UNIVERSITATEA „POLITEHNICA” DIN TIMIȘOARA                                        

MTS-004-1

 

SYLABUS

pentru disciplina:

 

“BAZELE PRELUCRARII SEMNALELOR-Les bases du traitement du signal”

Procent de competențe asigurat-7,5%

 

FACULTATEA:  ELECTRONICĂ ȘI TELECOMUNICAȚII

DOMENIUL/SPECIALIZAREA: INGINERIE ELECTRONICĂ ȘI TELECOMUNICAȚII/MASTER ÎN TRAITEMENT DU SIGNAL

 

Anul de studii: I

Semestrul 1

Titularul cursului:   Prof.dr.ing. Radu Vasiu

Colaboratori:     Sl.dr.ing. Mugur Mocofan

Numar de ore/saptamana/Verificarea/Credite

Curs

Seminar

Laborator

Proiect

Examinare

Credite

2

0

2

0

distribuită

8

 

A. OBIECTIVELE CURSULUI

Cursul este dedicat introducerii in tehnicile de prelucrare a semnalelor, adresandu-se in principal alinierii nivelului pentru studentii care nu au urmat anterior specializari in acest domeniu. La finalul cursului, studentii vor avea competente de a aplica metode si unelte matematice pentru modelarea filtrarii si proiectarii filtrelor, analizei spectrale, analizei timp-frecventa, conversiei A/D si D/A.

 

B. SUBIECTELE CURSULUI

Introducere în  prelucrarea numerică  a semnalelor

Introduction au traitement numérique des signaux

Semnale discrete în timp: Definitii fundamentale; Clase de semnale discrete în timp;

Signaux à temps discrète : Définitions, Classes de signaux à temps discrète ;

Semnale și spații Hilbert: Geometrie euclidiană; De la spații vectoriale la spații Hilbert; Subspații, baze;

Signaux et espaces de Hilbert : Géométrie euclidienne ; D’espaces vectoriels vers des espaces de Hilbert ; Sous-espaces ; Bases ;

Analiza Fourier: Transformata Fourier Discretă; Serii Fourier discrete; Transformata Fourier Discretă Rapidă; Proprietățile transformatei Fourier; Analiza timp-frecvență;

Analyse de Fourier: La transformée de Fourier discrète; Séries de Fourier discrètes ; La transformée de Fourier rapide ; Les propriétés de la transformée de Fourier ; Analyse temps-fréquence ;

Filtre discrete în timp: Sisteme liniare invariante în timp; Filtrarea în domeniul timp; Filtrarea în domeniul frecvență; Filtre ideale; Filtre reale;

Filtres à temps discrète: Systèmes linéaires et invariants en temps; Le filtrage dans le domaine du temps; Le filtrage dans le domaine de la fréquence; Des filtres idéaux; Des filtres réelles.

Transformata Laplace: Transformata Laplace directă; Transformata Laplace inversă; Proprietățile transformatei Laplace;

La transformée de Laplace: La transformée de Laplace directe; La transformée de Laplace inverse; Les propriétés de la transformée de Laplace ;

Transformata Z: Transformata Z directă; Transformata Z inversă; Analiza filtrelor;

La transformée en z: La transformée en z directe; la transformée en z inverse; L’analyse des filtres ;

Proiectarea filtrelor: Principiile proiectării, Proiectarea filtrelor FIR; Proiectarea filtrelor IIR;

La conception des filtres: Les principes de la conception: La conception des filtres à réponse impulssionnelle finie; La conception des filtres à réponse impulssionnelle infinie.

Prelucrarea stohastică a semnalelor: Variabile aleatoare; Vectori aleatori; Procese aleatoare; Reprezentarea spectrală

a proceselor aleatoare staționare; Prelucrarea semnalelor stohastice.

Traitement statistique des signaux: Variables aléatoires; Vecteurs aléatoires; Signaux aléatoires; La représentation spectrale des signaux aléatoires stationnaires; Traitement des signaux aléatoires.

Interpolare și eșantionare: Semnale continue în timp; semnale cu bandă  limitată; Interpolare; Teorema eșantionării; Erori de aliere; Prelucrarea discretă în timp a semnalelor analogice;

Interpolation et échantillonnage: Signaux à temps continu; Signaux à bande bornée; Interpolation; Le théorème d’échantillonnage: Erreurs d’anti repliement; Traitement numérique des signaux à temps continu

Conversia A/D și D/A: Cuantizarea; Conversia A/D; Conversia D/A;

Conversion A/N et N/A: Quantification ; Conversion A/N ; Conversion N/A ;

Prelucrarea multirată  a semnalelor: Subeșantionarea; Supraeșantionarea; Rata de eșantionare;

Traitement multi échelle des signaux : Sous-échantillonnage : Sur-échantillonnage : Taux d’échantillonnage ;

Proiectarea sistemelor numerice de comunicații: Canalul de comunicații, Proiectarea transmițătorului; Proiectarea receptorului; Sincronizarea adaptivă.

La conception des systèmes numériques de communications: Le canal de communication; La conception de l’émetteur; La conception du récepteur; Synchronisation adaptative.

 

C. SUBIECTELE APLICATIILOR (laborator, seminar, proiect)

Transformata Fourier directă și inversă, Analiza spectrală  a semnalelor utilizând transformata Fourier, Transformata Laplace directă și inversă, Filtre FIR, Filtre IIR, Eșantionare și cuantizare, Conversia A/D și D/A, Modelare în MATLAB

La transformée de Fourier directe et inverse; L’analyse spectrale des signaux en utilisant la transformée de Fourier; La transformée de Laplace directe et inverse; Des filtres à réponse impulssionnelle finie; Des filtres à réponse impulssionnelle infinie; L’échantillonnage et la quantification; Conversion A/N, Conversion N/A, Modélisation en Matlab.

 

D. BIBLIOGRAFIE

1.     Paolo Prandoni, Martin Vetterli, Signal Processing for Communications, EPFL Press, Lausanne, 2008

2.     A. V. Oppenheim, R. W. Schafer, J. R. Buck, Discrete-Time Signal Processing, ed. a 2-a, Ed. Prentice Hall, 1999

3.     Adelaida Mateescu, S. Ciochină, N. Dumitriu, A. Șerbănescu, L. Stanciu, Prelucrarea numerică a semnalelor, Ed. Tehnică, București, 1997.

 

E. PROCEDURA DE EVALUARE

Examinarea finală  este scrisă. Durata examenului este de 3 ore. Subiectele de examen sunt în numar de 4-6 (teoretice și aplicative). Ponderea în nota finală: examen 60%, activități pe parcurs 40%.         

 

F. COMPATIBILITATE INTERNATIONALA

1. Ecole Polytechnique Federale de Lausanne, http://infowww.epfl.ch/imoniteur_ISAP/!itffichecours.htm?ww_i_ matiere=24333829&ww_x_anneeAcad=2008-2009&ww_i_section=943936&ww_i_niveau=&ww_c_langue=en

2. Massachusetts Institute of Technology, SUA, http://ocw.mit.edu/OcwWeb/Electrical-Engineering-and-Computer-Science/6-341Fall-2005/CourseHome/index.htm

3. University of Aizu, Japonia, http://www.u-aizu.ac.jp/~qf-zhao/TEACHING/DSP/syllabus.html

4. Purdue University, SUA, http://cobweb.ecn.purdue.edu/~ee538/

5. University of Maryland, SUA, http://www.ece.umd.edu/Academic/Under/ucourses2.htm  

6. University of Cambridge, UK, http://www.cl.cam.ac.uk/DeptInfo/CST06/node63.html

 

Data: Octombrie 2008

 

       DIRECTOR DEPARTAMENT,                                                  TITULAR DE DISCIPLINĂ,

 

                Prof.dr.ing. Vasile GUI                                                                          Prof.dr.ing. Radu VASIU


"UNIVERSITATEA „POLITEHNICA”DIN TIMIȘOARA                                        

MTS004-2

 

SYLABUS

pentru disciplina:

 

“SEMNALE ȘI SISTEME NUMERICE DE COMUNICAȚII-Signaux et systèmes numériques de télécommunications”

Procent de competențe asigurat 7,5 %

 

FACULTATEA:  ELECTRONICĂ ȘI TELECOMUNICAȚII

DOMENIUL/SPECIALIZAREA: INGINERIE ELECTRONICĂ ȘI TELECOMUNICAȚII/MASTER ÎN TRAITEMENT DU SIGNAL

 

Anul de studii: I

Semestrul 1

Titularul cursului:   Prof. dr. ing. Marius Oteșteanu

Colaboratori:   

Numar de ore/saptamana/Verificarea/Credite

Curs

Seminar

Laborator

Proiect

Examinare

Credite

2

0

2

0

distribuită

8

 

A. OBIECTIVELE CURSULUI

Introducere în semnale în banda de bază, tehnici de multiplexare și tehnici de modulație analogice și numerice. Prezentarea principalelor sisteme de comunicații numerice cu arhitectură,  parametri și domenii de aplicație.

