Přístupnostní navigace
E-application
Search Search Close
Course detail
FEKT-MKC-CSIAcad. year: 2024/2025
Definition and classification of 1D and 2D discrete signals and systems. Signal and system examples. Spectral analysis using FFT. Spectrograms and moving spectra. The Hilbert transform. Representation of bandpass signals. Decimation and interpolation. Transversal and polyphase filters. Filter banks with perfect reconstruction. Quadrature mirror filters (QMF). The wavelet transform. Signal analysis with multiple resolution. Stochastic variables and processes, mathematical statistics. Power spectral density (PSD) and its estimation. Non-parametric methods for PSD calculation. Linear predictive analysis. Parametric methods for PSD calculation. Complex and real cepstra. In computer exercises students verify digital signal processing method in the Matlab environment. Numerical exercises are focused on examples of signals and systems analysis.
Language of instruction
Number of ECTS credits
Mode of study
Guarantor
Department
Entry knowledge
Rules for evaluation and completion of the course
Aims
Study aids
Prerequisites and corequisites
Basic literature
Recommended reading
Classification of course in study plans
Lecture
Teacher / Lecturer
Syllabus
1. Definice a klasifikace 1D a 2D diskrétních signálů2. Definice a klasifikace 1D a 2D diskrétních systémů3. Počítačová analýza LTI 1D diskrétních systémů4. Diskrétní kosinová a sinová 1D a 2D transformace. Číslicové zpracování signálu se změnou vzorkovacího kmitočtu5. Diskrétní systémy s minimální fází. Pásmově omezený signál a jeho vlastnosti6. Banky číslicových filtrů7. Krátkodobá spektrální analýza8. Vlnková transformace a její souvislost s bankami číslicových filtrů9. Základy statistiky10 Lineární predikční analýza11. Neparametrické a parametrické metody výpočtu výkonové spektrální hustoty12. Spektra vyšších řádů a jejich využití ve zpracování signálu13. Kepstrální analýza
Exercise in computer lab