Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2023/2024
UPOZORNĚNÍ: Jsou dostupné studijní plány pro následující akademický rok.

Adaptivní metody zpracování signálů

Přihlášení do KOSu pro zápis předmětu Zobrazit rozvrh
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
BAM31ADA Z,ZK 6 2P+2C česky

Předmět BAM31ADA může při kontrole studijních plánů nahradit předmět B2M31ADAA

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

Podmínkou zápisu na předmět BAM31ADA je, že student si nejpozději ve stejném semestru zapsal příslušný počet předmětů ze skupiny BEZBM

Předmět BAM31ADA může být splněn v zastoupení předmětem B2M31ADAA

Předmět BAM31ADA nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět B2M31ADAA (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/BAM31ADA
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:C3-340
místnost 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

Rozvrh na letní semestr 2023/2024:
Rozvrh není připraven
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 27. 3. 2024
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese https://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet5435506.html