Analiza sygnałów - ćwiczenia: Różnice pomiędzy wersjami
m |
|||
(Nie pokazano 63 wersji utworzonych przez 6 użytkowników) | |||
Linia 1: | Linia 1: | ||
[[Category:Przedmioty specjalizacyjne]] | [[Category:Przedmioty specjalizacyjne]] | ||
+ | |||
+ | <!-- | ||
+ | UWAGA: materiały dostępne też na serwerze https://kampus-student2.ckc.uw.edu.pl/course/view.php?id=14298 | ||
+ | --> | ||
+ | |||
<!-- | <!-- | ||
#[[Systemy liniowe niezmiennicze w czasie | Systemy liniowe niezmiennicze w czasie]] | #[[Systemy liniowe niezmiennicze w czasie | Systemy liniowe niezmiennicze w czasie]] | ||
Linia 8: | Linia 13: | ||
--> | --> | ||
− | + | [[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 |
− | #[ | + | |
− | # | + | |
− | #[ | + | [[File:Okladka.jpeg|thumb|upright=0.25| 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 |
− | #[ | + | |
− | + | # [https://drive.google.com/file/d/1Cr8CCPoh_G-iAq8x2Bm0YxwAcsrNwqir/view?usp=sharing Sygnały AS_1.ipynb] [https://drive.google.com/file/d/1J_7pyTO00r-OyhyrMd1v_dAoiIU0C-3k/view?usp=sharing notebook wypełniony] | |
− | + | # [https://colab.research.google.com/drive/1y81wGZHwpUf4J6IIApPdqahgUN9Bad0p?usp=sharing Transformata Fouriera 1 (FFT) AS2_Transformata_fouriera.ipynb] | |
− | + | #[https://colab.research.google.com/drive/18nU5rWKinO697M3Pgnp6luiC-NcBYD-9?usp=sharing Transformata Fouriera 2 AS3_Transformata_fouriera_2.ipynb] | |
+ | #[https://colab.research.google.com/drive/1b6djG2_uE_yc0-QEyD1Yl-dd8Ezelf2m?usp=sharing Okienkowanie AS4_okienkowanie.ipynb] | ||
+ | #[https://colab.research.google.com/drive/1Lr-fkC4oFl2Tf4Y2w2w27bARpvwWRSmG?usp=sharing Estymacja widma mocy AS5_Widmo_mocy.ipynb ] | ||
+ | # kontynuacja notebook AS5 | ||
+ | #[https://colab.research.google.com/drive/1mKjXYKICL1vp5z0MpWrfM8JuXCDlc_HK?usp=sharing Model AR AS6_1_ProcesyAR.ipynb] | ||
+ | #[https://colab.research.google.com/drive/1NRzWBr5j5YzwfaZDwJC5yaPEVgi6rc6U?usp=sharing Estymacja parametryczna widma procesu AS6_2_Widmo_Procesu_AR.ipynb] | ||
+ | #[https://colab.research.google.com/drive/1e8_SIPFqAJA7WGsPiWudplubHtrgkSq0?usp=sharing Filtry notebook7] | ||
+ | # kontynuacja notebook7 | ||
+ | #[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 ] | ||
+ | |||
+ | == Materiały dodatkowe: == | ||
+ | |||
+ | [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 --> | |
+ | <!-- #[[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 --> | ||
− | do | + | Przed kolokwium 1 |
+ | # [[kolokwia2014_2015_kol1|Zagadnienia przygotowawcze do 1 kolokwium]] | ||
+ | # [https://drive.google.com/open?id=1RKIHgfuqtBvg65PUpIuQI3rYeyvdIXMi zadania powtórzeniowe do kolokwium 1] | ||
− | + | autorzy: Jarosław Żygierewicz, Maciej Kamiński, Magdalena Zieleniewska, wersja z notebookami Jan Mąka i Piotr Biegański | |
− | |||
<!-- | <!-- |
Aktualna wersja na dzień 13:58, 28 paź 2024
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
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
- Sygnały AS_1.ipynb notebook wypełniony
- Transformata Fouriera 1 (FFT) AS2_Transformata_fouriera.ipynb
- Transformata Fouriera 2 AS3_Transformata_fouriera_2.ipynb
- Okienkowanie AS4_okienkowanie.ipynb
- Estymacja widma mocy AS5_Widmo_mocy.ipynb
- kontynuacja notebook AS5
- Model AR AS6_1_ProcesyAR.ipynb
- Estymacja parametryczna widma procesu AS6_2_Widmo_Procesu_AR.ipynb
- Filtry notebook7
- kontynuacja notebook7
- Metody czas-częstość STFT i falki: notebook8
notebook 10
lektura uzupełniająca: Estimating and Interpreting The Instantaneous Frequency of a Signal-Part 1: Fundamentals
Materiały dodatkowe:
playlista na YouTube z filmami nagranymi w czasie zdalnych ćwiczeń w roku 2020/21
Przed kolokwium 1
autorzy: Jarosław Żygierewicz, Maciej Kamiński, Magdalena Zieleniewska, wersja z notebookami Jan Mąka i Piotr Biegański