Behörighetskrav

120 hp inom teknik/naturvetenskap, inklusive Signaler och system samt Sannolikhet och statistik.

Mål

Efter godkänd kurs ska studenten kunna

• utifrån de begränsningar som ges i en praktisk problemformulering som rör filtrering välja lämplig filterdesignmetod samt utföra designen med hjälp av den valda metoden,
• redogöra för olika metoder att realisera ett filter med given överföringsfunktion samt för metodernas praktiska för- och nackdelar,
• redogöra för hur konvertering av datatakt kan utföras,
• redogöra för och tolka begrepp som auto- och korskorrelation samt effekttäthetsspektrum och korsspektrum,
• designa och implementera optimala linjära filter som kalman- och wienerfilter, samt värdera deras förutsättningar och begränsningar för ett givet problem,
• för några enkla praktiska estimeringsproblem, formulera dessa på tillståndsform samt lösa problemen med hjälp av kalmanfiltrering,
• med stöd av Simulink eller motsvarande plattform, implementera såväl tidsinvarianta som adaptiva filter i hårdvara och utföra realtidsbehandling på till exempel audiosignaler.

Innehåll

Fortsatt design av digitala filter. Filterrealiseringar. Beräkningar utförda i frekvensdomänen. Grundläggande teori för stationära stokastiska processer. Skattning och tolkning av auto- och korskorrelation samt effektspektraltäthet och korsspektrum. Wiener- och kalmanfilter. Introduktion till Simulink eller motsvarande plattform för realtidsimplementeringar. Algoritmer för adaptiv filtrering: Kalman, least mean square (LMS) och rekursiv minsta kvadrat (RLS).

Undervisning

Föreläsningar, gästföreläsning, inlämningsuppgifter, lektioner och projekthandledning.

Examination

Skriftlig och/eller muntlig tentamen vid kursens slut (8 hp) samt muntlig och skriftlig redovisning av projektuppgift (2 hp).