Digitalno procesiranje signala (ETF RII DPS 3545)

Opšte informacije

Naziv kursa

Digitalno procesiranje signala

Oznaka (šifra) predmeta

ETF RII DPS 3545

Studij

ETF-B

Odsjek

Računarstvo i informatika

Godina

3

Semestar

5

Tip

Izborni

ECTS

4.5

Ukupno sati nastave

45

Sati predavanja

28

Sati vježbi

7

Sati tutorijala

10

Cilj kursa - Znanje i vještine koje treba postići student
  Cilj predmeta je upoznavanje i razumjevanje osnovnih karakteristika vremenski diskretnih signala i sistema i njihov matematički prikaz. Potrebno je razviti sposobnost izvođenja i primjene algoritama za transformaciju signala i analize signala, razumjevanje njihovih karakteristika i implementacije. Slijedeći cilj je razviti sposobnost za dizajn i primjenu sistema u digitalnog procesiranja signala te razumjevanje njihovih karakteristika i implementacije, i na kraju upoznavanje sa primjerima hardverskog dizajna i primjenom digitalne obrade signala.

Program
  1.Signali i obrada signala: Karakterizacija i klasifikacija signala. Tipične operacije obrade signala. Primjeri tipičnih signala. Tipična primjena obrade signala. Zašto digitalno procesiranje signala?

2.Vremenski diskretni signali i sistemi u vremenskom domenu: Vremenski diskretni signali. Tipična sekvenca i predstavljanje sekvence. Proces uzorkovanja. Vremenski diskretni sistemi. Karakterizacija u vremesnkom domenu LTI vremenski diskretnih sistema. LTI vremenski diskretni sistemi konačnih dimenzija. Korelacija signala. Slučajni signali.

3.Predstavljanje vremenski diskretnih signala u transformacijskom domenu: Vremenski diskretna Furijeova transformacija. Diskretna Furijeova transformacija. Odnos između DTFT i DFT, i njihove inverzne transformacije. Osobine diskretne Furijeove transformacije. Računanje DFT-a realne sekvence. Linerana konvolucija pomoću DFT. Z-Transformacija. Područja konvergencije racionalne z-transformacije. Inverzna z-transformacija. Osobine z-transformacije. Predstavljanje slučajnih signala u transformacijskom domenu.

4.LTI vremenski diskretni sistemi u transformacijskom domenu: LTI vremenski diskretni sistemi konačnih dimenzija. Frekvencijski odziv. Prenosna funkcija. Tipovi prenosnih funkcija. Jednostavan digitalni filter. Svepropusna prenosna funkcija. Prenosna funkcija sa minimalnom fazom i prenosna funkcija sa maksimalnom fazom. Komplementarna prenosna funkcija. Algebarski test stabilnosti. Obrada slučajnih signala u diskretnom vremenu. Matched Filter.

5.Digitalna obrada vremenski kontinualnih signala: Uzorkovanje vremenski kontinualnih signala. Uzorkovanje pojasno-propusnih signala. Dizajn analgonog nisko-propustnog filtera. Dizajn analognog visoko-propusnog, pojasno-porpusnog i pojasno-nepropusnog filtera. Dizajn anti-aliasing filtera. Sample-and-Hold kolo. Analogno/Digitalni konverter. Digitalno/analogni konvertor. Dizajn rekonstrukcionog filtera. Efekti Sample-and-Hold operacija.

6.Struktura digitalnog filtera: Prikazivanje blok dijagrama. Ekvivalentne strukutre. Osnovne FIR strukture digitalnih filtera. Osnovne IIR strukture filtera. Realizacija osnovnih struktura pomoću MATLAB-a. Svepropusni filteri. Podesivi (tunable) IIR digitalni filteri. IIR kaskadne lattice strukture. FIR kaskadna lattice strukture. Realizacija IIR prenosne funkcije pomoću paralelnih svepropusnih funkcija. Digitalni sinus-cosinus generator. Računska kompleksnost struktura digitalnih filtera.

7.Dizajn digitalnih filtera: Dizajn IIR filtera metodom bilinearne transformacije. Dizajn nisko propusnih IIR digitalnih filtera. Dizajn visoko propusnih, pojasno propusnih i pojasno nepropusnih IIR digitalnih filtera. Spektralna transformacija IIR filtera. Dizajn FIR filtera baziran na prozorskoj furijeovoj seriji. Dizaj digitalnih filtera pomoću računara. Dizajn FIR Filtera sa Least-Mean-Square Error metodom. Dizajn digitalnih filtera pomoću MATLAB-a.

8.Razmatranja o implementaciji DSP algoritama: Simulacije i verifikacije uz pomoć MATLAB-a. Računanje diskretne Furijeove transformacije. Predstavljanje broja. Aritmetičke operacije. Overflow. Podesivi (tunable) digitalni filteri.Paralelizam izvršenja DSP algoritama.

9.Analiza efekta konačne dužine riječi: Proces kvantizacije i greške. Kvantizacija Fixed-Point brojeva. Kvantizacije Floating-Point brojeva. Analiza efekta koeficjenta kvantizacije. Analiza A/D konverzije šuma. Analiza artimetičkih Round-Off grešaka. Odnos signal-šum kod IIR filtera nižeg reda. Digitalni filteri niske osjetljivosti. Limit Cycles kod IIR digitalnih filtera. Round-Off greške kod FFT algoritma.

