Predmet: Obrada vremenskih nizova podataka (17 - IFE213)


Osnovne informacije

KategorijaNaučno-stručni
Naučna oblastTelekomunikacije i obrada signala
MultidisciplinarnaNe
ESPB5
Matične organizacione jedinice predmeta

Katedra za telekomunikacije i obradu signala
Program predmeta

Program se primenjuje od 01.10.2014..


Predmeti preduslovi

Naziv predmetaMora se odslušatiMora se položiti
Verovatnoća i slučajni procesidada
Predmet pruža studentima fundamentalna znanja o obradi vremenskih nizova podataka i njenoj primeni u različitim oblastima, uključujući ekonomiju, inženjerstvo, prirodne i društvene nauke. Studenti formalizuju koncept vremenskog niza podataka kroz pojam diskretnog signala i diskretnog slučajnog procesa, kako bi na osnovu stečenog znanja bili u mogućnosti da odaberu odgovarajući model za konkretni vremenski niz podataka, te da ga kompaktno reprezentuju, analiziraju i predvide njegovo buduće ponašanje.
Studenti će se upoznati sa primerima vremenskih nizova podataka (diskretnih signala). Naučiće da interpretiraju stvarne vremenske nizove podataka kao realizacije slučajnih procesa. Upoznaće se sa pojmovima trenda i periodične komponente u vremenskom nizu podataka, kao i načinima njihove estimacije i eliminacije. Ovladaće osnovama modelovanja vremenskih nizova podataka u cilju njihove kompaktne reprezentacije, separacije na relevantne komponente, kao i predikcije budućih vrednosti. Posebno će upoznati ARMA modele i na osnovu stečenih znanja umeće da odaberu odgovarajući model vremenskog niza i reše zadati problem u odgovarajućem programskom okruženju.
Diskretni vremenski nizovi podataka (signali), z-transformacija i spektar diskretnih signala. Slučajni procesi, stacionarnost i ergodičnost. Uvod u modelovanje vremenskih nizova podataka. Izdvajanje trenda i periodične komponente. Spektralna analiza vremenskih nizova podataka. ARMA procesi i ARMA modeli, modelovanje i predikcija ARMA procesa. Modeli nestacionarnih procesa i procesa sa izraženom periodičnom komponentom.
Čitav tok predavanja kontinuirano je praćen sinhronizovanim auditornim i računarskim vežbama. Na auditornim vežbama rešavaju se problemski zadaci obrade vremenskih nizova podataka. Na vežbama u računarskoj laboratoriji studenti stiču praktično iskustvo u radu sa softverskim alatom za analizu vremenskih nizova podataka. Tokom celokupnog procesa izvođenja nastave studenti se podstiču na intenzivnu komunikaciju, kritičko rezonovanje, samostalni rad i aktivan odnos prema procesu nastave.
AutoriNazivGodinaIzdavačJezik
Sečujski Milan, Jakovljević Nikša, Delić VladoDigitalna obrada signala2019Fakultet tehničkih nauka, Novi SadSrpski jezik
Sečujski Milan, Delić Vlado, Jakovljević Nikša, Radić IgorZbirka zadataka iz digitalne obrade signala2016Fakultet tehničkih nauka, Novi SadSrpski jezik
Milan Sečujski, Nikša Jakovljević, Vlado DelićPowerPoint prezentacije sa predavanja i on-line vežbe preko web portala Katedre za telekomunikacije i obradu signala2014Interni materijalSrpski jezik
Popović, M.Digitalna obrada signala1997Nauka, BeogradSrpski jezik
James Douglas HamiltonTime Series Analysis1994Princeton University Press, Princeton, NJEngleski
P.J.Brockwell & R.A.DavisIntroduction to Time Series and Forecasting2002SpringerEngleski
Predmetna aktivnostPredispitnaObaveznaBroj poena
Testdada10.00
Testdada10.00
Testdada10.00
Pismeni deo ispita - kombinovani zadaci i teorijaneda70.00
Kolokvijumnene20.00
Ime i prezimeVid nastave
Nedostaje slika

Sečujski dr Milan
Redovni profesor

Predavanja
Nedostaje slika

Jakovljević dr Nikša
Vanredni profesor

Auditorne vežbe
Nedostaje slika

Kljajić Jovana
Asistent-master

Auditorne vežbe
Nedostaje slika

Kljajić Jovana
Asistent-master

Laboratorijske vežbe
Nedostaje slika

Jakovljević dr Nikša
Vanredni profesor

Laboratorijske vežbe