|
|
A short-pulse generator for UWB applications
Sedláček, Matyáš ; Pítra, Kamil (referee) ; Štumpf, Martin (advisor)
Tato diplomová práce je zaměřena na analýzu a návrh generátoru krátkých pulsů. Při vypracování jsou pro tvarování pulsu využity step recovery diody a reaktanční prvky. Za účelem simulace je odladěn ekvivalentí model SRD. Je proveden návrh tvarovacího obvodu, jehož vlastnosti jsou popsány za pomoci parametrické analýzy. Dále jsou prověřeny možné úpravy zapojení, např. zahrnutí pahýlů přenosových vedení, za účelem zlepšení výstupních parametrů zařízení. Je navržen budící obvod tvarovače a obvod napájení. Aby zařízení vyhovělo požadavkům na přenosnost a energetickou soběstačnost, je napájeno z baterie. Vlastnosti vyrobeného generátoru jsou následně ověřeny měřením.
|
|
|
Analysis of spectral characteristics of signals
Sedláček, Matyáš ; Klejmová, Eva (referee) ; Poměnková, Jitka (advisor)
The subject of this bachelor’s thesis are the properties of power spectral density estimates, mainly how their properties depend on the analyzed signal’s parameters and the method being used. Important signal properties from the perspective of spectral analysis are defined, as well as measures for judging the estimate. Based on those, a choice of nonparametric and parametric spectral estimation methods is described. Analysis is performed on simulated signals and the results generalized into a set of recommendations for finding an estimate via an optimal method. These recommendations are then scrutinized and further discussed through estimation of real signal PSDs. Included is an application in MATLAB App Designer for generating spectral estimates and a collection of signals used.
|
|
|
Analysis of spectral characteristics of signals
Sedláček, Matyáš ; Klejmová, Eva (referee) ; Poměnková, Jitka (advisor)
The subject of this bachelor’s thesis are the properties of power spectral density estimates, mainly how their properties depend on the analyzed signal’s parameters and the method being used. Important signal properties from the perspective of spectral analysis are defined, as well as measures for judging the estimate. Based on those, a choice of nonparametric and parametric spectral estimation methods is described. Analysis is performed on simulated signals and the results generalized into a set of recommendations for finding an estimate via an optimal method. These recommendations are then scrutinized and further discussed through estimation of real signal PSDs. Included is an application in MATLAB App Designer for generating spectral estimates and a collection of signals used.
|
guest ::
