[Alexey Lukin 0]

Несколько лет читаю на ВМК МГУ факультативный спецкурс по основам ЦОС для студентов 2–3-го курсов, магистров и вечерников. Вот программа курса и слайды к лекциям: DSP course. Для лекций, читаемых мной, есть аудиозаписи.

 

ЦОС на нашем факультете практически не преподают, поэтому, конечно, курс не исчерпывающий. Он знакомит с базовыми методами и рассказывает о некоторых приложениях, которые исследовались в нашей лаборатории.

 

Буду признателен за критику, найденные ляпы и другие исправления/пожелания.

[petrov 6]

ИМХО слабовато как-то для ВМК МГУ. Лекции должны быть похожи на книжки по которым вы сами учились. Важно решение студентами задачек на бумажке без всяких компьютеров и программирования.

[Alexey Lukin 0]

Простые задачи на бумажке студенты решают на экзамене, на сайте их нет.

Если делать по книжке (сам я учился по Рабинеру-Голду и dspguide.com), то скучновато получается: за десяток лекций трудно разобрать и теорию, и увлекательные приложения. У нас же упор на практические вещи: подавление шума, интерполяция, спектральный анализ.

Было бы дело в инженерном вузе — меня бы вряд ли допустили к преподаванию. Даю только то, что сам знаю хорошо.

 

(это к тому, что в инженерных вузах ЦОС учат серьёзно, а у нас на ВМК таких курсов нет)

[V_G 7]

8 лекций всего? Не много ли материала запихнули? Студенты пройдут галопом, в головах ничего не останется.

Может, лучше поподробнее на основах: дискретизация, Котельникова, фильтрация - 1 лекция; линейные системы и свертка - 1 лекция; ДПФ - 1 лекция; БПФ - 1 лекция. Остальное или выкинуть, или спрессовать. Кому надо будет в жизни, в практических примерах сами разберутся.

[Alexey Lukin 0]

Много, согласен. Буду думать над отведением большего времени на основы.

[mishat 0]

Много, согласен. Буду думать над отведением большего времени на основы.

 

Долго распинаться про "основы" -- лучший способ сделать курс занудным и бессмысленным. Хороший студент и так их знает -- из курсов мат.анализа функционального анализа, дифуров, ТФКП -- надо только дать пояснение по терминологии.

 

Более того -- доказательство теоремы про свёртку -- лишнее (ну можно дать в качестве упражнения); теорему (равенство) Парсеваля рассказывают в курсе теорвера, функционального анализа, физики -- можно просто упомянуть; и тд. Вы же не рассказываете, что такое $L^1®$ (что необходимо делать в инженерном ВУЗе).

 

Лучше дать представление об основных направлениях и рассказать и где читать дальше.

[Dmitry_B 0]

Стоило бы описать процесс дискретизации как произведение неперывного сигнала на последовательность дельта-функций (см. Гоноровский И.С., Радиотехнические цепи и сигналы). Это позволяет методически объединить непрерывные и дискретные сигналы (чего нет у Рабинера и Голда). В сочетании со знанием основных свойств спектров (их неплохо бы отдельно в одном месте перечислить) можно легко и наглядно объяснить эффект наложения спектров при дискретизации. Полезно также ввести понятие Z-преобразования: легко описываются КИХ и БИХ - фильтры.

Понятие "дитеринг" - не общепринятое. Произношение "дайверинг" - погружение шумов квантования в дополнительный шум, находящийся вне полосы обработки. И это - не единственный способ борьбы со ступенькой квантования, есть ещё добавление заранее известного псевдослучайного сигнала с последующим его вычитанием в цифровом виде, например. К стати, в старых книгах по теории автоматического управления такой приём применялся для устранения зоны нечувствительности в дискриминаторах, обладающих таким свойством в начале координат. Не может быть, чтобы студенты ВМК об этом не слышали.

[Alexey Lukin 0]

Спасибо за советы, постараюсь учесть.

 

Лекция по дизерингу действительно может быть легко выкинута, это слишком узкая тема. Просто она близка лично мне. Кстати, правильно читать именно "дизеринг". И суть процесса не в "погружении шумов квантования в дополнительный шум", а совсем наоборот: в предотвращении возникновения нелинейных искажений квантования.

[des00 25]

как то меня вот эта строчка немного озадачила.

Свойства линейных систем:

1. Постоянный (константный) сигнал переводится любой линейной системой в постоянный сигнал.

с одной стороны 0 тоже постоянный сигнал, но студенты могут понять не правильно %)

 

Восстановленный сигнал будет выглядеть таким образом, как если бы частоты, лежащие выше половины частоты дискретизации, отразились от половины частоты дискретизации, перешли в нижнюю часть спектра и наложились на частоты, уже присутствующие в нижней части спектра.

я бы так не говорил на лекции %)

[Aner 4]

А о пространственной фильтрации изображений где?

[des00 25]

очипятка

этом случае его можно представить в виде конечного ряда (т.е. линейной комбинации) дискретных си-нусоид:

а в формуле косинусоиды %)

[Alexey Lukin 0]

с одной стороны 0 тоже постоянный сигнал, но студенты могут понять не правильно %)

Где же неправильность? Всё верно: нулевой сигнал тоже переводится в нулевой.

 

 

А о пространственной фильтрации изображений где?

В подразделах "Простейшие двумерные фильтры для изображений", "Частотные характеристики простых двумерных фильтров", "Шумоподавление для изображений".

[des00 25]

Где же неправильность? Всё верно: нулевой сигнал тоже переводится в нулевой.

да это то понятно, я про то что линейная система может не пропускать постоянку. и постоянка на входе, даст 0 на выходе. Как бы понятно что там и там постоянка. Но вот студенты могут не правильно трактовать и считать разделительный кондер нелинейной системой %)

[Alexey Lukin 0]

Понял. Поясню этот момент отдельно.

[ViKo 1]

Мне очень нравится книга Р. Лайонс. Цифровая обработка сигналов.

Если эта книга вдруг прошла мимо вас, советую купить, скачать. Там все очень доходчиво объясняется.