CPS_TRUE

 0    19 Datenblatt    kacperkamin
mp3 downloaden Drucken spielen überprüfen
 
Frage język polski Antworten język polski
Co to jest DFT
Lernen beginnen
DFT to Dyskretna Transformata Fouriera. Przekształca skończony ciąg próbek czasu w ciąg prążków częstotliwości. Wzór to suma korelacji sygnału z zespolonymi eksponentami (sinusoidami). Rozkłada sygnał na składowe proste.
Czym jest FFT i jaką przewagę daje nad zwykłym DFT?
Lernen beginnen
FFT to algorytm ("Dziel i Rządź") do szybkiego liczenia DFT. Redukuje złożoność obliczeniową z kwadratowej do logarytmicznej. Umożliwia to przetwarzanie sygnałów w czasie rzeczywistym
Na czym polega algorytm FFT (Radix-2) i skąd bierze się jego szybkość?
Lernen beginnen
Dzieli próbki na parzyste i nieparzyste. Liczy mniejsze DFT dla N/2. Dzięki symetrii czynnika W_N^k, wyniki tych mniejszych DFT wykorzystuje dwukrotnie: raz dla k (suma), raz dla k+N/2 (różnica). Struktura łączenia to "motylek"
Wymień 4 kroki algorytmu tworzenia STFT (spektrogramu).
Lernen beginnen
Pobierz ramkę sygnału (np. 1024 próbki). Pomnóż ramkę przez funkcję okna (np. Hanninga) w dziedzinie czasu. Oblicz FFT z okienkowanej ramki (otrzymasz widmo chwilowe). Przesuń okno (Hop Size) i powtórz. Wyniki ułożone obok siebie tworzą spektrogram
Opisz okno Hanninga (kształt i właściwości).
Lernen beginnen
Kształt dzwonu (cosinus), łagodnie schodzi do zera na brzegach. Kompromis: Szerszy listek główny niż w prostokącie (gorsza precyzja), ale znacznie niższe listki boczne (mniejszy przeciek). Najpopularniejsze okno ogólnego przeznaczenia.
Opisz okno Blackmana i sytuację, w której warto go użyć.
Lernen beginnen
Bardziej złożony dzwon, agresywnie tłumiący brzegi. Właściwości: Bardzo szeroki listek główny (słaba rozdzielczość), ale ekstremalnie niskie listki boczne (znikomy wyciek). Zastosowanie: Wykrywanie bardzo słabych sygnałów przy silnych zakłóceniach
Opisz okno prostokątne (kształt i widmo). Kiedy jest używane?
Lernen beginnen
To brak modyfikacji (wartość 1 w oknie, nagłe cięcie na brzegach). Zaleta: Najwęższy listek główny (najlepsza rozdzielczość częstotliwościowa). Wada: Ogromne listki boczne (duży przeciek widma). Używane rzadko, do rozdzielania bliskich tonów.
Co oznaczają pojęcia liniowości i stacjonarności w kontekście filtru FIR?
Lernen beginnen
Liniowość: Filtr nie generuje nowych częstotliwości; reakcja na sumę sygnałów to suma reakcji. Stacjonarność: Współczynniki filtru są stałe w czasie. Razem tworzą system LTI, który opisujemy splotem.
Kiedy filtr FIR ma liniową charakterystykę fazową i dlaczego jest to ważne?
Lernen beginnen
Gdy jego współczynniki są symetryczne względem środka. Skutek: Stałe opóźnienie grupowe dla wszystkich częstotliwości. Sygnał jest opóźniony, ale jego kształt nie ulega zniekształceniu (brak dyspersji). Ważne w audio i telekomunikacji.
Przyczynowość
Lernen beginnen
Cecha systemu, gdzie wyjście zależy tylko od teraźniejszości i przeszłości. Wymaga, by $h[n]=0$ dla $n
Warunek stabilności IIR
Lernen beginnen
Filtr IIR jest stabilny (BIBO), jeśli wszystkie bieguny jego transmitancji $H(z)$ znajdują się ściśle wewnątrz okręgu jednostkowego na płaszczyźnie zespolonej ($|z| < 1$).
Czym jest transformacja biliniowa?
Lernen beginnen
To metoda projektowania filtrów cyfrowych IIR poprzez przekształcenie gotowego projektu filtra analogowego w cyfrowy za pomocą podstawienia $s = (z-1)/(z+1)$. Zapewnia stabilność i brak zjawiska aliasingu.
Kompresja bezstratna (Entropowa)
Lernen beginnen
Wykorzystuje statystyke zrodla. Polega na reprezentacji komunikatow za pomoca sredniej liczby bitow bliskiej Entropii (H = -sum p_m * log2 p_m). Nie usuwa informacji, a jedynie redundancje (nadmiarowosc). Przyklad: kodowanie Huffmana lub RLE.
Kompresja stratna (Percepcyjna)
Lernen beginnen
suwa dane nieistotne (niezauwazalne dla czlowieka). Wykorzystuje transformacje (np. DCT) do dekorelacji oraz modele psychoakustyczne (maskowanie). Pozwala na drastyczne zmniejszenie pasma kosztem aproksymacji sygnalu (szum kwantyzacji).
Definicja entropii
Lernen beginnen
średnia ważona ilości informacji niesionej przez pojedynczą wiadomość, gdzie wagami są prawdopodobieństwa nadania poszczególnych wiadomości
Splot dyskretny (liniowy)
Lernen beginnen
Suma iloczynów próbek sygnału wejściowego $x(k)$ i przesuniętej odpowiedzi impulsowej $h(n-k)$. Podstawowa operacja w cyfrowym przetwarzaniu sygnałów.
Splot liniowy vs kołowy
Lernen beginnen
Splot liniowy opisuje filtrację rzeczywistą. Splot kołowy wynika z użycia DFT. Aby były równe, sygnały muszą być odpowiednio uzupełnione zerami (padding)
Definicja i właściwości splotu liniowego
Lernen beginnen
Definicja: y(n) = \sum x(k)h(n-k). Właściwości: przemienność (x*h = h*x), łączność, rozdzielność względem dodawania. Splot opisuje mechanizm filtracji – sygnał filtrujący h(n) to odpowiedź impulsowa układu.
Definicja i właściwości splotu kołowego
Lernen beginnen
Definicja: Splot wykonywany na sygnałach o tej samej długości $N$, gdzie przesunięcie odbywa się cyklicznie (modulo $N$). Właściwości: jest wynikiem mnożenia widm DFT; każda próbka wyniku zależy od wszystkich próbek wejścia.

Sie müssen eingeloggt sein, um einen Kommentar zu schreiben.