Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: digital noise generation

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Electromagnetic disturbances elimination methods in microprocessor systems

Holiczer A.

Przegląd Elektrotechniczny

2012

R. 88, nr 9b

285-286

The paper deals with noise suppression methods in microprocessor systems. Two methods are presented: hardware (LC decoupling) and software (microcontroller digital clock sources management). Advantages and disadvantages of each method are presented. The tests are conducted on a real, battery operated mobile device with an AVR microcontroller onboard. Efficient noise suppression for proposed methods is proven.

Artykuł dotyczy metod tłumienia szumów w systemach mikroprocesorowych. Przedstawione zostały dwie metody: sprzętowa (odsprzęganie za pomocą elementów LC) oraz programowa (zarządzanie pracą wewnętrznych źródeł sygnałów zegarowych). Zostaną przedstawione zarówno zalety jak i wady poszczególnych rozwiązań. Przeprowadzone badania zostały oparte na rzeczywistym, zasilanym bateryjnie urządzeniu wyposażonym w mikrokontroler z rodziny AVR. Wykazano skuteczną ochronę przeciwzakłóceniową proponowanych metod.

Generowanie sygnałów stochastycznych o zadanych charakterystykach statystycznych w badaniach metod estymacji czasu opóźnienia

Hanus R., Szlachta A., Kowalczyk A.

Pomiary Automatyka Kontrola

2011

R. 57, nr 2

172-174

W artykule omówiono algorytmy modelowania wzajemnie opóźnionych stacjonarnych sygnałów stochastycznych o rozkładach normalnych i zadanych kształtach funkcji autokorelacji. Przedstawiono stanowisko laboratoryjne umożliwiające fizyczne generowanie takich przebiegów oraz analizę przetwarzanych sygnałów. Przedstawione modele sygnałów i stanowisko mogą znaleźć zastosowanie np. w badaniach statystycznych metod pomiaru opóźnienia oraz przyrządów pracujących w oparciu o te metody.

Random signals are an important topic in DSP. They are often required to test the performance of algorithms that must work with stochastic signals or in the presence of noise. The paper presents algorithms for modeling of mutual delayed stationary random signals with given statistical parameters: Gaussian (normal) probability density, typically form of autocorrelation function (ACF) and specified signal-to-noise ratio (SNR). The paper is divided into five sections. The first is a short introduction to the subject of the paper. Section 2 presents the typical model of random signals (Eq. 1) obtained from two sensors in measurement of time delay (e.f. in two-phase flow evaluation). In section 3 the discrete model algorithms of signal with normal probability density function and specified ACF are presented (Eq. 2-4, Tab. 1, Fig. 1). The models can be applied to simulation of both: useful stochastic signal and distortion. Section 4 describes a laboratory stand for generation of voltage random signals based on models described above, and for acquisition and analysis of real signals obtained from sensors (Fig. 2,3). The laboratory stand consists of two generators, digital oscill-oscope and PC with DAQ NI-6143 simultaneous sampling card, GPIB card, and software. The control application is described in LabVIEW environment. Section 5 summarizes the results and presents final remarks. The authors conclude that the models of signals and laboratory stand may be applied to evaluation of statistical method and systems for time delay measurements of stochastic signals.