Fakultet tehničkih nauka

Predmet: Modelovanje vremenskih nizova podataka u medicini (17.BMIM2F)

Osnovne informacije:
 
Kategorija Teorijsko-metodološki
Uža naučna oblast Telekomunikacije i obrada signala
ESPB 6

Predmet pruža studentima fundamentalna znanja o modelovanju i obradi vremenskih nizova podataka i njihovoj primeni u različitim oblastima, sa posebnim naglaskom na obradi biomedicinskih signala. Studenti formalizuju koncept vremenskog niza podataka kroz pojam diskretnog signala, upoznaju sisteme za obradu diskretnih signala, osnovne transformacije koje se nad diskretnim signalima mogu vršiti, kao i digitalne filtre. Studenti upoznaju i osnovne modele vremenskih nizova podataka i njihove osobine.

Studenti će se upoznati sa osnovnim algoritmima obrade signala i najvažnijim transformacijama analognih i diskretnih signala. Upoznaće diskretne signale i digitalne filtre kroz konkretne primere, i osposobiti se za obradu biomedicinskih signala uz korišćenje odgovarajućih softverskih alata. Na osnovu stečenih znanja umeće da analiziraju dati problem, izaberu odgovarajuću metodu obrade biomedicinskog signala i implementiraju je. Na računarskim vežbama steći će praktična iskustva u odgovarajućim programski okruženjima.

Analogni i diskretni signali. Praktični aspekti diskretizacije signala. Transformacije analognih i diskretnih signala i veze među njima. Laplasova i z-transformacija. Furijeova transformacija analognih i diskretnih signala. Diskretni sistemi i diferencne jednačine. Primeri digitalnih FIR i IIR filtara, njihove karakteristike i osnovne metode projektovanja. Uvod u modelovanje i obradu vremenskih nizova podataka. Stacionarni procesi.

Čitav tok predavanja kontinuirano je praćen sinhronizovanim auditornim i računarskim vežbama. Na auditornim vežbama rešavaju se problemski zadaci obrade diskretnih signala. Na vežbama u računarskoj laboratoriji studenti stiču praktično iskustvo u radu sa softverskim alatom za obradu signala. Tokom celokupnog procesa izvođenja nastave studenti se podstiču na intenzivnu komunikaciju, kritičko rezonovanje, samostalni rad i aktivan odnos prema procesu nastave. Uslov za izlazak na završni ispit predstavlja izvršenje svih predispitnih obaveza, u minimalnom obimu od 10 poena.

Autori Naziv Godina Izdavač Jezik
Milan Sečujski, Nikša Jakovlјević, Vlado Delić Digitalna obrada signala 2019 Fakultet tehničkih nauka, Novi Sad Srpski jezik
Koopmans, L. The Spectral Analysis Of Time Series  1974 Academic Press, New York Engleski
Milić, Lj.,Dobrosavlјević, Z. Uvod u digitalnu obradu signala 1995 ETF, Beograd 1995 Srpski jezik
P.J.Brockwell & R.A.Davis Introduction to Time Series and Forecasting 2002 Springer Engleski
Anderson, T. The Statistical Analysis of Time Series 1971 John Wiley, New York Engleski
Bloomfield, P. Fourier Analysis of Time Series 1976 John Wiley & Sons, New York Engleski
Chatfield, C. The Analysis of Time Series : An Introduction 2004 Chapman and Hall/CRC, Boca Raton Engleski
James Douglas Hamilton Time Series Analysis 1994 Princeton University Press, Princeton, New Jersey Engleski
Predmetna aktivnost Predispitna Obavezna Broj poena
Predmetna aktivnost
Test
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
10.00
Predmetna aktivnost
Pismeni deo ispita - kombinovani zadaci i teorija
Predispitna
Ne
Obavezna
Da
Broj poena
70.00
Predmetna aktivnost
Kolokvijum
Predispitna
Ne
Obavezna
Ne
Broj poena
20.00
Predmetna aktivnost
Test
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
10.00
Predmetna aktivnost
Test
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
10.00
Predavanja
Auditorne vežbe
Računarske vežbe