Wersja pełna [11,39 MB] - Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i ...

31. Wariancja a obciążenie – podstawowy problem w identyfikacji
obiektów niestacjonarnych
X 0,67
32. Metoda najmniejszych średnich kwadratów X 0,67
33. Algorytm LMS i jego własności X 0,67
34. Czemu służy identyfikacja strukturalna? X 0,66
35. Wybór rzędu modelu – metoda weryfikacji hipotez X 1
36. Wybór rzędu modelu – metoda walidacji skrośnej X 0,67
37. Wybór rzędu modelu - kryteria Akaikego X 1
38. Ocena adekwatności modelu X 1
39. Zastosowania identyfikacji – prognozowanie X 1
40. Zastosowania identyfikacji – predykcyjne kodowanie sygnałów X 1
41. Zastosowania identyfikacji – estymacja widma X 0,67
42. Zastosowania identyfikacji – korekcja kanałów telekomunikacyjnych X 0,67
43. Zastosowania identyfikacji – eliminacja zakłóceń impulsowych X 0,67
44. Zastosowania identyfikacji – aktywne tłumienie hałasu X 0,33
45. Zastosowania identyfikacji – sterowanie adaptacyjne X 0,67
Razem 30
Karta zajęć - projekt
Lp. Zagadnienie
Projekt 1 : Predykcyjne kodowanie sygnału mowy
1. Opracowanie podprogramu do tworzenia i interpretacji plików
dźwiękowych typu WAVE
2. Opracowanie podprogramu dokonującego identyfikacji modelu
autoregresyjnego segmentu mowy przy użyciu algorytmu Levinsona-
Durbina
3. Opracowanie podprogramu dokonującego dwu-, trzy-, oraz
czterobitowej kwantyzacji sygnału resztowego otrzymanego w wyniku
filtracji odwrotnej sygnału kodowanego
4. Opracowanie podprogramu odtwarzający sygnał oryginalny na
podstawie sygnału resztowego oraz parametrów modelu
autoregresyjnego
5. Opracowanie programu kodującego sygnał mowy przy użyciu
wcześniej stworzonych narzędzi programowych
6. Ocena jakości wyników otrzymanych dla różnej liczby poziomów
kwantyzacji
7. Opracowanie dokumentacji algorytmów i metod użytych do
rozwiązania problemu
poziom
wiedzy umiej.
A B C D E
liczba
godzin
X 1
X 1
X 1
X 1
X 1
X 1
X 1
8. Opracowanie dokumentacji użytkowej programu kodującego
Projekt 2 : Zastosowanie metod identyfikacji do eliminacji zakłóceń
impulsowych
X 1
1. Opracowanie podprogramu realizującego adaptacyjną predykcję
sygnału fonicznego w oparciu o model autoregresyjny
X 1
2. Opracowanie podprogramu służącego do detekcji zakłóceń
impulsowych na podstawie wyników predykcji
X 1
3. Opracowanie podprogramu służącego do rekonstrukcji
zakwestionowanych fragmentów sygnału fonicznego
X 1
4. Opracowanie programu usuwającego zakłócenia impulsowe przy użyciu
wcześniej stworzonych narzędzi programowych
X 1
5. Ocena jakości wyników dla różnych (udostępnionych przez
prowadzącego) nagrań
X 1
6. Opracowanie dokumentacji algorytmów i metod użytych do
X 1
rozwiązania problemu
7. Opracowanie dokumentacji użytkowej programu X 1
Razem 15
78