11. PROMENA UČESTANOSTI ODABIRANJA

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "11. PROMENA UČESTANOSTI ODABIRANJA"

Transcript

1 . PROMENA ČESTANOSTI OABIRANJA sistemima za digitalnu obradu signala, naročito u telekomunikacijama, često se ukazuje potreba da se promeni učestanost odabiranja. Sistem u kome se koristi više učestanosti odabiranja naziva se višebrzinski (engl. multirate) sistem za digitalnu obradu signala. Principski najjednostavniji način za promenu brzine odabiranja sastoji se od /A konverzije, kojom se diskretni signal pretvara u analogni signal, koji se potom pomoću A/ konvertora digitalizuje sa željenom periodom odabiranja. Prednost ovog metoda je što je nova učestanost odabiranja potpuno nezavisna od stare učestanosti odabiranja. Međutim, ovaj metod ima i neke nedostatake. Kao što je poznato, /A konverzija i analogni interpolacioni filtar unose izobličenje signala prilikom rekonstrukcije, dok A/ konverzija unosi grešku kvantovanja. Zbog toga se ovaj metod u praksi vrlo retko koristi. Kod drugog, pogodnijeg metoda za promenu učestanosti odabiranja, sve operacije obavljaju se sa diskretnim signalima. Jedini nedostatak ovog metoda je što odnos stare i nove učestanosti odabiranja mora biti racionalan broj. Kako u praktičnim primenama ovo ograničenje ne predstavlja nikakav problem, ovaj metod se u praksi najčešće koristi. akle, ako se signal [ n], čija je učestanost odabiranja F = T, konvertuje u signal [ m], čija je učestanost odabiranja F = T, onda mora da važi ograničenje: F F T = = (.) T gde su i prirodni brojevi. Postoje dva važna specijalna slučaja relacije (.). Ako je = vrši se redukcija učestanosti odabiranja sa celobrojnim faktorom. Proces redukcije učestanosti odabiranja naziva se kompresija ili decimacija (engl. down-sampling ili decimation). Ako je = vrši se povećanje brzine odabiranja sa celobrojnim faktorom. Proces povećanja učestanosti odabiranja naziva se interpolacija (engl. up-sampling ili interpolation). analizi postupaka za promenu učestanosti odabiranja prvo će biti analizirani jednostavniji slučajevi decimacije i interpolacije, a zatim će, kao generalizacija ova dva postupka, biti posmatran proces konverzije učestanosti odabiranja gde je odnos nove i stare učestanosti odabiranja racionalan broj.. REKCIJA ČESTANOSTI OABIRANJA PTA Neka je spektar signala na ulazu u sistem za redukciju učestanosti odabiranja, [ n], takav da je različit od nule u intervalu učestanosti 0 F F 2, odnosno 0 π. Redukcija učestanosti odabiranja može se jednostavno izvršiti uzimanjem svakog -tog odbirka signala [ n] čime se 24

2 242. Promena učestanosti odabiranja formira izlazni signal [ m]. Međutim, pošto smanjenjem učestanosti odabiranja prestaje da bude zadovoljena teorema odabiranja, u spektru izlaznog signala pojaviće se preklapanje. a bi se izbeglo preklapanje u spektru izlaznog signala, spektar ulaznog signala mora biti ograničen na opseg učestanosti 0 F F 2, odnosno 0 π. akle, pre redukcije učestanosti odabiranja potrebno je ograničiti spektar ulaznog signala NF filtrom. Blok šema postupka decimacije prikazana je na slici.. Blok označen sa hn [ ] predstavlja NF filtar, a blok označen sa predstavlja reduktor učestanosti odabiranja ili kompresor. Funkcija prenosa NF filtra, čiji je impulsni odziv hn [ ], zadovoljava uslov: j, π He ( ) = (.2) 0, drugde čime se eliminiše deo spektra signala [ n] u opsegu π π. Naravno, pretpostavlja se da se na taj način eliminišu samo one komponente spektra signala koje nisu značajne za dalju obradu. [n] v[n] [m] h[n] F F F Slika. Blok šema postupka decimacije sa. Izlazni signal iz NF filtra v[ n] dat je konvolucionom sumom: vn [ ] = hkn [ ] [ k] k = 0 (.3) dobija: Izlazni signal iz decimatora se dobija uzimanjem svakog -tog odbirka iz v [n] čime se m [ ] = vm [ ] = hkm [ ] [ k] k = 0 (.4) Interesantno je primetiti da operacija decimacije nije vremenski invarijantna. Naime, iz (.4) se lako uočava da odziv na signal n [ n 0 ] nije n [ n 0 ], osim u slučajevima kada je n 0 multipl od. Za detaljniju analizu procesa decimacije potrebno je ispitati šta se dešava u frekvencijskom domenu. efinišimo pomoćnu sekvencu vp[ n] na sledeći način: vn [ ], n= r, r= 02,,, vp[ n] = v[ n] p[ n] = (.5) 0, drugde gde sekvenca p[ n] predstavlja periodični niz impulsa sa periodom. Sekvenca p[ n] može se predstaviti i razvojem u diskretni Furijeov red: Onda je: pn [ ]= e j 2 kn k = 0 π (.6) m [ ] = v [ m] = vmpm [ ] [ ] = vm [ ] (.7) p

3 . Promena učestanosti odabiranja 243 pa je z transformacija izlazne sekvence: n p p (.8) m= m= n= m m Yz ( ) = mz [ ] = v[ mz ] = v[ nz ] gde je poslednji korak u izvođenju moguć, jer je vp[ n]= 0, izuzev kada je n multipl od. Koristeći jednačine (.5) i (.6), iz (.8) se dobija: j2πkm m 2π Y( z) = v[ m] e z = vm [ ]( e z ) m= k = 0 k = 0 m= j k m V e j2πk z j2πk j2πk = ( ) = He ( z ) Xe ( z ) k = 0 k = 0 (.9) Izračunavanjem Y( z) na jediničnom krugu, dobija se spektar izlaznog signala [ m]. Označimo sa digitalnu učestanost na ulazu sistema, gde je učestanost odabiranja F, a sa digitalnu učestanost na izlazu sistema, gde je učestanost odabiranja F. Onda važi: a pošto je: konačno se dobija veza između učestanosti F = 2 π = 2πFT (.0) F F = 2 π = 2πFT (.) F F F = (.2) i : = (.3) akle, opseg učestanosti 0 π razvučen je decimacijom na opseg učestanosti 0 π, što se i očekivalo na osnovu preliminarne analize. Iz relacije (.9) se, izračunavanjem na jediničnom krugu, dobija spektar signala [ m] kao: k= 0 j( 2πk ) j( 2πk ) [ ] X [ e ] j Y ( e ) = H e (.4) očava se da se spektar izlaznog signala dobija sumiranjem kopija periodičnog spektra ulaznog siganla pomerenih za 2π i skaliranih sa. Ako je ulazni signal pravilno ograničen upotrebom NF filtra sa funkcijom prenosa (.2), neće biti preklapanja u spektru izlaznog signala, pa u osnovnom opsegu važi: j j j j Y ( e ) = H ( e ) X ( e ) = X ( e ) (.5) Spektri signala [ n], v[ n] i [ m] prikazani su na slici.2 za slučaj = 2. Pošto je spektar signala [ n] ograničen na opseg učestanosti do π 2, NF filtar čija je granična učestanost π 2 se ne mora primeniti. Kao što se vidi, spektri signala v[ n] i [ m] se po obliku ne razlikuju od spektra originalnog signala, što pokazuje i jednačina (.5). Međutim, ako bi trebalo izvršiti decimaciju signala [ n] sa faktorom > 2, NF filtar za ograničenje spektra ulaznog signala bi bio neophodan za sprečavanje preklapanja u spektru izlaznog signala.

4 244. Promena učestanosti odabiranja X(e jω) π π/2 0 π/2 π H(e jω) ω π π/2 0 π/2 π V(e jω ) ω π π/2 0 π/2 π Y(e jω) ω π π/2 0 π/2 π ω Slika.2 Spektri signala u postupku decimacije sa = 2..2 POVEĆANJE ČESTANOSTI OABIRANJA PTA Povećanje učestanosti odabiranja puta se može izvršiti interpolacijom novih odbiraka između svaka dva sukcesivna odbirka ulaznog signala. Neka v[ m] označava sekvencu čija je učestanost odabiranja F = F, a koja se dobija iz ulazne sekvence [ n] dodavanjem nula između sukcesivnih odbiraka [ n]. Onda je: Z transformacija sekvence v[ m] je: m [ ], m= r, r= 02,,, vm [ ] = 0, drugde m n V( z) = v[ m] z = [ n] z = X( z ) m= n= (.6) (.7) tako da se spektar signala v[ m] može odrediti izračunavanjem izraza (.7) na jediničnom krugu. Tako se dobija: V ( e j j ) = X ( e ) (.8) gde je učestanost definisana izrazom (.). Pošto je digitalna učestanost definisana izrazom (.0), s obzirom da je F = F, učestanosti i su povezane relacijom: = (.9) Spektri signala [ n] i v[ m] prikazani su na slici.3. Vidi se da se je spektar signala [ n] sabijen na opseg učestanosti 0 π, tako da sve replike spektra iznad učestanosti π

5 . Promena učestanosti odabiranja 245 treba eliminisati korišćenjem NF filtra iza ekspandera učestanosti odabiranja. Kaskadna veza NF filtra i ekspandera prikazana na slici.4 naziva se interpolator. jω X(e ) π 0 jω V(e ) π ω π/2 0 π/2 ω Slika.3 Spektri signala u postupku interpolacije sa = 2. [n] v[m] [m] h[n] F F F Slika.4 Blok šema postupka interpolacije sa. potrebljeni NF filtar bi trebalo da ima idealnu NF funkciju prenosa: j K, 0 He ( π ) = 0, drugde (.20) gde je K konstanta kojom se normalizuje amplituda izlaznog signala [ m]. Konstanta K se određuje tako da bude: odnosno, za slučaj m = 0: m [ ] = vm [ ] = m [ ], m= r, r= 02,,, (.2) [0] = = 2π K π π 2π Y ( e π π j X ( e ) d j ) d K = 2π = π π K X ( e [0] j ) d (.22) odakle se dobija vrednost normalizacionog faktora K =. Sa slike.4 se vidi da je izlazna sekvenca, [ m], određena konvolucionom sumom: m [ ] = hm [ kvk ] [ ] = hm [ k] k [ ] k= (.23) pri čemu je korišćen uslov (.6) na osnovu koga je vk [ ]= 0, osim u tačkama gde je k = r kada je vk [ ] = k [ ]. praksi se, naravno, idealni NF filtar ne može ostvariti pa se koriste razne FIR ili IIR NF funkcije prenosa čija je sinteza opisana u osmom i devetom poglavlju. nekim slučajevima mogu se koristiti vrlo proste, ostvarljive NF funkcije prenosa. Takav je slučaj linearne interpolacije koji se vrlo često sreće u praksi. Kod linearnog interpolatora koristi se NF filtar čiji je impulsni odziv: k=

