Detail předmětu

Digital Signal Processing

FEKT-CCZSAk. rok: 2019/2020

One-dimensional and two-dimensional discrete signals and systems. Description of systems, differential equations. Z- transform, solving of systems, transfer function, impulse response properties of the system. . Discrete Fourier transform, FFT. Basic of design FIR and IIR digital filters. Complex and real cepstrums. Application of cepstrums to speech and image processing. Signal quantization in discrete systems. Realization of digital filters and FFT in digital signal processors.

Jazyk výuky

angličtina

Počet kreditů

5

Garant předmětu

prof. Ing. Jiří Mišurec, CSc.

Zajišťuje ústav

Ústav telekomunikací (UTKO)

Nabízen zahradničním studentům

Všech fakult

Výsledky učení předmětu

The student of the subject Digital signal processing will understand basic algorithms for digital signal processing and he will be able to independently apply and model the basic functions of digital processing in Matlab. It will have a basic idea of the implementation of the algorithms on microprocessors and digital signal processors. Students will primarily term:
- Discrete signals and their description
- Discrete systems and their description
- Status of description systems
- Z -Transformation and its application in solving digital systems
- Frequency analysis of discrete signals
- Discrete system - frequency selective filter
- Discrete Fourier transformation
- Technical means of digital signal processing

Prerekvizity

Students should have basic knowledge of mathematics and physical description of the signal, which gets in the mandatory subjects in the previous study. Their graduating is not a prerequisite for registration of this subject.

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Techning methods include lectures, computer laboratories and practical laboratories. Course is taking advantage of e-learning (Moodle) system

Způsob a kritéria hodnocení

0–12 points – work during classes (optional part).
0–88 points – written exam, compulsory part of the completion of the course (will be performed remotely).

Exam is focused to verify the orientation of the basic problems of digital processing, their description, calculation methods, the characterization of systems analysis and synthesis of digital systems.

Osnovy výuky

1. Discrete signals - basic discrete signals, classification of one dimensional discrete signals.
2. Discrete signals - multi dimensional discrete signals, correlation of discrete signals.
3. Discrete systems - initial conditions, discrete systems as block diagrams.
4. Discrete systems - classification of discrete systems, linear time invariant system, combination of discrete time invariant systems, causallity and stability of time invariant systems, FIR and IIR systems.
5. State diagram of linear time invariant system.
6. Z- transform and using.
7. Frequency analysis of discrete signals - time discrete Fourier line, spectral power, FT of discrete aperiodic signal, feature of FT, cepstrum.
8. Frequency characteristics of linear time invariant system, frequency filters, lowpass filter, highpass filter, digital resonator, bandpass filter, notch filter, comb filter, phase filter.
9. Discrete FT definition, features, vector form of DFT, relationship between DFT and Z - transform.
10. Inverse systems and deconvolution - reciprocal disrete systém, geometric interpretation of the frequency response, linear time-invariant discrete system with minimum, maximum and mixed-phase homomorphic deconvolution.

Učební cíle

The aim of the course is to provide students with a coherent explanation of the basic theory of digital signal processing with an emphasis on understanding the computational algorithms used in digital processing. Especially emphasized are methods for describing digital systems, especially digital filters. The subject is closed by discussions about the implementation of DSP algorithms in microprocessors and digital signal processors.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

The content and forms of instruction in the evaluated course are specified by a regulation issued by the lecturer responsible for the course and updated for every academic year.

Základní literatura

MITRA,S.K., Digital Signal Processing-A Computer-Based Approach. The McGraw-Hill Companies, Inc. New York 1998
OPPENHEIM, A.L., SCHAFER, R.W., Digital Signal Processing, Prentice-Hall, Inc. New Jersey, 1995.
VÍCH.R., Z Transform Theory and Applications. D.REidel Publishing Company, Dordrecht 1987.

eLearning

eLearning: aktuální otevřený kurz

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program EEKR-BC bakalářský

    obor BC-MET , 2. ročník, letní semestr, volitelný oborový

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

prof. Ing. Jiří Mišurec, CSc.

