Prelucrarea Semnalelor - Curs 1

Curs
9.3/10 (3 voturi)
Domeniu: Calculatoare
Conține 1 fișier: doc
Pagini : 5 în total
Cuvinte : 2055
Mărime: 41.98KB (arhivat)
Publicat de: Adriana Năstase
Puncte necesare: 0
Profesor îndrumător / Prezentat Profesorului: Metea Tudor
Introducere in Prelucrarea Semnalelor

Extras din curs

1.1. Notiunea de semnal

Exista în lumea înconjuratoare o mare varietate de semnale: semnalele luminoase emanate de diverse surse de lumina (corpuri ceresti, materiale incandescente sau fosforescente), semnalele acustice eliberate de aproape orice proces fizic, semnalele nervoase emise de creierul uman catre organele corpului în vederea efectuarii diverselor actiuni, semnalele radio emise de posturile de radio si televiziune, sateliti de comunicatie, sonare, radare, semnale electrice emise pe cablu, cum ar fi sem-nalul telefonic, semnalele optice emise pe fibrele optice etc.

Un semnal poate fi definit ca o entitate purtatoare de informatii cu privire la prezenta sau evolutia unui sistem fizic. El poate fi privit ca un model al informatiei. Din acest model, prin studierea parametrilor acestuia precum si prin prisma cunostintelor care exista despre el, poate fi obtinuta informatia.

Pentru descrierea si manipularea semnalelor, un semnal poate fi reprezentat matematic ca o functie f(x), f : D -> C, unde D (domeniul) respectiv C (codomeniul) pot fi domenii continue sau discrete, cu sau fara semnificatie fizica, având una sau mai multe dimensiuni.

Câteva exemple de semnale si reprezentarea matematica a acestora :

- semnalul electric U = f(t);

(U - tensiunea electrica, t – timpul)

- semnalul acustic P = f(t);

(P – presiunea acustica care apasa timpanul sau membrama microfonului, t – timpul)

- semnalul înregistrat pe banda magnetica B = f(x);

(B – inductia magnetica, x – pozitia capului de citire pe banda)

- imaginea video statica (R,G,B) = f(X,Y)

(R,G,B – cele 3 componente ale culorii unui pixel, X,Y – coordonatele pixelului)

- imaginea video dinamica (R,G,B) = f(X,Y,t)

(R,G,B,X,Y – la fel ca mai sus, t – timpul)

În cele mai multe cazuri, variabila x reprezinta chiar timpul (domeniul D este domeniul timp) cele mai multe tipuri de semnale putând fi definite ca functii de timp. Pe de alta parte, x poate reprezenta orice alta variabila, reala sau complexa, alta decât timpul (de ex. semnalul inregistrat pe banda magnetica). Cu toate acestea, în capitolele care urmeaza, pentru generalizare, vom folosi notatha f(t) pentru a reprezenta un semnal, chiar si în cazul in care variabila x are alta semnificatie fizica, adaptarea discutiilor pentru alte tipuri ale variabilei x decurgând oarecum în mod direct si natural.

De asemenea, chiar daca majoritatea semnalelor sunt de natura non-electrica, este posibila în majoritatea cazurilor modelarea marimilor caracteristice unui semnal dat în marimi electrice, cum ar fi tensiunea sau curentul, astfel încât concentrarea discutiilor pe semnale electrice nu limiteaza valabilitatea acestora (a discutiilor) si pe alte tipuri de semnale.

Informatiile continute de semnale pot fi evidente sau latente, însotite de alte date nesemnificative sau de zgomot. Prelucrarea semnalelor (signal processing) este procesul de transformare a functiei semnal în scopul extragerii sau pentru marirea cantitatii de informatii pe care le contine.

