Фотогалерея
Реклама
Целью программы является подготовка к квалифицированным разработкам в промышленности, а также обеспечение основы для научных исследований. Студенты встречаются и работают в тесном контакте с исследователями в области обработки сигналов и получат глубокое понимание в этих областях.
После окончания обучения студент сможет применять полученные знания в различных ситуациях для анализ проблем, а также создание решений. Студент сможет выбрать, спроектировать и применить ряд дополнительных и связных инструментов и концепций в этой области.
Программа в основном сосредоточена на адаптивной обработке изображений и обработке акустических сигналов. Студент научится применять методы в промышленных областях в области контроля шума и вибрации, кодирования речи, улучшения речи, обработки изображений и т. Д. Пример важных курсов: обработка многомерного сигнала, компьютерное зрение, анализ звука и вибрации, адаптивный сигнал Обработка, оптимальная обработка сигналов и нейронные сети.
Обучение будет проводиться в основном в кампусе, чтобы позволить студентам работать рядом с исследователями выбранного акцента. Обучение будет включать в себя как теоретические, так и практические приложения, и студент будет работать как самостоятельно, так и интегрироваться в команду. Программа будет завершена магистерской работой (30 кредитных пунктов), которая обычно выполняется в отрасли или в тесном сотрудничестве с отраслью.
Чтобы получить степень магистра, студент должен завершить 90 кредитных пунктов (1,5 года) курсов плюс 30 кредитных пунктов (0,5 года) магистерской работы, всего 2 года. Один кредитный пункт (högskolepoäng) в шведской системе соответствует одному кредитному пункту в Европейской системе перевода кредитов (ECTS).
Программа основана на том, что студент имеет степень бакалавра наук в области электрического инженерия или компьютерная инженерия.
Цели и результаты обучения
В дополнение к целям, регулируемым на национальном уровне, для программы были поставлены следующие цели.
После завершения программы Студент:
* продемонстрирует знания и понимание в области электротехники, главным образом в области обработки сигналов.
* продемонстрирует знания и понимание текущих тенденций и проблем в области обработки сигналов.
* продемонстрировать способность самостоятельно искать, оценивать и использовать информацию, чтобы иметь возможность учиться как в ходе будущих исследований, так и на рабочем месте.
* демонстрировать способность самостоятельно распространять свои знания в новых областях в рамках область обработки сигналов, а также иметь возможность анализировать проблемы, а также разрабатывать новые методы и приемы.
Обучение и образование
Программа начинается с углубленного математического введения и обязательного базового курса с акцентом на создание базы для будущих исследований в Программа.
В течение последнего семестра в программе студент выполнит магистерскую работу, которая будет объединять знания из курсов в программе. Чтобы получить и обеспечить высокое качество магистерской работы, все студенты должны пройти комплексный курс по методологии исследования.
Язык обучения и язык учебных ресурсов на английском языке.
Программа включает в себя курсовую работу 90 ECTS и магистерскую диссертацию 30 ECTS. Общая продолжительность программы - 2 года, включая четыре семестра. Каждый год делится на четыре периода лекций (Lp1, Lp2, Lp3 и Lp4). В программе двенадцать курсов, и каждый курс составляет 7,5 ECTS.
В течение первого года, Lp1, первые два курса «Комплексный анализ и преобразования и обработка сигналов II» станут основой почти для всех курсов на программа. В следующем периоде лекций, Lp2, курс «Случайные процессы» будет использоваться в четырех курсах. Курс «Многомерная обработка сигналов», по сути, является обобщением курса «Обработка сигналов II» на более высокие измерения и даст лучшее понимание этого курса. Многомерная обработка сигналов не является формальной предпосылкой для будущих курсов, но будет преимуществом для будущих курсов в программе, особенно курсов по обработке изображений. На первом этапе Lp3 два курса «Адаптивная обработка сигналов» и «Цифровая передача и радиосвязь» дополнят фундаментальные знания в области обработки сигналов. Теперь у вас есть большой набор продвинутых инструментов для продолжения обучения в программе.
Программа имеет три основных области (некоторые курсы относятся к фундаментальным знаниям, уже изученным выше).
Адаптивный Область обработки сигналов:
* Адаптивная обработка сигналов, Lp3, первый год (обязательный)
* Прикладная адаптивная обработка сигналов, Lp4, первый год (обязательный)
* Оптимальная обработка сигналов, Lp1, второй год (необязательно)
* Нейронные сети, Lp2, второй год (обязательно)
Область обработки изображений:
* Многомерная обработка изображений, Lp2, первый год (обязательно)
* Цифровая Обработка и анализ изображений, Lp4, первый год (опционально)
* Computer Vision, Lp1, второй год (опционально)
Звуки и вибрации:
* Анализ звука и вибраций, Lp4 , первый год (необязательно)
* Экспериментальный модальный анализ, Lp1, второй год (необязательно)
В следующих периодах лекции (первый год, Lp4, второй год Lp1 и второй год Lp2) вы будете выбирать изОсновные направления.
На втором курсе второго курса курса «Методология исследования» с акцентом на электротехнике основное внимание будет уделено подготовке к магистерской работе.
В течение следующего лекционного периода, Lp2, второй год, вы можете выбрать один из трех факультативных курсов, которые полезны для всех областей выше:
* Усовершенствованный дизайн фильтров (необязательно)
* Процессоры цифровых сигналов ( факультативно)
* Прикладная обработка сигналов (необязательно)
В течение последнего семестра программы (Lp3 и Lp4, второй год) магистерская работа позволит вам применить свои теоретические и практические знания из всех предыдущих курсы по программе в крупном проекте в области радиосвязи.
Хотите улучшить уровень английского для поступления?
Подготовьтесь к требованиям программы с помощью курсов English Online от Британского Совета.
- ✔️ Гибкий график занятий
- ✔️ Опытные преподаватели
- ✔️ Сертификат по окончании курса
📘 Рекомендуется для студентов с уровнем IELTS 6.0 или ниже.