Číslicové zpracování signálů

Garant předmětu:

Přednášející:

Cvičící:

Předmět zajišťuje:

katedra teorie obvodů

Anotace:

Tento předmět navazuje na základní kurzy číslicového zpracování signálů v magisterském studiu, rozvíjí a prohlubuje poznatky směrem odpovídajícím potřebám doktorského studia v oblasti 1-D zpracování signálů. Pokrývá spektrální a kepstrální analýzu, parametrické metody, optimální LTI filtry, frekvenční analýzu, metody analýzy vztahů mezi časovými řadami.

Výsledek studentské ankety předmětu je zde: http://www.fel.cvut.cz/anketa/aktualni/courses/XP31DSP

Požadavky:

Znalosti požadované pro tento kurs jsou základní znalosti a pojmy pokryté základními kursy zpracování a analýzy 1-D signálů v programech bakalářského a magisterského studia.

Osnova přednášek:

1. Vztahy mezi transformacemi: FT, DTFT, DFT, FT - význam, důsledky.

2. Význam váhování vs konvoluce, obecné algoritmy FFT a Kroneckerův součin.

3. Rekurentní realizace filtrů a DFT-Goertzelův algoritmus.

4. Krátkodobá Fourierova transformace a její ekvivalence s bankou filtrů, možnosti decimace.

5. Parametrické metody I: typy modelů-vztahy mezi nimi, analýza-syntéza.

6. Parametrické metody II: odhad řádu LTI modelu.

7. Základy adaptivní filtrace a slepé separace signálů, inverzní filtrace

8. Optimální filtrace: Kalmánova filtrace, její předpoklady a omezení, rozšíření pro nelineární systémy.

9. Přehled metod spektrální a frekvenční analýzy I: šumový a signálový podprostor.

10. Přehled metod spektrální a frekvenční analýzy II

11. Vztah a aplikace EVD a SVD.

12. Princip kepstrální analýzy, způsoby výpočtu kepstra, dekonvoluce signálů.

13. Rezerva

Osnova cvičení:

1. Základní vztahy mezi transformacemi

2. Příklady ekvivalence váhování vs konvoluce

3. Rekurentní realizace CIC filtrů, Goertzelův algoritmus.

4. Krátkodobá Fourierova transformace a volba parametrů

5. Parametrické metody I: AR, MA, ARMA

6. Parametrické metody II: kritéria odhadu řádu - vlastnosti a souvislosti

7. Příklady adaptivní filtrace a slepé separace signálů, inverzní filtrace

8. Příklad Kalmánovy filtrace

9. Příklady metod spektrální a frekvenční analýzy

10. Příkladymetod spektrální a frekvenční analýzy II

11. Numerické vlastnosti EVD a SVD.

12. Příklad kepstrální analýzy a způsoby výpočtu kepstra

13. Rezerva

Cíle studia:

Prohloubit znalosti základních kurzů číslicového zpracování signálů v magisterském studiu. Rozvinout a prohloubit poznatky směrem odpovídajícím potřebám doktorského studia v oblasti 1-D zpracování signálů. Důraz je kladen na souvislosti a jednotiící pohled na různé metody.

Studijní materiály:

[1] Uhlíř, J., Sovka, P.: Číslicové zpracování signálů, Vydavatelství ČVUT Praha, 2002

[2] Vích, R., Smékal, Z.: Číslicové filtry, Academia Praha, 2000

Poznámka:

Další informace:

https://moodle.fel.cvut.cz/courses/XP31DSP

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Doktorské studium, prezenční forma (povinně volitelný předmět)
• Doktorské studium, kombinovaná forma (povinně volitelný předmět)
• Doktorské studium, strukturované prezenční (povinně volitelný předmět)
• Doktorské studium, strukturované kombinované (povinně volitelný předmět)