Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki AGH

Studia doktoranckie: Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna

 

Przedmiot:

Biomedical signal processing

Przetwarzanie sygnałów biomedycznych

Kiedy:

sem. 3

Wymiar:

30 h

Prowadzący:

prof. dr hab. inż. Tomasz Zieliński

Miejsce pracy

WEAIiE AGH

Forma zajęć:

wykład

Contents:

Aims

Results of education - skills and qualifications on: advanced methods for analysis, processing and de-noising digital biomedical signals.

Programme

Special filters. Hilbert, differentiating, interpolating and decimating filters. Changing sampling frequency of digital signals: digital decimator and interpolator.

Advances methods for time-frequency signal analysis. Time-frequency transform: short-time Fourier, Wigner, Cohen, wavelet and others. Filters banks and methods for their design. Multi-scale (multi-resolution) signal analysis.

Advanced methods for high-resolution frequency analysis: parametric modeling methods (MA, AR, ARMA) and subspace methods (Pisarenko, MUSIC, EV, MV, ESPRIT).

Adaptive signal processing: (N)LMS adaptive filtering, linear recursive least squares estimation (RLS) and its weighted version, adaptive minimum mean-square(MMS) observers of dynamic objects (E.g. Kalman filter) and their applications.

Advanced methods for information extraction and noise reduction. Principal component analysis (PCA) and independent component analysis (ICA). Medical applications).

Treści kształcenia:

CELE:

Celem przedmiotu jest zaznajomienie się z zaawansowanymi metodami cyfrowej analizy, przetwarzania i odszumiania sygnałów biomedycznych.

PROGRAM:

Filtry specjalne (Hilberta, różniczkujący, interpolujący i decymujący). Zmiana częstotliwości sygnałów cyfrowych: układ decymatora i interpolatora cyfrowego.

Zaawansowane metody analizy czasowo-częstotliwościowej sygnałów. Transformacje: krótkoczasowa Fou­riera, Wignera, Cohena, falkowa i inne. Zespoły filtrów i metody ich projektowania. Wieloskalowa (wielorozdzielcza) analiza sygnałów.

Zaawansowane metody wysokorozdzielczej analizy częstotliwościowej sygnałów: metody parametryczne (MA, AR, ARMA) oraz metody podprzestrzeni (Pisarenko, MUSIC, EV, MV, ESPRIT).

Adaptacyjne przetwarzanie sygnałów: filtracja adaptacyjna (N)LMS, liniowa estymacja rekursywna najmniejszych kwadratów RLS i WRLS, adaptacyjne minimalno-średniokwadratowe obserwatory obiektów dynamicznych (filtr Kalmana) i ich zastosowania.

Zaawansowane metody wydobywania informacji i redukcji zakłóceń. Metoda składowych głównych (Principal Component Analysis) i metoda składowych niezależnych (Independent Component Analysis).

Literatura:

1. Zieliński T.P.: “Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań”, WKŁ, Warszawa 2007, 2009.

2. Moon T.K., Stirling W.C.: “Mathematical Methods and Algorithms for Signal Processing”, Prentice-Hall 2000.

3. Hayes M.H.: “Statistical Digital Signal Processing and Modeling”, Wiley 1996.

4. Vaseghi S.V.: “Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction”, Wiley 2006.

5. Kay S.M.: “Modern Spectra Analysis: Theory and Application”, Prentice-Hall 1988.

6. Marple S.L.: “Digital Spectral Analysis with Applications in C, Fortran and MATLAB”, Prentice-Hall 1995.

7. Cohen L.: “Time-Frequency Analysis”, Prentice-Hall 1995.

8. Widrow B., Stearns S.: “Adaptive Signal Processing”, Prentice-Hall 1985.

Uwagi:

w języku polskim lub angielskim