 

 

B. SUBIECTELE CURSULUI

Semnale în banda de bază: Text, Voce, Audio, Grafică, Imagine, Video, Date; Spectrul de radiofrecvență: Frecvențe pentru transmisii radio, Reglementarea benzilor de frecvență; Tehnici de multiplexare: Multiplexarea cu divizare în spațiu, Multiplexarea cu divizare în frecvență, Multiplexarea cu divizare în timp, Multiplexarea cu divizare în cod; Tehnici de modulație: Modulații analogice (AM, FM, PM), Modulații digitale (ASK, FSK, PSK, (G)MSK, QAM, OFDM), Tehnici cu spectru împrăștiat (DSSS, FHSS); Sisteme de comunicații mobile: GSM, DECT, UMTS; Sisteme de difuziune digitală: Repetiția ciclică a datelor, DAB, DVB; Rețele fără fir: Tehnici de transmisie, Rețele cu infrastructură și rețele ad-hoc, IEEE 802.11, Bluetooth.

Signaux en bande de base: Texte, Parole, Audio, Graphique, Image, Vidéo, Données; Le spectre de radiofréquence: Des fréquences pour les transmissions radio, La réglementation des bandes de fréquence; Techniques de multiplexage: Le multiplexage par division en espace, Le multiplexage par division en code; Techniques de modulation: Des modulations analogiques (d’amplitude, de fréquence de phase), Des modulations numériques (ASK, FSK, PSK, (G)MSK, QAM, OFDM), Techniques à étalement de spectre (DSSS, FHSS); Systèmes de communication avec les mobiles: GSM, DECT, UMTS; Systèmes de diffusion digitale: La répétition cyclique des données, DAB, DVB; Réseaux sans fil: Techniques de transmission, Réseaux à infrastructure et réseaux ad-hoc, IEEE 802.11, Bluetooth.

 

 

C. SUBIECTELE APLICAȚILOR (laborator, seminar, proiect)

Introducere în Matlab, Tehnici de modulație analogică (AM, FM, PM), Tehnici de modulație digitală de bază (ASK, FSK, PSK ), Tehnici avansate de modulație digitală (MSK, GMSK, QAM), Comunicații cu spectru împrăștiat (DSSS, FHSS) Sistemul de difuziune digitală DVB.

Introduction en Matlab, Techniques de modulation analogique (AM, Fm, PM), Techniques de modulation numérique de base (ASK, FSK, PSK), Techniques avancées de modulation numérique (MSK, GMSK, QUAM), Communications à étalement de spectre (DSSS, FHSS), Le système de diffusion numérique DVB.

 

D. BIBLIOGRAFIE 

1.  J. H. Schiller, Mobile communications – second edition; Editura Pearson Education; 2003

2.  M. Oteșteanu, Sisteme de transmisie și comutație; Editura Orizonturi Universitare; Timișoara, 2001

 

E. PROCEDURA DE EVALUARE

Examinarea se face scris. Durata examenului este de 2 ore. Subiectele sunt în număr de 6 – 8 și includ informații teoretice cu aplicații și exerciții. Ponderile în nota finală: 60% examen, 40% activitate.           

 

 

 

F.COMPATIBILITATE INTERNAȚONALĂ

University of Cambridge http://www.eng.cam.ac.uk/graduate/postgrad/Prospective/Res%20Topics%20Information.htm

Freie Universität Berlin http://cst.mi.fu-berlin.de/teaching/documents/Studienverlaufsplan_neu.pdf

University of Southampton http://www.soton.ac.uk/postgraduate/pgstudy/programmes/2008/ecs/ msc_radio_frequency_comms_systems.html

Data:

       DIRECTOR/ȘEF  DEPARTAMENT/CATEDRA                        TITULAR DE DISCIPLINĂ,

                                Prof. dr. ing. Vasile Gui                                                         Prof. dr. ing. Marius Oteșteanu


 

"UNIVERSITATEA „POLITEHNICA”DIN TIMIȘOARA                                        

MTS-004-3

 

SYLLABUS

pentru disciplina:

“Prelucrarea statistică a semnalelor -Traitement statistique du signal ”

Procent de competențe asigurat 7,5%

 

FACULTATEA:ELECTRONICĂ ȘI TELECOMUNICAȚII

DOMENIUL/SPECIALIZAREA: Traitement du signal

Anul de studii_I

Semestrul 1

 

Titularul cursului:Prof. Naforniță Ioan

Colaboratori:    

Numar de ore/saptamana/Verificarea/Credite

Curs

Seminar

Laborator

Proiect

Examinare

Credite

2

0

1

0

e

7

 

A.     OBIECTIVELE CURSULUI

Se urmărește crearea de competențe privind estimarea și detecția unor parametri ai semnalelor afectate de zgomot. Un obiectiv important îl constituie și determinarea formei semnalelor. Proiectarea receptoarelor optimale și suboptimale constituie un alt obiectiv major al cursului. Cursul contribuie în mod esențial la fundamentarea unor alte cursuri privind modulațiile digitale, transmisiunile pe canale cu fading, ș. a.

 

 

B.     SUBIECTELE CURSULUI

Estimatori clasici: estimatori fără deplasare și cu  dispersie minimă; estimatori de plauzibilitate maximă; metoda celor mai mici pătrate; metoda momentelor.

Des estimateurs classiques: des estimateurs non biaisés à dispersion minimale; estimateurs de maximum de vraisemblance; la méthode des moindres carrées; la méthode des moments.

Estimatori bayesieni: teoria estimatorilor bayesieni; estimatori bayesieni liniari; filtre Kalman.

Des estimateurs de Bayes: La théorie des estimateurs de Bayes; des estimateurs de Bayes linéaires, des filtres de Kalman.

Detectori clasici: detecția semnalelor deterministe; detecția semnalelor aleatoare.

Des détecteurs classiques: la détection des signaux déterministes; la détection des signaux aléatoires.

Detectori bayesieni: detecția semnalelor deterministe având unii parametri necunoscuți; detecția semnalelor  aleatoare având unii parametri necunoscuți.

Des détecteurs de Bayes: la détection des signaux déterministes ayant des paramètres inconnus; la détection des signaux aléatoires ayant des paramètres inconnus.

Calculul ratei erorii pe simbol și pe bit: modulația PSK; modulația FSK;  modulația QPSK; modulația QAM.

Le calcul des taux d’erreur par symbole et par bit: la modulation PSK, la modulation FSK, la modulation QPSK; la modulation QAM.

Aplicații ale estimării și detecției: aplicații în RADAR; aplicații în analiza corelativă și spectrală.

Des applications de l’estimation et de la détection: applications en RADAR; applications en analyse corrélative et en analyse spectrale.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  1. SUBIECTELE APLICAȚIILOR (laborator, seminar, proiect)

Estimatorul medie eșantion. Estimatorul puterii semnalelor. Estimatori spectrali. Filtrul Kalman în aplicații de tracking. Metode „Monte-Carlo”. Metoda „Importance Sampling”. Trasarea caracteristicilor de operare ale receptoarelor și trasarea curbelor BER.

L’estimateur moyen échantillon. L’estimateur de la puissance des signaux. Des estimateurs spectraux. Le filtre de Kalman dans des applications de poursuite. Des méthodes “Monte-Carlo”. La méthode “Importance Sampling”. La représentation des caractéristiques d’opération des récepteurs et des taux d’erreur de bit.

 

  1. BIBLIOGRAFIE 

1.Steven M. Kay, Fundamentals of statistical signal processing, Prentice Hall, 1993 (vol I) si 1998 (vol II)

2.Petre Stoica, Randolph Moses, Spectral analysis of signals, Prentice Hall, 2005.

 

 

E.     PROCEDURA DE EVALUARE

Modul de examinare este cel scris, durata examinării este de  2 ore și subiectul conține o temă de estimare, una de detecție și o aplicație. Activitatea în timpul anului are o pondere de 50% în nota finală.