6 246. Promena učestanosti odabiranja n, n hn [ ] = 0, drugde (.24) Izlazni signal iz linearnog interpolatora se dobija na osnovu (.23) i (.24). Lako se može pokazati da je: m [ ] = m [ ], m= r, r=0,, 2, (.25) tj. ulazni i izlazni odbirci su isti u tačkama interpolacije. odatni odbirci kojima je povećana učestanost odabiranja dobijeni su linearnom interpolacijom. Frekvencijski odziv linearnog interpolatora dobija se određivanjem Furijeove transformacije impulsnog odziva (.24): j sin( 2) He ( ) = sin( 2) (.26) Analizom izraza (.26) se uočava da se prva nula frekvencijske karakteristike pojavljuje na učestanosti 2π. To znači da linearni interpolator loše aproksimira karakteristiku idealnog filtra jer nedovoljno slabi signale iz opsega učestanosti π π. Zbog toga linearna interpolacija nije dobra ako je učestanost odabiranja ulaznog signala blizu Nikvistove brzine odabiranja. koliko je pak učestanost odabiranja znatno veća od Nikvistove brzine odabiranja onda je linearni interpolator dobra aproksimacija idealnog NF filtra. 2.3 PROMENA ČESTANOSTI OABIRANJA ZA / PTA Promena učestanosti odabiranja za faktor koji predstavlja racionalan broj može se ostvariti kombinovanjem postupaka interpolacije i decimacije. Redosled primene interpolacije i decimacije nije nevažan. Pogodnije je prvo primeniti interpolator zbog toga što u spektralnom domenu nastaje sabijanje skale učestanosti, a zatim decimator. Na taj način se može u potpunosti očuvati spektralna karakteristika ulaznog signala. akle, promena učestanosti odabiranja sa racionalnim faktorom ostvaruje se kaskadnom vezom interpolatora i decimatora, tj. učestanost odabiranja se prvo povećava puta a zatim se smanjuje puta. Kako se u takvoj konfiguraciji pojavljuje kaskadna veza dva NF filtra koji rade sa signalima čija je učestanost odabiranja ista, moguće je kombinovati ta dva filtra u jedinstveni NF filtar koji kombinuje potrebne operacije filtriranja u interpolatoru i decimatoru. akle, funkcija prenosa jedinstvenog filtra treba da bude: π π, 0 min, j v v He ( ) = 0, drugde (.27) gde je v = 2 πf Fv = 2πF F =. Blok šema sistema za promenu učestanosti odabiranja sa racionalnim faktorom prikazana je na slici.5. [n] v[k] w[l] h[n] F F v F v [m] F Slika.5 Blok šema sistema za promenu učestanosti odabiranja sa faktorom /.

7 . Promena učestanosti odabiranja 247 vremenskom domenu, izlazni signal iz ekspandera učestanosti vk [ ] dobija se na osnovu (.6) kao: k [ ], k= r, r= 02,,, vk [ ] = (.28) 0, drugde a izlaz iz NF filtra je dat konvolucionom sumom: wl [ ] = vkhl [ ] [ k] = khl [ ] [ k] k= (.29) k= Na kraju se dobija izlaz iz kompresora učestanosti odabiranja na osnovu (.4) kao: m [ ] = wm [ ] = hm [ k] k [ ] (.30) k = Izraz (.30) se može napisati u pogodnijem obliku ako se uvede smena: m k = n (.3) gde je simbolom r označen najveći celi broj koji ne prevazilazi r. Na taj način se iz (.30) dobija: m hm m n m [ ]= n n (.32) = Kako je: m m = m (.33) jednačina (.32) se može napisati u konačnom obliku: m hn [ m ] m [ ]= n n (.34) = Iz jednačine (.34) se vidi da se izlazni signal [ m] dobija propuštanjem ulaznog signala [ n] kroz vremenski promenljivi filtar sa impulsnim odzivom: [ ] gnm [, ] = hn m, < mn, < (.35) gde je hn [ ] impulsni odziv vremenski nepromenljivog NF filtra koji radi na učestanosti odabiranja F. Iz (.35) se vidi da za svaki celi broj k važi: gnm [, k] = hn [ m k ] (.36) = hn m = gnm [, ] [ ] odnosno, impulsni odziv g[ nm, ] je periodičan po promenljivoj m sa periodom. Analiza konverzije učestanosti u frekvencijskom domenu se takođe može izvesti kombinovanjem dobijenih rezultata za postupke decimacije i interpolacije. Spektar signala na izlazu NF filtra je:

8 248. Promena učestanosti odabiranja jv π π X ( e ), 0 min, jv jv j v v We ( ) = He ( ) Xe ( ) = 0, drugde dok je spektar izlaznog signala: (.37) j π j ( 2 ) ( ), 0 min, j πk X e π Ye ( ) = W e = (.38) k= 0 0, drugde pošto NF filtar sprečava preklapanje u frekvencijskom domenu..4 SINTEZA I REALIZACIJA FILTARA SISTEMIMA ZA KONVERZIJ ČESTANOSTI OABIRANJA NF filtri koji se koriste u sistemima za decimaciju, interpolaciju ili konverziju učestanosti odabiranja sa racionalnim faktorom treba da što manje utiču na promenu oblika korisnog dela spektra ulaznog signala. praksi se najčešće koriste FIR filtarske funkcije iz sledećih razloga:. FIR filtri se mogu projektovati tako da ne unose fazna izobličenja. 2. Kod interpolacije je ulaznih odbiraka u filtar jednako nuli, pa ih ne treba množiti sa koeficijentima. 3. Kod decimacije se odbacuje izlaznih odbiraka, pa ih ne treba ni izračunavati, ako je realizacija nerekurzivnog tipa. 4. Simetrija koeficijenata impulsnog odziva FIR filtra svodi broj množenja na približno polovinu. Navedene osobine omogućavaju efikasniju realizaciju FIR filtarskih funkcija nego što bi se očekivalo na osnovu postavljenih specifikacija. štede se mogu ostvariti u postupku sinteze (smanjenje reda ili broja nenultih koeficijenata impulsnog odziva) ili u postupku realizacije (formiranjem posebne efikasnije realizacione strukture). Ako se interpolacija ili decimacija vrši sa faktorom 2, propusni opseg filtra je jednak π 2, odnosno jednak je polovini Nikvistove učestanosti. Po ovoj osobini takav filtar se naziva poluopsežni filtar (engl. halfband filter). Amplitudska karakteristika poluopsežnog filtra aproksimira idealnu karakteristiku koja predstavlja periodičnu povorku pravougaonih impulsa jednake širine nenultog i nultog dela. Stoga su koeficijenti razvoja u Furijeov red, tj. koeficijenti impulsnog odziva hn [ ] takvog filtra, jednaki nuli za parne vrednosti n, osim za n = 0. Velike uštede se mogu postići i ako je >> ili >>, tj. prilikom realizacije NF filtara sa vrlo uskim propusnim opsegom. Tada se funkcija prenosa NF filtra realizuje u vidu kaskadne veze dva filtra. Prednost ovakvog načina realizacije je u tome što su specifikacije za pojedinačne filtre mnogo manje stroge nego za ceo filtar. To posebno važi za onaj filtar koji radi na većoj učestanosti, jer je kod njega prelazna zona šira. Stoga je ukupan red kaskadne realizacije znatno manji od reda integralne realizacije filtra. Zbog prednosti koja ova realizacija ima, ona se može koristiti i za realizaciju NF filtara sa vrlo uskim propusnim opsegom, čak i kada se učestanost odabiranja ne menja. tom slučaju se prvo izvrši decimacija sa faktorom, za kojom sledi interpolacija sa istim

9 . Promena učestanosti odabiranja 249 faktorom. kupan broj množenja u takvoj realizaciji je mnogo manji nego kod integralne realizacije filtra, posebno u slučajevima kada se faktor izabere tako da predstavlja stepen broja 2. Tada se realizacija izvodi kaskadnom vezom više poluopsežnih filtara što donosi dodatno poboljšanje ekonomičnosti realizacije. realizaciji FIR filtara u interpolatorima i decimatorima najčešće se koriste modifikovana direktna ili transponovana realizacija, koje su opisane u odeljku 7... Posmatrajmo prvo slučaj decimacije. Tada, na osnovu slike., FIR filtar prethodi kompresoru učestanosti. Pošto kompresor uzima svaki -ti odbirak sa izlaza filtra, to znači da se odbiraka nepotrebno izračunava kada se FIR filtar realizuje direktnom realizacijom sa slike 7.. Znatno poboljšanje efikasnosti realizacije se dobija ako se operacija kompresije unese u filtar, kao što je prikazano na slici.6. novodobijenoj strukturi sva množenja i sabiranja se vrše na nižoj učestanosti F. Broj aritmetičkih operacija može se smanjiti još dva puta ako se iskoristi simetrija koeficijenata impulsnog odziva (koeficijenata množača), a još za dva puta ako je = 2. [n] h[0] [m] - z h[] z - h[2] z - h[m-2] z - h[m-] Slika.6 Efikasna realizacija decimatora. slučaju interpolacije takođe se mogu ostvariti znatne uštede u realizaciji. Naime, povećanje učestanosti odabiranja ostvaruje se ubacivanjem nula između svaka dva odbirka ulaznog signala. To znači da će veliki broj sabiranja i množenja u relizacionoj strukturi ustvari biti operacije sa nulom kao argumentom. Efikasna realizacija interpolatora sa slike.4 može se ostvariti ako se za realizaciju FIR filtra iskoristi transponovana struktura sa slike 7.3, kod koje je

10 250. Promena učestanosti odabiranja ekspandor unesen u samu strukturu filtra, što je prikazano na slici.7. strukturi sa slike.7, množenja se obavljaju na nižoj učestanošću F, a unošenje nula se obavlja posle množenja. Poređenjem efikasnih realizacija decimatora sa slike.6 i interpolatora sa slike.7, lako se uočava da se interpolator može dobiti transponovanjem strukture decimatora i obratno. [n] h[0] [m] z - h[] z - h[2] - z h[m-] Slika.7 Efikasna realizacija interpolatora. alje poboljšanje efikasnosti struktura decimatora i interpolatora može se ostvariti podelom FIR filtra na podfiltre manje dužine. a bi se objasnio način razlaganja, posmatrajmo slučaj interpolacije sa faktorom. Kada bi se interpolacioni filtar realizovao direktnom realizacijom sa slike 7., u elementima za kašnjenje bi se pamtio veliki broj nula, tačnije, postoji samo K = M nenultih signala zapamćenih u elementima za kašnjenje. jednom trenutku oni se množe sa filtarskim koeficijentima h[ 0], h [ ], h[ 2 ],, h[ M ]. sledećem trenutku, nenulte vrednosti signala u filtru se množe sa koeficijentima h[], h [ ], h[ 2 ], hm [ ], itd. akle, može se definisati skup kraćih FIR filtara, koji se nazivaju polifazni filtri, čiji su impulsni odzivi: pk [ n ] = h [ k n ] k = 0,,, n= 0,,, K (.39) Skup od polifaznih filtara može se realizovati kao paralelna banka filtara, čiji se izlazi sekvencijalno selektuju sa učestanošću koja je jednaka učestanosti odabiranja izlaznog signala, F. Takva struktura je prikazana na slici.8. Polifazni filtri u strukturi sa slike.8 vrše izračunavanja na nižoj učestanosti odabiranja F, a povećanje brzine odabiranja se ostvaruje paralelnim generisanjem izlaznih odbiraka i njihovim očitavanjem puta većom brzinom. Posmatranjem

11 . Promena učestanosti odabiranja 25 realizacione strukture sa slike.8, lako se uočava ranije pomenuta osobina da interpolator predstavlja vremenski promenljiv sistem čiji se impulsni odziv dobija iz jednačine (.35) smenom =. Posmatranjem impulsnog odziva polifaznih filtara (.35), može se uočiti još jedna interesantna osobina. Impulsni odzivi polifaznih filtara, pk [ n], dobijaju se decimacijom impulsnog odziva originalnog filtra, hn [ ], sa faktorom. To znači da, ako je propusni opseg originalnog filtra 0 ω π, propusni opseg polifaznih filtara treba da bude 0 ω π, tj. polifazni filtri u suštini predstavljaju propusnike svih učestanosti, koji se razlikuju samo po faznoj karakteristici. Odatle dolazi i naziv polifazni filtri. [n] F P [n] 0 P [n] P 2 [n] [m] F F P - [n] Slika.8 Realizacija interpolatora pomoću polifaznih filtara. Transponovanjem realizacione strukture interpolatora realizovanog pomoću polifaznih filtara sa slike.8, dobija se struktura decimatora sa slike.9, koja je takođe realizovana pomoću polifaznih filtara. Impulsni odziv polifaznih filtara u ovom slučaju dat je izrazom: pk [ n ] = h [ k n ] k = 0,,, (.40) n= 0,,, K gde je K = M celi broj koji predstavlja dužinu impulsnog odziva polifaznih filtara.

