20995

Дослідження характеристик цифрових фільтрів у програмі MatLab

Лабораторная работа

Информатика, кибернетика и программирование

Для перетворення сигналу з аналогової форми в дискретну застосовуємо блок АЦП. Для графічного відображення результатів роботи застосовуємо блоки Signal Processing Blockset signal Processing Sinks time Scope для відображення часової залежності сигналів та Signal Processing Blockset signal Processing Sinks spectrum Scope для відображення спектру сигналу. Для фільтрації в пакеті Sptool виконуємо наступні дії: В полі Signals виділяємо назву необхідного сигналу Signnoise. Натискуємо кнопку Apply після натиснення якої з'являється діалогове...

Русский

2013-08-02

297.85 KB

3 чел.

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ, МОЛОДІ ТА СПОРТУ УКРАЇНИ

КРЕМЕНЧУЦЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

ІМ. М. ОСТРОГРАДСЬКОГО

ІНСТИТУТ ЕЛЕКТРОМЕХАНІКИ, ЕНЕРГОЗБЕРЕЖЕННЯ ТА СИСТЕМ УПРАВЛІННЯ

КАФЕДРА СИСТЕМ АВТОМАТИЧНОГО УПРАВЛІННЯ І

ЕЛЕКТРОПРИВОДА

ЗВІТ

До лабораторної роботи № 2

З дисципліни: «Основи збору, передачі та обробки інформації»

На тему: «Дослідження характеристик цифрових фільтрів у програмі MatLab»

Виконав:

Студент групи СІ-11-3С

Хамула І.Ю.

Прийняла:

Гаврилець Г.О.

КРЕМЕНЧУК 2012

Мета:  Синтезувати і проаналізувати цифрові фільтри з використанням програмного пакету MatLab.

Порядок виконання роботи

  1.  За допомогою блоку Simulink/sources/sine Wave задаємо тестовий синусоїдальний сигнал. У параметрах блоку задаємо амплітуду 10, частоту 50 Гц, фаза і зсув дорівнюють нулю.
  2.  Оскільки більшість перешкод має випадковий характер, то як джерело зовнішньої дії застосовуємо генератор білого шуму Simulink/sources/band Limited White Noise. Sample Time задаємо рівним 0,0002, значення параметра Noise Power встановлюємо рівним 0,001.
  3.  Робимо накладення перешкоди на вихідний сигнал за допомогою блоку суматора.
  4.  Для перетворення сигналу з аналогової форми в дискретну застосовуємо блок АЦП. Роль АЦП в пакеті Simulink виконує блок квантування Simulink/discontinuities/quantizer.
  5.  Для реалізації алгоритму цифрової фільтрації використовуємо вбудований блок Signal Processing Blockset/filtering/filter Designs/digital Filter Design, при відкритті якого з'являється вікно пакету fdatool для моделювання цифрового фільтру.
  6.  Для графічного відображення результатів роботи застосовуємо блоки Signal Processing Blockset/signal Processing Sinks/time Scope для відображення часової залежності сигналів та Signal Processing Blockset/signal Processing Sinks/spectrum Scope для відображення спектру сигналу.
  7.  Для можливості обробки даних в пакеті SPTool  зберігаємо отримані сигнали в робочий простір(То Workspace), визначивши наступні змінні:

Input – вхідний корисний сигнал;

Signnoise – квантований зашумлений сигнал;

Filtred – відфільтрований сигнал.

