Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB®-Praktikum

Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB®-Praktikum

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Von vielen unbemerkt hat sich die digitale Signalverarbeitung als Schlusseltechnologie in unserem Alltag etabliert. Zum Beispiel sorgt sie fur effizientere und umweltfreundlichere technische Prozesse im Motorenmanagement oder zusatzliche Sicherheit in Anti-Blockier- Systemen. Als intelligenter Teil eingebetteter Systeme ruckt die digitale Signalverarbeitung nahe an die physikalischen Prozesse heran. Damit verbunden sind oft stark einschrankende Randbedingungen, die bei der digitalen Signalverarbeitung berucksichtigt werden mussen. (r)1 Vor diesem Hintergrund will das Buch in Form eines Praktikums mit MATLAB Inhalte und Kompetenzen vermitteln, die uber den Rahmen eines ublichen Grundkurses hinausgehen. Es werden MATLAB-Versuche aus funf Themenfeldern angeboten: die Zustandsraumdarstellung und reale digitale Filter Versuche 1 bis 7 die Lattice-Strukturen Versuche 8 und 9 die lineare Pradiktion Versuche 10 und 11 die Fehlerquadratmethode Versuche 12 und 13 adaptive FIR-Systeme Versuch 14 bis 16 Die Zustandsraumdarstellung wird mit besonderem Blick auf reale digitale Filter in Festk- ma-Arithmetik behandelt. Mit der rauschminimalen Normalform wird eine gegen Wortlang- effekte robuste Implementierung bereitgestellt. Ein ausfuhrliches Fallbeispiel fasst die Erg- nisse zusammen. Eine weitere Alternative zur Implementierung digitaler Filter stellen die Lattice-Strukturen dar. Auch sie sind relativ robust, besitzen jedoch weitere Eigenschaften, die sie besonders fur die adaptive Audiotechnik, z. B. als Pradiktionsfilter, interessant machen. Die lineare Pradiktion verlangt die Anwendung statistischer Methoden und der Wahrsche- lichkeitsrechnung. Sie offnet die Tur fur die weiteren Themen des Praktikums. Die Fehlerquadratmethode ist der Basis-Algorithmus fur viele Anwendungen, wie der Entz- rung, der Systemidentifikation und der adaptiven Signalverarbeitung.q... function [y, S, OC] = ssr_filter2c(ssr, x, w) y = zeros(1, length(x)); % allocate memory for output signal S = ssr.S; % initial state LSB = 2^(-w+1); % least significant bit OC =0; % overflow counter for n=1:length(x) % output signal y(n) = ssr.


Title:Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB®-Praktikum
Author: Martin Werner
Publisher:Springer Science & Business Media - 2007-10-25
ISBN-13:

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