12 252. Promena učestanosti odabiranja P [n] 0 [m] F P [n] [n] F F P 2 [n] P [n] - Slika.9 Realizacija decimatora pomoću polifaznih filtara. Posmatrajmo sada najopštiji slučaj konverzije učestanosti odabiranja sa racionalnim faktorom. Impulsni odziv vremenski promenljivog filtra koji vrši traženu konverziju g[ nm, ] je dat izrazom (.35). Iz praktičnih razloga se dužina impulsnog odziva FIR filtra bira tako da bude multipl od, tj. M = K. Zbog toga skup koeficijenata g[ n, m] za svako m = 0,,, sadrži K elemenata. Pošto je g[ nm, ] takođe periodična funkcija sa periodom, izlazni signal [ m] može se napisati u obliku: K m g nm m m [ ] =, n n = 0 (.4) koji se može protumačiti kao obrada blokova dužine K pomoću skupa filtara sa K koeficijenata: gnm, m, n,,, K = 0 (.42) kupno postoji takvih skupova koeficijenata, po jedan za svaki skup od izlaznih odbiraka. Svakom takvom izlaznom bloku od odbiraka signala [ m], odgovara blok od odbiraka ulaznog signala [ n], koji učestvuju u izračunavanjima. Opisani algoritam izračunavanja izlaznog signala po blokovima prikazan je na slici.0. lazni podaci se prikupljaju u blokovima po odbiraka u ulaznom baferu i prebacuju u drugi bafer dužine K. Podatak se prebacuje iz ulaznog bafera u drugi bafer svaki put kada se m poveća za jedan. a bi se formirao jedan izlazni odbirak l [], l = 0,,, potrebno je pomnožiti odbirke iz drugog bafera sa koeficijentima iz skupa gnl [, ], n = 0,, K i sabrati K proizvoda. akle, na taj način se dobija izlaznih odbiraka, a postupak se ponavlja uzimanjem novih ulaznih odbiraka, itd.

13 . Promena učestanosti odabiranja 253 g[n,0] n=0,,...,k- [n] 2 g[n,] n=0,,...,k- lazni bafer dužine 3 g[n,2] n=0,,...,k- Bafer dužine K. K. K- Σ n=0 g[n,-] n=0,,...,k- Izlazni bafer dužine [m] F Slika.0 Realizacija konvertora učestanosti odabiranja obradom po blokovima..5 PRIMENA PROMENE ČESTANOSTI OABIRANJA KO ISKRETIZACIJE I REKONSTRKCIJE SIGNALA analizi praktičnih postupaka za diskretizaciju i rekonstrukciju signala, koja je bila sprovedena u odeljku 3.5, ukazano je na značaj analognih filtara koji prethode postupku A/ konverzije, odnosno slede za postupkom /A konverzije. Pošto ta dva filtra u idealnom slučaju predstavljaju idealne NF filtre, u praktičnim realizacijama se zahteva da budu vrlo selektivni. Takvi analogni selektivni filtri mogli bi da se realizuju korišćenjem aktivnih i pasivnih komponenata, ali bi takva realizacija bila veoma skupa. Poseban problem se pojavljuje kada sistem treba da radi sa promenljivom učestanošću odabiranja, što za sobom povlači promenu graničnih učestanosti ta dva filtra. akle, poželjno bi bilo potpuno eliminisati analogne filtre iz sistema, ili, ako to nije moguće, ublažiti zahteve koje treba da zadovolje i na taj način pojednostaviti njihovu realizaciju. Jedan prilaz za ublažavanje zahteva za karakteristiku predfiltra prikazan je na slici.a. iskretizacija kontinualnog signala se vrši vrlo visokom učestanošću odabiranja, M puta većom nego što je to potrebno. Ovo omogućava jednostavnu realizaciju A/ konvertora, kao i vrlo blage zahteve za amplitudsku karakteristiku predfiltra. Smanjenje učestanosti odabiranja na traženu vrednost vrši se postupkom decimacije.

14 254. Promena učestanosti odabiranja Predfiltar A/ (t) (t) konvertor c a [n] d[n] (a) M X c(j ) Predfiltar VF šum c N N (b) c X a(j ) c N (c) N c Filtar za decimaciju /T' jω X(e ') ω ' N ω ' = =π /M (d) N N T' jω /T X (e ) d T=MT' 2π ω ' =T' π (e) Slika. Primena decimacije kod A/ konverzije. π 2π ω=t Neka je granična učestanost spektra analognog signala ω N, a granica propusnog opsega NF predfiltra ω c. Spektru analognog signala, koji je prikazan na slici.b punom linijom, superponiran je VF šum zbog koga se i stavlja predfiltar. Amplitudska karakteristika predfiltra prikazana je isprekidanom linijom. Na slici.c je prikazan spektar signala posle predfiltra, tj. na ulazu u A/ konvertor Ako se signal diskretizuje učestanošću odabiranja koja zadovoljava uslov ω s ωn ωc, onda će spektar diskretnog signala izgledati kao na slici.d. Pošto je ω s 2 Mω N vidi se da za granične učestanosti predfiltra važi uslov ω N << ωc, što znači da se predfiltar može veoma jednostavno realizovati, često i kao pasivna RC mreža prvog reda. Šum, koji nije u potpunosti otklonjen predfiltrom, izazvaće preklapanje spektra ali to preklapanje ne utiče na spektar korisnog signala. postupku decimacije potrebno je ograničiti spektar signala na učestanost N = ωnt = π M, ali se selektivni NF filtar realizuje u digitalnom domenu gde je njegova realizacija znatno jednostavnija. Amplitudska karakteristika idealnog NF filtra za decimaciju takođe je prikazana na slici.d. Spektar signala posle decimacije prikazan je na slici.e, odakle se vidi da je VF šum potpuno eliminisan, iako je amplitudska karakteristika predfiltra veoma blaga. Slični rezultati se mogu ostvariti i u postuku rekonstrukcije analognog signala iz diskretnog signala. a bi se olakšali uslovi za sintezu postfiltra posle /A konvertora, primenjena je interpolacija diskretnog signala pre /A konvertora. Postupak je prikazan na slici.2a. Na slici.2b je prikazan spektar diskretnog signala pre interpolacije, a na slici.2c spektar signala posle interpolacije sa faktorom L. Naravno, pre interpolacije je potrebno ograničiti spektar vrlo

15 . Promena učestanosti odabiranja 255 selektivnim NF filtrom, ali se filtriranje obavlja u digitalnom domenu, tako da realizacija filtra ne predstavlja problem. [n] d L [n] /A konvertor (t) da (a) Postfiltar (t) r /T jω Y (e ) d π Filtar za interpolaciju (b) jω Y(e ) /T" π 2π ω=t π/l (c) π/l 2π π/l 2π ω=t" T" H r(j ) c (d) c Y r (j ) N (e) N Slika.2 Primena interpolacije kod /A konverzije. karakteristiku interpolacionog filtra može biti uključena i kompenzacija frekvencijskih karakteristika /A konvertora i postfiltra. Ova kompenzacija nije prikazana na slici.2c, gde je isprekidanom linijom predstavljena karakteristika interpolacionog filtra koji je prikazan kao idealni filtar. Zbog toga što su replike u periodičnom spektru interpoliranog signala jako razdvojene, amplitudska karakteristika NF rekonstrukcionog filtra ne mora biti selektivna, što je prikazano na slici.2d. Jedini uslov koji granične učestanosti ovog filtra treba da zadovolje ωc < 2 π T ωn = Lωs ωn lako se ostvaruje jer je Lω s >> ωn. Zbog toga se kao analogni rekonstrukcioni filtar često može upotrebiti jednostavna pasivna RC mreža..6 SIGMA-ELTA (Σ/Δ) A/ KONVERZIJA Postupak decimacije se, osim za pojednostavljenje postupka projektovanja i realizacije analognog predfiltra, može primeniti i za realizaciju ekonomičnih A/ konvertora visoke rezolucije. literaturi su takvi konvertori poznati kao Σ/Δ A/ konvertori. Za razliku od konvencionalnih A/ konvertora [Ž-], osnovu Σ/Δ konvertora čini jednobitni A/ konvertor velike brzine, a potrebna rezolucija se dobija u postupku decimacije. Osim toga, u postupku decimacije redukuje se i šum konverzije. Zbog toga što za realizaciju jednobitnog konvertora nisu

16 256. Promena učestanosti odabiranja potrebne skupe precizne komponente, Σ/Δ postupak konverzije je veoma pogodan za realizaciju pomoću monolitnih integrisanih VLSI kola, koja objedinjuju analogne i digitalne funkcije. Σ/Δ konvertor predstavlja nadgradnju Σ/Δ modulatora, koji sa svoje strane predstavlja modifikaciju dobro poznatog postupka delta modulacije. Blok šeme delta modulatora i demodulatora, primenjenih za prenos analognog signala, prikazane su na slici.3. (t) _ - (t) -bitni kvantizer Kanal... _ (t) NF filtar (t) (a) (b) Slika.3 Blok šema postupka delta modulacije: (a) Modulator, (b) emodulator. Jednobitni kvantizer kvantuje razliku analognog signala i usrednjene vrednosti izlaznog signala (procene ulaznog signala) koja se dobija na izlazu integratora. stvari, kvantizer određuje znak razlike () t () t, gde ( t) predstavlja usrednjenu vrednost izlaznog signala (). t Na prijemnoj strani, u postupku demodulacije, integrator rekonstruiše isti signal ( t) koji se pojavljuje i na predajnoj strani. Ovaj signal, koji predstavlja grubu aproksimaciju analognog signala (), t uobličava se niskofrekventnim filtrom čime se dobija finija aproksimacija ulaznog analognog signala ( t). Iz teorije telekomunikacija je poznato da ovaj postupak modulacije nije dobar ako ulazni signal ima brze promene, kao i da njegove performanse jako zavise od učestanosti ulaznog signala. Takođe je poznato da kvantizacioni šum ima uniformni spektar, a nivo šuma određuje jednobitni konvertor. Sa slike.3 se vidi da su za postupak delta modulacije i rekonstrukcije signala potrebna dva integratora. Pošto je integracija linearna operacija, drugi integrator se može premestiti ispred modulatora bez promene ulazno/izlaznih karakteristika, što je prikazano na slici.4. (t) - -bitni kvantizer Kanal... NF filtar (t) Slika.4 Prvi korak u transformaciji delta modulatora u Σ/Δ modulator. alje, takođe zbog osobine linearnosti, dva integratora sa slike.4 se mogu sjediniti u jedan integrator, što je prikazano na slici.5. Blok šema prikazana na slici.5 poznata je pod imenom sigma-delta (Σ/Δ) modulator ili interpolacioni koder. Naziv je dobila po činjenici da se integrator (Σ) nalazi ispred delta modulatora (Δ).

