Aine eesmärk on
- õpetada signaalitöötluse teoreetilisi aluseid;
- tutvustada levinumaid signaalitöötluse meetodeid ja algoritme;
- õpetada signaalide esitamise, genereerimise, detekteerimise ja vastuvõtmise meetodeid;
tutvustada stohhastiliste signaalide töötlemise meetodeid ning nende analüüsi ja käsitlemise tehnikaid.

The main aim of the course is to provide the theoretical fundamentals of the signal processing.
Major course aims:
- to teach fundamentals of signal processing
- to introduce the most common signal processing methods and algorithms
- to teach structures of signal representation, generation, detection and reception methods
- to introduce processing methods of random signals and give techniques for analysis and manipulation.

Aine läbinud üliõpilane:
- tunneb erinvaid signaalide esitusviise
- saab aru signaalide analüüsist aja- ja sageduse vallas (i.k. time and frequency domain)
- oskab kirjeldada levinumaid signaalitöötluse meetodeid
- tunneb põhilisi signaalitöötluse algoritme ning oskab selgitada nende rakendusi kommunikatsioonis

After having successfully passed the course a student:
- has understanding of different signal representations
- has understanding of signal time and frequency domain analysis
- is able to describe most common signal processing methods
- is able to identify basic signal processing algorithms and explain their use for the design of communication systems
- is able to analyze and process random signals
- explain the mathematical techniques for design of signal reception

Signaaliallikad: determineeritud ja stohhastilised signaalid. Ajaliselt piiratud ja ajaliselt piiramata analoog- ning digitaalsignaalid. Perioodilised signaalid. Keskväärtus, võimsus, energia. spekter. Signaalide esitus komplekskujul. analüüs aja ja sageduse vallas. Signaalide liitmine, korrutamine ja teisendamine. Signaalide korrelatsioon, ortogonaalsus, konvolutsioon. Tsüklilised signaalid, paaris ja paaritud signaalid. Juhuslikud protsessid. Statistiline signaalitöötlus.

Signal sources: determined signals, random signals. Analog and digital signals with finite and infinite duration. Periodical signals. Average value, power, energy and spectrum. Complex representation of signals. Time and frequency domain analysis. Signal addition, multiplication and transformation. Signal correlation, orthogonality, convolution. Probability function, stationarity, ergodity. Moments. Distributions. Cyclic signals, even and odd signals. Random Processes. Statistical signal processing methods.

Kirjalik eksam.

Written exam.

-

-

1. A. D. Poularikas, S. Seely, Signals and Systems, Second Edition
2. T. T. Song. Fundamentals of Probability and Statistics for Engineers
3. S. Miller, D. Childers Probability and Random Processes Second Edition, Academic Press.

-