Assignment 1 Solutions Complex Sinusoids
|
|
- Ἀκύλας Αλαφούζος
- 6 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Assignment Solutions Complex Sinusoids ECE 223 Signals and Systems II Version. Spring 26. Eigenfunctions of LTI systems. Which of the following signals are eigenfunctions of LTI systems? a. x[n] =cos( 2π n) No. 5 b. x[n] =5Yes. c. x(t) =e.3t cos(2πn) No. d. x(t) =e.3t Yes. e. x(t) =e.3t u(t) No. f. x(t) =e j.3t Yes. g. x[n] =e.3n u[n] No. h. x[n] =( ) n Yes. i. x(t) = sin(.3t) No. 2. Periodic Signals. Which of the following signals are periodic? For each of the periodic signals, solve for the fundamental period. a. x[n] =cos( 2π n) Yes, N =5. 5 b. x[n] =cos(π 8 n) Yes, N =3. 3 c. x[n] =cos(π 2 n) Yes, N = d. x(t) =e.3t cos(2πt) No. e. x(t) =e.3t No. f. x(t) =e.3t u(t) No. g. x(t) = cos(.3t)u(t) No.
2 h. x(t) =e j.3t Yes, T = 2π..3 i. x[n] =e.3n u[n] No. j. x[n] =e j.3n u[n] No. k. x[n] =e j.3n No. l. x[n] =e j.3πn Yes, N = 2. m. x(t) = sin(.3t) Yes, T = 2π..3 n. x[n] =cos(.3n) No. 3. Complex Sinusoids. Use Euler s identity to express each of the following signals as a sum of complex sinusoids. a. x[n] =3+2cos(.πn)+4sin(.2πn) x[n] =3+e j.πn +e j.πn 2je j.2πn +2je j.2πn. b. x(t) = cos(53t) + 4 cos(7t) x(t) =3+e j53t +e j53t +2e j7t +2e j7t. 4. LTI System Processing with Complex Sinusoids. Suppose the impulse response of a system is given by h(t) =e.3t u(t). a. What is the transfer function H(s) of this system? H(s) = s +.3 b. Plot the magnitude and phase response (Bode plot) of this system with MATLAB. Magnitude (db) 3 2 Phase (degrees) Frequency (rad/sec) 2
3 c. What steady-state output of this system when the input signal x(t) =e j2πt is applied? y(t) =e j2πt H(s) s=j2π =.53e j(2πt.58) d. What is the fundamental period of the input signal? T =ms. e. Plot the real and imaginary parts of the output signal with MATLAB..5 Real (unitless) Imaginary (unitless) Time (s) f. What is the steady-state output of this system when the input signal x(t) =3+2cos(53t) + 4 cos(7t) is applied? y(t) = 3H() + 2 H(j53) cos (53t + H(j53)) + 4 H(j7) cos (7t + H(j7)) =3+.38 cos (53t.552) +.37 cos (7t.56) g. Plot the output signal with MATLAB. 3
4 Input Output Time (s) h. Is the output signal a scaled version of the input signal, y(t) =αx(t)? Why or why not? No, because the input signal is not an eigenfunction (complex exponential or sinusoid). function [] = LTISystems() sys = tf(,[.3]); % Create a MATLAB representation of the system % Bode Plot omega = logspace(log(.3)-2,log(.3)+2); [magnitude,phase,omega] = bode(sys,omega); magnitude = squeeze(magnitude); phase = squeeze(phase); FigureSet(,5); subplot(2,,); h = loglog(omega,magnitude, r ); set(h, LineWidth,.5); xlim([ omega(end)]); ylim([.5*min(magnitude) 2*max(magnitude)]); ylabel( Magnitude (db) ); subplot(2,,2); h = semilogx(omega,phase, r ); set(h, LineWidth,.5); xlim([ omega(end)]); ylim([min(phase)- max(phase)+]); ylabel( Phase (degrees) ); xlabel( Frequency (rad/sec) ); AxisSet; print( LtiSystems-BodePlot, -depsc ); % Response to a Complex Sinusoid t = :.:.; omega = 2*pi; 4
5 x = exp(j*omega*t); H = /(+.3*j*omega); y = H*x; fprintf( Frequency:%5.3f rad/s Magnitude:%5.3f Angle:%5.3f\n,omega,abs(H),angle(H)); FigureSet(,5); subplot(2,,); h = plot(t,real(y)); set(h, LineWidth,.); xlim([t() t(end)]); ylim([min(real(y)) max(real(y))]); ylabel( Real (unitless) ); subplot(2,,2); h = plot(t,imag(y)); set(h, LineWidth,.); xlim([t() t(end)]); ylim([min(imag(y)) max(imag(y))]); ylabel( Imaginary (unitless) ); xlabel( Time (s) ); AxisSet; print( LtiSystems-ComplexSinusoidResponse, -depsc ); % Response to a Linear Combination of Real Sinusoids t = linspace(,5*2*pi/53,) ; % Include 5 periods of the lowest non-zero frequency omega = [ 53 7]; % Vector of frequencies amplitude = [3 2 4]; % Vector of amplitudes H =./(+j*omega); x = zeros(length(t),); y = zeros(length(t),); for c=:length(omega) HMagnitude = abs(h(c)); HPhase = angle(h(c)); x = x + amplitude(c) *cos(omega(c)*t ); y = y + amplitude(c)*hmagnitude*cos(omega(c)*t+hphase); fprintf( Output Frequency:%5.3f Amplitude:%5.3f Phase:%5.3f\n,omega(c),amplitude(c)*HMagnitude,HPhase); end FigureSet(,5); subplot(2,,); h = plot(t,x, b ); set(h, LineWidth,.); xlim([t() t(end)]); ylim([min(x) max(x)]); ylabel( Input ); subplot(2,,2); h = plot(t,y, b ); set(h, LineWidth,.); xlim([t() t(end)]); ylim([min(y) max(y)]); ylabel( Output ); xlabel( Time (s) ); AxisSet; print( LtiSystems-SinusoidsResponse, -depsc ); 5. Discrete-Time Harmonics. a. Plot the real and imaginary parts of e jk 2π 7 n for k =,,...,4. 5
