Információfeldolgozás laboratórium

Ez az oldal a korábbi SCH wikiről lett áthozva.

Ha úgy érzed, hogy bármilyen formázási vagy tartalmi probléma van vele, akkor, kérlek, javíts rajta egy rövid szerkesztéssel!

Ha nem tudod, hogyan indulj el, olvasd el a migrálási útmutatót.

Információfeldolgozás
laboratórium

Tárgykód	VIMIM322
Általános infók
Szak	villany MSc
Kredit	4
Ajánlott félév	3
Tanszék	MIT
Követelmények
Labor	5 x 2 alkalom
KisZH	nincs
NagyZH	nincs
Házi feladat	nincs
Vizsga	nincs
Elérhetőségek
Tantárgyi adatlap
Tárgyhonlap

Mérések

Virtuális műszerek fejlesztése

A LabView programcsomag megismerése, a virtuális műszer kialakításának lépései. Egyszerű feladatok megoldása: időzítés, jelgenerálás, kijelzés. Adott (feladatkészletből választott) virtuális műszer megvalósítása. Lehetséges feladatok: függvénygenerátor, spektrumanalizátor, oszcilloszkóp, frekvenciamenet-kiegyenlítő stb. A feladatok megoldását könyvtári függvények támogatják.

Magasszintű kódgenerálás „mitmót”-ra

Kódgenerálás „mitmót”-ra LabView segítségével. Az adott hardver kínálta VI-készlet megismerése, új projekt kialakításának lépései. Egyszerű feladatok megoldása: hőmérő, reakcióidő-mérő. Adott (feladatkészletből választott) beágyazott rendszer megvalósítása. Lehetséges feladatok: hőmérséklet-szabályozás, kisautó távirányítása, adatgyűjtő szenzorhálózat kialakítása stb. A feladatok megoldását könyvtári függvények támogatják.

Adaptív szűrők vizsgálata

LMS-algoritmus megvalósítása. Az LMS-algoritmus változatai, az XLMS-algoritmus vizsgálata. Adaptív nemrekurzív (FIR) szűrők vizsgálata. Identifikáció LMS-algoritmussal. Adaptív visszhangcsökkentés (echo cancellation) megvalósítása elektronikus és akusztikus csatornában.

Neurális és fuzzy rendszerek vizsgálata

Osztályozó rendszer megvalósítása többszintű feldolgozással. Rezgés- és hangjelek feldolgozása: főbb paraméterek kinyerése idő- és frekvencia-tartománybeli módszerekkel, osztályozás neurális és fuzzy rendszerekkel. Neurális hálózatok paraméterezésének, tanításának vizsgálata. Fuzzy rendszerek paraméterezésének vizsgálata. Zenei hangfelismerés neurális és fuzzy rendszerekkel.

Elosztott rendszerek szenzorhálózatok vizsgálata

Jelátvitel rádiós csatornán. Mintavétel szinkronizációjának megvalósítása. Interpolációs technikák alkalmazása. Akusztikus jel mintavételezése „mitmót”-ok segítségével, fúzió DSP-n. Sávszélesség jobb kihasználása: tömörítési technikák. A szenzorok számának hatása (szükséges számú, annál több vagy kevesebb szenzor jelének feldolgozása). Visszacsatolás szenzorhálózatban.