2024
Análise e Processamento de Sinais
Nome: Análise e Processamento de Sinais
Cód.: INF13255M
6 ECTS
Duração: 15 semanas/156 horas
Área Científica:
Informática
Língua(s) de lecionação: Português
Língua(s) de apoio tutorial: Português
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Objetivos de Aprendizagem
Adquirir uma visão geral dos problemas de análise e processamento de sinais e das suas aplicações práticas.
Conhecer vários tipos de sinais e os processos que permitem transformar os sinais e extrair informação dos mesmos.
Compreender, em particular, as representações no tempo e em frequência.
Desenvolver competências que permitam escolher as técnicas mais apropriadas com vista a obter os resultados pretendidos.
Desenhar e implementar em software algoritmos de processamento de sinal, como por exemplo filtros digitais ou estimação de parâmetros.
Adquirir conhecimentos suficientes que permitam iniciar investigação em áreas relacionadas com a análise e processamento de sinais.
Conhecer vários tipos de sinais e os processos que permitem transformar os sinais e extrair informação dos mesmos.
Compreender, em particular, as representações no tempo e em frequência.
Desenvolver competências que permitam escolher as técnicas mais apropriadas com vista a obter os resultados pretendidos.
Desenhar e implementar em software algoritmos de processamento de sinal, como por exemplo filtros digitais ou estimação de parâmetros.
Adquirir conhecimentos suficientes que permitam iniciar investigação em áreas relacionadas com a análise e processamento de sinais.
Conteúdos Programáticos
Caracterização de sinais:
Sinais contínuos e discretos no tempo.
Sinais unidimensionais e bidimensionais, audio e imagem.
Amostragem: frequência de amostragem, teorema de Nyquist, aliasing.
Análise em frequência de sinais em domínio discreto:
Transformada de Fourier Discreta, FFT.
Transformada Z.
Sistemas lineares: resposta no tempo, convolução, sistemas FIR e IIR.
Resposta em frequência de sistemas lineares.
Filtros passa-baixo, passa-alto e passa-banda.
Projecto de filtros lineares: Butterworth e Chebyshev. Filtros baseados em FFT.
Preditores lineares: minimização do erro quadrático médio, equações de Yule-Walker, algoritmos de Levinson e Durbin.
Filtros não lineares: filtro de mediana para remoção de ruído e outliers.
Processos estocásticos.
Problemas de predição, filtragem e smoothing.
Espaço de estados e Filtro de Kalman.
Processadores digitais de sinal (DSP).
Sinais contínuos e discretos no tempo.
Sinais unidimensionais e bidimensionais, audio e imagem.
Amostragem: frequência de amostragem, teorema de Nyquist, aliasing.
Análise em frequência de sinais em domínio discreto:
Transformada de Fourier Discreta, FFT.
Transformada Z.
Sistemas lineares: resposta no tempo, convolução, sistemas FIR e IIR.
Resposta em frequência de sistemas lineares.
Filtros passa-baixo, passa-alto e passa-banda.
Projecto de filtros lineares: Butterworth e Chebyshev. Filtros baseados em FFT.
Preditores lineares: minimização do erro quadrático médio, equações de Yule-Walker, algoritmos de Levinson e Durbin.
Filtros não lineares: filtro de mediana para remoção de ruído e outliers.
Processos estocásticos.
Problemas de predição, filtragem e smoothing.
Espaço de estados e Filtro de Kalman.
Processadores digitais de sinal (DSP).
Métodos de Ensino
As aulas dividem-se em aulas teóricas, em que são expostos os problemas e as técnicas a usar, e em que são desenvolvidos e analisados algoritmos, e aulas práticas, onde são usadas as técnicas expostas e onde é proposto aos estudantes a aplicação a problemas práticos.
Procura-se uma aprendizagem que direcione o aluno para a aplicação dos diversos conhecimentos adquiridos, e para a capacitação do aluno para pesquisar e adquirir novos conhecimentos, sendo suportada pela plataforma informática de ensino (e.g. moodle), permitindo incluir componentes de ensino por e-learning.
Procura-se uma aprendizagem que direcione o aluno para a aplicação dos diversos conhecimentos adquiridos, e para a capacitação do aluno para pesquisar e adquirir novos conhecimentos, sendo suportada pela plataforma informática de ensino (e.g. moodle), permitindo incluir componentes de ensino por e-learning.
Avaliação
A avaliação é realizada por um dos seguintes modos:
Avaliação contínua: média dos testes realizados ao longo do semestre (mínimo 2) com peso de 50%; elaboração de trabalhos práticos com peso de 50%.
Avaliação final: exame final com peso de 50%; elaboração de trabalhos práticos com peso de 50%.
Avaliação contínua: média dos testes realizados ao longo do semestre (mínimo 2) com peso de 50%; elaboração de trabalhos práticos com peso de 50%.
Avaliação final: exame final com peso de 50%; elaboração de trabalhos práticos com peso de 50%.
Bibliografia
Recursos abertos:
The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing By Steven W. Smith. http://www.dspguide.com/pdfbook.htm
MIT open courseware Introduction to Communication, Control, and Signal Processing - Course Notes: Signals, Systems and Inference. https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-011-introduction-to-communication-control-and-signal-processing-spring-2010/readings/
Artigos/Papers:
Kalman, R. E., A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems (The Seminal Kalman Filter Paper (1960)). Livros/Books:
Discrete-Time Signal Processing, 3/E, Alan V. Oppenheim and Ronald W. Schafer, Pearson, 2010
Oppenheim, Alan, and George Verghese. Signals, Systems and Inference. Prentice Hall, 2015. ISBN: 9780133943283
Understanding Digital Signal Processing (3rd Edition) 3rd Edition, by Richard G. Lyons, 2010.
The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing By Steven W. Smith. http://www.dspguide.com/pdfbook.htm
MIT open courseware Introduction to Communication, Control, and Signal Processing - Course Notes: Signals, Systems and Inference. https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-011-introduction-to-communication-control-and-signal-processing-spring-2010/readings/
Artigos/Papers:
Kalman, R. E., A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems (The Seminal Kalman Filter Paper (1960)). Livros/Books:
Discrete-Time Signal Processing, 3/E, Alan V. Oppenheim and Ronald W. Schafer, Pearson, 2010
Oppenheim, Alan, and George Verghese. Signals, Systems and Inference. Prentice Hall, 2015. ISBN: 9780133943283
Understanding Digital Signal Processing (3rd Edition) 3rd Edition, by Richard G. Lyons, 2010.
