
Abschlussprüfung 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.
Digitales Rauschen. Fachbereich Medieninformatik. Hochschule Harz. Digitales Rauschen. Referat. Joachim Schenk. Abgabe:
Fachbereich Medieninformatik Hochschule Harz Digitales Rauschen Referat Joachim Schenk 10707 Abgabe: 15.01.2007 Inhaltsverzeichnis Vorwort...I 1 Einleitung...1 2 Digitalisierung...2 2.1 Digital-Analog-Umsetzer...2
Multimediale Werkzeuge, Audio: Formate, Tools. -Sound/Audio Objekte. Formate, Beispiele:
Multimediale Werkzeuge, Audio: Formate, Tools -Sound/Audio Objekte Formate, Beispiele: - Mp3 (Kurz für MPEG1/2 Layer 3) - PCM (z.b. Wave Datei), übliche Formate: CD: 44100 HZ Abtastrate, 16 Bits/Abtastwert.
Erarbeiten der Diskreten Fourier Transformation (GFT) unter Verwendung von Scilab zur Veranschaulichung
Erarbeiten der Diskreten Fourier Transormation (GFT) unter Verwendung von Scilab zur Veranschaulichung 1. Das Prinzip verstehen 2. DFT beschreiben 3. DFT mit Scilab testen 4. Umsetzung der DFT ür einen
Graphische Datenverarbeitung und Bildverarbeitung
Graphische Datenverarbeitung und Bildverarbeitung Hochschule Niederrhein Antialiasing Graphische DV und BV, Regina Pohle, 5. Antialiasing 1 Einordnung in die Inhalte der Vorlesung Einführung mathematische
Nachrichtentechnik [NAT] Kapitel 3: Zeitkontinuierliche Systeme. Dipl.-Ing. Udo Ahlvers HAW Hamburg, FB Medientechnik
![Nachrichtentechnik [NAT] Kapitel 3: Zeitkontinuierliche Systeme. Dipl.-Ing. Udo Ahlvers HAW Hamburg, FB Medientechnik](/thumbs/69/59889032.jpg "Nachrichtentechnik [NAT] Kapitel 3: Zeitkontinuierliche Systeme. Dipl.-Ing. Udo Ahlvers HAW Hamburg, FB Medientechnik")
Nachrichtentechnik [NAT] Kapitel 3: Zeitkontinuierliche Systeme Dipl.-Ing. Udo Ahlvers HAW Hamburg, FB Medientechnik Sommersemester 2005 Inhaltsverzeichnis Inhalt Inhaltsverzeichnis 3 Zeitkontinuierliche
4.1 Grundbegriffe 4.2 Frequenzspektren, Fourier-Transformation 4.3 Abtasttheorem: Eine zweite Sicht 4.4 Filter
4 Signalverarbeitung 4.1 Grundbegriffe 4.2 Frequenzspektren, Fourier-Transformation 4.3 Abtasttheorem: Eine zweite Sicht 4.4 Filter Weiterführende Literatur (z.b.): Beate Meffert, Olaf Hochmuth: Werkzeuge
Grundlagen der Nachrichtentechnik
Universität Bremen Arbeitsbereich Nachrichtentechnik Prof. Dr.-Ing. A. Dekorsy Schriftliche Prüfung im Fach Grundlagen der Nachrichtentechnik Name: Vorname: Mat.-Nr.: BSc./Dipl.: Zeit: Ort: Umfang: 07.
