SNY har ordet

Kursen ger grundläggande kunskap i signalbehandling med moderna tillämpningar, samt med utblickar mot aktuella forskningsområden. Kursen innehåller en ganska omfattande teoretisk genomgång av ämnet, men det är även en central del av kursen att implementera algoritmer i Matlab. Kursen innehåller två laborationer: Den ena handlar om att modellera ljud medan den andra behandlar brusundertryckning. Examinationen är en datortenta.

Kursutvärderingar

Logga in för att läsa kursutväderingar

Innehåll

Kort repetition av signaler och system. Transformer av signaler och system, speciellt den diskreta Fouriertransformen - DFT. Spektralanalys. Praktisk design och datorimplementering av filter. Modellering av signaler. Filterdesign baserat på statistisk teori: wiener- och kalmanfilter. Metoder inom adaptiv signalbehandling, t.ex. brusundertryckning och ekoutjämnare. Många tillämpningar tas upp, t.ex. CD-spelare, GPS-navigering och talkodning i GSM-telefoni. Datorverktyget Matlab är integrerat i hela kursen, och dator används under övningar och tentamen.

Mål

Efter genomförd kurs ska man kunna beskriva de viktigaste metoderna och algoritmerna för signalbehandling, samt kunna applicera dessa för att ta fram den väsentliga informationen ur signaler av skilda slag.
Efter avslutad kurs förväntas studenten behärska följande moment:

• Beräkna den diskreta Fouriertransformen (DFT) och förstå skalningseffekter samt de praktiska begränsningarna som sampling och begränsad datamängd ger.
• Använda DFT för filtrering och veta hur cirkulär faltning undviks.
• Redogöra för grundläggande signalmodeller och deras inbördes samband.
• Utföra transformbaserad och modellbaserad spektralanalys och förstå kompromissen mellan upplösning och brusundertryckning
• Beskriva teorin för modellskattning och kunna applicera algoritmer för detta, samt kunna validera en modell.
• Redogöra för grunderna i optimal filtrering och kunna räkna ut wienerfilter i enkla exempel.
• Redogöra för förutsättningarna för kalmanfiltrering och kunna applicera detta och behärska de användarval som kompromissar filtrets snabbhet, transient och brusundertryckning.
• Redogöra för de viktigaste adaptiva filtren, dess vanligaste tillämpningar, samt kunna applicera och utföra de användarval som kompromissar snabbhet och brusundertryckning.

Examinationsmoment

LAB1 - 1,0 HP
Laboration (U, G)
DAT1 - 5,0 HP
Skriftlig tentamen/Datortentamen (U, 3, 4, 5)
KTR1 - 0,0 HP
Frivilliga inlämningsuppgifter (U, G)

Examination

Organisation

Kursen består av föreläsningar, lektioner samt laborationer.

Litteratur

Böcker

• 
  Teoribok och övningsbok utgiven av Studentlitteratur

Relaterade profiler

Datadriven analys och maskinintelligens DAMI - ISY

Kommunikation KOM - ISY

Medicinsk bildanalys och visualisering BV - IMT

Mekatronik MEK - ISY

Signal- och bildbehandling SBB - ISY

Styr- och informationssystem SIS - ISY

Rekommenderade förkunskaper

Signaler och system TSDT18 - 6,0 HP - HT2 block 3

Signalteori TSDT14 - 6,0 HP - HT1 block 1

Påbyggnadskurser

Sensorfusion TSRT14 - 6,0 HP - VT2 block 3

Kommentarer

Logga in för att kunna läsa och skriva kommentarer.