Скачиваний:
64
Добавлен:
01.05.2014
Размер:
38.4 Кб
Скачать

Задание по лабораторным работам "Создание виртуальных инструментов для обработки сигналов с использованием пакета программ LabView." по курсу ЦОС на 2005 год.

Цель лабораторных работ – получить общее представление о пакете программ LabView, познакомиться с концепцией виртуальных инструментов и графического программирования, научиться конструировать собственные виртуальные инструменты используя пакет программ LabView. В отчетах по лабораторным работам должны присутствовать следующие разделы: постановка задачи, математическое решение задачи, диаграмма и панель виртуального прибора, подробное описание используемых виртуальных инструментов, а также SUB vi, необходимые графики, выводы. При разработке виртуального инструмента по лабораторной работе №4 необходимо предусмотреть запись и чтение сгенерированных сигналов в файле. Для этого необходимо ознакомиться в Help c с описанием работы с файлами в пакете Labview .

На панели прибора должны отображаться :

  • Исходный сигнал

  • Спектр мощности исходного сигнала

  • Отфильтрованный сигнал

  • Спектр мощности отфильтрованного сигнала

  • Амплитудно-частотная и фазовая характеристики фильтров.

Отчет должен быть набран в формате Microsoft Word (шрифтом Times New Roman 12p) .

1.Лабораторная работа № 1

Знакомство с пакетом LabView. Запуск демонстрационной программы.

Работа по пособию:

Запуск примера виртуального инструмента (VI) Frequence Response.VI. (Модуль1 ).

Разработка VI Digital Thermometer. ( Модуль2 ).

2.Лабораторная работа № 2

Разработка VI монитора температуры ( модуль 3 ).

Разработка VI анализа температуры (модуль 4 ),

(VI 3-pt average находится в библиотеке freqresp.llb в разделе Zadanie)

Разработка регулятора температуры ( модуль 5)

3.Лабораторная работа № 3

Построение виртуального инструмента, реализующего периодический сигнал с шумом

(модуль 6)

4.Лабораторная работа № 4

Формулы, массивы, циклы (модуль 7)

4.Лабораторная работа № 5

Самостоятельная разработка виртуального прибора для спектрального анализа и фильтрации сигналов.

№ бриг.

Тип входного сигнала

Тип шума

Тип окна

Фильтр

Задача

1

Синусоидальный

Белый нормальный шум

Ханнинга

НЧ -фильтр

Выделить чистый сигнал

2

Сумма 2-х синусов разной частоты

Белый нормальный шум

Хеминга

Полосовой фильтр БИХ

Выделить одну синусоиду

3

Прямоугольные импульсы

Шум с равномерной плотностью распределения

Блэкмана

Полосовой фильтр БИХ

Выделить чистый сигнал

4

Пилообразный сигнал

Шум с равномерной плотностью распределения

Треугольное

Чебышева

Выделить чистый сигнал

5

Sinc(x)=sin(x*pi)/ (pi*x)

Шум с равномерной плотностью распределения

Прямоугольное

НЧ фильтр

Выделить чистый сигнал

6

Периодические импульсы

Белый нормальный шум

Общее косинусоидаль-

ное

Бесселя

Выделить чистый сигнал

7

Синусоидальный

Белый нормальный шум

Блэкмана-Хэриса

Чебышева

Выделить чистый сигнал

8

Прямоугольные импульсы

Белый нормальный шум

Ханнинга

Полосовой фильтр БИХ

Выделить чистый сигнал

9

Сумма 3-х синусов разной частоты

Шум с равномерной плотностью распределения

Блэкмана

Полосовой фильтр КИХ

Выделить одну синусоиду

10

Синусоидальный

Белый нормальный шум

треугольное

ВЧ фильтр Чебышева

Выделить чистый сигнал

11

Периодические импульсы

Белый нормальный шум

Общее косинусоидаль-

ное

НЧ фильтр

Выделить чистый сигнал

12

Реализация БИХ НЧ фильтра. На вход подается синус, зашумленный белым шумом (можно регулировать SNR. частоту синуса , частоту среза фильтра, частоту дискретизации). Должны присутствовать следующие графики : исходный сигнал, отфильтрованный сигнал и их спектры. частотная характеристика фильтра.

13

Реализация КИХ НЧ фильтра. На вход подается меандр, зашумленный равномерным шумом (можно регулировать SNR. частоту меандра , частоту среза фильтра, частоту дискретизации). Должны присутствовать следующие графики : исходный сигнал, отфильтрованный сигнал и их спектры. частотная характеристика фильтра.

14

Сигнал является суммой 3-х синусов с разными частотами и амплитудой зашумленными белым шумом. При помощи ПФ Баттерворта необходимо выделить синусоиду с средней частотой. Должна быть возможность регулировать SNR, порядок фильтра и амплитуды синусов. Должны присутствовать следующие графики : исходный сигнал, отфильтрованный сигнал и их спектры. частотная характеристика фильтра.

15

Сигналом является зашумленный белым шумом модулированный сигнал (произведение синуса и меандра). Используя фильтр Бесселя выделить информационный сигнал ( освободить от несущей). . Должна быть возможность регулировать SNR, порядок фильтра и амплитуды синусов. Должны присутствовать следующие графики : исходный сигнал, отфильтрованный сигнал и их спектры. частотная характеристика фильтра.

16

Проанализировать характеристики различных окон (Ханнинга, Хемминга, Кайзера, треугольное окно. прямоугольное окно). Для исследования окон разработать VI включающий в себя генератор сигнала из двух синусоид с заданными частотой, амплитудой, длительностью и спектральный анализатор

Суммарного сигнала ,

Должны присутствовать следующие графики : частотная хар-ка окон в логарифмическом и обычном масштабе, график суммарного сигнала и график амплитудного спектра суммарного сигнала.

17

Продемонстрировать эффект переноса частот при невыполнении теоремы Котельникова. Можно регулировать частоту синуса и частоту дискретизации. Должны присутствовать следующие графики : исходный сигнал и его спектр.

18

Закодировать сигнал, используя дельта-модуляцию. Должны присутствовать следующие графики : исходный сигнал , восстановленный сигнал и ошибка восстановления. Должна быть возможность задавать пороги и уровни квантователя.

19

Оценить спектральную плотность случайного процесса (зашумленный белым шумом синус ) , используя периодограмму. Применить методы улучшения оценок (осреднение по времени и частоте). . Должна быть возможность регулировать SNR. Должны присутствовать следующие графики : исходный сигнал, его спектр и оцененный спектр).

20

Определить временную задержку в эхо-сигнале y(t)= x(t)+x(t-t) и восстановить исходный сигнал. Должны присутствовать следующие графики : исходный сигнал, его спектр и восстановленный сигнал и его спектр.

21

Определения наличия постоянной составляющей в случайном процессе.

Y(t)=a+x(t), где x(t) – белый шум. a- постоянная составляющая, появляющаяся в случайное время. Прибор должен иметь индикатор, показывающий наличие составляющей, допускать регулировку SNR. Должны присутствовать следующие графики : исходный сигнал, контрольный индикатор, показывающий наличие постоянной составляющей в сигнале.

22

Построить прибор, определяющий основные характеристики двух стационарных случайных процессов (среднее, стандартное отклонение, корреляционную функцию, оценку плотности распределения). Случайные процессы – две зашумленные белым шумом синусоиды с разной частотой и фазой. Прибор должен допускать регулировку амплитуд, частот и фазу одной синусоиды , а так же SNR. Должны присутствовать следующие графики : исходные сигналы, корреляционная функция., гистограммы распределений и статистические характеристики.

Соседние файлы в папке Zadanie