Informações Importantes
Bibliografia
Neste curso o livro principal será:
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 Carlos (carlos.castro@ime.usp.br) como estagiário PAE nesta disciplina. Ele estará disponível para tirar dúvidas no fórum e também para atendimentos online.
Frequência
Por causa das dificuldades associadas à conectividade durante a pandemia, não será realizado o controle de frequência durante as aulas online. Entretanto, a fim de cumprir com o artigo 84 do regimento geral da USP, que considera a frequência mínima de 70% para aprovação, a frequência será contabilizada através das entregas dos trabalhos de avaliação, proporcionalmente ao peso de cada um dos trabalhos na média final. A frequência mínima de 70% 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: 16/08/2021
Término do curso: 16/12/2021
Semana de break: 15-19/11/2021
O andamento das aulas será atualizado no bloco correspondente da página da disciplina.
Avaliação
A avaliação será realizada em duas frentes:
Tarefas práticas: teremos 7 aulas práticas ao longo do semestre, nas seguintes datas: 26/8, 09/09, 23/09, 07/10, 21/10, 11/11 e 25/11 09/12. Nessas aulas serão realizadas tarefas práticas que valem nota e devem ser submetidas via e-disciplinas ao final da aula. Todas as tarefas práticas possuem o mesmo peso, e a média MTP dessas tarefas práticas deve ser ≥5 para garantir a aprovação.
Listas de exercícios: teremos 7 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 MTP≥5 e ML≥5 então MF=(2*MP+3*ML)/5, senão MF=min(MP,ML).
Para a graduação, 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.
Para a pós-graduação, a MF será mapeada em conceitos considerando os intervalos A=[8.5,10], B=[7,8.5), C=[5,7) e R=[0,5).