6 Re. Im Re. Im Re. 2 Im Re. 3 Im Re. 4 Im Re. 5 Im Re. 6 Im Re. 7 Im Re. 8 Im Re. 9 Im Re. 5 5 Im. 5 5 Re. 5 5 Im. 5 5 Re Im Re Im Re Im b. Which harmonics are the same? k = {, 7, 4}, {, 8}, {2, 9}, {3, }, {4, }, {5, 2}, {6, 3} c. Repeat for e jk 2π 7 t for k =,,...,4 6
7 Re. Im Re. Im Re. 2 Im Re. 3 Im Re. 4 Im Re. 5 Im Re. 6 Im Re. 7 Im Re. 8 Im Re. 9 Im Re. 5 5 Im. 5 5 Re. 5 5 Im. 5 5 Re Im Re Im Re Im d. Which harmonics are the same? None. Continuous-time complex sinusoidal harmonics are all distinct from one another. function [] = ComplexSinusoidHarmonics N = 7; % Fundamental period 7
8 K = 4; % Highest harmonic n = -2*N:2*N; FigureSet(,7,9); for c=:k x = exp(j*c*2*pi/n*n); hold on; subplot(k+,2,2*c+); h = stem(n,real(x)); set(h, Marker,. ); xlim([n()-.5 n(end)+.5]); ylim([-.5.5]); ylabel(sprintf( Re. %d,c)); subplot(k+,2,2*c+2); h = stem(n,imag(x)); set(h, Marker,. ); xlim([n()-.5 n(end)+.5]); ylim([-.5.5]); ylabel(sprintf( Im. %d,c)); end hold off; AxisSet(6); print( ComplexSinusoidHarmonics-DiscreteTime, -depsc ); t = linspace(-2*n,2*n,); FigureSet(2,7,9); for c=:k x = exp(j*c*2*pi/n*t); hold on; subplot(k+,2,2*c+); plot(t,real(x)); xlim([t() t(end)]); ylim([-.5.5]); ylabel(sprintf( Re. %d,c)); subplot(k+,2,2*c+2); plot(t,imag(x)); xlim([t() t(end)]); ylim([-.5.5]); ylabel(sprintf( Im. %d,c)); end hold off; AxisSet(6); print( ComplexSinusoidHarmonics-ContinuousTime, -depsc ); 8
ECE 308 SIGNALS AND SYSTEMS FALL 2017 Answers to selected problems on prior years examinations
ECE 308 SIGNALS AND SYSTEMS FALL 07 Answers to selected problems on prior years examinations Answers to problems on Midterm Examination #, Spring 009. x(t) = r(t + ) r(t ) u(t ) r(t ) + r(t 3) + u(t +
Πανεπιστήµιο Κύπρου Πολυτεχνική Σχολή
Πανεπιστήµιο Κύπρου Πολυτεχνική Σχολή Τµήµα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών ΗΜΥ 220: ΣΗΜΑΤΑ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Ι Ακαδηµαϊκό έτος 2011-12 Εαρινό Εξάµηνο Ενδιάµεση Εξέταση 1 Παρασκευή 17 Φεβρουαρίου
ΗΜΥ 220: ΣΗΜΑΤΑ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Ι Ακαδημαϊκό έτος Εαρινό Εξάμηνο Κατ οίκον εργασία αρ. 2
ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΗΜΥ 220: ΣΗΜΑΤΑ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Ι Ακαδημαϊκό έτος 2007-08 -- Εαρινό Εξάμηνο Κατ οίκον εργασία αρ. 2 Ημερομηνία Παραδόσεως: Παρασκευή
University of Illinois at Urbana-Champaign ECE 310: Digital Signal Processing
University of Illinois at Urbana-Champaign ECE : Digital Signal Processing Chandra Radhakrishnan PROBLEM SET : SOLUTIONS Peter Kairouz Problem Solution:. ( 5 ) + (5 6 ) + ( ) cos(5 ) + 5cos( 6 ) + cos(
Sampling Basics (1B) Young Won Lim 9/21/13
Sampling Basics (1B) Copyright (c) 2009-2013 Young W. Lim. Permission is granted to copy, distribute and/or modify this document under the terms of the GNU Free Documentation License, Version 1.2 or any
Spectrum Representation (5A) Young Won Lim 11/3/16
Spectrum (5A) Copyright (c) 2009-2016 Young W. Lim. Permission is granted to copy, distribute and/or modify this document under the terms of the GNU Free Documentation License, Version 1.2 or any later
Main source: "Discrete-time systems and computer control" by Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 4 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1
Main source: "Discrete-time systems and computer control" by Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 4 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1 A Brief History of Sampling Research 1915 - Edmund Taylor Whittaker (1873-1956) devised a
Second Order RLC Filters
ECEN 60 Circuits/Electronics Spring 007-0-07 P. Mathys Second Order RLC Filters RLC Lowpass Filter A passive RLC lowpass filter (LPF) circuit is shown in the following schematic. R L C v O (t) Using phasor
Ψηφιακή Επεξεργασία Φωνής
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Επεξεργασία Φωνής Ενότητα 1η: Ψηφιακή Επεξεργασία Σήματος Στυλιανού Ιωάννης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών CS578- Speech Signal Processing Lecture 1: Discrete-Time
CT Correlation (2B) Young Won Lim 8/15/14
