Kapitel 9 frekvensanalys.

Slides:



Advertisements
Liknande presentationer
Rör vi oss? Det beror på vad vi jämför oss med.
Advertisements

Uppgifter/Läxa Lös uppgifterna: 120, 121, 123, 125, 126, 128, 130, 133, 142, 144, 145.
Hud & hudsjukdomar Fredrik Hieronymus.
Behandlas under 4 kursträffar i mineralmuseet
Administration Distribution Metabolism Exkretion
Kap. 3 Derivator och Integraler
Kapitel 3 Sannolikhet och statistik
Kap. 3 Derivator och Integraler
Sol i Syd Projektdagen 2017 Region Blekinge
SP Sveriges Tekniska Forskningsinstitut
KONJUNKTURINSTITUTET
KPP053, HT2016 MATLAB, Föreläsning 2
Praktiska grejer Lärare: Erik Ramm-Schmidt Läxorna finns på Wilma
Kapitel 1 Algebra och linjära modeller manada.se.
Kursintroduktion Brukarorienterad design
Kapitel 2 Förändringshastigheter och derivator manada.se.
Behandlas under 4 kursträffar i mineralmuseet mars-april 2017
Sällsynta jordartsmetaller
GEOGRAFI.
Så tycker de äldre om äldreomsorgen 2016
Men kolla bildspelet vecka 18 först
Nordiska Lärarorganisationers Samråd
Arbetsgrupp ”Hat och hot mot förtroendevalda”
Är en radikal omställning till hållbar konsumtion möjlig och hur påverkar det våra möjligheter till välbefinnande? Jörgen Larsson Assistant professor in.
X Avrundning och överslagsräkning
Välkommen till.
ULA Kompetenscenter - en del av TPY
VISBY IBKs FÖRENINGSTRÄD
Styrelsen i stallet vecka 20
Framgångsfaktorer för en global projektverksamhet
Gotlands energieffektiviseringsnätverk
Medelhavsbuffé 11/ Bildkavalkad.
Nya regler om energi i BBR
Sannolikhet och statistik
Lagen om Energikartläggning i stora företag
Växtekologisk orienteringskurs
Tularemi.
Information till primärvården Herman Nilsson-Ehle Catharina Lewerin
Inför avtalsrörelsen 2016 Lars Calmfors
Lagen om Energikartläggning i stora företag
KPP053, HT2016 MATLAB, Föreläsning 3
Lars Calmfors Föreläsning 2 för Riksrevisionen 25/2-2016
Fosfor från Östersjöns djupbottnar är problemet
Täthet hos flänsförband mellan stora polyetenrör och ventiler
Arbetsbeskrivning Sportkommittén
Dagens ämnen Matriser Räkneoperationer och räknelagar
Mellankrigstiden
Ledarutveckling över gränserna
Regiongemensam enkät i förskola och familjedaghem 2016
Hur får vi fler att söka till Teknikcollege ?
det är den här processen
Uppföljning av år 2016 HFS-nätverket
BILDSPEL ABISKO, ev. YOUTUBE KLIPP
Visit Karlskoga Degerfors
Vårdprevention - en introduktion för medarbetare på sjukhus
Trygg, säker och samordnad vård- och omsorgsprocess
Föräldraenkät 2017 Förskola
BYGDSAM Anundsjö Grundsunda BLT Nätra.
Nyheter i tredje upplagan av Handbok Riskanalys och Händelseanalys
Så här säljer du med SMS.
Finansiell samordning
Arbetsmarknadsutsikterna hösten 2016
Dagläger MTB i Högbobruk
Sportlovsläger 9-12 feb Årshjulet med läger på skolloven börjar med ett dagläger för våra tävlingsgymnaster Vi hälsar alla gymnasterna i S- och R-ben samt.
Medlemsinfo Tenhults IF
Välkommen till vårt Öppet Hus, SeniorNet Huddinge
Fortum: Lars Modigh Agneta Molinder Synovate Temo: Gun Pettersson
Attraktiv Hemtjänst Introduktion i att utvärdera hemtjänst
Presentation av verksamhetsplan
20% rabatt (På ordinarie priser)
Presentationens avskrift:

Kapitel 9 frekvensanalys

Fouriertransformen För en analog signal 𝑋 𝜔 = −∞ ∞ 𝑥(𝑡)∙ 𝑒 −𝑗𝜔𝑡 𝑑𝑡 För en tidsdiskret signal 𝑋 𝑘 = 1 𝑁 ∙ 𝑛=0 𝑁−1 𝑥(𝑛)∙ 𝑒 −𝑗𝑘 Ω 0 𝑘=𝑘 ∙Ω 0

Fouriertransformens egenskaper Om vi samplar en signal med hastighet fs blir signalens Fouriertransform periodisk med perioden fs Exempel matlab

Sampling 1Hz, signal 0,2 Hz, 1,2 Hz och 0,8 Hz clear dt=1; t=0:dt:10; fs=1./dt f=.20; y=sin(2.*pi.*f.*t);hold on; plot(t,y,'rs','LineWidth',2,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor','r',... 'MarkerSize',10); hold off dt=.001; t=0:dt:10 plot(t,y,'--b','LineWidth',2); hold off f=1.2; plot(t,y,'--g','LineWidth',2); hold off f=-.8; plot(t,y,'--k','LineWidth',2); hold off

Samplingsteoremet För att amplitudspektrum för en samplad signal ska vara entydig (dvs användbar) måste vi införa följande restriktioner Vi analyserar endast signaler med frekvens < fs/2 VI tittar bara på intervallet 0≤𝑓< 𝑓 𝑠 2

Sampla mer än 2 gånger per period

Sampla mer än 2 gånger per period

Sampla mer än 2 gånger per period

Fast FourierTransform Om man analyserar N sampel får man ett spektrum med giltiga värden för N frekvenser jämt utspridda mellan 0 och fs

FFT clear fs=1; f=0.139; dt=1/fs; t=1:dt:97; figure(1) y=cos(2.*pi.*f.*t); plot(t,y,'--rs','LineWidth',2,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor','g',... 'MarkerSize',10); hold off %fft - analys figure(2) N=length(y); Y=fft(y); stem(abs(Y)); figure(3) df=fs./N; f=0:df:(N-1).*df; stem(f,abs(Y));

Fönstring clear fs=1; f=0.139; dt=1/fs; t=1:dt:97; figure(1) y=cos(2.*pi.*f.*t); N=length(y); y_funster=y.*hamming(N)' plot(t, hamming(N)');hold on plot(t,y_funster,'--rs','LineWidth',2,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor','g',... 'MarkerSize',10); hold off %fft - analys figure(2) Y=fft(y_funster); stem(abs(Y)); figure(3) df=fs./N; f=0:df:(N-1).*df; stem(f,abs(Y));