Osnova

Diskrétní signály a systémy. Diskrétní signály-posloupnosti. Lineární časově invariantní diskrétní systém. Stabilita a kauzalita. Kmitočtová reprezentace. Vzorkování spojitých signálů, aliasing. Dvojrozměrné signály a systémy.
Transformace z, konvergenční oblast a vlastnosti. Inverzní transformace z a její výpočet pomocí reziduové věty. Řešení diferenčních rovnic pomocí transformace z.
Přenosová funkce rozložení pólů a nulových bodů, kmitočtová charakteristika a její geometrická interpretace. Dvojrozměrná transformace z.
Diskrétní Fourierova transformace a její vlastnosti. Kruhová (periodická) konvoluce a její výpočet pomocí DFT. Výpočet diskrétní konvoluce, metoda přičtení přesahu a vynechání přesahu. Dvojrozměrná DFT.
Rychlá Fourierova transformace. Výpočet dvou reálných posloupností, výpočet reálné posloupnosti dvojnásobné délky. Rychlá konvoluce a korelace.Výpočet inverzní DFT pomocí přímé DFT.
Reprezentace diskrétních systémů pomocí matic a grafů signálových toků. Masonovo pravidlo. Stavové kanonické struktury, sériová a paralelní forma. Řešení stavových diferenčních rovnic.
Návrh číslicových filtrů typu FIR, lineární fáze. Metoda váhové posloupnosti, metoda vzorkování kmitočtové charakteristiky. Optimální rovnoměrné zvlněné filtry, Remezův algoritmus.
Návrh číslicových filtrů typu IIR. Využití analogových prototypů. Kmitočtové transformace. Metoda signálové invariance a bilineární transformace.
Systémy s více vzorkovacími kmitočty. Podvzorkování (decimace) a interpolace. Změna vzorkovacího kmitočtu ve tvaru racionálního lomeného čísla. Banky filtrů.
Homomorfní zpracování signálů. Komplexní a reálné kepstrum. Aplikace kepster při zpracování řeči a obrazu.
Kvantování signálů v diskrétních systémech. Reprezentace čísel v pevné a pohyblivé řádové čárce, kvantování a zaokrouhlení. Kvantování koeficientů přenosové funkce. Kvantování mezivýsledků, mezní cykly, vážení pro omezení přetečení aritmetiky. Kvantování spojitého signálu.
Hardware a architektura mikroprocesorových obvodů pro zpracování signálu. Přehled požadavků na zpracování signálu z různých oblastí. Harvardská architektura. Definice signálového procesoru, dělení signálových procesorů do generací, vlastnosti jednotlivých generací. Společné vlastnosti různých typů signálových procesorů.
Realizace číslicových filtrů a procesoru FFT v signálových procesorech. Vývojové prostředky, emulace na čipu (DSPlus, DSP56002EVM).

Cvičení na počítači

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

prof. Ing. Jiří Mišurec, CSc.

Osnova

Základní operace V Matlabu, generování a zobrazení diskrétních signálů.
Spektrální reprezentace diskrétních periodických a neperiodických signálů.
Diskrétní Fourierova řada a transformace a jejich souvislost s Fourierovou řadou a transformací. Rýchlá Fourierova transformace (FFT).
Diskrétní lineární a periodická konvoluce a korelace. Výpočet pomocí FFT.
Test 1.
Modely diskrétních systémů, vnější a stavový popis. Přenosová funkce, impulsní charakteristika, rozložení pólů a nulových bodů.
Návrh číslicových filtrů typu FIR, metoda váhové posloupnosti, Remezův algoritmus.
Návrh číslicových filtrů typu IIR. Bilineární transfromace a impulsní invariance.
Test 2.
Systémy s více vzorkovacími kmitočty, decimace a interpolace.
Komplexní a reálné kepstrum. Rozbalení fáze.
Kvantování signálu v diskrétních systémech. Implementace algoritmů v mikroprocesorech.
Test 3.

eLearning

eLearning: aktuální otevřený kurz