Budapest University of Technology and Economics, Faculty of Electrical Engineering and Informatics

    Belépés
    címtáras azonosítással

    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    Jelfeldolgozó processzorok alkalmazása

    A tantárgy angol neve: Application of Digital Signal Processing Architectures

    Adatlap utolsó módosítása: 2009. október 29.

    Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
    Villamosmérnöki és Informatikai Kar

    Villamosmérnöki szak

    Mérnök informatikus szak

    Szabadon választható tantárgy

     

    Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
    VIMIJV18   4/0/0/v 4  
    3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Fehér Béla,
    A tantárgy tanszéki weboldala www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimijv18/
    4. A tantárgy előadója Dr. Fehér Béla, Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék
    5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít

    Alapfokú digitális elektronikai és jelfeldolgozási ismeretek

    6. Előtanulmányi rend
    Kötelező:
    NEM ( TárgyTeljesítve("BMEVIMM9318") )

    A fenti forma a Neptun sajátja, ezen technikai okokból nem változtattunk.

    A kötelező előtanulmányi rend az adott szak honlapján és képzési programjában található.

    Ajánlott:
    A tárgyat nem vehetik fel azok, akik a korábbi VIMM9318 Jelfeldolgozó processzorok alkalmazása tárgyat már hallgatták
    7. A tantárgy célkitűzése

    A digitális jelfeldolgozó rendszerek és architektúrák fejlődése robbanásszerűen felgyorsult. Elterjedten használjuk ezeket a kommunikációban, mérési adatok feldolgozásában, multimédia ill. szórakoztató elektronikai eszközökben, folyamatirányításban. Bár az alkalmazási terület igen széles, könnyen azonosítható néhány olyan alkalmazási terület, ami jól jellemzi ezen adatfolyam típusú jelfeldolgozási feladatok tipikus megvalósítási igényeit. Az digitális jelfeldolgozás olyan típusú megközelítése, amikor a jelfeldolgozó processzor felépítése, műveleti egységeinek száma illetve ezek részletes tulajdonságai a feladat igényei szerint alakíthatók lehetővé teszi a legkedvezőbb struktúrák, aritmetikai megoldások használatát.

    A tárgy célja egyrészt az alap jelfeldolgozási feladatok rövid áttekintése, másrészt a feladatok megoldására alkalmazott architektúrák ismertetése. A félév három, nagyjából egyenlő részre tagolódik:

    • alapvető jelfeldolgozási algoritmusok áttekintése, különös tekintettel a speciális arimetikai egységekre;
    • általános és dedikált jelfeldolgozó processzorok felépítése, és leggyakrabban alkalmazott típusai;
    • jelfeldolgozó algoritmusok FPGA áramkörökkel való megvalósítási lehetősége.
    8. A tantárgy részletes tematikája

    A digitális jelfeldolgozás rövid története (1 előadás)

    Leggyakoribb feladatok a jelfeldolgozásban: digitális szűrés, konvolúció, FFT, decimálás, interpolálás, jelgenerálás. A delta-szigma moduláció felhasználása a jelfeldolgozásban, CIC szűrő struktúrák. Nemlineáris szűrők. Szűrőtervezési módszerek. (4 előadás)

    A jelfeldolgozó rendszerek architektúrájának bemutatása: aritmetikai egységek, speciális műveletek, párhuzamosítás, kommunikációs lehetőségek. Az egyszerű DSP processzorok előnyei, korlátai. A szabadon tervezhető adatfolyam feldolgozó rendszerek tervezési lehetőségei. Soros és párhuzamos aritmetikák. Redundáns aritmetika, elosztott aritmetika, CORDIC processzor. Az FPGA áramkörökben kialakított DSP blokk szolgáltatásai és használatuk extrém nagy teljesítményigények kielégítésére. (4 előadás)

    Számábrázolási módok, a véges szóhosszból eredő hibák és csökkentésük lehetőségei. Logaritmikus és lebegőpontos számábrázolás. Kerekítési és szaturációs stratégiák, ezek költségvonzata. (1 előadás)

    A legismertebb fix- és lebegőpontos processzor családok bemutatása: A MAC műveletvégző egység, a címaritmetika és a belső párhuzamos memória rendszer. Az egy műveletvégzős DSP-k korlátai. (2 előadás)

    Jelfeldolgozó rendszerek tervezésének kérdései: algoritmus-architektúra és aritmetika választás, kommunikációs lehetőségek áramkörön belül és kívül, alkalmazandó rednszerfejlesztési környezet, többműveletvégzős rendszereknél soros - párhuzamos architektúra. Modellalapú fejlesztés a MATLAB Simulink SystemGenerator környezetben. (2 előadás)

    A DSP algoritmusok hardver realizálásának fontosabb módszerei, a kialakított architektúrák optimalizálásának lehetőségei. FIR szűrőstruktúrák pipe-line kialakítása, nagy sebességű párhuzamos FIR szűrők. Időbeli transzformációk, átütemezés, kifejtés, előre számítás. Gyors algoritmusok használata párhuzamos FIR szűrők komplexitás csökkentésére. (4 előadás)

    Belső szorzat művelet központi szerepe a jelfeldolgozásban. Konstans együtthatós vektorszorzatok optimalizálása, a CSD kódolás. (2 előadás)

    FPGA eszközök alkalmazásda adatfolyam feldolgozási feladatokban. Beágyazott rendszerek nagyteljesítményű jelfeldolgozási képességekkel. (4 előadás)

    9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium)

    (előadás, gyakorlat, laboratórium):

    Előadás, az előadás keretében bemutatott példákkal kiegészítve

    10. Követelmények

    A szorgalmi időszakban: A félév során egy házi feladatot adunk ki. A félév végi aláírás feltétele a házi feladat elégséges szintű elkészítése a szorgalmi időszak végéig

    A vizsgaidőszakban: A tárgyból szóbeli szóbeli vizsgát tartunk. Elővizsga: van

    11. Pótlási lehetőségek A házi feladat a pótlási héten beadható.
    12. Konzultációs lehetőségek Az előadó előzetes egyeztetés után megkereshető. A házi feladatokhoz kapcsolódó kérdésekre az előadáson kitérünk. 
    13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

    Simonyi Ernő: Digitális szűrők, A digitális jelfeldolgozás alapjai

    A tárgy segédanyagai elérhetők a tárgy honlapján:

    www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimijv18/

    14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
    Kontakt óra56
    Félévközi készülés órákra10
    Felkészülés zárthelyire0
    Házi feladat elkészítése20
    Kijelölt írásos tananyag elsajátítása14
    Vizsgafelkészülés20
    Összesen120
    15. A tantárgy tematikáját kidolgozta Dr. Fehér Béla egyetemi docens
    Egyéb megjegyzések Application of digital signal processing architectures