Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan teknik bir eğitim içeriğidir. Eğitmen, MATLAB programlama dilinde sinyal işleme ve Fourier dönüşümü konularını adım adım anlatmaktadır.
- Video, farklı tabanlarda sayı dönüşümlerinden başlayarak, zaman domainindeki sinyalleri frekans domainine dönüştürme yöntemini, sampling frekansı kavramını ve MATLAB'da sinüs sinyallerinin nasıl oluşturulacağını göstermektedir. Daha sonra tek taraflı ve iki taraflı spektrum oluşturma, FFT shift fonksiyonu ile sıfırın etrafında simetrik gösterim ve farklı frekans değerlerine sahip sinüsoidal sinyallerin karışımının spektrum analizi ile nasıl incelenebileceği örneklerle anlatılmaktadır.
- Eğitim içeriğinde 50 Hz, 150 Hz ve 300 Hz frekanslarındaki üç kosinüs sinyalinin MATLAB'da nasıl oluşturulduğu, grafiklerde nasıl gösterileceği ve FFT ile nasıl analiz edileceği detaylı olarak açıklanmaktadır. Ayrıca figür numaralandırma ve düzenleme gibi görsel düzenleme teknikleri de gösterilmektedir.
- 00:05Taban Dönüşümleri
- Taban dönüşümleri yapılırken, örneğin 17 tabanında "g" karakteri tanımlanabilir.
- Taban dönüşümleri sırasında, örneğin 34 tabanında "20" şeklinde devam eder ve 17 tabanını artırmak gerekir.
- Taban dönüşümleri sırasında, dönüşümleri tersine yapamazsınız.
- 01:04Binary ve Decimal Dönüşümleri
- Binary ve decimal dönüşümleri gösterilirken, nasıl kaydedildiğine dikkat edilmelidir.
- String olarak kaydedilen değerler iki karakter olarak kaydedilir ve bunları kullanmadan önce nümerik değerleri döndürüp işlem yapmak gerekir.
- 02:21Fourier Transform (FFT)
- Fourier Transform (FFT), elektrik mühendisliğinde sistem analizinde sık kullanılan bir yöntemdir.
- FFT, time domaindeki sinyali frekans domaininde incelemeyi sağlar ve karmaşık sinyalleri birkaç spike ile ifade edilebilecek şekilde gösterir.
- 03:50Sinyal Örnekleri ve Sampling Frekansı
- Sinüs sinyali matematikte continuous time'da bir şey olmasına rağmen, bilgisayarda sürekli işlem yapılamaz.
- Sampling frekansı, bir saniyelik sinyali gözlemek için alınan örnek sayısını belirler; örneğin 1000 saniyelik bir sinyal için 1000 örnek alınır.
- Sampling frekansı sıfıra giderse, sampling periyodu sıfıra gider ve continuous sinyal elde edilir.
- 05:58Sinyal Oluşturma
- Sinyalin uzunluğu 1000 örnek olacak şekilde 1000x3 boyutunda bir matris oluşturulur.
- Üç farklı frekanslı kosinüs sinyali (50 Hz, 150 Hz ve 300 Hz) oluşturulur ve matrisin kolonlarına yerleştirilir.
- Sinyaller bir grid üzerinde gösterilir ve 0,1 saniyelik bir süreçte 1000 örnek alınmıştır.
- 10:24Sinyal Gösterimi ve FFT Uygulaması
- Sinyaller çok karışmış durumda olduğundan, yatay eksende zoom yaparak daha net görülebilir.
- 150 Hz frekanslı sinyal her salınımı yaklaşık 6-7 örnekle ifade edilirken, 300 Hz frekanslı sinyal 3-4 örnekle ifade edilir.
- FFT uygulaması için "nextpower(2, l)" fonksiyonu kullanılarak 1000'den büyük 2'nin ilk kuvveti (1024) seçilir ve sinyalin ilk dimension üzerinden FFT alınır.
- 15:22Spektrum Genliği İncelemesi
- Kompleks sayılar yerine sadece spektrum genliği inceleniyor, bu da sinyalin enerjisinin hangi frekanslarda biriktiğini gösteriyor.
- Spektrum genliği, sinyalin mutlak değerini (absolute) alarak veya power'ını alarak hesaplanabilir.
- Single sided spektrum, spektrumun sadece bir kısmını gözlemlemek için kullanılır ve sampling frekansının yarısına kadar olan frekans değerlerini gösterir.
- 17:28Spektrum Analizi
- İlk sinyal 50 Hz'de, ikinci sinyal 150 Hz'de ve üçüncü sinyal 300 Hz'de frekans komponentleri içeriyor.
- Sinyaller karıştırıldığında, doğrudan çıplak gözle bakıldığında anlam verilemeyen, bozuk bir sinyal oluşur.
- Frekans domaini incelendiğinde, üç farklı frekanstaki sinüsoidal sinyalin toplamıyla oluştuğu görülür.
- 21:07İki Taraflı Spektrum
- Her zaman single side spektrum göstermek zorunda değiliz, genellikle sinyalleri iki tarafta görmek tercih edilir.
- Sinyaller simetrik olmalıdır; örneğin 1000 Hz bir sinyal varsa, -1000 Hz'e de simetrik bir değer olması gerekir.
- FFT shift fonksiyonu kullanılarak, sinyal komponentleri sıfırın etrafında simetrik olarak gösterilebilir.
- 23:47Figür Yönetimi
- Figür sayılarına figürün yanında bir sayı yazarak kaçıncı figürü açmak istediğinizi belirtebilirsiniz.
- Örneğin, figür 1'e sinyaller, figür 2'ye frekans komponentleri konulabilir.
- Bu şekilde figürlerin sıralaması ayarlanabilir.