A digitális jelfeldolgozás gyakorlati feladatainak áttekintése, problémamegoldások, számítógépes gyakorlatszerzés alapvető digitális jelfeldolgozási feladatokban, MATLAB felhasználásával.

1.      Jelfeldolgozási képességek bemutatása MATLAB-ban: Signal Processing toolbox ismertetése. Beépített jelfeldolgozó alkalmazások használata: Signal analyzer, window designer. Különböző jelek vizsgálata idő és frekvenciatartományban.

2.      Próba jelek csoportosítása, jellemzői, leírása, előállítása. Multiszinusz generálása FFT-vel. Speciális szekvenciák és azok gyakorlati alkalmazása: Barker-kód, komplementer Golay szekvenciák, Zadoff-Chu szekvenciák.

3.      Jelek mintavételezése és Fourier-transzformáltja. Koherens illetve nemkoherens mintavételezés és annak hatása a jel spektrumára, alulmintavételezés és annak hatása a jel spektrumára gyakorlati példákkal. Alulmintavételezés használata demodulációra. Szinusos jelek vizsgálata. Zaj Fourier-transzformáltja, illetve annak eloszlásai.

4.      A jelek digitális ábrázolásának alapjai, gyakorlati megvalósítások, az elvi tételek gyakorlati alkalmazhatósági korlátai, közelítések és feltűnő eltérések a várttól: Dither, kvantálási és kerekítési kérdések. Lebegőpontos számábrázolás kvantálási hibája.

5.      Az információkinyerés alapjai: least squares becslés, maximum likelihood becslések, egyszerű példa bemutatása. A least squares probléma megoldás MATLAB-ban. 3- illetve 4-paraméteres szinuszillesztés least squares módszerrel illetve ADC test toolbox segítségével.

6.      Analóg-digitális átalakítók kvantálási hibája illetve a kvantálási hiba modellezése. Kvantálási hiba leírása jelfeldolgozó hálózatokban. Szigma-Delta/Delta-Szigma átalakító vizsgálata.

7.      FFT: Cooley-Tukey eljárás implementálása MATLAB-ban. Implementációs kérdések, az FFT kerekítési hibák. 2 N hosszúságú valós jel szimultán FFT-je N pontos FFT-vel, 1 N hosszúságú valós jel FFT-je N/2 pontos FFT-vel, IFFT levezetése az FFT-ből.

8.      Nemparametrikus spektrumbecslési eljárások vizsgálata MATLAB segítségével. Periodogram és az autokorrelációs függvény kapcsolata. Welch spektrumbecslési eljárás vizsgálata különböző ablakozási függvényekkel. Spektrogram készítése rövid idejű Fourier-transzformáltak segítségével - a megfigyelési ablak hosszának hatása a spektrumra.

9.      Parametrikus spektrumbecslési eljárások vizsgálata MATLAB segítségével: Burg módszer, Yule-Walker módszer bemutatása példákon keresztül. Altér alapú spektrumbecslési eljárások vizsgálata: Sajátérték módszerrel, MUSIC eljárással. A Karhuen-Leuve transzformáció bemutatása.

10.  Rendszeridentifikáció alapjai: Frekvenciatartománybeli eljárások. Parametrikus illetve nemparametrikus módszerek. Speciális tulajdonságú gerjesztő jelek generálása és tervezése: optimális véletlen fázisú multiszinusz, PRBS.

11.  Rendszeridentifikációs eljárások gyakorlati megvalósításai: az Fdident toolbox bemutatása és használata. Rendszeridentifikáció zajos környezetben. Nemlineáris hatások kiküszöbölése speciális gerjesztőjelek segítségével.

12.  Konvencionális konvolúció és FFT alapú konvolúció vizsgálata. Dekonvolúciós eljárások vizsgálata. Átviteli út kompenzálása dekonvolúcióval. Zaj hatása dekonvolúciós problémák esetén.

13.  Tartalék gyakorlat, konzultációs alkalom.

14.  Zárthelyi alkalom.

a. A szorgalmi időszakban: a számítógépes gyakorlatok legalább 70%-án való részvétel, kis házi feladatok beadása, 1 zárthelyi megírása.

b. A vizsgaidőszakban: -

c. Elővizsga: -

• Dr. Schnell László (főszerk.): Jelek és rendszerek méréstechnikája III. kötet (514352, régen J5-1435/b)
• Dr. Kollár István: Méréstechnika II. (Jelanalízis) feladatgyűjtemény. BME jegyzet, 51441 (régen J5‑1441).