K-INFO
HU
EN
Login

Signal Processing Fundamentals

A jelfeldolgozás alapjai
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
2026. March 21.
Hatályosság vége:
Subject name (Hungarian, English)
A jelfeldolgozás alapjai
Signal Processing Fundamentals
Subject code BMEVIHIM009
Subject type
Training Level
Course types and hours (weekly/semester)
Course type lecture tutorial laboratory
hours (weekly) 4 0 0
type (linked/independent)
Assessment type félévközi érdemjegy
Credits 4
Subject coordinator
DR. Levendovszky János
position: egyetemi tanár
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

Programme
  • Representation of analog signals in time/frequency/s domains.
  • A/D conversion (sampling and quantization)
  • Nonlinear quantization, Lloyd-Max algorithm,
  • Digital signals
  • Description of Linear Time Invariant Systems in time doian
  • DFT
  • FFT alagorthms
  • Z transform
  • Description of Linear Time Invariant Systems in z domain
  • Digital filtering
  • Foundations of adaptive signal processing (LMS algorithm, Robbins-Monroe stochastic approximation, model degree selection)
  • Application to adaptive system identification
  • Application to adaptive equalization
  • Application to time series prediction
The course is concerned with the foundations of signal processing with special emphasis of the representations of signals in different domains. The adaptive part helps the students solve adaptive identification and equalization tasks. After successfully completing the course the students are capable of solving various signal processing tasks arising in different applications.

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

Lectures

Tanulástámogató anyagok

Online források
J.G. Proakis, D.G. Manolakis: „Digital; Signal Processing", Prentice Hall, 1996, ISBN; 0-13394338-9; S. Haykin „Adaptive; filters" ,Prentice Hall, 1996

Recommended preliminary knowledge for completing the subject

Knowledge type competencies
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
Calculus
Skill type competencies
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Recommended (non-compulsory) preliminary competencies
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
Calculus
General rules
Requirements: a.       One mid-term test . b.       Condition for the signature is passing the test (scoring  above 40% ). Additional possibilities: There are two possibilities to repeat the mid-term test.
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

Not provided.

Workload to complete the subject

No workload breakdown provided.

Validity of subject requirements
Requirements valid from:
Requirements valid until:
Curriculum placement

No curriculum placements recorded for this subject version.