Misure per il controllo di qualità - paniere completo

INGEGNERIA INDUSTRIALE

Docente: Martarelli Milena

Lezione 016

Se un segnale ha un alto contenuto in frequenza:

1. La sua funzione di autocorrelazione è molto stretta
2. La sua funzione di autocorrelazione è molto larga
3. La sua funzione di autocorrelazione è piatta
4. La sua funzione di autocorrelazione assume valori elevati

Descrivere le differenze tra le funzioni di cross-correlazione e di covarianza.

Che cosa rappresenta il valore della funzione di autocorrelazione al lag 0?

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INGEGNERIA INDUSTRIALE

Docente: Martarelli Milena

Lezione 017

La Densità Spettrale di Potenza incrociata o Cross-Power Spectra Density (CPSD) è:

1. Il rapporto delle FFT di due segnali
2. La trasformata di Fourier della funzione di auto-correlazione di due segnali
3. Il prodotto delle FFT di due segnali
4. La trasformata di Fourier della funzione di cross-correlazione di due segnali

Individuare l'affermazione

esatta: l'autospettro è una funzione reale mentre il crosspettro è una funzione immaginaria

l'autospettro è una funzione complessa mentre il crosspettro è una funzione reale

l'autospettro è una funzione immaginaria mentre il crosspettro è una funzione complessa

l'autospettro è una funzione reale mentre il crosspettro è una funzione complessa

03. Descrivere le modalità con cui si trasforma uno spettro double-sided in uno spettro single-sided.

04. Definire e distinguere le densità spettrali di potenza, di energia e l'autospettro.

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Docente: Martarelli Milena

Lezione 018

Un rapporto segnale rumore (SNR) pari a 3 dB indica che:

01. x il segnale è 1.41 volte maggiore del rumore

il segnale è 3 volte maggiore del rumore

il segnale è 6 volte maggiore del rumore

il segnale è 100 volte maggiore del rumore

del rumore02. Il rapporto segnale rumore o Signal-to-Noise Ratio (SNR) è: il logaritmo in base 10, moltiplicato per 20, del rapporto tra il valore RMS del segnale e il valore RMS del rumore ed espresso in deciBell o dBil rapporto tra il valore RMS del rumore e il valore RMS del segnale ed espresso in deciBell o dBil rapporto tra il valore RMS del segnale e il valore RMS del rumore ed espresso in deciBell o dBil logaritmo naturale, moltiplicato per 20, del rapporto tra il valore RMS del segnale e il valore RMS del rumore ed espresso in deciBell o dB

03. Per effettuare linear averaging (medie nel dominio del tempo) occorre:

• campionare i segnali da mediare con alte frequenze di campionamento
• filtrare i segnali da mediare con filtri passa-basso
• sincronizzare i segnali da mediare (utilizzando un trigger comune)
• utilizzare un tempo di acquisizione comune ai segnali da mediare

04. In un processo di media in frequenza (power averaging) con sovrapposizione (overlap) del 50%, se si vogliono

effettuare 10 medie: occorre acquisire 10 spezzoni di segnali consecutivi

occorre acquisire il segnale per un tempo di acquisizione pari a 10 volte la durata di ogni spezzone di segnale che si andrà a mediare

occorre acquisire il segnale per un tempo di acquisizione pari a 5 volte la durata di ogni spezzone di segnale che si andrà a mediare

occorre acquisire il segnale per un tempo di acquisizione pari a 5.5 volte la durata di ogni spezzone di segnale che si andrà a mediare

05. Descrivere il processo di media nel tempo mediante segnali sincroni.

06. Descrivere il processo di media in frequenza nel caso di medie sequenziali e di medie con sovrapposizione. Quale processo permette di effettuare acquisizioni di minor durata?

07. Definire il Rapporto Segnale Rumore.

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Docente: Martarelli Milena

Lezione 019

Nella trasformata congiunta tempo-frequenza (Short Time Fourier Transform):

01. la

scala di colori rappresenta la parte reale della trasformata del segnale

un grafico in cui si ha il tempo sulle ascisse e la frequenza sulle ordinate, mentre la scala di colori rappresenta l'ampiezza della trasformata del segnale

un grafico in cui si ha il tempo sulle ascisse e l'ampiezza della trasformata del segnale sulle ordinate

un grafico in cui si ha la frequenza sulle ascisse e l'ampiezza della trasformata del segnale sulle ordinate

04. Descrivere il processo di overlap e la sua utilità nell'analisi congiunta tempo frequenza.

05. Definire il processo di analisi tempo-frequenza mediante Short Time Fourier Transform e i vantaggi che ha rispetto alla trasformata di Fourier convenzionale.

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Docente: Martarelli Milena

Lezione 020

Definire il processo di analisi tempo-frequenza mediante la trasformazione di Wigner-Ville e i vantaggi che ha rispetto alla Short Time Fourier Transform.

01.

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Docente: Martarelli Milena

Lezione 021

Una famiglia di wavelets si ottiene dilatando o comprimendo e traslando la mother wavelet tramite:

1. il parametro di traslazione nel tempo (b) e il parametro di dilatazione e compressione in frequenza (a)
2. il parametro di traslazione in frequenza (b) e il parametro di dilatazione e compressione nel tempo (a)
3. il parametro di traslazione in frequenza (b) e il parametro di dilatazione e compressione in frequenza (a)
4. il parametro di traslazione nel tempo (b) e il parametro di dilatazione e compressione nel tempo (a)

02. In una wavelet se si diminuisce la scala:

1. si ottiene una wavelet con contenuto in frequenza più alto
2. si ottiene una wavelet con un'ampiezza compressa
3. si ottiene una wavelet con contenuto in frequenza più basso
4. si ottiene una wavelet centrata in un istante di tempo minore

03. Le wavelets sono:

delle particolari finestre che si

di scala (dilatazione e/o compressione).

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Docente: Martarelli Milena

Lezione 022

Spiegare la proprietà di invarianza del prodotto durata-range in frequenza che vale per le wavelet. Aiutarsi graficamente utilizzando una wavelet Mexican hat01.come riportato nella lezione.

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Docente: Martarelli Milena

Lezione 023

Dal cepstrum complesso, effettuando il processo inverso:

01. è possibile ricostruire il segnale originale solo se si utilizza la fase della FFT del segnale

non è possibile ricostruire il segnale originale poiché nell'operazione si è persa l'informazione della fase, avendo utilizzato solo l'ampiezza della FFT del segnale originale

è possibile ricostruire il segnale originale

è possibile ricostruire il segnale originale solo se si recupera la

1. La inversa del logaritmo in base 10 della trasformata di Fourier del segnale originale, in forma complessa è:
2. Il cepstrum di potenza è la trasformata di Fourier inversa del logaritmo naturale dell'ampiezza della trasformata di Fourier del segnale originale.
3. La trasformata di Fourier inversa della trasformata di Fourier del segnale originale elevata al quadrato.
4. La trasformata di Fourier inversa del logaritmo in base 10 della trasformata di Fourier del segnale originale.
5. Il logaritmo in base 10 della trasformata di Fourier del segnale originale.
6. Il cepstrum di potenza è definito come la trasformata di Fourier inversa del logaritmo naturale dell'ampiezza della trasformata di Fourier del segnale originale. Può essere usato per caratterizzare la presenza di un'eco in un segnale.
7. Il cepstrum complesso è definito come la trasformata di Fourier inversa della trasformata di Fourier del segnale originale. Può essere usato per rimuovere uno o più echi in un segnale e il processo di cepstrum inverso può restituire il segnale originale.