 

        F. COMPATIBILITATE INTERNAȚIONALĂ

1.   ELE 661 - Estimation Theory; ELE 665 - Modulation and Detection; ELE 670 - Advanced Topics in Signal Processing (Modern Spectral Estimation), University of Rhode Island, http://www.ele.uri.edu/faculty/kay/New%20web/Teaching.htm 

2.   6.432 Stochastic Processes, Detection, and Estimation; MIT,

http://ocw.mit.edu/OcwWeb/Electrical-Engineering-and-Computer-Science/6-432Spring2004/CourseHome/

3.   Course No: 16:332:549 Detection & Estimation Theory, RUTGERS UNIVERSITY,            http://www.winlab.rutgers.edu/~narayan/Course/Detection/desc.pdf

 

 

 

Data: 16.09.2008

       DIRECTOR  DEPARTAMENT,                                        TITULAR DE DISCIPLINĂ,

       Prof. Dr. Ing Vasile Gui                                                       Prof.  Dr. Ing. Ioan Naforniță


UNIVERSITATEA “POLITEHNICA” DIN TIMIȘOARA

MTS 004-4

SYLLABUS

Pentru disciplina:

“TEHNICI ADAPTIVE în TELECOMUNICAȚII – Techniques adaptatives de

télécommunications”

Procent de competențe asigurat 7,5 %

 

FACULTATEA Electronică și Telecomunicații_

DOMENIUL / SPECIALIZAREA : INGINERIE ELECTRONICĂ ȘI TELECOMUNICAȚII/ Telecomunicații

Anul de studii: I__Master francofon TS (Traitement du Signal)

Semestrul 1

Titularul cursului: Prof. dr. Ing. Andrei Câmpeanu

Colaboratori:

Număr de ore / săptămână / Verificarea / Credite

Curs

Seminar

Laborator

Proiect

Examinare

Credite

2

0

1

0

e

7

 

A. OBIECTIVELE CURSULUI

Obiectivul acestui curs este de a realiza o introducere în conceptele fundamentale și metodele de prelucrare adaptivă a semnalelor. Aplicațiile tehnicilor adaptive de semnal sunt foarte numeroase și acoperă numeroase domenii: comunicații, radar, sonar, analiza seismică, navigație (GPS), biomedical, prelucrarea vorbirii, a muzicii.

Acest curs prezintă principiile de bază ale tehnicilor adaptive de prelucrare a semnalelor și introduce metodele fundamentale ale acestora (algoritmul gradientului stochastic (LMS), metoda RLS filtrul Kalman) pe care le aplică în diferite contexte (suprimarea adaptivă a ecoului, reducerea interferențelor, identificarea sistemelor, etc).

 

B. SUBIECTELE CURSULUI

1.       Procese aleatoare staționare: caracterizarea în domeniul timp.

Signaux aléatoires stationnaires: description dans le domaine du temps

2.       Caracterizarea în domeniul frecvență și modală a proceselor aleatoare.

La description dans le domaine des fréquences et modale des signaux aléatoires.

3.       Filtrul Wiener.

Le filtre de Wiener.

4.       Predicția lineară.

La prédiction linéaire.

5.       Metoda Steepest-Descent.

La méthode de la plus rapide chute.

6.       Algoritmul gradientului stochastic (LMS).

L’algorithme du gradient stochastique.

7.       Filtrarea adaptivă în domeniul frecvență.

Le filtrage adaptatif dans le domaine des fréquences.

8.       Metoda celor mai mici pătrate și descompunerea în valori singulare.

La méthode des moindres carrés et la décomposition en valeurs singulières.

9.       Algoritmul rapid al celor mai mici pătrate  (RLS).

L’algorithme rapide des moindres carrés (RLS).

10.   Algoritmi RLS rapizi.

Des algorithmes RLS rapides.

11.   Utilzarea structurii treillis: algoritmul LSL.

L’utilisation de la structure treillis: l’algorithme LSL.

12.   Filtrul Kalman.

Le filtre de Kalman.

13.     Introducere în filtrarea adaptivă nelineară.

Introduction en filtrage adaptatif non-linéaire.

 

 

 

 

 

 

C. SUBIECTELE APLICAȚIILOR (laborator, seminar, proiect)

1.       Egalizarea adaptivă a unui canal de comunicații cu algoritmul LMS.

L’égalisation adaptative d’un canal de télécommunications avec l’algorithme LMS.

2.       Predicția lineară cu algoritmul LMS.

La prédiction linéaire avec l’algorithme LMS.

3.       Studiul convergenței diverselor variante ale algoritmului LMS.

L’étude de la convergence des diverses variantes de l’algorithme LMS.

4.       Codarea predictivă a vorbirii – LPC.

Le codage prédictif de la parole-LPC.

5.       Egalizarea adaptivă a unui canal de comunicații cu algoritmul RLS.

L’égalisation adaptative d’un canal de communications avec l’algorithme RLS.

 

D. BIBLIOGRAFIE

1.      A. Câmpeanu, J. Gál:Metode adaptive în prelucrarea semnalului (în curs de apariție).

2.      S. Haykin, Adaptive Filter Theory, 3rd Ed., Prentice Hall, 1996 (couverture bleue).

3.      B. Farhang-Boroujeny, Adaptive Filters. Theory and Applications. J. Wiley Sons. 1998.

 

E. PROCEDURA DE EVALUARE

2-3 teme de casă incluzând raport și scurtă prezentare în clasă cu o pondere de 50%, 1 examen final (3 ore) cu o pondere de 50%.

 

F. COMPATIBILITATE INTERNAȚIONALĂ

1.      Université de Quebec, Institut National de Recherche Scientifique, Maîtrise en Télécommuni­cations: TEL-200 Traitement des signaux numériques – II   Filtrage adaptatif et analyse spectrale   http://externe.emt.inrs.ca/users/benesty/course.html

2.      École Nationale des Télécommuni­cations Paris, Unité d’enseignement Signal-Image: SI342 Traitement du Signal Adaptatif,  http://enseignements.enst.fr/cours.php?id=509

3.      Tampere University of Technology, Finland, International Master Programme in Information Technology: SGN 2206 Adaptive Signal Processing,   http://www.cs.tut.fi/~tabus/

 

Data: 30.05.2008

 

      DIRECTOR/SEF DEPARTAMENT/CATEDRA             TITULAR DE DISCIPLINĂ

 

                        Prof. dr. Ing. Vasile Gui                                  Prof. dr. Ing. Andrei Câmpeanu


 

UNIVERSITATEA “POLITEHNICA” DIN TIMIȘOARA

 

SYLLABUS

Pentru disciplina:

„CIRCUITE SPECIFICE COMUNICAȚIILOR MOBILE- Circuits spécifiques pour les communications avec les mobiles ”

Procent de comptențe asigurat 7,5 %

 

FACULTATEA Electronică și Telecomunicații_

DOMENIUL / SPECIALIZAREA : INGINERIE ELECTRONICĂ ȘI TELECOMUNICAȚII/ Telecomunicații

Anul de studii: I Master francofon TS (Traitement du Signal)

Semestrul 1I

Titularul cursului: Prof. dr. Ing. Andrei Câmpeanu

Colaboratori:

Număr de ore / săptămână / Verificarea / Credite

Curs

Seminar

Laborator

Proiect

Examinare

Credite

2

0

1

0

e

7

 

A. OBIECTIVELE CURSULUI

Scopul cursului este de a introduce circuitele electronice utilizate în comunicațiile mobile, conceptele de proiectare ale acestora cu punerea în evidență a limitărilor pe care tehnologia de realizare a circuitelor le impun asupra cerințelor sistemelor de telecomunicații. Studenții vor fi capabili să înțeleagă, să analizeze și să proiecteze sisteme și circuite utilizate în  telecomunicațiile mobile, pornind de la specificațiile acestora. În particular sunt prezentate analiza și proiectarea principalelor blocuri care intră în componența acestor sisteme de telecomunicații.

Circuitele pentru comunicații mobile pot fi separate în două mari categorii: prima include circuitele digitale utilizate pentru realizarea diverselor procedee de modulare-demodulare ce se folosesc în acest gen de comunicații, cea de a doua include componentele și circuitele analogice care constituie subiectul principal al acestui curs. O proiectare și realizare eficientă a acestor circuite presupune din partea celui care o realizează cunoștiințe aprofundate din multiple domenii ale electronicii: tehnica frecvențelor înalte și foarte înalte, tehnica și tehnologia dispozitivelor electronice, analiza și sinteza circuitelor electronice. Din acest punct de vedere, prezentul curs își propune să realizeze o sinteză utilă celor care doresc să activeze în acest domeniu de mare perspectivă.

