Tartalomjegyzék

• JELFELDOLGOZÁS
• Impresszum
• Előhang
• 1. Bevezetés
• chevron_right2. Analóg-digitális átalakítás
  • 2.1. Mintavételezés
  • 2.2. Alul- és túl-mintavételezés
  • 2.3. Amplitúdókvantálás
• 3. Kalibrálás
• chevron_right4. Periodikus jelek feldolgozása
  • 4.1. Fourier-transzformáció
  • 4.2. A diszkrét Fourier-transzformáció (DFT)
  • 4.3. A gyors Fourier-transzformáció (FFT)
  • 4.4. Véges idejű jelek feldolgozása
  • 4.5. Alkalmazási példák
• chevron_right5. Bevezetés a Gábor-, STFT- és wavelet-transzformációkba
  • 5.1. Gábor-transzformáció
  • 5.2. STFT-transzformáció
  • 5.3. Integrál-hullám (Wavelet) transzformáció (Integral Wavelet Transform, IWT)
  • 5.4. A hullámokról
  • 5.5. Alkalmazások
• chevron_right6. Sztochasztikus jelek
  • 6.1. A jelek leírása
  • 6.2. Ergodikus jelek feldolgozása
  • 6.3. Auto- és keresztkorrelációs függvény
• 7. Szűrés (alapfogalmak)
• chevron_right8. Mérési eredmények simítása, közelítő függvények
  • 8.1. Exponenciális átlagolás
  • 8.2. Ablakos simítási eljárások
  • 8.3. Savitzky–Golay-simítás
  • 8.4. Simító spline
  • 8.5. Konfidenciasáv a simított pontok körül
• chevron_right9. Függelék
  • F1. Valószínűség-számítás alapfogalmai
  • F2. Torzítatlan becslés
  • F3. Gauss–Markov-tétel
  • F4. Konfidencia-intervallum a várható értékre
  • F5. Konfidenciasáv a kalibrálási egyenes körül
  • F6. Fourier-sor
  • F7. Néhány fogalom a funkcionálanalízis témaköréből
  • F8. Szűrés
  • F9. Wald-módszer
  • F10. Simító spline
  • F11. Konfidenciasáv a közelítő függvény körül
• 10. Irodalom

Kiadó: Akadémiai Kiadó

Online megjelenés éve: 2019

ISBN: 978 963 454 339 8

Ez a jegyzet a BME Gépészmérnöki Kar MSc képzésében szereplő, jelfeldolgozással foglalkozó tárgy anyagát tartalmazza. A „Jelfeldolgozás” témakörébe tartozó ismeretanyag szakterületenként változik. A speciális villamosmérnöki megközelítést mutatja BME MIT Tanszéki Munkaközösség (2008) és Webster (2003) munkája. Más szakterület munkatársa is használja a rendelkezésére álló elektronikai eszközöket (érzékelőket, A/D átalakítókat, adatgyűjtőket stb.), de számára a jelfeldolgozás a méréssel (vagy megfigyeléssel, szimulációval) kapott nyers számeredmények feldolgozását, vagyis a jelekben rejlő szakmai információk kinyerését jelenti. Nyilvánvaló, hogy a mérnöki-, biológiai- és orvostudományok területén a jelfeldolgozáshoz kevesebb villamosmérnöki, de több szakspecifikus ismeretanyag szükséges. E jegyzet jegyzetnek készült: részletes magyarázatokkal igyekszik az élő előadás stílusát követni. Nem minden állítást követ szigorú bizonyítás vagy irodalmi hivatkozás, de természetesen a bemutatott módszerek és eredmények megtalálhatók a jegyzet végén idézett munkákban.

Hivatkozás: https://mersz.hu/halasz-jelfeldolgozas//