Adaptivní metody zpracování signálů

Předmět B2M31ADAA může při kontrole studijních plánů nahradit předmět BAM31ADA

Předmět B2M31ADAA nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět BAM31ADA (vztah je symetrický)

Podmínkou zápisu na předmět B2M31ADAA je, že student si nejpozději ve stejném semestru zapsal příslušný počet předmětů ze skupiny BEZBM

Předmět B2M31ADAA může být splněn v zastoupení předmětem BAM31ADA

Předmět B2M31ADAA nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět BAM31ADA (vztah je symetrický)

Garant předmětu:

Radoslav Bortel

Přednášející:

Radoslav Bortel, Pavel Sovka

Cvičící:

Radoslav Bortel, Vojtěch Illner, Pavel Sovka

Předmět zajišťuje:

katedra teorie obvodů

Anotace:

Tento předmět prezentuje základní principy adaptivních algoritmů pro filtraci, estimaci, predikci, dekorelaci, separaci a beamforming. Absolvent bude obeznámen se základními principy navrhu a analýzy adaptivních systémů.

Požadavky:

Znalosti základů číslicového zpracování signálů. Především znalost spektrální analýzy a neadaptivní lineární filtrace. Znalosti práce s Matlabem.

Osnova přednášek:

1. Blokové algoritmy pro estimaci

2. Blokové algoritmy pro predikci

3. LMS a RLS algoritmy a jejich použití pro estimaci a predikci

4. Konvergence LMS a RLS algoritmů

5. Struktury pro implementaci adaptivních filtrů

6. Použití adaptivních algoritmů pro kompresi signálu

7. Použití adaptivních filtrů pro potlačování šumu

8. Kalmanova filtrace

9. Mřížkové filtry a částicové filtry

10. Adaptivní algoritmy pro dekorelaci vícerozměrných signálů

11. Adaptivní algoritmy pro separaci vícerozměrných signálů

12. Adaptivní beamforming - algoritmy LCMV a MVDR

13. Adaptivní beamforming - algoritmus MUSIC

14. Rezerva

Osnova cvičení:

1. Implementace blokových algoritmů pro estimaci

2. Implementace blokových algoritmů pro predikci

3. Implementace LMS a RLS algoritmů

4. Konvergence LMS a RLS algoritmů

5. Porovnání různých struktur pro implementaci adaptivních filtrů

6. Vokodér

7. Adaptivního potlačení úzkopásmového šumu

8. Aplikace Kalmanovy filtrace

9. Použití mřížkových a částicových filtrů

10. Implementace dekorelace vícerozměrných signálů

11. Implementace separaci vícerozměrných signálů

12. Aplikace algoritmů LCMV a MVDR

13. Aplikace algoritmu MUSIC

14. Rezerva

Cíle studia:

Cílem předmětu je získat základní znalosti z oblasti adaptivních algoritmů pro filtraci, dekorelaci, separaci a beamformingu.

Studijní materiály:

Sayed, A.H., Adaptive Filters, Wiley-IEEE Press, 2008.

Bellanger, M.B., Adaptive Digital Filters, Marcel Dekker, NY 2001.

Hyvarinen, A, Karhunen, J, Oja, E. Independent Component Analysis, John Wiley & Sons, 2004.

Poznámka:

Další informace:

https://moodle.fel.cvut.cz/courses/B2M31ADAA

Rozvrh na zimní semestr 2023/2024:

	06:00–08:0008:00–10:0010:00–12:0012:00–14:0014:00–16:0016:00–18:0018:00–20:0020:00–22:0022:00–24:00
Po
Út
St	místnost T2:A4-405 Illner V. 16:15–17:45 (přednášková par. 1 paralelka 102) Dejvice Laborator
Čt	místnost T2:C3-340 Sovka P. 16:15–17:45 (přednášková par. 1) Dejvice T2:C3-340místnost T2:C4-362 Illner V. 18:00–19:30 (přednášková par. 1 paralelka 101) Dejvice Laborator K362 místnost T2:C3-132 Sovka P. 16:15–17:45 (přednášková par. 1) Dejvice T2:C3-132
Pá

Rozvrh na letní semestr 2023/2024:

Rozvrh není připraven

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Elektronika a komunikace - Audiovizuální technika a zpracování signálů (povinně volitelný předmět)
• Elektronika a komunikace - Technologie internetu věcí (povinně volitelný předmět)
• Elektronika a komunikace - Komunikace a zpracování informace (povinně volitelný předmět)