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 |