LU-DSP-B12:index

From DiLab
Revision as of 07:52, 11 May 2012 by Kaspars (talk | contribs)
Jump to: navigation, search

Digitālā (ciparu) signālu apstrāde

LU DF bakalauru kurss.

  • Pasniedzējs Kaspars Sudars [mansuzvārds@edi.lv].

SVARĪGI

Ar šo semestri LU DF nebūs iespējams izlikt kursā atzīmi, ja nebūs aizpildīta kursa vērtējuma aptauja, kas pieejama LUIS sistēmā. Tāpēc visiem studentiem lūdzu to savlaicīgi izdarīt.

Mērķi

  • Iepazīties ar digitālās signālu apstrādes pielietojumiem un principiem

Motivācija

"Think how electronics has changed the world in the last 50 years. DSP will have the same role over the next 50 years. Learn it or be left behind!" - Steve Smith, autors "DSP Guide"

Mājas un citi iesniedzamie darbi

  • Iesniegšanas termiņa laiks ir 30 minūtes pirms nākamās lekcijas sākumam, ja netiek noteikts cits termiņš.
  • Ja darbs tiek iesniegts ar novēlošanos, rezultāts tiek samazināts par 50% pirmo septiņu dienu laikā pēc termiņa, un vēl par 50% plus 10% par katru nokavēto dienu septiņas vai vairāk dienas pēc termiņa.
  • Darbi iesniedzami elektroniski, pa epastu pasniedzējam.
  • E-pasta Subj. ir sekojošs: "DSP MD1 Vards Uzvards" - piemērs pirmajam mājasdarbam. Vārds uzvārds rakstāmi latīņu burtiem - bez garumzīmēm un tml. (failu sistēmu saderībai).
  • Teksts noformējams PDF faila formātā. Piemēram MD2 fails būtu sekojošs: DSP_MD2_Vards_Uzvards.pdf
  • Iesniedzamie projektu faili arhivējami tgz formātā, sekojoši: DSP_MD2_Vards_Uzvards.tgz Atspiežot šo failu tam jārada direktorija ar tādu pašu nosaukumu, kur atrodas visi faili.

Vērtējums kursā

Kursa galējais vērtējums sastāv no sekojošām komponentēm:

  • 10% - dalība lekcijās un diskusijās
  • 20% - mājas darbi, praktiskie darbi un testi
  • 20+20% - divi kontroldarbi semestra vidū
  • 30% - rakstisks gala eksāmens
  • Obligāta kursa aptaujas anketas aizpildīšana LUIS sistēmā
  • Atzīmes uzlabošanai iespējams papildus rakstīt eseju par tēmu, kas jāsaskaņo ar pasniedzēju.

Kalendārs

Nedēļas datumi Kursa saturs
30.01.2012. - 03.02.2012. Reģistrācijas nedēļa
09.02.2012 DSP priekš datoriķiem. Ievadlekcija. DSP definīcija un pielietojumi. DSPGuide grāmatā 1. nodaļa. Slaidi
16.02.2012 Analogais-ciparu pārveidotājs (ADC). Signālu diskretizācija, Kvantēšanas kļūdas, un kā ar tam cīnīties. DSPGuide grāmatā 3 nodaļa.

Signāli un to mērīšana. Statistika, varbūtība un trokšņi. DSPGuide grāmatā 2 nodaļa.