În domeniul prelucrarii semnalelor exista doua tipuri de probleme:

- Problemele de analiza, constând în evaluarea raspunsului sistemului de prelucrare a semnalelor la o intrare sau la o clasa de intrari dara. În aceasta categorie intra prelucrarea semnalelor în vederea extragerii informatiilor din sau despre ele

- Probleme de sinteza, care se refera la proiectarea sau specificarea sistemelor de prelucrare astfel încât sa produca raspunsul dorit la o intrare data

Preview document

Prelucrarea Semnalelor - Curs 1 - Pagina 1
Prelucrarea Semnalelor - Curs 1 - Pagina 2
Prelucrarea Semnalelor - Curs 1 - Pagina 3
Prelucrarea Semnalelor - Curs 1 - Pagina 4
Prelucrarea Semnalelor - Curs 1 - Pagina 5

Conținut arhivă zip

  • Prelucrarea Semnalelor - Curs 1.doc

Alții au mai descărcat și

Utilizarea codurilor SCPI pentru comandarea analizorului spectral R&S FSVR

1. CARACTERISTICILE UNUI ANALIZOR SPECTRAL ÎN TIMP REAL Viteza de măsurare disponibilă la analizoarele spectrale de azi este rezultatul unei...

AutoCad

APERTURE - controleazã mãrimea cursorului selector, caracteristic modului object snap. ARC - traseazã un arc de cerc de orice dimensiune. A -...

Biblioteca de Șabloane Standard

Biblioteca de Sabloane Standard (STL) asigura o abstractizare standardizata a datelor prin intermediul containerelor si o abstractizare procedurala...

Clase Derivate

1. Clase derivate. Prin mostenire, atributele unei clase de baza sunt transmise unor clase derivate. Derivarea permite definirea unor clase noi,...

Clase în Java

Clase pentru miniaplicatii Miniaplicatiile constituie extensii ale unei clase deja existente java.applet.Applet. Structura clasei unui applet...

Clase

1. Programare procedurala –Programare orientata pe obiecte. Limbajul C, ca si Pascal, utilizeaza modelul programarii structurate procedurale, care...

Comunicații internet

2.1. Stilurile caracterelor {n sfirsit pagina dvs. contine ceva, chiar daca este vorba numai de un nume. Vom analiza in continuare elementele de...

Crearea unei aplicații independente în Java

Toate aplicatiile Java contin o metoda main(), spre deosebire de miniaplicatii. class FirstApp { public static void main( String argsst) {...

Te-ar putea interesa și

Modelarea și Implementarea Filtrelor Analogice și Digitale

Utilitatea temei Filtrele sunt circuite electronice/electrice care au rolul de a procesa un semnal de intrare şi de a produce la ieşire un alt...

Analiza Semnalului Electrooculografic - Corelarea Semnalului Electrooculografic cu cel Electroencefalografic

Capitolul 1. Noţiuni teoretice despre posibilităţile de prelucrare a semnalului electrooculografic si a celui electroencefalografic Originea...

Sistem Wireless Inteligent de Prelucrare a Semnalelor Biologice

1. Introducere Avansarea în ştiinţă este stâns legată de cea în medicină, fiind caracterizată de un salt episodic imaginativ, care are efecte...

Utilizarea Procesoarelor de Semnal în Conducerea Proceselor în Timp Real

Memoriu justificativ De ce utilizam DSP-ul? Traim intr-o lume condusa de informatii: stiintifice, financiare, medicale, sportive si de...

Stand didactic pentru monitorizarea condiției mașinilor prin analiza de vibrații

1. Introducere Să facem un exercițiu de imaginație: vă propuneți o excursie pe munte. Vă pregătiți atent fiecare detaliu al traseului, vă...

Instrument virtual pentru analiza spectrală a unui semnal periodic

Analiza frecventială a semnalelor numerice si studiul ferestrei temporale are ca si scop: - calcularea transformatei Fourier discrete si...

Filtru Numeric Derivativ

Filtru numeric derivativ A. Calcularea filtrului numeric Ecuaţia filtrului numeric este o ecuaţie diferenţială de aproximare prin derivare:...

Arhitectura și caracteristica sistemelor multiplex

Dezvoltarea explozivă a telecomunicaţiilor în ultimele decenii a fost însoţită de modificări multiple şi importante în tehnologiile de...

Ai nevoie de altceva?