1 / 40

A LabVIEW használata az oktatásban

A LabVIEW használata az oktatásban. A LabVIEW alapjainak oktatása Spektrum számolása. Mingesz Róbert, Vadai Gergely. 2013. május 24. Tartalom. A LabVIEW alapjainak oktatása Szorgalmi feladat Spektrum számolása Feladatok megoldása Jegyzőkönyv. A LabVIEW alapjainak oktatása.

jasper
Download Presentation

A LabVIEW használata az oktatásban

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. A LabVIEW használata az oktatásban A LabVIEW alapjainak oktatása Spektrum számolása Mingesz Róbert, Vadai Gergely 2013. május 24.

  2. Tartalom • A LabVIEW alapjainak oktatása • Szorgalmi feladat • Spektrum számolása • Feladatok megoldása • Jegyzőkönyv

  3. A LabVIEW alapjainak oktatása

  4. Közösen elmutogatós módszer Előnyök: • Egyszerű Hátrányok: • Mindenki más sebességgel haladna • Ha valaki lemarad, nem tudja behozni • Többiek unatkoznak Felhasználás: • Környezet bemutatása, alap feladatok

  5. Lépésenként példák • Írásban, részletesen leírva + közös megvalósítás Előnyök: • Nem gond, ha valaki lemarad • Mindenki haladhat a maga ritmusában Hátrányok: • Néha nehéz összeegyeztetni, ha a tanár más ütemben halad • Nehéz új feladatokra alkalmazni a tudást • Tananyag hosszú előkészítése

  6. Projektek / feladatok • Kiadott projektek/feladatok önálló megoldása Előnyök: • Mindenki a saját ütemében haladhat • Rengeteg kihívás → mélyebb megértés Hátrányok: • Tananyag előkészítése • A hallgatók számára mindig könnyű megtalálni a szükséges eszközöket, módszereket

  7. Online oktatóvideók • Önálló feldolgozáshoz Előnyök: • Bármilyen témára megtalálhatjuk Hátrányok: • Unalmasak • Sokszor olyan eszközöket kíván, amik nem érhető el

  8. Online leírások, példák, fórum • Önálló feldolgozáshoz, problémamegoldáshoz Előnyök: • Bármilyen témára megtalálhatjuk Hátrányok: • Nehéz megtalálni amit keresünk • Nem egyenletes színvonal

  9. Beépített példák • Egy új funkció megismeréséhez Előnyök: • Minden funkcióhoz van • Működőképesek Hátrányok: • Néha túl bonyolultak • Olyan elemeket is használhatnak, amiket egyébként nem lehet megtalálni

  10. Könyvek • Önálló tanuláshoz Előnyök • Koherens, jól követhető Hátrányok • Unalmas (sok részét már ismerni fogjuk) • Nehezen hozzáférhetők

  11. Hivatalos LabVIEW tanfolyamok • LabVIEW Core1 (370 eFt) • LabVIEW Core2 (370 eFt) • LabVIEW Core3 (370 eFt) • LabVIEW Connectivitycourse (250 eFt) • LabVIEW Performance course (250 eFt) • LabVIEW Real-Time 1 és 2 (250 eFt/db) • Data Acquisition and SignalConditioning • Tananyagok: 70 eFt/db

  12. NI hivatalos vizsgák • NI LabVIEW Certificationshttp://sine.ni.com/nips/cds/view/p/lang/hu/nid/201888 • Certified LabVIEW AssociateDeveloper • Certified LabVIEW Developer • Certified LabVIEW Architect

  13. NI Certified LabVIEW AssociateDeveloper • CLAD • LabVIEW Core 1 és 2 anyaga • Fél év LabVIEW fejlesztési gyakorlat • Teszt, 1 óra • NI Days: Ingyen vizsgalehetőség • 2 évente meg kell újítani

