prof. Ing. Jiří Jan, CSc.

Ústav biomedicínského inženýrství (UBMI)

Absolvent předmětu
- ovládá principy vyšších metod zpracování signálů a rozumí jejich souvislostem,
- je schopen zvolit vhodnou metodu pro konkrétní praktický účel,
- je schopen zvolenou metodu v podobě komerčního nebo vlastního programu implementovat ve výpočetním prostředí
- je schopen správně interpretovat výsledky analýz.

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia, zejména číslicové zpracování signálů

J.Jan: Digital Signal Filtering, Analysis and Restoration. IEE Publishing, London, UK, 2000
J.Jan: Číslicová fitlrace, analýza a restaurace aignálů. VUTIUM 2002

Metody vyučování závisejí na způsobu výuky a jsou popsány článkem 7 Studijního a zkušebního řádu VUT. Metody vyučování zahrnují přednášky a cvičení na počítači. Předmět využívá e-learning (Moodle).

Podmínky pro úspěšné ukončení předmětu upřesňuje každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu;
v zásadě
- získání zápočtu na základě aktivní účasti na demonstračních cvičeních (až 24 bodů, min. 12 bodů),
- úspěšné složení písemné závěrečné zkoušky (až 76 bodů)

čeština

1. Identifikace náhodných signálů. Úvod do restaurace signálů, formalizovaná optimální LMS restaurace signálů ve sjednoceném pohledu
2. Wienerův filtr v klasické i zobecněné diskretní reprezentaci
3. Kálmánova filtrace skalární a vektorová, modelování zdrojů signálu
4. Principy adaptivní filtrace, algoritmy adaptace
5. Aplikace adaptivní filtrace a jejich typizace
6. Úvod do nelineární filtrace - polynomiální a třídicí filtry, homomorfická filtrace a dekonvoluce, nelineární přizpůsobené filtry
7. Úvod do neuronových sítí, jednotlivý neuron a jeho učení
8. Dopředné vrstevnaté neuronové sítě s učením zpětným šířením chyby, sítě s radiální bází
9. Sítě se vzájemnými vazbami: Hopfieldovy a Boltzmannovy sítě, soutěživé a Jordanovy sítě
10. Samoorganizující se sítě, Kohonenovy mapy
11. Aplikace neuronových sítí ve zpracování a analýze signálů a obrazů
12. Analýza hlavních komponent ve zpracování signálů
13. Analýza nezávislých komponent ve zpracování signálů.

Cílem předmětu je porozumění principům vyšších metod zpracování signálů a jejich souvislostem a ukázání praktických aplikací.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu (viz Rozvrhové jednotky).
V zásadě:
- povinné počítačové cvičení
- nepovinná přednáška

• Program EEKR-ML1 magisterský navazující

  obor ML1-BEI , 1. ročník, letní semestr, 6 kreditů, volitelný oborový
  

26 hod., povinná

prof. Ing. Jiří Jan, CSc.

eLearning: aktuální otevřený kurz