Martin Werner's Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB®: Grundkurs mit 16 PDF

By Martin Werner

Das Buch führt in die Grundlagen und Anwendungen der digitalen Signalverarbeitung durch praktische Übungen am notebook ein. Es werden sixteen Versuche mit MATLAB-Übungen angeboten. Zu jedem Versuch gibt es klare Lernziele und ausführliche Einführungen. Die Versuchsvorbereitungen sind wichtige Elemente des Praktikums und bauen idealerweise auf ersten Erfahrungen aus einer einführenden Lehrveranstaltung in Signale und Systeme auf.
Ein workstation mit dem Programmpaket MATLAB® mit der sign Processing Toolbox wird vorausgesetzt. Insbesondere werden die von MATLAB® angebotenen Werkzeuge: Window layout and research device, clear out Viewer software und filter out layout and research device mit einbezogen, so dass das Gelernte unmittelbar in die Praxis übertragen werden kann. Über a hundred and twenty Programme und Datensätze zum Buch sind über die Homepage des Verlages www.viewegteubner.de kostenlos verfügbar.
Die five. Auflage gab wieder Gelegenheit, die Erfahrungen aus Laborveranstaltungen an der Hochschule Fulda durch Ergänzungen und Aktualisierungen einzubringen. Alle Programme wurden mit der aktuellen MATLAB-Version 7.11 (2010b) getestet.

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3 Um das harte Ein- und Austasten der Töne zu vermeiden können diese mit ADSRHüllkurven bewertet werden. Überprüfen Sie die Klangqualität des so modifizierten Audiosignals. Hinweis: Verwenden Sie die MATLAB-Funktion aus Programmbeispiel 2-3 adsr_profile. Modifizieren Sie das Programm dsplab2_3 z. B. 2 Audiosignale 27 Sie können nun auch verschiedene Einstellungen für die Abtastfrequenz fs und die Zeitskalierung Sc und weiterer Parameter des ADSR-Profils ausprobieren. 4 Stellen Sie das Audiosignal nach der Hüllkurvenbewertung grafisch dar und benutzen Sie die Lupenfunktion im Grafikfenster, um sich das Signal eines Tons genauer anzusehen.

Vergleichen Sie die grafischen Darstellungen mit Ihren vorbereiteten Ergebnissen. 5˜S / N. 3-3 in charakteristischer Weise. Erklären Sie die Veränderung im Spektrum. Warum verwendet man hier den Begriff Leckphänomen? Anmerkung: Im Deutschen ist auch der Ausdruck Leck-Effekt gebräuchlich. 26) Aus der Fourier-Reihe folgen für die DFT-Koeffizienten die Berechnungen im Programmbeispiel 3-2. 26) her. Beachten Sie dabei das Zuordnungsschema in Tabelle 3-2. Überprüfen Sie das Programm dsplab3_2, indem Sie es für verschiedene DFTLängen starten.

Damit sich überhaupt ein von null verschiedener DFT-Koeffizient einstellen kann, muss der Nenner die Nullstelle des Zählers kompensieren. Dies geschieht genau für k = 2 und 30, dann besitzt der Nenner ebenfalls Nullstellen. 7) bestimmt werden können. 9) Die Kosinusfolge und ihr DFT-Spektrum sind in Bild 3-2 dargestellt. Die Grafik wurde mit dem Programmbeispiel 3-1 erstellt. 5 -1 30 Im( X[k] ) o Re( x[n] ) o Wie in Bild 3-2 zu sehen ist, erfasst die DFT der Länge N = 32 genau zwei Perioden der Kosinusfolge.

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