Sinyalİşleme

AM alıcı devresinin çalışma prensibi, süperheterodin alıcı örneği üzerinden şu şekilde açıklanabilir: 1. RF Bölümü: Anten, alıcı giriş filtresi ve RF yükselteci, band sınırlaması yapar ve sinyalleri yükseltir. 2. Karıştırıcı/Dönüştürücü Bölümü: Yerel osilatör (LO) frekansı, alınan RF frekansıyla karıştırılır. 3. IF Bölümü: Kaskat bağlı yükselteçler ve band geçiren filtreler içerir. 4. Dedektör Bölümü: GM dedektör, alınan sinyali demodüle ederek başlangıçtaki kaynak bilgiyi elde eder. 5. Ses Bölümü: Yeniden elde edilen bilgi sinyali, hoparlör tarafından duyulabilir bir seviyeye yükseltilir. AM alıcı devreleri, farklı bileşenlerle çeşitli şekillerde tasarlanabilir.

Op amp (işlevsel yükseltici) ile yapılabilecek şeylerden bazıları şunlardır: Analog bilgisayar işlemleri. Yükseltici işlemleri. Dalga şekillendirici işlemler. Regülasyon işlemleri. Veri transfer işlemleri. Sinyal analiz işlemleri. Sinyal üreteç işlemleri. Test ve ölçme işlemleri. Filtre işlemleri.

GP71 diyotunun ne işe yaradığı hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, diyotların genel olarak ne işe yaradığı hakkında bilgi verilebilir. Diyot, elektrik akımının yalnızca bir yönde geçişine izin veren, yarı iletken maddelerden yapılmış iki uçlu bir devre elemanıdır. Diyotların kullanım alanlarından bazıları şunlardır: Doğrultma. Voltaj regülasyonu. Aydınlatma. Ters polarite koruması. Lojik devre. Radyo frekansı ve iletişim.

EEE 309 farklı üniversitelerde çeşitli ders isimlerini ifade edebilir: İzmir Ekonomi Üniversitesi'nde EEE 309, "Sinyaller ve Sistemler" dersidir. Kadir Has Üniversitesi'nde EEE 309, "Yazılım-Donanım Entegrasyonu Projesi" dersidir. Ostim Teknik Üniversitesi'nde EEE 309, yine "Sinyaller ve Sistemler" dersidir. Ankara Üniversitesi'nde EEE 309, "Quality Management" dersidir. THK Üniversitesi'nde EEE 309, "Electromechanical Energy Conversion" dersidir.

Op Amp'in (operasyonel yükselteç) önemli olmasının bazı nedenleri: Yüksek kazanç: Op Amp'ler, çok yüksek kazanç sağlayabilirler. Doğrusallık: Geniş bir giriş gerilimi aralığında doğrusal bir şekilde çalışırlar. Çok yönlülük: Sinyal yükseltme, filtreleme, toplama, çıkarma, integrasyon, türev alma ve karşılaştırma gibi birçok farklı amaç için kullanılabilirler. Küçük boyut: Entegre devreler olarak üretildikleri için çok küçük boyutludurlar. Düşük maliyet: Yaygın olarak kullanılan ve düşük maliyetli bileşenlerdir. Kullanım kolaylığı: Basit devrelerle kolayca kullanılabilirler.

Birim dürtü sinyali, sinyal işlemede herhangi bir diziyi eleye eleye ifade etme özelliğine sahiptir. Ayrıca, birim dürtü sinyalinin diğer bazı kullanım alanları: Örnekleme işlemleri: İleride örnekleme işlemlerini açıklamada kullanılır. Konvolüsyon işlemi: Zamanla değişmeyen doğrusal bir sistemin, belirli bir girdi sinyalinden üreteceği sinyali hesaplamak için konvolüsyon işleminde kullanılır.

Faz kilitlemeli çevrim (PLL) üç aşamada çalışır: 1. Faz Dedektörü (FD): Girişteki iki sinyali kıyaslar ve pals dizisinden oluşmuş üçüncü bir sinyal üretir. 2. Gerilim Kontrollü Osilatör (VCO): C1 kondansatörü ve P potansiyometresinin belirlediği frekansta sinyal üretir. 3. Alçak Geçiren Filtre (LPF): Faz dedektörü ve VCO sinyallerini değerlendirir, çıkış ucunda bilgi sinyalinin aynısı olan bir işaret elde edilir. Çalışma prensibi: Giriş sinyali frekansı arttıkça, VCO çıkış sinyali gerilimi azalır ve bunun tersi durumda artar.

