Цифровая обработка сигналов для систем искусственного интеллекта

2025/2026

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент электронной инженерии

Где читается: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Когда читается: 3, 4 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Нефедов Сергей Игоревич

Язык: русский

Контактные часы: 60

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

В рамках курса подробно излагаются методы и принципы цифровой обработки сигналов.Дается понятие непрерывных и дискретных чисел, рассматриваются принципы дискретизации аналогово-цифрового и цифроаналогового преобразования.Рассматриваются классические алгоритмы обработки сигналов в частотной и временной областях.Дается понятие дискретного и быстрого преобразования Фурье, рассматриваются алгоритмы цифровой фильтрации на основе регрессионных моделей.Рассматриваются многомерный дискретный Фурье-анализРассматривается вейвлет-анализ, технологии обработки на основе атомарных функций, фрактальная обработка сигналов и обработка сигналов и полей на основе неортагональных функций.Материал курса рассматривается в контексте технологий искусственного интеллекта, формирования наборов входных данных, влияния на качество обучения и дообучения нейросети.Курс является логическим продолжением курса “Основы статистической теории обнаружения сигналов и распознавания образов в искусственном интеллекте” и взаимосвязан с курсами “Нейрокомпьютерные технологии и машинное обучение для систем искусственного интеллекта” и “Архитектура вычислительных систем и нейроускорителей”

Цель освоения дисциплины

Познакомить студентов с основными методами и принципами цифровой обработки сигналов

Планируемые результаты обучения

Знать основы цифровой обработки сигналов
Уметь синтезировать цифровые фильтры и алгоритмы цифровой обработки сигнала
Знать принципы цифровой обработки случайных сигналов и процессов
Уметь синтезировать параметрические алгоритмы цифровой обработки сигналов
Знать основы вейвлет-анализа сигналов
Уметь применять цифровую обработку сигналов при инференсе нейросетей

Содержание учебной дисциплины

Неклассические методы цифровой обработки сигналов
Параметрическая цифровая обработка случайных сигналов
Основы цифровой обработки сигналов

Элементы контроля

Рейтинг
Экзамен

Промежуточная аттестация

2025/2026 4th module
О_итог = О_посещение + О_рейтинг1 + О_рейтинг2 + О_экзамен О_посещение - оценка за посещение (максимум 10 баллов) О_рейтинг1, О_рейтинг2 - оценки за рейтинги (максимум 20 баллов за каждый рейтинг) О_экзамен - оценка за ответ на экзамене (максимум 50 баллов)

Список литературы

Авторы

Нефедов Сергей Игоревич

Программа дисциплины