CT Correlation (2B) 8/5/4 Copyright (c) 2-24 Young W. Lim. Permission is granted to copy, distribute and/or modify this document under the terms of the GNU Free Documentation License, Version.2 or any
LTI Systems (1A) Young Won Lim 3/21/15
LTI Systems (1A) Copyright (c) 214 Young W. Lim. Permission is granted to copy, distribute and/or modify this document under the terms of the GNU Free Documentation License, Version 1.2 or any later version
Chapter 6: Systems of Linear Differential. be continuous functions on the interval
Chapter 6: Systems of Linear Differential Equations Let a (t), a 2 (t),..., a nn (t), b (t), b 2 (t),..., b n (t) be continuous functions on the interval I. The system of n first-order differential equations
ME 374, System Dynamics Analysis and Design Homework 9: Solution (June 9, 2008) by Jason Frye
ME 374, System Dynamics Analysis and Design Homewk 9: Solution June 9, 8 by Jason Frye Problem a he frequency response function G and the impulse response function ht are Fourier transfm pairs herefe,
Section 8.3 Trigonometric Equations
99 Section 8. Trigonometric Equations Objective 1: Solve Equations Involving One Trigonometric Function. In this section and the next, we will exple how to solving equations involving trigonometric functions.
0 Τα ηλεκτρικά κυκλώματα ως συστήματα Παράδειγμα Ηλεκτρ. Συστήματος πρώτης τάξης: κύκλωμα «RC» με Εξοδο
L. DRITSAS 2008/2009 0 Τα ηλεκτρικά κυκλώματα ως συστήματα...2 1 Παράδειγμα Ηλεκτρ. Συστήματος πρώτης τάξης: κύκλωμα «RC» με Εξοδο στον πυκνωτή (=Low Pass Filter - LPF)...4... Καταστατικές Εξισώσεις «RC»...4...
ΔΙΑΚΡΙΤΟΣ ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΣ FOURIER - Discrete Fourier Transform - DFT -
ΔΙΑΚΡΙΤΟΣ ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΣ FOURIER - Discrete Fourier Transform - DFT - Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΣΗΜΑΤΑ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΙΙ (22Y603) ΕΝΟΤΗΤΑ 4 ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1 Διαφορετικοί Τύποι Μετασχηµατισµού Fourier Α. ΣΚΟΔΡΑΣ
ΣΗΜΑΤΑ ΔΙΑΚΡΙΤΟΥ ΧΡΟΝΟΥ
ΣΗΜΑΤΑ ΔΙΑΚΡΙΤΟΥ ΧΡΟΝΟΥ y t x Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΣΗΜΑΤΑ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΙΙ (22Y603) ΕΝΟΤΗΤΑ 1 ΔΙΑΛΕΞΗ 2 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1 ΤΥΠΟΙ ΣΗΜΑΤΩΝ Analog: Continuous Time & Continuous Amplitude Sampled: Discrete Time & Continuous
Chapter 6: Systems of Linear Differential. be continuous functions on the interval
Chapter 6: Systems of Linear Differential Equations Let a (t), a 2 (t),..., a nn (t), b (t), b 2 (t),..., b n (t) be continuous functions on the interval I. The system of n first-order differential equations
Practice Exam 2. Conceptual Questions. 1. State a Basic identity and then verify it. (a) Identity: Solution: One identity is csc(θ) = 1
Conceptual Questions. State a Basic identity and then verify it. a) Identity: Solution: One identity is cscθ) = sinθ) Practice Exam b) Verification: Solution: Given the point of intersection x, y) of the
Homework 8 Model Solution Section
MATH 004 Homework Solution Homework 8 Model Solution Section 14.5 14.6. 14.5. Use the Chain Rule to find dz where z cosx + 4y), x 5t 4, y 1 t. dz dx + dy y sinx + 4y)0t + 4) sinx + 4y) 1t ) 0t + 4t ) sinx
Example Sheet 3 Solutions
Example Sheet 3 Solutions. i Regular Sturm-Liouville. ii Singular Sturm-Liouville mixed boundary conditions. iii Not Sturm-Liouville ODE is not in Sturm-Liouville form. iv Regular Sturm-Liouville note
1.8 Paul Mother Wavelet Real Part Imaginary Part Magnitude.6.4 Amplitude.2.2.4.6.8 1 8 6 4 2 2 4 6 8 1 t .8.6 Real Part of Three Scaled Wavelets a = 1 a = 5 a = 1 1.2 1 Imaginary Part of Three Scaled Wavelets
Probability and Random Processes (Part II)
Probability and Random Processes (Part II) 1. If the variance σ x of d(n) = x(n) x(n 1) is one-tenth the variance σ x of a stationary zero-mean discrete-time signal x(n), then the normalized autocorrelation
Fourier Series. MATH 211, Calculus II. J. Robert Buchanan. Spring Department of Mathematics
Fourier Series MATH 211, Calculus II J. Robert Buchanan Department of Mathematics Spring 2018 Introduction Not all functions can be represented by Taylor series. f (k) (c) A Taylor series f (x) = (x c)
Problem Set 9 Solutions. θ + 1. θ 2 + cotθ ( ) sinθ e iφ is an eigenfunction of the ˆ L 2 operator. / θ 2. φ 2. sin 2 θ φ 2. ( ) = e iφ. = e iφ cosθ.
