پروژه پردازش سیگنال dsp.

---

شرح پروژه

پروژه داشتم در حوزه پردازش سیگنال dsp

حوزه: فشرده‌سازی و انتقال تصویر/ویدیو (Image/Video Compression & Transmission)

1. شبیه‌سازی انتقال تصویر در کانال پرنویز:

   · توضیح: یک تصویر را با استفاده از روش‌های مدولاسیون مختلف (مثل BPSK, QPSK) کدگذاری کرده، از یک کانال با نویز AWGN عبور دهید و در طرف دیگر دریافت و آشکارسازی کنید. سپس کیفیت تصویر بازیابی‌شده را با معیارهایی مثل PSNR و MSE بسنجید.

   · مربوط به دروس: مخابرات دیجیتال، تئوری اطلاعات.

2. پیاده‌سازی ساده یک استاندارد فشرده‌سازی (مثل JPEG):

   · توضیح: مراحل اصلی فشرده‌سازی JPEG مانند تبدیل رنگ، زیرنمونه‌برداری، تبدیل کسینوسی گسسته (DCT)، کوانتیزاسیون و کدگذاری اِنتروپی (مثل Huffman) را به صورت مرحله‌به‌مرحله پیاده‌سازی کنید.

   · مربوط به دروس: پردازش تصویر، تئوری اطلاعات.

3. تحلیل مقاومت کدگذاری‌های مختلف تصویر در برابر خطای بیت (Bit Error):

   · توضیح: بررسی کنید که وقتی یک فایل فشرده‌شده (مثلاً یک فایل JPEG) در حین انتقال با خطای بیت مواجه می‌شود، چگونه خطا در تصویر نهایی ظاهر می‌شود و کدام روش کدگذاری مقاوم‌تر است.

حوزه: پردازش تصویر برای بهبود سیستم‌های مخابراتی

1. تشخیص خودکار مُدولاسیون (Automatic Modulation Classification - AMC) با استفاده از پردازش تصویر:

   · توضیح: نمودار صورت‌نگار (Constellation Diagram) سیگنال‌های دریافتی را به عنوان یک "تصویر" در نظر بگیرید. از یک طبقه‌بند تصویر (مثلاً با استفاده از ویژگی‌های HOG یا یک شبکه عصبی ساده) برای تشخیص نوع مدولاسیون (BPSK, QPSK, 16-QAM, ...) استفاده کنید.

   · مربوط به دروس: مخابرات دیجیتال، یادگیری ماشین.

2. برآورد کانال (Channel Estimation) در سیستم‌های MIMO با استفاده از پردازش تصویر:

   · توضیح: ماتریس کانال در سیستم‌های MIMO را می‌توان به عنوان یک تصویر در نظر گرفت. از تکنیک‌های پردازش تصویر برای فیلتر کردن نویز و بهبود دقت برآورد کانال استفاده کنید.

3. کالیبره کردن آرایه‌های فازی (Phased Array Calibration) با تحلیل تصویر الگوی تابش:

   · توضیح: الگوی تابش یک آنتن را می‌توان به صورت یک تصویر دو بعدی نمایش داد. از پردازش تصویر برای تحلیل این الگو، تشخیص نواقص و کالیبره کردن فاز و دامنه عناصر آنتن استفاده کنید.

حوزه: ارتباطات مبتنی بر نور مرئی (VLC) و لیفت (Li-Fi)

1. پیاده‌سازی یک سیستم ساده ارتباطی Li-Fi:

   · توضیح: با استفاده از یک LED (فرستنده) و یک فوتودیود (گیرنده)، داده‌های دیجیتال را به کمک روشن و خاموش کردن LED منتقل کنید. می‌توانید یک تصویر ساده باینری (مثلاً یک لوگو) را با نرخ پایین انتقال دهید.

   · مربوط به دروس: سیستم‌های دیجیتال، مخابرات.

2. استفاده از پردازش تصویر برای دریافت سیگنال‌های VLC با دوربین گوشی:

   · توضیح: از صفحه نمایش یک مانیتور به عنوان فرستنده (با روشن و خاموش کردن سریع یک ناحیه) و از دوربین گوشی به عنوان گیرنده استفاده کنید. با ضبط ویدیو و استخراج فریم‌ها، داده‌های ارسالی را بازیابی کنید. این پروژه "Screen-to-Camera Communication" نامیده می‌شود.

