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Ver. 1.1 / 2013        eBooks nur für WINDOWS!

 Nr.21         (Endpreise, keine weitere Kosten)

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In diesem eBook mit 150 Seiten werden die Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung mit dem Tool SCILAB Schritt für Schritt erklärt. Solche Gleichung, wie unten dargestellt, müssen wir verstehen aber es wird nur so viel Mathematik verwendet, wie notwendig.

Der Schwerpunkt liegt hier auf die praktische Anwendung der Funktionen in SCILAB und richtet sich an die Anfänger die schon immer DSP anwenden wollten.

Die Funktionsweise von SCILAB wird in Filmen erklärt, wie unten beispielhaft gezeigt.

Signal Abtastung und das wichtigste Gesetzt von Shannon wird am Anfang ausführlich erklärt und an Beispielen ausprobiert.

 

Wir werden auch die so scheinbar einfachen Methoden, wie Mittelwert, Summenbildung oder Min/Max behandeln. Wir kommen nicht um Differenzieren und Integrieren aber das ist mit dem FREE Tool SCILAB, das wir bei allen Beispielen benutzen werden, gar nicht so schwer.

Digitale Filter (FIR und IIR) werden wir benutzen und dafür brauchen wir auch mal solche Gleichungen, wie oben dargestellt. Um professionell die digitalen Filter einzustellen, müssen wir auch die Frequenzanalyse mit FFT benutzen und verstehen.

Ein wenig Statistik (Regression, Interpolation) und 3D-Darstellung bei Zeit-Frequenz-Analyse (Spektrogramm) werden unter anderem auch behandelt.
 

Inhalt


(1) Analoge Signale

   Signal
   Analoge Signale
   Digitale Signale
   Verarbeiten
   Analoge Zeit
   Diskrete Zeit

 (2) Analoges Signal abtasten

   Einführung
   Start SCILAB
   Variablen
   Analoges Signal
   Signale und Abtastzeit
   Abtastzeit Vektor
   Sinus-Signal abtasten
   Variablen Browser
   Drei Sinussignale addieren
   Aktuelles Verzeichnis
   Skript schreiben
   PLOT mehrere Signale
   Shannon Gesetz
   Abtastfrequenz 1000Hz
   Alias Frequenzen
   Alias Frequenzen
   Nicht vergessen! 
   Die höchste Frequenz im Signal  

 (3) Quantisierung

   A/D-Wandler
   8 Bit, 10 Bit, 12 Bit usw.
   Abtastung und A/D-Wandler
   Antialias TP-Filter
   Messdaten speichern
   Messdaten Copy und Paste
   Zeitvektor erzeugen
   Matrix kopieren
   ASCII-Daten laden
   ASCII-Daten laden mit Text
   Zeilen und Spalten
   WAV Daten laden
   Daten binär speichern/laden

 (4) Messdaten Analyse

   Online und Offline
   Verschieben auf Y-Skala
   Verschieben auf X-Skala
   Ausschneiden/Anhängen
   Zeilen- und Spaltenvektor addieren
   Normieren/Skalieren
   Min/Max und Mittelwert
   Differenzieren
   Integrieren
   Integrieren über Abtastzeitpunkte
   SUM ist nicht so genau!
   TRAPEZ ist besser
   Integrieren mit INTTRAP()
   Integrieren mit INTTRAP()
   Lineare Regression
   Lineare Interpolation
   Nichtlineare Interpolation
   Nichtlineare Regression
   Histogramm
   Zufallszahlen
   Mittelwert
   Mittelwert gleitend
 

 (5) Mittelwert als Filter

   Die FOR-Schleife
   Vergangene und zukünftige Werte
   Start/Stop Problem
   Anzahl der Faktoren
   Faktoren unterschiedlich

   Faktoren unterschiedlich
   Sprungantwort
   Frequenzverhalten
   Bode-Diagramm
   Amplitudengang
   Dezibel
   Grenzfrequenz
   Phasengang
   PLOT und PLOT2D
   FIR und IIR Filter

 (6) FIR und IIR Filter

   Filter
   Filter mit und ohne Rückkopplung
   Übertragungsfunktion
   Filtereigenschaften
   Normierte Frequenzen

   Filter anwenden
   Entwurf von FIR-Filter
   Sinus als Testsignal
   wfir( ) Funktion
   TP-Filter mit wfir()
   TP-Filter mit wfir()
   Filterordnung verkleinern
   Grenzfrequenz verändern
   FFT-Spektrum
   Filter Amplitudengang
   Signal- und Filterspektrum
   FIR Hoch-Pass Filter
   FIR Band-Pass Filter
   FIR Band-Sperre Filter
   WFIR() interaktiv
   ffilt() Funktion
   eqfir() Funktion
   TP-Filter mit eqfir()
   HP-Filter mit eqfir()
   BP-Filter mit eqfir()
   Bode-Diagramm
   IIR Funktionen
   iir() Funktion
   iir() Funktion
   Filterordnung
   Grenzfrequenz
   IIR HP-Filter
   IIR BP-Filter
   EQIIR() Funktion

 (7) FFT Frequenzanalyse

   Spektrum
   Rechtecksignal aus Schwingungen
   Ideale FFT
   FFT doch nicht so ideal!
   Abstand der Spektrallinien

   Je mehr Abtastpunkte desto besser
   Zu wenig Abtastpunkte
   Frequenzabstand passt nicht
   Periodizität
   Fenster
   Hamming Fenster
   Kaiser Fenster
   FFT passt nicht so richtig!
   Schmal- und Breitbandanalyse
   Inverse FFT
   FFT und Zufallssignale
   FFT und Zufallssignale
   Leistungsspektrum
   Leistungsspektrum Beispiel
   U * U = FFT * FFT
   PSPECT Funktion
   Leistungsdichtespektrum PSD

 (8) Spektrogramm

   Ein Impuls
   Zwei Impulse
   Frequenz-Zeit-Analyse
   Animation
   Time-Frequency Toolbox

   Zwei Sinussignale
   Das erste Beispiel
   Amplitudenmodulation
   Frequenzmodulation
   FFT Frequenzmodulation
   STFT Frequenzmodulation
   STFT Menu
   Sinus Modulation
   Zeit-Frequenz Auflösung
   Zeit-Frequenz Auflösung
   STFT Leistungsdichte 

 

 


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