Budapest University of Technology and Economics, Faculty of Electrical Engineering and Informatics

    Belépés
    címtáras azonosítással

    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    Információfeldolgozás

    A tantárgy angol neve: Information Processing

    Adatlap utolsó módosítása: 2014. október 7.

    Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
    Villamosmérnöki és Informatikai Kar

    Villamosmérnöki szak, MSc képzés   
    Beágyazott információs rendszerek szakirány   

    Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
    VIMIM237 2 2/1/0/v 4  
    3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Kollár István, Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék
    A tantárgy tanszéki weboldala http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimmm237/
    4. A tantárgy előadója

    Kollár István egyetemi tanár

    5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít Jelek és rendszerek, Szabályozástechnika, Méréstechnika
    6. Előtanulmányi rend
    Kötelező:
    NEM ( TárgyEredmény( "BMEVIMIMA10" , "jegy" , _ ) >= 2
    VAGY
    TárgyEredmény("BMEVIMIMA10", "FELVETEL", AktualisFelev()) > 0)

    A fenti forma a Neptun sajátja, ezen technikai okokból nem változtattunk.

    A kötelező előtanulmányi rendek grafikus formában itt láthatók.

    7. A tantárgy célkitűzése

    A tantárgy a környező anyagi világból származó információ (mérési eredmények, mért jelek stb.) jellemzésével, kinyerésével, és komplex feldolgozásával foglalkozik. A jelenségek fizikai jellemzőit összekapcsolja a számítógépben ábrázolható diszkrét mennyiségekkel, értelmezi a rendelkezésre álló információt, ennek mennyiségét és formáját, valamint felhasználhatóságát, ismerteti legfontosabb kinyerési módjait. A beágyazott rendszerekre való tekintettel a teljes információkinyerés mellett foglalkozik a részleges, de gyors információkinyeréssel (lásd maximum likelihood kontra LMS módszer). A módszerek részben autonómok (így beágyazott rendszerekben alkalmazhatók), részben humán vezérlésűek.

    A tantárgy követelményeit eredményesen teljesítő hallgatóktól elvárható, hogy:

    • értékelni tudják a mért jellemzők és rendelkezésre álló jelek által reprezentált információt,
    • ismerjék a jelek és rendszerek alapvető mérnöki leírási módjait, a mérnöki modellezés eljárásait és eszközeit,
    • ismerjék az információfeldolgozás alapvető számítógépes módszereit,
    • elemezni tudjanak megvalósított rendszereket, modellezési és számábrázolási hibák, információkinyerési hatékonyság, futási idő stb. elemzésével,
    • meg tudjanak tervezni alapvető információ- és jelfeldolgozó rendszereket,
    • értelmezni, kezelni és felhasználni is tudjanak heterogén érzékelő-rendszerekből származó mérési információt.
    8. A tantárgy részletes tematikája

    Modellillesztés, a számítógépes modell és a valóság kapcsolata. Modelltípusok (diszkrét és folytonos idejű, determinisztikus és sztochasztikus stb.). Az analóg helyettesítő képek módszere (a fizikai jelenségek és törvények hasonlósága és hasonló modellezése.

    A sztochasztikus folyamat. Stacionaritás és ergodicitás, példák. A DFT. Véletlen időzítésű periodikus, illetve folytonos teljesítmény-sűrűségfüggvényű sztochasztikus jelek DFT-jének tulajdonságai.

    Mintavételezés, kvantálás, kerekítés, dither. Elvi tételek és gyakorlati közelítések. Rendszerek felépítése ADC-kkel. Változó sűrűségű mintavételezett sorozatok illesztése, rendszertervezés. Példák és ellenpéldák.

    Átlagolás. Az analóg és diszkrét feldolgozás kapcsolata. Átlagolás és aluláteresztő szűrés, folytonos jel helyreállítása on-line és off-line eszközökkel. Explicit és rekurzív átlagolás, stabilitási kérdések. Additív zajszűrés és mozgó átlagolás.

    Alapvető jellemzők értelmezése, és az ezekre vonatkozó információ kinyerése. Tömörítés. Korrelációs függvény, teljesítmény-sűrűségfüggvény értelmezése és kiszámítása. A periodogram és a cirkuláris korreláció. Sávszűrős spektrumbecslés. Szűrőbankok. Valós és komplex keverés, zoom, információtartalom és on-line jelfeldolgozás.

    Beágyazott rendszerek modellezése, rendszeridentifikáció. Hálózatanalízis. Mérés és kísérlettervezés. Gerjesztőjelek: sweepelt jel és multiszinusz, zaj, álvéletlen zaj és impulzus/lépésválasz.

    A mesterséges neurális hálók alapjai. Visszaterjesztéses tanulás. Jellegzetes feladattípusok, demók. A megerősítéses tanulás alapjai.

    Fuzzy logikai módszerek. Fuzzy logika alapjai. Fuzzy halmazok és a tagsági függvények. Fuzzy következtetés fajtái. Fuzzy következtető rendszer. Tipikus fuzzy információfeldolgozási sémák. Fuzzy jelfeldolgozás. Információfúzió szintjei, tipikus feldolgozási feladatok.

    Kvalitatív információ fúziója. Fúzió neurális és valószínűségi hálókkal. Fúzió Dempster-Shaffer elmélettel, fúzió fuzzy logikával.

    Komplex, hibrid esettanulmány(ok)

    Önálló tanulásra szánt anyag

    A mintavételezés sok részlete

    Időtartománybeli jelfeldolgozás, ad hoc algoritmusok, részleges információkinyerés gyors algoritmusokkal.

    Digitális szűrők tervezése

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

    Aláírás: egy sikeres nagyzárthelyi

    Opcionális: egy választható házi feladat

    Vizsgajegy: szóbeli vizsga. A tantárgy tematikájának egy része otthoni tanulással sajátítandó el.

    11. Pótlási lehetőségek A TVSZ  16. §-sal összhangban a pótlási héten egy db pótzárthelyi. Aki ezen nem tudott részt venni, annak számára (jelentkezéssel) ugyancsak a pótlási héten egy pót-pót zárthelyi.
    12. Konzultációs lehetőségek Megbeszélés szerint
    13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

    Pálfi Vilmos, Renczes Balázs, Virosztek Tamás, Kollár István: Információfeldolgozás. Segédlet. Elérhető a zárthelyi illetve a vizsgaidőszak előtt.

    Schnell László (főszerk.): Jelek és rendszerek méréstechnikája. Műszaki Könyvkiadó, Budapest, 1985.
    Jegyzetforma: Dr. Schnell László (főszerk.): Jelek és rendszerek méréstechnikája I. és III. kötet (51435, 514352, régen J5-1435, J5-1435/b)

    Kollár István: Méréstechnika II. (Jelanalízis) feladatgyűjtemény. BME jegyzet, 51441 (J5-1441)

    Tanszéki Munkaközösség: Németh József, Péceli Gábor, Kollár István, Sujbert László, Digitális jelfeldolgozás. Hallgatói segédlet, BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék, 2006. 172 oldal.

    14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
    Kontakt óra

     42

    Félévközi készülés órákra

     10

    Felkészülés zárthelyire

     10

    Házi feladat elkészítése

     

    Kijelölt írásos tananyag elsajátítása

     10

    Vizsgafelkészülés

     48

    Összesen

     120

    15. A tantárgy tematikáját kidolgozta Tanszéki munkaközösség