DevioLabавтоматичне керування капіталом
ПРАЦЮЄ 24/7
КРИПТОВАЛЮТИ · АКЦІЇ · 10 БІРЖ

Портфель, який керується автоматично

DevioLab підбирає стратегії, відстежує ринки та автоматизує купівлю і продаж активів. Кількість доступних криптовалют, акцій і торгових можливостей зростає щодня.

10підключених біржCrypto + Stocksв одному портфелі24/7автоматичний контроль

Аналіз кореляційних характеристик сигналу

Інформація про навчальний заклад

ВУЗ:
Національний університет Львівська політехніка
Інститут:
Інститут комп’ютерних технологій, автоматики та метрології
Факультет:
Комп’ютерні науки
Кафедра:
Електронні обчислювальні машини

Інформація про роботу

Рік:
2006
Тип роботи:
Лабораторна робота
Предмет:
Обробка сигналів
Група:
КІ-4
Коротко про документ

Про що ця робота

У роботі досліджено властивості авто- та взаємокореляційних характеристик сигналів. Наведено розрахунки та приклади коду мовою програмування для обробки сигналів.

У роботі розглядаються

  • Обробка сигналів
  • Кореляційні характеристики
  • Автокореляція
  • Взаємокореляція
  • Програмування в MATLAB
  • Аналіз сигналів і систем

Зміст і розділи

  1. Мета роботи
  2. Завдання
  3. Текст програми
  4. Графіки вхідних послідовностей
  5. Висновки
Для кого:Студенти технічних спеціальностей та викладачі вищих навчальних закладів
Викладачі:Не вказано

Ключові поняття

сигналавтокореляціявзаємокореляціякореляційна функціянеперіодичні сигналиперіодичні сигналипослідовністьграфікпрограмаобчислення

Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):

Міністерство освіти та науки України Національний університет “Львівська політехніка” Кафедра ЕОМ Лабораторна робота №5 з курсу „ Обробка сигналів” на тему: “ АНАЛІЗ КОРЕЛЯЦІЙНИХ ХАРАКТЕРИСТИК СИГНАЛУ ” Львів – 2006 Мета роботи: дослідити властивості авто- та взаємокореляційних характеристик неперіодичних і періодичних сигналів та способи їх обчислення як ефективний засіб аналізу сигналів та систем. Завдання: Форми сигналів: B=A/2; c=A/2; d=c/2; f=c;  Текст програми: clc clear all close all A=19; B=A/2; c=A/2; f=c; T=2*f; m=10; N=2^m; p=N/8; k1=N/2-p; k2=N/2+p; dt=T/N; t=-c:dt:f-dt; t11=[t(1:N/2)]; t12=[t(N/2+1:N)]; b1=-A/c; x11=b1*t11; b2=-B/f; x12=b2*t12+B; x=[x11 x12]; b3=B/c; y11=b3*t11; b4=-A/f; y12=b4*t12+A; y=[y11 y12]; Bxy=xcorr(x,y); n=1:1:length(Bxy); subplot(3, 1, 1), plot(t, x), title('Function x'); subplot(3, 1, 2), plot(t, y), title('Function y'); subplot(3, 1, 3), plot(n, Bxy), title('Bxy'); Графіки вхідних послідовностей xa(n ∆t), ya(n ∆t) та взаємокореляційної функції:  Висновки: виконавши дану лабораторну роботу, я дослідив властивості авто- та взаємокореляційних характеристик неперіодичних і періодичних сигналів та способи їх обчислення як ефективний засіб аналізу сигналів та систем.
Допоможи студентському архіву

Ми допомогли тобі — допоможи наступному студенту

Файл ще не обрано

Оголошення від адміністратора

Антиботан аватар за замовчуванням

Подякувати Студентському архіву довільною сумою

Admin

26.02.2023 12:38

Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!