17 . Promena učestanosti odabiranja 257 (t) - -bitni kvantizer Kanal... NF filtar (t) Slika.5 Blok šema Σ/Δ modulatora. Primenom Laplasove transformacije lako se mogu objasniti neke važne osobine Σ/Δ modulatora, kao što je, na primer, uobličavanje spektra šuma. Blok dijagram Σ/Δ modulatora u s- domenu prikazan je na slici.6. Kao što se vidi, jednobitni kvantizer je predstavljen kao sumator čiji je jedan ulaz šum kvantovanja N (). s N(s) X(s) -... /s Y(s) NF filtar X(s) Slika.6 Blok šema Σ/Δ modulatora u s-domenu. Sa slike.6 se lako dobijaju funkcije prenosa: Ys () X s () N ( s )= 0 Ys () N s = s s = s () X ( s )= 0 (.43) (.44) odnosno, Σ/Δ modulator predstavlja NF filtar za ulazni signal, a VF filtar za šum. Ako je najviša učestanost u spektru signala niža od granične učestanosti NF filtra, signal će ostati nepromenjen. Međutim, spektar šuma je istaknut na visokim učestanostima. Ako je učestanost odabiranja jednobitnog kvantizera vrlo visoka, šum kvantizacije će biti raspodeljen u vrlo širokom frekvencijskom opsegu, a gustina snage šuma u opsegu od interesa biće vrlo mala. Pretpostavimo sada da se izlaz iz kvantizera diskretizuje sa visokom učestanošću F s, što je na slici.7 simbolički predstavljeno prekidačem. Zbog toga se u petlju povratne sprege mora ubaciti jednobitni /A konvertor. Takođe pretpostavimo da se jednobitni izlazni signal [ n] dovodi na ulaz kola za decimaciju sa decimacionim faktorom. čestanost odabiranja izlaznog signala biće Fs2 = Fs, ali će zato zbog usrednjavanja u procesu decimacije rezolucija izlaznog signala biti bolja. Ako se izabere dovoljno velika učestanost odabiranja ulaznog signala tako da faktor decimacije bude veliki, mogu se realizovati A/ konvertori za opseg zvučnih učestanosti sa rezolucijom od 6 do 20 bita.

18 258. Promena učestanosti odabiranja (t) - (t) F s [n] ecimator [n] F s=f s2/ bit /A Σ/Δ petlja prvog reda Slika.7 Blok šema Σ/Δ A/ konvertora prvog reda. obličavanje spektra šuma kvantovanja može se najbolje ispitati primenom z-transformacije za analizu strukture Σ/Δ konvertora sa slike.7. Tako se dobija blok šema koja je prikazana na slici.8, na kojoj I( z) označava funkciju prenosa digitalnog integratora. X(z) - N(z) I(z) Y(z) z - Slika.8 Blok šema Σ/Δ A/ konvertora prvog reda u z-domenu. Sa slike.8 se lako može naći da je: Y ( I z z ) ( ) z I z X z = ( ) ( ) z I( z) N ( z ) (.45) Ako je funkcija prenosa digitalnog integratora: z I( z) = = (.46) z z što odgovara pravougaonom pravilu numeričke integracije, iz (.45) se dobija: Y( z) = X( z) ( z ) N( z) (.47) Iz (.47) se vidi da spektar ulaznog signala ostaje neizmenjen, dok se spektar šuma diferencira, jer faktor ( z ) predstavlja funkciju prenosa diskretnog diferencijatora. Na prvi pogled izgleda da je snaga šuma povećana, međutim, ne treba zaboraviti da diferencijator ističe visoke učestanosti, tako da veći deo snage šuma leži van opsega korisnog signala. Na slici.9 su prikazane gustine snage šuma tri tipa konvertora: klasičnog jednobitnog konvertora, klasičnog konvertora sa povećanom brzinom odabiranja i Σ/Δ konvertora. očava se da je u korisnom opsegu, ( 0 f M ), gustina snage šuma konvertora sa povećanom učestanošću odabiranja (tamnije šrafirana površina) predstavlja mali deo ukupne gustine snage. Gustina snage šuma Σ/Δ konvertora (crna površina) još je manja, jer je oslabljena VF filtrom. akle, snaga šuma Σ/Δ konvertora je znatno

19 . Promena učestanosti odabiranja 259 manja od snage šuma klasičnog jednobitnog konvertora sa učestanošću odabiranja 2 f M, kao i od snage šuma konvertora sa povećanom učestanošću odabiranja F >> 2 f. s M Gustina snage Klasični -bitni konvertor Σ/Δ modulator prvog reda Konvertor sa brzim odabiranjem f M Slika.9 Spektri snage šuma raznih A/ konvertora. F s /2 f Međutim, za konvertore visoke rezolucije ovo smanjenje snage šuma nije dovoljno i u tom slučaju se koristi dodatno uobličavanje spektra šuma. mesto petlje prvog reda, koristi se petlja drugog ili čak trećeg reda, kao što je prikazano na slici.20. Kao ulazni signal za drugo ili treće kolo za uobličavanje spektra koristi se signal greške kvantizera iz prethodnog stepena. (t) Petlja prvog reda (t) N Petlja prvog reda 2 (t) Kolo za sabiranje [n] N 2 Petlja prvog reda 3 (t) Slika.20 Σ/Δ konvertor trećeg reda. Lako je pokazati da važi: odnosno, i i i Y( z) = N ( z) ( z ) N ( z), i = 23, (.48) α Y( z) = X( z) ( z ) Nα ( z), α = 2, 3 (.49) gde je α=2 za konvertor drugog reda, a α = 3 za konvertor trećeg reda. akle, korišćenjem dve ili tri kaskadno vezane petlje za uobličavanje šuma kvantovanja u Σ/ Δ konvertoru, postiže se dodatno potiskivanje šuma pri nižim učestanostima i isticanje šuma na višim učestanostima, gde on nije od interesa jer će biti odstranjen dodatnim filtriranjem u filtru za decimaciju. Spektralne karakteristike Σ/Δ konvertora prvog, drugog i trećeg reda su prikazane na

20 260. Promena učestanosti odabiranja slici.2. Primenom kola višeg reda se može ostvariti odnos signal/šum bolji od 96 db, koji je potreban za realizaciju 6-bitnih konvertora. Gustina snage Σ/Δ modulator 3. reda Σ/Δ modulator 2. reda Σ/Δ modulator. reda f M F s /2 f Slika.2 Spektri snage šuma Σ/Δ konvertora prvog, drugog i trećeg reda. ecimator u blok šemi sa slike.7 ima višestruku ulogu. Pre svega decimator mora da smanji učestanost odabiranja više desetina puta jer ulazni deo Σ/Δ konvertora radi na učestanostima reda nekoliko MHz, a izlazna učestanost odabiranja treba da bude nekoliko desetina KHz. Osim toga, decimator, odnosno NF filtar koji je njegov sastavni deo, filtrira visokofrekventni šum koji neizbežno postoji na izlazu Σ/Δ modulatora. Na kraju, decimator mora da obezbedi pretvaranje jednobitnih ulaznih odbiraka u izlazne višebitne odbirke, tj. mora da ima i funkciju usrednjavanja. Zbog velike učestanosti odabiranja na ulazu decimatora i vrlo strogih zahteva za karakteristike decimacionog filtra, projektovanje decimacionog filtra predstavlja ozbiljan problem. Jedno jednostavno rešenje je da se decimacioni filtar realizuje kao FIR filtar sa linearnom fazom. Međutim, pošto je računska efikasnost takve strukture nedovoljno dobra, u praksi se decimacioni filtar realizuje u vidu dvostepene strukture, kao na slici.22, gde su navedeni tipični podaci za jedan 6-bitni Σ/Δ konvertor SP56AC6 [-8]. Prvi stepen decimacionog filtra realizuje usrednjavanje 6 sukcesivnih odbiraka: odnosno, ima funkciju prenosa: 5 n [ ] = n [ i] i= i z Hz ( ) = z = z i= 0 (.50) (.5) Ovoj funkciji prenosa odgovara diferencna jednačina u rekurzivnom obliku: [ n] = [ n] [ n 6] [ n ] (.52) koja zahteva samo dva sabiranja.

21 . Promena učestanosti odabiranja 26 [n] [n] Češljasti filtar FIR filtar bit 6: 2 bita 4: 6 bita 6.4 MHz 400 KHz 00 KHz odnosno: Slika.22 Struktura decimatora u Σ/Δ konvertoru SP56AC6. opštem slučaju decimacije sa faktorom N, ima se: [ n] = [ n] [ n N ] [ n ] (.53) N i z Hz ( )= z = z i= 0 N (.53) Pošto se iza češljastog filtra uzima svaki N-ti odbirak, dodatna ušteda se može napraviti ako se češljasti filtar realizuje kao na slici.23, gde se operacija diferenciranja izvodi na N puta nižoj učestanosti odabiranja. Ovakva realizacija češljastog filtra ima niz prednosti nad klasičnom realizacijom FIR filtra. Pre svega, ova realizacija ne zahteva množenja i memoriju za pamćenje odgovarajućih koeficijenata. rugo, deo operacija se obavlja na smanjenoj radnoj učestanosti. Treće, struktura je veoma regularna i pogodna za integrisanu realizaciju. Na kraju, primetimo da se isti filtar može koristiti za razne faktore decimacije, N, pri čemu treba promeniti samo faktor skaliranja, koji je neophodan za sprečavanje prekoračenja opsega prilikom sabiranja. F s - z - N - z - F s /6 F s /6 F s Slika.23 Ekonomična realizacija češljastog filtra. Češljasti filtar čija je struktura prikazana na slici.23 najčešće nema dovoljno slabljenje u nepropusnom opsegu, koje je potrebno da speči preklapanje spektra posle decimacije. Jedno efikasno rešenje je da se primeni kaskadna veza više češljastih filtara. Naravno, i u tom slučaju se operacija diferenciranja može izvoditi na nižoj učestanosti odabiranja. Struktura četvorostepenog češljastog filtra prikazana je na slici.24. F s N - z - z - - z - - z - - z z - - z - - z - F /N s Slika.24 Realizacija češljastog filtra sa povećanim slabljenjem u nepropusnom opsegu. Realizacija češljastog filtra sa slike.24 zahteva samo 8 registara za čuvanje međurezultata, a potrebno je 4( N ) sabiranja po jednom ulaznom odbirku. Signali iz nepropusnog opsega potisnuti su za najmanje 80 db. Ako se ovakav češljasti filtar veže na izlaz Σ/Δ konvertora trećeg reda, odnos signal-šum na izlazu je oko 72 db, što omogućava dinamičku rezoluciju od 2 bita. Inače, na izlazu češljastog filtra se može dobiti čak 6-bitna rezolucija, ali se najniža četiri bita zbog preklapanja spektra i šuma ne koriste.

