Navigacija

19D031LIN - Linearne i nelinearne metode analize signala

Specifikacija predmeta
Naziv Linearne i nelinearne metode analize signala
Akronim 19D031LIN
Studijski program Elektrotehnika i računarstvo
Modul modul Telekomunikacije
Tip studija doktorske akademske studije
Nastavnik (predavač)
Nastavnik/saradnik (vežbe)
    Nastavnik/saradnik (DON)
      Broj ESPB 9.0 Status predmeta izborni
      Uslovljnost drugim predmetima nema
      Ciljevi izučavanja predmeta Upoznavanje studenata sa naprednim linearnim i nelinearnim metodama za analizu signala.
      Ishodi učenja (stečena znanja) Studenti treba da se osposobe da primene ove metode za analizu i klasifikaciju složenih signala i pojava.
      Sadržaj predmeta
      Sadržaj teorijske nastave Karakteristike složenih prostorno-vremenskih signala. Izdvajanje dominantnih komponenata signala. Analiza pomoću glavnih i nezavisnih komponenata (PCA, ICA). Detrendovana analiza odstupanja (DFA). Upotreba talasne trasformacije (wavelets). Koncept samosličnosti. Opisivanje složenih struktura i pojava fraktalima i multifraktalima. Fraktalna i multifraktalna analiza signala i njihove primene.
      Sadržaj praktične nastave Implementacija linearnih i nelinearnih metoda za analizu vremenskih serija i baza podataka.
      Literatura
      1. O. I. Sheluhin, Sergey M. Smolskiy, Andrey V. Osin, Self-Similar Processes in Telecommunications, John Wiley & Sons, 2007.
      2. P. Abry, P. Gonçalves, and J. Lévy Véhel, Scaling, Fractals and Wavelets, Wiley, 2009.
      3. A. Aldroubi, C. Cabrelli, S. Jaffard, and U. Molter, New Trends in Applied Harmonic Analysis, Springer, 2016.
      4. J. Gao, Y. Cao, W. Tung, J. Hu, Multiscale Analysis of Complex Time Series: Integration of Chaos and Random Fractal Theory, and Beyond, Wiley, 2007.
      5. Aktuelni članci iz časopisa
      Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
      Predavanja Vežbe DON Studijski i istraživački rad Ostali časovi
      8
      Metode izvođenja nastave predavanja i auditorne vežbe
      Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
      Predispitne obaveze Poena Završni ispit Poena
      Aktivnosti u toku predavanja 0 Pismeni ispit 70
      Praktična nastava 0 Usmeni ispit 0
      Projekti 0
      Kolokvijumi 0
      Seminari 30