Napredna poglavlja iz procesiranja signala    (ETF TKO NPPS 4870)
 
Opće informacije
Naziv kursa Napredna poglavlja iz procesiranja signala
Oznaka (šifra) predmeta ETF TKO NPPS 4870
Studij ETF-B
Odsjek Telekomunikacije
Godina 4
Semestar 8
Tip Obavezni
Broj ECTS Bodova 6
Ukupno sati nastave 70
Broj sati predavanja 28
Broj sati vježbi 28
Broj sati tutorijala 14
Cilj kursa - Znanje i vještine koje treba postići student
Kurs ima za cilj da omogući studentima ovladavanje osnovnim pojmovima iz područja konstrukcije filtera i načina filtriranja u komunikacijama, zatim da se steknu i prodube osnovna znanja iz statističkog procesiranja signala te detekcije signala, uz osvrt na adaptivne modulacione šeme.
Program
Prenosna funkcija i uobličavanje impulsa: Opis prostora stanja, Načini realizacije (direktni, standardni, kaskadni), osjetljivost, Standardne aproksimacije : Butterworth, Tschebyscheff, Cauer i Bessel filter. Vremenski diskretni sistemi, FIR (Finite Impulse Response - Konačni impulsni odziv) and IIR (Infinite Impulse Response - Beskonačni impulsni odziv) sistemi. FIR filter, IIR filter. Stabilnost, uslovni stabilnosti. Adaptivno procesiranje signala : Estimacija kanala, korelatori, LS (Least Squares - Metoda najmanjih kvadrata) estimacija, "unbiased" filtracija (sa otklonom), Zero - Forcing algoritam, Prilagođeni filter, upoređivanje Zero - Forcing filtera i prilagođenog filtera, Wiener Kolmogorow filter, najmanja kvadratna greška, minimalna srednjekvadratna greška pomoću Wiener filtera, upoređivanja sa Zero - Forcing filterom i prilagođenim filterom. Statistička teorija estimacije - Fisherova statistika i MLE (Maximum likelihood method - Metoda maksimalnih vjerovatnosti), teorija fisherove optimizacije u estimaciji - dovoljna statistika, klasa eksponencijalnih distribucija vjerovatnosti, Cramer-Rao granica. Bayesova statistika, Bayesove metode estimacije MAP (Maximum Aposteriori Probability - Maksimalna Aposteriori Vjerovatnoća) i MMSE (Minimal Mean Square Error - Najmanja srednjekvadratna greška). Statistička teorija detekcije signala - Bayesian, Minimax, Neyman - Pearson. Kalman filteri, linearna MMSE estimacija, princip ortogonalnosti, Wiener - Hopf jednačina, adaptivni modulacioni sistemi, prenos promjenljivom brzinom i snagom, M-QAM prenos promjenljive brzine i snage, uopštene M-arne modulacije (kontinualna adaptacija i diskretna adaptacija).
Literatura
Obavezna literatura 1. Bilješke i slajdovi s predavanja (moci ce se preuzeti na web siteu Fakulteta).
2. A. Goldsmith, Wireless Communications. Cambridge University Press, 2005.
3. Abraham H. Haddad, Probabilistic Systems and Random Signals. Prentice-Hall, 2006.
4. Simon Haykin and Michael Moher, Modern Wireless Communications. Prentice-Hall, 2005.
5. Scharf, L. L.: Statistical Signal Processing, Addison-Wesley
Dopunska literatura 1. L. Hanzo, M. Munster, B. J. Choi and T. Keller, OFDM and MC-CDMA for Broadband Multi-User Communications, WLANs and Broadcasting, IEEE Press, 2003.
2. Kailath, T.: Linear Systems, Prentice-Hall
3. Verdu, S.: Multiuser Detection, Cambridge University Press
4. Simon Haykin, Adaptive Filter Theory, 3rd Edition. Prentice-Hall, 1996.
Didaktičke metode
Kurs se izvodi kroz direktna predavanja u auli. Predavanja su praćena i izradom zadataka od strane nastavnika, s ciljem da studenti ovladaju matematickim instrumentima i metodama uvedenim tokom predavanja, a na kojima se baziraju analizirani filteri i načini filtriranja.
