Bir önceki yazı dizisinde filtreler konusuna bir giriş yapmış ve seriyi temel bir uygulama ile sonlandırmıştık. Bu yazı serisinde filtreleme konusuna biraz daha derinlemesine girmeyi hedefliyorum. Önceki serilerde teoriden sıkılan okuyucular son yazıdaki uygulamayı görünce bir hayli sevinmiş ve güzel geri dönüşler yapmışlardı. Sanırım teori ve pratiğin bu şekilde birleştiğini görmek okuyuculara matematiğin aslında bu kadar soyut olmadığını ve mühendisliği dolaylı olarak değil doğrudan etkilediğini gösterdi. Artık soyut ve oldukça korkutucu gözüken matematiğin gerçekte böyle olmadığını anladığımıza göre filtreleme konusunu daha deri bir şekilde inceleyebiliriz. Başlamadan önce bir konuyu dile getirmem gerekiyor. Bu yazı serilerini okurken, “Buna ihtiyacımız olmayacak çünkü Matlab bu işleri bizim için yapıyor.” gibi bir ifadeyi kullanmakta oldukça haklı olabilirsiniz fakat bizim amacımız bu işin mantığını ve temelini anlamak hatta daha da öte bir gereksinim olan ve mühendislik yapmak için ihtiyaç duyduğumuz muhakeme yeteneğini geliştirmek, buradaki birincil amacımızdır. Ek olarak filtreleme konusunda karşılaşacağımız zorlu problemlerde, iyi bir alt yapının faydasını göreceğinizi garanti edebilirim. Eğer hazırsanız zihnimizi çok yumuşak bir filtreden geçirelim. (Devamını Oku)

Evet sanırım artık beklediğiniz yazı geldi. Bunca matematik ve onlarca çalışmadan sonra artık bu işin ekmeğini yeme zamanının geldiğini düşünüyorum. Özellikle sinyal işlemede çok özel bir yeri olan “Filtreleme” konusu barındırdığı sihirli matematik ile beni ciddi anlamda büyülemiştir. Bir filtre tasarlamanın birden fazla yolu olması, kalite faktörü, filtrenin cevabı gibi bir çok ayrıntıyı içinde barındırsa da bunların çok da zor olmadığını az çok gördük. Eğer işin temelini anladıysanız gelin sonra bir uygulama ile bu yazı dizisini tamamlayalım. (Devamını Oku)

Bu yazıda Joseph Fourier’in bulduğu “Fourier Dönüşümü” adlı, bir hayli ilginç olan ve mühendislik öğrencilerinin birlikte yatıp kalktığı bu konuya giriş yapacağız. Bu konuya girmeden önce üzerine düşüneceğimiz başka bir problem var. Normal de sinyallerimizi zaman bağlı örnekler ve bunları işlemek için uğraşırız. Zamana bağlı bir sinyalde bildiğiniz üzere sadece (t) anındaki (Genliği) elde edebiliriz. Geometrik olarak bir x(t) değerine karşın bir y(Genlik) değeri olur. Bu oldukça basit öyle değil mi ? Şimdi asıl soruna gelelim. Elimizdeki sinyalin içinde hangi frekans bileşenlerinin olduğunu öğrenmek isteydik ne yapacaktık ? Koordinat düzleminde x yerine frekans’ın olmasını istiyoruz. O halde frekans düzlemine ışınlanalım ! (Devamını Oku)

Yine bolca matematik içeren bu yazıda filtrelerin dijital hallerine giriş yapacağız. Özellikle dijital kontrolün kalbi olan bu filtreler beraberinde çözülmesi gereken bir takım sorunları da yanında getirecek. Bir analog filtrenin dijital karşılığını modelleyeceğimiz bu yazının aklımızdaki bir çok soru işaretini gidereceğini düşünüyorum. Matematiksel dönüşümler, bilgisayar analizleri ve programlama kısmında yapılan optimizasyonlar gibi konulara da değineceğimiz bu yazıda yapılacak çok iş var. Hazırsanız başlayalım. (Devamını Oku)

Elektronik gibi ucu bucağı olmayan devasa bir alanda matematiğin önemi bir hayli büyük. Şunu söyleyebilirim ki matematiğin önemi elektroniğin kendisinden daha öte. Özellikle bir takım donanımları iyi bir şekilde analiz edebilmek için çok ciddi matematik bilgisine ihtiyaç duyuyoruz. Bu yazı dizisinde filtreleri ve onların matematiksel modellerini inceleyeceğiz. Bunun sebebi daha sonra yapmayı planladığım sinyal işleme, filtreleme gibi çalışmalar için iyi birer matematiksel altyapı oluşturabilmek. Mühendislik yolunda kat edeceğimiz çok fazla zorluk var. Ömür boyu bu karşılaşacağımız sorunlara akıllıca birer çözüm üretebilmek adına bu temelleri çok iyi inşa etmeli ve bir takım yapıları analiz etmeliyiz. O halde öncelikle alçak geçiren pasif filtreyi analiz ederek başlayalım. (Devamını Oku)