Videregående signalbehandling (ELE640)
Signalbehandling møter oss i veldig mange sammenhenger i dagliglivet og i arbeidsammenheng. Mobiltelefoner, robotsyn, bildebehandling, tolkning av data fra sensorer, radar, smartklokker, medisinsk utstyr - vi er omgitt av sensorer, signaler og data som må bearbeides og tolkes for å gi mening. Dette emnet bygger på emner som Signalbehandling, Bildebehandling og Maskinlæring. Vi lærer grunnleggende teori, nye teknikker og "byggeklosser" som er nyttige i mange sammenhenger, og vi ser på noen konkrete applikasjoner. Vi lærer om hvordan jpg, mpeg og mp3 kodene er bygget opp og vi lærer å trekke egenskaper ut av data som for eksempel kan mates inn i maskinlæringsprogrammer.
Dette er emnebeskrivelsen for studieåret 2022-2023
Emnekode
ELE640
Versjon
1
Vekting (Sp)
10
Semester undervisningsstart
Høst
Antall semestre
1
Vurderingssemester
Høst
Undervisningsspråk
Norsk
Innhold
Tema som omhandles: Multirate signalbehandling, wavelets og filterbanker, stokastisk signalbehandling, spektralestimering, kvantisering og "Differential Pulsecode Modulation (DPCM)". Teknikker og metoder for signal- og bildekompresjon. Egenskapsuttrekking fra signaler i tid- og frekvensdomene.
Signal- og bildebehandling brukt i konkrete applikasjoner, blant annet med eksempler fra biomedisinske problemstillinger.
Læringsutbytte
Kunnskap:
- Studenten skal lære noe mer avanserte signalbehandlingsteknikker som bygger videre på ELE500 Signalbehandling og ELE510 Bildebehandling med robotsyn.
- Studenten skal få kunnskap om noen nye signal- og bildebehandlingsverktøy, som multirateteori, filterbanker og wavelets, spektralestimering med mer, som kan benyttes i forskjellige appplikasjoner. Studenten skal forstå hvordan signal- og bildebehandlingsteknikker kan benyttes for konkrete applikasjoner. Kompresjon av bilder og signaler blir brukt som en eksempel applikasjon, og skal gi studentene en bredere forståelse i tillegg til innsyn i enkelte nye teknikker. Studenten skal også lære noe generelt om signal- og bildebehandling i biomedisinske problemstillinger, for deretter å fordype seg i noen konkrete applikasjoner som for eksempel analyse av EKG signaler for rytmegjenkjenning og støyfjerning, segmentering og analyse av medisinske bilder som f.eks. magnetresonansbilder (MR).
Ferdigheter:
- Studenten skal kunne bruke avanserte matematiske og statistiske metoder i analyse og konstruksjon av signalbehandlingssystemer samt evne å bruke programmeringsverktøyet Matlab i simulering av slike systemer.
Generell kompetanse:
- Etter å ha tatt dette emnet skal studenten ha en forståelse for både grunnleggende og utvalgte avanserte signalbehandlingskonsepter på overordnet nivå, samt en grunnleggede forståelse av mulige anvendelsesområder.
Forkunnskapskrav
Anbefalte forkunnskaper
Eksamen / vurdering
Skriftlig eksamen og prosjekt rapport
| Vurderingsform | Vekting | Varighet | Karakter | Hjelpemiddel |
|---|---|---|---|---|
| Skriftlig eksamen | 60/100 | 4 Timer | Bokstavkarakterer | Ingen trykte eller håndskrevne hjelpemidler tillatt. Godkjent, enkel kalkulator tillatt |
| Skriftlig prosjekt rapport | 40/100 | Bokstavkarakterer | Alle trykte eller håndskrevne hjelpemidler tillatt. Alle kalkulatorer tillatt |
Prosjektoppgaven skal gjøres i grupper på 1-2 personer. Rapporten beskriver og dokumenterer arbeid i prosjektdelen. Alle deltakere i en gruppe får samme karakter basert på rapporten. Dersom en student ikke leverer prosjektet i tide regnes det som stryk så sant det ikke foreligger gyldig dokumentasjon som har gitt grunnlag for utvidet tid. Dersom en student stryker på prosjektet kan studenten ta et nytt prosjekt med en ny tittel neste gang emnet undervises.