Předmět: Modelování signálů a dat

« Zpět
Název předmětu Modelování signálů a dat
Kód předmětu ITE/MSD
Organizační forma výuky Přednáška + Cvičení
Úroveň předmětu Bakalářský
Rok studia 3
Semestr Zimní
Počet ECTS kreditů 5
Vyučovací jazyk Čeština
Statut předmětu Povinný
Způsob výuky Kontaktní
Studijní praxe Nejedná se o pracovní stáž
Doporučené volitelné součásti programu Není
Vyučující
  • Koldovský Zbyněk, prof. Ing. Ph.D.
Obsah předmětu
Témata přednášek a navazujících cvičení: 1. Sekvence a slabě stacionární procesy 2. Markovovy řetězce I 3. Markovovy řetězce II 4. Metody odhadů parametrů Markovových řetězců 5. Nestranný odhad, odhad s minimální variancí, lineární odhad 6. Rao-Cramérova mez 7. Metoda maximální věrohodnosti 8. Metody momentů 9. Základy Bayesovského přístupu I 10. Základy Bayesovského přístupu II 11. Metoda nejmenších čtverců 12. Wienerův a Kalmanův filtr 13. Adaptivními filtry LMS 14. Adaptivními filtry RLS Úlohy na cvičeních budou řešeny v programovém prostředí a jazyce Matlab. Pomocí simulací si budou studenti ověřovat korespondenci mezi teoretickými a praktickými výsledky odvozenými na základě modelu a dále budou pozorovat odchylky od předpokládaných hodnot v případě nesplnění některých předpokladů.

Studijní aktivity a metody výuky
Přednáška, Cvičení, E-learning
Výstupy z učení
Studenti se seznámí se základy teorie pravděpodobnosti, statistiky a teorie informace a naučí se využívat tyto metodiky pro modelování signálů a dat.
Teoretické poznatky a praktické dovednosti z požadované oblasti.
Předpoklady
Absolvování předmětů MTI/SEM1, NTI/SEM2 a ITE/MTLB.

Hodnoticí metody a kritéria
Ústní zkouška, Test

Aktivní účast na cvičeních a dostatečný počet bodů z odevzdaných úloh a zisk dostatečného počtu bodů ze závěrečného testu.
Doporučená literatura
  • CH. M. Bischop. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer-Verlag, New York, 2011. ISBN 978-0-387-31073-2.
  • S. M. Key. Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory. Prentice-Hall, NJ, USA, 1993. ISBN 0-13-345711-7.


Studijní plány, ve kterých se předmět nachází
Fakulta Studijní plán (Verze) Kategorie studijního oboru/specializace Doporučený ročník Doporučený semestr