  1.  Для автоматичного запуску пакету Sptool по закінченню моделювання додаємо в модель блок Simulink/sources/clock, блок призначеної для користувача функції Simulink/user-defined Functions/matlab Fcn і заглушку Simulink/sincs/terminator.
  2.  Загальну процедуру цифрової обробки сигналів можливо реалізувати в пакеті SPTool, використовуючи наступний алгоритм :
  3.  Імпортуємо модель фільтру і сигнали, отримані при моделюванні в Simulink, в пакет SPTool :
  4.  Використовуючи пункт меню File/import, вказуємо необхідний вектор даних (Input–початковий сигнал, Signnoise–зашумленний сигнал).
  5.   Імпортуємо модель фільтру з Fdatool. У пакеті Fdatool вибираємо меню File/export і вказуємо в полі Export to значення Sptool. У полі Discrete Filter вказуємо назву фільтру – Myfilter.
  6.  Для фільтрації в пакеті Sptool виконуємо наступні дії:
  7.  В полі Signals виділяємо назву необхідного сигналу (Signnoise).
  8.  В полі Filters виділяємо назву необхідного фільтру (Myfilter).
  9.  Натискуємо кнопку Apply, після натиснення якої з'являється діалогове вікно в якому вказано ім'я фільтру, ім'я вхідного сигналу, тип алгоритму і задаємо ім'я вихідного сигналу – Filtred.
  10.  Після натиснення кнопки ОК вікна Apply Filter відбувається додавання сигналу у вікно Signals пакету Sptool.
  11.  Для перегляду сигналів в часовій області у вікні Signals слід виділити один або декілька сигналів і натискувати кнопку View. У контекстному меню вікна вибираємо колір відображення кожного сигналу.
  12.  Для створення і відображення спектру досліджуваного сигналу виділяємо сигнал (вікно Signals) і натискуємо кнопку Create у вікні Spectra. Далі натискуємо кнопку Apply, після чого у вікні Spectrum Viewer відображується спектр вибраного сигналу.

Рисунок 1– Реалізація загальної схеми обробки сигналів в пакеті Matlab

Рисунок 2 – Часові діаграми початкового, зашумленого і відфільтрованого сигналів

Рисунок 3 – Спектри вихідного, зашумленого і відфільтрованого сигналів

Рисунок 4 – Тимчасові діаграми початкового, зашумленого і відфільтрованого сигналів.

Рисунок 5 – Створення спектру сигналу.

Висновок:  На проведеній лабораторній роботі  було досліджено характеристики цифрових фільтрів з використанням програмного пакету MatLab.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

1129. Влияние углерода на твердость термически обработанных сталей 175 KB
  Зависимость между содержанием углерода в стали и ее твердостью после отжига и закалки. Влияние углерода на структуру и свойства отожженных сталей. Количество остаточного аустенита при закалке сталей при увеличении содержания углерода
1130. Определение прокалываемости стали 162.5 KB
  Ознакомиться с методикой определения прокаливаемости. Выяснить влияние химического состава сталей и размеров деталей на прокаливаемость. Неоднородный аустенит. Нерастворенные частицы (карбиды, оксиды, интерметаллические соединения).
1131. Цементация стали 581.5 KB
  Сущность процесса цементации. Химико-термическая обработка, при которой поверхность стальных деталей насыщается углеродом. Термическая обработка цементованных деталей.
1132. Операционный контроль геометрических параметров оптических деталей 143 KB
  Ознакомится с основными геометрическими параметрами оптических деталей и методами их измерения. Изучить состав и устройство основных видов оборудования и приспособлений для измерения параметров оптических деталей. Овладеть навыками измерений толщины, радиуса кривизны, предела разрешения и других параметров линз, пластин и призм.
1133. Исследование процесса сборки автоколлимационной зрительной трубки 234.5 KB
  Ознакомиться с методом автоколлимации и способами его реализации. Изучить конструкцию автоколлимационной трубки. Овладеть навыками проведения юстировочных и контрольных операций в процессе сборки оптических систем. Провести измерения плоскопараллельности методом автоколлимации.
1134. Сборка и контроль объективов насыпной конструкции 177.5 KB
  Виды, конструкции и назначения объективов. Особенности сборки объективов. Параметры, характеризующие качество сборки. Схема установки для контроля характеристик объективов по дифракционной точке. Возможные изображения дифракционной точки.
1135. Контроль предела разрешения, фокусных расстояний и качества сборки узлов ЭОС 119.5 KB
  Ознакомиться с параметрами оптических узлов, по которым проверяется правильность их сборки. Изучить методику оценки качества сборки по дифракционному изображению точки. Получить навыки определения фокусного расстояния и предела разрешения оптических систем.
1136. Центрировка линз. методы измерения децентричности 224.5 KB
  Методы контроля децентричности. Контроль с помощью коллиматора и микроскопа. Схема контроля децентрировки линз в проходящем свете с помощью коллиматора и микроскопа. Контроль с помощью автоколлимационного микроскопа. Контроль деценрировки на автоколлимационном микроскопе А.А.Забелина.
1137. Миры штриховые для определения предела разрешения 143 KB
  Штриховая мира состоит из элементов с различным количеством штрихов одинаковой длины. Ширина штрихов каждой миры убывает от элемента №1 к элементу номер 25 по закону геометрической прогрессии со знаменателем. Число штрихов в каждой группе элементов миры.