https://www.traditionrolex.com/15

https://www.traditionrolex.com/15

Zakład Układów Elektronicznych i Przetwarzania Sygnałów

Ostatnia modyfikacja podstrony: 04.03.2019 11:01

dr inż. Damian Cetnarowicz

Stanowisko:          Adiunkt

Miejsce pracy:       p. 235 MCH

Telefon:                  61 647 5935

E-mail:                   damian.cetnarowicz@put.poznan.pl

www:                      

Konsultacje:         czwartek, g. 11:15 - 13:15

Prowadzone przedmioty:

  Wykłady 
Sztuczna inteligencja i biometria rok I, sem. 2 (II st.)      
Inteligentne systemy ze sprzężeniem wizyjnym rok I, sem. 2 (II st.)      
Multimedia i Internet rok IV, sem. 7 (I st.)      
Algebra z geometrią rok I, sem. 1 (I st. niestacjonarne)      
Cyfrowe przetwarzanie sygnałów rok I, sem. 2 (II st. niestacjonarne)      
  Laboratorium
Przetwarzanie sygnałów i informacji rok II, sem. 4 (I st.)     
Systemy mikroprocesorowe rok I, sem. 5 (I st.)     
Sieci neuronowe i algorytmy genetyczne rok II, sem. 3 (II st.)     
  Projekt
Sieci neuronowe i algorytmy genetyczne rok II, sem. 3 (II st.)  
Pracownia problemowa rok I, sem. 2 (II st.)
Projekt dyplomowy rok IV, sem. 7 (I st.)

Plan zajęć (sem. letni 2015/2016):

Dodatkowe obowiązki:

Publikacje:

1. Experimental speaker recognition investigations using head/torso simulator and telephone tranmission

Autorzy: Cetnarowicz Damian, Drgas Szymon, Dąbrowski Adam

Rok: 2011
Str.: 94-97
Oddział: Politechnika Poznańska
Konferencja/literatura: "Elektronika"- konstrukcje, technologie, zastosowania, miesięcznik naukowo-techniczny
Rok: 2011
Miejscowość: Warszawa

2. Gaussian Mixture Model speaker recognition system experiments with CORPORA database

Autorzy: Dąbrowski Adam, Drgas Szymon, Cetnarowicz Damian

Rok: 2007
Str.: 141-146
Oddział: Politechnika Poznańska

Finansowanie: 1443, DS 93-152/07

Konferencja/literatura: IEEE SPA 2007, IEEE Signal Processing Algorithms, Architectures, Arrangements and Applications
Rok: 2007
Miejscowość: Poznań

Zainteresowania naukowe:

Cyfrowe przetwarzanie sygnałów (w tym szczególnie: separacja sygnałów, estymacja kierunku nadchodzącego dźwięku)

Systemy uczące się (w tym szczególnie: sieci neuronowe, klasyfikatory danych)

 

https://www.traditionrolex.com/15