 

B. SUBIECTELE CURSULUI

1. Introducere în proiectarea circuitelor pentru comunicații mobile.

Introduction dans la conception des circuits pour les communications avec les mobiles.

2. Principiile fizice ale sistemelor pentru comunicații mobile.

Principes de la physique des systèmes pour les communications avec les mobiles.

3. Consideratii practice în proiectarea și realizarea circuitelor RF.

Des considérations pratiques dans la conception et dans la réalisation des circuits de radiofréquence.

4.      Tehnici de proiectare și optimizare asistată de calculator a circuitelor pentru comunicații mobile.

Techniques de conception et d’optimisation assistée par ordinateur des circuits pour les communications avec les mobiles.

5. Realizarea codării și modulației în aparatura pentru comunicații mobile.

La réalisation du codage et de la modulation dans l’’appareillage pour les communications avec les mobiles.

5.      Modelarea dispozitivelor active utilizate în comunicatiile mobile.

La modélisation des dispositifs actifs utilisés dans les communications avec les mobiles.

6.      Proiectatea amplificatoarelor tranzistorizate de frecvență înaltă utilizate în comunicații mobile.

La conception des amplificateurs à transistors de haute fréquence utilisés dans les communications avec les mobiles.

7.      Amplificatoare RF de putere utilizate în comunicațiile mobile.

Amplificateurs de radiofréquence de puissance utilisés dans les communications avec les mobiles.

8. Modalități de realizare a filtrării în domeniul frecvență în circuitele pentru comunicații mobile.

Des modalités de réalisation du filtrage dans le domaine des fréquences dans les circuits pour les communications avec les mobiles.

8.      Mixere de înaltă frecvență.

Des mixers de haute fréquence.

9.      Oscilatoare RF/UHF pentru comunicații mobile.

Des oscillateurs radiofréquence/ultra haute fréquence pour les communications avec les mobiles.

 

10. Sintetizoare de frecvență.

Synthétiseurs de fréquence.

 

C. SUBIECTELE APLICAȚIILOR (laborator, seminar, proiect)

1.       Introducere în proiectarea asistată pe calculator a circuitelor pentru comunicații mobile – programele ANSOFT Designer și Nexxim.

Introduction dans la conception assistée par ordinateur des circuits pour les communications avec les mobiles-les programmes ANSOFT DESIGNER et Nexxim.

2.       Proiectarea și analiza circuitelor de adaptare.

La conception et l’analyse des circuits d’adaptation.

3.       Analiza de intermodulație a amplificatoarelor RF.

L’analyse d’intermodulation des amplificateurs de radiofréquence.

4.       Studiul performanțelor mixerelor pasive și active realizate prin tehnologie CMOS.

L’étude des performances des mixers passifs et actives réalisés en technologie CMOS.

5.       Proiectarea și simularea unui oscilator RF comandat în tensiune.

La conception et la simulation d’un oscillateur de radiofréquence commandé en tension.

6.       Analiza și sinteza unui sintetizator de frecvență.

L’analyse et la conception d’un synthétiseur de fréquence.

 

D. BIBLIOGRAFIE

4.      Ulrich L. Rohde and David P. Newkirk, „RF/Microwave Circuit Design for Wireless Applications”, John Wiley and Sons Inc., 2000.

5.      Jack R. Smith, „Modern Communication Circuits. Second Edition”, McGraw-Hill NY. 1997.

6.      R. Gilmore and L. Besser, “Practical RF Circuit Design for Modern Wireless Systems,” Norwood, Art House, 2003.

 

E. PROCEDURA DE EVALUARE

2-3 teme de casă incluzând raport și scurtă prezentare în clasă cu o pondere de 50%, 1 examen final (3 ore) cu o pondere de 50%.

 

F. COMPATIBILITATE INTERNAȚIONALĂ

10.  Carleton University Canada, Ottawa, Department of Systems and Computing, M.Sc.Eng. in Communications Engineering: ELEC4505 - Telecommunications Circuits http://www.doe.carleton.ca/~cp/telecom/telecom05.html

11.  Texas A&M University, U.S.A., Department of Electrical Engineering:  ELEN665 – RF Communication Circuits and Systems.  http://amesp02.tamu.edu/~sanchez/elen665.html

12.  Oersted-DTU Technical University of Denmark, Undergraduate program: 31415 RF-Communication Circuits. http://www.oersted.dtu.dk/English/education/courses/emi/31415.aspx

 

 

Data: 12.06.2008

 

      DIRECTOR/SEF DEPARTAMENT/CATEDRA             TITULAR DE DISCIPLINĂ

 

                        Prof. dr. Ing. Vasile Gui                                  Prof. dr. Ing. Andrei Câmpeanu

 

 

 


"UNIVERSITATEA „POLITEHNICA”DIN TIMIȘOARA                                        

MTS 004-6

 

SYLABUS

pentru disciplina:

“APLICAȚII ALE REȚELELOR NEURONALE-Les applications des reseaux de neurones”

Procent de competențe asigurat 7,5 %

 

FACULTATEA:  ELECTRONICĂ ȘI TELECOMUNICAȚII

DOMENIUL/SPECIALIZAREA: INGINERIE ELECTRONICĂ ȘI TELECOMUNICAȚII/MASTER ÎN TRAITEMENT DU SIGNAL

 

Anul de studii: I

Semestrul 2

Titularul cursului:   conf.dr.ing Corina Botoca

Colaboratori:    

Numar de ore/saptamana/Verificarea/Credite

Curs

Seminar

Laborator

Proiect

Examinare

Credite

2

0

1

0

e

7

 

 

A. OBIECTIVELE CURSULUI

Cursul prezintă arhitecturi de rețele neuronale uzuale, algoritmii lor de antrenament și aplicații ale RN în procesarea semnalelor. Principalul obiectiv este să se ofere cunoștințele necesare pentru înțelegerea diferitelor tipuri de modele de RN și dobândirea abilității în identificarea aplicațiilor posibile ale acestora în rezolvarea problemelor inginerești din telecomunicații. Se urmărește și dobândirea deprinderilor necesare pentru dezvoltarea unei aplicații concrete în procesarea semnalelor cu ajutorul rețelelor neuronale.

 

 

B. SUBIECTELE CURSULUI

Cap 1 Introducere în domeniul rețelelor neuronale 1.1 Concepte și  modele 1.2 Reguli de activare, de propagare și învățare 1.3 Avantaje și limitări ale RN 

Introduction dans le domaine des réseaux de neurones 1.1. Concepts et modèles 1.2. Règles d’activation de propagation et d’apprentissage 1.3 Des avantages et des limitations des réseaux de neurones

Cap 2 Rețele neuronale multistrat de tip feed-forward 2.1 Algoritmul propagării inverse a erorii în rețelele multistrat 2.2Aspecte importante ale învățării  în rețelele multistrat 2..3 Aplicații ale algoritmului propagării inverse a erorii în telecomunicații: clasificarea semnalelor, modelarea și egalizarea canalelor de comunicații, eliminarea ecolui

2.4 Rețele neuronale pe bază de funcții radiale 2.5 Clasificarea semnalelor și egalizarea canalelor de comunicații utilizând RBFR

Réseaux de neurones multicouches de type feed-forward  2.1. L’algorithme de la propagation inverse de l’erreur dans les réseaux multicouches 2.2 Des aspects importantes d’apprentissage dans les réseaux multicouches 2.3. Des applications de l’algorithme de la propagation inverse de l’erreur en télécommunications: la classification des signaux, la modélisation et l’égalisation des canaux de communications 2.4 Des réseaux de neurones basées sur des fonctions radiales 2.5 la classification des signaux et l’égalisation du canal de communications en utilisant les RBFR.

Cap3 Memorii asociative 3.1 Noțiuni generale 3.1 Memorii bidirecționale Kosko 3.2 Rețeaua neuronală Hopfield 3.3 Rețele neuronale celulare 3.4 Aplicații ale memoriilor asociative în codarea și filtrarea semnalelor 3.3 Aplicații ale rețelelor neuronale celulare în procesarea imaginilor statice și dinamice

Des mémoires associatives 3.1 Notions générales 3.2. Des mémoires bidirectionnelles Kosko 3.3 Le réseau de neurones Hopfield 3.4 Des réseaux de neurones cellulaires 3.5 Applications des mémoires associatives dans le codage et dans le filtrage des signaux 3.6 Applications des réseaux de neurones cellulaires en traitement des images statiques et dynamiques.

