BME VIK - Asszociatív jelfeldolgozás

3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Péceli Gábor,

A tantárgy tanszéki weboldala http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimmd058/

4. A tantárgy előadója

Név:	Beosztás:	Tanszék, Int.:
Dr. Péceli Gábor	egyetemi tanár	MIT

7. A tantárgy célkitűzése

A tárgy a jelfeldolgozás azon új irányzataival foglalkozik, amelyek a működési környezet megváltozásaihoz fokozott mértékben alkalmazkodni képes rendszerek kialakítását támogatják. Ez az alkalmazkodóképesség egyfajta asszociativitást tételez fel, amely egyrészt adaptív eljárások alkalmazása, ill. bizonyos részrendszerek működés közbeni újrakonfigurálása, másrészt bizonyos tudás-bázisú megközelítések révén valósul meg. Ez utóbbi kitüntetett szerephez jut, ha a konkrét alkalmazásban nem áll rendelkezésre, vagy pedig bonyolultságánál fogva kezelhetetlen az az analitikus modell, amely alapján a működés megtervezhető, és kivitelezhető. Az irodalom alapján úgy tűnik, hogy a probléma kezelése speciális, többszintű modellek alkalmazása révén válik lehetővé. Ezek a többszintű modellek az analitikus, a kvalitatív, és a heurisztikus leírások alkalmas együtteséből, és a közöttük történő "átkapcsolások" szabályaiból épülnek fel. Egy "átkapcsolás" következtében megváltozik a futtatandó program: sor kerül az adott rendszer újrakonfigurálására. Az újrakonfigurálás az eddigi jel-utakat újakra cseréli, ezért a jelek "átvezetése", azaz a tranziens folyamatok kézbentartása számos további kérdést vet fel.

A tárgy a fentiekben vázolt témakör részletesebb kifejtésére vállalkozik. Ennek keretében az adaptív jelfeldolgozás, a változásdetektálás, a dinamikus rendszerek újrakonfigurálása, komplex jelfeldolgozó rendszerek rendszertechnikája, és a gyakorlati megvalósítás kérdései témakörök bemutatására kerül sor.

8. A tantárgy részletes tematikája

Az intelligens jelfeldolgozási, ill. folyamatfelügyeleti rendszerekkel szemben támasztott követelmények. Az identifikáció, és az adaptáció kérdései. Paramétereiben adaptív rendszerek, struktúrájukban adaptív rendszerek, rendszerek modellezése többszintű leírással.

A megfigyelő-elmélet alapjai. Megfigyelők jelfeldolgozási feladatokra. A jelreprezentációs technikák, és a megfigyelők kapcsolata. Rekurzív transzformációk megvalósítása. Az ortogonalitás, és a passzivitás szerepe jelfeldolgozó struktúrákban.

A regressziós feladat általánosítása: Adaptív rendszerek. Optimalizáló eljárások globális, ill. lokális információ alapján: A Gauss-Newton eljárás, gradiens alapú, ill. közelítőleg gradiens eljárások. Az eljárások stabilitása/konvergenciája, a konvergencia sebessége. Adaptív FIR szűrők. Transzformált tartománybeli adaptív szűrés. Adaptív IIR rendszerek.

Folyamatfelügyeleti rendszerek jelfeldolgozási feladatai. A változás-detektálás módszerei. A detektált változás okának feltárása: hiba diagnozis, hiba lokalizálás. Döntési eljárások a hiba következ- ményeinek elhárítására.

Identifikáció, és szabályozás nemlineáris, dinamikus rendszerekben. Nemlineáris, dinamikus rendszerek leírásának módszerei. Szakaszosan lineáris, dinamikus rendszerek. Kvalitatív modellezés és szabályozás. Jelfeldolgozás újrakonfigurálható rendszerekben. Átkapcsolások tranziens jelenségei. A tranziensek befolyásolásának módszerei.

Intelligens jelfeldolgozó rendszerek kialakításának kérdései. A tudás-bázisú megközelítés helye, szerepe a rendszertervezésben. Az intelligens berendezések fejlődési irányai: a modell építés, a kisérlettervezés, és az eredmény interpretálás beépülése a jelfeldolgozó eszközbe. Nagykomplexitású méréstechnikai feladatok megoldási módszerei.

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

Előadás

10. Követelmények

szóbeli vizsga

13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

[1] B. Widrow, S.D.Stearns, "Adaptive Signal Processing", Prentice-Hall, 1985.

[2] C.F.N. Cowan, P.M. Grant, "Adaptive Filters", Prentice-Hall, 1985.

[3] A.S. Willsky, "A Survey of Design Methods for Failure Detection in Dynamic Systems", Automatica, Vol.12, pp. 601-611, 1976.

[4] R. Isermann, "Process Fault Detection Based on Modeling and Estimation Methods – A Survey", Automatica, Vol.20, pp. 387-404, 1984.

[5] R.J. Patton, P.M. Frank, and R.N. Clark (editors), "Fault Diagnosis in Dynamic Systems: Theory and Applications", Prentice-Hall, 1989.

[6] J. Sztipanovits, "Intelligent Instruments", Measurement, 1989.

[7] K.S. Narendra, K. Parthasarathy, "Identification and Control of Dynamic Systems Using Neural Networks", IEEE Trans. on Neural Networks, Vol.1, pp. 4-27, March 1990.

[8] Péceli G., "Digitális rezonátoros szűrők és transzformációk kapcsolatrendszere", Hiradástechnika, 42. évf. 1991. június, 2-9. old.

[9] J. Lunze, "Qualitative Modelling of Continuous-Variable Systems by Means of Non-Deterministic Automata", Intelligent Systems Engineering, pp. 22-30, Autumn 1992.

[10] J. Sztipanovits & al, "The Multigraph and Structural Adaptivity", IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 41, pp. 2695-2716, Aug. 1993.

14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka

Kontakt óra
Félévközi készülés órákra
Felkészülés zárthelyire
Házi feladat elkészítése
Kijelölt írásos tananyag elsajátítása
Vizsgafelkészülés
Összesen

15. A tantárgy tematikáját kidolgozta

Név	Beosztás	Tanszék, Intézet
Dr. Péceli Gábor	egyetemi tanár	MIT