Adaptivní metody zpracování signálů

Předmět je náhradou za:

Adaptivní zpracování signálů (X31ADA)

Přednášející:

Cvičící:

Předmět zajišťuje:

katedra teorie obvodů

Anotace:

Předmět celofakultní nabídky poskytuje přehled adaptivních systémů a jejich použití pro zpracování řeči, biologických signálů, potlačování šumů, separaci signálů, spektrální analýzu. Cvičení jsou zaměřena na realizaci algoritmů v MATLABu. Je vhodné mít základní znalosti z číslicového zpracovaní signálů, např. předmětů UCZ, CFS, PSP (obor ESD) nebo předmětů s podobným zaměřením.

Požadavky:

Osnova přednášek:

1. Blokové, rekurentní a průběžné metody analýzy signálů, základní pojmy

2. Blokové parametrické metody, metoda nejmenších čtverců

3. Rekurentní parametrické metody, přesnost odhadu parametrů

4. Zapomínání, RLS a LMS algoritmus, vlastnosti, použití pro predikci

5. Základní úlohy adaptivní filtrace: predikce, estimace, identifikace

6. Potlačování rušení v řeči (LMS FIR, ALE), podmínky správné činnosti

7. Ekvalizace přenosové cesty, znaménkový LMS algoritmus

8. Analýza LMS algoritmu, chybový povrch, stabilita, normovaný LMS algoritmus

9. LMS algoritmus v nestacionárním prostředí, gradientní šum, řízení konvergence

10. Měření frekvence úzkopásmových signálů, LMS FIR/CIIR, rozbor rezonátoru

11. Kompenzační metoda potlačování rušení, podmínky správné činnosti

12. Zobecnění kompenzační metody, symetrická struktura, separace mluvčích

13. Hyperstabilní algoritmy, LMS IIR, kompenzace echa

14. Struktury adaptivních filtrů a algoritmy pro frekvenční oblast, křížové filtry

Osnova cvičení:

1. Úvod do MATLABu, generování číselných posloupností

2. Průběžná spektrální analýza, spektrogramy

3. Parametrické metody, základní funkce

4. Analýza signálů pomocí parametrických metod

5. Syntéza nestacionárního AR procesu, analýza adaptivním filtrem

6. Estimátor signálu s LMS algoritmem

7. Prediktor s LMS algoritmem, potlačení harmonického rušení

8. Aplikace LMS pro ekvalizér

9. Porovnání LMS, SLMS, NLMS a RLS algoritmů

10. Měření frekvencí, určování formantových kmitočtů

11. Kompenzace aditivního rušení

12. Tvarování přijímací charakteristiky pole sensorů-beamforming

13. Slepá separace signálů pomocí symetrického adaptivního dekorelátoru

14. Odevzdání semestrálních úloh, zápočet

Cíle studia:

Studijní materiály:

1. Uhlíř, J., Sovka, P.: Číslicové zpracování signálů. Monografie ČVUT, Praha, 1995

2. Jan, J.: Číslicová filtrace, analýza a restaurace signálů. VUT, Brno, 1997

3. Smékal, Z., Vích, R.: Zpracování signálů pomocí signálových procesorů. RADIX, Praha, 1998

4. Widrow, B., Stearns, S.D.: Adaptive Signal Processing. Prentice-Hall, Inc., New Jersey, 1985

5. Young, P.: Recursive Estimation and Time-Serie Analysis, Springer-Verlag, New York, 1984

6. Haykin, S.: Adaptive Filter Theory. Prentice-Hall, Inc., New Jersey, 1991

Poznámka:

Rozsah výuky v kombinované formě studia: 14+4

Typ cvičení: c, t

Tento předmět je nabízen také v anglické verzi.

Další informace:

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Biomedicínské inženýrství - inženýrský blok (volitelný předmět odborný)
• Biomedicínské inženýrství - inženýrský blok (volitelný předmět odborný)