Analiza signalov

Osnovni podatki

Nosilec: Vitomir Štruc

Vrsta predmeta: Obvezni- strokovni

Število kreditnih točk: 5

Semester izvajanja: 2. semester

Koda predmeta: 64622

Predmet se izvaja na: Aplikativna elektrotehnika 1. stopnja

Opis predmeta

Predmet ponuja poglobljeni vpogled v teorijo signalov. V uvodnem delu najprej definira pojem signala skozi kratek zgodovinski oris razvoj področja teorije obdelave signalov, in pojasni njen pomen v elektrotehniki in splošno v znanosti. Študente seznani s predstavitvami signalov z matematičnimi modeli in različnimi vrstami signalov. Posebno pozornost namenjena uporabnosti ponazarjanja signalov z drugimi signali, metodam ponazoritve in kriterijem kakovosti ponazoritve, vključno s primeri temeljnih funkcij, ki se uporabljajo za ta namen. V nadaljevanju se predmet osredotoča na frekvenčno analizo periodičnih in determinističnih neperiodičnih signalov ter razloži osnovne principe pri obdelavi naključnih signalov, vključno s stacionarnimi naključnimi signali in njihovimi determinističnimi karakteristikami. Nadaljnje obravnava korelacijo in konvolucijo signalov, definicije obeh pojmov na različnih tipih signalov ter njihove lastnosti. Praktični vidiki predmeta vključujejo uporabo korelacije in konvolucije pri obdelavi signalov, oceno podobnosti med signali, oceno spektra s časovnim filtriranjem, uporabo konvolucije v linearnih stacionarnih sistemih in detekcijo periodičnih komponent v signalu s šumom. V zaključnem delu predavanj, se predmet osredotoči na predstavitev osnovnih postopkov za pridobivanje digitalnih signalov in njihovih lastnosti, vključno s frekvenčno predstavitvijo digitalnih signalov ter diskretno korelacijo in konvolucijo.  

Cilji

Cilj predmeta Analiza Signalov je študentu podati znanje o vrstah signalov in metod za njihov opis in  obdelavo. Študent spozna osnovne koncepte za opis različnih vrst signalov z izražanjem po temeljnih funkcijah in postopke za analizo signalov s korelacijo in konvolucijo. Predmet daje teoretične osnove za praktično delo na različnih problemih s področja slikovnih tehnologij, govornih tehnologij, razpoznavanja vzorcev, umetne inteligence in strojnega učenja.

Metode poučevanja in učenja

Predavanja, sodelovalno učenje, laboratorijske vaje.

Na vrh