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.
Læringsmål
En studerende, der fuldt ud har opfyldt kursets mål, vil kunne:
- 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 sampling systems nødvendige sampling frekvens og
kvantiseringsniveauer for en given kodningstype og et givent signal
til kvantisering støjforhold.
- Inkludere et anti-aliasing filter i et samplingsystem og
sammenholde dette med den krævede sampling frekvens; 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.
Litteraturhenvisninger
Introduktionsnote til Matlab vil blive tilgængelig.
Bemærkninger
Matlab vil blive benyttet fra den første forelæsning, hvorfor den
studerende bør sikre sig at have adgang til Matlab på deres labtop
fra semesterstart.
Sidst opdateret
03. september, 2020