   · مربوط به دروس: پردازش ویدیو، مخابرات دیجیتال.

حوزه: پردازش تصویر در شبکه‌های مخابراتی

1. پیش‌بینی تراکم کاربر در یک سلول شبکه موبایل با تحلیل تصاویر ماهواره‌ای یا دوربین‌های شهری:

   · توضیح: از تصاویر یک منطقه (مثلاً یک استادیوم یا مرکز شهر) برای تخمین تعداد افراد و پیش‌بینی بار ترافیکی شبکه سلولی استفاده کنید تا منابع شبکه بهینه‌تر تخصیص داده شوند.

2. تشخیص اختلال در فیبر نوری با تحلیل تصویر طیف نوری:

   · توضیح: دستگاه OTDR نموداری تولید می‌کند که شبیه یک تصویر است. از پردازش تصویر برای تحلیل این نمودار و تشخیص خودکار محل و نوع fault (مانند شکست، خمش شدید) در فیبر نوری استفاده کنید.

حوزه: پردازش سیگنال‌های راداری/سونار (که ماهیت تصویری دارند)

1. تشخیص هدف در تصاویر رادار روزنه مصنوعی (SAR):

   · توضیح: تصاویر SAR خروجی مستقیم یک سیستم راداری هستند. از تکنیک‌های پردازش تصویر مانند آشکارسازی لبه و segmentatio برای شناسایی اهداف خاص (مانند کشتی‌ها، خودروها، ساختمان‌ها) در این تصاویر استفاده کنید.

   · مربوط به دروس: پردازش سیگنال‌های راداری.

2. ردیابی هدف متحرک در دنباله‌ای از تصاویر راداری:

   · توضیح: پس از تشخیص هدف، در فریم‌های متوالی راداری، آن را ردیابی کنید و مسیر حرکت آن را پیش‌بینی نمایید.

---

نکات کلیدی برای اجرا:

-

عناوین پیشنهادی برای دروس آزمایشگاه دکتر پویا درخشان، آزمایشگاه DSP, آزمایشگاه مدار مخابراتی 

حوزه: مانیتورینگ و امنیت (شامل ایده‌های شما)

1. تشخیص و هشدار آتش‌سوزی در جنگل‌ها و مزارع با استفاده از دوربین‌های معمولی: تحلیل تصاویر برای شناسایی دود و شعله بر اساس رنگ، بافت و الگوی انتشار.

2. تشخیص تخلفات رانندگی: عبور از چراغ قرمز: با تطبیق موقعیت خودرو نسبت به خط‌کشی عابر پیاده و وضعیت چراغ (بر اساس رنگ) در دنباله‌ای از فریم‌ها.

3. شمارش و تحلیل ترافیک خودروها: تخمین تعداد خودروها در یک جاده، تشخیص جهت حرکت و طبقه‌بندی آن‌ها (سبک/سنگین).

4. تشخیص ورود غیرمجاز به یک منطقه حفاظت‌شده: با استفاده از تفریق پس‌زمینه و شناسایی حرکت در مناطق ممنوعه.

5. تشخیص تصادف در تقاطع‌ها: با تحلیل ناگهانی تغییر مسیر، سرعت و موقعیت خودروها در چندین فریم متوالی.

حوزه: کشاورزی و محیط زیست

1. تشخیص علف‌های هرز از محصولات کشاورزی: طبقه‌بندی تصاویر مزارع برای شناسایی علف‌های هرز به منظور سمپاسی هدفمند.

2. برآورد سلامت محصولات (مانند گندم) از روی رنگ و بافت: تشخیص زردی یا بیماری در برگ‌ها با تحلیل هیستوگرام رنگ در فضای رنگی HSV.

3. شمارش میوه‌ها روی درختان (مثلاً سیب یا پرتقال): برای کمک به برآورد عملکرد محصول.

4. تشخیص زباله و آلودگی در سواحل یا جنگل‌ها: آموزش یک مدل برای تشخیص پلاستیک، قوطی و سایر زباله‌ها در تصاویر طبیعی.

5. پایش سطح آب رودخانه‌ها: تشخیص خط ساحل در تصاویر ثابت و هشدار در مورد طغیان.

حوزه: پزشکی و سلامت

1. تشخیص سلول‌های خونی (گلبول قرمز/سفید) در تصاویر میکروسکوپ: با استفاده از آستانه‌گیری و شناسایی اشکال دایره‌ای.

