Iseseisev töö aines IRZ0060 Häirekindlus Töö koostaja: Aet Udusaar 030740 IATM Tallinn 2007 Ülesanne Uurida ja analüüsida joonisel 1 antud skeemi. Joonis 1. Infoedastussüsteemi struktuurskeem Andmed: Edastuskanal: AWGN+Rice (K=1) Modulatsioon: BPSK Häirekindel kood: CC (4;2,8) Edastuskanal AWGN lühikirjeldus AWGN (Additive White Gaussian Noise) tähendab lühendit valge gaussi müraga edastuskanalile (additive white gaussian noise). Vastuvõtjas võetakse vastu signaal, mis omab kuju r(t) = s(t) + n(t), kus r(t) on vastu võetud signaal, s(t) edastatud signaal ja n(t) on valge müra. Valge gaussi müra on müra, mille sagedusspekter on pidev ja ühtlane üle kogu sagedusala. Samuti on valgel müral iga hertsi kohta võrdne võimsus sagedusalas.
AWGN 2-FSK BCH (15,7) RS GF (16) 5-kordse veaparandusega Tabel 1. Lähteandmed 2. Struktuurskeemi osade lühikirjeldused 2.1 Modelleerimise struktuurskeem SIMULINKis Kogu ülesande lahendamisel kasutasin ühte ja sama struktuurskeemi: Joonis 2. Struktuurskeem SIMULINKis 2.2 Edastuskanal -> AWGN AWGN (Additive White Gaussian Noise) aditiivse valge Gaussi müraga kanal on laialdaselt kasutatav kanali mudel: Joonis 3. AWGN kanali struktuurskeem Kanalis liitub edastavale infosignaalile gaussi normaaljaotusega valge müra, kusjuures müra spektraaltihedus on kõikidel sagedustel konstantne. Väljundis saadakse liitunud signaal. AKF Rv(), mis sisaldab kaalutud deltafunktsiooni. AWGN mudel on ka sageli piisavalt hea, et seda kasutatakse ka satelliitsides juhul kui saatja
Talairachi ruum · Aju mõõtmed normitakse risttahuka järgi, mis jagatakse omakorda 12-ks ala-risttahukaks. · Talairachi koordinaadistiku piirid vastavad aju piirjoontele: parempoolseimas punktis x=68 mm, vasakpoolseimas x=-68 mm, kõige eesmisem punkt y=70 mm, tagumisem y=-102, ülemisem z=74, alumisem z=-42. Spatial Smoothing · Redusing the noize by spatially smoothing the fMRI data with a Gaussian smoothing kernel with a full width at half maximum (FWHM), that is twice the voxel dimensions. · Smoothing means reassigning each voxel in the image a value that is weighted average voxel value and the values of its neighboring voxels. Temporal filtering · Teatud sagedus vahemiku kustutamine. · Optimaalseks filtreerimis strateegiaks arvatatakse band- pass filtri kasutamine, tähendab signaalid aeglase trendiga, mis ei
Elektrostaatika Laengute vastastikune toime ja laengu jäävuse seadus Jõud, millega üks laeng mõjub teisele on võrdeline nende laengute suurusega ja pöördvõrdeline nende langute vahekauguse ruuduga. Ühenimeliste laengute korral on jõud positiivne (tõukuvad) ja erinimeliste puhul negatiivne(tõmbuvad) Elektrilaengu jäävuse seadus on füüsika seadus, mille kohaselt elektriliselt isoleeritud süsteemis on igasuguse kehadevahelise vastasmõju korral kõigi elektrilaengute [algebraline summa] jääv: Elektrostaatilise välja tugevus ja selle graafiline kujutamine Elektrostaatiline väli - paigalseisvate laengute tekitatud elektriväli Elektrivälja tugevus- elektrivälja tugevus näitab, kui suur jõud mõjub selles väljas ühikulise positiivse laenguga kehale. Homogeene elektriväli- homogeense välja jõujooned on omavahel paralleelsed sirged, mille vahekaugus ei muutu Elektrivälja punkti potentsiaal- näitab, kui suur on selles punktis ühikulise positii...
be related with the pilling degree is carried out. In particular, authors claim that a logarithmic relationship between the total pilling area and the degree of pilling subsists observed (see Figure 7). The proposed method has been further implemented by the same authors in [9] by using 1) a Top- hat transform (an operation that extracts small elements and details from given images [10]) for obtaining background uniformity, 2) an image segmentation based on a Gaussian model [11] of the 10 background, and 3) a selective noise elimination in the binary image. The maximum error of misclassification in percent of background pixels in the total amount of pixels classified as pilling (beyond the threshold) was found equal to 0.3% for an optimally selected threshold value. FIGURE 7
.->.., .->.., - ( - , . 1 . . «» «». -> .. ) 4- AWGN kanal additive white Gaussian noise kanal. .- - ( - . , 4 : r(t)=s(t)+n(t), kus sumbuvustegur. .. , . , 8- . : .. . .
TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Infotehnika teaduskond Informaatikainstituut Tarkvaratehnika õppetool Anneli Kaldamäe Wireless LAN Referaat Juhendaja: K.Allik Tallinn 2002 1 Sisukord SISUKORD...............................................................................................................................................2 SISSEJUHATUS......................................................................................................................................3 WIRELESS LAN'I TÖÖPÕHIMÕTE..................................................................................................3 WLAN'I RAKENDAMISE VÕIMALUSED........................................................................................4 WLAN TOPOLOOGIAD........................................................................
Aga need mida õpime, teeme koos Ülesanne 13 ÕLIMAAL Õlimaali efekti saad pildile Oil Paint filtri abil. Ava oma foto ja kliki filtrile. Avanenud aknas midagi väga erilist pole, mängida lubatakse pintsli seadetega kui lõuendile langeva valgusega. TÜDRUK Loo uus dokument 1024x768 72ppi Alustame puidu tekstuuriga, millele lisame kaks kena plti. Loo uus tühi kiht ja värvi see pruuniks (#7f5628) Lisame müra - Filter>Noise>Add Noise... (~12%, Gaussian, Monochromatic) Loos uus kiht ja jälgi, et esivärv oleks endiselt pruun ja taustavärv valge. Seejärel vali Filter>Render>Clouds. Muuda läbipaistvus ~25% ja ühenda alumise kihiga kokku. Lisame uue efekti - Filter>Blur>Motion Blur (90-kraadi, 12px) Lisame natuke lainetust - Filter>Distort>Wave. Lisa enamvvähem samad seaded ning proovi Randomize nuppu Nüüd peaks puidu tekstuuriga taust valmis olema.
Tallinn University Natural and exact sciences Molecular Biochemistry and Ecology Maria Gnidenko Capillary electrophoresis Essay Supervisor: Kert Martma Tallinn 2015 Table of contents Acronyms and symbols used Introduction History and development Physical basis and principle of separation Elektrophoresis Electroosmotic flow Separation process Electrodispersion Various methods of separation Capillary zone electrophoresis (CZE) ...
Shannoni valem: C=B ∙ log 2 (1+ SNR) , kus C – kui palju informatsiooni ajaühikus lingist läbi läheb – maht [bit/s] B – riba laius, mis lingis kasutada saab (ülemine sagedus – alumine sagedus) PIIRATUD RESSURSS 6 SNR – signaal-müra suhe. Iseloomustab kvaliteeti. Antud valmis alati kordades! S ( signaal ) SNR= N ( müra ) SNR [ dB ] =10 ∙ log ( NS ) Additive white Gaussian noise (AWGN) is a basic noise model used in Information theory to mimic the effect of many random processes that occur in nature. The modifiers denote specific characteristics: Additive because it is added to any noise that might be intrinsic to the information system. White refers to the idea that it has uniform power across the frequency band for the information system. It is an analogy to the color white which has uniform emissions at all frequencies in the visible spectrum.
Logaritmilisi mõõtühikuid kasutatakse väga suurte ja väikeste suuruste esitamisel nii, et nad nii palju ei erineks. Suhtelised dB nt SNR mõõtmisel Absoluutsed dBm detsibelle milliwati kohta (absoluutse võimsuse mõõtmine) mW saab alati teha dB (valemid paberil) 0 dBm-i on 1 mW log (a*b) = log a + log b Müra sidekanalis, AWGN müra. signaal- müra suhe SNR. Shannoni valem. kanali mahutavus: B on Hz-ides. SNR=S/N on kordades. Additive white Gaussian noise - kasutatakse infotehnoloogias looduses esineva suvaka müra matkimiseks Allika kodeerimine, entroopia mõiste, kadudega ja kadudeta kodeerimine: kompreseerimistegur (code rate) ja liiasus, kompressiooni-moonutuse suhe (rate-distortion function). Soovime eemaldada võimalikult palju ebavajalikku infot, et kasutada võimalikult hästi ära kanali suutlelisust. Allikas S on n sümbolit, mille igal sümbolil on tõenäosus pi.
annaabi.ee 
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