Chemistry 362 Dr Jean M Standard Problem Set 9 Solutions The ˆ L 2 operator is defined as Verify that the angular wavefunction Y θ,φ) Also verify that the eigenvalue is given by 2! 2 & L ˆ 2! 2 2 θ 2 +
3 Frequency Domain Representation of Continuous Signals and Systems
3 Frequency Domain Represenaion of Coninuous Signals and Sysems 3. Fourier Series Represenaion of Periodic Signals............. 2 3.. Exponenial Fourier Series.................... 2 3..2 Discree Fourier
Digital Signal Octave Codes (0B)
Digital Signal Aliasing and Folding Frequencies Copyright (c) 2009-2017 Young W. Lim. Permission is granted to copy, distribute and/or modify this document under the terms of the GNU Free Documentation
ΑΠΟΚΡΙΣΗ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΣΤΟ ΠΕΔΙΟ ΤΟΥ ΧΡΟΝΟΥ ΚΑΙ ΤΩΝ ΣΥΧΝΟΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΚΡΙΣΗ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΣΤΟ ΠΕΔΙΟ ΤΟΥ ΧΡΟΝΟΥ ΚΑΙ ΤΩΝ ΣΥΧΝΟΤΗΤΩΝ ΣΚΟΠΟΣ ΤΗΣ ΑΣΚΗΣΗΣ Σημαντική πληροφορία για τη συμπεριφορά και την ευστάθεια ενός γραμμικού συστήματος, παίρνεται, μελετώντας την απόκρισή του
CHAPTER 25 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS
CHAPTER 5 SOLVING EQUATIONS BY ITERATIVE METHODS EXERCISE 104 Page 8 1. Find the positive root of the equation x + 3x 5 = 0, correct to 3 significant figures, using the method of bisection. Let f(x) =
Linear Time Invariant Systems. Ay 1 (t)+by 2 (t) s=a+jb complex exponentials
Linear Time Invariant Systems x(t) Linear Time Invariant System y(t) Linearity input output Ax (t)+bx (t) Ay (t)+by (t) scaling & superposition Time invariance x(t-τ) y(t-τ) Characteristic Functions e
Επεξερασία εικόνας. Μιχάλης ρακόπουλος. Υπολογιστική Επιστήµη & Τεχνολογία, #09
Επεξερασία εικόνας Μιχάλης ρακόπουλος Υπολογιστική Επιστήµη & Τεχνολογία, #9 Επεξεργασία ήχου Βασικό ανάγνωσµα: Οι ενότητες 3. και 3.2 από το ϐιβλίο των Van Loan και Fan. Επεξεργασία ήχου Μ. ρακόπουλος
Numerical Analysis FMN011
Numerical Analysis FMN011 Carmen Arévalo Lund University carmen@maths.lth.se Lecture 12 Periodic data A function g has period P if g(x + P ) = g(x) Model: Trigonometric polynomial of order M T M (x) =
Απόκριση σε Μοναδιαία Ωστική Δύναμη (Unit Impulse) Απόκριση σε Δυνάμεις Αυθαίρετα Μεταβαλλόμενες με το Χρόνο. Απόστολος Σ.
Απόκριση σε Δυνάμεις Αυθαίρετα Μεταβαλλόμενες με το Χρόνο The time integral of a force is referred to as impulse, is determined by and is obtained from: Newton s 2 nd Law of motion states that the action
6.003: Signals and Systems. Modulation
6.003: Signals and Systems Modulation May 6, 200 Communications Systems Signals are not always well matched to the media through which we wish to transmit them. signal audio video internet applications
Outline Analog Communications. Lecture 05 Angle Modulation. Instantaneous Frequency and Frequency Deviation. Angle Modulation. Pierluigi SALVO ROSSI
Outline Analog Communications Lecture 05 Angle Modulation 1 PM and FM Pierluigi SALVO ROSSI Department of Industrial and Information Engineering Second University of Naples Via Roma 9, 81031 Aversa (CE),
10.7 Performance of Second-Order System (Unit Step Response)
Lecture Notes on Control Systems/D. Ghose/0 57 0.7 Performance of Second-Order System (Unit Step Response) Consider the second order system a ÿ + a ẏ + a 0 y = b 0 r So, Y (s) R(s) = b 0 a s + a s + a
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2. Περιγραφή της Κίνησης. 2.1 Κίνηση στο Επίπεδο
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2 Περιγραφή της Κίνησης Στο κεφάλαιο αυτό θα δείξουμε πώς να προγραμματίσουμε απλές εξισώσεις τροχιάς ενός σωματιδίου και πώς να κάνουμε βασική ανάλυση των αριθμητικών αποτελεσμάτων. Χρησιμοποιούμε
Εισαγωγή στην αναπαράσταση και επεξεργασία σημάτων συνεχούς και διακριτού χρόνου με Matlab
Εισαγωγή στην αναπαράσταση και επεξεργασία σημάτων συνεχούς και διακριτού χρόνου με Matlab Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Κολοβού Αθανασία, ΕΔΙΠ. Σήματα συνεχούς χρόνου Τα σήματα ταξινομούνται
Lecture 12 Modulation and Sampling
EE 2 spring 2-22 Handou #25 Lecure 2 Modulaion and Sampling The Fourier ransform of he produc of wo signals Modulaion of a signal wih a sinusoid Sampling wih an impulse rain The sampling heorem 2 Convoluion
Differential equations
Differential equations Differential equations: An equation inoling one dependent ariable and its deriaties w. r. t one or more independent ariables is called a differential equation. Order of differential
Σήματα και Συστήματα ΙΙ
Σήματα και Συστήματα ΙΙ Ενότητα 3: Διακριτός και Ταχύς Μετασχηματισμός Fourier (DTF & FFT) Α. Ν. Σκόδρας Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστών Επιμέλεια: Αθανάσιος Ν. Σκόδρας, Καθηγητής
Review Test 3. MULTIPLE CHOICE. Choose the one alternative that best completes the statement or answers the question.
