angličtina

Absolvent předmětu je schopen:
- realizovat konverzi vzorkovacího kmitočtu
- vysvětlit principy a výhody filtrace s využitím konverze vzorkovacího kmitočtu
- realizovat různé typy vlnkových transformací
- vysvětlit principy filtrace a komprese dat vycházející z vlnkových transformací
- vysvětlit principy neztrátové komprese dat (Huffmanův kodér, aritmetický kodér)
- vysvětlit princip a možnosti použití PCA

Student by měl mít znalosti z oblasti číslicového zpracování signálů. Měl by znát jednotlivé způsoby popisu lineárních filtrů (přenosová funkce, impulsní charakteristika, diferenční rovnice, frekvenční charakteristika). Předpokládají se základní znalosti o vlastnostech biosignálů (zejm. EKG, EEG, EMG). V laboratorní výuce se předpokládá znalost programového prostředí Matlab.

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

- až 30 bodů za řešení zadaných úkolů v laboratorním cvičení (pro postup ke zkoušce je nutný zisk minimálně 15 bodů)
- až 70 bodů za písemnou zkoušku (z písemné zkoušky je nutné získat minimálně 35 bodů)

1. Konverze vzorkovacího kmitočtu.
2. Rychlé algoritmy číslicové filtrace s konverzí vzorkovacího kmitočtu.
3. Časově-frekvenční analýza. Vlnkové transformace se souvislým časem (CTWT).
4. Vlnkové transformace s diskrétním časem (DTWT), dyadické a paketové DTWT.
5. Využití CTWT při analýze biologických signálů.
6. Principy neztrátové komprese biosignálů, Huffmanův kodér, aritmetický kodér.
7. Využití DTWT při ztrátové kompresi biosignálů.
8. Redundantní DTWT a její využití při filtraci a analýze biosignálů.
9. Spektrální analýza biosignálů a parametrické metody odhadu výkonových spekter.
10. Lineární predikce, adaptivní filtrace a Burgova metoda odhadu výkonového spektra.
11. Lineární a nelineární analýza hlavních komponent (PCA) pro filtraci a kompresi dat.
12. Analýza nezávislých komponent (ICA) pro separaci signálů.
13. Lineární dekonvoluce.
14. Mediánová filtrace, pyramidové mediánové transformace.
15. Homomorfická filtrace a kepstrální analýza.

Získání znalostí o multitaktním zpracování signálů, vlastnostech a realizaci vlnkových transformací a možnostech jejich využití pro zpracování, analýzu různých typů biosignálů. Získání znalostí o parametrických metodách odhadu výkonového spektra. Seznámení se s analýzou hlavních komponent a jejím využitím při analýze biosignálů. Získání základních znalostí z teorie informace, seznámení se s metodami neztrátové a ztrátové komprese biosignálů.

Laboratorní výuka je povinná, zmeškaná laboratorní cvičení musí být řádně omluvená a lze je nahradit po domluvě s vyučujícím.

Proakis,J.G., Manolakis,D.G.: Digital Signal Processing. Principles, Algorithms and Applications. Macmillan, 1992 (EN)