Tantárgy adatlapja
Tárgy neve: Digitális jelfeldolgozás
Tárgy kódja: P-ITJEL-0026
Óraszám: N: 2/0/2, L: 0/0/0
Kreditérték: 5
Az oktatás nyelve: magyar
Követelmény típus: Kollokvium
Felelős kar: ITK
Felelős szervezeti egység: Pázmány Péter Katolikus Egyetem Információs Technológiai és Bionikai Kar
Tárgyfelelős oktató:
Dr. Oláh András
Tárgyleírás:
| Tantárgy neve: | Digitális jelfeldolgozás P-ITJEL-0026 |
|---|---|
| Tárgyfelelős: | Oláh András |
| Tantárgy oktatója: | Oláh András |
| A tantárgy céljának rövid ismertetése: | A tantárgy célja, hogy a hallgatók megismerjék a digitális jelfeldolgozás alapfogalmait és módszereit, valamint képessé váljanak diszkrét rendszerek alapvető analízisére és tervezésére. A kurzus elvégzése során a hallgatók elsajátítják a digitális jelfeldolgozás matematikai alapjait, ugyanakkor nem csupán formális módszereket ismernek meg, hanem megértik azok gyakorlati jelentőségét is. |
| Elsajátítandó elméleti ismeretanyag: | A hallgatók megismerik a digitális jelfeldolgozás alapvető matematikai és rendszerszemléleti fogalmait. Ennek keretében elsajátítják a mintavételezés és kvantálás elméleti alapjait, a diszkrét idejű jelek és rendszerek leírását, az LTI rendszerek idő- és transzformált tartománybeli analízisét, a spektrálanalízis alapjait, továbbá a digitális szűrőtervezés és az adaptív jelfeldolgozás alapelveit. A tematika vázlatosan: 1. Analóg-Digitális átalakítás: mintavételezés, kvantálás (1-3. előadás): Mintavételezés, Lineáris kvantálás, Nemlineáris kvantálás (optimális kvantáló, logaritmikus kvantáló, Lloyd_Max algoritmus) 2. LTI rendszerek analízise az időtartományban (4-5. előadás): Diszkrét rendszerek osztályozása, LTI rendszerek implementációja (FIR, IIR), rendszeregyenlete és annak megoldása 3. LTI rendszerek analízise transzformált tartományon (6-7. előadás: Analízis a frekvenciatartományon (átviteli karakterisztika), Analízis a Z-transzformált tartományon (átviteli függvény) 4. Spektrálanalízis (8-9. előadás): Diszkrét Fourier Transzformáció, Fast Fourier Transzformáció 5. Szűrőtervezés (10. előadás): FIR szűrő tervezés ablakolással, FIR szűrő tervezés DFT-vel 6. Adaptív jelfeldolgozás (11-12. előadás): Wiener szűrés alapfeladata LMS algoritmus, Alkalmazási példák (adaptív-prediktív kódolás, outlier detekció, csatornakiegyenlítés) |
| Elsajátítandó gyakorlati ismeretanyag: | A hallgatók képessé válnak diszkrét jelek és rendszerek alapvető elemzésére és modellezésére, egyszerű digitális szűrők tulajdonságainak vizsgálatára és tervezésére, valamint spektrális és rendszertechnikai módszerek gyakorlati alkalmazására. A kurzus során gyakorlatot szereznek jel- és rendszermodellek értelmezésében, grafikus és numerikus elemzésében, továbbá valósághoz közeli jelfeldolgozási feladatok mérnöki szemléletű megoldásában. |
| A 2-4 legfontosabb kötelező irodalom felsorolása bibliográfiai adatokkal (szerző, cím, kiadás adatai, (esetleg oldalak), ISBN): | A tantárgy oktatása a Moodle rendszerben elérhető digitális tananyagra épül. Az online elérhető tananyagok (videók. jegyzetek és kapcsolódó feladatok) a személyes előadások és gyakorlatok feldolgozását és elmélyítését támogatják, és a félév során folyamatosan segítik az önálló tanulást. |
| A 2-4 legfontosabb ajánlott felsorolása bibliográfiai adatokkal (szerző, cím, kiadás adatai, (esetleg oldalak), ISBN): | 1) J.G. Proakis, D.G. Manolakis. „Digital Signal Processing”, Prentice Hall, 1996, ISBN 0133943389 2) S. Haykin „Adaptive filter theory”,Prentice Hall, 1996, ISBN: 0130040525, 1996. ISBN: 0130040525. |
| Elmélet-gyakorlat aránya: | Elméleti óra óraszáma: 2 Gyakorlati óra és labor óra óraszáma: 0 + 2 |
| Az alkalmazott oktatási módszerek: | Frontális előadás és gyakorlat (tábla használatával), ami kiegészül moodle tananyagokkal (az előadások és gyakorlatok videóanyag) és projektmunkákkal. |
| Az értékelés módja: | Kollokvium |
| Az értékelés kritériuma: | Évközi számonkérés:
Az aláírás feltételei:
Vizsgaidőszak számonkérései:
Pontszámítás: (A képlet célja az évközi és vizsgaidőszaki teljesítmény kiegyensúlyozott figyelembevétele, illetve a normalizálás 100-as skálára.) Score = ((TV + MM + kZH + nZH + BP) + VZH) / 3 A pontszámból megadott (és a kurzus elején meghirdetett) küszöbök szerint lesz a végleges jegy. |
| Miként járul hozzá a tantárgy a KKK-ban megjelölt kompetenciaelemek megszerzéséhez: | Mérnökinformatikus alapképzés: Molekuláris bionika mérnöki alapképzés: |