Review Test MULTIPLE CHOICE. Choose the one alternative that best completes the statement or answers the question. Find the exact value of the expression. 1) sin - 11π 1 1) + - + - - ) sin 11π 1 ) ( -
Συστήματα Αυτομάτου Ελέγχου
/8/05 Συστήματα Αυτομάτου Ελέγχου Προσομοίωση Συστημάτων Χρήση της εργαλειοθήκης του Matlab Control Systems Toolbox Διδάσκοντες : Αν Καθηγήτρια Ο. Κοσμίδου Καθηγητής Ι. Μπούταλης Εργαστήριο Σ.Α.Ε. Δ.Π.Θ.
Δυναμική Μηχανών I. Διάλεξη 10. Χειμερινό Εξάμηνο 2013 Τμήμα Μηχανολόγων Μηχ., ΕΜΠ
Δυναμική Μηχανών I Διάλεξη 10 Χειμερινό Εξάμηνο 2013 Τμήμα Μηχανολόγων Μηχ., ΕΜΠ 1 Περιεχόμενα Προσομοίωση απόκρισης συστήματος στο MATLAB μέσω της συνάρτησης ode45 (Runge-Kutta) Προσομοίωση απόκρισης
= 0.927rad, t = 1.16ms
P 9. [a] ω = 2πf = 800rad/s, f = ω 2π = 27.32Hz [b] T = /f = 7.85ms [c] I m = 25mA [d] i(0) = 25cos(36.87 ) = 00mA [e] φ = 36.87 ; φ = 36.87 (2π) = 0.6435 rad 360 [f] i = 0 when 800t + 36.87 = 90. Now
Matrices and Determinants
Matrices and Determinants SUBJECTIVE PROBLEMS: Q 1. For what value of k do the following system of equations possess a non-trivial (i.e., not all zero) solution over the set of rationals Q? x + ky + 3z
Αθανάσιος Σκόδρας /
Αθανάσιος Σκόδρας 2610 99 61 67 / 2610 9 97 2 97 skodras@upatras.gr http://www.ece.upatras.gr/gr/personnel/faculty.html?id=672 Ώρες Γραφείου: Τετάρτη Πέµπτη Παρασκευή 11:00-12:00 Γραφείο: 1 ος όροφος Τομέας
The challenges of non-stable predicates
The challenges of non-stable predicates Consider a non-stable predicate Φ encoding, say, a safety property. We want to determine whether Φ holds for our program. The challenges of non-stable predicates
PARTIAL NOTES for 6.1 Trigonometric Identities
PARTIAL NOTES for 6.1 Trigonometric Identities tanθ = sinθ cosθ cotθ = cosθ sinθ BASIC IDENTITIES cscθ = 1 sinθ secθ = 1 cosθ cotθ = 1 tanθ PYTHAGOREAN IDENTITIES sin θ + cos θ =1 tan θ +1= sec θ 1 + cot
CHAPTER 101 FOURIER SERIES FOR PERIODIC FUNCTIONS OF PERIOD
CHAPTER FOURIER SERIES FOR PERIODIC FUNCTIONS OF PERIOD EXERCISE 36 Page 66. Determine the Fourier series for the periodic function: f(x), when x +, when x which is periodic outside this rge of period.
DESIGN OF MACHINERY SOLUTION MANUAL h in h 4 0.
