Students will be able to

(i) to use MATLAB computational environment for data processing,

(ii) to analyze time series and images by the discrete Fourier transform,

(iii) to apply digital filters in time and frequency domains

(iv) to apply methods of digital signal processing for real data analysis

Studenti budou umět (i) využívat základní nástroje výpočetního prostředí MATLAB pro zpracování dat, (ii) analyzovat časové řady a obrazy pomocí diskrétní Fourierovy transformace, (iii) aplikovat vybrané metody číslicové filtracé v časové a frekvenční obrazy a (iv) užít základní metody číslicového zpracování signálů pro analýzu reálných multimediálních dat

R:T. Bose: Digital Signal and Image Processing, Wiley, 2004

R:J. Uhlíř, P. Sovka, Číslicové zpracování signálů, Vydavatelství ČVUT, 2002

A:J. Jan, Číslicová filtrace, analýza a restaurace signálů, BEN 2004

A:http://uprt.vscht.cz/prochazka/pedag/DSPc.htm

Z: J. Uhlíř, P. Sovka, Číslicové zpracování signálů, Vydavatelství ČVUT, 2002

D: J. Jan, Číslicová filtrace, analýza a restaurace signálů, BEN 2004

In the frame of computational laboratories it is necessary to evaluate 3 projects including the verification of programs proposed in the MATLAB/Simulink environment. During exam the knowledge of the theoretical background of digital signal processing is verified together with their algorithmic implementation (http://uprt.vscht.cz/prochazka/pedag/ATHENSe.htm).

V rámci předmětu je nutno zpracovat 3 projekty včetně ověření dílčích programových postupů v systému MATLAB/Simulink. Během zkoušky se ověřuje znalost teoretického pozadí číslicového zpracování signálů a jejich algoritmické implementace (http://uprt.vscht.cz/prochazka/pedag/SPc.htm).

1. Signal and image description, sampling, applications

2. Discrete Fourier transform, basic properties, visualization

3. Short time Fourier transform, interpretation, application

4. Window functions, spectrum estimation, convolution

5. Signal and image decomposition and reconstruction, spectum modification

6. Principles of digital filters, system description by difference equations

7. Statistical methods of signal processing, histograms, corelation

8. Block oriented methods of signal and image processing

9. Time series description and processing, signal prediction

10. Real signal and image acquisition, Simulink and signal processing

11. Fundamentals of wavelet transforms

12. Image coding, analysis and visualization

13. Computational intelligence and adaptive methods, principles of neural networks

14. Applications of signal and image processing

1. Popis jednorozměrných a dvourozměrných dat, vzorkování a kvantování signálů, aplikace

2. Diskrétní Fourierova transformace, základní vlastnosti, vizualizace

3. Krátkodobá diskétní Fourierova transformace, interpretace, užití

4. Okénkové funkce, odhady spektra, konvoluce

5. Dekompozica a rekonstrukce signálů a obrazů, modifikace spektra

6. Základy číslicové filtrace, popis systémů pomocí diferenčních rovnic

7. Statistické metody zpracování signálů, histogramy, korelace

8. Blokově orientované metody zpracování signálů a obrazů

9. Popis a zpracování časových řad, princip predikce

10. Metody záznamu a zpracování reálných signálů a obrazů, zpracování v Simulinku

11. Základy wavelet transformace

12. Základní metody kódování, analýzy a vizualizace obrazů

13. Počítačová inteligence a adaptivní metody, základy neuronových sítí

14. Aplikace zpracování signálů a obrazů

http://uprt.vscht.cz/prochazka/pedag/lectures/ATHENS_DSP.pdf

http://uprt.vscht.cz/prochazka/pedag/lectures/SP0_MATLAB_2006EN.pdf

http://uprt.vscht.cz/prochazka/pedag/lectures/ATHENS_DSP.pdf

http://uprt.vscht.cz/prochazka/pedag/lectures/SP0_MATLAB_2006EN.pdf

Fundamentals of computational methods and MATLAB programming

Základy výpočetních metod a programování v MATLABu

Mathematical Methods in Engineering, Mathematics I

Matematické metody v inženýrství, Matematika I