Semnale și Metode de Procesare

Curs
9/10 (3 voturi)
Domeniu: Automatică
Conține 9 fișiere: pdf
Pagini : 109 în total
Cuvinte : 20995
Mărime: 720.81KB (arhivat)
Cost: Gratis
Profesor îndrumător / Prezentat Profesorului: Gheorghe Puscasu,Bogdan Codres

Cuprins

i

CUPRINS

CAPITOLUL 1 – SEMNALE 1

1.1. Introducere 1

1.2. Semnale 1

1.3. Semnale continue 2

1.4. Semnale şi procese aleatoare 5

1.5 Eşantionarea şi refacerea semnalelor continue 7

CAPITOLUL 2 – ANALIZA FOURIER 11

2.1. Analiza Fourier continuă 11

2.1.1. Seria Fourier pentru semnale continue şi periodice 11

2.1.2. Spectrul densităţii de putere a semnalelor periodice 13

2.1.3. Transformata Fourier pentru semnale continue aperiodice 14

2.1.4. Spectrul densităţii de energie a semnalelor aperiodice 15

2.2. Analiza Fourier discretă 16

2.2.1 Transformata Fourier standard discreta 16

2.2.2 Transformata Fourier inversă 18

2.2.3 Calculul transformatei Fourier a două secvenţe de date 18

2.2.4 Transformata Fourier a unor secvenţe de lungime dublă 19

2.2.5 Transformata Fourier inversă specială 21

2.2.6 Transformata Fourier rapidă 22

2.2.6.1 Graful de semnal al transformatei Fourier 24

2.2.6.2 Algoritmul de calcul al transformatei Fourier rapide

pentru N=2γ Algoritmul de bază Cooley-Tukey 27

2.2.6.3 Algoritmul de calcul al transformatei Fourier rapide

pentru factori arbitrari 30

2.2.6.4 Algoritmul Cooley-Tukey pentru N=r1

. r2

. rm 31

2.2.6.5 Algoritmul Sande-Tukey pentru N=r1

. r2

. rm 33

2.3. Exemple 34

CAPITOLUL 3 - FILTRAREA SEMNALELOR 36

3.1 Aspecte generale 36

3.2 Filtre analogice 37

3.2.1. Introducere 37

3.2.2. Filtrul Butterworth 38

3.2.3. Filtrul Cebâşev 38

3.2.4. Filtrul eliptic 40

ii

3.3. Filtre numerice 41

3.3.1. Introducere 41

3.3.2. Filtre recursive ( FR ) 47

3.3.3. Filtre nerecursive ( FNR ) 48

3.4. Tehnici de proiectare a filtrelor numerice 49

3.4.1. Proiectarea filtrelor IIR pe baza caracteristicilor

filtrelor analogice 50

3.4.1.1. Metoda invarianţei răspunsului la impuls 50

3.4.1.2. Metoda transformatei Z-biliniare 54

3.4.1.3. Proiectarea directă a filtrelor I.I.R 55

3.4.2. Transformări de frecvenţă ale filtrelor IIR trece-jos 62

3.4.3. Aspecte privind proiectarea filtrelor cu răspuns

la impuls finit (FIR) 63

3.4.4. Proiectarea filtrelor cu răspuns la impuls finit (FIR)

utilizând relaţii de aproximare 64

CAPITOLUL 4 - METODE DE PROCESARE A SEMNALELOR 2D 66

4.1 Aspecte generale 66

4.2 Reprezentarea semnalelor 2D 66

4.3 Metode de procesare preliminară a datelor 67

4.3.1. Binarizarea imaginii 67

4.3.2. Filtrarea imaginilor 68

4.3.3. Contractarea imaginilor 70

4.3.4. Dilatarea imaginilor 71

4.3.5. Comprimarea imaginilor 72

4.3.6. Analiza conectivităţii 73

4.4 Extragerea trăsăturilor din reprezentarea 2D a imaginilor 74

4.4.1. Conturarea imaginii 74

4.4.2. Lungimea conturului obiectelor din imagine 77

4.4.3. Curbura unei curbe 79

4.4.4. Aria unei imagini 80

4.4.5. Definirea descriptorilor 80

CAPITOLUL 5 – TEHNICI DE PROCESARE A DATELOR

UTILIZATE LA RECUNOAŞTEREA FORMELOR 82

5.1. Formularea problemei de recunoaştere a formelor .82

5.1.1.Conceptul de formă 82

5.1.2. Recunoaşterea formelor utilizând abordarea

decizional-teoretică 83

5.1.2.1. Selecţia caracteristicilor 84

5.1.2.2. Învăţarea 85

iii

5.1.2.3. Clasificarea 85

5.1.3. Mulţimi primare ale claselor. Mulţimi reale

transformate. Exemplificări 85

5.2. Metode de recunoaştere decizional - teoretice 88

5.2.1. Metode decizional - teoretice supervizate 89

5.2.1.1. Metode decizional - teoretice supervizate

parametrice deterministe 89

5.2.1.1.1. Funcţia discriminant liniară pe porţiuni 90

5.2.1.1.2. Funcţia discriminant bazată pe distanţă

euclidiană 93

5.2.1.2. Metode decizional - teoretice supervizate

parametrice statistice 94

5.2.1.2.1. Principiul clasificării statistice 94

5.2.1.2.2. Funcţia discriminant pătratică a lui Bayes

pentru densitate normală 96

5.2.1.2.3.Funcţia discriminant Bayes liniară 96