22 262. Promena učestanosti odabiranja a bi se ostvarila prava 6-bitna rezolucija potreban je još jedan stepen za decimaciju sa faktorom 4. Taj stepen se mora ostvariti selektivnim FIR filtrom, kao što je pokazano na slici.22, pošto se češljastim filtrom ne može ostvariti potrebno potiskivanje signala iz nepropusnog opsega koji se preklapaju sa korisnim opsegom posle decimacije. jedno, FIR filtar vrši i dodatno potiskivanje šuma tako da se decimacijom dobijaju još dodatna četiri značajna bita. slučaju konvertora SP56AC6, 6-bitna rezolucija je ostvarena pri učestanosti odabiranja od 00 KHz. FIR filtar koji se koristi u ovom konvertoru zadovoljava veoma stroge zahteve. ozvoljena varijacija slabljenja u propusnom opsegu od 0 do 45.5 KHz treba da bude svega 0.00 db. nepropusnom opsegu, koji počinje od 50 KHz, slabljenje signala treba da bude bolje od 96 db. Ovako veliko slabljenje je neophodno da bi se ostvarilo slabljenje šuma kvantovanja potrebno za 6-bitnu rezoluciju. Ovakve specifikacije zadovoljava FIR filtar sa 255 simetričnih koeficijenata. Međutim ako se uzme u obzir i činjenica da prethodni češljasti filtar unosi amplitudska izobličenja u korisnom opsegu signala ( KHz), pri projektovanju FIR filtra mora se voditi računa i o kompenzaciji ovih izobličenja. Tada projektovanje FIR filtra postaje veoma složeno, a potreban broj koeficijenata još veći. Međutim, dobijeni rezultati opravdavaju uloženi trud. kupna snaga šuma je oko 0 db manja od snage korisnog signala. koliko je potrebno ostvariti još bolju rezoluciju, na primer 8 ili 20 bita, primena još jednog stepena za decimaciju i usrednjavanje posle već postojećeg FIR filtra neće dati dobre rezultate. Razlog za to je što se tada decimacijom sa faktorom dva rezolucija popravlja za svega 3 db, ili 0.5 bita. Na primer, za dobijanje 8-bitne rezolucije, potreban faktor decimacije je 6, a za 20 bita, čak 256. Time bi učestanost odabiranja bila svedena na 6.25 KHz za 6-bitnu, odnosno na svega 400 Hz za 20-bitnu rezoluciju. Međutim, ukoliko se dodatni decimacioni stepen veže na izlaz češljastog filtra, može se iskoristiti činjenica da je rezolucija signala na izlazu češljastog filtra u suštini 6-bitna čime se u punoj meri može koristiti uobličavanje spektra šuma koje vrše petlja trećeg reda i češljasti filtar. Na taj način se može ostvariti dodatnih 9 db, ili.5 bit za faktor decimacije dva. Tako se može ostvariti 8-bitna rezolucija pri učestanosti odabiranja od 25 KHz, odnosno 20-bitna rezolucija pri učestanosti odabiranja od 6.25 KHz. Ključna činjenica u ostvarenju konvertora sa ovako velikom rezolucijom je primena kaskadne veze poluopsežnih filtara, kojom se zamenjuje FIR filtar u izlaznom stepenu sa slike.22. Kao što je poznato iz odeljka.4, poluopsežni filtar je simetrični FIR filtar, čija je skoro polovina koeficijenata jednaka nuli. Zbog toga je broj množenja u implementaciji takvog filtra svega jedna četvrtina od broja množenja potrebnog za proizvoljni FIR filtar. Pošto se poluopsežnim filtrom može ostvariti samo faktor decimacije 2, za realizaciju većeg faktora decimacije potrebno je kaskadno povezati više poluopsežnih filtara. Specifikacije ovakvih filtara, kao i broj potrebnih operacija za razne faktore decimacije prikazani su u Tabeli. realizaciji ovako preciznih konvertora potrebno je da se aritmetičke operacije u procesu decimacije izvode sa velikom tačnošću, kao i da se spreči prekoračenje opsega prilikom sabiranja. Zbog toga se u realizaciji FIR filtra sa slike.22 koristi interna tačnost od 38 bita, koja se na izlazu svodi na 6 bita. realizaciji 8-bitnih ili 20-bitnih konvertora interno se koristi 56-bitna rezolucija, koja se na izlazu svodi na 8 ili 20 bita. Tabela. Parametri poluopsežnih filtara za decimaciju. Stepen čestanost odabiranja Širina propusnog opsega Širina nepropusnog opsega Broj koeficijenata Zauzeće memorije Broj operacija

23 . Promena učestanosti odabiranja KHz 3 KHz 97 KHz KHz 3 KHz 97 KHz KHz 3 KHz 47 KHz KHz 3 KHz 22 KHz KHz 3 KHz 9.5 KHz KHz 2.9 KHz 3.35 KHz

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET Goran Stančić SIGNALI I SISTEMI Zbirka zadataka NIŠ, 014. Sadržaj 1 Konvolucija Literatura 11 Indeks pojmova 11 3 4 Sadržaj 1 Konvolucija Zadatak 1. Odrediti konvoluciju

Διαβάστε περισσότερα

Obrada signala

Obrada signala Obrada signala 1 18.1.17. Greška kvantizacije Pretpostavka je da greška kvantizacije ima uniformnu raspodelu 7 6 5 4 -X m p x 1,, za x druge vrednosti x 3 x X m 1 X m = 3 x Greška kvantizacije x x x p

Διαβάστε περισσότερα

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

3.1 Granična vrednost funkcije u tački 3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 2 3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 3. Granična vrednost funkcije u tački Neka je funkcija f(x) definisana u tačkama x za koje je 0 < x x 0 < r, ili

Διαβάστε περισσότερα

PRIMJER 3. MATLAB filtdemo

PRIMJER 3. MATLAB filtdemo PRIMJER 3. MATLAB filtdemo Prijenosna funkcija (IIR) Hz () =, 6 +, 3 z +, 78 z +, 3 z +, 53 z +, 3 z +, 78 z +, 3 z +, 6 z, 95 z +, 74 z +, z +, 9 z +, 4 z +, 5 z +, 3 z +, 4 z 3 4 5 6 7 8 3 4 5 6 7 8

Διαβάστε περισσότερα

III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI

III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI III VEŽBA: URIJEOVI REDOVI 3.1. eorijska osnova Posmatrajmo neki vremenski kontinualan signal x(t) na intervalu definisati: t + t t. ada se može X [ k ] = 1 t + t x ( t ) e j 2 π kf t dt, gde je f = 1/.

Διαβάστε περισσότερα

Kaskadna kompenzacija SAU

Kaskadna kompenzacija SAU Kaskadna kompenzacija SAU U inženjerskoj praksi, naročito u sistemima regulacije elektromotornih pogona i tehnoloških procesa, veoma često se primenjuje metoda kaskadne kompenzacije, u čijoj osnovi su

Διαβάστε περισσότερα

Funkcija prenosa. Funkcija prenosa se definiše kao količnik z transformacija odziva i pobude. Za LTI sistem: y n h k x n k.

Funkcija prenosa. Funkcija prenosa se definiše kao količnik z transformacija odziva i pobude. Za LTI sistem: y n h k x n k. OT3OS1 7.11.217. Definicije Funkcija prenosa Funkcija prenosa se definiše kao količnik z transformacija odziva i pobude. Za LTI sistem: y n h k x n k Y z X z k Z y n Z h n Z x n Y z H z X z H z H z n h

Διαβάστε περισσότερα

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju RAČUN OSTATAKA 1 1 Prsten celih brojeva Z := N + {} N + = {, 3, 2, 1,, 1, 2, 3,...} Osnovni primer. (Z, +,,,, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: sabiranje (S1) asocijativnost x + (y + z) = (x + y)

Διαβάστε περισσότερα

Elementi spektralne teorije matrica

Elementi spektralne teorije matrica Elementi spektralne teorije matrica Neka je X konačno dimenzionalan vektorski prostor nad poljem K i neka je A : X X linearni operator. Definicija. Skalar λ K i nenula vektor u X se nazivaju sopstvena

Διαβάστε περισσότερα

Osnovne teoreme diferencijalnog računa

Osnovne teoreme diferencijalnog računa Osnovne teoreme diferencijalnog računa Teorema Rolova) Neka je funkcija f definisana na [a, b], pri čemu važi f je neprekidna na [a, b], f je diferencijabilna na a, b) i fa) fb). Tada postoji ξ a, b) tako

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović Novi Sad April 17, 2018 1 / 22 Teorija grafova April 17, 2018 2 / 22 Definicija Graf je ure dena trojka G = (V, G, ψ), gde je (i) V konačan skup čvorova,

Διαβάστε περισσότερα

Poglavlje 7. Blok dijagrami diskretnih sistema

Poglavlje 7. Blok dijagrami diskretnih sistema Poglavlje 7 Blok dijagrami diskretnih sistema 95 96 Poglavlje 7. Blok dijagrami diskretnih sistema Stav 7.1 Strukturni dijagram diskretnog sistema u kome su sve veliqine prikazane svojim Laplasovim transformacijama

Διαβάστε περισσότερα

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA April, 2013 Razni zapisi sistema Skalarni oblik: Vektorski oblik: F = f 1 f n f 1 (x 1,, x n ) = 0 f n (x 1,, x n ) = 0, x = (1) F(x) = 0, (2) x 1 0, 0 = x n 0 Definicije

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI (I deo)

IZVODI ZADACI (I deo) IZVODI ZADACI (I deo) Najpre da se podsetimo tablice i osnovnih pravila:. C`=0. `=. ( )`= 4. ( n )`=n n-. (a )`=a lna 6. (e )`=e 7. (log a )`= 8. (ln)`= ` ln a (>0) 9. = ( 0) 0. `= (>0) (ovde je >0 i a

Διαβάστε περισσότερα

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija Za skiciranje grafika funkcije potrebno je ispitati svako od sledećih svojstava: Oblast definisanosti: D f = { R f R}. Parnost, neparnost, periodičnost. 3

Διαβάστε περισσότερα

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti). PRAVA Prava je kao i ravan osnovni geometrijski ojam i ne definiše se. Prava je u rostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom aralelnim sa tom ravom ( vektor aralelnosti). M ( x, y, z ) 3 Posmatrajmo

Διαβάστε περισσότερα

APROKSIMACIJA FUNKCIJA

APROKSIMACIJA FUNKCIJA APROKSIMACIJA FUNKCIJA Osnovni koncepti Gradimir V. Milovanović MF, Beograd, 14. mart 2011. APROKSIMACIJA FUNKCIJA p.1/46 Osnovni problem u TA Kako za datu funkciju f iz velikog prostora X naći jednostavnu

Διαβάστε περισσότερα

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012 Iskazna logika 3 Matematička logika u računarstvu Department of Mathematics and Informatics, Faculty of Science,, Serbia novembar 2012 Deduktivni sistemi 1 Definicija Deduktivni sistem (ili formalna teorija)

Διαβάστε περισσότερα

VEŽBA 3 Obrada signala u frekvencijskom domenu metodom overlap-add

VEŽBA 3 Obrada signala u frekvencijskom domenu metodom overlap-add VEŽBA 3 Obrada signala u frekvencijskom domenu metodom overlap-add Potrebno predznanje Poznavanje programskog jezika C Diskretna Furijeova transformacija Šta će biti naučeno tokom izrade vežbe Tokom izrade

Διαβάστε περισσότερα

Teorijske osnove informatike 1

Teorijske osnove informatike 1 Teorijske osnove informatike 1 9. oktobar 2014. () Teorijske osnove informatike 1 9. oktobar 2014. 1 / 17 Funkcije Veze me du skupovima uspostavljamo skupovima koje nazivamo funkcijama. Neformalno, funkcija

Διαβάστε περισσότερα

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1 Građevinski fakultet Univerziteta u Beogradu 3.2.2016. Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1 Prezime i ime: Broj indeksa: 1. Definisati Koxijev niz. Dati primer niza koji nije Koxijev. 2. Dat je red n=1

Διαβάστε περισσότερα

IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI)

IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI) IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI) Izračunavanje pokazatelja načina rada OTVORENOG RM RASPOLOŽIVO RADNO

Διαβάστε περισσότερα

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15 MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15 Matrice - osnovni pojmovi (Matrice i determinante) 2 / 15 (Matrice i determinante) 2 / 15 Matrice - osnovni pojmovi Matrica reda

Διαβάστε περισσότερα

OSNOVI ELEKTRONIKE VEŽBA BROJ 1 OSNOVNA KOLA SA DIODAMA

OSNOVI ELEKTRONIKE VEŽBA BROJ 1 OSNOVNA KOLA SA DIODAMA ELEKTROTEHNIČKI FAKULTET U BEOGRADU KATEDRA ZA ELEKTRONIKU OSNOVI ELEKTRONIKE SVI ODSECI OSIM ODSEKA ZA ELEKTRONIKU LABORATORIJSKE VEŽBE VEŽBA BROJ 1 OSNOVNA KOLA SA DIODAMA Autori: Goran Savić i Milan

Διαβάστε περισσότερα

5. Karakteristične funkcije

5. Karakteristične funkcije 5. Karakteristične funkcije Profesor Milan Merkle emerkle@etf.rs milanmerkle.etf.rs Verovatnoća i Statistika-proleće 2018 Milan Merkle Karakteristične funkcije ETF Beograd 1 / 10 Definicija Karakteristična

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo IZVODI ZADACI ( IV deo) LOGARITAMSKI IZVOD Logariamskim izvodom funkcije f(), gde je >0 i, nazivamo izvod logarima e funkcije, o jes: (ln ) f ( ) f ( ) Primer. Nadji izvod funkcije Najpre ćemo logarimovai

Διαβάστε περισσότερα

Operacije s matricama

Operacije s matricama Linearna algebra I Operacije s matricama Korolar 3.1.5. Množenje matrica u vektorskom prostoru M n (F) ima sljedeća svojstva: (1) A(B + C) = AB + AC, A, B, C M n (F); (2) (A + B)C = AC + BC, A, B, C M

Διαβάστε περισσότερα

RAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA POLUPROVODNIČKE KOMPONENTE (IV semestar modul EKM) IV deo. Miloš Marjanović

RAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA POLUPROVODNIČKE KOMPONENTE (IV semestar modul EKM) IV deo. Miloš Marjanović Univerzitet u Nišu Elektronski fakultet RAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA (IV semestar modul EKM) IV deo Miloš Marjanović MOSFET TRANZISTORI ZADATAK 35. NMOS tranzistor ima napon praga V T =2V i kroz njega protiče

Διαβάστε περισσότερα

Računarska grafika. Rasterizacija linije

Računarska grafika. Rasterizacija linije Računarska grafika Osnovni inkrementalni algoritam Drugi naziv u literaturi digitalni diferencijalni analizator (DDA) Pretpostavke (privremena ograničenja koja se mogu otkloniti jednostavnim uopštavanjem

Διαβάστε περισσότερα

nvt 1) ukoliko su poznate struje dioda. Struja diode D 1 je I 1 = I I 2 = 8mA. Sada je = 1,2mA.

nvt 1) ukoliko su poznate struje dioda. Struja diode D 1 je I 1 = I I 2 = 8mA. Sada je = 1,2mA. IOAE Dioda 8/9 I U kolu sa slike, diode D su identične Poznato je I=mA, I =ma, I S =fa na 7 o C i parametar n= a) Odrediti napon V I Kolika treba da bude struja I da bi izlazni napon V I iznosio 5mV? b)

Διαβάστε περισσότερα

numeričkih deskriptivnih mera.

numeričkih deskriptivnih mera. DESKRIPTIVNA STATISTIKA Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću numeričkih deskriptivnih mera. Pokazatelji centralne tendencije Aritmetička sredina, Medijana,

Διαβάστε περισσότερα

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu Trigonometrijske jednačine i nejednačine. Zadaci koji se rade bez upotrebe trigonometrijskih formula. 00. FF cos x sin x

Διαβάστε περισσότερα

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x Zadatak (Darjan, medicinska škola) Izračunaj vrijednosti trigonometrijskih funkcija broja ako je 6 sin =,,. 6 Rješenje Ponovimo trigonometrijske funkcije dvostrukog kuta! Za argument vrijede sljedeće formule:

Διαβάστε περισσότερα

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL MATEMATIKA. Neka je S skup svih živućih državljana Republike Hrvatske..04., a f preslikavanje koje svakom elementu skupa S pridružuje njegov horoskopski znak (bez podznaka). a) Pokažite da je f funkcija,

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori

MATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori MATEMATIKA 2 Prvi pismeni kolokvijum, 14.4.2016 Grupa 1 Rexea zadataka Dragan ori Zadaci i rexea 1. unkcija f : R 2 R definisana je sa xy 2 f(x, y) = x2 + y sin 3 2 x 2, (x, y) (0, 0) + y2 0, (x, y) =

Διαβάστε περισσότερα

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama.

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama. Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama. a b Verovatno a da sluqajna promenljiva X uzima vrednost iz intervala

Διαβάστε περισσότερα

( ) ( ) 2 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET. Zadaci za pripremu polaganja kvalifikacionog ispita iz Matematike. 1. Riješiti jednačine: 4

( ) ( ) 2 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET. Zadaci za pripremu polaganja kvalifikacionog ispita iz Matematike. 1. Riješiti jednačine: 4 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET Riješiti jednačine: a) 5 = b) ( ) 3 = c) + 3+ = 7 log3 č) = 8 + 5 ć) sin cos = d) 5cos 6cos + 3 = dž) = đ) + = 3 e) 6 log + log + log = 7 f) ( ) ( ) g) ( ) log

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI (I deo)

IZVODI ZADACI (I deo) IZVODI ZADACI (I deo Najpre da se podsetimo tablice i osnovnih pravila:. C0.. (. ( n n n-. (a a lna 6. (e e 7. (log a 8. (ln ln a (>0 9. ( 0 0. (>0 (ovde je >0 i a >0. (cos. (cos - π. (tg kπ cos. (ctg

Διαβάστε περισσότερα

5 Ispitivanje funkcija

5 Ispitivanje funkcija 5 Ispitivanje funkcija 3 5 Ispitivanje funkcija Ispitivanje funkcije pretodi crtanju grafika funkcije. Opšti postupak ispitivanja funkcija koje su definisane eksplicitno y = f() sadrži sledeće elemente:

Διαβάστε περισσότερα

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI Sama definicija parcijalnog ivoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, naravno, naučiti onako kako vaš profesor ahteva. Mi ćemo probati

Διαβάστε περισσότερα

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A.

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A. 3 Infimum i supremum Definicija. Neka je A R. Kažemo da je M R supremum skupa A ako je (i) M gornja meda skupa A, tj. a M a A. (ii) M najmanja gornja meda skupa A, tj. ( ε > 0)( a A) takav da je a > M

Διαβάστε περισσότερα

4.7. Zadaci Formalizam diferenciranja (teorija na stranama ) 343. Znajući izvod funkcije x arctg x, odrediti izvod funkcije x arcctg x.

4.7. Zadaci Formalizam diferenciranja (teorija na stranama ) 343. Znajući izvod funkcije x arctg x, odrediti izvod funkcije x arcctg x. 4.7. ZADACI 87 4.7. Zadaci 4.7.. Formalizam diferenciranja teorija na stranama 4-46) 340. Znajući izvod funkcije arcsin, odrediti izvod funkcije arccos. Rešenje. Polazeći od jednakosti arcsin + arccos

Διαβάστε περισσότερα

MERNO-AKVIZICIONI SISTEMI U INDUSTRIJI A/D KONVERTORI SA SUKCESIVNIM APROKSIMACIJAMA

MERNO-AKVIZICIONI SISTEMI U INDUSTRIJI A/D KONVERTORI SA SUKCESIVNIM APROKSIMACIJAMA MERNO-AKVIZICIONI SISTEMI U INDUSTRIJI A/D KONVERTORI SA SUKCESIVNIM APROKSIMACIJAMA 1 1. OSNOVE SAR A/D KONVERTORA najčešće se koristi kada su u pitanju srednje brzine konverzije od nekoliko µs do nekoliko

Διαβάστε περισσότερα

Računarska grafika. Rasterizacija linije

Računarska grafika. Rasterizacija linije Računarska grafika Osnovni inkrementalni algoritam Drugi naziv u literaturi digitalni diferencijalni analizator (DDA) Pretpostavke (privremena ograničenja koja se mogu otkloniti jednostavnim uopštavanjem

Διαβάστε περισσότερα

radni nerecenzirani materijal za predavanja

radni nerecenzirani materijal za predavanja Matematika 1 Funkcije radni nerecenzirani materijal za predavanja Definicija 1. Kažemo da je funkcija f : a, b R u točki x 0 a, b postiže lokalni minimum ako postoji okolina O(x 0 ) broja x 0 takva da je

Διαβάστε περισσότερα

2log. se zove numerus (logaritmand), je osnova (baza) log. log. log =

2log. se zove numerus (logaritmand), je osnova (baza) log. log. log = ( > 0, 0)!" # > 0 je najčešći uslov koji postavljamo a još je,, > 0 se zove numerus (aritmand), je osnova (baza). 0.. ( ) +... 7.. 8. Za prelazak na neku novu bazu c: 9. Ako je baza (osnova) 0 takvi se

Διαβάστε περισσότερα

4 Numeričko diferenciranje

4 Numeričko diferenciranje 4 Numeričko diferenciranje 7. Funkcija fx) je zadata tabelom: x 0 4 6 8 fx).17 1.5167 1.7044 3.385 5.09 7.814 Koristeći konačne razlike, zaključno sa trećim redom, odrediti tačku x minimuma funkcije fx)

