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

    Belépés
    címtáras azonosítással

    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    Asszociatív jelfeldolgozás

    A tantárgy angol neve: Associative Signal Processing

    Adatlap utolsó módosítása: 2007. június 15.

    Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
    Villamosmérnöki és Informatikai Kar

     

    Doktorandusz tárgy

    Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
    VIMMD058   4/0/0/v 5 1/1
    3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Péceli Gábor, Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék
    A tantárgy tanszéki weboldala http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimmd058/
    4. A tantárgy előadója

    Név:

    Beosztás:

    Tanszék, Int.:

    Dr. Péceli Gábor

    egyetemi tanár

    MIT

         
    7. A tantárgy célkitűzése

    A tárgy a jelfeldolgozás azon új irányzataival foglalkozik, amelyek a működési környezet megváltozásaihoz fokozott mértékben alkalmazkodni képes rendszerek kialakítását támogatják. Ez az alkalmazkodóképesség egyfajta asszociativitást tételez fel, amely egyrészt adaptív eljárások alkalmazása, ill. bizonyos részrendszerek működés közbeni újrakonfigurálása, másrészt bizonyos tudás-bázisú megközelítések révén valósul meg. Ez utóbbi kitüntetett szerephez jut, ha a konkrét alkalmazásban nem áll rendelkezésre, vagy pedig bonyolultságánál fogva kezelhetetlen az az analitikus modell, amely alapján a működés megtervezhető, és kivitelezhető. Az irodalom alapján úgy tűnik, hogy a probléma kezelése speciális, többszintű modellek alkalmazása révén válik lehetővé. Ezek a többszintű modellek az analitikus, a kvalitatív, és a heurisztikus leírások alkalmas együtteséből, és a közöttük történő "átkapcsolások" szabályaiból épülnek fel. Egy "átkapcsolás" következtében megváltozik a futtatandó program: sor kerül az adott rendszer újrakonfigurálására. Az újrakonfigurálás az eddigi jel-utakat újakra cseréli, ezért a jelek "átvezetése", azaz a tranziens folyamatok kézbentartása számos további kérdést vet fel.

    A tárgy a fentiekben vázolt témakör részletesebb kifejtésére vállalkozik. Ennek keretében az adaptív jelfeldolgozás, a változásdetektálás, a dinamikus rendszerek újrakonfigurálása, komplex jelfeldolgozó rendszerek rendszertechnikája, és a gyakorlati megvalósítás kérdései témakörök bemutatására kerül sor.

    8. A tantárgy részletes tematikája

    Az intelligens jelfeldolgozási, ill. folyamatfelügyeleti rendszerekkel szemben támasztott követelmények. Az identifikáció, és az adaptáció kérdései. Paramétereiben adaptív rendszerek, struktúrájukban adaptív rendszerek, rendszerek modellezése többszintű leírással.

    A megfigyelő-elmélet alapjai. Megfigyelők jelfeldolgozási feladatokra. A jelreprezentációs technikák, és a megfigyelők kapcsolata. Rekurzív transzformációk megvalósítása. Az ortogonalitás, és a passzivitás szerepe jelfeldolgozó struktúrákban.

    A regressziós feladat általánosítása: Adaptív rendszerek. Optimalizáló eljárások globális, ill. lokális információ alapján: A Gauss-Newton eljárás, gradiens alapú, ill. közelítőleg gradiens eljárások. Az eljárások stabilitása/konvergenciája, a konvergencia sebessége. Adaptív FIR szűrők. Transzformált tartománybeli adaptív szűrés. Adaptív IIR rendszerek.

    Folyamatfelügyeleti rendszerek jelfeldolgozási feladatai. A változás-detektálás módszerei. A detektált változás okának feltárása: hiba diagnozis, hiba lokalizálás. Döntési eljárások a hiba következ- ményeinek elhárítására.

    Identifikáció, és szabályozás nemlineáris, dinamikus rendszerekben. Nemlineáris, dinamikus rendszerek leírásának módszerei. Szakaszosan lineáris, dinamikus rendszerek. Kvalitatív modellezés és szabályozás. Jelfeldolgozás újrakonfigurálható rendszerekben. Átkapcsolások tranziens jelenségei. A tranziensek befolyásolásának módszerei.

    Intelligens jelfeldolgozó rendszerek kialakításának kérdései. A tudás-bázisú megközelítés helye, szerepe a rendszertervezésben. Az intelligens berendezések fejlődési irányai: a modell építés, a kisérlettervezés, és az eredmény interpretálás beépülése a jelfeldolgozó eszközbe. Nagykomplexitású méréstechnikai feladatok megoldási módszerei.

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

    Előadás

    10. Követelmények

    szóbeli vizsga

    13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

    [1] B. Widrow, S.D.Stearns, "Adaptive Signal Processing", Prentice-Hall, 1985.

    [2] C.F.N. Cowan, P.M. Grant, "Adaptive Filters", Prentice-Hall, 1985.

    [3] A.S. Willsky, "A Survey of Design Methods for Failure Detection in Dynamic Systems", Automatica, Vol.12, pp. 601-611, 1976.

    [4] R. Isermann, "Process Fault Detection Based on Modeling and Estimation Methods – A Survey", Automatica, Vol.20, pp. 387-404, 1984.

    [5] R.J. Patton, P.M. Frank, and R.N. Clark (editors), "Fault Diagnosis in Dynamic Systems: Theory and Applications", Prentice-Hall, 1989.

    [6] J. Sztipanovits, "Intelligent Instruments", Measurement, 1989.

    [7] K.S. Narendra, K. Parthasarathy, "Identification and Control of Dynamic Systems Using Neural Networks", IEEE Trans. on Neural Networks, Vol.1, pp. 4-27, March 1990.

    [8] Péceli G., "Digitális rezonátoros szűrők és transzformációk kapcsolatrendszere", Hiradástechnika, 42. évf. 1991. június, 2-9. old.

    [9] J. Lunze, "Qualitative Modelling of Continuous-Variable Systems by Means of Non-Deterministic Automata", Intelligent Systems Engineering, pp. 22-30, Autumn 1992.

    [10] J. Sztipanovits & al, "The Multigraph and Structural Adaptivity", IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 41, pp. 2695-2716, Aug. 1993.

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

    Név

    Beosztás

    Tanszék, Intézet

    Dr. Péceli Gábor

    egyetemi tanár

    MIT