Információfeldolgozás laboratórium

A tantárgy angol neve: Information Processing Laboratory

Adatlap utolsó módosítása: 2018. február 22.

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Villamosmérnöki és Informatikai Kar
Villamosmérnöki szak, MSc képzés

Beágyazott információs rendszerek főspecializáció

Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
VIMIMB03 3 0/0/3/f 4  
3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Bank Balázs Lajos,
A tantárgy tanszéki weboldala http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimimb03
4. A tantárgy előadója Dr. Sujbert László docens, MIT
5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít Jelfeldolgozási és programozási ismeretek
6. Előtanulmányi rend
Kötelező:
NEM ( TárgyEredmény( "BMEVIMIM322" , "jegy" , _ ) >= 2
VAGY
TárgyEredmény("BMEVIMIM322", "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 laboratóriumi mérések célja a beágyazott rendszerekben előforduló információ-feldolgozási algoritmusok és a hozzájuk tartozó, illetve azokat kiegészítő szoftver eszközök ismeretének elmélyítése. A mérések során a hallgatók felhasználják az elemi jelfeldolgozási ismereteket (átlagolás, szűrés, diszkrét Fourier-transzformáció stb.), de a mérések célja összetett rendszerek létrehozása és vizsgálata. A tantárgy 5 tematikus, egyenként 8 órás mérésből áll. A mérések hardver bázisát jelfeldolgozó kártyák, valamint mikrokontrolleres fejlesztőeszközök adják.
8. A tantárgy részletes tematikája

1. mérés: Modellalapú fejlesztés és kódgenerálás alkalmazása a rendszertervezésben. Kódgenerálás Matlab Simulink Real-Time workshop Embedded coder segítségével. Autóipari alkalmazás.


2. mérés: Analóg hardver tesztelése idő- és frekvenciatartományban adatgyűjtő kártyával, LabView NI TestStand segítségével. Többszintű tesztelés megvalósítása, mérési statisztika készítése. Automatikus jegyzőkönyv-generálás.


3. mérés: LMS-algoritmus megvalósítása. Az LMS-algoritmus változatai, az XLMS-algoritmus vizsgálata. Adaptív visszhangcsökkentés (echo cancellation) megvalósítása elektronikus és akusztikus csatornában.


4. mérés: Osztályozó rendszer megvalósítása többszintű feldolgozással. Rezgés- és hangjelek feldolgozása: főbb paraméterek kinyerése idő- és frekvencia-tartománybeli módszerekkel, osztályozás neurális és fuzzy rendszerekkel.


5. mérés: Jelátvitel rádiós csatornán. Mintavétel szinkronizációjának megvalósítása. Interpolációs technikák alkalmazása. Akusztikus jel mintavételezése „mitmót”-ok segítségével, fúzió DSP-n. Visszacsatolás szenzorhálózatban.

9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium) Heti 4 órás laboratóriumi gyakorlat. Egy mérés 2 egymást követő 4 órás gyakorlatból áll, amelyen a hallgatók mérőcsoportokban vesznek részt.
10. Követelmények

A méréseken a részvétel kötelező.

·        Minden mérésről jegyzőkönyvet kell készíteni, mérőcsoportonként egyet. A jegyzőkönyvre osztályzatot adunk. Az elégtelen mérést pótolni kell.

 
·        A félévközi jegy a jegyzőkönyvosztályzatok átlaga. Kerekítés 50 századtól felfelé.

11. Pótlási lehetőségek A felév során 2 laboratóriumi gyakorlat pótolható, függetlenül az eredménytelenség okától. Több eredményesen el nem végzett mérés esetén (pl. hosszabb betegség), a félév további menete a tantárgyfelelőssel egyeztetendő.
12. Konzultációs lehetőségek Megbeszélés szerint.
13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom Mérési útmutatók.
14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
Kontaktóra 42
Készülés laborra
 42
Mérési jegyzőkönyv elkészítése
 36
Összesen 120
15. A tantárgy tematikáját kidolgozta Dr. Sujbert László docens, dr. Dabóczi Tamás docens, Scherer Balázs mestertanár, MIT
Egyéb megjegyzések A tantárgy angol neve: Information Processing Laboratory Exercises