Cap 4 Rețele autoorganizatoare 4.1Algoritmi de învățare competitivă 4.2 Rețeaua MAXNET 4.3 Rețeaua autoorganizatoare Kohonen 4.4 Cuantizarea vectorială 4. 5 Rețele extractoare de componente principale 4.4 Aplicații ale rețelelorneuronale autoorganzatoare în filtrarea semnalelor și compresia de date

Des réseaux auto-organisatrices  4.1 Des algorithmes d’enseignement compétitive 4.2 Le réseau MAXNET 4.3 Le réseau auto-organisatrice de Kohonen 4.4 La quantification vectorielle 4.5 Des réseaux extracteurs des composantes principales 4.4 Des applications des réseaux de neurones auto-organisatrices dans le filtrage des signaux et dans la compression des données.

 

 

C. SUBIECTELE APLICATIILOR (proiect)

Se va simula soft într-un mediu  de programare (Matlab sau Neurosolutions) o aplicație concretă de clasificare, filtrare sau procesare de imagini, uilizându-se o rețea neuronală.

On simulera dans un environnement de programmation (Matlab ou Neurosolutions) une application concrète de classification, filtrage ou traitement d’images en utilisant un réseau de neurones.

 

D. BIBLIOGRAFIE 

1.  Yu Hen Hu, Jenq-Neng Hwang,. Handbook of Neural Networks Signal Processing, New York,CRC Press,2002

2. Metin Akay, Handbook of neural engineering, Hoboken; John Wiley & Sons, 2007

3. C.Botoca, Applications des reseaux de neurons dans le traitement du signal, Editura Politehnica Timișoara, 2006

 

E. PROCEDURA DE EVALUARE

Examinare scrisă cu durata de 2 ore  pe baza a 7, 8 întrebări, cu ponderea de 50% . Proiectul se va susține  oral pe baza unei prezentări în Powerpoint pe durata a 20 de minute și va avea o pondere de 50%.

 

F.COMPATIBILITATE INTERNATIONALA Cursuri similare exista la master în următoarele universități:

1.University of Texas at Arlington,SUA  http : //www-ee.uta.edu/eeweb/IP/Courses/Descriptions/adv5353.html

2. Universite Laval Canada  http://www.ulaval.ca/sg/CO/C1/GIF/GIF-21410.html

3.Universite Blaise Pascal, Clermont Ferrand, Franta http://www.univ-bpclermont.fr/

 

Data: 23.09.2008

       DIRECTOR DEPARTAMENT                       TITULAR DE DISCIPLINĂ,

     Prof. dr. ing Vasile Gui                                     conf.dr.ing Corina Botoca

 

 


"UNIVERSITATEA „POLITEHNICA”DIN TIMIȘOARA                                        

MTS 004-7

 

SYLABUS

pentru disciplina:

„REPREZENTĂRI TIMP-FRECVENȚĂ-Représentations temps-fréquence”

Procent de competențe asigurat 7,5%

 

FACULTATEA:  ELECTRONICĂ ȘI TELECOMUNICAȚII

DOMENIUL/SPECIALIZAREA: INGINERIE ELECTRONICĂ ȘI TELECOMUNICAȚII/MASTER ÎN PRELUCRAREA SEMNALELOR (TRAITEMENT DU SIGNAL)

 

Anul de studii: I

Semestrul 2

Titularul cursului:  Prof. dr. ing. Alexandru Isar

Colaboratori:

Numar de ore/saptamana/Verificarea/Credite

Curs

Seminar

Laborator

Proiect

Examinare

Credite

2

0

2

0

distribuită

8

 

 

A. OBIECTIVELE CURSULUI

Familiarizarea cursantului cu teoria reprezentărilor timp-frecvență și cu aspectele sale aplicative în rețele de comunicații. Reprezentările timp-frecvență reprezintă generalizări ale transformării Fourier care permit nuanțarea analizei spectrale clasice, prin includerea unor aspecte temporale. Ele permit analiza semnalelor nestaționare. În domeniul rețelelor de comunicații reprezentările timp-frecvență se utilizează la: modulație, compresie, protecția proprietății intelectuale și predicție. Un loc privilegiat în teoria reprezentărilor timp-frecvență îl ocupă funcțiile wavelet.

 

B. SUBIECTELE CURSULUI

 

1. Cazul semnalelor în timp continuu, Transformarea Fourier scurtă, Reprezentarea  Wigner-Ville, Transformarea wavelet continuă.

Le cas des signaux à temps continu, La transformée de Fourier à courte terme, la représentation de Wigner-Ville, la transformée en ondelettes continue.

2.O aplicație a reprezentării timp-frecvență de tipul Transformare Fourier scurtă: Accesul multiplu al utilizatorilor

într-o rețea  WiMAX, OFDMA.

Une application de la représentation temps-fréquence de type transformée de Fourier à courte terme: L’accès multiple des utilisateurs dans un réseau WiMAX, OFDMA.

3. Cazul semnalelor în timp discret, Transformarea wavelet discretă.

Le cas des signaux à temps discrète, La Transformée en Ondelettes Discrète (TOD).

4. Compresia semnalelor audio folosind transformarea wavelet discretă.

La compression des signaux audio en utilisant la TOD.

5. Compresia imaginilor folosind transformarea wavelet discretă.

La compression des images en utilisant la TOD.

5.1. Standardul FBI pentru compresia amprentelor digitale.

Le standard FBI pour la compression des empreintes digitales.

5.2. Standardul JPEG 2000 pentru compresia imaginilor statice.

Le standard JPEG 2000 pour la compression des images statiques.

5.2.1. Protecția proprietății intelectuale prin watermarking.

La protection de la propriété intellectuelle par watermarking,

6. Predicția de trafic de date.

La prédiction du trafique des données.

7. Modulația wavelet.

La modulation en ondelettes.

7.1. Noul standard pentru modemuri care transmit pe linii de înaltă  tensiune.

Le nouveau standard pour des modems qui transmettent sur des lignes de haute tension.

 

C. SUBIECTELE APLICAȚIILOR (laborator, seminar, proiect)

1. Implementarea reprezentărilor timp-frecvență în Matlab.

L’implémentation des représentations temps-fréquence en Matlab.

2. Simularea  tehnicilor de compresie bazate pe reprezentări timp-frecvență în Matlab. Utilizarea pachetului de programe WaveLab.

La simulation des techniques de compression basées sur des représentations temps-fréquence en Matlab. L’utilisation de la boite à outils WaveLab.

3. Simularea tehnicilor de marcare transparentă a imaginilor statice utilizând funcții wavelet în Matlab.

La simulation des techniques de watermarking des images statiques en utilisant des ondelettes en Matlab.

4. Simularea unui sistem de modulație wavelet în Matlab.

La simulation d’un système de modulation en ondelettes en Matlab.

 

D. BIBLIOGRAFIE 

1. Alexandru Isar, Ioan Naforniță, Reprezentări timp-frecvență; Editura Politehnica; Timișoara, 1998, http://hermes.etc.upt.ro/cercetare/carti.html

2. André Quinquis, Cornel Ioana, Representations temps-fréquence et temps-echelle; ENSIETA; Brest, France, 2002,  http://hermes.etc.upt.ro/cercetare/carti.html

3. Alexandru Isar, Theorie des ondelettes; http://www.etc.upt.ro/other/ts/DEA%20Francofon/to_curs.pdf, curs în format electronic care se actualizează în fiecare an.

 

E. PROCEDURA DE EVALUARE

Activitatea pe parcurs constă din: curs și laborator. La începutul semestrului fiecărui cursant i se oferă un articol recent, publicat într-o revistă sau în actele unei conferințe de prestigiu. Acesta se alege dintr-o bază de date care numără peste 100 de titluri. După ce îl studiază pe durata semestrului, cursantul îl va prezenta în fața colegilor cu ocazia ultimei ședințe de laborator. În urma discuțiilor aferente acestei prezentări se stabilește nota pentru activitatea pe parcurs. Examenul este scris și se desfășoară on-line. Subiectele sunt transmise dimineața și răspunsurile se primesc în seara aceleiași zile. Subiectele de examen sunt personalizate. Structura subiectelor este: 3 subiecte de teorie (propuse de titularul cursului și de profesori francezi care au predat  pe durata semestrului ), o aplicație MatLab și o întrebare referitoare la prezentarea pe care a făcut-o cursantul la sfârșitul semestrului.  Ponderile notelor de activitate pe parcurs și de examen sunt egale în nota finală.    

