Információfeldolgozás

Information Processing

A tantárgyleírás hatályossága

Hatályosság kezdete:

2026. March 21.

Hatályosság vége:

—

Tantárgy neve (magyarul, angolul)

Információfeldolgozás

Information Processing

Tantárgykód

BMEVIMIMA10

Tantárgyjelleg

—

Képzési szint

—

Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves)

Kurzustípus	elmélet	gyakorlat	laboratóriumi gyakorlat
óraszám (heti)	2	1	0
jelleg (kapcsolt/önálló)	—	kapcsolt	—

Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa

vizsga

Tantárgy kreditértéke

Tantárgyfelelős

Dr. Dabóczi Tamás

beosztás: egyetemi tanár

elérhetőség: daboczi.tamas@vik.bme.hu

Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység

Mesterséges Intelligencia és Rendszertervezés Tanszék

Kar

Villamosmérnöki és Informatikai Kar

Tantárgy weboldala

http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/VIMIMA10/

Tantárgy elsődleges mintatantervi jellege

—

Közvetlen előkövetelmények – Erős előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Gyenge előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Párhuzamos előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Mérföldkő előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Kizáró feltétel

nincs

Célkitűzés

Tantárgyprogram

Bevezetés: Információfeldolgozás folyamata, lépései, módszerei

Információfeldolgozás hagyományos módszerei

Jelek típusai és jellemzőik. Sztochasztikus folyamatok. Megfigyelés: parametrikus és nem parametrikus modellek. Jelfeldolgozás szokásos lépései: (analóg) jelkondicionálás, szűrés, lényegkiemelés, döntés, beavatkozás. (1 hét)

Digitális jelfeldolgozás torzító hatásai: mintavételezés, kvantálás, véges mintaregisztrátum, véges szóhossz. (1 hét)

Tipikus megfigyelt paraméterek: átlagérték, szórás, Fourier komponens. Átlagolások. DFT tulajdonságai, ablakozás. PWM hatása a spektrumra. Hatékony Fourier analízis, és Adaptív Fourier Analizátor. (1.5 hét)

Tipikus jelfeldolgozási feladatok: (2.5 hét)

lineáris szűrés (FIR és IIR), szűrőtervező programok használata, skálázás, együttható kerekítés hatása az átvitelre, véges szóhossz hatása, implementálás mikrokontrolleren, DSP-n.
nemlineáris szűrések
szűrés transzformált tartományban (cirkuláris konvolúció),
mintavételi frekvencia váltása,
hibák analóg és digitális kompenzálása (inverz szűrés),
szenzorfúzió (komplementer szűrő, Kalman szűrő).

Valós idejű információfeldolgozás

Valós idejű (RT) rendszerek tulajdonságai. SW architektúrák elemzése RT szempontból. (1 hét)

SW-ek futási idő analízise: ütemezhetőségi analízis, Worst Case Execution Time (WCET) becslése. (1 hét)

Elosztott rendszerek valós idejű működése: óraszinkronizáció. Valós idejű kommunikáció elosztott rendszerekben. (1 hét)

Információfeldolgozás mesterséges intelligencia módszerei

Tanuló rendszerek( ellenőrzött tanulás: döntési fák, neurális hálózatok) (1 hét)

Fuzzy rendszerek. (fuzzy bizonytalanságkezelés, tagsági függvények, Mamdani és Takagi- Sugeno következtető rendszer) (0.5 hét)

Információfúzió (Dempster-Shafer fúzió, ismerethiány, illetve konfliktusok modellezése) (1 hét)

Klaszterezés, osztályozás (Generatív és diszkriminatív klaszterezési eljárások, k-átlagképző eljárás, hierarchikus klaszterezés, EM algoritmus) (1.5 hét)

Mintakeresés: (AI módszerek, korreláció, illesztett szűrő, Dynamic Time Warping, legrövidebb hosszúságú leírás) (1 hét)

A tantárgy a környező anyagi világból származó információ (mérési eredmények, mért jelek stb.) jellemzésével, kinyerésével, és komplex feldolgozásával foglalkozik, alapvetően a beágyazott rendszerekben előforduló alkalmazásokra koncentrálva. Áttekinti a digitális jel- és információfeldolgozás alapvető módszereit, eszközkészletét (mintavételezés, kvantálás, átlagolás, DFT, modellillesztés, szűrés, szenzorfúzióMegismertet a sztochasztikus folyamat alapú leírással. Bemutatja a jelfeldolgozási algoritmusok implementálását, és a limitált erőforrásból, ill. véges szóhosszból eredő problémákat. Bemutatja az információfeldolgozás mesterséges intelligencia módszereit (tanuló rendszerek, fuzzy rendszerek, információfúzió, klaszterezés és osztályozás, mintaillesztés). Valós idejű viselkedés szempontjából elemzi a megvalósításhoz szükséges szoftver architektúrákat, és analízis-módszereket mutat be a futási idő és a válaszidő számítására. Megismertet az elosztott rendszerekben való valós idejű szinkron viselkedés alapvető eszközkészletével.

Tanulmányi eredmények

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Tudás

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Képességek

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Attitűd

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Autonómia és felelősség

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Oktatási módszertan

Heti 2 óra előadás, 1 óra gyakorlat (feladatmegoldás, közös számítások) A tantárgyhoz a következő félévben lesz laboratórium: BMEVIMIMB03 Információfeldolgozás laboratórium

Tanulástámogató anyagok

Online források

Tanszéki munkaközösség: Balogh László, Kollár István, Németh; József, Péceli Gábor, Sujbert László, Digitális jelfeldolgozás. Hallgatói; segédlet, BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék, 2008. 172 oldal.; Altrichter Márta, Horváth Gábor, Pataki Béla, Strausz György,; Takács Gábor, Valyon József, Mesterséges Intelligencia Almanach, Panem; Könyvkiadó Kft, 2006. Online tananyag. https://mialmanach.mit.bme.hu/; Elektronikus segédanyag a tantárgy honlapján: http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimima10/jegyzetek

A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek

Tudás típusú kompetenciák

(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

Jelek és rendszerek Méréstechnika Méréselmélet

Képesség típusú kompetenciák

(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

nincs

Ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák

(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)

Jelek és rendszerek Méréstechnika Méréselmélet

Általános szabályok

Követelmények: Félév közben az aláíráshoz: 1 nagyzárthelyiVizsgához: aláírás Pótlási lehetőségek: Egy pótzárthelyi a TVSZ szerint, a szorgalmi időszakban.

Teljesítményértékelési módszerek

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részaránya

Nincs megadva részarány.

Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Vizsgarészek részaránya

Nincs megadva részarány.

Érdemjegy megállapítása

Nincs megadva érdemjegy határ.

Jelenléti és részvételi követelmények

Nincs megadva jelenléti követelmény.

Javítás, ismétlés és pótlás különös szabályai

Nincs megadva.

Rövid leírás

Nincs megadva.

Részletes leírás

Nincs megadva.

Ajánlott tantárgyak

BSc elvégzése

A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka

Nincs megadva munkaidő bontás.

Tantárgykövetelmények hatályossága

Tantárgykövetelmények hatályosságának kezdete:

—

Tantárgykövetelmények hatályosságának vége:

—

Tantervi elhelyezés

Nincsenek rögzített tantervi elhelyezések ehhez a tárgyverzióhoz.