Detail předmětu

Digital Signals and Systems

FEKT-MPA-CSIAk. rok: 2020/2021

Definice a klasifikace 1D a 2D diskrétních signálů a systémů. Příklady signálů a systémů. Spektrální analýza s využitím FFT. Spektrogramy a tekoucí spektra. Hilbertova transformace. Reprezentace pásmově omezených signálů. Decimace a interpolace. Transverzální a polyfázové filtry. Banky filtrů s dokonalou rekonstrukcí. Půlpásmové kvadraturní (QMF) filtry. Vlnková transformace. Analýza signálu s vícenásobným rozlišením. Náhodné veličiny, náhodné procesy a matematická statistika. Výkonová spektrální hustota a její odhad. Neparametrické metody výpočtu výkonové spektrální hustoty. Lineární predikční analýza. Parametrické metody pro výpočet výkonové spektrální hustoty. Komplexní a reálné kepstrum. V počítačových cvičeních si studenti ověří metody číslicového zpracování signálů v prostředí Matlab. Numerická cvičení budou zaměřena na příklady analýzy signálů a systémů.

Jazyk výuky

angličtina

Počet kreditů

6

Výsledky učení předmětu

Absolvent předmětu je schopen:
- definovat, popsat a vizualizovat diskrétní 1D a 2D signály
- vypočítat Fourierovská zobrazení, diskrétní kosinovu, Hilbertovu, vlnkovou a Z transformaci diskrétních signálů
- definovat diskrétní systémy a analyzovat jejich vlastnosti různými metodami
- měnit vzorkovací kmitočet signálů
- využívat analytický a komplexní signál
- používat banku číslicových filtrů
- provádět krátkodobou spektrální analýzu pomocí Gaborovy a krátkodobé Fourierovy transformace
- matematicky popsat náhodné procesy a testovat statistické hypotézy
- používat lineární predikční analýzu
- odhadovat výkonovou spektrální hustotu pomocí parametrických a neparametrických metod
- používat kepstrální analýzu a homomorfní filtraci
- provádět analýzu diskrétních signálů a systémů v prostředí Matlab

Prerekvizity

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia s důrazem na číslicové zpracování signálů. Dále jsou nutné základní schopnost programovat v prostředí Matlab.

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Metody vyučování závisí na typu výuky. V přednáškách je kombinováno promítání prezentací s odvozováním některých důležitých partií přímo na tabuli. Všechny přednášky jsou studentů k dispozici na e-learningu. Pro větší názornost jsou také používány videoukázky a ukázky programů v jazyce Matlab. V laboratorních cvičeních si studenti přímo ověřují probírané metody a algoritmy na počítačích. V numerických cvičeních počítají příklady k látce probírané na přednáškách.

Způsob a kritéria hodnocení

Pro úspěšné ukončení předmětu je nutné absolvovat povinně počítačová cvičení a získat zápočet. Za semestr mohou z počítačových cvičení získat 15 bodů, a 15 bodů ze cvičení numerických. Zbytek, 70 bodů ze 100, mohou získat úspěšným složením závěrečné zkoušky.

Osnovy výuky

1. Charakteristika a klasifikace 1D a 2D diskrétních signálů
2. Charakteristika a klasifikace diskrétních systémů
3. Analýza jednorozměrných LTI diskrétních systémů
4. Diskrétní kosinova transformace. Číslicové zpracování signálu se změnou vzorkovacího kmitočtu
5. Reprezentace pásmově omezených signálů
6. Banky číslicových filtrů
7. Krátkodobá spektrální analýza
8. Vlnková transformace a její souvislost s bankami číslicových filtrů
9. Náhodné procesy a jejich vlastnosti
10. Lineární predikční analýza
11. Neparametrické metody výpočtu výkonové spektrální hustoty
12. Parametrické metody výpočtu výkonové spektrální hustoty
13. Kepstrální analýza

Učební cíle

Cílem předmětu je obsáhnout moderní metody číslicového zpracování 1D a 2D signálů a analýzy diskrétních systémů. Dále se studenti seznámí s parametrickou a neparametrickou spektrální analýzou náhodných signálů a matematickou statistikou. Budou umět využívat lineární predikci a zpracovávat signál pomocí bank číslicových filtrů s různými vzorkovacími kmitočty v reálné praxi.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

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

Základní literatura

SMÉKAL, Z.: From Analog to Digital Signal Processing: Theory, Algorithns, and Implementation. Prague, Sdelovaci technika, 2018, 518 pp., ISBN 973-80-86645-25-4 (EN)

Doporučená literatura

PROAKIS, J.G., INGLE, V.K.: A Self-Study Guide for Digital Signal Processing. Prentice Hall, New Jersey, 2004. ISBN 0-13-143239-7 (EN)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program MPA-CAN magisterský navazující, 1. ročník, zimní semestr, povinný
  • Program MPAD-CAN magisterský navazující, 1. ročník, zimní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Cvičení na počítači

39 hod., povinná

Vyučující / Lektor