10.Multirate digitalna obrada signala: Osnovni uređaji promjene brzine uzorkovanja. Filteri u sistemu sa promjenom brzine uzorkovanja. Višestepeni dizajn decimatora i interpolatora. Polifazna dekompozicija. Digitalne banke filtera. Najkvistovi filteri. Two-Channel Quadrature-Mirror banka filtera sa dva kanala. Perfektna rekonstrukcija. FIR banke filtera sa dva kanala. QMF banka sa L-kanala. Cosinus-modulisana banka filtera sa L kanala. Multilevel banke filtera.

11.Primjena digitalne obrade signala: Dual-Tone multifrekvencijska detekcija signala. Spektralana analiza sinusoidalnih signala. Spektralna analiza nestacionarnih signala. Spektralna analiza slučajnih signala. Obrada muzičkog signala. Generisanje digitalnog FM stereo signala. Generacija vremenski diskretnog analitičkog signala. Podband kodiranje govornog i audio signala. Transmultiplekseri. Diskretni multiton prenos digitalnih podataka. Konverzija brzine uzorkovanja digitalnog audio signala. Oversampling A/D konvertor. Oversampling D/A konvertor.

Literatura
Obavezna1.Bilješke i slajdovi s predavanja (moći će se preuzeti na WEB siteu Fakulteta);

2.Sanjit K. Mitra, Digital Signal Processing, McGraw-Hill,

3.A.V. Oppenheim and R.W.Schafer, Discrete Time Signal Processing, Prentice Hall,

4.Proakis and Manolakis, Digital Signal Processing, Prentice Hall
Preporučena1.R. Crochiere and L. R. Rabiner, Multirate Digital Signal Processing, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, Inc.,

Didaktičke metode
  Kurs se provodi kroz teorijska predavanja Ova predavanja podržana su izradom zadataka od strane nastavnika s ciljem da studenti ovladaju instrumentima i metodama uvedenim tokom predavanja. Predavanja su osim toga praćena vježbama u laboratoriji gdje se upotrebom softverskog paketa MATLAB demonstriraju teorijski koncepti prezentirani tokom predavanja.

Predavanja imaju za cilj dati iscrpan obris svih dijelova programa. Predavanja se odvijaju direktno u auli na način da student s lakoćom može pratiti njihov ritam i odmah raspoznati pitanja koja drži manje jasnim. Nakon što završi s izlaganjem svake od logički zaokruženih jedinica nastavnog programa, nastavnik postavlja i riješava primjere i zadatke koji omogućuju da studenti ovladaju instrumentima i metodologijama izloženim tokom predavanja. Drugi primjeri i ispitni zadaci razmatraju se i riješavaju tokom tutorijala (pod vođenjem i pratnjom tutora), na način da se već tokom izvođenja programa može stalno provjeravati dostignuti stupanj pripremljenosti studenta da ovlada znanjima i vještinama koje treba postići u okviru ovog kursa. Kroz tutorijal se, pod vođenjem i pratnjom tutora, rješavaju i drugi zadaci, uključujući i zadatke s prethodnih ispitnih rokova; ove aktivnosti organizirane su tako da se već tokom izvođenja nastavnog programa kroz domaće zadaće i parcijalne ispite, kontinuirano provjerava stupanj pripremljenosti studenata da ovlada znanjima i vještinama koje treba postići u okviru ovog kursa.

Način provjere znanja
  Tokom trajanja kursa student prikuplja bodove prema slijedećem sistemu:

prisustvo satima predavanja, vježbi i tutorijala: 10 bodova, student koji više od tri puta izostane s predavanja,vježbi i/ili tutorijala ne može ostvariti bodove po ovoj osnovi;

izrada domaćih zadaća: maksimalno 10 bodova; predviđena je izrada od 5 do 10 domaćih zadaća ravnomjerno raspoređenih tokom semestra;

parcijalni ispiti: dva pismena parcijalna ispita, pri čemu svaki pozitivno ocijenjen parcijalni ispit donosi 20 bodova;

Student koji je tokom trajanja semestra ostvario manje od 20 bodova ponovno upisuje ovaj kurs.

Student koji je tokom trajanja semestra ostvario 40 i više bodova pristupa usmenom završnom ispitu; ovaj ispit sastoji se iz diskusije zadataka s parcijalnih ispita, domaćih zadaća i odgovora na jednostavna pitanja koja se odnose na teme kursa.

Usmeni završni ispit donosi maksimalno 40 bodova. Da bi postigao pozitivnu završnu ocjenu, student na ovom ispitu mora ostvariti minimalno 20 bodova. Student koji ne ostvari ovaj minimum pristupa usmenom dijelu popravnog ispita.

Student koji je tokom trajanja semestra ostvario 20 i više bodova, a manje od 40 bodova, pristupa popravnom ispitu. Popravni ispit struktuiran je na slijedeći način:

pismeni dio koji je struktuiran na isti način kao i pismeni parcijalni ispit; u okviru ovog ispita student polaže zadatke iz tema za koje nije postigao prolaznu ocjenu (10 i više bodova) polažući parcijalne pismene ispite,

usmeni dio koji je struktuiran na isti način kao usmeni dio završnog ispita.

Usmenom dijelu popravnog ispita može pristupiti student koji je nakon polaganja pismenog dijela popravnog ispita uspio stvariti ukupan skor od 40 i više bodova; ovaj skor sastoji se od bodova ostvarenih kroz: prisustvo nastavi, izradu domaćih zadaća, polaganje parcijalnih sipita i polaganje pismenog dijela popravnog ispita.

Usmeni popravni ispit donosi maksimalno 40 bodova. Da bi postigao pozitivnu završnu ocjenu student na ovom ispitu mora ostvariti minimalno 20 bodova. Student koji ne ostvari ovaj minimum ponovno upisuje ovaj kurs.

Napomene