Dabóczi Tamás, Dobrowiecki Tadeusz, Pálfi Vilmos, Péceli Gábor, Renczes Balázs, Sujbert László, Virosztek Tamás

Mérés- és adattudomány

Válogatott fejezetek


A kutatási terület ismertetése

Míg a modern jelfeldolgozó algoritmusok szinte kizárólag digitális adatokat képesek fogadni, környező világunk jelei analóg formában állnak rendelkezésre. A két oldal közötti átjárást az analóg-digitális (A/D) átalakítók biztosítják, melyek mintavételezik és kvantálják a bemenetükre érkező jeleket. Bár hajlamosak vagyunk azt feltételezni, hogy a digitalizálás hibája zérus (vagy legalábbis elhanyagolhatóan kicsi), a gyakorlati alkalmazásokban ez közel sem teljesül. A fejezet áttekintést ad az A/D átalakítók alapvető jellemzőiről, valamint az átalakítás néhány hibaforrásáról, melyeket figyelembe kell venni a mérések tervezése során. Megvizsgáljuk az A/D átalakítók tesztelésének kérdését: mit és hogyan mérjünk, valamint miképpen tudunk a mérési adatokból információt kinyerni az átalakító tulajdonságaira vonatkozóan. A tesztelést szabványos eljárások szerint célszerű végezni: az egységes módszerek teszik lehetővé a különböző eszközök összehasonlíthatóságát. Ugyanakkor a jelenleg szabványosított eljárások nem fednek le minden felhasználói igényt, ezért érdemes a szabványon kívül eső – azt meghaladó – módszerekkel is foglalkozni, azokat fejleszteni. Megvizsgáljuk, hogy a szabványos módszerek mely pontjai azok, amelyek bár elméletben könnyen teljesíthetők, a gyakorlati megvalósításuk problémákba ütközik: hogyan biztosítható, hogy pontosan egész számú periódust mintavételezzünk, illetve hogyan végezzük el a műveleteket numerikusan stabilan véges pontosságú aritmetikán. Ezenfelül új módszereket is javaslunk, melyek segítségével pontosabban tudjuk minősíteni az A/D átalakítókat: bemutatjuk az átalakítók maximum likelihood alapú becslésének módszerét, az átalakítók nemlinearitásának approximálását, továbbá a becsült paraméterek olyan előnyös változtatását, melynek segítségével a paraméterbecslés során megoldandó egyenletrendszerek numerikus érzékenysége csökkenthető.

Mérés- és adattudomány

Tartalomjegyzék


Kiadó: Akadémiai Kiadó

Online megjelenés éve: 2020

ISBN: 978 963 454 379 4

Hivatkozás: https://mersz.hu/meres-es-adattudomany//

BibTeXEndNoteMendeleyZotero

Kivonat
fullscreenclose
printsave