A tantárgyleírás hatályossága
| Subject name (Hungarian, English) |
Jelfeldolgozás
Signal Processing
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Subject code | BMEVIHID072 | ||||||||||||
| Subject type | — | ||||||||||||
| Training Level | — | ||||||||||||
| Course types and hours (weekly/semester) |
|
||||||||||||
| Assessment type | vizsga | ||||||||||||
| Credits | 5 | ||||||||||||
| Subject coordinator |
DR. Levendovszky János
position: egyetemi tanár
contact:
levendovszky.janos@vik.bme.hu
|
||||||||||||
| Responsible department |
Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék
|
||||||||||||
| Faculty | Villamosmérnöki és Informatikai Kar | ||||||||||||
| Subject website | — | ||||||||||||
| Primary curriculum type | — | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Strong prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Weak prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Parallel prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Milestone prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Exclusion | none |
Objectives
Bevezetés, tudás homogenizálás
Jelek és rendszerek osztályozása és matematikai leírása, mintavételezés és kvantálás, z-transzformáció és tulajdonságai, valószínűségi alapismeretek áttekintése, FIR és IIR szűrők, jellegzetes speciális eseteik, szűrősorok. DFT és DCT valamint FFT algoritmusok
Diszkrét véletlen jelek modellezése és feldolgozása
Spektrális jellemzők, ARMA folyamatok, a modellfokszám becslés információelméleti kritériumai, rács és állapottér modellek, ekvivalenciák. Becslési feladatok, maximum-likelihood és nemparametrikus becslés, kovariancia, autokorrelációs, all-pole, all-zero és pole-zero módszerek.
Illesztett és adaptív jelfeldolgozás (lineáris és nemlineáris modellek)
Wiener szűrés, adaptív szűrők, sztochasztikus approximáció, LMS algoritmus és tulajdonságai
Reprezentáció és tanulás nemlineáris modelleknél, VC dimenzió, neurális jelfeldolgozás
Alkalmazások
Adaptív kiegyenlítés és zajcsökkentés, sokfelhasználójú detekció, lényegkiemelés, beszédfeldolgozás, csomagkapcsolt hálózatok forgalmi menedzsmentje.
Jelfeldolgozási algoritmusok megvalósítása
Jelfeldolgozó processzorok és architektúrák, fix és lebegőpontos számábrázolás problémái, a méréstechnikában használatos jelfeldolgozó kártyák áttekintése, PC alapú alkalmazások beszédfeldolgozásban
Learning outcomes
Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:
Knowledge
No learning outcomes recorded.
Skills
No learning outcomes recorded.
Attitudes
No learning outcomes recorded.
Autonomy and responsibility
No learning outcomes recorded.
Oktatási módszertan
Tanulástámogató anyagok
Not provided.
Recommended preliminary knowledge for completing the subject
General rules
Assessment methods
In-term assessments
No detailed assessments provided.
Weight of in-term assessments
No weights provided.
Exam-period assessments
No detailed assessments provided.
Weight of exam elements
No weights provided.
Grade calculation
No grade thresholds provided.
Attendance requirements
No attendance requirements provided.
Rules for retake and resubmission
Not provided.
Short description
Not provided.
Detailed description
Not provided.
Recommended courses
Workload to complete the subject
No workload breakdown provided.
Validity of subject requirements
Curriculum placement
No curriculum placements recorded for this subject version.