Paul Irofti


About me: 
 Resume (RO)
 Publications
 Education
 Security Seminar
 ILDS
 ORCID
 Scholar
 LinkedIn
 GitHub

Grants: 
 DDNET
 Graphomaly
 NetAlert
 LEGAT
 DeDDoS

Teaching: 
 Sisteme de Operare
 Utilizarea SO
 OS Security
 Vedere Artificială
 Static Analysis
 Prelucrarea Semnalelor
 Calcul Numeric
 Anomaly Detection

Contact: 
 

Prelucrarea semnalelor

Cursul introductiv în procesarea semnalelor și a aplicaților populare din domeniu.

1. Organizare. Punctaj.
2. Fișa cursului.

Profesori

Curs

• Paul Irofti

Laborator

• Gabriel Majeri
• Silviu Gheorghe
• Rebeca Oprea

Cursuri

La curs vom lucra în principal la tablă sau în diferite programe, dar vom merge în paralel cu următoarele materiale și diapozitive.

1. Introducere. Concepte de bază.
2. Domeniul timpului. Sisteme.
3. Frecvența. Domeniul Fourier.
4. Semnale trece-jos și trece bandă.
5. Transformata Fourier Discretă.(2-3 cursuri)
6. Filtre FIR.(2 cursuri)
7. Transformata Cosinus Discretă. JPEG.
8. Reprezentări rare. Antrenarea dicționarelor.
9. Antrenarea dicționarelor. Aplicații.
10. Transformata Wavelet.

Teme

Pentru a completa temele aveți nevoie de Jupyter pe care îl puteți lansa cu comanda:

$ jupyter lab

după care puteți deschide caietul (Notebook-ul) asociat temelor de mai jos. Alternativ puteți din link-ul de vizualizare să apăsați pe butonul Binder pentru a lucra online în caiet. Suport pentru notebook-uri aveți și în Spyder, PyCharm Professional sau VS Code.

1. Note muzicale (vizualizare)
2. Prelucrarea imaginilor cu DFT (vizualizare)
3. Encoder JPEG (vizualizare)

Laboratoare

La laborator vom folosi bibliotecile NumPy și matplotlib. Dacă nu sunteți familiari cu ele, puteți începe prin a parcurge NumPy Quickstart și Pyplot Tutorial.

1. Introducere. Recapitularea unor noțiuni fundamentale — Exerciții (vizualizare)
2. Semnale și eșantionare — Exerciții (vizualizare)
3. Prelucrarea semnalelor în domeniul timp — Exerciții (vizualizare)
4. Prelucrarea semnalelor în domeniul frecvenței — Exerciții (vizualizare)
5. Eșantionare și zgomot — Exerciții (vizualizare)
6. Prelucrare audio — prof. Nicolae Aramă (OCS)
   1. Drums
   2. Keyboard
   3. Guitar
   4. Bass
7. Transformata Fourier — Teorie — Exerciții (vizualizare)
8. Transformata Fourier — Aplicații — Exerciții (vizualizare)
   • Fișierul CSV cu datele de trafic
9. Convoluție. Filtre — Exerciții (vizualizare)
   • Fișierul CSV cu datele de trafic pe o săptămână
10. Antrenarea dicționarelor — Exerciții (vizualizare)
    • Imagine de prelucrat