Цифровая обработка сигналов - курс от МГУ им М.В. Ломоносова

Московский Государственный Университет имени М.В. Ломоносова (МГУ) приглашает Вас курс повышения квалификации по программе: «Цифровая обработка сигналов». Формат участия: очное обучение. Программа обучения рассчитана на 72 академических часа (18 недель, 4 месяца занятий)

Курс посвящен прикладным вопросам цифровой обработки сигналов и анализу данных. Рассматриваются задачи, возникающие в инерциальной и спутниковой навигации, а также в авиационной гравиметрии.

Формат и форма обучения	Продолжительность:	Срок обучения	Получаемый документ:
Очная	72 ак. часа	18 недель (4 месяца)	Удостоверение о повышении квалификации МГУ

Модули программы

Стационарный случайные процессы (ССП) в дискретном и непрерывном времени. Корреляционная функция, спектральная плотность (СП), спектральное представление.
Факторизация спектральной плотности, представление ССП как реакции стационарного фильтра на белый шум.
Параметрическая AR-идентификация случайных процессов. По корреляционной функции и по выборке.
Параметрическая идентификация случайных процессов в пространстве состояния.
Непараметрическая идентификация случайных процессов по методу Уэлша.
Оптимальная идентификация и фильтрация данных статического гравиметра
Строгое изложение корреляционной теории калмановской фильтрации (КФ). Принцип ортогональности, обновляющаяся последовательность, ее свойства.
Численные методы калмановской фильтрации. Последовательное применение ортогонализации шумов. Ковариационная, информационная и смешанная формы. Метод корня в случае коррелированных шумов.
Применение фильтра Баттерворта, фильтра Калмана и фильтра Винера в морской гравиметрии.
Задача нелинейной фильтрации и сглаживания. Расширенный ФК, сигма-точечный ФК, фильтр частиц.
Применение методов нелинейной фильтрации к оцениванию траекторий по угловым измерениям
Задачи L1/L1 и L1/L2 – фильтрации сигналов. Свойства сжатия данных,. Исследование свойств решений переходом к двойственной задаче
Принципы обработки данных авиационной гравиметрии.
Применение L2 и L1/L2 оптимизации при обработке данных авиационной гравиметрии.
Задача анализа частотно-временных свойств сигналов. Масштабирующие функции и вейвлеты. Вейвлет-разложения и вейвлет-восстановления. Связь с полосовой фильтрацией.
Дискретное вейвлет-преобразование. Фреймы и базисы вейвлетов. Алгоритм быстрого вейвлет-преобразования. Связь с теорией КИХ - фильтрами.
Калибровка авиационного гравиметра в полете с использованием кратномасштабного анализа.