• Signallar va tasvirlarga ishlov berish 1- amaliy ish topshirig’i
  • 2 ta funktsiya svyortka qilinadi 2 ta funktsiya korrelyatsiya qilinadi
  • O'zbеkiston r




    Download 3.88 Mb.
    Sana01.11.2023
    Hajmi3.88 Mb.
    #92603
    Bog'liq
    yugjnfkmdl, 11.SHAXSIY HUJJAT TURLARI, Reja mtmda tabiat burchagini tashkil etishning o‘ziga xosligi T, 9-mavzu Jilvirlash stanoklari (Circular grinding machine) Reja (1), 4-MA’RUZA. CSS ga kirish. HTMLga ulanish usullari. Selektorlar turlari., Kiberxavfsizlik haqiqiy hammasi, 7-mustaqil ish, android 4-lab (2), Fonetika maxsus, Algebra fanining vujudga kelishi va rivojlanishi, Kòp tarmoqli maktabgacha ta\'lim muassasalarida tarbiyachilarning pedogogik muloqot maxorati, 2d62efe0-e11c-4abd-ad07-1fa5b5a56fd1, umarjon, 1701419686

    O'ZBЕKISTON RESPUBLIKASI RAQAMLI TEXNOLOGIYALAR VAZIRLIGI
    MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI
    TOSHKЕNT AXBOROT TЕXNOLOGIYALARI UNIVЕRSITETI


    Signallar va tasvirlarga ishlov berish
    1- amaliy ish topshirig’i

    Bajardi: Toshtemirov Samandar


    Tekshirdi: Xoldorov Shohruhmirzo

    TOSHKENT 2023


    Topshiriq: Matlab paketida signallarga raqamli ishlov berish
    Berilgan funktsiyalardan variant tanlanib, olingan variantlar ustida quyidagi amallar bajariladi:

    1. 2 ta funktsiya svyortka qilinadi

    2. 2 ta funktsiya korrelyatsiya qilinadi

    Olingan natijalar va dastlabki natijalar bilan birgalikda grafik orqali ifodalanadi.
    Variantlar



    Amaliy qism:
    Kod:
    import numpy
    import math
    import matplotlib.pyplot as plt

    def y_1(x):


    return x**2 + 2*x*y + 3*(y**2)

    def y_2(x):


    return numpy.cos(x) - numpy.sin(x)

    x = numpy.arange(-3, 3, 0.01)

    y = 2

    y1 = [y_1(i) for i in x]



    y2 = [y_2(i) for i in x]

    y3 = numpy.convolve(y1, y2, mode='same')

    fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
    plt.subplot(221)
    plt.plot(x, y1)
    plt.title('Y1')

    plt.subplot(222)


    plt.plot(x, y2)
    plt.title('Y2')

    plt.subplot(223)


    plt.plot(x, y1)
    plt.plot(x, y2)
    plt.title('Y1 va Y2')

    plt.subplot(224)


    plt.plot(x, y3)
    plt.title('conv(Y1, Y2)')

    plt.show()

    y1_u = numpy.mean(y1)
    y2_u = numpy.mean(y2)
    y3_u = numpy.mean(y3)

    s1, s2, s3, s4, s5 = 0, 0, 0, 0, 0

    for i in range(len(y1)):
    s1+= (y1[i] - y1_u) * (y3[i] - y3_u)
    s2+= (y1[i] - y1_u)**2

    s4+= (y2[i] - y2_u) * (y3[i] - y3_u)


    s5+= (y2[i] - y2_u)**2

    s3+= (y3[i] - y3_u)**2

    r1 = s1/numpy.sqrt(s2*s3)*100
    r2 = s4/numpy.sqrt(s5*s3)*100

    print(r1)


    print(r2)







    Download 3.88 Mb.




    Download 3.88 Mb.