DESIGN OF MACHINERY SOLUTION MANUAL -7-1! PROBLEM -7 Statement: Design a double-dwell cam to move a follower from to 25 6, dwell for 12, fall 25 and dwell for the remader The total cycle must take 4 sec
DERIVATION OF MILES EQUATION FOR AN APPLIED FORCE Revision C
DERIVATION OF MILES EQUATION FOR AN APPLIED FORCE Revision C By Tom Irvine Email: tomirvine@aol.com August 6, 8 Introduction The obective is to derive a Miles equation which gives the overall response
Ηλεκτρονικοί Υπολογιστές IV
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ηλεκτρονικοί Υπολογιστές IV Εισαγωγή στα δυναμικά συστήματα Διδάσκων: Επίκουρος Καθηγητής Αθανάσιος Σταυρακούδης Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό
Chapter 6 BLM Answers
Chapter 6 BLM Answers BLM 6 Chapter 6 Prerequisite Skills. a) i) II ii) IV iii) III i) 5 ii) 7 iii) 7. a) 0, c) 88.,.6, 59.6 d). a) 5 + 60 n; 7 + n, c). rad + n rad; 7 9,. a) 5 6 c) 69. d) 0.88 5. a) negative
ME 365: SYSTEMS, MEASUREMENTS, AND CONTROL (SMAC) I
ME 365: SYSTEMS, MEASUREMENTS, AND CONTROL SMAC) I Dynamicresponseof 2 nd ordersystem Prof.SongZhangMEG088) Solutions to ODEs Forann@thorderLTIsystem a n yn) + a n 1 y n 1) ++ a 1 "y + a 0 y = b m u m)
Fundamentals of Signals, Systems and Filtering
Fundamentals of Signals, Systems and Filtering Brett Ninness c 2000-2005, Brett Ninness, School of Electrical Engineering and Computer Science The University of Newcastle, Australia. 2 c Brett Ninness
Δυναμική Μηχανών I. Αριθμητική Επίλυση Δυναμικών Συστημάτων στο Περιβάλλον MATLAB και Simulink
Δυναμική Μηχανών I 5 6 Αριθμητική Επίλυση Δυναμικών Συστημάτων στο Περιβάλλον MATLAB και Simulink 2015 Δημήτριος Τζεράνης, Ph.D Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών Ε.Μ.Π. tzeranis@gmail.com Απαγορεύεται οποιαδήποτε
Reminders: linear functions
Reminders: linear functions Let U and V be vector spaces over the same field F. Definition A function f : U V is linear if for every u 1, u 2 U, f (u 1 + u 2 ) = f (u 1 ) + f (u 2 ), and for every u U
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα ΣΗΜΑΤΑ & ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα ΣΗΜΑΤΑ & ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Ενότητα 1, Μέρος 2ο: ΠΕΡΙ ΣΗΜΑΤΩΝ Aναστασία Βελώνη Τμήμα Η.Υ.Σ Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών HY-5: Εφαρµοσµένα Μαθηµατικά για Μηχανικούς Εαρινό Εξάµηνο 7-8 ιδάσκοντες : Γ. Στυλιανού, Γ. Καφεντζής Πέµπτη Σειρά Ασκήσεων - Bonus Ασκήσεις Ηµεροµηνία
Παρουσίαση 5 η : Εισαγωγή στα σήματα
Εφαρμογές Ανάλυσης Σήματος στη Γεωδαισία Παρουσίαση 5 η : Εισαγωγή στα σήματα Βασίλειος Δ. Ανδριτσάνος Αναπληρωτής Καθηγητής Τμήμα Πολιτικών Μηχανικών ΤΕ και Μηχανικών Τοπογραφίας και Γεωπληροφορικής ΤΕ
Partial Differential Equations in Biology The boundary element method. March 26, 2013
The boundary element method March 26, 203 Introduction and notation The problem: u = f in D R d u = ϕ in Γ D u n = g on Γ N, where D = Γ D Γ N, Γ D Γ N = (possibly, Γ D = [Neumann problem] or Γ N = [Dirichlet
ECE Spring Prof. David R. Jackson ECE Dept. Notes 2
ECE 634 Spring 6 Prof. David R. Jackson ECE Dept. Notes Fields in a Source-Free Region Example: Radiation from an aperture y PEC E t x Aperture Assume the following choice of vector potentials: A F = =
x j (t) = e λ jt v j, 1 j n
9.5: Fundamental Sets of Eigenvector Solutions Homogenous system: x 8 5 10 = Ax, A : n n Ex.: A = Characteristic Polynomial: (degree n) p(λ) = det(a λi) Def.: The multiplicity of a root λ i of p(λ) is
Oscillatory Gap Damping
Oscillatory Gap Damping Find the damping due to the linear motion of a viscous gas in in a gap with an oscillating size: ) Find the motion in a gap due to an oscillating external force; ) Recast the solution
Fourier Series. Fourier Series
ECE 37 Z. Aliyazicioglu Elecrical & Compuer Egieerig Dep. Cal Poly Pomoa Periodic sigal is a fucio ha repeas iself every secods. x() x( ± ) : period of a fucio, : ieger,,3, x() 3 x() x() Periodic sigal
Lifting Entry (continued)
ifting Entry (continued) Basic planar dynamics of motion, again Yet another equilibrium glide Hypersonic phugoid motion Planar state equations MARYAN 1 01 avid. Akin - All rights reserved http://spacecraft.ssl.umd.edu
Concrete Mathematics Exercises from 30 September 2016
Concrete Mathematics Exercises from 30 September 2016 Silvio Capobianco Exercise 1.7 Let H(n) = J(n + 1) J(n). Equation (1.8) tells us that H(2n) = 2, and H(2n+1) = J(2n+2) J(2n+1) = (2J(n+1) 1) (2J(n)+1)
