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

Fakta

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

ELE500 Signalbehandling

Anbefalte forkunnskaper

ELE510 Bildebehandling og maskinsyn, ELE520 Maskinlæring

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.

Vilkår for å gå opp til eksamen/vurdering

Presentasjon av prosjekt

Fagperson(er)

Instituttleder:

Tom Ryen

Faglærer:

Sven Ole Aase

Emneansvarlig:

Sven Ole Aase

Arbeidsformer

6 timer forelesninger i uken.  Øvinger med bruk av Matlab i tillegg.   Prosjektarbeid de 4 siste ukene av semesteret, der minst 3 av ukene er undervisningsfri.

Åpent for

Enkeltemner ved Det teknisk-naturvitenskaplige fakultet Robotteknologi og signalbehandling - master i teknologi/siv.ing.

Emneevaluering

Skjer vanligvis gjennom skjema og/eller samtaler i henhold til gjeldende retningslinjer.

Litteratur

Pensumlisten finner du i Leganto