Søknadsfrist

Emnetype

Opptakskrav

Generell studiekompetanse eller realkompetanse + Matematikk R1+R2 og Fysikk 1.

Anbefalte forkunnskaper: IGR1603 Fysikk/Kjemi, IGR1600 Matematikk 1, IGR1518 Matematikk 1- 3 termin, IGR1601 Matematikk 2, IGR1602 Beregningsorientert programmering og statistikk, Programmering i C ++ eller alternativt høynivåspråk.

Søknadskode: 9391 for enkeltemner i ingeniørfag; 5198 for enkeltemner i ingeniør, nettbasert

Innhold

Signalbehandling

Studie av diskrete-tids/digitale signaler innhentet fra kontinuerlige-tids signaler. Den første delen av emnet vil omhandle følgende konsepter: diskrete-tids sekvenser, grunnleggende operatorer og grunnleggende sekvenser, diskrete systemer, egenskaper ved lineære tids-invariante (LTI) systemer, konvolusjon, fouriertransform, frekvensrespons, periodisk sampling, kvantisering, digitale formater for koding.

Den andre delen inneholder anvendte teknikker som: diskret fouriertransform (DFT), fast fouriertransform (FFT) algoritmer for å implementere DFT av signaler, filterdesign av finite impulse response (FIR) filtre og infinite impulse response (IIR) filtre, og endring av samplingsrate (desimasjon og interpolasjon).

Bildebehandling

Representasjon av digitale bilder, bildekarakteristikk, typer av bildebehandling, algoritmer herunder histogrambaserte operasjoner, binære og aritmetiske operasjoner, foldning/filtrering, andre typer filter, segmentering, Fouriertransformen. Bildeformater, konturrepresentasjon, mønstergjenkjenning.

Recommended prerequisites

Hva lærer du

Kunnskaper

• Forstå prinsippene og anvende teknikkene for analog til digital konvertering.
• Bruke og forstå operatorer, og analysere diskrete sekvenser og diskrete systemer.
• Studere og undersøke egenskapene til diskrete systemer, forstå LTI systemer og finne deres korresponderende impulsrespons.
• Forstå og analysere effekter av aliasing, vite hvilke hensyn som må tas ved periodisk sampling, sjekke Nyquist-kriteriet, og utføre endringer i samplingsrate ved bruk av desimasjon og interpolasjon.
• Forstå kvantiserings- og kodeprosesser for å få bit fra sampler. Forstå opphavet til kvantiseringsstøy og en forenklet versjon av dets statistiske modell.
• Forstå forskjellen mellom fouriertransform, diskret fouriertransform og fast fouriertransform, og forstå de viktigste egenskapene til disse transformasjonene.
• Forstå de grunnleggende teknikkene for filterdesign for FIR. Forstå prinsippene av de mest brukte metodene for FIR. Kjenne karakteristikkene for IIR filtre, og forskjellene mellom FIR og IIR.
• Kjenne parameterne og statistisk data som karakteriserer bilder.
• Forstå elementære metodene for behandling av digitale bilder.

Ferdigheter

• Beregne det matematiske uttrykket for diskrete tidssekvenser, og skissere og bearbeide diskrete tidssekvenser ved bruk av grunnleggende operasjoner.
• Finne det generelle uttrykket og beregne utgangssekvensen fra diskrete systemer som en funksjon av inngangssekvensen.
• Beregne konvolusjonen av to sekvenser enten grafisk eller matematisk.
• Skissere digitale signaler i frekvensdomene (spektrum): beregne diskret fouriertransform (DFT) av et diskret-tids signal både på kartesisk (reell og imaginær del) og på polar form (magnitude and fase).
• Beregne parametre relatert til kvantiserings- og kodeprosesser (antall bit, kvantiseringsnivåer, SNR, kvantiseringsfeil) som karakteriserer et A/D system.
• Kunne sette opp en sekvens av operasjoner på bilder der metodene brukes i god rekkefølge, avhengig av hensikter.
• Kunne trekke informasjon fra data.

Generell kompetanse

• Studentene forstår prosessen for å generere digitale/diskrete-tids signaler (en sekvens av bits) fra analoge/kontinuerlige-tids signaler. Studentene forstår problemer som kan oppstå i de forskjellige stegene av denne prosessen, slik som aliasing på grunn av periodisk sampling og klipping ved kvantisering, og kjenner teknikker for å løse disse problemene. Studentene kan analysere og bearbeide signaler i både tids og frekvens domene ved bruk av forskjellige egenskaper og generelle metoder (fouriertransform).
• Faget gir en teoretisk og praktisk innføring i metoder og algoritmer for generell signal- og bildeanalyse.

Undervisnings- og eksamensspråk

Undervisning

Eksamen

Arbeidskrav

Godkjent prosjektarbeid i bildebehandling.

Eksamen og vurdering

Sluttkarakter i faget vektes 50 % Signalbehandling og 50 % Bildebehandling.

DSP-del:

Vektingen av sluttkarakter:

• Innleveringer-15%
• Eksamen- 35%

En skriftlig deleksamen i bildebehandling med bokstavskarakter teller 50 % at sluttkarakteren.¿

Begge delemner må ha ståkarakter for å få karakter i emnet.

Ekstern deltagelse ved utforming av eksamensoppgaver og sensorveiledning

Kontinuasjons­eksamen

Det gis kontinuasjonsadgang for studenter som ikke har bestått siste ordinære arrangerte skriftlige eksamener i dette emnet. Dersom prosjektoppgave og innleveringer er bestått så er det tilstrekkelig å ta ny skoleeksamen kun i det delemnet man strøk i. Det gis ikke kontinuasjonsadgang på prosjektet og innleveringene i emnet.

Pensum