FI:PV291 Introduction to DSP - Informace o předmětu

PV291 Introduction to Digital Signal Processing

Rozsah

2/1/0. 3 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.
Vyučováno kontaktně

Vyučující

doc. RNDr. David Svoboda, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Lucia Hradecká (cvičící)
doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D. (cvičící)

Garance

doc. RNDr. David Svoboda, Ph.D.
Katedra vizuální informatiky – Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Katedra vizuální informatiky – Fakulta informatiky

Předpoklady

MB151 Lineární modely && MB152 Dif. a integrální počet

Omezení zápisu do předmětu

Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.

Mateřské obory/plány

• Analýza a zpracování obrazu (program FI, N-VIZ)
• Bioinformatika a systémová biologie (program FI, N-UIZD)
• Computer Games Development (program FI, N-VIZ_A)
• Computer Graphics and Visualisation (program FI, N-VIZ_A)
• Computer Networks and Communications (program FI, N-PSKB_A)
• Cybersecurity Management (program FI, N-RSSS_A)
• Diskrétní algoritmy a modely (program FI, N-TEI)
• Formální analýza počítačových systémů (program FI, N-TEI)
• Grafický design (program FI, N-VIZ)
• Graphic Design (program FI, N-VIZ_A)
• Hardware Systems (program FI, N-PSKB_A)
• Hardwarové systémy (program FI, N-PSKB)
• Image Processing and Analysis (program FI, N-VIZ_A)
• Informační bezpečnost (program FI, N-PSKB)
• Informatika (program FI, B-INF) (3)
• Information Security (program FI, N-PSKB_A)
• Kvantové a jiné neklasické výpočetní modely (program FI, N-TEI)
• Počítačová grafika a vizualizace (program FI, N-VIZ)
• Počítačové sítě a komunikace (program FI, N-PSKB)
• Principy programovacích jazyků (program FI, N-TEI)
• Řízení kyberbezpečnosti (program FI, N-RSSS)
• Řízení vývoje služeb (program FI, N-RSSS)
• Řízení vývoje softwarových systémů (program FI, N-RSSS)
• Services Development Management (program FI, N-RSSS_A)
• Software Systems Development Management (program FI, N-RSSS_A)
• Software Systems (program FI, N-PSKB_A)
• Softwarové systémy (program FI, N-PSKB)
• Strojové učení a umělá inteligence (program FI, N-UIZD)
• Vývoj počítačových her (program FI, N-VIZ)
• Zpracování a analýza rozsáhlých dat (program FI, N-UIZD)
• Zpracování přirozeného jazyka (program FI, N-UIZD)

Cíle předmětu

The aim of this course is to introduce the basic concepts related to digital signal and the common operations used in digital signal processing. It covers the simple signal modifications as well as transforms converting the original data into different representations. At the end of this course, students should be able to:
- know what the digital signal is a how to process it;
- understand the concept of convolution and correlation;
- upsample, downsample, resample the digital signal;
- understand the basic principles of frequency analysis;
- understand the principle of linear and non-linear filters;
- implement and apply the selected filters;
- analyze time series;
- manipulate with multidimensional data;
- understand commonly used compression methods.

Výstupy z učení

After completing the course, the student should be able to:
- analyze the signal both in time and frequency domain;
- properly resample the digital signal;
- design, implement, and apply linear/non-linear filters;
- discuss the problems in the field of frequency analysis;
- propose her/his own efficient and optimized compression methods;
- demonstrate the general principles of compression algorithms;
- use wavelet and Fourier transform appropriately and efficiently;
- work with multidimensional data;
- find specific patterns in time series.

Osnova

• Signal, Digitization, Sampling & Resampling
• Convolution, Correlation
• Continuous and Discrete Fourier Transform
• Fourier transform and discrete Fourier transform properties
• Fast Fourier transform, Discrete cosine transform
• Linear & Non-linear filters
• Z-transform
• Discrete Wavelet Transform
• Fast wavelet transform, Lifting scheme
• Recursive filters
• Time series
• Signal compression

Výukové metody

Working in PC labs requires knowledge of the theory presented in the lectures. During the PC labs, students will work in Python to better understand theoretical concepts and experiment with some practical signal processing problems.

Metody hodnocení

After successfully solving all practical exercises during semester, students will be allowed to register for a written exam. The written part of the exam will be optionally followed by oral part.

Vyučovací jazyk

Angličtina

Informace učitele

https://cbia.fi.muni.cz/education/

Další komentáře

Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.

• Statistika zápisu (nejnovější)
  
• Permalink: https://is.muni.cz/predmet/fi/jaro2025/PV291