Theorie digitaler Systeme
Theorie digitaler Systeme Vorlesung 6: Impulsantwort und Faltung Fakultät für Elektro- und Informationstechnik, Manfred Strohrmann Grundlegende Systemeigenschaften Beispiele führten zu linearen Differenzengleichungen
3. Vorlesung. Systemtheorie für Informatiker. Dr. Christoph Grimm. Professur Prof. Dr. K. Waldschmidt, Univ. Frankfurt/Main
3. Vorlesung Systemtheorie für Informatiker Dr. Christoph Grimm Professur Prof. Dr. K. Waldschmidt, Univ. Frankfurt/Main Letzte Woche: Systemeigenschaften, Superpositionsprinzip Systemklassen: DESS, DEVS,
Klausur 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:
Schnelle Fouriertransformation (FFT)
Schnelle Fouriertransformation (FFT) Inhaltsverzeichnis 1 Schnelle Fouriertransformation (FFT)... 3 1.1 Das Realtime-Konzept der Goldammer-Messkarten... 3 1.2 Das Abtasttheorem oder Regeln für die Abtastung
Klausur 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:
Digitalisierung und Kodierung
Digitalisierung und Kodierung Digitale Medien liegen in digitaler Form vor Deshalb werden analoge Medien digitalisiert und geeignet kodiert Ziel der Digitalisierung: effiziente Berechnung wenig Verluste
Messung & Darstellung von Schallwellen
Messung Digitalisierung Darstellung Jochen Trommer jtrommer@uni-leipzig.de Universität Leipzig Institut für Linguistik Phonologie/Morphologie SS 2007 Messung Digitalisierung Darstellung Überblick Messung
Beate Meffert, Olaf Hochmuth: Werkzeuge der Signalverarbeitung, Pearson 2004
4 Signalverarbeitung 4.1 Grundbegriffe 4.2 Frequenzspektren, Fourier-Transformation 4.3 Abtasttheorem: Eine zweite Sicht 4.4 Filter Weiterführende Literatur (z.b.): Beate Meffert, Olaf Hochmuth: Werkzeuge
Digitale Signalverarbeitung, Vorlesung 2: Quantisierung, Frequenzanalyse
Digitale Signalverarbeitung, Vorlesung 2: Quantisierung, Frequenzanalyse 23. Oktober 2017 Eigenschaften diskreter Signale Quantisierung Frequenzbereichsmethoden Anhang Wesentliches Thema heute: 1 Eigenschaften
Adaptive Differenz-Puls-Code-Modulation (ADPCM) und Lineare, Prädiktive Codierung (LPC)
Adaptive Dierenz-Puls-Code-Modulation (ADPCM) und Lineare, Prädiktive Codierung (LPC) Ziele Mit diesen rechnerischen und experimentellen Übungen werden die Anwendungen der DPCM mit einer Anpassung der
Signale 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
Diskrete Fourier-Transformation und FFT. 1. Die diskrete Fourier-Transformation (DFT) 2. Die Fast Fourier Transform (FFT)
Diskrete Fourier-Transformation und FFT 2. Die Fast Fourier Transform (FFT) 3. Anwendungsbeispiele der DFT 1 Wiederholung: Fourier-Transformation und Fourier-Reihe Fourier-Transformation kontinuierlicher
Herzlich Willkommen. zum Fachvortrag. von Harald Bonsel. ACOUSTICON Hörsysteme GmbH Ihr Spezialist für audiologische Messtechnik
Herzlich Willkommen zum Fachvortrag Mess-Signale und Mess-Strategien von Harald Bonsel ACOUSTICON Hörsysteme GmbH Ihr Spezialist für audiologische Messtechnik Harald Bonsel Fachvortrag: Messsignale und
Prüfung 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
Aufgabe: Summe Punkte (max.): Punkte:
ZUNAME:.................................... VORNAME:.................................... MAT. NR.:................................... 1. Teilprüfung 389.055 A Signale und Systeme 2 Institute of Telecommunications
Beate Meffert, Olaf Hochmuth: Werkzeuge der Signalverarbeitung, Pearson 2004
4 Signalverarbeitung 4.1! Grundbegriffe 4.2! Frequenzspektren, Fourier-Transformation 4.3! Abtasttheorem: Eine zweite Sicht 4.4! Filter! Weiterführende Literatur (z.b.): Beate Meffert, Olaf Hochmuth: Werkzeuge
Übung 5 zur Vorlesung SYSTEMORIENTIERTE INFORMATIK HW-, SW-CODESIGN
Fakultät Informatik, Institut für Angewandte Informatik, Professur Technische Informationssysteme Übung 5 zur Vorlesung SYSTEMORIENTIERTE INFORMATIK HW-, SW-CODESIGN Übungsleiter: Dr.-Ing. H.-D. Ribbecke
Übung 3. Tutorübung zu Grundlagen: Rechnernetze und Verteilte Systeme (Gruppen Mo-T2 / Fr-T1 SS2017)
Übung 3 Tutorübung zu Grundlagen: Rechnernetze und Verteilte Systeme (Gruppen Mo-T2 / Fr-T SS27) Dennis Fischer dennis.fischer@tum.de http://home.in.tum.de/fischerd Institut für Informatik Technische Universität
Pulse Code Modulation
Fachbereich Medieninformatik Hochschule Harz Pulse Code Modulation Referat Johannes Bastian 11038 Abgabe: 15.01.2007 Inhaltsverzeichnis Einleitung / Vorwort...1 1 Analoge Signale als Grundlage von PCM...1
Digitale Medien. Vorlesung: Heinrich Hußmann Übung: Renate Häuslschmid. Übung zur Vorlesung
Übung zur Vorlesung Digitale Medien Vorlesung: Heinrich Hußmann Übung: Renate Häuslschmid Wintersemester 2016/17 LZW-Komprimierung Idee: Nicht einzelne Zeichen werden günstig kodiert, sondern ganze Zeichenketten
2. Digitale Codierung und Übertragung
2. Digitale Codierung und Übertragung 2.1 Informationstheoretische Grundlagen 2.2 Verlustfreie universelle Kompression 2.3 Digitalisierung, Digitale Medien Ludwig-Maximilians-Universität München, Medieninformatik
Übertragungssysteme WS 2010/2011. Vorlesung 2. Prof. Dr.-Ing. Karlheinz Brandenburg.
