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Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB-Praktikum: by Martin Werner

Posted On March 24, 2017 at 1:26 am by / Comments Off on Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB-Praktikum: by Martin Werner

By Martin Werner

Wie implementiert guy ein robustes digitales clear out? Und wie wird ein clear out durchstimmbar? Wie entwirft guy ein approach, das Signalwerte vorhersagt und sich dynamisch an Veränderungen anpasst?
Antworten zu diesen und ähnlichen Fragen finden Sie im Buch. Es führt in fortgeschrittene Methoden der digitalen Signalverarbeitung durch praktische Übungen am workstation ein. sixteen Versuche werden angeboten, die aus einer kompakten Einführung, einem Vorbereitungsteil mit Aufgaben und einem Versuchsteil mit MATLAB-Übungen bestehen. Das didaktische Konzept, möglichst einfache MATLAB®-Befehle zu verwenden, öffnet den Blick auf die Algorithmen, so dass das Gelernte schnell in die Praxis, z. B. der Mikrocontroller-Programmierung für eingebettete Systeme, übertragen werden kann.
Zu den Aufgaben und MATLAB-Übungen gibt es einen ausführlichen Lösungsteil am Ende des Buches. Der Anhang bietet eine kurze Einführung in MATLAB.
Das Programmpaket MATLAB mit der sign Processing Toolbox – auch als Studentenversion erhältlich – wird vorausgesetzt. Unter der Homepage des Vieweg Verlages, www.vieweg.de, sind über a hundred and forty Programme und Datensätze zum Buch verfügbar. Zusätzlich sind die Programme mit Texten und Grafiken auch im HTML-Format abgelegt.

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86,['MAX = ',num2str(MAX)]) title('Impulse response') 22 2 Diagonalform und Normalform Die Umsetzung in eine MATLAB-Simulation zeigen die Programmbeispiele 2-4. Es wurde das Hauptprogramm (M-File) lab2_4 mit den drei Unterprogrammen (function) ssr_ABCD, ssr_filt_State und plot_State erstellt. Die Funktion ssr_ABCD erzeugt die Zustandsraumdarstellung. Die Simulation der Systeme wird mit der Funktion ssr_filt_State realisiert, wobei die Zustände gespeichert und an das aufrufende Programm zur weiteren Analyse übergeben werden.

13) mit dem Leistungsübertragungsfaktor vom Eingang zur i-ten Zustandsvariablen, der Energie der Teilimpulsantwort fi [n]. Anmerkung: Die betrachteten stationären Prozesse sind mittelwertfrei, sodass ihre Varianzen gleich den quadratischen Mittelwerten, den Leistungen, sind. Soll für eine Zustandsvariable ein bestimmtes Verhältnis von Effektivwert zu Maximalwert, ein Scheitelwert, eingestellt werden, so ist eine entsprechende Transformation der Zustandsvariablen vorzunehmen. Dies kann durch eine Ähnlichkeitstransformation für den Zustandsvektor geschehen.

Ordnung. 7) Es entsteht die Aufgabe eine geeignete Aufteilung der Pole und Nullstellen auf die Blöcke zu finden. Diese kann beispielsweise analytisch geschehen und bezüglich des später noch behandelten inneren Geräuschs optimiert werden [RoMu87]. Meist wird jedoch eine bewährte Faustregel angewandt, die auch in MATLAB eingesetzt wird. Leitgedanke dabei ist es, den Einfluss von Nullstellen und Polen auf den Frequenzgang der Blöcke möglichst auszugleichen, d. h. einen möglichst flachen Verlauf des Frequenzganges zu erreichen.

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