Лични алати
Пријави се
Трага: Дома ФЕИТ Студиски програми I циклус (додипломски) НОВИ СТУДИСКИ ПРОГРАМИ НА ФЕИТ Дигитално процесирање на сигнали

Дигитално процесирање на сигнали

1.    Наслов на наставниот предмет

Дигитално процесирање на сигнали

2.    Код

3ФЕИТ05З012

3.    Студиска програма

КХИЕ

4.    Организатор на студиската програма

Факултет за електротехника и информациски технологии

5.    Степен

Прв циклус студии

6.    Академска година/семестар

III/5

7.    Број на ЕКТС

6.00

8.    Наставник

Д-р Димитар Ташковски

9.    Предуслов за запишување на предметот

Ислушани: Сигнали и системи

10.    Цели на предметната програма (компетенции): Курсот има за цел да обезбеди формално разбирање на основните концепти за дигиталното процесирање на сигнали како и практично искуство за процесирање на дигитални сигнали. По завршување на курсот студентот е оспособен: - дигитално да процесира дискретни и аналогни сигнали земајки ги во предвид сите можни последици  од нивното дискретизирање; - да користи DFT и нејзиниот брз алгоритам FFT во домен на спектралната анализа свесен  за сите последици и пратечки појави; - да дизајнира IIR и FIR дигитални филтри  како и да користи софтверски алатки и пакети за дизајнирање или симулирање на дигитални филтри.

11.    Содржина на програмата: Дискретни системи. Преносна функција. Фреквенциска карактеристика. Дискретни системи екситирани со случајни сигнали. Дискретна Фуриеова трансформација (DFT): дефиниција, својства, брза Фуриеова трансформација (FFT), алгоритми за пресметување на FFT. Конволуции: линеарна, циклична, врска помеѓу нив, филтрирање со FFT, конволуција на долги низи. Спектрална анализа со DFT: спектар на конечна и бесконечна низа, пресметување на низата од спектарот, пресметување на аналогниот сигнал од спектарот. Дигитални филтри: класификација, методи за проектирање на FIR дигитални филтри, методи за проектирање на IIR дигитални филтри. Реализација на дигитални филтри. Филтерски структури и осетливост. Реализација на дигитални филтри. Квантизација, ефекти од квантизација

12.    Методи на учење: Комбиниран начин на учење: предавања, подржани со презентации и визуелизација на концептите, активно учество на студентите преку тестови и задачи за решавање на час, домашни задачи, аудиториски и лабораториски вежби; сето тоа реализирано во електронско опкружување.

13.    Вкупен расположив фонд на часови

3 + 1 + 1 + 0

14.    Распределба на расположивото време

180

15.    Форми на наставните активности

15.1. Предавања – теоретска настава

45

15.2. Вежби, семинари, тимска работа

30

16.    Други форми на активност

16.1. Проектни задачи

0

16.2. Самостојни задачи

30

16.3. Домашно учење

75

17.    Начини на оценување

17.1. Тестови

10

17.2. Семинарска работа/проект

10

17.3. Активност и учење

10

17.4. Завршен испит

70

18.    Критериуми за оценување

до 50 бодови

5 (пет) (F)

од 51 до 60 бодови

6 (шест) (E)

од 61 до 70 бодови

7 (седум) (D)

од 71 до 80 бодови

8 (осум) (C)

од 81 до 90 бодови

9 (девет) (B)

од 91 до 100 бодови

10 (десет) (A)

19.    Услов за потпис и полагање на завршен испит

Следење на предавањата и аудиториските вежби и успешно завршени лабораториски вежби.

20.    Јазик на кој се изведува наставата

Македонски и Англиски

21.    Метод на следење на квалитетот на наставата

Интерна евалуација и анкети

22.    Литература

22.1. Задолжителна литература

Бр.

Автор

Наслов

Издавач

Година

1

М. Богданов и С. Богданова

Дигитално процесирање на сигнали

ЕТФ, Скопје

1998

2

A. Oppenheim, R. Schafer, J. Buck

Discret- Time Signal Processing, 2 edition

Prentice Hall

1999

22.2. Дополнителна литература

Бр.

Автор

Наслов

Издавач

Година

1

Mitra Sanjit K.

Digital Signal Processing:A Computer-Based approach, 2 еdition

McGraw Hill

2001