460-4103/01 – Analýza a komprese signálů (AKS)

Garantující katedraKatedra informatikyKredity4
Garant předmětudoc. Ing. Jan Platoš, Ph.D.Garant verze předmětudoc. Ing. Jan Platoš, Ph.D.
Úroveň studiapregraduální nebo graduálníPovinnostvolitelný odborný
Ročník2Semestrletní
Odkaz na webJazyk výukyčeština
Rok zavedení2015/2016Rok zrušení
Určeno pro fakultyFEIUrčeno pro typy studianavazující magisterské
Výuku zajišťuje
Os. čís.JménoCvičícíPřednášející
PLA06 doc. Ing. Jan Platoš, Ph.D.
Rozsah výuky pro formy studia
Forma studiaZp.zak.Rozsah
prezenční Klasifikovaný zápočet 2+2
kombinovaná Klasifikovaný zápočet 10+0

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

Cílem předmětu je uvést studenta do problematiky pravděpodobnostního zpracování signálu a komprese dat. Praktickou znalostí, kterou student získá, bude schopnost analýzy prakticky libovolného signálu a to pohledu statistiky a pravděpodobnosti jako i schopnosti pro daný signál zvolit vhodnou kompresní metodu, která zaručí největší efektivitu. Metody analýzy a zpracování signálu budou vysvětlovány jak z teoretického tak i praktického a aplikačního pohledu.

Vyučovací metody

Přednášky
Cvičení (v učebně)

Anotace

Předmět je zaměřen na oblast zpracování signálu, a to zejména ze dvou stran. První je statistická analýza a Markovovy modely a druhým je pak oblast komprese dat. Přednášky poskytnou teoretický náhled do metod, které se při zpracování signálu a jeho kompresi využívají a cvičení pak budou zaměřena na praktické otestovaní předaných znalostí nad reálnými daty.

Povinná literatura:

Sylaby k předmětu Zpracování signálu. Robert M. Gray and Lee Davisson;An Introduction to Statistical Signal Processing, Cambridge University Press, 2004 David Salomon and Giovanni Motta; Handbook of Data Compression, 5th Edition, Springer (Nov 2009). ISBN 978-1-84882-902-2

Doporučená literatura:

Robert M. Gray and Lee Davisson;An Introduction to Statistical Signal Processing, Cambridge University Press, 2004 David Salomon and Giovanni Motta; Handbook of Data Compression, 5th Edition, Springer (Nov 2009). ISBN 978-1-84882-902-2

Způsob průběžné kontroly znalostí během semestru

E-learning

Další požadavky na studenta

Další požadavky na studenta nejsou kladeny.

Minimální znalostní požadavky

Prerekvizity

Předmět nemá žádné prerekvizity.

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

Přednášky: 1. Teorie informace 2. Teorie pravděpodobnosti 3. Markovovy modely v kompresi 4. Statistické metody komprese 5. Slovníkové metody komprese 6. Transformace pro kompresi dat 7. Kvantizace vektorů 8. Efektivní datové struktury pro kompresi dat 9. Výpočet podobnosti pomocí komprese 10. Aplikace kompresních algoritmů Cvičení na počítačové učebně: 1. Výpočet entropie v závislosti na kontextu 2. Výpočet statistických veličin v signálu 3. Hledání markovových modelů 4. Implementace statistické kompresní metody 5. Implementace Slovníkové kompresní metody 6. Implementace transformace pro kompresi 7. Implementace kvantizace vektorů 8. Cvičení s efektivními datovými strukturami. 9. Implementace kompresních podobnostních metrik 10. Využití metrik pro porovnání souborů.

Podmínky absolvování předmětu

Prezenční forma (platnost od: 2015/2016 zimní semestr)
Název úlohyTyp úlohyMax. počet bodů
(akt. za podúlohy)
Min. počet bodů
Klasifikovaný zápočet Klasifikovaný zápočet 100  51
Rozsah povinné účasti:

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rokProgramOborSpec.FormaJazyk výuky Konz. stř.RočníkZLTyp povinnosti
2017/2018 (N2647) Informační a komunikační technologie (1103T031) Výpočetní matematika P čeština Ostrava 2 volitelný odborný stu. plán
2017/2018 (N2647) Informační a komunikační technologie (1103T031) Výpočetní matematika K čeština Ostrava 2 volitelný odborný stu. plán
2017/2018 (N2647) Informační a komunikační technologie (2612T025) Informatika a výpočetní technika P čeština Ostrava 2 volitelný odborný stu. plán
2017/2018 (N2647) Informační a komunikační technologie (2612T025) Informatika a výpočetní technika K čeština Ostrava 2 volitelný odborný stu. plán
2017/2018 (N2647) Informační a komunikační technologie (2612T059) Mobilní technologie P čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2017/2018 (N2647) Informační a komunikační technologie (2612T059) Mobilní technologie K čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2016/2017 (N2647) Informační a komunikační technologie (1103T031) Výpočetní matematika P čeština Ostrava 2 volitelný odborný stu. plán
2016/2017 (N2647) Informační a komunikační technologie (1103T031) Výpočetní matematika K čeština Ostrava 2 volitelný odborný stu. plán
2016/2017 (N2647) Informační a komunikační technologie (2612T025) Informatika a výpočetní technika P čeština Ostrava 2 volitelný odborný stu. plán
2016/2017 (N2647) Informační a komunikační technologie (2612T025) Informatika a výpočetní technika K čeština Ostrava 2 volitelný odborný stu. plán
2016/2017 (N2647) Informační a komunikační technologie (2612T059) Mobilní technologie P čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2016/2017 (N2647) Informační a komunikační technologie (2612T059) Mobilní technologie K čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2015/2016 (N2647) Informační a komunikační technologie (2612T059) Mobilní technologie P čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2015/2016 (N2647) Informační a komunikační technologie (2612T059) Mobilní technologie K čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2015/2016 (N2647) Informační a komunikační technologie (2612T025) Informatika a výpočetní technika P čeština Ostrava 2 volitelný odborný stu. plán
2015/2016 (N2647) Informační a komunikační technologie (2612T025) Informatika a výpočetní technika K čeština Ostrava 2 volitelný odborný stu. plán
2015/2016 (N2647) Informační a komunikační technologie (1103T031) Výpočetní matematika P čeština Ostrava 2 volitelný odborný stu. plán
2015/2016 (N2647) Informační a komunikační technologie (1103T031) Výpočetní matematika K čeština Ostrava 2 volitelný odborný stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název blokuAkademický rokForma studiaJazyk výuky RočníkZLTyp blokuVlastník bloku