Übertragungssysteme WS 2010/2011 Vorlesung 2 Prof. Dr.-Ing. Karlheinz Brandenburg Karlheinz.Brandenburg@tu-ilmenau.de Kontakt: Dipl.-Ing.(FH) Sara Kepplinger / Dipl.-Ing. Christoph Fingerhut vorname.nachname@tu-ilmenau.de
Diskrete Integratoren und Ihre Eigenschaften White Paper
Diskrete Integratoren und Ihre Eigenschaften White Paper Industrielle eglerstrukturen werden im Allgemeinen mit Hilfe von Integratoren aufgebaut. Aufgrund des analogen Schaltungsaufbaus wurden die regelungstechnischen
Musterlösung zum Übungsblatt zur Vorlesung Biosignale und Benutzerschnittstellen
Musterlösung zum Übungsblatt zur Vorlesung Biosignale und Benutzerschnittstellen Aufgabe 1: Messtechnik a) Welche Aufgabe erfüllt in einer Messkette in der Biosignalverarbeitung ein Wandler? Ein Wandler
PDM (Pulse Density Modulation)
Fachbereich Medieninformatik Hochschule Harz PDM (Pulse Density Modulation) Referat Mario Judel 11274 Abgabe: 15.01.2007 Seite: 1 Inhaltsverzeichnis Einleitung...1 1 Grundlegendes zur Analog-Digital-Signalverarbeitung...4
Beate Meffert, Olaf Hochmuth: Werkzeuge der Signalverarbeitung, Pearson Ludwig-Maximilians-Universität München Prof. Hußmann Digitale Medien 4-1
4. Signalverarbeitung 4.1 Grundbegrie 4.2 Frequenzspektren, Fourier-Transormation 4.3 Abtasttheorem: Eine zweite Sicht 4.4 Filter Weiterührende Literatur (z.b.): Beate Meert, Ola Hochmuth: Werkzeuge der
Eingebettete Systeme
Institut für Informatik Lehrstuhl für Eingebettete Systeme Prof. Dr. Uwe Brinkschulte Benjamin Betting Eingebettete Systeme 1. Aufgabe (Regelsystem) 3. Übungsblatt Lösungsvorschlag a) Das Fahrzeug kann
Grundlagen der Signalverarbeitung
Grundlagen der Signalverarbeitung Zeitdiskrete Signale Wintersemester 6/7 Kontinuierliche und diskrete Signale wertkontinuierlich wertdiskret Signal Signal Signal Signal zeitdiskret zeitkontinuierlich
Digitale 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
Einführung in die Medieninformatik 1
Einführung in die Medieninformatik 1 Wintersemester 2007/08 Prof. Dr. Rainer Malaka, Digitale Medien Medieninformatik 1 1 Plan (vorläufig) 31.10. Einführung 7.11. Menschen: Wahrnehmung 14.11. Menschen:
Übungsaufgaben 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
Physikalische Grundlagen der Kommunikation
Physikalische Grundlagen der Kommunikation Prof. Dr. Clemens H. Cap http://wwwiuk.informatik.uni-rostock.de http://www.internet-prof.de 2003 C. Cap Koordinaten tragung von Information durch nden eines
NANO III. Digital-Analog-Wandler. Analog-Digital-Wandler Abtastung. Datenakquisition:
NANO III Digital-Analog-Wandler Datenakquisition: Analog-Digital-Wandler Abtastung Prinzip des DAC (DAC = Digital - Analog - Converter) 2 0 R 1 4Bit DAC 1 12/16 2 1 R 1 / 2 8/16 2 2 R 1 / 4 4/16 2 3 R
Prof. Dr. Stefan Weinzierl SNR V = P signal P noise
Audiotechnik II Digitale Audiotechnik: 5. Tutorium Prof. Dr. Stefan Weinzierl 0.11.01 Musterlösung: 1. November 01, 15:50 1 Dither a) Leiten sie den SNR eines idealen, linearen -bit Wandlers her. Nehmen
3.7 Anti-Alias-Verfahren
3.7 Anti-Alias-Verfahren Wir hatten Treppeneffekte bereits beim Rastern von Bildern kennengelernt. Aber auch beim Wiederholen verkleinerter Texturen können sich durch Rasterungseffekte unschöne Interferenzerscheinungen