Filtrga mos keluvchi koeffitsientlarni hisoblash. Yuqorida talablarga javob beruvchi filtr koeffitsientlarini hisoblash quyidagi to`rt bosqichdan iborat:
1 – bosqich. Filtrning ideal chastota xarakteristikasini HD(ω) tanlab olish
2 – bosqich. Talab qilinayotgan filtrning impuls xarakteristikasi hD(n) ni tanlab olish. Standart holatda hD(n) uchun ifodani 2.1 – jadvaldan olish mumkin.
3 – bosqich. O`tkazish oralig`i yoki pasaytirish oralig`i talablarini qondiradigan filtr funksiyasi tanlab olinadi va o`tish oralig`i hamda filtr uzunligi orasidagi munosabatdan foydalanib filtr uzunligi aniqlanadi.
4 – bosqich. Filtrning mos funksiyasi ω (n) ning qiymatlarini aniqlash hamda talab etilgan KIX filtrining h(n) koeffitsientlarini hD(n) va ω (n) larni ko`paytirish orqali hosil qilish.
h(n) = hD(n) * ω (n)
Talab qilingan filtrni qurishda yuqoridagi hamma bosqichlarni birin ketin amalga oshiramiz. Past chastotali filtr uchun hD(n) ifodani 2.1 – jadvaldan olamiz.
2.2 – jadvaldan ko`rinib turibdiki tushirish oralig`idagi pasaytirishni Xemming va Blekman funksiyalari qanoatlantiradi. Soddalik uchun Xemming funksiyasini olamiz. U holda ∆f = 0.3 / 8 = 0.0375, bundan N = 3.3 / 0.0375 = 88. Koeffitsientlar soni toq bo`ladigan qilib 89 ta qiymat olamiz.
hD(n)w(n), -44 ≤ n ≤ 44
bu yerda
Amaliy mashg’ulot № 13
Mavzu:Python dasturlash tilida parallelizm.
Ishdan maqsad: Talabalarda Python dasturlash tilida parallelizm to’g’risida tushuncha hosil qilish.
Nazariy qism Hozirda dasturlash tillari soni ko'p lekin ulardan qaysi birini o'rganish asosiy moummolardan biri. O'zbekistonda java, C# c++, php va javascript bu tillarni ishlatadiganlar soni juda ham ko'p lekin 2016 yildan bera juda tez o'sib kelayotgan python dasturlash tilini ishlatadiganlar soni bu dasturlash tilini foydalanuvchilari qaraganda kam. Asosiy mavzuga qaytamiz: Nima uchun python dasturlash tilini o'rganish kerak? Bu savolga men asosiy 5 ta sabab bilan ko'rsataman.