5.2.1.3. Metode bazate pe algoritmi de corecţie a funcţiei

discriminant (Metoda funcţiilor de potenţial) 97

5.2.2. Metode de clasificare nesupervizate 101

5.2.2.1. Principiul metodei de clasificare

nesupervizată 101

5.2.2.2. Metoda minimizării sumei erorilor pătratice 102

BIBLIOGRAFIE 105

Extras din document

CAPITOLUL 1 - SEMNALE

1.1. Introducere

În multe cazuri procesarea semnalelor reprezintă o etapă premergătoare

analizei şi sintezei unor situaţii legate de o anumită activitate. De regulă procesarea

semnalelor are o pondere mare în ceea ce priveşte obţinerea unor performanţe

superioare. Având în vedere faptul că semnalul de natură: fizică, chimică, electrică

conţine informaţii necesare comunicării între diferite structuri biologice, problema

procesării semnalelor este o problemă interdisciplinară.

În funcţie de domeniul în care se folosesc semnalele procesate şi de

modalitatea de procesare, se disting următoarele abordări:

· analiza Fourier, necesară aplicaţiilor în care se folosesc componentele spectrale

ale semnalului procesat;

· filtrarea semnalelor, unde se urmăreşte reţinerea numai a anumitor componente

armonice care aparţin unui interval de frecvenţă dat;

· filtrarea semnalelor folosind filtrul Kalman, care se utilizează de regulă la

filtrarea mărimilor de stare ale unui sistem. Spre deosebire de filtrarea menţionată

mai sus, filtrul Kalman elimină zgomotul prin modelarea părţii deterministe a

sistemului;

· prelucrarea semnalelor 2D şi 3D, în vederea extragerii informaţiilor utilizate la

recunoaşterea formelor. Printre procedurile folosite în acest domeniu se

evidenţiază: binarizarea imaginilor, filtrarea imaginilor, comprimarea imaginilor,

extragerea conturului, calculul ariilor;

· prelucrarea semnalelor folosind reţelele neuronale. Acest mod de abordare este

din ce în ce mai mult utilizat, pentru că oferă noi interpretări în ceea ce priveşte

aplicaţiile în rezolvarea problemelor cu un spectru foarte larg. În unele situaţii

toate aspectele legate de filtrare şi de extragerea caracteristicilor sunt lăsate în

seama reţelelor neuronale.

În cele ce urmează se vor prezenta aspecte privind tipurile de semnale utilizate

în cadrul procedurilor de procesare a datelor.

1.2. Semnale

În domeniul procesării semnalelor şi al conducerii proceselor, se numesc

semnale toate variabilele sau “sursele de informaţii” care evoluează în funcţie de

timp. Dacă amplitudinea semnalului este cunoscută sau poate fi determinată la orice

moment de timp, atunci semnalul se numeşte determinist. În cazul în care numai o

singură informaţie de natură statistică, cum ar fi probabilitatea ca amplitudinea să

aibă o anumită valoare la un anumit moment de timp sau valoarea medie etc. este

cunoscută, atunci semnalul se numeşte aleator.

2

Pentru clasificarea semnalelor se poate lua în considerare atât modul de

evoluţie în timp cât şi evoluţia în amplitudine.

· În funcţie de evoluţia în timp, semnalele se clasifică în semnale continue şi

semnale discrete :

- semnalul este continuu dacă evoluţia în timp este dată de o funcţie continuă. În

figura 1.1 este reprezentat un semnal continuu.

- semnalul este discret dacă valorile sale sunt cunoscute pentru momente discrete

de timp. Evoluţia unui semnal discret este dată în figura 1.3.

· În funcţie de valorile amplitudinii distingem semnale cuantificate continue şi

semnale cuantificate discrete.

Semnalele cuantificate continue au o evoluţie continuă în timp şi sunt semnale

continue pentru care valorile amplitudinii sunt predefinite. De exemplu valorile

obţinute de la un convertor analog-numeric şi memorate pe durata perioadei de

eşantionare reprezintă un semnal cuantificat continuu (figura 1.2).

Semnalul pentru care valorile amplitudinii sunt cuantificate şi cunoscute la

momente discrete de timp se numesc semnale discrete cuantificate. În figura 1.4 este

ilustrat un semnal cuantificat discret.

