Navigacija

19M031AOS - Adaptivna obrada signala

Specifikacija predmeta
Naziv Adaptivna obrada signala
Akronim 19M031AOS
Studijski program Elektrotehnika i računarstvo
Modul
Tip studija master akademske studije
Nastavnik (predavač)
Nastavnik/saradnik (vežbe)
Nastavnik/saradnik (DON)
Broj ESPB 6.0 Status predmeta izborni
Uslovljnost drugim predmetima
Ciljevi izučavanja predmeta Cilj predmeta je da studenati nauče tehnike adaptivne obrade signala. Fokus je na primeni adaptivne obrade signala u telekomunikacijama.
Ishodi učenja (stečena znanja) Studenti će moći da: -implementiraju definisane strukture adpativnih filtara i odgovarajuće adaptivne algoritme -modifikuju i prilagode adpativne sisteme -primene principe adaptivne obrade signala u rešavanju praktičnih problema u telekomunikacijama -koriste MATLAB (MATLAB klon) za sintezu i analizu digitalnih adaptivnih filtara i algoritama i za realizaciju i simulaciju adaptivnih sistema.
Sadržaj predmeta
Link ka stranici predmeta http://telit.etf.rs/kurs/adaptivna-obrada-signala/
Sadržaj teorijske nastave Diskretni stohastički procesi, autoregresivni modeli, opšte osobine adaptivnih algoritama, Wienerov filtar, linearna predikcija, Least mean square LMS adaptivni filtri, algoritmi izvedeni iz LMS-a, Recursive Least Square RLS algoritam, Kalmanov filtar, filtarske strukture, primena adaptivnih filtara u telekomunikacijama, ekvilizacija kanala, blind ekvalizacija.
Sadržaj praktične nastave Analiza i sinteza algoritama u MATLAB (MATLAB klon) okruženju. Implementacija na procesoru signala, na razvojnom modulu.
Literatura
  1. S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 2002
  2. A. D. Poularikas, Z. M. Ramadan, Adaptive Filtering Primer with MATLAB, CRC Press, 2006
  3. S. Mitra, Digital Signal Processing: A Computer Based Approach, Mc Graw Hill, 2006.
Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
Predavanja Vežbe DON Studijski i istraživački rad Ostali časovi
3 1 1
Metode izvođenja nastave predavanja, auditorne vežbe, laboratorijske vežbe, domaći zadaci
Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
Predispitne obaveze Poena Završni ispit Poena
Aktivnosti u toku predavanja 0 Pismeni ispit 0
Praktična nastava 0 Usmeni ispit 30
Projekti 70
Kolokvijumi 0
Seminari