Fakultet tehničkih nauka

Predmet: Obrada vremenskih nizova podataka (17.IFE213)

Matične organizacione jedinice predmeta: Katedra za telekomunikacije i obradu signala
Osnovne informacije:
 
Kategorija Naučno-stručni
Uža naučna oblast Telekomunikacije i obrada signala
ESPB 5

Predmet pruža studentima fundamentalna znanja o obradi vremenskih nizova podataka i njenoj primeni u različitim oblastima, uključujući ekonomiju, inženjerstvo, prirodne i društvene nauke. Studenti formalizuju koncept vremenskog niza podataka kroz pojam diskretnog signala i diskretnog slučajnog procesa, kako bi na osnovu stečenog znanja bili u mogućnosti da odaberu odgovarajući model za konkretni vremenski niz podataka, te da ga kompaktno reprezentuju, analiziraju i predvide njegovo buduće ponašanje.

Studenti će se upoznati sa primerima vremenskih nizova podataka (diskretnih signala). Naučiće da interpretiraju stvarne vremenske nizove podataka kao realizacije slučajnih procesa. Upoznaće se sa pojmovima trenda i periodične komponente u vremenskom nizu podataka, kao i načinima njihove estimacije i eliminacije. Ovladaće osnovama modelovanja vremenskih nizova podataka u cilju njihove kompaktne reprezentacije, separacije na relevantne komponente, kao i predikcije budućih vrednosti. Posebno će upoznati ARMA modele i na osnovu stečenih znanja umeće da odaberu odgovarajući model vremenskog niza i reše zadati problem u odgovarajućem programskom okruženju.

Diskretni vremenski nizovi podataka (signali), z-transformacija i spektar diskretnih signala. Slučajni procesi, stacionarnost i ergodičnost. Uvod u modelovanje vremenskih nizova podataka. Izdvajanje trenda i periodične komponente. Spektralna analiza vremenskih nizova podataka. ARMA procesi i ARMA modeli, modelovanje i predikcija ARMA procesa. Modeli nestacionarnih procesa i procesa sa izraženom periodičnom komponentom.

Čitav tok predavanja kontinuirano je praćen sinhronizovanim auditornim i računarskim vežbama. Na auditornim vežbama rešavaju se problemski zadaci obrade vremenskih nizova podataka. Na vežbama u računarskoj laboratoriji studenti stiču praktično iskustvo u radu sa softverskim alatom za analizu vremenskih nizova podataka. Tokom celokupnog procesa izvođenja nastave studenti se podstiču na intenzivnu komunikaciju, kritičko rezonovanje, samostalni rad i aktivan odnos prema procesu nastave.

Autori Naziv Godina Izdavač Jezik
Milan Sečujski, Nikša Jakovljević, Vlado Delić PowerPoint prezentacije sa predavanja i on-line vežbe preko web portala Katedre za telekomunikacije i obradu signala 2014 Interni materijal Srpski jezik
James Douglas Hamilton Time Series Analysis 1994 Princeton University Press, Princeton, NJ Engleski
P.J.Brockwell & R.A.Davis Introduction to Time Series and Forecasting 2002 Springer Engleski
Sečujski Milan, Delić Vlado, Jakovljević Nikša, Radić Igor Zbirka zadataka iz digitalne obrade signala 2016 Fakultet tehničkih nauka, Novi Sad Srpski jezik
Popović, M. Digitalna obrada signala 1997 Nauka, Beograd Srpski jezik
Sečujski Milan, Jakovljević Nikša, Delić Vlado Digitalna obrada signala 2019 Fakultet tehničkih nauka, Novi Sad Srpski jezik
Predmetna aktivnost Predispitna Obavezna Broj poena
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
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
Predavanja
Auditorne vežbe
Auditorne vežbe
Laboratorijske vežbe
Laboratorijske vežbe