Figura 1.1 Semnal continuu Figura 1.2 Semnal continuu

cuantificat

Figura 1.3 Semnal discret Figura 1.4 Semnal discret

cuantificat

1.3. Semnale continue

Un semnal continuu x(t) presupune cunoaşterea valorilor lui x(t) la orice

moment de timp t, pentru t aparţinînd unui interval de timp bine definit. În multe

cazuri, semnalul x(t) poate fi explicitat printr-o formulă analitică sau expresie

matematică, ca de exemplu

x( t ) = a × sin(wt +j ), (1.1)

Preview document

Semnale și Metode de Procesare - Pagina 1
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 2
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 3
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 4
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 5
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 6
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 7
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 8
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 9
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 10
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 11
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 12
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 13
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 14
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 15
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 16
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 17
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 18
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 19
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 20
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 21
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 22
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 23
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 24
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 25
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 26
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 27
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 28
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 29
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 30
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 31
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 32
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 33
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 34
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 35
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 36
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 37
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 38
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 39
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 40
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 41
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 42
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 43
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 44
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 45
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 46
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 47
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 48
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 49
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 50
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 51
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 52
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 53
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 54
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 55
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 56
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 57
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 58
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 59
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 60
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 61
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 62
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 63
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 64
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 65
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 66
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 67
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 68
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 69
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 70
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 71
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 72
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 73
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 74
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 75
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 76
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 77
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 78
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 79
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 80
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 81
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 82
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 83
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 84
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 85
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 86
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 87
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 88
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 89
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 90
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 91
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 92
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 93
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 94
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 95
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 96
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 97
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 98
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 99
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 100
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 101
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 102
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 103
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 104
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 105
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 106
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 107
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 108
Semnale și Metode de Procesare - Pagina 109

Conținut arhivă zip

  • Bibliografie.pdf
  • Cap1.pdf
  • Cap2a.pdf
  • Cap2b.pdf
  • Cap3.pdf
  • Cap4.pdf
  • Cap5.pdf
  • Coperta.pdf
  • CUPRINS14.pdf

Alții au mai descărcat și

Circuitul de Esantionare Memorare

Condiţionarea Semnalelor: Circuitul de Eşantionare şi Memorare 1. Introducere Condiţionarea semnalelor este una dintre cele mai importante...

Transformata Fourier a Semnalelor

Teoria controlului sistemelor are doua domenii principale: - domeniul frecventei; - domeniul timpului. Transformata Fourier realizeaza legatura...

Semnale și Sisteme

1.1. Semnale Un fenomen fizic, variabil in timp, care poarta cu sine o informatie este un exemplu de semnal. Tipuri de semnale: biologice,...

Bazele Sistemelor Automatizate

Obiectivele urmarite - Obiectivele acestui curs se refera la sistemele care functioneaza in domeniul continuu de timp; - Sistemele care...

Teoria Sistemelor și Automatizări

Scheme de comanda conventionale. Relee intermediare. 1. Scheme conventionale Schema electrica este o reprezentare grafica simplificata a unui...

Procesarea Optica Utilizata in Automatizare

Capitolul 10 Procesarea optica utilizata in automatizare 10.1 Introducere Sistemele moderne de automatizare sunt adaptate in general la cadente...

Masurari Electronice si Traductoare

Curs 1 Semnal Analogic O mare categorie de semnale reprezintă procese care variază continuu în timp. sunt reprezentate prin modele matematice,...

Identificarea Sistemelor

CAPITOLUL 1 Introducere Un sistem poate fi definit ca o colectie de unul sau mai multe obiecte interconectate. Un obiect este o entitate fizica...

Te-ar putea interesa și

Monitorizarea Starii Rulmentilor cu Aplicatie in Mecatronica

Memoriu justificativ In cadrul fiecarei cercetari desfasurate, indiferent de domeniul la care ne referim, rezultatele obtinute pe cale teoretica...

Analiza și Prelucrarea Datelor Prelevate în Înregistrările EEG pe Durata Somnului

Introducere Motivatie Domeniul biomedical este o arie de interes în continua dezvoltare în ultimii ani Premisele ce permit aceasta dezvoltare...

Studiul joncțiunii RC mecanic de translație

I. Aspecte introductive Elementele de baza specifice miscarii de translatie pentru jonctiunea RC, cu relatiile corespunzatoare in domeniul timp,...

Analiza Semnalelor Audio

1. Introducere 1.1 Semnalul audio Semnalul audio este un semnal aperiodic, nestaţionar având spectrul cupris în banda 20Hz – 20kHz. Acest semnal...

Sisteme TV prin Cablu

INTRODUCERE Dupa cum stim forma semnalului TV în corespundere cu natura si caracterul sau reprezinta distributia luminozitatii pe calea de...

Metode de Diagnostic Organizatoric - Metoda Taguchi si Metoda Anadis

I. Neconformitatea pentru organizatie 1.1. Neconformitatile boala sau binefacere pentru organizatii In toate oganizatiile chiar performante,...

Sistem de Reglare Automată a Debitului

Introducere Omul, ca fiinţă superioară, a fost preocupat din cele mai vechi timpuri de a cunoaşte şi stăpâni natura, de a dirija fenomene ale...

Deconvoluția Robustă a Semnalelor Deterministe Aleatoare

Se pune problema proiectării unui filtru de estimare pentru a reface un semnal x[n], care a fost folosit într-o convoluţie cu un filtru liniar...

Ai nevoie de altceva?