Detail předmětu

Radiocommunication Signals

FEKT-MKA-ARSAk. rok: 2023/2024

Navrhovaný předmět se zaměřuje na využití vybraných matematických metod v moderním zpracování komunikačních signálů a teorii bezdrátové komunikace. Cílem předmětu je prezentovat studentům specializovaný matematický aparát, který je nezbytný k pochopení principů moderní bezdrátové komunikace.

Jazyk výuky

angličtina

Počet kreditů

5

Vstupní znalosti

Student, který si zapíše předmět, by měl být schopen:
-Sestavit jednoduchý program v prostředí Matlab
- Praktikovat matematické postupy výpočtu

Pravidla hodnocení a ukončení předmětu

Podmínky pro úspěšné ukončení předmětu stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu. Studenti budou hodnoceni zápočtem na základě získání bodů v praxi (max. 30 bodů, min. 15 bodů) a závěrečné zkoušky (max. 70 bodů, min. 35 bodů).
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Učební cíle

Cílem předmětu je prezentovat studentům specializovaný matematicko-statistický aparát, který je nezbytný k pochopení principů moderní bezdrátové komunikace.
Studenti by po absolvování předmětu měli být schopni samostatně řešit problémy spojené s ověřováním a testováním předpokladů a vlastností o zkoumaných jevech a datových souborech v telekomunikační oblasti. Dále by měli být schopni samostatně řešit praktické úkoly, tedy zvolit a zdůvodnit vhodnou metodu a provést její aplikaci.
Absolvent předmětu je schopen: (a) vyčíslit pravděpodobnosti jevů; (b) rozlišit náhodné veličiny a popsat jejich charakteristiky; (c) testovat statistické hypotézy; (d) analyzovat a popsat reálná měření modelů; (e) odhadnout tvar spektra a identifikovat spektrální složky; (f) identifikovat a testovat přítomnost signálu v šumu; (g) vyhodnotit klasifikaci a sestavit ROC křivku.

Základní literatura

KOBAYASHI, H. et al. Probability, random processes, and statistical analysis, Cambridge University Press, 2012. (EN)

Doporučená literatura

GOPI, E.S. Algorithm Collections for Digital Signal Processing Applications Using Matlab, Springer, 2007. (EN)
KAY, S. Intuitive Probability and Random Processing using MATLAB, Springer 2005. (EN)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program MKC-EKT magisterský navazující, 1. ročník, zimní semestr, povinně volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

1. Úvod do teorie pravděpodobnosti. 2. Náhodná veličina. 3. Centrální limitní věta. 4. Náhodné vektory. 5. Odhady: teorie a aplikace 6. Náhodné procesy I. 7. Náhodné procesy II. 8. Korelace stochastických signálů 9. Spektra stochastických signálů 10. Kritéria a odhady parametrů. 11. Detektory a klasifikace. 12. Detekce signálů skrytých v šumech. 13. Gausovské směsné modely. PCA.  

Cvičení na počítači

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Osnova

1. Úvod do teorie pravděpodobnosti. 2. Modelování diskrétní NV. 3. Modelování spojité NV. 4. Vztahy mezi rozloženími. 5. Odhady a testování v Matlabu 6. Simulace náhodných procesů 7. Testování náhodných procesů 8. Korelace stochastických signálů 9. Spektra stochastických signálů 10. Detekce signálů skrytých v šumech. 11-13. Prezentace individuáloních projektů.