RC filtreler iki ana amaçla kullanılır: 1. Elektronikte: RC filtreler, sinyallerin yumuşatılması, gürültünün giderilmesi ve çıktı kalitesinin iyileştirilmesi için kullanılır. 2. Orta gerilim sistemlerinde: RC snubber filtreleri, aşırı gerilimleri, harmonikleri ve hızlı geçici olayları bastırarak ekipmanların güvenli ve uzun ömürlü çalışmasını sağlar.

Laplace ve Fourier dönüşümleri arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Domain: Fourier dönüşümü, bir fonksiyonu zaman domaininden frekans domainine dönüştürür. 2. Karmaşıklık: Fourier dönüşümleri, özellikle sonlu enerjiye sahip fonksiyonlar için hesaplanması daha kolaydır. 3. Yakınsama: Fourier dönüşümleri, sonsuz enerjiye veya süreksizliklere sahip fonksiyonlar için yakınsamayabilir. 4. Uygulama Alanları: Fourier dönüşümleri, sinyal işleme, iletişim sistemleri ve fizik gibi alanlarda kullanılır.

Gizli preamp, ses sinyallerini güçlendirmek ve işlemek için kullanılan bir cihazdır. Nasıl çalıştığı temel olarak şu adımlarla özetlenebilir: 1. Sinyal Alımı: Gizli preamp, mikrofon gibi bir ses kaynağından gelen zayıf sinyalleri alır. 2. Güçlendirme: Bu sinyalleri bir dizi transistör veya vakum tüpleri aracılığıyla kopyalayarak veya taklit ederek güçlendirir. 3. Kazanç Ekleme: Güçlendirilmiş sinyallere kazanç ekler ve bu işlemi genellikle AC şebeke voltajından veya DC voltajından güç alarak yapar. 4. Çıkış: Güçlendirilmiş ve işlenmiş sinyalleri, amplifikatör veya diğer son işlem cihazlarına iletir. Gizli preamplar, bağımsız cihazlar olabileceği gibi, mikser, ses arabirimi veya PA sistemi gibi diğer ekipmanlara entegre de edilebilir.

Sıfıra zorlayıcı (ZF) denkleştirici, doğrusal denkleştiriciler arasında karmaşıklığı en düşük olan yöntemdir. Bu yöntemde, gönderilen semboller kanalın fonksiyonunun tersi alınarak alıcıda denkleştiriciden geçirilir. Ancak, ZF yöntemi gürültünün gücünün artmasına neden olur.

Sinc fonksiyonu, birçok alanda önemli uygulamalara sahip olan kritik bir matematiksel fonksiyondur. İşte bazı nedenleri: 1. Sinyal İşleme ve Fourier Analizi: Sinc fonksiyonu, sinyal işleme ve Fourier analizinde temel bir bileşen olarak kullanılır. 2. Modülasyon Şemaları: Periyodik ve simetrik doğası, modülasyon şemalarında uygulanmasını sağlar. 3. Optik ve Diffraksiyon: Diffraksiyon gibi optik fenomenlerin incelenmesinde kullanılır. 4. İletişim Sistemleri: İletim sinyallerinin analizinde ve dikdörtgen sinyallerin frekans alanı temsilinde önemli rol oynar.

Faz modülasyonu (PM), taşıyıcı dalganın fazının bilgi sinyali ile orantılı olarak değiştirilmesi yoluyla yapılır. Bu süreçte izlenen adımlar şunlardır: 1. Bilgi sinyali analizi: İletilecek veri, taşıyıcı sinyalin fazını değiştirecek şekilde kodlanır. 2. Faz değişikliği: Taşıyıcı sinyalin anlık fazı, iletilecek dataya göre değiştirilir. 3. Sinyal iletimi: Modüle edilen sinyal, alıcıya iletilir. 4. Ters işlem: Alıcıda, sinyalin fazı tekrar analiz edilerek bilgi ve taşıyıcı sinyale ayrıştırılır.

Sinyal işleme filtreleri, analog sinyalleri alıp dijital verilere dönüştürerek ve bu veriler üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirerek çalışır. Temel çalışma adımları: 1. Analog-Dijital Dönüşüm (ADC): Sinyal, Analog-Dijital Dönüştürücü (ADC) tarafından örneklenerek dijital verilere dönüştürülür. 2. Dijital Sinyal İşleme: Dijital veriler, filtreleme, gürültü azaltma, veri sıkıştırma ve sinyal modülasyonu gibi işlemler için çeşitli algoritmalar kullanılarak işlenir. 3. Dijital-Analog Dönüşüm (DAC): İşlenen dijital veri, ihtiyaç duyulduğunda tekrar Analog-Dijital Dönüştürücü (DAC) aracılığıyla analog sinyallere dönüştürülür. Filtre türleri arasında pasif filtreler (direnç, endüktör ve kondansatör gibi pasif bileşenlerle oluşturulur) ve aktif filtreler (op-amp ve transistör gibi aktif bileşenler kullanır) bulunur. Ayrıca, dijital filtreler de sayısal sinyal işleme teknikleri kullanılarak mikroişlemciler veya sayısal sinyal işlemciler ile entegre edilir ve daha fazla esneklik sağlar.

