Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
Для новых пользователей первый месяц бесплатно.

Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:

— Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
— Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
— Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;

Начать пользоваться сервисом

Как продвинуть сайт на первые места?

Вы создали или только планируете создать свой сайт, но не знаете, как продвигать? Продвижение сайта – это не просто процесс, а целый комплекс мероприятий, направленных на увеличение его посещаемости и повышение его позиций в поисковых системах.

Ускорение продвижения

Если вам трудно попасть на первые места в поиске самостоятельно, попробуйте технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Если ни один запрос у вас не продвинется в Топ10 за месяц, то в SeoHammer за бустер вернут деньги.

Начать продвижение сайта

Приложение 3. Программный код и результаты моделирования для тестового сигнала

Программный код и результаты моделирования для тестового сигнала

%Исходные данные

Fs = 96e3;

f1 = 1.5e3;

f2 = 20e3;

f3 = 25e3;

dt = 1/Fs;

T1 = 1/f1;

t = 0: dt: T1*50;

df_shift = 10000;

S1 = (j*sin(2*pi*f1*t) + cos(2*pi*f1*t)) + (j*sin(2*pi*f2*t) + cos(2*pi*f2*t)) + (j*sin(2*pi*f3*t) + cos(2*pi*f3*t));

% shift to center frequnce for real filtering

S1 = S1.* exp(j*2*pi*(-df_shift)*t);

%Окно Хэмминга и построение спектра исходного сигнала

w = hamming(2048).';

S2=[];

for i=1: floor(length(S1)/2048)

S2 = [S2 S1((i-1)*2048+1: i*2048).*w];

end

Hs1=spectrum.periodogram;

figure(1)

h1 = psd(Hs1, S2, 'Fs', Fs); plot(h1)

%Кан.Фильтр order = 122

%fs = 96000 fpass = 10000 fstop = 12000 astop = 80

S1 = [zeros(1, length(k0)-1) S1];

r0 = zeros(1, length(S1));

for i = length(k0): length(S1)

for n = 0: length(k0)-1

r0(i) = r0(i) + S1(i-n)*k0(n+1);

end

end

r0(1: length(k0)-1) = [];

hold on

h1 = psd(Hs1, r0, 'Fs', Fs); plot(h1)

%фильтр перенос order = 33

%fs = 768000 fpass = 10000 fstop = 55000 astop = 60

B0 = upsample(r0, 8);

B0 = [zeros(1, length(kn)-1) B0];

r1 = zeros(1, length(B0));

for i = length(kn): length(B0)

for n = 0: length(kn)-1

r1(i) = r1(i)+B0(i-n)*kn(n+1);

end

end

r1(1: length(kn)-1) = [];

figure(2)

h1 = psd(Hs1, r1, 'Fs', 768000); plot(h1)

%Первый FiR-фильтр order = 8

%fs = 1536000 fpass = 10000 fstop = 384000 astop = 80

B = upsample(r1, 2);

B = [zeros(1, length(k1)-1) B];

r2 = zeros(1, length(B));

for i = length(k1): length(B)

for n = 0: length(k1)-1

r2(i) = r2(i)+B(i-n)*k1(n+1);

end

end

%Второй FiR-фильтр order =8

%fs = 3072000 fpass = 10000 fstop = 768000 astop = 80

B1 = upsample(r2, 2);

B1(1: length(k2)-1) = [];

r3 = zeros(1, length(B1));

for i = length(k2): length(r3)

for n = 0: length(k2)-1

r3(i) = r3(i)+B1(i-n)*k2(n+1);

end

end

r3(1: length(k2)-1) = [];

%CIC

D = 64; % filter buffer depth

B2 = upsample(r3, 32);

delayBuffer1 = zeros(1, D);

delayBuffer2 = zeros(1, D);

delayBuffer3 = zeros(1, D);

delayBuffer4 = zeros(1, D);

intOut1 = 0;

intOut2 = 0;

intOut3 = 0;

intOut4 = 0;

for ii = 1: (length(B2)/10

%comb1

combOut1 = B2(ii) - delayBuffer1(end);

delayBuffer1(2: end) = delayBuffer1(1: end-1);

delayBuffer1(1) = B2(ii);

% integrator1

intOut1 = intOut1 + combOut1;

r4(ii) = intOut1;

%comb2

combOut2 = r4(ii) - delayBuffer2(end);

delayBuffer2(2: end) = delayBuffer2(1: end-1);

delayBuffer2(1) = r4(ii);

% integrator2

intOut2 = intOut1 + combOut2;

r5(ii) = intOut2;

%comb3

combOut3 = r5(ii) - delayBuffer3(end);

delayBuffer3(2: end) = delayBuffer3(1: end-1);

delayBuffer3(1) = r5(ii);

% integrator3

intOut3 = intOut2 + combOut3;

r6(ii) = intOut3;

%comb4

combOut4 = r6(ii) - delayBuffer4(end);

delayBuffer4(2: end) = delayBuffer4(1: end-1);

delayBuffer4(1) = r6(ii);

% integrator3

intOut4 = intOut3 + combOut4;

r7(ii) = intOut4;

end

%Спектр выходного сигнала

figure(3)

h1 = psd(Hs1, r7, 'Fs', 98304000); plot(h1)

title('Power Spectrum of a Sine Wave'); % Вывод названия графика.

xlabel('Frequency (Hz)'); % Вывод величины и размерности по x.

ylabel('Power'); % Вывод величины по y.

Спектр исходного сигнала(рис. 19).

Рис. 19

Спектр сигнала после всех фильтров(рис. 20)

Рис. 20

Список литературы.

1. ETSI ES 201 980 V2.2.1 (2005–10) Всемирное цифровое радио.

2. Проектирование систем цифровой и смешанной обработки сигна-лов. Кестер У. 2010г.

3. Дж.Уэйкерли, Проектирование цифр.устр. М2002 1048c.

4. ETSI EN 302 245-2 V1.1.1 (2005-01)

5. Даташит AD9857

6. Шихин, А.Я. Электромагнитные поля и системы / А.Я. Шихин. М.: Энергия, 1987.

7. ГОСТ 12.1.006-84. ССБТ. Электромагнитные поля радиочастот. Допустимые уровни на рабочих местах и требования к проведению контроля. М.: Издательство стандартов, 1984.

8. ГОСТ 12.1.004-91 Пожарная безопасность. Общие требования, М., 1992.

9. СНиП 21-01-97 Пожарная безопасность зданий и сооружений. М. 1997.

10. Айфичер Э. - Цифровая обработка сигналов. Практический подход. 2-е издание. 2004 год.

11. Р. Лайонс Цифровая обработка сигналов 2006 год.