Specal methods of signal processing are characterized by application of functional transforms, robust statistical methods and variational approach. The techniques mentioned above enable to design of efficient procedures for signal smoothing, signal analzsis and pattern classification. The module is mainly focused on the mathematical principles and application in analytical chemistry.
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
Speciální metody zpracování signálů se vyznačují použitím funkcionálních transformací, robustních statistických metod a variačním přístupem. Výše uvedené techniky umožňují konstrukci efektivních postupů vyhlazování signálu, jeho analýzy a klasifikce do tříd. Výuka je orientována především na matematické principy a aplikace v analytické chemii.
Aim of the course -
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
Students will be able to:
Recognize what kind of functional transform should be useful for signal processing in given task.
Decide what technique of signal enhancement would improve its quality related to given application and signal processing aims.
Apply special statistical methods in combination with variational calculus to design novel methods of signal processing.
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
Studenti budou umět:
Rozpoznat, která funkcionální transformace by mohla být užitečná pro zpracování signálu při řešení zadané úlohy.
Rozhodnout, která technika modifikace signálu by v dané aplikaci mohla zlepšit jeho kvalitu ve vztahu k cílům zpracování signálu.
Aplikovat speciální statistické metody v kombinaci s variačním počtem, a tak vytvářet nové metody zpracování signálu.
Literature -
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
R: Gonzales, R.C., Woods, R.E., Digital Image processing (4th edition), Pearson, New York, 2017.
R: Mitra, S.K., Sicuranza, G.L., Nonlinear Image Processing, Academic Press, New York, 2001.
R: King, W., Hilbert Transforms, Vol.1, Cambridge University Press, Cambridge, 2009.
A: Aubert, G., Kornprobst, P., Mathematical Problems in Image Processing: Partial Differential Equations and the Calculus of Variations (2nd edition), Springer, New York, 2006.
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
Z: Gonzales, R.C., Woods, R.E., Digital Image processing (4th edition), Pearson, New York, 2017.
Z: Mitra, S.K., Sicuranza, G.L., Nonlinear Image Processing, Academic Press, New York, 2001.
Z: King, W., Hilbert Transforms, Vol.1, Cambridge University Press, Cambridge, 2009.
D: Aubert, G., Kornprobst, P., Mathematical Problems in Image Processing: Partial Differential Equations and the Calculus of Variations (2nd edition), Springer, New York, 2006.
Learning resources -
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
internal materials
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
interní materiály
Teaching methods -
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
Lectures, preparing of project about signal analysis related to subject of doctoral study.
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
Přednášky, příprava projektu zaměřeného na analýzu signálu souvisejícího se zaměřením doktorského studia.
Syllabus -
Last update: Pátková Vlasta (19.11.2018)
The lectures and individual projects will be focused on:
1.Digital signal and its properties in frequency domain.
2.Statistical properties of sampled signal.
3.Functional transforms for signal processing (Laplace,Fourier,Hilbert,Z,DFT,FFT,DHT)