Digital signalbehandling
Overordnede kursusmål
Kursets mål er at sætte den studerende i stand til at beherske disciplinerne: lineære systemer, digital signalbehandling og anvendelse af digitale signalprocessorer.
Herved opnår den studerende forståelse og anvendelsesviden om de grundlæggende metoder og signalbehandlingsalgoritmer, der indgår i elektroniske produkter, informationsteknologiske systemer, kommunikationssystemer og medicinske systemer.
See course description in English
Læringsmål
- Klassificere og karakterisere diskrete tidssignaler og systemer.
- Analysere diskret tidssignaler og diskret tidssystemer i tids-, z- og frekvensdomænet.
- Anvende diskret Fourier transformation på signaler i diskret tid og beskrive det transformerede signals karakteristika.
- Analysere et samplingsystems nødvendige samplingsfrekvens og kvantiseringsniveauer for en given kodningstype og et givent signal til kvantiseringsstøj forhold.
- Inkludere et anti-aliasing filter i et samplingsystem og sammenholde dette med den krævede samplingsfrekvens; modificere et sampling system så oversampling, opsampling, nedsampling samt multi-rate systemer muliggøres.
- Designe digitale filtre, FIR og IIR samt karakterisere filter egenskaberne.
- Beskrive og analysere lineære elektroniske systemer.
- Anvende teorien for spektralanalyse af signaler – både i kontinuert og diskret tid.
- Benytte funktioner samt værktøjskasser fra Matlab til at implementere digital signalbehandling.
Kursusindhold
Introduktion til og anvendelse af Matlab ved signalbehandling.
Klassifikation af signaler i tid og frekvens, kontinuert og diskret tid.
Impuls og frekvens respons.
z-transformation.
Sampling (A/D) og rekonstruktion af signaler f.eks. tale (D/A)
Fourier serier, Fourier transformation, DFT, DTFT.
FFT applikationer.
Lineære systemer.
Fordele ved digital signalbehandling sammenlignet med analog signalbehandling.
Oversampling, opsampling, nedsampling samt kombinationer i multi-rate systemer.
Design af digitale filter, FIR og IIR, samt karakterisering af filter egenskaberne.
Beregningseffektive spektralanalysemetoder.
Anbefalede forudsætninger
01964/31022/62736/62735
Undervisningsform
Forelæsninger og regneøvelser.
Fakultet
Bemærkninger
Faggruppe: AI, matematik og software (50); Institut for Fotonik (50)
Elektroteknologi: 3. semester
Matlab vil blive benyttet fra den første forelæsning, hvorfor den studerende bør sikre sig at have adgang til Matlab på deres labtop fra semesterstart.