Kecskeméti Főiskola

Jel- és képfeldolgozás

Jel, rendszer, információ. A jelek főbb típusai, alapvető feladatok a digitális jelfeldolgozásban. Folytonos idejű rendszerek. Mintavételezés, kvantálás és kódolás, az optimális kvantáló, analóg jelek digitális feldolgozása. Diszkrét idejû, lineáris, időinvariáns rendszerek, főbb tulajdonságaik. Differencia-egyenlet és megoldása. A lineáris és a cirkuláris (periodikus) konvolúció és korreláció. Számsorozatok Fourier-transzformáltja, a diszkrét rendszer frekvencia-karakterisztikája, a diszkrét Fourier-transzformáció, a DFT mátrix alakja, számítása, a gyors Fourier-transzformáció. Diszkrét ortogonális transzformációk (DWHT, DHT, DCT). Digitális szûrõk (FIR, IIR), gördülő (rekurzív) DFT, spektrumbecslés DFT-vel, ablakfüggvények, cirkuláris és lineáris konvolúció számítása DFT-vel. Kétdimenziós jelek digitalizálása, kétdimenziós lineáris konvolúció, 2D DFT és számítása egydimenziós DFT-vel.

Ipari folyamatok méréstechnikája

Mérőrendszerek elemei, DAQ rendszerek helye az ipari folyamatokban. Mérőautomaták. Egyszerű, sokcsatornás, és számítógépes mérőrendszer. Mérőjelek, mérőszenzorok típusai, működése, alkalmazása, mérőszenzorok megválasztása. A/D, D/A átalakítók, és alkalmazásuk. Mérésadat feldolgozás, és a mérőrendszer vezérlése. Mérőrendszerek topológiái. Adatátvitel. Információs kapcsolatokat megvalósító funkcionális egységek GPIB interface.. R232/RS485, RS232/RS422 soros port kommunikáció. Képfeldolgozás alapjai. Élszámlálás, matematikai műveletek, alakzat felismerés kamerás mérőrendszerekben.

Intelligens rendszerek II., Alakzat felismerés

Az alakzat-felismerés feladatköre, 1D és 2D alkalmazási példák, egy jelfelismerő rendszer tipikus felépítése. Az alakzat-felismerés modellje. Jelreprezentációk jelterekben. Az adatrendszer alapvetõ statisztikai jellemzői. A KLT, lényegkiemelés a KLT alapján, dimenziócsökkentés. Lényegkiemelés diszkrét ortogonális transzformációkkal. (DFT, DCT, DHT, DWHT). Előfeldolgozási eljárások 1D és 2D esetben. Osztályba sorolás lineáris diszkriminancia-függvénnyel. A k-NN osztályozó. Osztályba sorolás
statisztikai jellemzőkkel. Az osztályba sorolás hibája. Klaszterezés a k-közép eljárással. A mesterséges neuronhálózatok alapfogalmai. Ellenőrzött tanulás, kritériumfüggvény, kritériumfelület, izokritérium-görbe. Az adaline és az egyrétegű perceptron hálózat. A többrétegű perceptron hálózat tanítása. Tanító nélküli tanítás mesterséges neuronhálózatokkal. A Kohonen-hálózat és tanítása. A tanuló vektor-kvantálás.

Ipari képfeldolgozás

A tematika kialakítás alatt áll.