Detail předmětu

Advanced Analysis of Biological Signals

FEKT-MPA-ACSAk. rok: 2022/2023

Předmět je orientován na multitaktní zpracování signálů, časově-frekvenční analýzu zaměřenou zejména na různé typy vlnkových transformací, parametrické metody odhadu výkonového spektra, dále analýzu hlavních komponent a kompresi dat.

Jazyk výuky

angličtina

Počet kreditů

5

Nabízen zahradničním studentům

Pouze domovské fakulty

Výsledky učení předmětu

Absolvent předmětu je schopen:
- realizovat konverzi vzorkovacího kmitočtu
- vysvětlit principy a výhody filtrace s využitím konverze vzorkovacího kmitočtu
- realizovat různé typy vlnkových transformací
- vysvětlit principy filtrace a komprese dat vycházející z vlnkových transformací
- vysvětlit principy neztrátové komprese dat (Huffmanův kodér, aritmetický kodér)
- vysvětlit princip a možnosti použití PCA

Prerekvizity

Student by měl mít znalosti z oblasti číslicového zpracování signálů. Měl by znát jednotlivé způsoby popisu lineárních filtrů (přenosová funkce, impulsní charakteristika, diferenční rovnice, frekvenční charakteristika). Předpokládají se základní znalosti o vlastnostech biosignálů (zejm. EKG, EEG, EMG). Ve cvičeních  se předpokládá znalost programového prostředí Matlab.

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Metody vyučování zahrnují přednášky a cvičení na počítači. Předmět využívá e-learning. Student odevzdává jeden samostatný projekt.

Způsob a kritéria hodnocení

- až 30 bodů za řešení zadaných úkolů v laboratorním cvičení (pro postup ke zkoušce je nutný zisk minimálně 15 bodů)
- až 70 bodů za písemnou zkoušku (z písemné zkoušky je nutné získat minimálně 35 bodů)

Osnovy výuky

1. Konverze vzorkovacího kmitočtu.
2. Rychlé algoritmy číslicové filtrace s konverzí vzorkovacího kmitočtu.
3. Časově-frekvenční analýza. Vlnkové transformace se souvislým časem (CTWT).
4. Vlnkové transformace s diskrétním časem (DTWT), dyadické a paketové DTWT.
5. Využití CTWT při analýze biologických signálů.
6. Principy neztrátové komprese biosignálů, Huffmanův kodér, aritmetický kodér.
7. Využití DTWT při ztrátové kompresi biosignálů.
8. Redundantní DTWT a její využití při filtraci a analýze biosignálů.
9. Spektrální analýza biosignálů a parametrické metody odhadu výkonových spekter.
10. Lineární predikce, adaptivní filtrace a Burgova metoda odhadu výkonového spektra.
11. Lineární a nelineární analýza hlavních komponent (PCA) pro filtraci a kompresi dat.
12. Analýza nezávislých komponent (ICA) pro separaci signálů.
13. Lineární dekonvoluce.
14. Mediánová filtrace, pyramidové mediánové transformace.
15. Homomorfická filtrace a kepstrální analýza.

Učební cíle

Získání znalostí o multitaktním zpracování signálů, vlastnostech a realizaci vlnkových transformací a možnostech jejich využití pro zpracování, analýzu různých typů biosignálů. Získání znalostí o parametrických metodách odhadu výkonového spektra. Seznámení se s analýzou hlavních komponent a jejím využitím při analýze biosignálů. Získání základních znalostí z teorie informace, seznámení se s metodami neztrátové a ztrátové komprese biosignálů.

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

Laboratorní výuka je povinná, zmeškaná laboratorní cvičení musí být řádně omluvená a lze je nahradit po domluvě s vyučujícím.

Základní literatura

Proakis,J.G., Manolakis,D.G.: Digital Signal Processing. Principles, Algorithms and Applications. Macmillan, 1992 (EN)

eLearning

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program MPC-BTB magisterský navazující, 1. ročník, zimní semestr, povinný
  • Program MPAD-BIO magisterský navazující, 2. ročník, zimní semestr, povinný
  • Program MPC-BIO magisterský navazující, 2. ročník, zimní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Cvičení na počítači

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

eLearning