Διαβάστε περισσότερα

LINEARNA ELEKTRONIKA VEŽBA BROJ 4 ANALIZA AKTIVNIH FILTARA SA JEDNIM OPERACIONIM POJAČAVAČEM

LINEARNA ELEKTRONIKA VEŽBA BROJ 4 ANALIZA AKTIVNIH FILTARA SA JEDNIM OPERACIONIM POJAČAVAČEM ELEKTROTEHNIČKI FAKULTET U BEOGRADU KATEDRA ZA ELEKTRONIKU LINEARNA ELEKTRONIKA LABORATORIJSKE VEŽBE VEŽBA BROJ 4 ANALIZA AKTIVNIH FILTARA SA JEDNIM OPERACIONIM POJAČAVAČEM.. IME I PREZIME BR. INDEKSA

Διαβάστε περισσότερα

18. listopada listopada / 13

18. listopada listopada / 13 18. listopada 2016. 18. listopada 2016. 1 / 13 Neprekidne funkcije Važnu klasu funkcija tvore neprekidne funkcije. To su funkcije f kod kojih mala promjena u nezavisnoj varijabli x uzrokuje malu promjenu

Διαβάστε περισσότερα

1. zadatak , 3 Dakle, sva kompleksna re{ewa date jedna~ine su x 1 = x 2 = 1 (dvostruko re{ewe), x 3 = 1 + i

1. zadatak , 3 Dakle, sva kompleksna re{ewa date jedna~ine su x 1 = x 2 = 1 (dvostruko re{ewe), x 3 = 1 + i PRIPREMA ZA II PISMENI IZ ANALIZE SA ALGEBROM. zadatak Re{avawe algebarskih jedna~ina tre}eg i ~etvrtog stepena. U skupu kompleksnih brojeva re{iti jedna~inu: a x 6x + 9 = 0; b x + 9x 2 + 8x + 28 = 0;

Διαβάστε περισσότερα

Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 17.maj Odsek za Softversko inžinjerstvo

Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 17.maj Odsek za Softversko inžinjerstvo Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 7.maj 009. Odsek za Softversko inžinjerstvo Performanse računarskih sistema Drugi kolokvijum Predmetni nastavnik: dr Jelica Protić (35) a) (0) Posmatra

Διαβάστε περισσότερα

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f 2. Nule i znak funkcije; presek sa y-osom IspitivaƬe

Διαβάστε περισσότερα

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće zadaci Beleške dr Bobana Marinkovića Iz skupa, 2,, 00} bira se na slučajan način 5 brojeva Odrediti skup elementarnih dogadjaja ako se brojevi biraju

Διαβάστε περισσότερα

41. Jednačine koje se svode na kvadratne

41. Jednačine koje se svode na kvadratne . Jednačine koje se svode na kvadrane Simerične recipročne) jednačine Jednačine oblika a n b n c n... c b a nazivamo simerične jednačine, zbog simeričnosi koeficijenaa koeficijeni uz jednaki). k i n k

Διαβάστε περισσότερα

FTN Novi Sad Katedra za motore i vozila. Teorija kretanja drumskih vozila Vučno-dinamičke performanse vozila: MAKSIMALNA BRZINA

FTN Novi Sad Katedra za motore i vozila. Teorija kretanja drumskih vozila Vučno-dinamičke performanse vozila: MAKSIMALNA BRZINA : MAKSIMALNA BRZINA Maksimalna brzina kretanja F O (N) F OI i m =i I i m =i II F Oid Princip određivanja v MAX : Drugi Njutnov zakon Dokle god je: F O > ΣF otp vozilo ubrzava Kada postane: F O = ΣF otp

Διαβάστε περισσότερα

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola.

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola. KVADRATNA FUNKCIJA Kvadratna funkcija je oblika: = a + b + c Gde je R, a 0 i a, b i c su realni brojevi. Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije = a + b + c je parabola. Najpre ćemo naučiti kako

Διαβάστε περισσότερα

Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A

Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A Ime i prezime: 1. Prikazane su tačke A, B i C i prave a,b i c. Upiši simbole Î, Ï, Ì ili Ë tako da dobijeni iskazi

Διαβάστε περισσότερα

Matematička analiza 1 dodatni zadaci

Matematička analiza 1 dodatni zadaci Matematička analiza 1 dodatni zadaci 1. Ispitajte je li funkcija f() := 4 4 5 injekcija na intervalu I, te ako jest odredite joj sliku i inverz, ako je (a) I = [, 3), (b) I = [1, ], (c) I = ( 1, 0].. Neka

Διαβάστε περισσότερα

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost M086 LA 1 M106 GRP Tema: CSB nejednakost. 19. 10. 2017. predavač: Rudolf Scitovski, Darija Marković asistent: Darija Brajković, Katarina Vincetić P 1 www.fizika.unios.hr/grpua/ 1 Baza vektorskog prostora.

Διαβάστε περισσότερα

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D}

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D} Matematika 1 Funkcije radni nerecenzirani materijal za predavanja Definicija 1. Neka su D i K bilo koja dva neprazna skupa. Postupak f koji svakom elementu x D pridružuje točno jedan element y K zovemo funkcija

Διαβάστε περισσότερα

PID: Domen P je glavnoidealski [PID] akko svaki ideal u P je glavni (generisan jednim elementom; oblika ap := {ab b P }, za neko a P ).

PID: Domen P je glavnoidealski [PID] akko svaki ideal u P je glavni (generisan jednim elementom; oblika ap := {ab b P }, za neko a P ). 0.1 Faktorizacija: ID, ED, PID, ND, FD, UFD Definicija. Najava pojmova: [ID], [ED], [PID], [ND], [FD] i [UFD]. ID: Komutativan prsten P, sa jedinicom 1 0, je integralni domen [ID] oblast celih), ili samo

Διαβάστε περισσότερα

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1.

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1. Pismeni ispit iz matematike 0 008 GRUPA A Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: λ + z = Ispitati funkciju i nacrtati njen grafik: + ( λ ) + z = e Izračunati

Διαβάστε περισσότερα

Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij 16. studenog Zadatak 1

Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij 16. studenog Zadatak 1 Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij Na kolokviju je dozvoljeno koristiti samo pribor za pisanje i službeni šalabahter. Predajete samo papire koje ste dobili. Rezultati i uvid u kolokvije: ponedjeljak,

Διαβάστε περισσότερα

VJEŽBE 3 BIPOLARNI TRANZISTORI. Slika 1. Postoje npn i pnp bipolarni tranziostori i njihovi simboli su dati na slici 2 i to npn lijevo i pnp desno.

VJEŽBE 3 BIPOLARNI TRANZISTORI. Slika 1. Postoje npn i pnp bipolarni tranziostori i njihovi simboli su dati na slici 2 i to npn lijevo i pnp desno. JŽ 3 POLAN TANZSTO ipolarni tranzistor se sastoji od dva pn spoja kod kojih je jedna oblast zajednička za oba i naziva se baza, slika 1 Slika 1 ipolarni tranzistor ima 3 izvoda: emitor (), kolektor (K)

Διαβάστε περισσότερα

TERMALNOG ZRAČENJA. Plankov zakon Stefan Bolcmanov i Vinov zakon Zračenje realnih tela Razmena snage između dve površine. Ž. Barbarić, MS1-TS 1

TERMALNOG ZRAČENJA. Plankov zakon Stefan Bolcmanov i Vinov zakon Zračenje realnih tela Razmena snage između dve površine. Ž. Barbarić, MS1-TS 1 OSNOVNI ZAKONI TERMALNOG ZRAČENJA Plankov zakon Stefan Bolcmanov i Vinov zakon Zračenje realnih tela Razmena snage između dve površine Ž. Barbarić, MS1-TS 1 Plankon zakon zračenja Svako telo čija je temperatura

Διαβάστε περισσότερα

Program testirati pomoću podataka iz sledeće tabele:

Program testirati pomoću podataka iz sledeće tabele: Deo 2: Rešeni zadaci 135 Vrednost integrala je I = 2.40407 42. Napisati program za izračunavanje koeficijenta proste linearne korelacije (Pearsonovog koeficijenta) slučajnih veličina X = (x 1,..., x n

Διαβάστε περισσότερα

Algoritmi zadaci za kontrolni

Algoritmi zadaci za kontrolni Algoritmi zadaci za kontrolni 1. Nacrtati algoritam za sabiranje ulaznih brojeva a i b Strana 1 . Nacrtati algoritam za izračunavanje sledeće funkcije: x y x 1 1 x x ako ako je : je : x x 1 x x 1 Strana

Διαβάστε περισσότερα

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011.

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011. INTEGRALNI RAČUN Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa Lucija Mijić lucija@ktf-split.hr 17. veljače 2011. Pogledajmo Predstavimo gornju sumu sa Dodamo još jedan Dobivamo pravokutnik sa Odnosno

Διαβάστε περισσότερα

Otpornost R u kolu naizmjenične struje

Otpornost R u kolu naizmjenične struje Otpornost R u kolu naizmjenične struje Pretpostavimo da je otpornik R priključen na prostoperiodični napon: Po Omovom zakonu pad napona na otporniku je: ( ) = ( ω ) u t sin m t R ( ) = ( ) u t R i t Struja

Διαβάστε περισσότερα

Prediktor-korektor metodi

Prediktor-korektor metodi Prediktor-korektor metodi Prilikom numeričkog rešavanja primenom KP: x = fx,, x 0 = 0, x 0 x b LVM α j = h β j f n = 0, 1, 2,..., N, javlja se kompromis izmed u eksplicitnih metoda, koji su lakši za primenu

Διαβάστε περισσότερα

SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE

SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE 1 SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE Neka je (V, +,, F ) vektorski prostor konačne dimenzije i neka je f : V V linearno preslikavanje. Definicija. (1) Skalar

Διαβάστε περισσότερα

Pravilo 1. Svaki tip entiteta ER modela postaje relaciona šema sa istim imenom.

Pravilo 1. Svaki tip entiteta ER modela postaje relaciona šema sa istim imenom. 1 Pravilo 1. Svaki tip entiteta ER modela postaje relaciona šema sa istim imenom. Pravilo 2. Svaki atribut entiteta postaje atribut relacione šeme pod istim imenom. Pravilo 3. Primarni ključ entiteta postaje

Διαβάστε περισσότερα

XI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti. 4. Stabla

XI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti. 4. Stabla XI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti 4. Stabla Teorijski uvod Teorijski uvod Definicija 5.7.1. Stablo je povezan graf bez kontura. Definicija 5.7.1. Stablo je povezan graf bez kontura. Primer 5.7.1. Sva stabla

Διαβάστε περισσότερα

Dijagonalizacija operatora

Dijagonalizacija operatora Dijagonalizacija operatora Problem: Može li se odrediti baza u kojoj zadani operator ima dijagonalnu matricu? Ova problem je povezan sa sljedećim pojmovima: 1 Karakteristični polinom operatora f 2 Vlastite

Διαβάστε περισσότερα

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA.

