čeština

Absolvováním předmětu by posluchači měli získat přehled v oblasti metod časově-frekvenční analýzy signálů, seznámí se s principy a možnostmi využití PCA a ICA. Dále se seznámí s metodami i algoritmy klasifikace a shlukové analýzy a možnostmi jejich využití při zpracování medicínských dat.

Základy teorie zpracování signálů,

Metody vyučování zahrnují přednášky a cvičení na počítači. Předmět využívá e-learning. Student odevzdává jeden samostatný projekt.

Hodnocení předmětu je každoročně aktualizováno vyhláškou garanta.

1. Časově-frekvenční analýza signálů
2. Stockwelova transformace (S-transformace)
3. Metoda empirického rozkladu (EMD)
4. Hilbertova transformace a její využití
5. Okamžitá frekvence a obálka signálu
6. Hilbertova-Huangova transformace (HHT)
7. Teagerův-Kaiserův energetický operátor (TKEO) a jeho využití
8. Teagerova-Huangova transformace (THT)

Cílem předmětu je rozšíření přehledu o metodách časově-frekvenční analýzy signálů, seznámení se s principy a využitím S-transformace a s metodou empirického rozkladu (EMD). Dále se studenti seznámí s Hilbertovou transformací, Teagerovým-Kaiserovým energetickým operátorem, odhady okamžité frekvence a obálky signálu, Hilbertovou-Huangovou transformací a Teagerovou-Huangovou transformací.

Eivind Kvedalen, Signal processing using the Teager Energy Operator and other nonlinear operators, Cand. Scient Thesis, Univ. of Oslo, May 2003. (EN)
Norden E. Huang et al. On Instantaneous Frequency, Advances in Adaptive Data Analysis, World Scientific Publishing Company ,Vol. 1, No. 2 (2009), 177–229 (EN)
Norden E. Huang et al., The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis, Proc. Roy. Soc. London 454 (1998) 903–995. (EN)
Yu-Hsiang Wang, The Tutorial: S Transform, National Taiwan University, Taipei, ROC, 2010, pp. 1-23. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.694.8727&rep=rep1&type=pdf (EN)