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

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

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

Signal and system description, z-transform, multidimensional signal analysis, discrete Fourier transform, digital filters, wavelet transform, image analysis and processing, visualization, 3D modelling

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

Participation on the final colloquium with the presentation and discussion of a selected research topic.

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

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

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

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

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

Přednášky a ověřování vybraných metod v počítačové laboratoři.

Lectures and practical verification of proposed algorithms in the computer laboratory.

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.

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.

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

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

5. Spectral analysis, discrete Fourier transform, windowing

6. The short time Fourier transform, analysis of multidimensional signals

7. Discrete Wavelet transform

8. Digital filters in time and frequency domains

9. Description of filters, construction

10. Rejection of noise signal components

11. Adaptive methods of signal processing, computational intelligence

12. CASE STUDY 1: Spectral analysis in signal analysis

13. CASE STUDY 2: Digital filters

14. CASE STUDY 3: Image analysis

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

nejsou

none

nejsou

none