Цифрова обробка інформації (122 Комп’ютерні науки)

Тип: Нормативний

Кафедра: оптоелектроніки та інформаційних технологій

Навчальний план

СеместрКредитиЗвітність
53.5Залік

Лекції

СеместрК-сть годинЛекторГрупа(и)
532ФеІ-31, ФеІ-32, ФеІ-33, ФеІ-34

Лабораторні

СеместрК-сть годинГрупаВикладач(і)
532ФеІ-31
ФеІ-32
ФеІ-33
ФеІ-34

Опис навчальної дисципліни

Метою викладання навчальної дисципліни є одержання студентами знань про теоретичні та практичні аспекти подання та обробки інформації у різних областях. Розглянуто поняття та тлумачення теорії інформації. Проаналізовано різні види подання інформаційних гармонічних та негармонічних сигналів і алгоритми швидких обчислень інформаційних даних. Розглянуто теоретичні питання, що пов’язаних з опрацюванням періодичних одно- та багатовимірних сигналів у часо-частотній вейвлет-області. Вказано на конкретні напрямки використання таких перетворень для фільтрації, компресії та оцінки параметрів
інформації. Наголошено на перспективності використання наведених методів для створення високозахищених цифрових маркерів.

У результаті вивчення даного курсу студент буде:

знати:

Групування інформації за ознаками. Форми представлення інформації. Форми адекватності інформації. Визначення смислового значення інформації. Тезаурус інформації. Ентропія інформації. Формула Шеннона. Обчислення інформації через невизначеність системи. Теорема Хартлі про інформативність символів. Ентропія дискретних випадкових вели-чин. Інформаційні сигнали та дані. Цифрові інформаційні сигнали. Інтерпретація даних. Класифікація інформаційних сигналів. Дискретизація та квантування сигналів. Неперервне перетворення Фур’є. Перетворення Фур’є імпульсних сигналів. Інтегральне перетворення Фур’є. Визначення спектральної густини прямокутного імпульсу. Визначення спектральної густини затухаючого сигналу. Визначення спектральної густини дельта-функції. Властивості інтегрального перетворення Фур’є. Інтегральне перетворення згортки сигналів. Узагальнені ряди Фур’є. Властивості базисних функцій узагальнених рядів Фур’є. Системи мультиплікативно-ортогональних функцій. Поліноміальні системи базисних функцій. Поліноми Чебишева. Неперервні базисні системи функцій Уолша. Теорему Віттекера-Найсквіста. Дискретно-неперервне перетворення Фур’є. Дискретне перетворення Фур’є. Швидке перетворення Фур’є. Схема базового ДПФ-«Метелик». Дискретне косинусне перетворення. Дискретна згортка та її обчислення. Лінійні дискретні системи. Імпульсна характеристика лінійної дискретної системи. Рекурсивні та нерекурсивні цифрові фільтри. Визначення АЧХ рекурсивного фільтру першого порядку.

вміти:

Ідентифікувати різноманітні інформаційні сигнали. Працювати з сенсорами фізичних сигналів і перетворювати сигнали на інформацію. Створювати високозахищені цифрові підписи з використанням дискретного косинусного та малохвильового перетворення. Наносити цифрові підписи різної складності на документи та зображення в різних форматах. Здійснювати дискретну згортку інформаційних сигналів а також їх масштабувати, стискати та здійснювати зсув у часі. Користуватись Z-перетворенням та перетворенням Гільберта. Здійснювати нелінійні перетворення інформаційних сигналів. Обчислювати кореляцію і автокореляцію сигналів з метою зменшення інформаційних шумів.

Рекомендована література

Основна література:

  1. А.Й. Наконечний, Р.А. Наконечний, В.А. Павлиш Цифрова обробка сигналів, В-во львівської політехніки, Львів,2010,308с.
  2. Gonzales R., Woods R. Digital image processing (2th) – Prentice Hall. – 2017. – 802.
  3. Brown, Robert Grover; Hwang, Patrick Y.C. (1996). Introduction to Random Signals and Applied Kalman Filtering(3 ed.). New York: John Wiley & Sons.
  4. Wiener N: The interpolation, extrapolation and smoothing of stationary time series’, Report of the Services 19, Research Project DIC-6037 MIT, February 1942
  5. Wiener, Norbert (1949). Extrapolation, Interpolation, and Smoothing of Stationary Time Series. New York: Wiley.
  6. Лімонов О.С. Цифрова обробка і передача інформації. Методичні вказівки. Одеса 2014, 20с.
  7. James L. Massey/ Applied Digital Information Theory/ Lecture NotesETH Zurich,1998,153.
  8. Згуровський М.З. Вступ до комп’ютерних інформаційних технологій; [навч. посіб] Згуровський М.З., І.І. Коваленко, В.М. Михайленко.-К.; Вид-во Європ., ун-ту, 2002.-265с.
  9. Kennth R “Trust in digital information”,Journal of American Society for Information Science and Technology, Vol.59,Issue 3 ,pp.363-374,2008
  10. Г.І. Василенко,А.М. Тараторін.- Відновлення зображень.-Радіо і зв’язок. 1986.311с.
  11. Pratt W.K. Digital Image Processing. – John Wiley and Sons, Inc., USA, 1978.
  12. Половинко 1.1., Кашуба А.1. (2020). Колірні перетворення космознімків із врахуванням відбитого та розсіяного світла. Міжнародний науково-технічний журнал, 65 (1), 11-16
  13. І. Половинко, Л. Князевич «Аналіз Фур’є – образів зображень із використанням амплітудних і фазових перетворень»// Актуальні проблеми фундаментальних наук : матеріали IV Міжнародна наукова конференція – (Луцьк – Світязь, 01 – 05 черв. 2021 р.) – Луцьк: Вежа – Друк, 2021. С.189-191

Додаткова(інтернет-ресурси):

  1. https://en.wikipedia.org/wiki/Wiener_filter
  2. https://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter
  3. https://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_Wiener_filter
  4. http://www.it.uom.gr/teaching/linearalgebra/NumericalRecipiesInC/c12-0.pdf
  5. http://www.it.uom.gr/teaching/linearalgebra/NumericalRecipiesInC/c13-3.pdf

Силабус: з навчальної дисципліни "Цифрова обробка інформації" для ОПП “Комп’ютерні науки”

Завантажити силабус