Tutvustada digitaalse signaali- ja pilditöötluse valdkonnas kasutatavaid lineaarseid meetodeid ning anda oskused nende iseseisvaks kasutamiseks peamiselt biomeditsiiniga seotud probleemide lahendamisel kasutades programmeerimiskeskkonda MatLab.

To give an introduction to linear digital signal and image processing methods and to develop skills for using those to independently solve the problems encountered mainly in the field of biomedical engineering by using development environment Matlab.

Õppeaine läbinud üliõpilane:
-rakendab peamisi programmeerimisvõtteid programmeerimiskeskonnas MatLab;
- tunneb signaalide analoog-digitaal ja digitaal-analoog muundamise põhimõtteid ja sellega kaasnevaid piiranguid ja probleeme;
-seostab süsteemi impulsskaja, ülekandefunktsiooni ning sageduskarakteristikut;
-kasutab Z-teisendust süsteemide analüüsil ja erinevate omaduste (stabiilsus, kausaalsus) hindamisel;
-tunneb põhiliste rekursiivsete ja mitterekursiivsete digitaalsete lineaarsete ja mitte-lineaarsete filtrite disainimise põhimõtteid ning oskab neid MatLabi-is disainida;
-tunneb signaali diskreetse Fourier' teisenduse (samuti FFT) arvutuspõhimõtet ning oskab neid MatLab-is kasutada võimsusspektri hindamiseks ning tulemusi interpreteerida;
-rakendab peamisi pilditöötlusmeetodeid MatLab-is;
-omab paremat erialast eneseväljendusoskust suuliselt ja kirjalikult.

After completing the course the student
-implements fundamental programming techniques in software development environment MatLab;
-knows the principles of analog-to-digital and digital-to-ssignments,analog conversion and accompanying limitations and problems;
-relates system’s impulse response, its transfer function and frequency response;
-mplements the Z-transform for system analysis and to test for system properties like stability and causality;
-knows design principles of the basic recursive as well as non-recursive digital linear and non-linear filters and designs those using MatLab;
-knows the principles of computation of the signal’s discrete Fourier transform (also FFT) and is able to implement and interpret the results using MatLab;
-implements basic image processing methods using MatLab;
-express himself better in professional communication orally as well as in written form.

Aine läbimise käigus õpitakse kasutama peamisi programmeerimisvõtteid programmeerimiskeskonnas MatLab ning kinnistatakse loengus käsitletud signaalitöötlusmeetodeid, lahendades selleks harjutustöid, sooritades väiksemaid praktilisi ülesandeid (MatLab) ning kursuse viimases osas sooritatakse suurem praktikumitöö (MatLab). Signaalitöötlusmeetoditest kaetakse: signaalide omadused ja klassifikatsioon; A/D ja D/A muundamine; impulsskaja ja diskreetne konvolutsioon; Z-teisendus; ajaline töötlus; sageduslik töötlus (DFT, FFT, võimsusspektri hindamine). Disainitakse ning rakendatakse rekursiivseid ja mitterekursiivseid lineaarseid ja mitte-lineaarsed digitaalseid filtreid. Saadakse kogemus peamistest pilditöötlusvõtetest (objektide äratundmine, kujutise segmenteerimine, registreerimine, 2D Fourier' teisendus).

During the course basic software development techniques will be implemented in MatLab and the topics covered in lectures will be implemented in solving written assignments, smaller practical assignments (MatLab) and finally by performing more complex lab assignment. During lectures, the following signal processing methods will be covered: properties and classification of signals; A/D and D/A conversion; impulse response and discrete convolution; Z – transform; time-domain methods; frequency-domain methods (DFT, FFT, estimation of power spectrum). Recursive and non-recursive digital linear and non-linear filters will be also designed and applied. Experience of basic image processing methods (object recognition, image segmentation, registration, 2D Fourier’ transform) is gained.

Eksam. Eksamile lubamise eelduseks on õppeaines ettenähtud
koduste praktiliste ülesannete, harjutustööde ja praktikumitööde teostamine ja nende kaitsmine.

Examination. The prerequisites for the examination are successful timely completion and defense of results of practical and written home assignments and lab assignment.

Koduste praktiliste ülesannete ja harjutustööde lahendamine ning praktikumitööks ettevalmistumine.

Solving practical and written home assignments and preparing for lab assignment.

T. Lipping. Digitaalne signaali- ja pilditöötlus, loengukonspekt. TTÜ kirjastus, 2007.
R. Ferenets. Digitaalne signaali- ja pilditöötlus, harjutusülesanded. TTÜ kirjastus, 2007.
Alan V. Oppenheim, Ronald W. Schafer. Discrete-Time Signal Processing 3rd Edition. Prentice Hall, 2009
e-tugi: https://moodle.taltech.ee/enrol/index.php?id=4658

-