K-INFO
HU
EN
Login

Elements of Signal Processing

A jelfeldolgozás elemei
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
Hatályosság vége:
Subject name (Hungarian, English)
A jelfeldolgozás elemei
Elements of Signal Processing
Subject code BMEVITT4108
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 vizsga
Credits 5
Subject coordinator
Dr. Illényi András
Responsible department
Faculty
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

1. Analóg jelek digitális megjelenítése, lineáris és nemlineáris konverzió, a kvantálási zaj, a túlmintavételezés hatása. Digitális szűrés, a szűrők zaja. Decimálás és interpoláció. Szinuszos jelek mérése szelektív vevővel, kvadratúra analizátor. Az ablakozás szerepe. Analízis DFT-vel, a DFT végrehajtásának gyors algoritmusai.

2. A hang fizikai jellemzői, akusztikai jelek (beszéd, zene, zaj) osztályozása, előállítása és átvitele. A hangészlelés fizikai alapjai, a hallás képességei, a fül felépítése, a hallás idegi oldala. A hallás jellemző tulajdonságai (hallásküszöb, elfedés, kritikus sávok, kétfülű hallás). Hangosság, hangmagasság, hangszín. Térbeli hallás, koktélparti effektus. Zenei hallás.

3. A lineáris predikció alapgondolata, a beszédjel modellezése autoregressziós folyamattal. Yule-Walker egyenletek, megoldásuk a Levinson algoritmussal. LPC, PARCOR és cepstrális együtthatók. A maradékjel jellemzői, kódolása.

4. A kódméret és a hibavédőképesség kapcsolatai. Lineáris blokk kódok. A hibacsomók feltörése. Reed-Solomon kódok.

5. Jelfeldolgozó processzorok, architektúrák. Fix és lebegőpontos, egy- és multiprocesszoros rendszerek. Jelfeldolgozást támogató szoftverrendszerek. Beszédszintézis és felismerő rendszerek jelfeldolgozási elemei. Nyílt alkalmazási felületek kialakítása.

A szakirány hallgatói számára részben ismert alapelvek, módszerek és eszközök összefoglalása azon célból, hogy a szakirány további tárgyai egységes, számonkérhető és szilárd alapokra épülhessenek.

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

előadás

Tanulástámogató anyagok

Not provided.

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)
Jelek és rendszerek leírásának matematikai alapjai, eszközei. Analóg és digitális áramköri ismeretek
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)
Jelek és rendszerek leírásának matematikai alapjai, eszközei. Analóg és digitális áramköri ismeretek
General rules
Követelmények: A szorgalmi időszakban: Egyetlen nagy ZH a 8...11. héten. A ZH értékelése 5 fokozatú. Az aláírás, s így a vizsgára bocsátás feltétele a nem elégtelen ZH, vagy a sikeres PZH. A vizsgaidőszakban: A vizsga írásbeli, szóbeli javítási lehetőséggel. 85% feletti teljesítés esetén a vizsga eredménye jeles, 30% alatti teljesítés esetén a vizsga eredménytelen. c. Elővizsga: A PZH-ban nem érintett hallgatók számára az utolsó tanulmányi héten elővizsgát tartunk. Pótlási lehetőségek: Az elégtelen, vagy elmulasztott ZH PZH-vel pótlandó a 14. héten. A sikertelen PZH az első vizsgán iv. jelleggel pótolható.
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.