Ψηφιακή Επεξεργασία Φωνής
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Επεξεργασία Φωνής Διάλεξη: Προσαρμόσιμο Αρμονικό Μοντέλο Παρουσίαση: Gilles Degottex Στυλιανού Ιωάννης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών A Full-Band Adaptive Harmonic
2 Composition. Invertible Mappings
Arkansas Tech University MATH 4033: Elementary Modern Algebra Dr. Marcel B. Finan Composition. Invertible Mappings In this section we discuss two procedures for creating new mappings from old ones, namely,
Matrices and vectors. Matrix and vector. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = b 1 b 2. b m. R m n, b = = ( a ij. a m1 a m2 a mn. def
Matrices and vectors Matrix and vector a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = a m1 a m2 a mn def = ( a ij ) R m n, b = b 1 b 2 b m Rm Matrix and vectors in linear equations: example E 1 : x 1 + x 2 + 3x 4 =
Homework 3 Solutions
Homework 3 Solutions Igor Yanovsky (Math 151A TA) Problem 1: Compute the absolute error and relative error in approximations of p by p. (Use calculator!) a) p π, p 22/7; b) p π, p 3.141. Solution: For
Phys460.nb Solution for the t-dependent Schrodinger s equation How did we find the solution? (not required)
Phys460.nb 81 ψ n (t) is still the (same) eigenstate of H But for tdependent H. The answer is NO. 5.5.5. Solution for the tdependent Schrodinger s equation If we assume that at time t 0, the electron starts
LCs 2 + RCs + 1. s 1,2 = RC ± R 2 C 2 4LC 2LC. (s 2)(s 3) = A. = 4 s 3 s=2 s + 2 B = (s 2)(s 3) (s 3) s=3. = s + 2. x(t) = 4e 2t u(t) + 5e 3t u(t) (2)
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών HY-5: Εφαρµοσµένα Μαθηµατικά για Μηχανικούς Εαρινό Εξάµηνο 06-7 ιδάσκοντες : Γ. Στυλιανού, Γ. Καφεντζής Λύσεις Εβδοµης Σειράς Ασκήσεων Ηµεροµηνία Ανάθεσης
Ανάλυση Συστηµάτων Αυτοµάτου Ελέγχου: ιαγράµµατα Nyquist & Nichols
ΚΕΣ : Αυτόµατος Έλεγχος ΚΕΣ Αυτόµατος Έλεγχος Ανάλυση Συστηµάτων Αυτοµάτου Ελέγχου: ιαγράµµατα Nyquist & Nichols 6 Nicolas Tsapatsoulis ΚΕΣ : Αυτόµατος Έλεγχος Βιβλιογραφία Ενότητας Παρασκευόπουλος [4]:
Eight Examples of Linear and Nonlinear Least Squares
Eight Examples of Linear and Nonlinear Least Squares CEE 699.4, ME 99.4 Sstem Identification Fall, 21 c Henri P. Gavin, September 2, 21 1 Not polnomial, but linear in parameters. ŷ(t i ; a) = a 1 sin(t
Problem 7.19 Ignoring reflection at the air soil boundary, if the amplitude of a 3-GHz incident wave is 10 V/m at the surface of a wet soil medium, at what depth will it be down to 1 mv/m? Wet soil is
BandPass (4A) Young Won Lim 1/11/14
BandPass (4A) Copyright (c) 22 Young W. Lim. Permission is granted to copy, distribute and/or modify this document under the terms of the GNU Free Documentation License, Version.2 or any later version
M files RCL Κυκλώματα
M files RCL Κυκλώματα Στο MATLAB γράφουμε τις δικές μας εντολές και προγράμματα μέσω αρχείων που καλούνται m-files. Έχουν το επίθεμα.m π.χ compute.m Υπάρχουν δύο είδη m-files: τα αρχεία script (script
ITU-R BT ITU-R BT ( ) ITU-T J.61 (
ITU-R BT.439- ITU-R BT.439- (26-2). ( ( ( ITU-T J.6 ( ITU-T J.6 ( ( 2 2 2 3 ITU-R BT.439-2 4 3 4 K : 5. ITU-R BT.24 :. ITU-T J.6. : T u ( ) () (S + L = M) :A :B :C : D :E :F :G :H :J :K :L :M :S :Tsy :Tlb
Inverse trigonometric functions & General Solution of Trigonometric Equations. ------------------ ----------------------------- -----------------
Inverse trigonometric functions & General Solution of Trigonometric Equations. 1. Sin ( ) = a) b) c) d) Ans b. Solution : Method 1. Ans a: 17 > 1 a) is rejected. w.k.t Sin ( sin ) = d is rejected. If sin
Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude
Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude Jan Behrens 2012-12-31 In this paper we shall provide a method to approximate distances between two points on earth
Lecture 2: Dirac notation and a review of linear algebra Read Sakurai chapter 1, Baym chatper 3
Lecture 2: Dirac notation and a review of linear algebra Read Sakurai chapter 1, Baym chatper 3 1 State vector space and the dual space Space of wavefunctions The space of wavefunctions is the set of all
If we restrict the domain of y = sin x to [ π, π ], the restrict function. y = sin x, π 2 x π 2
Chapter 3. Analytic Trigonometry 3.1 The inverse sine, cosine, and tangent functions 1. Review: Inverse function (1) f 1 (f(x)) = x for every x in the domain of f and f(f 1 (x)) = x for every x in the
