Spektrala Transformer

Slides:



Advertisements
Liknande presentationer
Föreläsning 3 25 jan 2010.
Advertisements

Föreläsning 4 28 jan 2009.
Idéer för ett bredare entreprenörskap
Talföljder formler och summor
Johan Lennartsson.
MaB: Andragradsfunktioner
Andragradsfunktioner & Andragradsekvationer
Elektroniska filter William Sandqvist En verklig signal … Verkliga signaler är svårtolkade. De är ofta störda av brus och brum. Brum.
Gravitation & Cirkulär rörelse Centripetalacceleration Newtons Gravitationslag Satelliter Keplers lagar.
Niclas Persson & Peter Hall
© Anders Broberg, Ulrika Hägglund, Lena Kallin Westin, 2003 Datastrukturer och algoritmer Föreläsning
Illustrationer till kursen I endimensionell analys
Förra måndagen gick vi igenom:
Numeriska beräkningar i Naturvetenskap och Teknik
Föreläsning 2 21 jan 2008.
DAB752: Algoritmteori Leif Grönqvist
Föreläsning 7 Analys av algoritmer T(n) och ordo
Operatorer.
Kurslitteraturen består av 11 kapitel som var och en belyser olika delar av automatiseringstekniken. De utgör fristående delar men har en gemensam röd.
Komplexa tal inför Laborationerna
Spolen och Kondensatorn motverkar förändringar
Control & Multirate Adaptive Filtering.
Spektrala Transformer för Media
1 Sårbarhetsanalys av vägtransportnätverk Erik Jenelius Avd. för transport- och lokaliseringsanalys, KTH VTI Transportforum, Linköping, januari 2007.
© Anders Broberg, Ulrika Hägglund, Lena Kallin Westin, 2003 Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 6 Asymtotisk analys.
Kontinuerliga system: Differentialekvationer
Radarmålföljning av mänskliga nervsignaler Bättre kunskap om de icke myeliniserade (C-) fibrerna skulle kunna leda till förbättrade eller nya metoder för.
Telekommunikation, Vt-05
Beräkna en ekvation (metod 1)
Matematik A - Introduktion
Analogt och Digitalt.
Kommentarer F5 BE1 Några nyttiga exempel: Hur ser en enstaka puls ut i frekvensplanet? Pulsen är tidskontinuerlig och icke-periodisk, dvs vi använder FOURIER-transform.
MATLAB. Innehåll MATLAB Vektorer och matriser Elementoperationer Problem 1 Metoder Problem 2 Dataanalys Problem 3.
Problemlösning Veckodagsproblemet Gissa talet Siffersumman.
Det finns i V en operation kallad addition, betecknad + sådan att
F1_C_be1 Telekommunikation,Kiruna Signalanalys F1_C.
Binomialsannolikheter ritas i ett stolpdiagram
INTRODUKTION Balken kan ha olika tvärsnitt
Problemlösningsmetodik
Radioteknik i WLAN Av. Markus Miekk-oja & John Kronberg.
Mathematics 1 /Matematik 1 Lesson 7 – complex numbers Lektion 7 – Komplexa tal.
Spektrala Transformer
Föreläsning 4: Sannolikhetslära
Spektrala Transformer
Repetition of some basic concepts. PCM = Pulse Code Modulation = Digital transmission of analogue signals Sampler AD-converter with seerial output
Dagens ämnen Matriser Linjära ekvationssystem och matriser
Matematisk statistik och signal-behandling - ESS011 Föreläsning 3 Igor Rychlik 2015 (baserat på föreläsningar av Jesper Rydén)
Spektrala Transformer
Multimedia och Pedagogik
Talteknologi (vt04): Sannolikhetslära och markovmodeller
William Sandqvist Lab 3 Några slides att repetera inför Lab 3 William Sandqvist
Dagens ämnen Invers avbildning Isometriska avbildningar
Institutionen för matematik, KTH Mats Boij 5B1200 Differentialekvationer och transformer 29 april B1200 Differentialekvationer och transformer I,
Föreläsning 16 Logik med tillämpningar Innehåll u Information kring kursvärdering och tentagenomgång u Genomgång av övningstenta 2.
© Anders Broberg, Ulrika Hägglund, Lena Kallin Westin, 2003 Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 13 Sortering.
Logik med tillämpningar
DT1130 Spektrala Transformer Jonas Beskow Spektrala Transformer Faltning & Z -transform.
Föreläsning 4 27 jan I en Fourierserie blir en koefficient t.ex. stor om funktionen harmoniserar med resp. trigonometrisk funktion dvs. De sinus-
Assar DN v. 4, Förra föreläsningen: Pointings vektor Brytningsindex Fresnels ekvationer Snells lag Brewstervinkel Dopplereffekten TIR:
Förra föreläsningen: Pointings vektor Brytningsindex
DT1130 Spektrala Transformer Jonas Beskow Spektrala Transformer Introduktion svängningar & fasvektorer.
FourieroptikFourieroptik Ett projektarbete i Bildgivande System Av: Martin Malek, Hans Pålsson, Jens Ljungné, Daniel Axelsson.
Anders Sjögren Operatorer. Anders Sjögren Operand(er)
Dagens ämnen ● Potensserier ● Definition ● Var konvergerar potensserien ● Räkning med potensserier ● Derivering ● Integrering ● Maclaurinserier.
1 Stokastiska variabler. 2 Variabler En variabel är en egenskap hos en individ /objekt. En variabel kan, som vi tidigare sett, vara kvalitativ eller kvantitativ.
Dagens ämnen Invers avbildning Isometriska avbildningar
Grundläggande signalbehandling
Clustered vs. Dispersed
Grundlägande statistik,ht 09, AN
Z Matte-Doobidoo Kap 1.
Presentationens avskrift:

