Misure per il controllo di qualità

INGEGNERIA INDUSTRIALE

Docente: Arnesano Marco

Lezione 010

0

1. Definire il concetto di trasformazione e spiegare come una trasformazione permette di ri-mappare un segnale confrontandolo con una funzione di indagine,

la probing function. lOMoARcPSD|11831587

Set Domande: MISURE PER IL CONTROLLO DI QUALITA'

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Docente: Arnesano Marco

Lezione 011

0

1. Descrivere l'operazione di convoluzione.

0

2. Descrivere le caratteristiche degli impulsi ideali e degli impulsi reali. lOMoARcPSD|11831587

Set Domande: MISURE PER IL CONTROLLO DI QUALITA'

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Docente: Arnesano Marco

Lezione 012

0

1. Un impulso di breve durata:

ha un contenuto in frequenza costituito da tutte le frequenze multiple della fondamentale

ha un contenuto in frequenza costituito da una sola frequenza data dall'inverso della sua durata

ha un basso contenuto in frequenza

ha un alto contenuto in frequenza

2. Un'onda quadra può essere rappresentata come:

0 Somma di sinusoidi alle prime 100 frequenze multiple della frequenza fondamentale

Somma di sinusoidi alle frequenze multiple della frequenza fondamentale

Somma di sinusoidi alle frequenze multiple dispari della frequenza fondamentale

Somma di sinusoidi alle frequenze multiple pari della frequenza fondamentale

0

3. Dato il segnale quasi-periodico costituito dalla somma di tre sinusoidi di uguale ampiezza (2 V) e di frequenza 2 Hz, 13 Hz, 26 Hz, rappresentarlo nel dominio

della frequenza. Per effettuare la trasformazione è possibile ricorrere alla serie di Fourier?

0

4. Dato il segnale sinusoidale di ampiezza 5 V e frequenza 2 Hz rappresentarlo nel dominio del tempo e nel dominio della frequen za.

0

5. Spiegare il concetto di trasformata di Fourier e le ipotesi che devono essere valide per poterla applicare.

0

6. Spiegare il concetto di serie di Fourier e le ipotesi che devono essere valide per poterla applicare.

lOMoARcPSD|11831587

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Lezione 013

0

1. La trasformata di Fourier double-sided di una funzione coseno di ampiezza 1V e frequenza 10 Hz:

ha parte reale nulla e parte immaginaria che assume valore 1 alla frequenza f

ha parte immaginaria nulla e parte reale che assume valore 1 alla frequenza f

ha parte reale nulla e parte immaginaria che assume valore 1/2 alle frequenze -f e f

ha parte immaginaria nulla e parte reale che assume valore 1/2 alle frequenze -f e f

0

2. La trasformata di Fourier di una funzione dispari è:

una funzione dispari e reale

una funzione dispari e immaginaria

una funzione pari e reale

una funzione pari e immaginaria

0

3. La trasformata di Fourier double-sided di una funzione seno di ampiezza 1V e frequenza 10 Hz:

ha parte immaginaria nulla e parte reale che assume valore 1/2 alle frequenze -f e f

ha parte reale nulla e parte immaginaria che assume valore 1 alla frequenza f

ha parte reale nulla e parte immaginaria che assume valore -1/2 alla frequenza -f e 1/2 alla frequenza f

ha parte immaginaria nulla e parte reale che assume valore 1 alla frequenza f

4. Enunciare le tre proprietà principali della trasformata di Fourier: 1 Trasformata di funzioni pari, 2 Trasformata di funzioni dispari, 3 Trasformata di una

0

convoluzione. Riportare un esempio di trasformata di funzione pari o dispari. lOMoARcPSD|11831587

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Lezione 014

0

1. Per ottenere la FFT single sided dopo aver applicato l'algoritmo di FFT occorre:

mantenere solo la metà dei campioni acquisiti

mantenere solo la metà dei campioni acquisiti e moltiplicare per 2 tutti i campioni eccetto quello a frequenza 0 Hz

moltiplicare per 2 tutti i campioni eccetto quello a frequenza 0 Hz, mantenere solo la metà dei campioni acquisiti e infine dividere per il numero di campioni

moltiplicare per 2 tutti i campioni eccetto quello a frequenza 0 Hz

0

2. La Fast Fourier Trasform, per velocizzare il calcolo della trasformata di Fourier utilizza:

un numero di campioni limitato

un numero di campioni pari alla potenza di 2

un numero di campioni qualsiasi

un numero di campioni minore di 1000

0

3. La risoluzione in frequenza è data:

Dal prodotto tra il tempo di campionamento e il numero di campioni acquisiti

Dal rapporto tra frequenza di campionamento e numero di campioni acquisiti

Dal prodotto tra frequenza di campionamento e numero di campioni acquisiti

Dal rapporto tra numero di campioni acquisiti e frequenza di campionamento

4. Definire come si passa dalla serie di Fourier alla trasformata di Fourier discreta DFT e spiegare perché l'algoritmo FFT è più veloce della DFT.

