Processamento Digital de Sinais

processamento digital de sinais

Pauta de PDS 2009/10 (provisória) à Alameda e Tagus

Notas de laboratório Alameda à pauta !!!

Docentes:

Jorge Salvador Marques	aulas teóricas	email: jsm at isr.ist.utl.pt
João Pedro Gomes	aulas de laboratório	Email: jpg at isr.ist.utl.pt

Horários de dúvidas: Prof. Jorge Salvador Marques, terça feira, 11-12h, Torre Norte, sala 5.15; Prof. João Pedro Gomes: segunda e terça-feira, 15h30-16h30, Torre Norte, sala 7.22. Os alunos interessados devem enviar mail com 24h de antecedência.

Objectivos:

Esta disciplina é uma introdução ao processamento de sinais discretos em computador.

Pretende-se desenvolver nos alunos capacidade para a resolução de problemas simples de Processamento de Sinal.

Regime de estudo:

A disciplina de PDS funciona em formato A4: aulas + 4h de estudo semanais.

Os alunos devem assistir às aulas e dedicar 4h semanais à resolução de problemas sobre a matéria. Serão fornecidas séries de problemas para cada um dos temas do programa.

É nossa convicção que este é o empenhamento necessário para adquirir o nível de desempenho pretendido na disciplina.

Inquérito ao estudo médio semanal em 2007/08: 1h (2), 2h (4), 3h (7), 4h (5), >4h (9)

Programa:

O programa está organizado em 2 partes.

Transformadas e Filtragem de Sinais

1. Sistemas e Sinais Discretos

Sinais elementares. Sistemas lineares e invariantes no tempo. Convolução. Equações às diferenças. Resposta em frequência.

2. Transformada z

Definição e região de convergência. Propriedades. Transformadas racionais. Inversão de transformadas racionais.

3. Transformada Discreta de Fourier

Definição. Propriedades. Convolução periódica. Filtragem no tempo baseada em DFT. Aplicações.

4. Filtros Digitais

Filtros FIR e IIR. Formas canónicas. Desenho de filtros IIR baseado em filtros contínuos. Desenho de filtros FIR baseado em janelas . Aplicações.

Modelação e Extracção de Informação

5. Sinais Aleatórios

Sinais Aleatórios. Caracterização de 2ª ordem. Sinais gaussianos.

6. Estimação de Parâmetros Clássica

Caracterização de estimadores. Limiar de Crámer-Rao. Método de variância mínima. Método de máxima verosimilhança. Método de mínimos quadrados. Aplicações radar, sonar, cancelamento de eco, equalização de canal, processamento de imagem.

7. Métodos Bayesianos

Distribuição a posteriori. Método de EQM e MAP.

8- Filtragem Adaptativa

Algoritmo LMS.

Planeamento das aulas: aqui

Textos recomendados:

O programa é constituído por 2 partes. Cada uma deles é coberta por um texto diferente:

· S. Kay, Fundamentals of Statistical Signal Processing. Estimation Theory, Prentice Hall, 1993 (K)

· Oppenheim, R. Schafer, Digital Signal Processing, Prentice Hall (OS)

Indicam-se os capítulos dos livros associados a cada um dos temas do programa:

1-OS1 2-OS2 3-OS3 4-OS4,5 5- 6-K2,3,7,8 7-K10 8-K8

Método de avaliação:

A disciplina de PDS tem avaliação contínua com duas componentes:

· Teórica: 2 testes ou exame (nota mínima=9.5 val) com peso 70% na nota final.

· Laboratório: 8 trabalhos de laboratório (nota mínima=9.5val) com peso de 30% na nota final.

A primeira data de exame coincide com o segundo teste.

Datas acordadas: 5 de Maio (1º teste), 21 de Junho (2º teste/1º exame), 5 de Julho (2º exame)

Seminário:

O Prof. Lopes da Silva, Professor Emérito da Universidade de Amsterdão, apresentou um seminário intitulado: Análise de sinais do cérebro e “Brain-

Computer Interfaces” no dia 6 de Maio de 2010.

Cópias dos slides: slides

Laboratório:

Nas aulas de Laboratório são propostos trabalhos semanais sobre vários problemas de processamento de sinal. Sempre que possível, os trabalhos incidem sobre problemas reais.

O relatório do trabalho desenvolvido é entregue no fim das aulas associadas ao trabalho. A actividade da aula termina no fim da aula.

Séries de Problemas:

1 2 3 4 5 6 7