EE373A - Adaptive Signal Processing

Kursutvärdering 95/96

Per Magnusson


Kursansvarig:

Prof. Bernard Widrow

Kurslitteratur:

Adpative Signal Processing av Widrow & Sterns, samt utdelade anteckningar. Boken är bra om man bortser från att den inte ger så mycket utrymme åt andra viktiga algoritmer än LMS (som Widrow uppfann...).

Kursinnehåll:

Self-optimizing systems whose performance is improved through contact with their environments. Feedback models for least mean-square adaptation processes. Steepest descent, Newton's method, and Southwell relaxation methods. Random search. LMS algorithm. Efficiency measures for adaptive processes. Adaptive digital filters, noise canceling and signal enhancement, adaptive antennas, adaptive control systems.

Förkunskapskrav:

EE264, EE363 och programmeringsvana. Jag hade läst EE264, men inte EE363. Förmodligen klarar man sig bra bara man har kretsteori 2 och signalteori från Linköping. Wienerfilter kan också vara bra att känna till. Varför EE363 (Linear Dynamical Systems) är förkunskapskrav vet jag inte.

Föreläsningar:

Widrow är som vanligt långsam och hamnar ofta på avvägar då han berättar historier från sin forskningskarriär. Föreläsningarna kunde ha komprimerats rejält. Ofta låg föreläsningarna en eller två veckor efter inlämningsuppgifterna.

Övrig undervisning:

Office hours och en "review session" varje vecka. På review sessions gick ofta TA:n (James McNames) igenom teori som kunde vara bra för projektet, t ex lite grann om neurala nätverk. Ibland gav han även tips om inlämningsuppgifterna.

Inlämningsuppgifter:

Ett antal problem (nästan) varje vecka. Ofta var det felaktigheter i problemen, eller så kom de ut sent via newsgroupen. Rättningen var inte heller så lysande, ofta fic man klaga på slumpmässiga poängavdrag för att få tillbaka poäng. Uppgifterna (när de väl debuggats) var hyfsat intressanta och man utförde dem nästan uteslutande i Matlab.

Midterm:

Nej.

Final:

Nej.

Projekt:

Man kan antingen göra ett projekt i denna kurs eller göra ett gemensamt projekt för både 373A och 373B (Adpative Neural Networks). När jag skriver detta har jag inte riktigt börjat på projektet ännu...

Sammanfattning:

Adaptiva filter är intressanta och har många trevliga tillämpningar. Dessutom verkar det vara svårt att läsa ämnet i Linköping. Tyvärr är Widrow inte någon vidare föreläsare (om man inte vill lyssna på långrandiga berättelser t ex om hur man letar olja mha seismiska metoder och adaptiva filter), så man får räkna med att studera lite på egen hand om man vill lära sig mer än LMS-algoritmen som verkar uppta oproportionerligt stor del av kursen.