0 lOMoARcPSD|11831587

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Lezione 015

0

1. L'errore di Leakage si ripercuote sullo spettro in quanto:

compaiono frequenze armoniche superiori della componente armonica del segnale

compaiono righe spettrali diverse dalla fondamentale

l'energia del segnale viene distribuita in un ampio range di frequenze

l'energia del segnale non viene più associata ad una precisa componente armonica ma viene ripartita su più righe spettrali intorno a quella componente

2. La finestra di Hanning:

0 ha un andamento di tipo cosinusoidale

ha un andamento smussato agli estremi

ha un andamento di tipo sinusoidale

ha un andamento di tipo cosinusoidale con massimo al centro e valore nullo agli estremi

0

3. Per limitare l'influenza dell'errore di leakage si può:

utilizzare alte frequenze di campionamento

moltiplicare il segnale per una finestra rettangolare

utilizzare filtri passa-basso

moltiplicare il segnale per finestre diverse da quella rettangolare

4. Descrivere il problema del troncamento dei segnali e dell'errore di leakage che si introduce nel dominio della frequenza. Esp orre i metodi che possono essere

0

applicati per limitare l'errore, in particolare quello basato sulla moltiplicazione del segnale per una finestra.

lOMoARcPSD|11831587

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Docente: Arnesano Marco

Lezione 016

0

1. Se un segnale ha un alto contenuto in frequenza:

La sua funzione di autocorrelazione assume valori elevati

La sua funzione di autocorrelazione è piatta

La sua funzione di autocorrelazione è molto larga

La sua funzione di autocorrelazione è molto stretta

0

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

0

3. Che cosa rappresenta il valore della funzione di autocorrelazione al lag 0? lOMoARcPSD|11831587

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Docente: Arnesano Marco

Lezione 017

0

1. Individuare l'affermazione esatta:

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

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

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

0

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

la trasformata di Fourier della funzione di auto-correlazione di due segnali

la trasformata di Fourier della funzione di cross-correlazione di due segnali

il prodotto delle FFT di due segnali

il rapporto delle FFT di due segnali

0

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

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

0 lOMoARcPSD|11831587

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Docente: Arnesano Marco

Lezione 018

0

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

il segnale è 1.41 volte maggiore del rumore

il segnale è 100 volte maggiore del rumore

il segnale è 6 volte maggiore del rumore

il segnale è 3 volte maggiore del rumore

0

2. 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

0

3. In un processo di media in frequenza (power averaging) con sovrapposizione (overlap) del 50%, se si vogliono effettuare 10 medie:

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 10 spezzoni di segnali consecutivi

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

4. Il rapporto segnale rumore o Signal-to-Noise Ratio (SNR) è:

0 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 dB

il rapporto tra il valore RMS del segnale e il valore RMS del rumore ed espresso in deciBell o dB

il 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

il rapporto tra il valore RMS del rumore e il valore RMS del segnale ed espresso in deciBell o dB

0

5. Descrivere il processo di media in frequenza nel caso di medie sequenziali e di medie con sovrapposizione. Quale processo per mette di effettuare acquisizioni

di minor durata?

0

6. Definire il Rapporto Segnale Rumore.

0

7. Descrivere il processo di media nel tempo mediante segnali sincroni. lOMoARcPSD|11831587

Set Domande: MISURE PER IL CONTROLLO DI QUALITA'

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Docente: Arnesano Marco

Lezione 019

0

1. Dato un segnale non stazionario costituito da una sinusoide a 30 Hz tra 0 e 1 secondo e da una sinusoide a 70 Hz tra 1 e 2 se condi:

nessuna delle altre

il suo spettrogramma presenta una linea orizzontale alla frequenza di 70 Hz tra 0 e 1 secondo e una linea orizzontale a 30 Hz tra 1 e 2 secondi

il suo spettrogramma presenta una linea orizzontale alla frequenza di 30 Hz e una linea orizzontale a 70 Hz

il suo spettrogramma presenta una linea orizzontale alla frequenza di 30 Hz tra 0 e 1 secondo e una linea orizzontale a 70 Hz tra 1 e 2 secondi

2. Lo spettrogramma è:

0 un grafico in cui si ha il tempo sulle ascisse e la frequenza sulle ordina