Differences
This shows you the differences between two versions of the page.
|
ps:labs_python_gpt:05 [2025/10/27 19:16] darius.necula |
ps:labs_python_gpt:05 [2025/10/27 19:27] (current) darius.necula |
||
|---|---|---|---|
| Line 1: | Line 1: | ||
| ===== Laboratorul 05. ===== | ===== Laboratorul 05. ===== | ||
| - | <hidden> | + | |
| ==== Semnale digitale - procesarea simplă, eşantionarea și subeşantionarea ==== | ==== Semnale digitale - procesarea simplă, eşantionarea și subeşantionarea ==== | ||
| Line 34: | Line 34: | ||
| === Exercițiul 2 – modularea în amplitudine === | === Exercițiul 2 – modularea în amplitudine === | ||
| - | [<color red>5p</color>] | + | [<color red>3p</color>] |
| În acest exercițiu va trebui să încercați să efectuați modularea în amplitudine asupra următorului semnal exponențial (eng. exponential decay signal) : $s(t) = e^{-at}u(t)$, unde $a>0$ și $u(t)$ este treapta unitară (i.e. egală cu 1 pentru $t\ge0$, 0 altfel). | În acest exercițiu va trebui să încercați să efectuați modularea în amplitudine asupra următorului semnal exponențial (eng. exponential decay signal) : $s(t) = e^{-at}u(t)$, unde $a>0$ și $u(t)$ este treapta unitară (i.e. egală cu 1 pentru $t\ge0$, 0 altfel). | ||
| Line 50: | Line 50: | ||
| Pentru asta va trebui să urmăriți acești pași: | Pentru asta va trebui să urmăriți acești pași: | ||
| - | * Creați semnalul $s(t)$ pentru $t\in\{1,\ldots,T=128\}$, folosind $a=0.05$. [<color red>1p</color>] | + | * Creați semnalul $s(t)$ pentru $t\in\{1,\ldots,T=128\}$, folosind $a=0.05$. |
| - | * Calculați și plotați (cu //stem//) spectrul folosind FFT (Transformata Fourier Rapidă), pe care nu am făcut-o încă la curs, dar o vom face în următoarele cursuri. Pentru moment, puteți folosi acest cod: [<color red>1p</color>] | + | * Calculați și plotați (cu //stem//) spectrul folosind FFT (Transformata Fourier Rapidă), pe care nu am făcut-o încă la curs, dar o vom face în următoarele cursuri. Pentru moment, puteți folosi acest cod: |
| <code python> | <code python> | ||
| import numpy as np | import numpy as np | ||
