Digitális jelfeldolgozás a gyakorlatban

A tantárgy angol neve: Digital Signal Processing in Practice

Adatlap utolsó módosítása: 2013. február 17.

Tantárgy lejárati dátuma: 2015. június 30.

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Villamosmérnöki és Informatikai Kar

Villamosmérnöki szak

Mérnök informatikus szak

Szabadon választható tantárgy

Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
VIMIBV01   2/2/0/v 4  
3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Kollár István,
A tantárgy tanszéki weboldala http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimibv01/
4. A tantárgy előadója

Dr. Kollár István

egyetemi tanár

Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít

Jelek és rendszerek, valószínűségszámítás

6. Előtanulmányi rend
Ajánlott:

MSc: aki a BSc-t elvégezte, az eleget tud

BSc: Jelek és rendszerek 1, Valószínűségszámítás (Matematika A4)

A vimim237 (Információfeldolgozás) tantárgy előzetes elvégzése nem követelmény, de előnyös. A két tantárgy nem üti egymást: ami ott elmélet, azt itt kipróbáljuk a gyakorlatban, ezért mindkettőre adható kredit.

7. A tantárgy célkitűzése

A digitális jelfeldolgozás gyakorlati feladatainak áttekintése, problémamegoldások, számítógépes gyakorlatszerzés alapvető digitális jelfeldolgozási feladatokban, ingyenesen használható jelfeldolgozó programokkal.

8. A tantárgy részletes tematikája

Bevezetés a Matlab-ba, feladatok megoldása a Matlab felhasználásával (1 hét)

Jelek csoportosítása, jellemzői, leírása (1 hét)

Az információkinyerés alapjai: maximum likelihood becslések (1 hét)

A jelek digitális ábrázolásának alapjai, gyakorlati megvalósítások, az elvi tételek gyakorlati alkalmazhatósági korlátai, közelítések és feltűnő eltérések a várttól

      - mintavételezés (2 hét)

      - kvantálás, kerekítési hibák (2 hét)

      - dither (1 hét)

Szinuszjel mintavételezése, és diszkrét Fourier-transzformáltja (1 hét)

Koherens és nem koherens mintavételezés (1 hét)

Multiszinusz és feldolgozása, ablakozás (1 hét)

 

Zaj mintavételezése és DFT-je (1 hét)

Zenei jelfeldolgozás, minőségjavítás zene és beszéd esetén

Képfeldolgozási példa

Szűrőtervezés alapjai, egyszerű implementációk (1 hét)

A terv szerint összesen 14 hét

A hallgatóság kívánságának megfelelő esetleges további kérdések

A mondanivaló egy részét számítógép+kivetítő segítségével demonstráljuk.

Jelfeldolgozási gyakorlatok: Matlab-ban illetve hasonló, de ingyenesen használható programokban megoldható egyszerű feladatok

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

Előadás (kb. 50%) + feladatmegoldások (kb. 20%) + számítógépes gyakorlatok az órán megszervezendő módon

10. Követelmények

a.       A szorgalmi időszakban: otthon megoldandó kisfeladatok (5-8), 50%-uk helyes megoldása az aláírás feltétele

b.       A vizsgaidőszakban: vizsga

c.              Elővizsga: igény esetén

11. Pótlási lehetőségek

2 további kisfeladat kihirdetésre kerül és beadható a pótlási héten (az "igaziak" nem adhatók be késve, mert akkor nem lehet kihirdetni a helyes megoldást)

12. Konzultációs lehetőségek Igény szerint
13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

·      Dr. Schnell László (főszerk.): Jelek és rendszerek méréstechnikája III. kötet (514352, régen J5-1435/b)

·      Dr. Kollár István: Méréstechnika II. (Jelanalízis) feladatgyűjtemény. BME jegyzet, 51441 (régen J5‑1441).

·      Kiosztott sillabuszok

14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
Kontakt óra 56
Félévközi készülés órákra 20
Felkészülés zárthelyire 
Házi feladat elkészítése 10
Kijelölt írásos tananyag elsajátítása 
Vizsgafelkészülés 34
Összesen 120
15. A tantárgy tematikáját kidolgozta

Dr. Kollár István

egyetemi tanár

Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék