Slučajni signali i procesi

Prikazani su podaci za akademsku godinu: 2023./2024.

Predavanja

Auditorne vježbe

Laboratorijske vježbe

Opis predmeta

Predmet omogućuje studentima stjecanje znanja iz teorije slučajnih signala i procesa te primjene stečenih znanja u sustavima za obradu i analizu signala. Kontinuirani i diskretni slučajni signali. Slučajni procesi. Stacionarnost i nezavisnost. Korelacijske funkcije i spektralna gustoća snage. Wiener-Kinchinove relacije. Slučajni proces u linearnom sustavu. Estimacija parametara signala. Detekcija signala. Identifikacija sustava kroskorelacijom. Modeliranje i karakterizacija šuma. Faktor šuma. Optimalni linearni sustavi. Wienerov filtar. Prilagođeni filtar. Kalmanov filtar. Ostvarivost optimalnih filtara. Ekstrakcija signala iz šuma korelacijom i prilagođenim filtrom. Skalarna i vektorska kvantizacija. Primjene.

Studijski programi

Sveučilišni diplomski
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
(1. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
(1. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
Izborni predmeti profila (1. semestar) (3. semestar)
[FER2-HR] Bežične komunikacijske tehnologije - profil
Teorijski predmeti profila (1. semestar)
[FER2-HR] Elektroničko i računalno inženjerstvo - profil
Teorijski predmeti profila (1. semestar)
[FER2-HR] Obradba informacija - profil
Teorijski predmeti profila (1. semestar)

Ishodi učenja

  1. Primijeniti znanje iz matematike, fizike, prirodoslovlja, elektrotehnike i računarstva te srodnim i multidisciplinarnim područjima
  2. Definirati i opisati koncepte teorije slučajnih signala i procesa u sustavima
  3. Definirati i objasniti korištenje teorije stohastičkih procesa
  4. Koristiti najbolje prakse i razviti standarde za korištenje prikladnih postupaka, vještina i suvremenih alata u praktičnim primjenama
  5. Kombinirati stečena znanja u svrhu rješenja danog problema
  6. Procijeniti kvalitetu rješenja dobivenog korištenjem stohastičkih procesa

Oblici nastave

Predavanja

Predavanja uživo, on-line predavanja i snimke.

Auditorne vježbe

Auditorne vježbe uživo, on-line vježbe i snimke.

Laboratorij

Vježbe se sastoje od samostalnih priprema, grupnog rada u laboratoriju, pisanja i predaje izvještaja.

Način ocjenjivanja

Kontinuirana nastava Ispitni rok
Vrsta provjere Prag Udio u ocjeni Prag Udio u ocjeni
Laboratorijske vježbe 50 % 20 % 50 % 20 %
Seminar/Projekt 20 % 20 % 20 % 20 %
Međuispit: Pismeni 20 % 30 % 0 %
Završni ispit: Pismeni 20 % 30 %
Ispit: Pismeni 50 % 60 %
Napomena / komentar

Prag za zbroj rezultata međuispita i završnog ispita je 50%.

Tjedni plan nastave

  1. Konačno-dimenzionalne razdiobe procesa, Momenti. Korelacijske i kovarijacijske funkcije
  2. Klasifikacija procesa. Markovljev, homogeni Markovljev, strogo i u širem smislu stacionarni proces. Procesi s nezavisnim prirastima. Matrice prijelaza i matrice gustoća prijelaza. Chapman-Kolmogorovljeve jednadžbe za Markovljeve procese.
  3. Korelacijska i kovarijacijska funkcija slučajnog procesa, Fourierova transformacija stohastičkog procesa.Spektralna gustoća. Wiener-Kinčinove relacije
  4. Fourierova transformacija stohastičkog procesa.Spektralna gustoća. Wiener-Kinčinove relacije
  5. Minimalna srednje kvadratna ocjena pogreške. Linearna procjena stohastičkog procesa. Predikcija.
  6. Ponašanje slučajnih procesa u LTI sustavima. Prijenosna funkcija drugog reda.
  7. Identifikacija sustava
  8. Međuispit
  9. Skalarna i vektorska kvantizacija, šum kvantizacije, uniformna kvantizacija.
  10. Optimalna kvantizacija.
  11. Wienerov filtar, svojstva Wienerovog filtiranja.
  12. Prilagođeni filtar
  13. Kalmanov filtar
  14. Primjene u rekonstrukciji signala i slika. Primjene u radaru i sonaru.
  15. Završni ispit

Literatura

H. Stark, J. W. Woods (2002.), Probability and Random Processes with Applications to Signal Processing, 3rd Ed., Prentice Hall
Peyton Z. Peebles, Bertram Emil Shi (2015.), Probability, Random Variables, and Random Signal Principles, McGraw-Hill
S. Lončarić, D. Seršić (2021.), Slučajni signali i procesi: bilješke s predavanja, FER, FER
Tomislav Petković, Damir Seršić, Sven Lončarić (2005.), Zbirka zadataka iz slučajnih procesa, FER

Za studente

Izvedba

ID 222782
  Zimski semestar
5 ECTS
R1 Engleski jezik
R2 E-učenje
30 Predavanja
0 Seminar
15 Auditorne vježbe
8 Laboratorijske vježbe
0 Konstrukcijske vježbe
0 Vježbe tjelesnog odgoja

Ocjenjivanje

88 izvrstan
75 vrlo dobar
62 dobar
51 dovoljan