23.02.2012 Ievads MATLAB, SCILAB un OCTAVE datu apstrādes sistēmās. M-valodas Slaidi .
01.03.2012 Lineāras sistēmas. MD1 termiņš.
08.03.2012 Konvolūcija step-by-step (6.nodaļa). Konvolūcijas algoritma implementācija OCTAVE vidē.
15.03.2012 Vidus semestra kontroldarbs. 1. - 7. nodaļas no DSPGuide grāmatas un lekcijām. .
22.03.2012 Konvolūcijas īpašības (7. nodaļa). Praktiskais darbs I ar Octave: Audio signāla apstrāde. Testa signāls Nojēga par zemajām un augšējām frekvencēm. MD2 termiņš, pārcelts.
29.03.2012 Furjē transformācija step-by-step, ievads. Lekciju pieraksti: Kaspara Sudara, Dr. Ivara Driķa. Ātrā Furjē transformācija jeb FFT algoritms. DFT datu/signālu saspiešanā.
02.04.2012. - 08.04.2012 Lieldienu brīvdienas
12.04.2012 Signāla attēlojumi no laika uz frekvenču domēnu, Furjē transformācija (turpinājums). DFT īpašības. DFT algoritma implementācija OCTAVE vidē. DFT algoritma implementācija matricu formā. Termini: "Signāla spektrs", "Signāla (frekvenču) josla". Signālu spektrālās analīzes piemērs. MD2 termiņš.
19.04.2012 Kompleksie skaitļi Furjē transformācijās. Ievads digitālajos filtros. Dažādas impulsa reakcijas. Filtrācija laika un frekvenču apgabalos. Signāla filtrācija frekvenču apgabalā OCTAVE piemērs. Filtru vispārīgā struktūra. FIR un IIR filtri.
26.04.2012 Digitālie filtri, kustīgā vidējā (moving average) filtrs, atvasināšanas filtrs. Logometriskā skala un decibeli dB. Filtru parametri. Šenona diskretizācijas teorēma. Naikvista kritērijs/frekvence. Interpolācija. Brīvajā laikā: Praktiskais darbs ar Octave. Audio signāla apstrāde. Furje transformācijas pielietojums. 22. nodaļa grāmatā.
03.05.2012 Vidus semestra kontroldarbs KD2. Ieskaitot darbu ar Octave.

Visa līdz šim kursā izņemtā viela. Tai skaitā par Furje transformācijām: 1.-9., 14., 15. nodaļas DSPGuide grāmatā, un lekciju slaidi.

10.05.2012 Kalmana filtrs un pielietojumi.
17.05.2012 Praktiskie darbi. Loga funkcijas, Heminga logs. Skaņas un attēla apstrāde. Auss un acs uzbūve, kā cilvēks uztver audio un vizuālos signālus, un kādas no ta izriet sekas un iespējas digitālajā signāla apstrādē. DSPGuide grāmatā 22.-25. nodaļas. MD3 termiņš.
24.05.2012 Digitālās signāla apstrādes principu un metožu pārskats un kursa kopsavilkums.

DSP procesori, to arhitektūras. DSPGuide grāmatā 28. un 29. nodaļas.

MD4 termiņš.
31.05.2012 Eksāmens. Visas apskatītās nodaļas no DSPGuide grāmatas.
TBA 10:30 Alternatīvs eksāmens tiem, kas nerakstīja 31.05.2012, ar 80% kā maksimālo rezultātu kavējuma dēļ. Kursa rezultātu paziņošana.

Prakstiskie un mājas uzdevumi

  • MD1: Ģenerēt nejaušus skaitļus (vismaz 80000) un histogrammas sekojošām funkcijām: RND, RND+RND, RND+RND+RND+RND. Izdarīt secinājumus par histogrammām. Iesūtīt grafikus un secinājumus pdf dokumentā. Programmēšanas vide Octave.
  • MD2: Audio faila konvolūcija ar gausa funkciju, secinājumi.
  • MD3: Implementēt Kalmana filtru Octave vidē. Ģenerēt testa signālu ar troksni. Filtrēt to ar Kalmana filtru. Mainīt Kalman Gain un veikt secinājumus.
  • MD4: Ģenerēt testa signālu y:
    • N=1000;
    • sigmau=1.8;
    • x=linspace(0,1,N)*.5;
    • y=x+sigmau*randn(1,N);
    • Izmantojot signālu y, atdalīt no tā troksni, izmantojot (a) Moving Average, (b) Gausa un (c) Kalmana filtrus. Salīdzināt visu filtru rezultātus, izmantojot vidējās kvadrātiskās kļūdas kritēriju (ja tiek izmantots cits kritērijs, tad pamatot tā izvēli). Izdarīt secinājumus.

Lekciju piezīmes

Saites