 

F.COMPATIBILITATE INTERNAȚIONALĂ

Ecole Centrale de Lyon, Master: Traitement de données - de l'acquisition des signaux et images jusqu'à leur interprétation, http://mega.ec-lyon.fr/Prog_TC.htm

ENSEEIHT Technologies Multimédia, ENAC, ENSICA Toulouse, Mastère Recherche SIAO, Représentation et Analyse des Signaux, http://master-siao.enseeiht.fr/cours.html

Université Pierre et Marie Curie, Paris, Master informatique – Traitement du signal audio numérique, http://www-master.ufr-info-p6.jussieu.fr/ue/tsa/

 

 

Data: 18. 09. 2008

       DIRECTOR/ȘEF  DEPARTAMENT/CATEDRA                        TITULAR DE DISCIPLINĂ,

Prof. dr. ing. Vasile Gui                                                                                        Prof. dr. ing. Alexandru Isar


"UNIVERSITATEA „POLITEHNICA”DIN TIMIȘOARA                                        

MTS-004-8

 

SYLABUS

pentru disciplina:

“PRELUCRAREA IMAGINILOR-Traitement des images”

Procent de competențe asigurat 7,5%

 

 

FACULTATEA:  ELECTRONICĂ ȘI TELECOMUNICAȚII

DOMENIUL/SPECIALIZAREA: INGINERIE ELECTRONICĂ ȘI TELECOMUNICAȚII/MASTER ÎN (TS)

 

Anul de studii:_____1_______

Semestrul (  2)

Titularul cursului:   Profesor dr. ing. Vasile Gui

Colaboratori:

Numar de ore/saptamana/Verificarea/Credite

Curs

Seminar

Laborator

Proiect

Examinare

Credite

2

0

2

0

examen

8

 

 

A. OBIECTIVELE CURSULUI

Familiarizarea studentului cu tehnicile de prelucrare numerică a imaginilor și aplicațiile curente ale acestor tehnici. Se introduc bazele teoretice, se fac experimente de laborator și se dezvoltă capacitatea de implementare a tehnicilor de prelucrare numerică a imaginilor în limbajele C și Matlab.

 

 

B. SUBIECTELE CURSULUI

  1. Notiuni introductive Notions introductives
  2. Operatori liniari. Des operateurs linéaires.
    1. Convoluția 2D discretă. La convolution bidimensionnelle discrète.
    2. Transformări unitare. Transformation unitaires.
    3. TFD. La transformée de Fourier discrète.
  3. Transformări ale scării de gri. Des transformations de l’échelle de gris.
    1. Ferestre. Des fenêtres.  
    2. Specificări de histograme. Des spécifications d’histogrammes.
  4. Transformări geometrice. Des transformations géométriques.
    1. Transformări 2D. Des transformations 2D.
    2. Transformări 3D. Des transformations 3D.
    3. Interpolarea. L’interpolation.
  5. Filtre de netezire. Des filtres.
    1. Metode liniare. Des méthodes linéaires.
    2. Metode neliniare și adaptive. Des méthodes non linéaires et adaptatives.
  6. Filtre trece-sus și trece bandă în prelucrarea imaginilor. Des filtres passe-haut et passe-bande en traitement des images.
  7. Detecția contururilor. La détection des contours.
    1. Operatori de ordinul I. Des operateurs de premier ordre.  
    2. Operatori de ordinul II. Des operateurs de deuxième ordre.   
    3. Tehnici de postprocesare. Techniques de post-traitement.
  8. Tehnici de segmentare bazate pe regiuni. Techniques de segmentation basées sur des régions.
    1. Discriminare cu prag. La discrimination à  seuil.
    2. Grupare prin estimare parametrică. Le groupement par estimation paramétrique.
    3. Grupare prin estimare nonparametrică. Le groupement par estimation non-paramétrique.
  9. Măsurari în imagini. Descriptori de forme. Des mesures dans les images. Des descripteurs de forme.
  10. Recunoașterea formelor în imagini. La reconnaissance des formes contenues dans les images.
    1. Metode statistice. Clasificatorul Bayes, Des méthodes statistiques. Le classificateur de Bayes,
    2. Clasificarea bazată pe prototip, La classification basée sur un prototype,
    3. Clasificatorul kNN, Le classificateur kNN,
    4. Clasificatorul LVQ. Le classificateur LVQ.

 

    1. Selecția caracteristicilor. La sélection des caractéristiques.  

 

 

C. SUBIECTELE APLICAȚILOR (laborator, seminar, proiect)

.   

1.        Optimizarea contrastului în imagini. L’optimisation du contraste.

2.        Transformări geometrice. Des transformations géométriques.

3.        Filtre de netezire liniare. Filtres linéaires.

4.        Filtre de netezire nonliniare. Filtres non linéaires.

5.        Segmentarea imaginilor. La segmentation des images.

6.        Extragerea și postprocesarea contururilor. L’extraction et le post-traitement des contours.

7.        Tehnici de învățare nesupervizată. Techniques d’apprentissage non supervisées.

8.        Învățare supervizată și clasificare. Apprentissage supervisé et classification.

 

D. BIBLIOGRAFIE 

1. V. Gui, D. Lacrămă, D. Pescaru, Prelucrarea imaginilor. Editura Politehnica Timișoara, 1999.

2. R.C. Gonzalez, R.E. Woods, Digital image processing, 3rd. Edition, Prentice Hall, 2008.

 

 

E. PROCEDURA DE EVALUARE

Studentul este evaluat pe baza activității pe parcurs și a examenului. Activitatea pe parcurs constă în participare la curs și la laborator. Examinarea la finele semestrului se desfășoară în scris. Subiectele conțin aspecte teoretice și rezolvare de probleme.

 

F.COMPATIBILITATE INTERNAȚIONALĂ

Universități străine de prestigiu in care funcționeaza discipline  comparabile:

 

Delft University of Technology, http://www.ph.tn.tudelft.nl/

Ecole Polytechnique Federale de Lausanne,  http://www.epfl.ch/

University of Oulu, http://www.ee.oulu.fi/research/imag/courses/dkk/

 

 

Data: 22.09.2008

       DIRECTOR/ȘEF  DEPARTAMENT/CATEDRA                        TITULAR DE DISCIPLINĂ,

                                                Prof. Vasile Gui                                                                   Prof. Vasile Gui

 


UNIVERSITATEA “POLITEHNICA” DIN TIMISOARA

 

SYLABUS

pentru disciplina

 

            “COMUNICAȚII PE CANALE CU FADING – Communications sur des canaux variables en temps”

Procent de competențe asigurat 7,5 %

 

Facultatea: Electronică și Telecomunicații

Domeniul/Specializarea: Inginerie electronică/ Telecomunicații Master în Traitement du Signal

 

An de studii: 2 

Semestrul: 3

 

Titularul cursului: prof.dr.ing. Miranda Naforniță

Colaboratori:

Număr de ore/săptămână / Verificare / Credite

Curs

Seminar

Laborator

Proiect

Examinare

Credite

2

0

1

0

Examen scris

7

 

A.           Obiectivele cursului:

 Cursul urmărește să creeze competențe privind măsurarea parametrilor canalelor cu fading plat sau selectiv. Simularea acestor canale este un alt obiectiv major al cursului. Evaluarea performanțelor receptorului unic, în diverse condiții de modulație este al treilea scop al cursului. La final studentul va avea noțiunile esențiale pentru a putea aborda problemele legate de comunicațiile pe canale cu fading.

           

 

B. Subiectele cursului:

 

1- Caracterizarea si modelarea canalelor cu fading

         Principalele caracteristici ale canalelor cu fading; modelarea canalelor cu fading plat;

 modelarea canalelor cu fading selectiv.

La description et la modélisation des canaux variables en temps : Les caractéristiques principales des canaux variables en temps ; la modélisation des canaux non sélectifs en fréquence ; la modélisation des canaux sélectifs en fréquence.

 

2- Recepția optimă în canale cu fading

         Detecția coerentă; canale cu fading Rayleigh și m-Nakagami; detecția necoerentă.

La réception optimale dans les canaux variables en temps: La détection cohérente; des canaux variables en temps de type Rayleigh et m-Nakagami; la détection non-cohérente.

 

3- Performanțele receptorului unic

         Canalul AWGN; detecția coerentă; detecția necoerentă; evaluarea performanțelor în canalul cu fading.

Les performances du récepteur unique: le canal AWGN; la détection cohérente; l’évolution des performances dans le canal variable en temps.

