Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "sygnał okresowy" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Dydaktyczna prezentacja próbkowania sygnałów okresowych
Educational presentation of sampling of periodic signals
Autorzy:
Lipiński, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/376757.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
Tematy:
sygnał okresowy
próbkowanie sygnałów okresowych
przebiegi okresowe o ograniczonym paśmie
Opis:
Przedstawiono dydaktyczną prezentację próbkowania przebiegów okresowych o ograniczonym paśmie. Obliczenia numeryczne wykonano w programie Mathcad.
Shows the didactic presentation of the periodic waveform sampling with limited bandwidth. Numerical calculations were performed in Mathcad.
Źródło:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2013, 73; 243-248
1897-0737
Pojawia się w:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wybrane problemy wyznaczania widma amplitudowego sygnału okresowego
Selected aspects of determining the amplitude spectrum of a periodic signal
Autorzy:
Purczyński, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/377066.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
Tematy:
sygnał okresowy
widmo amplitudowe sygnału okresowego
amplituda sygnału okresowego
DFT
okno Dirichleta
Opis:
W pracy rozpatrzono błąd wartości amplitudy sygnału okresowego wyznaczonej za pomocą DFT wywołany próbkowaniem niekoherentnym oraz nieznanym przesunięciem fazowym w chwili próbkowania. Błąd ten jest dwuwymiarową zmienną losową zależną od współczynnika desynchronizacji aԑ (- 0.5,0.5)oraz przesunięcia t0ԑ(0,T)gdzie T-okres sygnału. Przeprowadzono symulacje komputerowe (4 min. powtórzeń) wykonując uśrednianie względem poszczególnych zmiennych losowych i wyznaczając rozkłady brzegowe. Ponadto, porównano błąd amplitudy wynikający z zastosowania klasycznego okna Dirichleta z błędem zastosowania symetrycznego okna Dirichleta [2], W tym ostatnim przypadku wyznaczono postać analityczną błędu.
The paper examines the error - of periodic signal amplitude value determined using DFT - induced both by incoherent sampling and unknown phase shift at the moment of sampling. The error is a two-dimensional random variable dependent on the desynchronization coefficient aԑ (- 0.5,0.5) and the shift t0ԑ(0,T) where T- period of the signal. Computer simulations were conducted (4 m. iterations) performing averaging in relation to particular random variables and determining marginal distributions. Furthermore, the comparison was made between the amplitude error resulting from application of a classical Dirichlet window and the error of applying a symmetric Dirichlet window [2], In the latter case the analytic form of the error was determined.
Źródło:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2012, 69; 33-40
1897-0737
Pojawia się w:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Cyclic linear random process as a mathematical model of cyclic signals
Autorzy:
Lupenko, S.
Lutsyk, N.
Lapusta, Y.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/386562.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
linear cyclic random process
mathematical model
rhythm function
factorized kernel
proces cykliczny
model matematyczny
sygnał okresowy
Opis:
In this study the cyclic linear random process is defined, that combines the properties of linear random process and cyclic random process. This expands the possibility describing cyclic signals and processes within the framework of linear random processes theory and generalizes their known mathematical model as a linear periodic random process. The conditions for the kernel are given and the probabilistic characteristics of generated process of linear random process in order to be a cyclic random process. The advantages of the cyclic linear random process are presented. It can be used as the mathematical model of the cyclic stochastic signals and processes in various fields of science and technology.
Źródło:
Acta Mechanica et Automatica; 2015, 9, 4; 219-224
1898-4088
2300-5319
Pojawia się w:
Acta Mechanica et Automatica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wyznaczanie granicznych błędów pomiaru parametrów sygnału sinusoidalnego spowodowanych kwantyzacją
Determination of maximal errors of sinusoidal signal parameters caused by quantization
Autorzy:
Kontorski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153668.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
próbkowanie
przetwornik A/C
sygnał okresowy
amplituda kąta fazowego
przesunięcie kąta fazowego
analiza matematyczna
DFT
signal sampling
ADC
periodic signal
amplitude and phase angle
mathematical analysis
Opis:
Często w celu wyznaczenia amplitudy i fazy pewnej harmonicznej sygnału próbkowanego przetwornikiem A/C korzysta się z DFT. Dokładność pomiaru wyznacza się numerycznie stosując metodę Monte-Carlo przy założeniu, że próbki nie są skorelowane między sobą. Założenie to jest błędne, gdy próbkuje się sygnał sinusoidalny. W artykule zostanie wyznaczony zbioru sygnałów sinusoidalnych, na podstawie którego można wyznaczyć amplitudę i fazę sygnału mono-harmonicznego próbkowanego. Przeprowadzono badania dokładności transformaty DFT.
Signals probed with finite resolution ADC's are affected by quantization errors. If we assume that value of each probe is uncorrelated with the value of each other probe then we may assess the accuracy of the first harmonic determined by DFT using Monte-Carlo method [1]. But if we probe a sinusoidal signal it is an incorrect assumption. In the paper we analyze the set of the sinusoidal signals that are inevitably connected with acquired single harmonic signal probes. In the Figure 1 we can see that the set of probes may be generated by a few different signals. We prove that set of signals that give the same set of the probes represents a non-fragmented surface on the amplitude and phase angle plane (Fig. 2). Secondly we determine the set of signals for the specified set of probes D3 acquired by the simulated ADC. We construct function F represented by equation (9) which consists of the function which block diagram is presented in the Fig. 3. This function F is discrete so statistical methods must be used to determine the set of signals (A, φ) which give the maximal value [2]. Final shape of the set is given on the Fig. 5. Some experiment was conducted to check the accuracy of the DFT algorithm. The Figure 6 represent values of amplitudes acquired by DFT (triangles), amplitudes from the computed sets (dots) against number of acquired probes of the 1 V sinusoidal signal. The error bars corresponds to the extreme amplitudes (Fig. 6) in the set. The results differ, because DFT computes parameters of the first harmonic of the probes which only approximately represents the input signal. This method with modifications may be applied to the multi-harmonic signals. Keywords: signal sampling, ADC, periodic signal, amplitude and phase angle, mathematical analysis, DFT.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 11, 11; 975-977
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies