Analiza sygnałów - ćwiczenia: Różnice pomiędzy wersjami

Z Brain-wiki
m
m
 
(Nie pokazano 5 pośrednich wersji utworzonych przez tego samego użytkownika)
Linia 3: Linia 3:
  
  
−
<!--
+
[[ZasadyZaliczenia|Zasady zaliczenia ćwiczeń]]
−
Notatnik z kolokwium https://drive.google.com/file/d/1IlY0KsqxMuW7s-Aic_hnChc5sN7QCIgL/view?usp=sharing
+
 
−
-->
+
 
 +
Notatnik z kolokwium https://colab.research.google.com/drive/1WZwnu_YgmsRfBdC6Oy5AHULT6b4RInn5?usp=sharing
  
 
<!--
 
<!--
−
#[[Systemy liniowe niezmiennicze w czasie | Systemy liniowe niezmiennicze w czasie]]
+
https://drive.google.com/file/d/1IlY0KsqxMuW7s-Aic_hnChc5sN7QCIgL/view?usp=sharing
−
[[Ćwiczenia 8|Filtrowanie obrazów]]
 
−
[[Ćwiczenia 9|Analiza czas-częstość]]
 
−
[[Ćwiczenia 10|Analiza czas-częstość &mdash; STFT i transformata falkowa]]
 
−
[[Ćwiczenia 11|Analiza czas-częstość &mdash; reprezentacje energetyczne]]
 
 
-->
 
-->
  
−
[[ZasadyZaliczenia|Zasady zaliczenia ćwiczeń]]
 
  
 
Zbiór zadań z pythona, które mają na celu pomoc w opanowaniu podstaw Pythona, ze szczególnym naciskiem na rozwinięcie kompetencji potrzebnych w analizie sygnałów, takich jak: pogłębiona znajomość biblioteki numpy, praca z plikami multipleksowanymi, wykorzystanie Pythona jako narzędzia do analizy danych. https://gitlab.com/pbieganski/podstawy-pythona
 
Zbiór zadań z pythona, które mają na celu pomoc w opanowaniu podstaw Pythona, ze szczególnym naciskiem na rozwinięcie kompetencji potrzebnych w analizie sygnałów, takich jak: pogłębiona znajomość biblioteki numpy, praca z plikami multipleksowanymi, wykorzystanie Pythona jako narzędzia do analizy danych. https://gitlab.com/pbieganski/podstawy-pythona
Linia 36: Linia 32:
 
# kontynuacja notebook7  -> notebook z grupy porannej: https://colab.research.google.com/drive/1bBzlxf7krP7KI_SYIgZLMPfD0bnleXVo?usp=sharing
 
# kontynuacja notebook7  -> notebook z grupy porannej: https://colab.research.google.com/drive/1bBzlxf7krP7KI_SYIgZLMPfD0bnleXVo?usp=sharing
 
#[https://drive.google.com/file/d/1Ey1yYgVMbu3n9djb2LzPZ4dT03gYFcAw/view?usp=sharing Metody czas-częstość STFT i falki: notebook8]      <br>[https://drive.google.com/open?id=0BzwQ_Lscn8yDdUlLVXp1XzF0elE notebook 10] <br>lektura uzupełniająca: [https://www.math.ucdavis.edu/~saito/data/sonar/boashash1.pdf  Estimating and Interpreting The Instantaneous Frequency of a Signal-Part 1: Fundamentals ]
 
#[https://drive.google.com/file/d/1Ey1yYgVMbu3n9djb2LzPZ4dT03gYFcAw/view?usp=sharing Metody czas-częstość STFT i falki: notebook8]      <br>[https://drive.google.com/open?id=0BzwQ_Lscn8yDdUlLVXp1XzF0elE notebook 10] <br>lektura uzupełniająca: [https://www.math.ucdavis.edu/~saito/data/sonar/boashash1.pdf  Estimating and Interpreting The Instantaneous Frequency of a Signal-Part 1: Fundamentals ]
−
 
+
# [https://drive.google.com/file/d/13Jvt1po_Brk49fRe-dOxOvVfRz1VVieW/view?usp=sharing Notebook o metodzie MP]
 
== Materiały dodatkowe: ==
 
== Materiały dodatkowe: ==
  
 
[https://www.youtube.com/playlist?list=PLXJDR4jmaWX795PLOwLt5pR59H2BrZAsK playlista na YouTube z filmami nagranymi w czasie zdalnych ćwiczeń w roku 2020/21]
 
[https://www.youtube.com/playlist?list=PLXJDR4jmaWX795PLOwLt5pR59H2BrZAsK playlista na YouTube z filmami nagranymi w czasie zdalnych ćwiczeń w roku 2020/21]
  
−
<!-- #[[AS cwiczenia ICA| ICA]] montaże, ICA -->
+
[https://tftb.nongnu.org/tutorial.pdf Tutorial o technikach analizy czas-częstość]
−
<!-- #[[AS cwiczenia DTF| DTF]]wielokanałowy AR , DTF -->
 
−
 
 
−
<!--#[[AS cwiczeniaMP|Matching pursuit]] <!-- MP w Svarogu, zabawa parametrami dekompozycji, zabawa filtrowaniem map w Svarogu, postprocessing w Pythonie
 
  
−
# Uśrednianie gęstości energii vs gęstość energii uśrednionego sygnału: symulacje, ERD/S
 
−
#[[Ćwiczenia UNIFIKACJA]] <!-- ostatnie ćwiczenia na ktrych porównujemy na tych samych sygnałach rzeczywistych i symulowanych działanie różnych metod -- MMP vs DTF vs ICA, STFT vs WT vs MP itp, potrzebne fajne przykłady -->
 
  
 
Przed kolokwium 1
 
Przed kolokwium 1
Linia 54: Linia 45:
  
 
autorzy: Jarosław Żygierewicz, Maciej Kamiński, Magdalena Zieleniewska, wersja z notebookami Jan Mąka i Piotr Biegański
 
autorzy: Jarosław Żygierewicz, Maciej Kamiński, Magdalena Zieleniewska, wersja z notebookami Jan Mąka i Piotr Biegański
 +
  
 
<!--
 
<!--
Linia 64: Linia 56:
 
Materiały 2013/2014
 
Materiały 2013/2014
 
# [[Plik:Zadania_powtorzeniowe.pdf|Zadania powtorzeniowe do 2 kolokwium]]
 
# [[Plik:Zadania_powtorzeniowe.pdf|Zadania powtorzeniowe do 2 kolokwium]]
 +
 +
#[[Systemy liniowe niezmiennicze w czasie | Systemy liniowe niezmiennicze w czasie]]
 +
[[Ćwiczenia 8|Filtrowanie obrazów]]
 +
[[Ćwiczenia 9|Analiza czas-częstość]]
 +
[[Ćwiczenia 10|Analiza czas-częstość &mdash; STFT i transformata falkowa]]
 +
[[Ćwiczenia 11|Analiza czas-częstość &mdash; reprezentacje energetyczne]]
 +
#[[AS cwiczenia ICA| ICA]] montaże, ICA
 +
#[[AS cwiczenia DTF| DTF]]wielokanałowy AR , DTF
 +
 +
#[[AS cwiczeniaMP|Matching pursuit]] MP w Svarogu, zabawa parametrami dekompozycji, zabawa filtrowaniem map w Svarogu, postprocessing w Pythonie
 +
 +
# Uśrednianie gęstości energii vs gęstość energii uśrednionego sygnału: symulacje, ERD/S
 +
#[[Ćwiczenia UNIFIKACJA]] ostatnie ćwiczenia na ktrych porównujemy na tych samych sygnałach rzeczywistych i symulowanych działanie różnych metod -- MMP vs DTF vs ICA, STFT vs WT vs MP itp, potrzebne fajne przykłady
 
-->
 
-->

Aktualna wersja na dzień 08:47, 28 sty 2025



Zasady zaliczenia ćwiczeń


Notatnik z kolokwium https://colab.research.google.com/drive/1WZwnu_YgmsRfBdC6Oy5AHULT6b4RInn5?usp=sharing


Zbiór zadań z pythona, które mają na celu pomoc w opanowaniu podstaw Pythona, ze szczególnym naciskiem na rozwinięcie kompetencji potrzebnych w analizie sygnałów, takich jak: pogłębiona znajomość biblioteki numpy, praca z plikami multipleksowanymi, wykorzystanie Pythona jako narzędzia do analizy danych. https://gitlab.com/pbieganski/podstawy-pythona


Dostępna w bibliotece

W bibliotece Wydziału Fizyki dostępne są książki: Practical biomedical signal analysis using Matlab / K. J. Blinowska J. Żygierewicz. (katalog: https://chamo.buw.uw.edu.pl:8443/lib/item?id=chamo:895791&fromLocationLink=false&theme=system)

Dla grupy o 10:15 link do podłączania się: Analiza Sygnałów https://meet.google.com/inx-rxqe-fku

  1. Sygnały AS_1.ipynb notebook wypełniony
  2. Transformata Fouriera 1 (FFT) AS2_Transformata_fouriera.ipynb
  3. Transformata Fouriera 2 AS3_Transformata_fouriera_2.ipynb
  4. Okienkowanie AS4_okienkowanie.ipynb
  5. Estymacja widma mocy AS5_Widmo_mocy.ipynb
  6. kontynuacja notebook AS5
  7. Model AR AS6_1_ProcesyAR.ipynb
  8. Estymacja parametryczna widma procesu AS6_2_Widmo_Procesu_AR.ipynb
  9. Filtry notebook7
  10. kontynuacja notebook7 -> notebook z grupy porannej: https://colab.research.google.com/drive/1bBzlxf7krP7KI_SYIgZLMPfD0bnleXVo?usp=sharing
  11. Metody czas-częstość STFT i falki: notebook8
    notebook 10
    lektura uzupełniająca: Estimating and Interpreting The Instantaneous Frequency of a Signal-Part 1: Fundamentals
  12. Notebook o metodzie MP

Materiały dodatkowe:

playlista na YouTube z filmami nagranymi w czasie zdalnych ćwiczeń w roku 2020/21

Tutorial o technikach analizy czas-częstość


Przed kolokwium 1

  1. Zagadnienia przygotowawcze do 1 kolokwium
  2. zadania powtórzeniowe do kolokwium 1

autorzy: Jarosław Żygierewicz, Maciej Kamiński, Magdalena Zieleniewska, wersja z notebookami Jan Mąka i Piotr Biegański


Źródło: „http://brain.fuw.edu.pl/edu/index.php?title=Analiza_sygnałów_-_ćwiczenia&oldid=11227”