2. تشخیص بافت سرطانی در تصاویر پاتولوژی (پوست یا بافت سینه): مقایسه بافت سالم و ناسالم با استفاده از استخراج ویژگی‌های بافت.

3. اندازه‌گیری سطح قند خون (به صورت غیرتهاجمی): یک موضوع پیشرفته و تحقیقاتی که بر تحلیل رنگ و بافت ناحیه زیر ناخن یا چشم متمرکز است.

4. تشخیص شکستگی استخوان در تصاویر رادیولوژی (X-Ray): شناسایی خطوط شکستگی در تصاویر سیاه و سفید.

حوزه: صنعت و رباتیک

1. کنترل کیفیت و شناسایی عیوب محصولات در خط تولید: مثلاً تشخیص ترک روی کاشی یا خراش روی بدنه خودرو.

2. خواندن خودکار پلاک خودروها (ANPR/ALPR): یک پروژه کلاسیک که شامل یافتن پلاک، نرمال‌سازی و تشخیص کاراکتر (OCR) است.

3. هدایت یک ربات مسیریاب بر اساس خطوط راهنما: استفاده از فیلترها و آشکارسازی لبه برای دنبال کردن یک خط روی زمین.

4. تشخیص و مرتب‌سازی اشیا بر اساس رنگ یا شکل: شبیه‌سازی یک سیستم رباتیک که می‌تواند اشیای رنگی مختلف را در یک صحنه شناسایی و جدا کند.

حوزه: خلاقانه و کاربردی

1. حذف خودکار نوشته‌ها و زیرنویس از روی تصاویر: با استفاده از درپینتینگ (Inpainting) برای پر کردن ناحیه‌ای که نوشته حذف شده است.

2. تشخیص حالات چهره (Emotion Recognition): طبقه‌بندی تصاویر چهره به حالات شاد، غمگین، عصبانی و... با استخراج ویژگی از نواحی چشم و دهان.

3. تشخیص رقم زده‌شده با دست (Digit Recognition): یک پروژه پایه برای آشنایی با طبقه‌بندی تصاویر، شبیه به دیتاست MNIST.

4. برآورد تراکم جمعیت در یک مکان عمومی: با استفاده از تحلیل بافت و شمارش لبه‌ها برای تخمین تعداد افراد در یک تصویر شلوغ.

5. افزایش وضوح تصاویر قدیمی (Super-Resolution): استفاده از اینترپولیشن پیشرفته یا مدل‌های ساده یادگیری ماشین برای بهبود کیفیت تصویر.

6. خلاصه‌سازی ویدیو بر اساس شناسایی صحنه‌های کلیدی: تشخیص تغییرات ناگهانی در فریم‌ها (Cut Detection) برای استخراج صحنه‌های مهم.

7. ساخت پانوراما از چندین تصویر: یک پروژه جذاب برای آشنایی با مفاهیم تشخیص نقاط کلیدی (مانند SIFT یا ORB) و همترازی تصاویر.

---

نکات مهم برای اجرای پروژه:

· شروع ساده: با پردازش تصاویر ثابت شروع کنید و سپس به سراغ ویدیو بروید.

· ابزارها: از Python همراه با کتابخانه‌هایی مانند OpenCV, Scikit-image, Matplotlib و NumPy استفاده کنید. برای موضوعات پیشرفته‌تر می‌توانید از TensorFlow یا PyTorch نیز کمک بگیرید.

· دیتاست: یافتن یک دیتاست خوب، نیمی از موفقیت پروژه است. از منابعی مانند Kaggle, UCI Machine Learning Repository و Roboflow استفاده کنید.

· پیش‌پردازش: مراحلی مانند تغییر اندازه، تبدیل به خاکستری، نرمال‌سازی و حذف نویز را فراموش نکنید.

· مستندسازی: تمام مراحل کار، از ایده تا کدنویسی و نتایج را به دقت در گزارش خود ثبت کنید.

-

یکی از اینا

حالا هرکدوم راحت تره

زمان و هزینه کمتری براش صرف بشع

عجلم بابت این هست که موضوع رو به استاد اعلام کنم پر نشه

چون هر نفر یک موضوع رو میتونه برداره

بعدش که موضوعو اعلام کردم دیگه اوکیه

تو یکی دوهفته انجام بشه اوکیه

مهارت ها و تخصص های مورد نیاز

---

---