BME VIK - Jelfeldolgozás

3. A tantárgyfelelős személy és tanszék dr. Levendovszky János,

4. A tantárgy előadója

Név:	Beosztás:	Tanszék, Int.:
Dr. Levendovszky János	egy. docens	HIT
Dr. Németh Géza	egy. docens	TTT
Dr. Osváth László	egy. adjunktus	TTT
Tatai Péter	tud. munkatárs	TTT

5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít

A tantárgy elsősorban a Jelek és rendszerek témakör ismeretére épít,

6. Előtanulmányi rend

Ajánlott:

A Jelfeldolgozás elemei, a Beszéd- és adatjelek feldolgozása és a Digitális jelek és rendszerek analízise

7. A tantárgy célkitűzése

A doktorandusz hallgatók számára olyan tudományos mélységű algoritmikus ismeretek nyújtása, amelyek a modern kommunikációs rendszerek működésének megértéséhez és továbbfejlesztéséhez szükségesek.

8. A tantárgy részletes tematikája

Bevezetés, tudás homogenizálás

Jelek és rendszerek osztályozása és matematikai leírása, mintavételezés és kvantálás, z-transzformáció és tulajdonságai, valószínűségi alapismeretek áttekintése, FIR és IIR szűrők, jellegzetes speciális eseteik, szűrősorok. DFT és DCT valamint FFT algoritmusok

Diszkrét véletlen jelek modellezése és feldolgozása

Spektrális jellemzők, ARMA folyamatok, a modellfokszám becslés információelméleti kritériumai, rács és állapottér modellek, ekvivalenciák. Becslési feladatok, maximum-likelihood és nemparametrikus becslés, kovariancia, autokorrelációs, all-pole, all-zero és pole-zero módszerek.

Illesztett és adaptív jelfeldolgozás (lineáris és nemlineáris modellek)

Wiener szűrés, adaptív szűrők, sztochasztikus approximáció, LMS algoritmus és tulajdonságai

Reprezentáció és tanulás nemlineáris modelleknél, VC dimenzió, neurális jelfeldolgozás

Alkalmazások

Adaptív kiegyenlítés és zajcsökkentés, sokfelhasználójú detekció, lényegkiemelés, beszédfeldolgozás, csomagkapcsolt hálózatok forgalmi menedzsmentje.

Jelfeldolgozási algoritmusok megvalósítása

Jelfeldolgozó processzorok és architektúrák, fix és lebegőpontos számábrázolás problémái, a méréstechnikában használatos jelfeldolgozó kártyák áttekintése, PC alapú alkalmazások beszédfeldolgozásban

9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium)

2*2 óra előadás hetenként.

10. Követelmények

a. A szorgalmi időszakban:

A félév végén az aláírás feltétele egy nagyzárthelyi legalább elégséges szintű megírása. A zárthelyi megírására a félév közepén kerül sor. A pótlásra a szorgalmi időszak során egy alkalom áll rendelkezésre, a vizsgaidőszakban csak iv. jelleggel lehetséges.

b. A vizsgaidőszakban: vizsga

c. Elővizsga: nincs

13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

Candy: Signal Processing (The Modern Approach), Mc-Graw Hill, 1988

J.G. Proakis, D.G. Manolakis: Digital signal Processing, Prentice Hall, 1996.

S. Haykin: Adaptive filter theory, Prentice Hall, 1991

Gordos G., Takács Gy.: Digitális beszédfeldolgozás, Műszaki Könyvkiadó, 1983

15. A tantárgy tematikáját kidolgozta

Név:	Beosztás:	Tanszék, Int.:
Dr. Levendovszky János	egy. docens	HIT
Dr. Németh Géza	egy. docens	TTT
Dr. Osváth László	egy. adj.	TTT
Tatai Péter	tmts.	TTT