  14. LabVIEW és az oktatás

  15. K12Lab • http://k12lab.com/ • Kész feladatok • Videók, felhasználók alkotásai

  16. LabVIEW versenyek • http://hungary.ni.com/labview-verseny • Ságvári: 2. helyezés

  17. Szorgalmi feladat

  18. Spektrum számolása

  19. Jelek mintavételezése • dt: – mintavételi időköz • fs = 1/dt – mintavételi frekvencia

  20. Fourier reprezentációk

  21. Spektrum • f0 – DC jelszínt • df – frekvencia felbontás • fi = i ∙ df – kiválasztott frekvencia

  22. DFT • – mintavételezett jel • – frekvenciatartománybeli reprezentáció (spektrum, az amplitúdó fele) • Teljesítménysűrűség spektrum:

  23. Négyszög ablakfüggvény

  24. Hanning ablakfüggvény

  25. Waveform • Kezdőidő (dátum/relatív idő) ( t0 ) • Mintavételi időköz ( dt ) • Kitérés ( Y ) • Clusterrel helyettesíthető

  26. Waveform paletta

  27. Waveform generálása • Signalprocessing / WfmGeneration

  28. Mintavételezés paraméterei (Samplinginfo) • Mintavételi frekvencia ( Fs ) • Minták száma ( #s , tipikusan kettő hatvány)

  29. PSD számolása • Signalprocessing / WfmMeasure

  30. Teljesítménysűrűség spektrum • Kezdő frekvencia ( f0=0 ) • Frekvencia-feloldás ( df ) • Amplitúdó ( magnitude )

  31. Amplitúdó spektrum számolása • Signalprocessing / WfmMeasure

  32. Tömb feldarabolása

  33. IntensityGraph • Fogadott adattípus: 2D tömb

  34. 1. feladat • Hozzon létre egy háromszögjelet, majd számolja ki a négyzetét! • A jel paraméterei: frekvencia: 10 Hz, mintavételi frekvencia: 10 kHz, minták száma 65536. Ábrázolja mindkét jelet egy grafikonon, úgy, hogy jól látszódjon az eredmény! • Számolja ki mindkét jel amplitúdó-spektrumát (magnitude), és ábrázolja őket egy grafikonon 0 és 100 Hz között.

  35. 1. feladat • Mi a különbség a két jel között? Milyen különbséget látunk, ha az y tengely (magnitúdó) logaritmikus? Miért nem csak 10 Hz-nél látunk bármit a spektrumban? Mit jelent a spektrum 0-nál felvett értéke? Miért nem éles vonalakat látunk? Hogy lehetne ezen segíteni? • A vi előlapot megfelelően alakítsa ki, a feliratok legyenek informatívak (a tengelyfeliratok is)!

  36. 2. feladat • A mellékelt LVO8.SampleSignal.vi egy minta jelet ad vissza, valamint a hozzá tartozó paramétereket (mintavételi frekvencia, minták száma). Készítsen olyan programot, amely kiszámolja a jel teljesítménysűrűség-spektrumát (PSD).

  37. 2. feladat • A program előlapján lehessen választani, hogy milyen ablakfüggvényt használunk, valamint azt, hogy decibel (logaritmikus) vagy normál (lineáris) skálán szeretnénk-e látni az eredményt. A program előlapját megfelelően feliratozza! • Magyarázza meg, a látott spektrumot! Milyen különbséget lát a lineáris és a logaritmikus skálán való megjelenítés között? Történt-e „hiba” a mintavételezés során?

  38. 3. feladat • Egy ciklusban darabolja fel a teljes jelet 1024 mintából álló darabokra. Számolja ki az egyes darabok spektrumát, majd az (időfüggő) eredményt jelenítse meg egy IntensityGraph-on!

  39. 3. feladat • A program legyen képes mind lineáris, mind decibeles skálán megjeleníteni az eredményt! (Megjegyzés: lineáris skála esetén célszerű ha a z tengely autoskálán van, decibeles skála esetén pedig – 60 db min és 0 db max az ideális beállítás). • Miben különbözik a kép lineáris és decibeles skálán? Magyarázza meg mit lát a spektrumban!

  40. 4. feladat • Kíváncsiak vagyunk, hogyan változik a jel teljesítménye az 1024 Hz-hez tartozó frekvencián. • Hogyan kaphatjuk meg a jel teljesítményét az adott pontban? • Készítsen (a hármas feladaton alapuló) programot, mely ábrázolja ennek időbeli változását. • Hogyan magyarázza ez a jel a korábbi spektrumokat?

More Related