The subject presents fundamental mathematical, algorithmic and programming tools for digital signal and image analysis, including z-transform, discrete Fourier and wavelet transforms and solution of difference equations. A special attention is paid to the description of discrete systems in time and frequency domains, to methods of spectral analysis, to adaptive methods of signal processing and to digital filters of multichannel and multidimensional signals. Applications and case studies include tools and methods of data acquisitions and their processing in selected engineering and biomedical problems.
Last update: Pátková Vlasta (29.05.2018)
Předmět seznamuje se základními matematickými, algoritmickými a programovými nástroji pro analýzu číslicových signálů a obrazů včetně z-transformace a diskrétní Fourierovy a wavelet transformace. Pozornost je dále věnována popisu diskrétních systémů v časové a frekvenční oblasti, řešení diferenčních rovnic, adaptivním metodám zpracování signálů, metodám spektrální analýzy a dále vybraným metodám číslicové filtrace vícekanálových a vícerozměrných dat. Aplikace a vybrané případové studie zahrnují metody pořizování, archivace a zpracování inženýrských a biomedicínských dat.
Aim of the course -
Last update: Pátková Vlasta (29.05.2018)
Students will know how
(i) to analyze time series and images by discrete Fourier and wavelet transforms,
(ii) to use z-transform for discrete systems description,
(iii) to apply digital filters in time and frequency domains,
(iv) to use digital signal processing methods for real data analysis
(v) to propose computational environment for analysis of real (biomedical) data
Last update: Pátková Vlasta (29.05.2018)
Studenti budou umět (i) analyzovat časové řady a obrazy pomocí diskrétní Fourierovy a Wavelet transformace, (ii) používat z-transformaci při popisu diskrétních systémů, (iii) navrhovat a aplikovat číslicovou filtraci v časové a frekvenční obrazy, (iv) aplikovat základní metody číslicového zpracování vícerozměrných signálů pro reálná data, (v) navrhovat algoritmické výpočetní prostředí pro zpracování reálných (biomedicínských) dat
Descriptors -
Last update: Pátková Vlasta (29.05.2018)
Signal and system description, z-transform, multidimensional signal analysis, discrete Fourier transform, digital filters, wavelet transform, image analysis and processing, visualization, 3D modelling
Last update: Pátková Vlasta (29.05.2018)
Popis signálů a systémů, z-transformace, analýza vícerozměrných signálů, diskrétní Fourierova transformace, číslicové filtry, wavelet transformace, analýza a zpracování obrazů, vizualizace, 3D modelování
Literature -
Last update: Pátková Vlasta (29.05.2018)
Z: J. Uhlíř, P. Sovka, Číslicové zpracování signálů, Vydavatelství ČVUT, 2002
Lectures and practical verification of proposed algorithms in the computer laboratory.
Last update: Pátková Vlasta (29.05.2018)
Přednášky a ověřování vybraných metod v počítačové laboratoři.
Requirements to the exam -
Last update: Pátková Vlasta (29.05.2018)
During studies of this subject it is necessary either to submit the own paper using signal and image processing methods in the area of own research or to evaluate three projects devoted to specific signal and image processing problems and their solution in MATLAB.
Last update: Pátková Vlasta (29.05.2018)
V rámci studia je nutné alternativně předložit publikaci s aplikací vybraných metod zpracování signálů a obrazů v oblasti vlastní odborné práce nebo zpracovat 3 projekty spolu s matematickou analýzou problémů a ověřením metod zpracování signálů v prostředí systému MATLAB/Simulink.
Syllabus -
Last update: Pátková Vlasta (29.05.2018)
1. Fundamentals of computational, programming and visualization system MATLAB / SIMULINK
2. Computational intelligence in signal processing
3. Description of signals and systems, Z-transform
4. Solution of difference equations, discrete and frequency transfer functions, stability
