Elmélet: 50 %

Gyakorlat: 50 %

A tantárgy tantervi helye: 6. félév

Munkarend: Nappali

Előtanulmányi feltételek: 100 kredit + Analízis II.

Értékelés: gyakorlati jegy

Tantárgy besorolása: Szakirányon kötelezően választható

Oktatás nyelve: Magyar

Tantárgyfelelős: Dr. Csík Norbert

Felelős tanszék: Informatika Tanszék

Tantárgy oktatója(i): Dr. Csík Norbert , Dömötör Zénó István

Ellenőrzésért felel: Dr. Drenyovszki Rajmund

Tárgy oktatásának célja:
A digitális jelfeldolgozás alapfogalmainak és alapvető algoritmusainak ismertetése.

Elsajátítandó ismeretanyag előadás:

Ismétlés: Jelek osztályozása, átviteli függvény, Bode-diagram, mintavételezés elve Ismétlés: Mintavételezés, Fourier- és Laplace-transzformáció, átviteli függvény az operátor térben, konvolúció Fourier sorok, komplex egységgyökök, a DFT-IDFT levezetése. Alkalmazások. Az FFT-IFFT levezetése, a diszkrét spektrum tulajdonságai, aliasing hibák DFT-FFT számolások, műveletek a spektrumon, ablakozás Nemstacionárius jelek ábrázolási lehetőségei (STFFT, MM, TDAH, WT) Szintézis alkalom. A digitális szűrés elve, FIR szűrők. A z-transzformáció tulajdonságai. A z-transzformáció alkalmazásai: IIR szűrő tervezése. Nemlineáris digitális szűrők. Szintézis alkalom. Demo alkalmazások.

Elsajátítandó ismeretanyag laboratórium:

Bevezetés a laborgyakorlat rendjébe, hardver és szoftverkörnyezet. Bevezetés a MatLab szoftverbe, script, változók, vektorok, vezérlési szerkezetek. Bevezetés a MatLab szoftverbe, fájlkezelés, jelek és zajok generálása. Ábrázolási lehetőségek a MatLab-ban, szinusz- és négyszögjelek előállítása, négyszögjel formálása szinuszoidok segítségével. Átviteli függvény előállítása és ábrázolása MatLab-ban. Szintézis alkalom. Különböző jelek előállítása Műveletek zajos spektrumokon. Átlagolás, szintmetszések, szűrés, SNR FIR demo, gyakorlás IIR demo, gyakorlás Szintézis alkalom. STFFT demo További alkalmazások, hatások audio hangokon

Elsajátítandó szakmai kompetenciák (tudás, képesség, attitűd, autonómia és felelősség, további szakmai kompetenciák):
Tudása:

képességei - Felhasználja az informatikai szakterületének műveléséhez szükséges természettudományi elveket és módszereket (matematika, fizika, egyéb természettudományok) az informatikai rendszerek kialakítását célzó mérnöki munkájában. - Tanulmányai során szerzett ismeretanyagát felhasználva képes beágyazott rendszereket specifikálni és megvalósítani. - Együttműködik informatikusokkal és villamosmérnökökkel a csoportmunka során, és más szakterületek képviselőivel is az adott probléma követelményelemzésének és megoldásának kimunkálása során.

Képességei:

tudása - Ismeri az informatikai szakterületének műveléséhez szükséges természettudományi elveket és módszereket (matematika, fizika, egyéb természettudományok). - Birtokában van a mért jelek feldolgozásával, rendszerek és hálózatok modellezésével, szimulációjával és szabályozásával kapcsolatos alapismereteknek és mérnöki szemléletnek. - Ismeri az informatika és a mérnöki szakma szókincsét és kifejezési sajátosságait magyar és angol nyelven, legalább alapszinten.

Attitűdje:

- A saját munkaterületén túl a teljes műszaki rendszer átlátására törekszik. - Nyitott az informatikai eszközöket alkalmazó más szakterületek megismerésére és azokon informatikai megoldások kidolgozására az adott terület szakembereivel együttműködve. - Szem előtt tartja és ügyel a munkatársai és megrendelői adatainak, információinak biztonságára.

Autonómia és felelősség:

- Felelősséget érez az önálló és csoportban végzett informatikai rendszerelemzői, -fejlesztői és -üzemeltetési tevékenységéért. - A szakismeretek birtokában biztonságtudatos hozzáállású, szem előtt tartja a potenciális veszélyeket és támadási lehetőségeket, és felkészül azok kivédésére.

További szakmai kompetenciák:

- az ipari termelés területén elindult technológiai forradalom, az Ipar 4.0 alapú működés és technológiai tudás, a kiber-fizikai rendszerek, önszervező mechanizmusok

A számonkérés és értékelés rendszere:
Félévközi tanulmányi követelmények:
Pontszerző dolgozatok a tantárgy anyagából.
Vizsgakövetelmények:

A gyakorlati jegyet a félév során szerzett pontok alapján a TVSz előírásai szerint állapítjuk meg.

Tanulmányi segédanyagok, laborháttér:

Pintér I.: Digitális jelfeldolgozás gyakorlatok, oktatási segédlet, 15 fős számítógépterem, Scilab

Kötelező irodalom:

[1] Anand R.: Digital Signal Processing: An Introduction. Mercury Learning & Information, 2022. ISBN-978-16-839-2802-7

Ajánlott irodalom:

[1] Tomas Holton: Digital Signal Processing: Principles and Applications, 2021, ISBN-978-11-084-1844-7 [2] Moon Todd: Advanced Signal Processing, 2022, ISBN-978-12-604-5893-0 [3] Lyons Richard: Understanding Digital Signal Processing, 2010, ISBN-978-01-370-2741-5 [4] David Smith: Digital Signal Processing for Complete Idiots, Independently Published, 2019, ISBN-978-10-863-4035-8