Fakulta informačních technologií VUT v Brně

Detail předmětu

Pokročilé zpracování signálů

MZS Ak. rok 2008/2009 zimní semestr 6 kreditů

Neuronové sítě (dopředné a zpětnovazební sítě a Kohonenovy mapy) a jejich využití pro zpracování signálů. Formalizovaná optimální restaurace signálů ve sjednoceném pohledu: Wienerův filtr, Wiener-Levinsonův filtr, Kálmánova filtrace a restaurace signálu, modelování zdrojů. Adaptivní filtrace a identifikace, algoritmy adaptace, typizace aplikací adaptivních filtrů. Nelineární filtrace: polynomiální a třídicí filtry, homomorfická filtrace a dekonvoluce, nelineární přizpůsobené filtry. Typické aplikace uvedených metod.

Garant předmětu

Jazyk výuky

česky

Zakončení

zápočet+zkouška (písemná)

Rozsah

39 hod. přednášky, 26 hod. pc laboratoře

Bodové hodnocení

70 zkouška, 30 laboratoře

Zajišťuje ústav

Přednášející

Získané dovednosti, znalosti a kompetence z předmětu

Znalost hlavních vyšších metod zpracování signálů a schopnost je aplikovat.

Cíle předmětu

Porozumění vyšším metodám zpracování signálů a jejich souvislostem.

Požadované prerekvizitní znalosti a dovednosti

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia, zejména v oblasti číslicového zpracování signálů.

Literatura studijní

  • Jan, J.: Číslicová filtrace, analýza a restaurace signálů, Nakl. VUT Brno 1997, ISBN 80-214-0816-2, 2. vydání, 2001
  • Jan, J.: Digital Signal Filtering, Analysis and Restoration, IEE London, United Kingdom 2000, 407+14 pp., ISBN 0 85296 760 8
  • Gonzales, R.C. , Wintz, P.: Digital Image Processing, 2nd ed., Addison-Wesley Publ. Comp., 1987

Literatura referenční

  • Madisetti, V.K., Williams, D.B. (ed.): The Digital Signal Processing Handbook, CRC & IEEE Press, USA, 1998, ISBN 0-8493-8572-5
  • Vích, R., Smékal, Z.: Číslicové filtry, Academia Praha 2000, ISBN 80-200-0761-X
  • Mulgrew, B., Grant, P., Thompson, J.: Digital Signal Processing - Concepts & Applications, MacMillan Press Ltd., UK, 1999, ISBN 0-333-74531-0
  • Banks, S., Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition, Prentice Hall Int., UK, Ltd., 1990
  • Jain, A.K.: Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall Int. Edit., 1989
  • Jan, J.: Číslicová filtrace, analýza a restaurace signálů, Nakl. VUT Brno 1997, ISBN 80-214-0816-2
  • Gonzales, R.C., Wintz, P.: Digital Image Processing, 2nd ed., Addison-Wesley Publ. Comp., 1987
  • Pratt, W.K.: Digital Image Processing, 2nd ed., J. Wiley & Sons, 1991
  • Rosenfeld, A., Kak, A.C.: Digital Picture Processing, 2nd. edit., Academic Press, 1982
  • Schalkoff, R.J.: Digital Image Processing and Computer Vision, J. Wiley & Sons, 1989

Osnova přednášek

  1. Formalizovaná inverzní filtrace a restaurace signálů. Wienerův filtr v klasické a diskretní formulaci
  2. Vázaná dekonvoluce, dekonvoluce s optimalizací impulsní odezvy, metoda maximální aposteriorní pravděpodobnosti.
  3. Kálmánova filtrace, skalární a vektorová formulace, modelování systému na bázi Kálmánova filtru.
  4. Koncept adaptivní filtrace a identifikace, algoritmy adaptivní filtrace.
  5. Typické aplikace adaptivní filtrace: identifikace a modelování systémů, lineární adaptivní predikce, adaptivní potlačování šumu a rušení
  6. Multitaktní systémy číslicového zpracování signálů, multitaktní banky filtrů
  7. Nelineární filtrace: polynomiální filtry, třídicí filtry, homomorfická filtrace a dekonvoluce, nelineární přizpůsobené filtry
  8. Zpracování signálů neuronovými sítěmi: učící se neuronové filtry a klasifikátory, restaurace zpětnovazebními neuronovými sítěmi
  9. Časově-frekvenční analýza, vlnková transformace a její aplikace ve zpracování a kompresi signálů
  10. Koncept vícerozměrného signálu a spektra, 2D a 3D Fourierova transformace, diskrétní unitární vícerozměrné transformace: kosínová, Hadamardova a Walshova, Haarova a 2D vlnková transformace
  11. Aplikace signálových přístupů pro formalizované zpracování obrazů: restituční a restaurační postupy, formalizovaná segmentace obrazů
  12. Tomografické rekonstrukce obrazu z jednorozměrných projekcí
  13. Analýza pohybu a 3D rekonstrukce ze stereo dat

Průběžná kontrola studia

Aktivní účast při počítačové laboratorní výuce a řešení zadaných úkolů v laboratorních cvičeních budou bodově hodnoceny (celkem do výše 30 bodů).

Kontrolovaná výuka

Kontrolována je aktivní účast v počítačových laboratořích, minimální účast pro zápočet 4 ze 7 cvičení, nenahrazuje se.

Podmínky zápočtu

Zisk nejméně 15 bodů z počítačových laboratorních cvičení.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

Nahoru