 

C. Subiectele aplicațiilor (laborator):

 

1-      Măsurarea performanțelor unui canal cu fading. L’évaluation des performances d’un canal variable en temps.

2-      Modelarea performanțelor canalului cu fading plat și a canalului cu fading selectiv. La modélisation des performances d’un canal variable en temps non sélectif en fréquence et d’un autre canal variable en temps sélectif en fréquence.

3-      Evaluarea performanțelor unui receptor în canalele cu fading plat. L’évaluation des performances d’un récepteur dans les canaux variables en temps et non sélectifs en fréquence.

4-      Evaluarea performanțelor unui receptor în canalele cu fading selectiv. L’évaluation des performances d’un récepteur dans les canaux variables en temps et sélectifs en fréquence.

 

D. Bibliografie

1.       Marvin K. Simon, Mohamed-Slim Alouini,  „Digital Communication over Fading Channels”, John Wiley, 2005

2.       Mohamed Ibnkahla (editor), „Signal Processing for Mobile Communications”, CRC Press, 2005

3.       H.Vincent Poor, Gregory Warnell (editors), „Wireless Communications”, Prentice Hall, 2005.

 

 

E. Procedura de evaluare

Modul de examinare scris, durata 3 ore, structura subiectelor este teorie 50%, probleme 50%, nota finală = (nota pe lucrare + nota laborator) / 2.

 

F. Compatibilitate internațională

 

1. EECS 290Q „Advanced Topics in Communication Networks”, Berkeley University of California, USA, www.eecs.berkeley.edu/~dtse/

2. EE567  „Wireless and Mobile Communications”, Penn State University

www.ee.psu.edu/acadaff/courses/ec-567_description.html

3. E&CE 614 „Communications over Fading Dispersive Channels” University of Waterloo, Canada,  www.cwc.uwaterloo.ca/courses.html

 

 

 

Data:23.09.2008

Director departament,                                                                            Titular de disciplină,

Prof. V.Gui                                                                                           Prof. Miranda Naforniță


 

 

"UNIVERSITATEA „POLITEHNICA”DIN TIMIȘOARA                                        

MTS-004-10

 

 

SYLABUS

pentru disciplina:

 

“MORFOLOGIE MATEMATICĂ-Morphologie Mathématique”

Procent de competențe asigurat 7,5 %

 

FACULTATEA:  ELECTRONICĂ ȘI TELECOMUNICAȚII

DOMENIUL/SPECIALIZAREA: INGINERIE ELECTRONICĂ ȘI TELECOMUNICAȚII/MASTER ÎN TRAITEMENT DU SIGNAL

 

Anul de studii:_____II_______

Semestrul (  3)

Titularul cursului:   Profesor dr. ing. Vasile Gui

Colaboratori: 

Numar de ore/saptamana/Verificarea/Credite

Curs

Seminar

Laborator

Proiect

Examinare

Credite

2

0

2

0

examen

8

 

 

A. OBIECTIVELE CURSULUI

Familiarizarea studentului cu tehnicile de prelucrare morfologică a semnalelor, cu deosebire a imaginilor și aplicațiile curente ale acestor tehnici. Se introduc bazele teoretice, se fac experimente de laborator și se dezvoltă capacitatea de implementare a tehnicilor de prelucrare morfologică în limbajele C și Matlab.

 

 

B. SUBIECTELE CURSULUI

  1. Introducere

Introduction.

  1. Cateva primitive ale morfologiei matematice.

Quelques primitives de la morphologie mathématique.

  1. Eroziunea. 3.1. Definitia funcíonala si interpretarea geometrica 3.2. Proprietati ale eroziunii 3.3 Interpretarea functiei distanta ca si eroziune

L'érosion. 3.1 Définition fonctionnelle et interprétation géométrique 3.2 propriétés de l’érosion 3.3  interprétation de la fonction distance en terme d’érosion

  1. Dilatarea 4.1 Definitie functionala si interpretare geometrica 4.2 Proprietati ale dilatarii

La dilatation. 4.1 Définition fonctionnelle et interprétation géométrique 4.2 propriétés de la dilatation

  1. Inchiderea si deschiderea

L'ouverture et la fermeture.

  1. Operatori de segmentare : scheletul, SKIZ si WATERSHED (cumpana apelor)

Le squelette, le SKIZ et le WATERSHED (ligne de partage des eaux).

 

 

 

 

 

  1. Primitive de ordin superior 7.1 Primitive de extreme regionale 7.2 Functii wavelet bidimensionale 7.3 Primitive de extragere de contururi gradientul h-conditional 7.4 Urmarirea linilor de creasta

Primitives d'ordre supérieur. 7.1 Primitives d'extrême régionaux 7.2 Ondelettes 2D 7.3 Primitives d'extraction de contours, le gradient h-conditionnel 7.4 le suivi de lignes de crête.

  1. Morfologia matematica statistica 8.1 Multimile aleatoare inchise 8.2 Functiile aleatoare 8.3 Exemple de analiza statistica a anumitor operatori morfologici.

La morphologie mathématique statistique. 8.1 Les ensembles aléatoires fermées 8.2 les fonctions aléatoires 8.3 exemples d’analyse statistique de certains opérateurs morphologiques.

 

 C. SUBIECTELE APLICATIILOR (laborator, seminar, proiect)

9.        Prelucrarea morfologică a imaginilor folosind mediul Kuklops

10.     Implementarea algoritmilor de dilatare și erodare în C++

11.     Extragerea contururilor prin tehnici morfologice

12.     Segmentarea imaginilor folosind algoritmi de tip WATERSHED

 

D. BIBLIOGRAFIE 

1.  Morphologie Mathematique: http://hermes.etc.upt.ro/teaching/mm

2   Morphology-based operations: http://www.ph.tn.tudelft.nl/Courses/FIP/noframes/fip-Morpholo.html

3.  V. Gui, D. Lacrămă, D. Pescaru, Prelucrarea imaginilor. Editura Politehnica Timisoara, 1999.

 

 

E. PROCEDURA DE EVALUARE

Studentul este evaluat pe baza activității pe parcurs și a examenului. Activitatea pe parcurs constă în participare la curs și la laborator. Examinareala finele semestrului se desfășoară în scris. Subiectele conțin aspecte teoretice și rezolvare de probleme.

 

F.COMPATIBILITATE INTERNATIONALA

Universități străine de prestigiu in care funcționeaza discipline  comparabile

 

Delft University of Technology, http://www.ph.tn.tudelft.nl/

Ecole Polytechnique Federale de Lausanne,  http://www.epfl.ch/

Johns Hopkins University, Baltimore, USA, http://www.jhu.edu/

 

 

Data: 22.09.2008

       DIRECTOR/ȘEF  DEPARTAMENT/CATEDRA                        TITULAR DE DISCIPLINĂ,

                                                Prof. Vasile Gui                                                                   Prof. Vasile Gui

 


UNIVERSITATEA “POLITEHNICA” DIN TIMIȘOARA

MTS-004-11

 

SYLABUS

pentru disciplina

            “ TEHNICI DE DIVERSITATE – Techniques de diversification”

Procent de competențe asigurat 7,5 %

 

Facultatea: Electronică și Telecomunicații

Domeniul/Specializarea: Inginerie electronică/ Telecomunicații Master în Traitement du signal

 

An de studii 2:  

Semestrul: 3

 

Titularul cursului: prof. dr. ing. Ioan Naforniță

Colaboratori:

Număr de ore/săptămână / Verificare / Credite

Curs

Seminar

Laborator

Proiect

Examinare

Credite

2

0

2

0

Examen scris

8

 

A. Obiectivele cursului

 

Cursul are ca obiectiv  crearea unor competențe privind utilizarea diversității pentru îmbunătățirea performanțelor BER pe canale cu fading. Se analizează diversitatea temporală, în frecvență, în spațiu, de polarizare, de cooperare, ș.a. Se analizează tehnicile de beamforming, aplicabile în rețelele de antene.

           

B. Subiectele cursului:

 

1-Diversitatea temporală. Coduri corectoare de erori; întrețeserea biților; tratarea rafalelor de erori.

La diversité temporelle. Des codes correcteurs d’erreurs; l’entrelacement des bits, le traitement des rafales d’erreurs.

2- Diversitatea de frecvență. Sisteme OFDM; sisteme cu spectru împrăștiat; sisteme cu salt de frecvență.

La diversité de fréquence. Des systèmes OFDM; des systèmes à étalement de spectre; des systèmes à saut de fréquence.

