course-details-portlet

TTT4275 - Estimering, deteksjon og klassifisering

Om emnet

Vurderingsordning

Vurderingsordning: Mappevurdering
Karakter: Bestått/Ikke bestått

Vurderingsform Vekting Varighet Hjelpemidler Delkarakter
Arbeider 50/100
Hjemmeeksamen 50/100

Faglig innhold

Estimering, deteksjon og klassifisering er helt avgjørende i de aller fleste signalbehandlingssystemer innen IKT, De tre fagfeltene danner også grunnlaget for data-analyse i andre viktige områder som økonomi, medisin, industri, seismikk osv.
Dette emnet gir en grunnleggende innføring i prinsippene for estimering, deteksjon og klassifisering med fokus på IKT-anvendelser basert på signalbehandling. Den brede anvendelsen av de tre fagfeltene blir demonstrert vha. å anvende reelle fysiske data på innen sett med utvalgte eksempler innen biomedisin, multimedia, tale, kommunikasjon osv.

Emnet består av tre moduler:
--- a) Estimering :
Introduksjon, Minimum varians forventningsrett estimator og Cramer-Rao nedre grense,
Lineære modeller og estimatorer basert på minste kvadratisk avvik ,
Maksimum Likelihood og Bayesisk estimering

--- b) Deteksjon :
Introduksjon, Statistisk desisjonsteori, Binær hypotese, Likelihood ratio test, Bayes risk, Neyman-Pearson, ROC/DET.
Deteksjon av of henholdsvis deterministiske og tilfeldige signaler

--- c) Klassifisering :
Introduksjon, teoretisk optimal klassifiserer, tre basis-klassifiserere, estimering og klyngeanalyse innen design, evaluering av ytelse, kort om state-of-the-art inklusive maskinlæring.

Læringsutbytte

Kunnskaper :
Kandidaten har (i) prinsipiell forståelse av begrepene estimering, deteksjon og klassifisering; (ii) detaljerte kunnskaper om grunnleggende teknikker og dermed forutsetning for å bruke mer avanserte teknikker; (ii) praktisk forståelse for hvor og hvordan bruke de tre fagområdene til å løse reelle problemer; (iv) kjennskap til betydningen av data i design- og evaluerings-fasen.

Ferdigheter :
Kandidaten kan (i) identifisere behovet for estimering, deteksjon og klassifisering i praktiske problemer; (ii) velge en fornuftig metode for et gitt problem; (iii) finne og sette seg inn i mer avanserte metoder hvis nødvendig; (iv) implementere metodene i Matlab/Python; og (v) evaluere ytelsen for en valgt klassifiserer for et gitt problem.

Læringsformer og aktiviteter

Forelesninger med vekt på praktiske eksempler, øvinger og et avsluttende gruppebasert prosjekt.

Obligatoriske aktiviteter

  • Øvinger

Mer om vurdering

Mappevurdering gir grunnlag for sluttkarakter i emnet. I mappen inngår skriftlig avsluttende eksamen tellende 50% og prosjektinnlevering tellende 50%.

Resultatet for delene angis i %-poeng, mens vurdering for hele mappen (sluttkarakteren) angis med bokstavkarakter.

Adgang til eksamen forutsetter følgende uttelling på øvinger. 6 øvinger blir gitt, hver med maksimum uttelling på 10 poeng. Minimum 10 poeng kreves for hver av temaene estimering, deteksjon og klassifisering.

Utsatt eksamen kan endres fra skriftlig til muntlig eksamen.

Ved gjentak må hele emnet gjentas.

Spesielle vilkår

Vurderingsmelding krever godkjent undervisningsmelding samme semester. Obligatorisk aktivitet fra tidligere semester kan godkjennes av instituttet.

Kursmateriell

Kursmateriell vil bli avklart i forkant av første forelesningssemester.

Flere sider om emnet

Ingen

Fakta om emnet

Versjon: 1
Studiepoeng:  7.5 SP
Studienivå: Tredjeårsemner, nivå III

Undervisning

Termin nr.: 1
Undervises:  VÅR 2021

Forelesningstimer: 4
Øvingstimer: 2
Fordypningstimer: 6

Undervisningsspråk: Engelsk, Norsk

Sted: Trondheim

Fagområde(r)
  • Elektronikk og telekommunikasjon
  • Signalbehandling
Kontaktinformasjon
Emneansvarlig/koordinator: Faglærer(e):

Ansvarlig enhet
Institutt for elektroniske systemer

Telefon:

Timeplan

Listevisning
Kalendervisning

Eksamensinfo

Vurderingsordning: Mappevurdering

Termin Statuskode Vurderings-form Vekting Hjelpemidler Dato Tid Digital eksamen Rom *
Vår ORD Arbeider 50/100
Rom Bygning Antall kandidater
Vår ORD Hjemme-eksamen 50/100

Utlevering 12.05.2021

Innlevering 12.05.2021

Utlevering 09:00

Innlevering 13:00

INSPERA
Rom Bygning Antall kandidater
Sommer UTS Arbeider 50/100
Rom Bygning Antall kandidater
Sommer UTS Hjemme-eksamen 50/100 INSPERA
Rom Bygning Antall kandidater
  • * Skriftlig eksamen plasseres på rom 3 dager før eksamensdato. Hvis mer enn ett rom er oppgitt, finner du ditt rom på Studentweb.
Eksamensinfo

For mer info om oppmelding til og gjennomføring av eksamen, se "Innsida - Eksamen"

Mer om eksamen ved NTNU