ΗΜΥ 100 Εισαγωγή στην Τεχνολογία ιάλεξη 17
ΗΜΥ 100 Εισαγωγή στην Τεχνολογία ιάλεξη 17 10 Νοεµβρίου, 2006 Γεώργιος Έλληνας Επίκουρος Καθηγητής ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΑ ΘΕΜΑΤΑ
Προσομoίωση Απόκρισης Συστήματος στο MATLAB
Δυναμική Μηχανών Ι Διδάσκων: Αντωνιάδης Ιωάννης Προσομoίωση Απόκρισης Συστήματος στο MATLAB Άδεια Χρήσης Το παρόν υλικό βασίζεται στην παρουσίαση Προσομoίωση Απόκρισης Συστήματος στο MATLAB του καθ. Ιωάννη
ΗΜΥ 100 Εισαγωγή στην Τεχνολογία ιάλεξη 14
ΗΜΥ 100 Εισαγωγή στην Τεχνολογία ιάλεξη 14 20 Οκτωβρίου, 2005 Ηλίας Κυριακίδης Λέκτορας ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ 2005Ηλίας Κυριακίδης,
ιασυνδέσεις Συστηµάτων µε το Πρόγραµµα MATLAB
1 η Εργαστηριακή Άσκηση ιασυνδέσεις Συστηµάτων µε το Πρόγραµµα MATLAB 1. Να υλοποιηθούν στο MATLAB οι ακόλουθες συνδέσεις συστηµάτων Βαλβίδα ρύθµισης ροής καυσίµου 1 s Όχηµα και Μηχανή 10 H() s = + ut
ΘΕΩΡΙΑ ΣΗΜΑΤΩΝ & ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ. Γεράσιµος Ποταµιάνος. Αναπλ. Καθηγητής, Τµήµα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας
ΘΕΩΡΙΑ ΣΗΜΑΤΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ Γεράσιµος Ποταµιάνος Αναπλ. Καθηγητής, Τµήµα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας http://www.inf.uth.gr/~gpotamianos ΘΕΩΡΙΑ ΣΗΜΑΤΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ
Math221: HW# 1 solutions
Math: HW# solutions Andy Royston October, 5 7.5.7, 3 rd Ed. We have a n = b n = a = fxdx = xdx =, x cos nxdx = x sin nx n sin nxdx n = cos nx n = n n, x sin nxdx = x cos nx n + cos nxdx n cos n = + sin
Srednicki Chapter 55
Srednicki Chapter 55 QFT Problems & Solutions A. George August 3, 03 Srednicki 55.. Use equations 55.3-55.0 and A i, A j ] = Π i, Π j ] = 0 (at equal times) to verify equations 55.-55.3. This is our third
If we restrict the domain of y = sin x to [ π 2, π 2
Chapter 3. Analytic Trigonometry 3.1 The inverse sine, cosine, and tangent functions 1. Review: Inverse function (1) f 1 (f(x)) = x for every x in the domain of f and f(f 1 (x)) = x for every x in the
The Simply Typed Lambda Calculus
Type Inference Instead of writing type annotations, can we use an algorithm to infer what the type annotations should be? That depends on the type system. For simple type systems the answer is yes, and
2. Laser Specifications 2 1 Specifications IK4301R D IK4401R D IK4601R E IK4101R F. Linear Linear Linear Linear
2. Laser Specifications 2 1 Specifications IK4301R D IK4401R D IK4601R E IK4101R F 441.6 441.6 441.6 441.6 30 50 70 100 TEM00 TEM00 TEM00 TEM00 BEAM DIAMETER ( 1/e2) 1.1 1.1 1.2 1.2 0.5 0.5 0.5 0.4 RATIO
ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΣ FOURIER ΚΑΙ ΣΥΝΕΛΙΞΗ ΣΤΟ ΠΕ ΙΟ ΤΗΣ ΣΥΧΝΟΤΗΤΑΣ
ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΣ FOURIER ΚΑΙ ΣΥΝΕΛΙΞΗ ΣΤΟ ΠΕ ΙΟ ΤΗΣ ΣΥΧΝΟΤΗΤΑΣ Στην εργαστηριακή άσκηση 4 µελετήσαµε τη σχέση εισόδου εξόδου ενός γραµµικού χρονικά αµετάβλητου (ΓΧΑ) συστήµατος, που, στο πεδίο του χρόνου
Forced Pendulum Numerical approach
Numerical approach UiO April 8, 2014 Physical problem and equation We have a pendulum of length l, with mass m. The pendulum is subject to gravitation as well as both a forcing and linear resistance force.
Solutions to Exercise Sheet 5
Solutions to Eercise Sheet 5 jacques@ucsd.edu. Let X and Y be random variables with joint pdf f(, y) = 3y( + y) where and y. Determine each of the following probabilities. Solutions. a. P (X ). b. P (X
Monolithic Crystal Filters (M.C.F.)
Monolithic Crystal Filters (M.C.F.) MCF (MONOLITHIC CRYSTAL FILTER) features high quality quartz resonators such as sharp cutoff characteristics, low loss, good inter-modulation and high stability over
What happens when two or more waves overlap in a certain region of space at the same time?
Wave Superposition What happens when two or more waves overlap in a certain region of space at the same time? To find the resulting wave according to the principle of superposition we should sum the fields
Σήματα και Συστήματα στο Πεδίο της Συχνότητας
Σήματα και Συστήματα στο Πεδίο της Συχνότητας Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΣΗΜΑΤΑ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Ι (22Y411) ΕΝΟΤΗΤΑ 3 ΔΙΑΛΕΞΗ 1 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1 Ανάλυση & Σύνθεση Συχνοτήτων Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΣΗΜΑΤΑ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Ι (22Y411) ΕΝΟΤΗΤΑ