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA. KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA 1 Grupoid (G, ) je asocijativa akko važi ( x, y, z G) x (y z) = (x y) z Grupoid (G, ) je komutativa akko važi ( x, y G) x y = y x Asocijativa

Διαβάστε περισσότερα

POBOLJŠANJE SLIKE U FREKVENCIJSKOM DOMENU

POBOLJŠANJE SLIKE U FREKVENCIJSKOM DOMENU POBOLJŠANJE SLIKE U FREKVENCIJSKOM DOMENU POGLAVLJE 4 FURIJEOVA TRANSFORMACIJA Matematička prizma koja razlaže funkciju na različite komponente na osnovu frekvencija U slučaju slike koja je 2D prostorna

Διαβάστε περισσότερα

Sortiranje prebrajanjem (Counting sort) i Radix Sort

Sortiranje prebrajanjem (Counting sort) i Radix Sort Sortiranje prebrajanjem (Counting sort) i Radix Sort 15. siječnja 2016. Ante Mijoč Uvod Teorem Ako je f(n) broj usporedbi u algoritmu za sortiranje temeljenom na usporedbama (eng. comparison-based sorting

Διαβάστε περισσότερα

Pismeni ispit iz matematike GRUPA A 1. Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj, zatim naći 4 z.

Pismeni ispit iz matematike GRUPA A 1. Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj, zatim naći 4 z. Pismeni ispit iz matematike 06 007 Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj z = + i, zatim naći z Ispitati funkciju i nacrtati grafik : = ( ) y e + 6 Izračunati integral:

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

Linearna algebra 2 prvi kolokvij, Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 27.. 20.. Za koji cijeli broj t je funkcija f : R 4 R 4 R definirana s f(x, y) = x y (t + )x 2 y 2 + x y (t 2 + t)x 4 y 4, x = (x, x 2, x, x 4 ), y = (y, y 2, y, y 4 )

Διαβάστε περισσότερα

Telekomunikacije. Filip Brqi - 2/ februar 2003.

Telekomunikacije. Filip Brqi - 2/ februar 2003. Telekomunikacije Filip Brqi - 2/99 14. februar 2003. Sadrжaj 1 Signali i spektri 2 1.1 Periodiqni signali...................... 2 1.1.1 Amplitudski i fazni spektri signala....... 2 1.1.2 Spektri najqex

Διαβάστε περισσότερα

1 UPUTSTVO ZA IZRADU GRAFIČKOG RADA IZ MEHANIKE II

1 UPUTSTVO ZA IZRADU GRAFIČKOG RADA IZ MEHANIKE II 1 UPUTSTVO ZA IZRADU GRAFIČKOG RADA IZ MEHANIKE II Zadatak: Klipni mehanizam se sastoji iz krivaje (ekscentarske poluge) OA dužine R, klipne poluge AB dužine =3R i klipa kompresora B (ukrsne glave). Krivaja

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 1 2 3 4 5 Σ jmbag smjer studija Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 7. 11. 2012. 1. (10 bodova) Neka je dano preslikavanje s : R 2 R 2 R, s (x, y) = (Ax y), pri čemu je A: R 2 R 2 linearan operator oblika

Διαβάστε περισσότερα

Zadaci iz trigonometrije za seminar

Zadaci iz trigonometrije za seminar Zadaci iz trigonometrije za seminar FON: 1. Vrednost izraza sin 1 cos 6 jednaka je: ; B) 1 ; V) 1 1 + 1 ; G) ; D). 16. Broj rexea jednaqine sin x cos x + cos x = sin x + sin x na intervalu π ), π je: ;

Διαβάστε περισσότερα

Antene. Srednja snaga EM zračenja se dobija na osnovu intenziteta fluksa Pointingovog vektora kroz sferu. Gustina snage EM zračenja:

Antene. Srednja snaga EM zračenja se dobija na osnovu intenziteta fluksa Pointingovog vektora kroz sferu. Gustina snage EM zračenja: Anene Transformacija EM alasa u elekrični signal i obrnuo Osnovne karakerisike anena su: dijagram zračenja, dobiak (Gain), radna učesanos, ulazna impedansa,, polarizacija, efikasnos, masa i veličina, opornos

Διαβάστε περισσότερα

Digitalni sistemi automatskog upravljanja

Digitalni sistemi automatskog upravljanja Digitalni sistemi automatskog upravljanja Upotreba digitalnih računara u ulozi kompenzatora i regulatora, u poslednje dve decenije naglo raste. To je posledica rasta njihovih performansi i pouzdanosti,

Διαβάστε περισσότερα

Inženjerska grafika geometrijskih oblika (5. predavanje, tema1)

Inženjerska grafika geometrijskih oblika (5. predavanje, tema1) Inženjerska grafika geometrijskih oblika (5. predavanje, tema1) Prva godina studija Mašinskog fakulteta u Nišu Predavač: Dr Predrag Rajković Mart 19, 2013 5. predavanje, tema 1 Simetrija (Symmetry) Simetrija

Διαβάστε περισσότερα

OSNOVI ELEKTRONIKE VEŽBA BROJ 2 DIODA I TRANZISTOR

OSNOVI ELEKTRONIKE VEŽBA BROJ 2 DIODA I TRANZISTOR ELEKTROTEHNIČKI FAKULTET U BEOGRADU KATEDRA ZA ELEKTRONIKU OSNOVI ELEKTRONIKE ODSEK ZA SOFTVERSKO INŽENJERSTVO LABORATORIJSKE VEŽBE VEŽBA BROJ 2 DIODA I TRANZISTOR 1. 2. IME I PREZIME BR. INDEKSA GRUPA

Διαβάστε περισσότερα

7 Algebarske jednadžbe

7 Algebarske jednadžbe 7 Algebarske jednadžbe 7.1 Nultočke polinoma Skup svih polinoma nad skupom kompleksnih brojeva označavamo sa C[x]. Definicija. Nultočka polinoma f C[x] je svaki kompleksni broj α takav da je f(α) = 0.

Διαβάστε περισσότερα

Glava 1. Realne funkcije realne promen ive. 1.1 Elementarne funkcije

Glava 1. Realne funkcije realne promen ive. 1.1 Elementarne funkcije Glava 1 Realne funkcije realne promen ive 1.1 Elementarne funkcije Neka su dati skupovi X i Y. Ukoliko svakom elementu skupa X po nekom pravilu pridruimo neki, potpuno odreeni, element skupa Y kaemo da

Διαβάστε περισσότερα

Stabilnost i kauzalnost sistema

Stabilnost i kauzalnost sistema OT3OS 06.2.207. Stabilnost i kaualnost sistema Da bi sistem bio stabilan oblast konvergencije mora obuhvatati jedinični krug Da bi sistem bio kaualan oblast konvergencije mora se nalaiti ivan kruga koji

Διαβάστε περισσότερα

Zadatak 2 Odrediti tačke grananja, Riemann-ovu površ, opisati sve grane funkcije f(z) = z 3 z 4 i objasniti prelazak sa jedne na drugu granu.

Zadatak 2 Odrediti tačke grananja, Riemann-ovu površ, opisati sve grane funkcije f(z) = z 3 z 4 i objasniti prelazak sa jedne na drugu granu. Kompleksna analiza Zadatak Odrediti tačke grananja, Riemann-ovu površ, opisati sve grane funkcije f(z) = z z 4 i objasniti prelazak sa jedne na drugu granu. Zadatak Odrediti tačke grananja, Riemann-ovu

Διαβάστε περισσότερα

Prvi pismeni zadatak iz Analize sa algebrom novembar Ispitati znak funkcije f(x) = tgx x x3. 2. Naći graničnu vrednost lim x a

Prvi pismeni zadatak iz Analize sa algebrom novembar Ispitati znak funkcije f(x) = tgx x x3. 2. Naći graničnu vrednost lim x a Testovi iz Analize sa algebrom 4 septembar - oktobar 009 Ponavljanje izvoda iz razreda (f(x) = x x ) Ispitivanje uslova Rolove teoreme Ispitivanje granične vrednosti f-je pomoću Lopitalovog pravila 4 Razvoj

Διαβάστε περισσότερα

S t r a n a 1. 1.Povezati jonsku jačinu rastvora: a) MgCl 2 b) Al 2 (SO 4 ) 3 sa njihovim molalitetima, m. za so tipa: M p X q. pa je jonska jačina:

S t r a n a 1. 1.Povezati jonsku jačinu rastvora: a) MgCl 2 b) Al 2 (SO 4 ) 3 sa njihovim molalitetima, m. za so tipa: M p X q. pa je jonska jačina: S t r a n a 1 1.Povezati jonsku jačinu rastvora: a MgCl b Al (SO 4 3 sa njihovim molalitetima, m za so tipa: M p X q pa je jonska jačina:. Izračunati mase; akno 3 bba(no 3 koje bi trebalo dodati, 0,110

Διαβάστε περισσότερα

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto Trigonometrija Adicijske formule Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto Razumijevanje postupka izrade složenijeg matematičkog problema iz osnova trigonometrije

Διαβάστε περισσότερα

Deljivost. 1. Ispitati kada izraz (n 2) 3 + n 3 + (n + 2) 3,n N nije deljiv sa 18.

Deljivost. 1. Ispitati kada izraz (n 2) 3 + n 3 + (n + 2) 3,n N nije deljiv sa 18. Deljivost 1. Ispitati kada izraz (n 2) 3 + n 3 + (n + 2) 3,n N nije deljiv sa 18. Rešenje: Nazovimo naš izraz sa I.Važi 18 I 2 I 9 I pa možemo da posmatramo deljivost I sa 2 i 9.Iz oblika u kom je dat

Διαβάστε περισσότερα

f n z n, (2) F (z) = pri čemu se pretpostavlja da red u (2) konvergira bar za jednu konačnu vrednost kompleksne promenljive Z(f n ) = F (z).

f n z n, (2) F (z) = pri čemu se pretpostavlja da red u (2) konvergira bar za jednu konačnu vrednost kompleksne promenljive Z(f n ) = F (z). Z-TRANSFORMACIJA Laplaceova transformacija je primer integralne transformacije koja se primenjuje na funkcije - originale. Ova transformacija se primenjuje u linearnim sistemima koji su opisani diferencijalnim

Διαβάστε περισσότερα

Kola u ustaljenom prostoperiodičnom režimu

Kola u ustaljenom prostoperiodičnom režimu Kola u ustalenom prostoperiodičnom režimu svi naponi i sve strue u kolu su prostoperiodične (sinusoidalne ili kosinusoidalne funkcie vremena sa istom kružnom učestanošću i u opštem slučau različitim fazama

Διαβάστε περισσότερα

STATIČKE KARAKTERISTIKE DIODA I TRANZISTORA

STATIČKE KARAKTERISTIKE DIODA I TRANZISTORA Katedra za elektroniku Elementi elektronike Laboratorijske vežbe Vežba br. 2 STATIČKE KARAKTERISTIKE DIODA I TRANZISTORA Datum: Vreme: Studenti: 1. grupa 2. grupa Dežurni: Ocena: Elementi elektronike -

Διαβάστε περισσότερα

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost Limes funkcije Neka je 0 [a, b] i f : D R, gdje je D = [a, b] ili D = [a, b] \ { 0 }. Kažemo da je es funkcije f u točki 0 jednak L i pišemo f ) = L, ako za

Διαβάστε περισσότερα

INTELIGENTNO UPRAVLJANJE

INTELIGENTNO UPRAVLJANJE INTELIGENTNO UPRAVLJANJE Fuzzy sistemi zaključivanja Vanr.prof. Dr. Lejla Banjanović-Mehmedović Mehmedović 1 Osnovni elementi fuzzy sistema zaključivanja Fazifikacija Baza znanja Baze podataka Baze pravila

Διαβάστε περισσότερα