Algoritmy zpracování signálů

Předmět je náhradou za:

Algoritmy zpracování signálů (31ASI)

Přednášející:

Cvičící:

Předmět zajišťuje:

katedra teorie obvodů

Anotace:

Výklad principů algoritmů používaných v moderních číslicových systémech pro aplikace uvedené v osnově. Pozornost je věnována filtraci v časové a frekvenční oblasti, významu a vlastnostem různých realizačních struktur. Dále se probírá modelování signálů, parametrické metody (AR, MA, ARMA) a metody lineární predikce (LPC). Cvičení jsou orientována projektově, výsledkem by měla být semestrální práce na zvolené téma - vytvoření a simulace algoritmu v MATLABu. Předpokládané znalosti z teorie číslicových signálů a systémů.

Požadavky:

Podmínkou udělení zápočtu je vypracování a prezentace vybrané úlohy.

Osnova přednášek:

1. Krátkodobé a dlouhodobé charakteristiky signálů v časové a frekvenční oblasti

2. Zpracování dlouhých signálů pomocí metod přičtení a úschovy přesahu

3. Krátkodobá Fourierova transformace jako banka filtrů

4. Modelování, parametrické metody (AR, MA, ARMA), lineární predikce (LPC)

5. Vlastnosti LPC, spektrální analýza založená na DFT a LPC - vlastnosti

6. Význam a vlastnosti křížové struktury iltrů, Levinsonova rekurse

7. Kepstrální analýza a homomorfní filtrace, detekce a potlačení odrazů a ozvěn

8. Redukce aditivních a konvolučních šumů, Wienerova filtrace

9. Robustní parametrizace signálů, Kepstrální vzdálenost, liftrace

10.Filtry a signály s neminimální fází

11.Koherenční analýza a její použití

11.Ortogonální transformace a jejich použití

12.Rozklad na hlavní komponenty, ztrátová komprese dat

13.Rozklad na nezávislé komponenty

14.Vybrané příklady z adaptivní filtrace

Osnova cvičení:

1. Odhady krátkodobých a dlouhodobých charakteristik signálů

2. Metoda sčítání přesahů pro filtraci v kmitočtové oblasti

3. Filtrace ve frekvenční oblasti, spektrální odečítání

4. Banky filtrů na bázi DFT s lineární a nelineární frekvenční osou

5. LPC - normální rovnice, výpočet parametrů AR modelu korelační metodou

6. Kovarianční metoda řešení normálních rovnic

7. Rychlé algoritmy výpočtu AR koeficientů, křížové struktury v AR modelech

8. Výpočet reálného a komplexního kepstra, aplikace pro vyhlazené spektrální odhady

9. Aplikace kepstrální analýzy pro potlačování vlivu konvolučního zkreslení

10. Kepstrální vzdálenost, použití pro detekci signálu v šumu a pro klasifikace signálů

11. Typy kepstrální liftrace a jejich aplikace

12. Koherenční analýza signálů, metody výpočtu koherenční funkce

13. Aplikace diskrétní kosinové transformace

14. Odevzdání a obhájení semestrální práce, zápočty

Cíle studia:

Studijní materiály:

1. Sovka, P., Pollák, P.: Vybrané metody číslicového zpracování signálů. Ediční středisko ČVUT Praha,2003

2. Uhlíř, J., Sovka, P.: Číslicové zpracování signálů. Ediční středisko ČVUT Praha,1995. Monografie ČVUT FEL

3. Davídek, V., Sovka, P.: Číslicové zpracování signálů a implementace. Ediční středisko ČVUT Praha,2001

4. Oppenheim, A.V., Shafer, R.W.: Discrete-Time Signal Processing. Prentice-Hall, Inc., New Jersey, 1998

Poznámka:

Rozsah výuky v kombinované formě studia: 14+4

Typ cvičení: c, t

Předmět je nabízen také v anglické verzi.

Další informace:

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Elektronika - elektronické systémy- strukturované studium (povinný předmět)