Témata, probíraná v průběhu semestru:
Přenosový řetězec a jeho základní stavební prvky.
Základní typy signálů.
Spektrum signálu, spektra základních typů signálů.
Fourierova řada. Fourierova transformace.
Základní operace se signály a jejich vliv na spektrum signálu.
Okenní funkce a jejich spektrální vlastnosti. Krátkodobá Fourierova transformace, spektrogram.
1D a 2D ideální vzorkovací funkce, vzorkovací teorém.
Rekonstrukce signálů ideální dolní propustí.
1D a 2D diskrétní Fourierova transformace a diskrétní kosinusové transformace, jejich vlastnosti a srovnání.
Filtrace a její vliv na spektrum signálu. Hovorové pásmo.
2D diskrétní Fourierova transformace a její vztah k optickým zobrazovacím soustavách. Airyho obrazec.
Kepstrum a jeho využití při zpracování řečových signálů v komunikačních systémech.
Zpracování řečových signálů (rozpoznávání řeči (speech to text), rozpoznávání řečníka (speaker recognition), převod textu na řeč (text to speech)).
Vícerozměrné signály, jejich interpretace, zpracování a zobrazování. Analýza hlavních komponent.
Formát výuky je zvolen tak, aby se studenti skrze modelování jevů z každodenní zkušenosti dostali k matematickým vztahům, které tyto jevy popisují a následně se naučili zpětně tyto vztahy použít.
Přenosový řetězec a jeho základní stavební prvky.
Základní typy signálů.
Spektrum signálu, spektra základních typů signálů.
Fourierova řada. Fourierova transformace.
Základní operace se signály a jejich vliv na spektrum signálu.
Okenní funkce a jejich spektrální vlastnosti. Krátkodobá Fourierova transformace, spektrogram.
1D a 2D ideální vzorkovací funkce, vzorkovací teorém.
Rekonstrukce signálů ideální dolní propustí.
1D a 2D diskrétní Fourierova transformace a diskrétní kosinusové transformace, jejich vlastnosti a srovnání.
Filtrace a její vliv na spektrum signálu. Hovorové pásmo.
2D diskrétní Fourierova transformace a její vztah k optickým zobrazovacím soustavách. Airyho obrazec.
Kepstrum a jeho využití při zpracování řečových signálů v komunikačních systémech.
Zpracování řečových signálů (rozpoznávání řeči (speech to text), rozpoznávání řečníka (speaker recognition), převod textu na řeč (text to speech)).
Vícerozměrné signály, jejich interpretace, zpracování a zobrazování. Analýza hlavních komponent.
Formát výuky je zvolen tak, aby se studenti skrze modelování jevů z každodenní zkušenosti dostali k matematickým vztahům, které tyto jevy popisují a následně se naučili zpětně tyto vztahy použít.