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Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB®: Grundkurs mit 16 by Martin Werner

Posted On March 23, 2017 at 10:59 pm by / Comments Off on Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB®: Grundkurs mit 16 by Martin Werner

By Martin Werner

Das Buch fuhrt in die Grundlagen und Anwendungen der digitalen Signalverarbeitung durch praktische Ubungen am workstation ein. Es werden sixteen Versuche angeboten, die aus einer Einfuhrung, einem Vorbereitungsteil mit Aufgaben und einem Versuchsteil mit MATLAB-Ubungen bestehen. Zu den Aufgaben und MATLAB-Ubungen gibt es einen ausfuhrlichen Losungsteil am Ende des Buches.
Ein computing device mit dem Programmpaket MATLAB® mit der sign Processing Toolbox wird vorausgesetzt. Uber eighty Programme und Datensatze sind auf der Homepage des Verlages Vieweg+Teubner, www.viewegteubner.de, kostenlos verfugbar.
In der four. Auflage wurde der Losungsteil nochmals erweitert und Lernkontrollfragen aufgenommen, die zu einer versuchsubergreifenden Ruckschau anregen.

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Je nach Anwendung, wobei auch Überlegungen zur verwendeten Hardware (Prozessorarchitektur, Speicherausstattung, u. ) einfließen, werden verschiedene Algorithmen der FFT eingesetzt. In diesem Versuch wird der am häufigsten verwendete Algorithmus, die Radix-2-FFT behandelt. Anwendungen der FFT in der Kurzzeit-Spektralanalyse werden in den nächsten beiden Versuchen vorgestellt. 3 Radix-2-FFT-Algorithmus 37 Den Anfang macht die Abschätzung des Rechenaufwandes der DFT als einfaches Maß für die Komplexität des Algorithmus.

Das folgende Beispiel für die DFT-Länge N = 8 zeigt die Methode auf. Es wird der Signalflussgraf der Radix-2-FFT entwickeln. 11) V [k ] auf den Signalflussgrafen in Bild 4-1. Beachten Sie auch, dass Pfadgewichte (Faktoren), falls nicht angegeben, zu 1 angenommen werden. 10). Es wird zweimal eine DFT der Länge M = N / 2 = 4 berechnet. 11) zusammengefasst. Dabei kann vorteilhaft deren Periodizität bzgl. des DFT-Index k benutzt werden. 12) gilt U[0] = U[4], U[1] = U[5], usw. 11) mit den Faktoren wN gewichtet.

Die erforderliche Fallunterscheidung beim Inkrementieren eines ungeraden Indizes I wird im Programmausschnitt in Bild 4-8 vorgenommen. -r. -r. -r. -r. 01002 o 00102 810 410 1210 210 Bild 4-7 Beispiele für die Bit-reversalAdressierung Zunächst wird das Inkrement K für den Index J auf N /2 eingestellt. Dann wird in der Bedingung der while-Schleife geprüft, ob der Wert des Index J größer als N/2 ist. Ist das der Fall, so war der letzte Wert des Index I ungerade, siehe Tabelle 4-1. Ist das nicht der Fall, ist der aktuelle Wert des Index I ungerade und der neue Wert des Index J ergibt sich durch inkrementieren mit K = N / 2.

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