Přehled studia | Přehled oborů | Všechny skupiny předmětů | Všechny předměty | Seznam rolí | Vysvětlivky               Návod
XD31ASI Algoritmy zpracování signálů Rozsah výuky:14+4
Přednášející (garant):Sovka P. Typ předmětu:Z Zakončení:Z,ZK
Zodpovědná katedra:331 Kreditů:4 Semestr:L

Anotace:
Výklad principů algoritmů používaných v moderních číslicových systémech pro aplikace uvedené v osnově. Pozornost je věnována filtraci v časové a frekvenční oblasti, významu a vlastnostem různých realizačních struktur. Dále se probírá modelování signálů, parametrické metody (AR, MA, ARMA) a metody lineární predikce (LPC). Cvičení jsou orientována projektově, výsledkem by měla být semestrální práce na zvolené téma - vytvoření a simulace algoritmu v MATLABu. Předpokládané znalosti z teorie číslicových signálů a systémů.

Osnovy přednášek:
1. Krátkodobé a dlouhodobé charakteristiky signálů v časové a frekvenční oblasti
2. Zpracování dlouhých signálů pomocí metod přičtení a úschovy přesahu
3. Filtrace v časové a frekvenční oblasti, význam a vlastnosti křížové struktury
4. Modelování, parametrické metody (AR, MA, ARMA), lineární predikce (LPC)
5. Vlastnosti LPC, spektrální analýza založená na DFT a LPC - vlastnosti
6. Použití spektrální analýzy pro průmyslové aplikace a zpracování řeči 7. Kepstrální analýza a homomorfní filtrace, detekce a potlačení odrazů a ozvěn
8. Využití kepstrální analýzy pro průmyslové aplikace a detekci signálů v šumu
9. Robustní parametrizace signálů a význam pro zpracování řeči a predikci dat
10. Korelační analýza, kompenzace zpoždění signálů, potlačování šumů
11. Vybrané aplikace adaptivní filtrace pro spektrální analýzu a potlačování rušení
12. Algoritmy koherenční analýzy, detekce a separace signálů, využití ve fyziologii
13. Časově frekvenční transformace a jejich aplikace, nelineární frekvenční stupnice
14. Typy ortogonálních transformací, jejich vztah i praktický význam, komprese dat

Osnovy cvičení:
1. Zdroj informací pro práci, generování signálů a databáze signálů
2. Krátkodobé a dlouhobé spektrum, typy zobrazení krátkodobého spektra
3. Realizace rozkladu a syntézy signálů ve frekvenční oblasti
4. Filtrace ve frekvenční oblasti, spektrální odečítání
5. Objektivní kritéria hodnocení kvality zpracování signálů, odhad šumového pozadí
6. Generování korelační matice, normální rovnice, výpočet parametrů AR modelu
7. Implementace metod spektrální analýzy pomocí DFT a AR modelu
8. Výpočet reálného a komplexního kepstra
9. Kepstrální vzdálenost, použití pro detekci signálu v šumu a pro klasifikace signálů
10. Typy kepstrální liftrace a jejich aplikace
11. Použití MATLABu k implementaci adaptivních filtrů
12. Odhad a kompenzace zpoždění mezi signály pomocí korelace, aplikace pro řeč
13. Podmínky správného použití funkce "Spectrum" pro koherenční analýzu
14. Odevzdání a obhájení vlastního řešeného problému

Literatura Č:
1. Uhlíř, J., Sovka, P.: Číslicové zpracování signálů. Ediční středisko ČVUT Praha,1995. Monografie ČVUT FEL
2. Jan, J.: Číslicová filtrace, analýza a restaurace signálů. Vysoké učení technické v Brně, 1997
3. Psutka, J.: Komunikace s počítačem mluvenou řečí. Academia Praha, 1995

Literatura A:
1. Bendat, J., Piersol, A.: Random Data: Analysis Measurement Procedures, John Wiley & Sons, New York, 1971
2. Openheim, A.V., Shafer, R.W.: Discrete-Time Signal Processing. Prentice-Hall, Inc., New Jersey, 1990
3. Rabiner, L.R., Schafer, F.W.: Digital Processing of Speech Signals. Prentice-Hall, Inc., New York, 1978

Požadavky:
Podmínkou udělení zápočtu je vypracování a prezentace vybrané úlohy.

Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:
Plán Obor Role Dop. semestr
MEL01-D Elektronika Z 2


Stránka vytvořena 25. 2. 2002, semestry: Z/2001-2, Z/2002-3, L/2001-2, L/2002-3, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336)