×
Универзитет у Новом Саду

Предмет: Моделовање временских низова података у медицини (17.BMIM2F)

Основне информације:
 
Категорија Теоријско-методолошки
Ужа научна област Телекомуникације и обрада сигнала
ЕСПБ 6

Предмет пружа студентима фундаментална знања о моделовању и обради временских низова података и њиховој примени у различитим областима, са посебним нагласком на обради биомедицинских сигнала. Студенти формализују концепт временског низа података кроз појам дискретног сигнала, упознају системе за обраду дискретних сигнала, основне трансформације које се над дискретним сигналима могу вршити, као и дигиталне филтре. Студенти упознају и основне моделе временских низова података и њихове особине.

Студенти ће се упознати са основним алгоритмима обраде сигнала и најважнијим трансформацијама аналогних и дискретних сигнала. Упознаће дискретне сигнале и дигиталне филтре кроз конкретне примере, и оспособити се за обраду биомедицинских сигнала уз коришћење одговарајућих софтверских алата. На основу стечених знања умеће да анализирају дати проблем, изаберу одговарајућу методу обраде биомедицинског сигнала и имплементирају је. На рачунарским вежбама стећи ће практична искуства у одговарајућим програмски окружењима.

Аналогни и дискретни сигнали. Практични аспекти дискретизације сигнала. Трансформације аналогних и дискретних сигнала и везе међу њима. Лапласова и z-трансформација. Фуријеова трансформација аналогних и дискретних сигнала. Дискретни системи и диференцне једначине. Примери дигиталних FIR и IIR филтара, њихове карактеристике и основне методе пројектовања. Увод у моделовање и обраду временских низова података. Стационарни процеси.

Читав ток предавања континуирано је праћен синхронизованим аудиторним и рачунарским вежбама. На аудиторним вежбама решавају се проблемски задаци обраде дискретних сигнала. На вежбама у рачунарској лабораторији студенти стичу практично искуство у раду са софтверским алатом за обраду сигнала. Током целокупног процеса извођења наставе студенти се подстичу на интензивну комуникацију, критичко резоновање, самостални рад и активан однос према процесу наставе. Услов за излазак на завршни испит представља извршење свих предиспитних обавеза, у минималном обиму од 10 поена.

Аутори Назив Година Издавач Језик
Koopmans, L. The Spectral Analysis Of Time Series  1974 Academic Press, New York Енглески
Anderson, T. The Statistical Analysis of Time Series 1971 John Wiley, New York Енглески
P.J.Brockwell & R.A.Davis Introduction to Time Series and Forecasting 2002 Спрингер Енглески
Bloomfield, P. Fourier Analysis of Time Series 1976 John Wiley & Sons, New York Енглески
Милан Сечујски, Никша Јаковлјевић, Владо Делић Дигитална обрада сигнала 2019 Факултет техничких наука, Нови Сад Српски језик
Милић, Љ.,Добросавлјевић, З. Увод у дигиталну обраду сигнала 1995 ЕТФ, Београд 1995 Српски језик
Chatfield, C. The Analysis of Time Series : An Introduction 2004 Chapman and Hall/CRC, Boca Raton Енглески
James Douglas Hamilton Time Series Analysis 1994 Princeton University Press, Princeton, New Jersey Енглески
Предметна активност Предиспитна Обавезна Број поена
Предметна активност
Писмени део испита - комбиновани задаци и теорија
Предиспитна
Не
Обавезна
Да
Број поена
70.00
Предметна активност
Тест
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
10.00
Предметна активност
Тест
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
10.00
Предметна активност
Колоквијум
Предиспитна
Не
Обавезна
Не
Број поена
20.00
Предметна активност
Тест
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
10.00
API Image

проф. др Милан Сечујски

Редовни професор

Предавања

Аудиторне вежбе

Рачунарске вежбе