angličtina

Pouze domovské fakulty

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). Ve cvičeních  se předpokládá znalost programového prostředí Matlab.

- 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)

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

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.
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

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