Kroz tutorijal u okviru kojega su studenti praćeni i vođeni od strane tutora, rješavaju se i drugi primjeri i ispitni zadaci, te daju ideje za rjesavanje problema postavljenih u okviru vjezbi. Tako se već tokom izvođenja nastavnog programa može kontinualno provjeravati dostignuti stupanj pripremljenosti studenta za polaganje završnog ispita. U okviru laboratorijskih vježbi studenti se upoznaju sa osnovnim karakteristikama softverskih rješenja koja se koriste pri filtriranju u komunikaicjama, te pristupaju i samostalnoj izradi jednostavnijih aplikacija iz razmatranog podrucja.
Način provjere znanja
Tokom trajanja kursa student prikuplja bodove prema slijedećem sistemu:
- prisustvo satima predavanja, tutoriala i vježbi: donosi 10 bodova, pri čemu student koji više od tri puta izostane s predavanja i/ili tutoriala i vježbi, ne može ostvariti bodove po ovoj osnovi;
- izrada domaćih zadaća i laboratorijskih vježbi donosi maksimalno 10 bodova; predviđena je izrada 5 domaćih zadaća ravnomjerno raspoređenih tokom semestra;
- parcijalni ispiti: dva pismena parcijalna ispita, pri čemu svaki pozitivno ocijenjen parcijalni ispit, donosi do 20 bodova;
Parcijalni ispit koji traje 90 minuta i struktuiran je na slijedeći način:
- odgovori na jednostavna pitanja čiji je cilj provjeriti da li student vlada osnovnim teorijskim znanjima; student koji tačno odgovori na sva postavljena pitanja ostvaruje 5 bodova,
- rješavanje jednog zadatka sa otvorenim odgovorom, tačno rješavanje ovog zadatka donosi 10 bodova,
- rješavanje zadataka za koji je dato više odgovora, od kojih je jedan tačan; student koji tačno odgovori na sve ovakve postavljene zadatke, ostvaruje 5 bodova
Student koji je tokom trajanja semestra, ostvario manje od 20 bodova, ponovo upisuje ovaj kurs
Student koji je tokom trajanja semestra ostvario 40 i više bodova, pristupa usmenom završnom ispitu; ovaj ispit se sastoji iz diskusije zadataka s parcijalnih ispita i domaćih zadaća, te odgovora na jednostavna pitanja koja se odnose na teme obrađene unutar kursa.
Usmeni završni ispit može donijeti maksimalno 40 bodova. Da bi student postigao pozitivnu zvršnu ocjenu, on na ovom ispitu mora ostvariti minimalno 20 bodova. Student koji ne ostvari ovaj minimalni broj bodova, pristupa usmenom popravnom ispitu.
Student koji je tokom trajanja semestra ostvario 20 i više bodova, a manje od 40 bodova, obavezno pristupa popravnom ispitu. Popravni ispit struktuiran je na sljedeći način:
- pismeni dio, koji je struktuiran na isti način kao i pismeni parcijalni ispit; u okviru ovog ispita student polaže zadatke iz tema za koje nije postigao prolaznu ocjenu (10 i više bodova) tokom polaganja parcijalnih ispita.
- usmeni dio koji je struktuiran na isti način kao i usmeni dio završnog ispita.
Usmenom dijelu popravnog ispita, može pristupiti student koji je nakon pismenog dijela popravnog ispita uspio ostvariti ukupan skor od 40 i više bodova; ovaj skor se sastoji od bodova ostvarenih po osnovu prisustva nastavi, izradi domaćih zadaća, polaganja parcijalnog ispita koji je urađen pozitivno i polaganja pismenog dijela popravnog ispita.
Usmeni popravni ispit može donijeti maksimalno 40 bodova. Da bi student postigao pozitivnu zvršnu ocjenu, on na ovom ispitu mora ostvariti minimalno 20 bodova. Student koji ne ostvari ovaj minimalni broj bodova, ponovo upisuje ovaj kurs.
Napomene
1. Prilikom polaganja pismenog ispita, student može koristiti od strane nastavnika pripremljenu listu formula koje mogu biti od koristi prilikom rješavanja zadataka. Nije dozvoljeno korištenje drugih bilješki, knjiga, mobilnih telefona, niti drugih elektronskih pomagala.
2. Zadaci koje student treba riješiti na ispitu su istog tipa, kao oni rješavani tokom izvođenja predavanja i tutorijala.