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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação


Escola Politécnica
 
Eng de Sistemas Eletrônicos
 
Disciplina: PSI3431 - Processamento Estatístico de Sinais
Statistical Signal Processing

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 60 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2017 Desativação:

Objetivos
Aprender técnicas de projeto de filtros digitais e exercitá-las na síntese de filtros com especificações usadas em aplicações de interesse prático. Introduzir técnicas de tratamento estatístico de incerteza (estimação, classificação de padrões, tratamento de ruído), com aplicações em codificação e reconhecimento de voz, implementação de algoritmos em aritmética de precisão finita, dentre outras.
 
To learn digital filter design techniques and apply them to filter synthesis, considering specifications used in practical applications. To introduce statistical techniques to deal with uncertainty (estimation, pattern classification, noise treatment), with applications in coding and speech recognition, implementation of algorithms in finite precision arithmetic, among others.
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
1488469 - Magno Teófilo Madeira da Silva
84467 - Miguel Arjona Ramirez
63599 - Vitor Heloiz Nascimento
 
Programa Resumido
Transformada z; projeto de filtros digitais; processos estocásticos; ruído de quantização; estimação de parâmetros; detecção. 
 
Z transform; digital filter design; stochastic processes; quantization noise; parameter estimation; detection.
 
 
Programa
1. Transformada z e sistemas de tempo discreto.
2. Inversa da transformada z.
3. Filtros FIR e IIR; estruturas para implementação de filtros de tempo discreto.
4. Projeto de filtros FIR.
5. Projeto de filtros IIR.
6. Processos estocásticos: definição, estacionariedade, função de autocorrelação.
7. Densidade espectral de potência, transformações lineares de processos estocásticos.
8. Efeitos de aritmética de precisão finita em filtros digitais (ruído de quantização).
9. Introdução à estimação de parâmetros.
10. Introdução à teoria de detecção / classificação.
 
1. z-transform and discrete-time systems. 2. Inverse z-transform. 3. FIR and IIR filters; structures for discrete-time filter implementation. 4. FIR filter design. 5. IIR filter design. 6. Stochastic processes: definition, stationarity, autocorrelation function. 7. Power spectrum density, linear transformations of stochastic processes. 8. Finite precision arithmetic effects in digital filters (quantization noise). 9. Introduction to parameter estimation. 10. Introduction to detection theory.
 
 
Avaliação
     
Método
Exercícios de aplicação, testes e provas.
Critério
Média ponderada de testes, exercícios e provas.
Norma de Recuperação
Uma prova.
 
Bibliografia
     
[1] Diniz, P. S. R; da Silva, E. A. B;  Lima Netto, S. Processamento Digital de Sinais: Projeto e Análise de Sistemas. 2a edição, Bookman, 2014.
[2] Oppenheim, A. V.; Schafer, R. W. Processamento em tempo discreto de sinais. 3a edição, Prentice-Hall, 2012.
[3] Albuquerque, J. P.  A.; Fortes, J. M. P.; Finamore, W. A. Probabilidade, variáveis aleatórias e processos estocásticos.  Editora Interciência, 2008.
[4] Leon-Garcia, A. Probability, statistics, and random processes for electrical engineering. Pearson/Prentice Hall, 2008.
[5] Peebles Jr., P. Z. Probability, random variables and random signal principles, 4a edição, McGraw-Hill, Inc., 2001.
[6] Kay, S. M. Fundamentals of statistical signal processing: estimation theory, Vol. 1, Prentice Hall, 1993.
[7] Hayes, M. H. Processamento digital de sinais. Bookman, 2006.
[8] Proakis, J; Manolakis, D. Digital Signal Processing: principles, algorithms, and applications, 4a edição, Pearson Prentice Hall, 2006.
[9] Manolakis, D. G. Applied Digital Signal Processing Theory and Practice, Cambridge University Press, 2011.
[10] Willsky, A. S.; Nawad, S. H.; Oppenheim, A. V. Signals and Systems, Pearson, 2015. 
[11] McClellan, J. H.; Schaffer, R. W.; Yoder, M. A. DSP First - A multimedia approach, Prentice Hall, 1998.
[12] Dutoit, T; Marques, F. Applied Signal Processing: a Matlab-based proof of concept. Springer, 2009.
[13] Prandoni, P.; Vetterli, M. Signal Processing for Communications. EPFL Press, 2008.
[14] Kay, S. Intuitive probability and random processes using Matlab, Springer, 2006.
[15] Papoulis A.;  Pillai, S. U. Probability, random variables and stochastic processes, 4a edição, McGraw-Hill, Inc., 2001.
[16] Kay, S. M. Fundamentals of statistical signal processing: detection theory, Vol. 2, Prentice Hall, 1998.
[17] Poor, H. V. An introduction to signal detection and estimation, 2a edição, Springer-Verlag, 1997.
[18] Van Trees, H. L.; Bell, K. L. Detection, estimation and modulation theory, Part I, 2a edição, Wiley, 2013.
 

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