Informações Importantes
Bibliografia
Neste curso o livro principal será:
- S. Allen Broughton e K. Bryan: Discrete Fourier Analysis and Wavelets
Existe uma página deste livro (atenção para a errata!) feita pelos autores, e lá vocês encontrarão algumas rotinas em MATLAB.
Algumas anotações complementares em pdf serão disponibilizadas oportunamente. Outros dois livros que serão utilizados esporadicamente são:
- C. Byrne: Signal Processing - A Mathematical Approach (existe uma versão pre-print quase igual à editada na página do autor, junto com outros textos interessantes).
- J. Woods: Multidimensional Signal, Image and Video Processing and Coding.
Monitoria
Contaremos com a ajuda do Guilherme como estagiário PAE nesta disciplina. Ele estará disponível para tirar dúvidas no fórum e também para atendimentos presenciais por agendamento (feulo@ime.usp.br ).
Frequência
Atenção: a frequência é obrigatória e será controlada!
Conforme o artigo 84 do regimento geral da USP, será considerada a frequência mínima de 70% para aprovação. Esta frequência mínima também é exigida para se ter direito à recuperação (de acordo com a resolução 3583 do Conselho de Graduação da USP).
Calendário e andamento do curso
Início do curso: 03/03/2020
Término do curso: 30/06/2020 02/07/2020
O andamento das aulas será atualizado no bloco correspondente da página da disciplina.
Avaliação
A avaliação será realizada em duas frentes:
Aulas práticas: teremos 8 7 aulas práticas no CEC ao longo do semestre, nas seguintes datas: 12/3, 26/3, 16/4, 23/4, 7/5, 21/5, 28/5, 4/6 9/6 e 18/6 25/6. Nessas aulas serão realizadas tarefas práticas que valem nota e devem ser entregues ao final da aula. Uma atividade prática substitutiva (opcional) será disponibilizada no final do semestre, que poderá ser utilizada para substituir a menor das 7 notas das atividades práticas regulares. A realização dessas tarefas é necessariamente presencial: não serão aceitos trabalhos submetidos por alunos que não estiverem presentes no CEC. Todas as tarefas práticas possuem o mesmo peso, e a média MP dessas tarefas práticas deve ser ≥5 para garantir a aprovação.
Listas de exercícios: teremos 6 listas de exercícios, todas com o mesmo peso, compostas por exercícios teóricos e/ou de programação. A média ML das listas de exercícios deve ser ≥5 para garantir a aprovação.
A média final MF será definida como: se MP≥5 e ML≥5 então MF=(2*MP+3*ML)/5, senão MF=min(MP,ML).
O resultado da avaliação será aprovação caso MF≥5, senão recuperação se MF≥3, senão reprovação. O trabalho de recuperação será definido posteriormente, sendo que a média da 2a avaliação será a média simples entre a MF e o trabalho de recuperação.