En küçük karesel hata denkleştirici (MMSE) ve sıfıra zorlayıcı (ZF) denkleştirici arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Hata Ölçümü: MMSE'de amaç, denkleştiriciye giren sembol ile çıkan sembol arasındaki ortalama karesel hatayı en aza indirmektir. 2. Ağırlıklandırma: MMSE, sembollerde ağırlıklandırma yaparak doğrusal kestirim yöntemlerinden yararlanır. 3. Karmaşıklık: ZF, daha basit ve uygulaması kolaydır ancak MMSE'ye göre daha kötü performans gösterir.

DSP (Dijital Sinyal İşlemcisi) ses işlemcisi, ses sinyallerini işlemek ve geliştirmek için kullanılır. Başlıca işlevleri şunlardır: 1. Sinyal İşleme: Ses kalitesini iyileştirmek, dengeleme, yankı veya dinamik aralık sıkıştırma gibi efektleri uygulamak. 2. Gürültü Azaltma: İstenmeyen arka plan gürültüsünü ve paraziti azaltarak net ses sağlamak. 3. Ses Geliştirme: Belirli frekansları yükseltmek veya ses dengesini ayarlamak. Kullanım alanları: - Ev ses sistemleri: Daha iyi bir dinleme deneyimi için ses ayarlarını özelleştirme. - Profesyonel ses ekipmanları: Kayıt stüdyoları ve canlı ses ortamlarında ses sinyallerine ince ayar yapma. - İletişim cihazları: Akıllı telefonlar ve VoIP sistemlerinde ses netliğini artırma.

Organizmanın normalin altında uyarılmasına ya da normal davranışta bulunmasına yetmeyecek kadar az uyarıcı almasına "yetersiz uyarılma" denir.

Gaussian filtre, görüntü işlemede aşağıdaki işlevlere sahiptir: 1. Görüntü yumuşatma: Yüksek frekanslı gürültüyü azaltarak görüntüyü daha pürüzsüz hale getirir. 2. Kenar tespiti: Görüntüdeki kenarları belirginleştirir, bu da sonraki analizler için önemlidir. 3. Ölçek-uzay temsili: Orijinal görüntüdeki yapıların farklı ölçeklerini vurgulamak için standart sapma değişen Gaussian filtreleri kullanılarak birden fazla görüntü oluşturulur. Gaussian filtreler ayrıca zaman-frekans analizi ve veri serilerinin yumuşatılması gibi diğer alanlarda da kullanılır.

Sinyal işlemede çoklu çözünürlük yaklaşımı, sinyalleri farklı ölçeklerde veya çözünürlüklerde bileşenlere ayrıştırmak için kullanılan bir yöntemdir. Bu yaklaşım, birden fazla ayrıntı seviyesinde bilgi yakalamayı amaçlar ve sinyallerin hem zaman hem de frekans alanlarında değişen hassasiyet seviyelerinde analiz edilmesini sağlar. Temel adımları: 1. Örnekleme: Sinyalin zaman sınırlı ve frekans lokalize parçalara ayrılması. 2. Filtreleme: Her bir bileşenin farklı çözünürlük seviyelerinde temsil edilmesi için ana dalgacık fonksiyonunun kullanılması. 3. Analiz: Elde edilen bileşenlerin zaman-frekans veya zaman-ölçek alanında incelenmesi.

SIU (Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları) konferansına katılanlar arasında aşağıdaki kişiler ve kurumlar bulunmaktadır: 1. SÜİT (Sürdürülebilir Kentler için İleri Teknolojiler) Platformu: 2025 yılında düzenlenecek SIU konferansına 9 bildiri ve özel bir oturum ile katılacaktır. 2. Davetli konuşmacılar: Geçmiş yıllarda SIU konferanslarında Alex 'Sandy' Pentland, Leon Cohen ve Atilla Bir gibi alanında uzman kişiler yer almıştır. 3. Tarsus Üniversitesi: 2024 yılında düzenlenen SIU konferansını yüz yüze olarak gerçekleştirmiştir. 4. Boğaziçi Üniversitesi: 2024 yılında düzenlenen konferansta yüksek lisans öğrencileri Merve Gül Kantarcı ve Timoteos Onur Özçelik, tezlerinden kaynaklanan bildirilerle ödül kazanmışlardır.