   3-Diversitatea spațială. Diversitatea spațială la la emisie și la recepție; macrodiversitatea și microdiversitatea. Sisteme de antene și formarea de raze de directivitate, canale MIMO și codarea spațiotemporală.

La diversité spatiale. La diversité spatiale à émission et à réception; la macro-diversité et la micro-diversité. Des systèmes d’antennes et la création des rayons de directivité, des canaux MIMO et le codage spatio-temporel.

   4- Diversitatea de polarizare. La diversité de polarisation.

   5- Diversitatea de cooperare. La diversité de coopération.

 

C. Subiectele aplicațiilor (laborator):

1-      Interleavere. Des entralaceurs.

2-      Formarea razelor de directivitate. La création des rayons de directivité.

3-      Sisteme cu spectru împrăștiat. Des systèmes à étalement de spectre.

4-      Sisteme MIMO. Des systèmes MIMO.

 

D. Bibliografie

Marvin K. Simon, Mohamed-Slim Alouini,  „Digital Communication over Fading Channels”, John

Wiley, 2005.

Mohamed Ibnkahla (editor), „Signal Processing for Mobile Communications”, CRC Press, 2005.

H.Vincent Poor, Gregory Wornell (editors), „Wireless Communications”, Prentice Hall, 2005.

Harry van Trees, „Optimum Array Processing”, John Wiley, 2002.

 

E. Procedura de evaluare

Modul de examinare scris, durata 3 ore, structura subiectelor este teorie 50%, probleme 50%, nota finală = (nota pe lucrare + nota laborator) / 2.

 

F. Compatibilitate internațională

1. EECS 290Q „Advanced Topics in Communication Networks”, Berkeley University of California, USA, www.eecs.berkeley.edu/~dtse/

2. EE567  „Wireless and Mobile Communications”, Penn State University

www.ee.psu.edu/acadaff/courses/ec-567_description.html

       3. E&CE 614 „Communications over Fading Dispersive Channels” University of Waterloo, Canada, www.cwc.uwaterloo.ca/courses.html

 

 

Data:23.09.2008

 

Director departament,                                                                            Titular de disciplină,

Prof. V.Gui                                                                                           Prof. Ioan Naforniță


 

"UNIVERSITATEA „POLITEHNICA”DIN TIMIȘOARA                                        

MTS-004-12

SYLABUS

pentru disciplina:

“TEHNICI DE ESTIMARE NEINFORMATĂ – Techniques d’estimation aveugle”

Procent de competențe asigurat 7,5 %

 

FACULTATEA:  ELECTRONICĂ ȘI TELECOMUNICAȚII

DOMENIUL/SPECIALIZAREA: INGINERIE ELECTRONICĂ ȘI TELECOMUNICAȚII/MASTER ÎN PRELUCRAREA SEMNALELOR (Traitement du signal)

 

Anul de studii: II

Semestrul 3

Titularul cursului: Prof. dr. ing. Alexandru Isar

Colaboratori: 

Numar de ore/saptamana/Verificarea/Credite

Curs

Seminar

Laborator

Proiect

Examinare

Credite

2

0

1

0

e

7

 

A. OBIECTIVELE CURSULUI

Cele patru probleme ale prelucrării semnalelor sunt : reprezentarea, estimarea, măsurarea și validarea. Estimarea se încadrează între măsurare și validare și are ca scop determinarea acelor cantități fizice care nu pot fi măsurate pornind de la valorile cantităților măsurate.  Există două tipuri de metode de estimare: informate, când se utilizează semnale de testare cunoscute și neinformate. Acest concept poate fi generalizat, vorbindu-se despre metode neinformate de prelucrare a semnalelor : decorelarea neinformată, identificarea neinformată a sistemelor sau filtrarea neinformată.

Scopul acestui curs este de a ilustra câteva dintre tehnicile de estimare neinformată care se utilizeaza în prezent în rețelele de comunicații fără fir.

 

B. SUBIECTELE CURSULUI

1. Filtrarea adaptivă neinformată și detecția schimbării; Le filtrage adaptatif aveugle et la détection du changement

1.1.   Urmărirea parametrilor ; La poursuite des paramètres ;

2. Identificarea neinformată a sistemelor; L’identification aveugle des systèmes;

        2.1. Estimarea neinformată a canalelor de comunicații; L’estimation aveugle des canaux de communications

                        2.1.1. Metoda bazată pe urmărirea subspațiului; La méthode basée sur la poursuite du sous-espace;

                        2.1.2. Metoda bazată pe precodare redundantă; La méthode basée sur un pré codage redondant;

2.1.3. Estimarea bazată pe folosirea momentelor statistice de ordin superior (cumulanți); L’estimation basée sur l’utilisation des moments d’ordre supérieur (des cumulants);

2.1.4. Estimarea bazată pe reprezentări timp-frecvență; L’estimation basée sur des représentations temps-fréquence;

3. Egalizarea neinformată; L’egalisation aveugle;

        3.1. Algoritmi; Des algorithmes;

4. Sincronizarea neinformată în rețelele de comunicații; La synchronisation aveugle dans les réseaux de télécommunications;

4.1. Estimarea neinformată a întârzierilor de sincronizare și a alunecării frecvențelor subpurtătoare în sisteme OFDM; L’estimation aveugle des retards de synchronisation et du glissement des sous-porteuses dans les systèmes OFDM;

5. Reducerea neinformată a interferențelor. La réduction aveugle des interférences.

 

C. SUBIECTELE APLICATIILOR (laborator, seminar, proiect)

  1. Studiul tehnicii de analiză a componentelor principale implementată în Matlab în Statistics Toolbox. L’étude de la technique d’analyse des composantes principales implémentée en Matlab dans la boite à outils Communications.
  2. Studiul egalizoarelor implementate în Matlab în Communication Toolbox. L’étude des égaliseurs implémentés en Matlab dans la boite à outils Communications.
  3. Studiul tehnicii de deconvoluție neinformată implementată în Matlab în Image Toolbox. L’étude de la deconvolution aveugle implémentée en Matlab dans la boite à outils Image.
  4. Prezentare articol studiat. La présentation de l’article étudié.

 

D. BIBLIOGRAFIE

  1. Andrej CHICHOCKI, Shun-Ici AMARI, Adaptive Blind Signal and Image Processing, John Wiley, 2002.
  2. H. Vincent POOR, Gregory W. WORNELL, Wireless Communications-Signal Processing Perspectives, Prentice Hall, 1998.
  3. Sébastien Lagrange, Contributions aux méthodes d’estimation en aveugle, THESE DE DOCTORAT, Université Joseph Fourier, Institut Polytechnique de Grenoble, 2005. 

 

 

 

E. PROCEDURA DE EVALUARE

Activitatea pe parcurs constă din: curs și laborator. La începutul semestrului fiecărui cursant i se oferă un articol recent, publicat într-o revistă sau în actele unei conferințe de prestigiu. Acesta se alege dintr-o bază de date care numără peste 100 de titluri. După ce îl studiază pe durata semestrului, cursantul îl va prezenta în fața colegilor cu ocazia ultimei ședințe de laborator. În urma discuțiilor aferente acestei prezentări se stabilește nota pentru activitatea pe parcurs. Examenul este scris și se desfășoară on-line. Subiectele sunt transmise dimineața și răspunsurile se primesc în seara aceleiași zile. Subiectele de examen sunt personalizate. Structura subiectelor este: 3 subiecte de teorie (propuse de titularul cursului și de profesori francezi care au predat  pe durata semestrului), o aplicație MatLab și o întrebare referitoare la prezentarea pe care a făcut-o cursantul la sfârșitul semestrului.  Ponderile notelor de activitate pe parcurs și de examen sunt egale în nota finală.                    

 

F.COMPATIBILITATE INTERNAȚIONALĂ

Identification et égalisation aveugles, master STIC SICOM, Université Nice, Sophia-Antipolis, http://www.i3s.unice.fr/~sicom/html/unites.html

Séparation de sources et ses applications en Imagerie multispectrale, analyse multi-résolution, mastere recherche STIC- Université Reims -http://crestic.univ-reims.fr/index.php

Advanced Estimation Theory, master: Advanced Sciences of Modern Telecommunications, University Pompeu Fabra, Valencia, http://www.uv.es/mscasmt/description.htm

 

 

Data: 22. 09. 2008

       DIRECTOR/ȘEF  DEPARTAMENT/CATEDRA                        TITULAR DE DISCIPLINĂ,

Prof. dr. ing. Vasile Gui                                                                                                     Prof. dr. ing. Alexandru Isar