Stochastic signal processing
Xử lý tín hiệu ngẫu nhiên
Course description
The course Stochastic Signal Processing provides graduate students with fundamental knowledge and methods for analyzing and processing signals with random characteristics, which are common in engineering and data science. The topics include statistical, temporal, and spectral properties of random signals; estimation techniques; optimal and adaptive filtering methods (Wiener, Kalman, LMS, RLS). The course also introduces representative applications such as audio and speech processing, image and video processing, channel estimation in wireless communications, and biomedical signal analysis. Through a group project and presentations, students will strengthen their skills in research, simulation programming, and scientific communication.
Tiếng Việt
Học phần Xử lý tín hiệu ngẫu nhiên cung cấp cho học viên cao học kiến thức nền tảng và phương pháp xử lý các tín hiệu có yếu tố ngẫu nhiên, thường gặp trong kỹ thuật và khoa học dữ liệu. Nội dung học tập bao gồm: đặc tính thống kê, thời gian và phổ của tín hiệu ngẫu nhiên; các phương pháp ước lượng; các bộ lọc tối ưu và thích nghi (Wiener, Kalman, LMS, RLS). Ngoài ra, học phần còn giới thiệu một số ứng dụng tiêu biểu như xử lý âm thanh – tiếng nói, xử lý hình ảnh – video, ước lượng kênh truyền và xử lý tín hiệu y sinh. Thông qua bài tập lớn và thuyết trình, học viên được rèn luyện kỹ năng nghiên cứu, lập trình mô phỏng và trình bày khoa học.
Course Learning Outcomes (CLOs) 5
Click each outcome to see the translation, mapped PLOs and contribution level.
-
CLO1 Describe and analyze statistical, temporal, and spectral properties of random signals.
Mô tả và phân tích đặc tính thống kê, thời gian và phổ của tín hiệu ngẫu nhiên.
-
CLO2 Apply estimation methods and simulations to analyze random signals.
Áp dụng các phương pháp ước lượng và mô phỏng để phân tích tín hiệu ngẫu nhiên.
-
CLO3 Design and apply Wiener, Kalman, LMS, and RLS filters in signal processing.
Thiết kế và áp dụng các bộ lọc Wiener, Kalman, LMS, RLS trong xử lý tín hiệu.
-
CLO4 Analyze and evaluate the performance of algorithms in practical applications such as audio, image, channel estimation, and biomedical signals.
Phân tích và đánh giá hiệu quả các thuật toán trong các ứng dụng thực tế như âm thanh, hình ảnh, kênh truyền và tín hiệu y sinh.
-
CLO5 Conduct independent or group research, comply with scientific standards, and present results through reports and presentations.
Thực hiện nghiên cứu độc lập hoặc theo nhóm, tuân thủ chuẩn mực khoa học, và trình bày kết quả qua báo cáo, thuyết trình.
Assessment
| Component | Weight | Timing |
|---|---|---|
| Kiểm tra giữa kỳ - Midterm examBài tập – Exercises | 50.0% | |
| Dự án học tập | 50.0% | |
| Dự án học tập | 50.0% |