 שנה"ל תשע"ה | |||||||||||||||||||||||||
 |
 |
||||||||||||||||||||||||
|
אות ועוד - נושאים בסיסיים בעיבוד אותות
Basic Principles in Signal Processing |
1880-0501-01 | ||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| |||||||||||||||||||||||||
ש"ס: 2.0
סילבוס מקוצר
הקורס ישמש אשנב לעולם עיבוד האותות, עולם בו לכל אחד (ואחת) מאיתנו מומחיות טבועה מגיל ינקות, ולמרות זאת איש מאיתנו אינו יודע להסביר במדויק כיצד הוא מצליח כלאחר יד במשימות שמציב לו עולם זה, משימות בהן מיטב הטכנולוגיה של ימינו אינה מתקרבת בביצועיה לקרסוליו של ילד בן שלוש. מדובר במשימות עיבוד-אותות קלאסיות, כגון זיהוי דיבור, זיהוי דובר, זיהוי רעשים, סילוק רעשים, הפרדת אותות, זיהוי תצורות, זיהוי פנים, גילוי תנועה ועוד רבות אחרות. כל אלה מערבות עיבוד של אותות מסוגים שונים, כגון אותות שמע וחוזי, המגיעים אל מערכות החישה שלנו (אוזניים ועיניים) ומהן עוברים אל מערכת עיבוד האותות המתוחכמת מכולן - המוח.
הנדסת עיבוד אותות מנסה, למעשה, לתכנן ולממש מערכות, המנסות לחקות את פעולתו של המוח בעיבוד אותות כאלה, במידת הצלחה מוגבלת אך עם זאת מרשימה, לעתים. בנוסף, מערכות כאלה מסוגלות לעבד אותות אחרים (כגון אותות אלקטרומגנטיים), אותם המוח האנושי כלל אינו מסוגל לקלוט ולעבד, ולהפיק מהם מידע שהמוח כלל אינו מסוגל להפיק. בכך יכולים שני סוגי המערכות הללו, האנושית והמלאכותית, להשלים אלה את אלה.
הנדסת עיבוד אותות מנסה, למעשה, לתכנן ולממש מערכות, המנסות לחקות את פעולתו של המוח בעיבוד אותות כאלה, במידת הצלחה מוגבלת אך עם זאת מרשימה, לעתים. בנוסף, מערכות כאלה מסוגלות לעבד אותות אחרים (כגון אותות אלקטרומגנטיים), אותם המוח האנושי כלל אינו מסוגל לקלוט ולעבד, ולהפיק מהם מידע שהמוח כלל אינו מסוגל להפיק. בכך יכולים שני סוגי המערכות הללו, האנושית והמלאכותית, להשלים אלה את אלה.
מטלת סיום קורס: מבחן
1880-0501-01 אות ועוד - נושאים בסיסיים בעיבוד אותות
Basic Principles in Signal Processing
שנה"ל תשע"ה | סמ' א' | פרופ ירדאור אריה
666סילבוס מפורט/דף מידע
תיאור הקורס:
1. סקירה וסיווג של משימות עיבוד אותות בעולם הסובב אותנו: ניקוי רעשים, זיהוי דיבור, זיהוי דובר, ניתוח אותות רפואיים, עיבוד תמונות, שערוך פרמטרים מתוך אותות;
2. הגדרה וסיווג של אותות בזמן רציף ובזמן בדיד, אותות אנלוגיים ואותות ספרתיים;
3. אותות מחזוריים, הגדרת מושג זמן המחזור, תדר, תדר יסודי, הרמוניות, ייצוג אותות מחזוריים בעזרת טורי Fourier.
4. ייצוג בתחום התדר של אותות לא מחזוריים, הרחבת טורי Fourier לטרנספורם Fourier, סינון וניקוי רעשים בתחום התדר;
5. משפט הדגימה (באינטרפרטציה פורמאלית ובאינטרפרטציה אינטואיטיבית) והאפשרויות לייצוג אותות אנלוגיים רציפים בעזרת סדרות מספרים לצורך עיבוד ספרתי;
6. מערכות עיבוד אותות מבוססות למידה - מערכות לומדות, אלגוריתמי אימון, החלטה וסיווג;
7. מיצוי מאפיינים מתוך אותות לצורך שימוש במערכות לומדות - סוגי מאפיינים ואופן השימוש בהם, בעיקר בהקשר של אותות דיבור;
8. הדגמת מערכת עיבוד אותות שלמה: מיצוי מאפיינים ואימון מערכת לצורך זיהוי אוטומטי של מילים (מתוך דיבור).
רוב ההרצאות יכללו הדגמות בזמן אמת (באמצעות תוכנת Matlab).