Ing. Stanislav Pikula, Ph.D.

Ústav automatizace a měřicí techniky (UAMT)

Absolvent předmětu je schopen:
- popsat druhy fyzikálních signálů,
- interpretovat principy základních metod analýzy a zpracování dat,
- vysvětlit význam ortogonálních transformací a uvést příklady,
- vysvětlit principy rychlých algoritmů FFT a metod časově frekvenční analýzy,
- popsat princip waveletových transformací a diskutovat výsledky,
- vysvětlit výsledky spektrální a kepstrální analýzy,
- popsat způsoby číslicové filtrace signálů,
- navrhnout číslicový filtr s požadovanými vlastnostmi.

Student, který si zapíše předmět, by měl být schopen diskutovat základní pojmy teorie signálů. Obecně jsou požadovány znalosti z předmětu BMA1, BMA2, BPMT, znalosti programování v LabVIEW

Otnes,R.K.-Enochson,L. Applied Time Series Analysis,Wiley (EN)
Rabiner,R.L.-Gold,B. Theory and Application of Digital Signal Processing.,Prentice Hall (EN)
Smith, S.W. Digital Signal Processing. California Technical Publishing, San Diego, California 1999 (EN)

Metody vyučování závisejí na způsobu výuky a jsou popsány článkem 7 Studijního a zkušebního řádu VUT.
Metody vyučování zahrnují přednášky a cvičení na počítači.
Student odevzdává jeden samostatný projekt.

až 12 bodů (na zápočet minimum 6) za počítačová cvičení
až 18 bodů (na zápočet minimum 9) za samostatný projekt
až 70 bodů (minimum 35) za závěrečnou písemnou zkoušku

čeština

1. Signál a jeho vlastnosti
2. Časová řada a její model
3. Lineární časově invariantní systémy, diskrétní konvoluce
4. Diskrétní korelace, hodnocení závislosti jevů
5. Ortogonální funkce, diskrétní Fourierova transformace
6. Vlastnosti DFT
7. Principy rychlých algoritmů DFT (FFT)
8. Úvod do digitálních filtrů (FIR a IIR)
9. Návrh digitální filtrů
10. Numerická derivace a integrace, interpolace dat
11. Spektrální analýza, kepstrum
12. Další ortogonální transformace (Hilbertova, Wavelety)
13. Časo-frekvenční analýza (STFT a další)

Cílem předmětu je poskytnout studentům přehled a orientaci v oblasti zpracování digitálních signálů. Důraz je kladen na frekvenční a spektrální analýzu a na číslicovou filtraci signálů.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

• Program EEKR-M1 magisterský navazující

  obor M1-KAM , 1. ročník, zimní semestr, 6 kreditů, povinný
  

• Program EEKR-CZV celoživotní vzdělávání (není studentem)

  obor ET-CZV , 1. ročník, zimní semestr, 6 kreditů, povinný
  

39 hod., povinná

Ing. Jakub Krejčí
Ing. Stanislav Pikula, Ph.D.

eLearning: aktuální otevřený kurz