Digital Signal Processing in Practice
A tantárgyleírás hatályossága
| Subject name (Hungarian, English) |
Digitális jelfeldolgozás a gyakorlatban
Digital Signal Processing in Practice
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Subject code | BMEVIMIBV09 | ||||||||||||
| Subject type | — | ||||||||||||
| Training Level | — | ||||||||||||
| Course types and hours (weekly/semester) |
|
||||||||||||
| Assessment type | félévközi érdemjegy | ||||||||||||
| Credits | 2 | ||||||||||||
| Subject coordinator |
Kollár Zsolt
position: egyetemi docens
contact:
kollar.zsolt@vik.bme.hu
|
||||||||||||
| Responsible department |
Mesterséges Intelligencia és Rendszertervezés 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
1. Jelfeldolgozási képességek bemutatása MATLAB-ban: Signal Processing toolbox ismertetése. Beépített jelfeldolgozó alkalmazások használata: Signal analyzer, window designer. Különböző jelek vizsgálata idő és frekvenciatartományban.
2. Próba jelek csoportosítása, jellemzői, leírása, előállítása. Multiszinusz generálása FFT-vel. Speciális szekvenciák és azok gyakorlati alkalmazása: Barker-kód, komplementer Golay szekvenciák, Zadoff-Chu szekvenciák.
3. Jelek mintavételezése és Fourier-transzformáltja. Koherens illetve nemkoherens mintavételezés és annak hatása a jel spektrumára, alulmintavételezés és annak hatása a jel spektrumára gyakorlati példákkal. Alulmintavételezés használata demodulációra. Szinusos jelek vizsgálata. Zaj Fourier-transzformáltja, illetve annak eloszlásai.
4. A jelek digitális ábrázolásának alapjai, gyakorlati megvalósítások, az elvi tételek gyakorlati alkalmazhatósági korlátai, közelítések és feltűnő eltérések a várttól: Dither, kvantálási és kerekítési kérdések. Lebegőpontos számábrázolás kvantálási hibája.
5. Az információkinyerés alapjai: least squares becslés, maximum likelihood becslések, egyszerű példa bemutatása. A least squares probléma megoldás MATLAB-ban. 3- illetve 4-paraméteres szinuszillesztés least squares módszerrel illetve ADC test toolbox segítségével.
6. Analóg-digitális átalakítók kvantálási hibája illetve a kvantálási hiba modellezése. Kvantálási hiba leírása jelfeldolgozó hálózatokban. Szigma-Delta/Delta-Szigma átalakító vizsgálata.
7. FFT: Cooley-Tukey eljárás implementálása MATLAB-ban. Implementációs kérdések, az FFT kerekítési hibák. 2 N hosszúságú valós jel szimultán FFT-je N pontos FFT-vel, 1 N hosszúságú valós jel FFT-je N/2 pontos FFT-vel, IFFT levezetése az FFT-ből.
8. Nemparametrikus spektrumbecslési eljárások vizsgálata MATLAB segítségével. Periodogram és az autokorrelációs függvény kapcsolata. Welch spektrumbecslési eljárás vizsgálata különböző ablakozási függvényekkel. Spektrogram készítése rövid idejű Fourier-transzformáltak segítségével - a megfigyelési ablak hosszának hatása a spektrumra.
9. Parametrikus spektrumbecslési eljárások vizsgálata MATLAB segítségével: Burg módszer, Yule-Walker módszer bemutatása példákon keresztül. Altér alapú spektrumbecslési eljárások vizsgálata: Sajátérték módszerrel, MUSIC eljárással. A Karhuen-Leuve transzformáció bemutatása.
10. Rendszeridentifikáció alapjai: Frekvenciatartománybeli eljárások. Parametrikus illetve nemparametrikus módszerek. Speciális tulajdonságú gerjesztő jelek generálása és tervezése: optimális véletlen fázisú multiszinusz, PRBS.
11. Rendszeridentifikációs eljárások gyakorlati megvalósításai: az Fdident toolbox bemutatása és használata. Rendszeridentifikáció zajos környezetben. Nemlineáris hatások kiküszöbölése speciális gerjesztőjelek segítségével.
12. Konvencionális konvolúció és FFT alapú konvolúció vizsgálata. Dekonvolúciós eljárások vizsgálata. Átviteli út kompenzálása dekonvolúcióval. Zaj hatása dekonvolúciós problémák esetén.
13. Tartalék gyakorlat, konzultációs alkalom.
14. Zárthelyi alkalom.
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.