PředmětyPředměty(verze: 963)
Předmět, akademický rok 2021/2022
  
Číslicové zpracování signálů a obrazů - P445008
Anglický název: Digital Signal and Image Processing
Zajišťuje: Ústav matematiky, informatiky a kybernetiky (446)
Fakulta: Fakulta chemicko-inženýrská
Platnost: od 2021 do 2022
Semestr: oba
Body: 0
E-Kredity: 0
Způsob provedení zkoušky:
Rozsah, examinace: 3/0, Jiné [HT]
Počet míst: zimní:neurčen / neurčen (neurčen)
letní:neurčen / neurčen (neurčen)
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Úroveň:  
Další informace: http://uprt.vscht.cz/prochazka/pedag/lectures/SP0_MATLAB_2006EN.pdf
Poznámka: předmět je určen pouze pro doktorandy
student může plnit i v dalších letech
předmět lze zapsat v ZS i LS
Garant: Procházka Aleš prof. Ing. CSc.
Vyšata Oldřich MUDr. Ph.D.
Je záměnnost pro: AP445008
Termíny zkoušek   Rozvrh   
Anotace -
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.
Poslední úprava: Pátková Vlasta (29.05.2018)
Výstupy studia předmětu -

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

Poslední úprava: Pátková Vlasta (29.05.2018)
Deskriptory -

Popis signálů a systémů, z-transformace, analýza vícerozměrných signálů, diskrétní Fourierova transformace, číslicové filtry, wavelet transformace, analýza a zpracování obrazů, vizualizace, 3D modelování

Poslední úprava: Pátková Vlasta (29.05.2018)
Podmínky zakončení předmětu (Další požadavky na studenta) -

Úspěšné absolvování závěrečného kolokvia s presentací a diskusí vybraného odborného tématu.

Poslední úprava: Pátková Vlasta (29.05.2018)
Literatura -

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

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

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

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

D: Vaseghi S.V.: Multimedia Signal Processing, Wiley, 2007

D: WIKIBOOK: Signals and Systems, https://en.wikibooks.org/wiki/Signals_and_Systems, 2018

Poslední úprava: Pátková Vlasta (29.05.2018)
Metody výuky -

Přednášky a ověřování vybraných metod v počítačové laboratoři.

Poslední úprava: Pátková Vlasta (29.05.2018)
Požadavky ke zkoušce (Forma způsobu ověření studijních výsledků) -

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.

Poslední úprava: Pátková Vlasta (29.05.2018)
Sylabus -

1. Základy výpočetního, programového a vizualizačního systému MATLAB / SIMULINK

2. Metody počítačové inteligence ve zpracování signálů

3. Popis signálů a systémů, Z-transformace,

4. Řešení diferenčních rovnic, diskrétní a frekvenční přenos, stabilita

5. Spektrální analýza, diskrétní Fourierova transformace, okénkové funkce

6. Krátkodová diskrétní Fourierova transformace, analýza vícerozměrných signálů

7. Diskrétní Wavelet transformace

8. Číslicová filtrace v časové a frekvenční oblasti

9. Konstrukce filtrů, výpočet parametrů

10. Potlačování rušivých složek obrazů

11. Adaptivní metody zpracování signálů, počítačová inteligence

12. CASE STUDY 1: Spektrální analýza dat

13. CASE STUDY 2: Číslicová filtrace signálů

14. CASE STUDY 3: Analýza obrazů

Poslední úprava: Pátková Vlasta (29.05.2018)
Studijní opory -

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

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

Poslední úprava: Pátková Vlasta (29.05.2018)
Vstupní požadavky -

nejsou

Poslední úprava: SOUSKOVH (12.06.2018)
Studijní prerekvizity -

nejsou

Poslední úprava: SOUSKOVH (12.06.2018)
 
VŠCHT Praha