Wykład

 

Modelowanie i identyfikacja (dla specjalności Systemy Wizyjne )


Ostatnie modyfikacje: piątek, 03 lutego 2017

 

Lista punktow z egzaminu: 2017 lista ocen MiI.pdf

 

 

  Tematy zajęć

 Materiały pomocnicze
1. Wprowadzenie: Modelowanie w technice - istota, rodzaje i konstruowanie modeli  MiI_w01_wprowadzenie.pdf
2. Sygnały deterministyczne i losowe oraz ich parametryzacja  MiI_w02_sygnaly.pdf
3. Przetwarzanie sygnałów za pomocą transformat  MiI_w03_transform.pdf
4. Filtracja adaptacyjna, Filtry Kalmana

 MiI_w04_adaptacja.pdf

 MATLAB_filtry_adaptacyjne.zip

5. LPC  MiI_w05_LPC.pdf

 MATLAB_w05_LPC.zip

6. Liniowa estymacja rekursywna

 MiI_w06_Kalman.pdf

7. Tw. Bayesa i sieci bayesowskie

 MiI_w07_bayesian.pdf

 http://www.inference.phy.cam.ac.uk/itprnn/book.pdf

 [3] rozdział 7

8. Liniowa analiza dyskryminacyjna LDA

 MiI_w08_LDA.pdf

 LDA_Tut_Example.xls

9. Modele Markowa  MiI_w09_Markov.pdf
10. Ukryte modele Markowa i ich zastosowanie w rozpoznawaniu mowy  Rabiner_00018626.pdf
11. Redukcja wymiarowości danych: PCA i ISOMAP  MiI_w11_PCA.pdf
12. Analiza składowych niezależnych ICA

  MiI_w12_ICA.pdf 

 HyvO00-icatut.pdf

  FastICA_2.5.zip

13. Data mining  [5] [6]
14. Text mining  [7]
15. Podsumowanie.  

* Materiały pomocnicze mają wyłącznie charakter dodatkowy. Materiałem obowiązującym jest materiał realizowany na zajęciach dydaktycznych.

Projekt 2016/2017:

Tematy i terminy: Projekty MiI 2017.pdf

 

Literatura:
1. Bronisław Słowiński, Wprowadzenie do nauki o technice, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Koszalińskiej Koszalin 2007.
2. Tomasz Zieliński, Cyfrowe przetwarzanie sygnałów, WKŁ, 2008.
3. Saeed V. Vaseghi, Multimedia Signal Processing Theory and Applications in Speech, Music and Communications,  John Wiley & Sons Ltd, 2007.

4. Aleksandra Zimmer, Andrzej Englot, Identyfikacja obiektów i sygnałów, Teoria i praktyka dla użytkowników Matlaba, Politechnika Krakowska, 2005.

5. http://www.statsoft.pl/textbook/stathome_stat.html?http%3A%2F%2Fwww.statsoft.pl%2Ftextbook%2Fstdatmin.html

6. http://www.statsoft.pl/interactivedemos.html

7. http://www.statsoft.pl/czytelnia/artykuly/Text_mining_jako_narzedzie_pozyskiwania.pdf

 

Egzamin składa się z dwóch części: pytań i zadań.

 

Skala ocen:

Opracowanie z Filtrów Adaptacyjnych powinno zawierać:
- stronę tytułową

- analizę algorytmu (równania, schemat, opis)
- analizę działania programu (właściwe komentarze w pliku)
- eksperyment domyślny z omówieniem wyników
- eksperyment "własny" (zmiana parametrów algorytmu i/lub zmiana sygnałów wejściowych).