SylabUZ
| Course name | Digital Signal Processing of Compression |
| Course ID | 11.3-WI-INFD-CPKD |
| Faculty | Faculty of Computer Science, Electrical Engineering and Automatics |
| Field of study | Computer Science |
| Education profile | academic |
| Level of studies | Second-cycle studies leading to MSc degree |
| Beginning semester | winter term 2022/2023 |
| Semester | 2 |
| ECTS credits to win | 5 |
| Course type | obligatory |
| Teaching language | polish |
| Author of syllabus |
|
| The class form | Hours per semester (full-time) | Hours per week (full-time) | Hours per semester (part-time) | Hours per week (part-time) | Form of assignment |
| Lecture | 30 | 2 | 18 | 1,2 | Exam |
| Laboratory | 30 | 2 | 18 | 1,2 | Credit with grade |
Zapoznanie z podstawową wiedzą z zakresu dyskretnych systemów liniowych, analizy widmowej i filtracji sygnałów dyskretnych. Ukształtowanie umiejętności projektowania filtrów SOI i NOI. Zapoznanie z podstawowymi metodami kompresji bezstratnej i kompresji stratnej, ich właściwościami i zastosowaniami.
Analiza matematyczna
Reprezentacja matematyczna sygnałów ciągłych i dyskretnych. Przyczynowe, czaso-niezmiennicze systemy liniowe. Próbkowanie i kwantyzacja amplitudowa sygnałów, twierdzenie Nyquista-Shannona. Dyskretna transformata Fouriera (DFT) i szybka transformata Fouriera (FFT). Analiza częstotliwościowa sygnałów z zastosowaniem DFT. Przekształcenie Z, transmitancja dyskretna.
Filtry cyfrowe, filtry o skończonej odpowiedzi impulsowej (SOI) i filtry o nieskończonej odpowiedzi impulsowej (NOI). Metody projektowania filtrów SOI i NOI. Efekty skończonej długości rejestrów w cyfrowym przetwarzaniu sygnałów.
Kompresja bezstratna. Matematyczne podstawy kompresji bezstratnej. Kodowanie Huffmana, kodowanie arytmetyczne, słownikowe metody kodowania, kodowanie predykcyjne. Zastosowania kompresji bezstratnej w zadaniach kompresji tekstu, dźwięku i obrazów.
Kompresja stratna. Matematyczne podstawy kompresji stratnej. Kwantyzacja skalarna, kwantyzacja wektorowa, kodowanie różnicowe. Kodowanie transformacyjne, przekształcenie Karhunena-Loevego, dyskretna transformata kosinusowa, dyskretne przekształcenie Walsha-Hadamarda. Kodowanie podpasmowe, kompresja falkowa. Zastosowania kompresji stratnej w zadaniach kompresji dźwięku i obrazów.
Wykład: wykład konwencjonalny
Laboratorium: ćwiczenia laboratoryjne
| Outcome description | Outcome symbols | Methods of verification | The class form |
Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny z egzaminu przeprowadzonego w formie pisemnej
lub ustnej
Laboratorium - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen ze wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych, przewidzianych do realizacji w ramach programu laboratorium.
Składowe oceny końcowej = wykład: 50% + laboratorium: 50%
1. Domański M.: Obraz cyfrowy. Reprezentacja, kompresja, podstawy przetwarzania. Standardy JPEG i MPEG. WKiŁ, Warszawa 2010.
2. Sayood K.: Komresja danych. Wprowadzenie, Wydawnictwo RM, Warszawa 2002.
3. Zieliński T. P.: Od teorii do cyfrowego przetwarzania sygnałów. Wydzaił EAIiE AGH, Kraków 2002.
4. Zieliński T. P.: Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań, WKiŁ, Warszawa 2007.
1. Domański M.: Zaawansowane techniki kompresji obrazów i sekwencji wizyjnych. Wyd. Pol. Poznańskiej. Poznań, 1998.
Modified by dr hab. inż. Andrzej Janczak, prof. UZ (last modification: 11-04-2022 11:56)
