Напредни техники за дигитално процесирање на сигнали

Последна измена: јули 18, 2023
1. Наслов на наставниот предмет Напредни техники за дигитално процесирање на сигнали
2. Код 4ФЕИТ05019
3. Студиска програма 10-ДПСМ, 19-МВ, 22-БЕ
4. Организатор на студиската програма

(единица, односно институт, катедра, оддел)

 Факултет за електротехника и информациски технологии
5. Степен (прв, втор, трет циклус) Втор циклус студии
6. Академска година/семестар I/1 7.   Број на ЕКТС кредити 6.00
8. Наставник Д-р Димитар Ташковски
9. Предуслов за запишување на предметот
10. Цели на предметната програма (компетенции):

Успешното завршување на наставната дисциплина на студентите ќе им обезбеди: запознавaње со сите релевантни дискретни трансформации и нивните особини кои овозможуваат процесирање во домен на трансформацијата; оспособеност за препознавање на ситуациите во кои одредена трансформација покажува подобри перформанси од друга; запознавање со брзи алгоритми за имплементација на дискретните трансформации. Исто така, со успешно завршување на курсот, студентот ќе демонстрира знаење и разбирање на: основите на процесирањето со повеќе брзини, основната идеја кај банките на филтри, дизајн на банки на филтри и врската помеѓу банките на филтри и вејвлет трансформацијата.
11. Содржина на програмата:

Куса ревија на модели на сигнали. Дефиниција и основни својства на дискретните трансформации. Ортогонални дискретни трансформации: Фуриеoва (DFT),  Hartley-ева(DHT), Karhunen-Loeve (KLT), косинусна (DCT), Преклопена (LOT), вејвлет (DWT),  Walsh-Hadamard (WHT). Брзи алгоритми: концепт и одбрани примери.  Некои карактеристични примени на DSP во домен на трансформација: филтрирање, процена на спектар, кодирање, адаптивно филтрирање, процесирање со повеќе брзини. Вовед во основната теорија на процесирање со повеќе брзини: децимација, интерполација и конверзија на брзината на дискретизација. Двоканални банки на филтри: банки на филтри со квадратно-огледална симетрија (QMF),  банки на филтри со совршена реконструкција, параунитарни, биортогонални и банки на филтри со линеарна фаза. Решеткаста структура на банки на филтри со совршена реконструкција. Врска на банки на филтри со вејвлет трансформација. Лифтинг имплементација на вејвлет трансформација. Примена на вејвлети за анализа и компресија на сигнали.
12. Методи на учење:

Предавања, подржани со презентации и визуелизација на концептите, активно учество на студентите, домашни задачи и проектни задачи
13. Вкупен расположив фонд на време 180
14. Распределба на расположивото време 3 + 3
15. Форми на наставните активности 15.1 Предавања – теоретска настава 45 часови
15.2 Вежби (лабораториски, аудиториски), семинари, тимска работа 45 часови
16. Други форми на активности 16.1 Проектни задачи 30 часови
16.2 Самостојни задачи 30 часови
16.3 Домашно учење 30 часови
17. Начин на оценување
17.1 Тестови 0 бодови
17.2 Семинарска работа/проект (презентација: писмена и усна) 50 бодови
17.3. Активност и учење 0 бодови
17.4. Завршен испит 50 бодови
18. Критериуми за оценување (бодови/оценка) до 50 бода 5 (пет) (F)
од 51 до 60 бода 6 (шест) (E)
од 61 до 70 бода 7 (седум) (D)
од 71 до 80 бода 8 (осум) (C)
од 81 до 90 бода 9 (девет) (B)
од 91 до 100 бода 10 (десет) (A)
19. Услов за потпис и полагање на завршен испит Редовно присуство на предавањата
20. Начин на полагање на испитот Проектна задача и завршен испит.
21. Јазик на кој се изведува наставата Македонски и Англиски
22. Метод на следење на квалитетот на наставата Интерна евалуација и анкети.
23. Литература
23.1.      Задолжителна литература
Ред.

број

 Автор Наслов Издавач Година
1. D. F. Elliot and K. Ramamohan Rao, Fast Transforms: Algorithms, Analyses, Applications, Academic Press. Orlando FL,
2. P.P. Vaidyanathan, Multirate Systems and Filters Banks Prentice Hall, 19883
23.2.      Дополнителна литература
Ред.

број

 Автор Наслов Издавач Година
1.  G. Strang and T. Nguyen,  Wavelets and filter banks,  Wellesley-Cambridge Press