Spektrala Transformer Fouriertransformer DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

Fourier Gif mig en wågform och jag skola skrifva den som en summa af sinuswågor ! Jean-Baptiste Fourier 1768-1830 DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow Fouriertransformen Transformerar kontinuerliga signaler från tids- till frekvensdomän = skriver om dem som en summa av sinusar… … och tillbaks från frekvens till tid forward inverse DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow Fourierserier Specialfall: då f(t) är periodisk blir ω diskret – vi samplar frekvensaxeln: ω = kω0 där ω0=2π/T DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow Fourierserier Om f(t) är reell gäller att DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

Fourierseriens egenskaper Beloppet |ck| ger signalens spektrum Spektrumlutningen ger ett mått på jämnheten i signalen för fyrkantvåg avtar spektrum med 1/n för triangelvåg avtar spektrum med 1/n2 Integrering i tidsdomänen ökar spektrumlutningen, derivering minskar den Diskontinuiteter i insignalen orsakar ”ringningar” (Gibbs fenomen) 2f1120 Spektrala Transformer för Media • Jonas Beskow

Transformer i Fourier-familjen Tidsdomän Frekvensdomän Transform Periodisk Kontinuerlig Diskret Aperiodisk Fourierserie DFT (Diskret fouriertransform) Fouriertransform Z-transform DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

DFT – Diskret Fouriertransform Fouriertransform av verkliga, samplade signaler – inte bara matte: Spektral analys Spektrum & Spektrogram Filtrering & bildbehandling Snabb faltning av långa sekvenser/stora filterkärnor Kodning Spektralbaserad bildkodning (typ JPEG) Ljudkodning (typ MP3) Talteknologi Särdragsextraktion för taligenkänning mm Audio/musik Pitch-shift/time-stretch Och så vidare… DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

DFT - domäner DFT transformerar signaler mellan diskret tidsdomän och diskret frekvensdomän N punkter i tidsdomänen ger N punkter i frekvensdomänen DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow DFT - domäner Tidsdomän N=8 Frekvensdomän n n: 0 1 2 3 4 5 6 7 1 3 4 5 6 7 2 1 3 4 5 6 7 2 ω: 0 … π … π/4 π/2 3π/4 π -3π/4 -π/2 -π/4 ω = k2π/N k k: 0 1 2 3 4 5 6 7 DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow DFT - basvektorer Basvektorerna är N st. phasors 1 3 4 5 6 7 2 π/4 π/2 3π/4 π -3π/4 -π/2 -π/4 ω = k2π/N k DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

DFT Tid → Frekvens (DFT) Frekvens → Tid (Invers DFT, IDFT) DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow DFT som en matris DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

DFT som en matris Tid → Frekvens (DFT) Frekvens → Tid (Invers DFT, IDFT) DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

DFT för reella sekvenser Om x(n) är reell blir X(k) symmetrisk kring N/2: X(N-k) = X(k)* DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

Några DFT-transformpar: impulser DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow ur Steven W. Smith ”Digital Signal Processing”

Några DFT-transformpar: fyrkantpulser DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

Några DFT-transformpar: pulser DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

Några DFT-transformpar: gauss-funktioner DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

Ett praktiskt problem… Vad innebär det att tidsdoänen blir cirkulär? Diskontinuiteter - påverkar spektrum! sidolober DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow Lösning: fönstring Signalen multipliceras med ett fönster som går mot noll i intervallets ändar! Undertrycker sidolober Något försämrad upplösning i frekvensled DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

FFT – Fast Fourier Transform FFT är en effektiv algoritm för att beräkna DFT FFT är helt avgörande för att många applikationer av DFT ska vara praktiskt möjliga! FFT fungerar genom att rekursivt dela upp problemet i mindre problem, s.k. ”söndra och härska” (divide-and-conquer)-metodik DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow Beräkningshastighet Antal multiplikationer: DFT: ~N2 FFT: ~N log(N) N ggr förbättring N2 / NlogN 64 15.3 256 46.1 1024 147.5 4096 492.1 DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow DFT/IDFT Kan vi snabba upp beräkningen av IDFT också? Ja! IDFT{X} = DFT{X*}/N FFT kan användas även för invers DFT DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow

DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow Sammanfattning Fouriertransformen uttrycker icke-periodiska signaler som kontinuerliga frekvensfunktioner En Fourierserie uttrycker periodiska signaler som en summa av diskreta frekvenskomponenter DFT transformerar mellan diskret tids-domän och diskret frekvensdomän FFT är en algoritm för att beräkna DFT FFT är fundamental i många DSP-tillämpningar DT1130 Spektrala Transformer • Jonas Beskow