Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: Inteligencja obliczeniowa
Sylabus przedmiotu Przetwarzanie sygnałów kognitywnych:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Informatyka | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Przetwarzanie sygnałów kognitywnych | ||
Specjalność | Systemy komputerowe zorientowane na człowieka | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Jarosław Jankowski <Jaroslaw.Jankowski@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | Anna Lewandowska <Anna.Tomaszewska@zut.edu.pl>, Adam Nowosielski <Adam.Nowosielski@zut.edu.pl>, Edward Półrolniczak <Edward.polrolniczak@zut.edu.pl>, Izabela Rejer <irejer@wi.zut.edu.pl> | ||
ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Podstawy matematyki i programowania w dowolnym języku |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Zapoznanie studentów z charakterystycznymi cechami sygnałów kognitywnych, sprzętem służącym do ich rejestrowania oraz metodami służącymi do ich przetwarzania. |
C-2 | Wykształcenie umiejętności adaptacji algorytmów przetwarzania sygnałów do charakterystycznych cech wybranych sygnałów kognitywnych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Zaprojektowanie badania i akwizycja danych okulograficznych (A. Lewandowska). | 2 |
T-L-2 | Filtrowanie danych okulograficznych. (A. Lewandowska). | 1 |
T-L-3 | Wykorzystanie danych z okulografu do sterowania aplikacją czasu rzeczywistego. (A. Lewandowska). | 1 |
T-L-4 | Zapoznanie z oprzyrządowaniem oraz oprogramowaniem do rejestracji i analizy sygnału EEG. Przygotowanie eksperymentu badawczego z pomiarem sygnału EEG, zdefiniowanie warunków eksperymentalnych (I. Rejer) | 2 |
T-L-5 | Pomiar sygnału EEG w trakcie wykonywania zdefiniowanych wcześniej zadań badawczych. (I. Rejer) | 2 |
T-L-6 | Preprocessing zarejestrowanych sygnałów EEG; ekstrakcja cech (I. Rejer). | 2 |
T-L-7 | Sterowanie za pomocą bieżącego monitoringu aktywności mózgowej. (I. Rejer) | 2 |
T-L-8 | Przetwarzanie parametrów głosu i mowy – charakterystyka i sposób użycia do analizy głosu. Parametry jakościowe głosu (E. Półrolniczak) | 1 |
T-L-9 | Przetwarzanie parametrów głosu i mowy – charakterystyka i sposób użycia do analizy głosu. Detekcja emocji (E. Półrolniczak) | 1 |
T-L-10 | Oddziaływanie na użytkownika dźwiękami (E. Półrolniczak) | 2 |
T-L-11 | Detekcja twarzy, wykrywanie stanu emocjonalnego użytkownika. Ewaluacja współczesnych rozwiązań. (A. Nowosielski) | 2 |
T-L-12 | Przeprowadzenie eksperymentu badawczego wybranego interfejsu bezdotykowego sterowanego gestem (np. pisanie ruchem głowy) (A. Nowosielski) | 1 |
T-L-13 | Przetwarzanie i analiza sygnału GSR | 1 |
20 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Wprowadzenie do przetwarzania sygnałów kognitywnych (A. Lewandowska) | 2 |
T-W-2 | Przetwarzanie sygnałów okulograficznych. (A. Lewandowska) | 1 |
T-W-3 | Praktyczne zastosowanie danych okulograficznych w systemach wykorzystujących obrazowanie komputerowe. (A. Lewandowska) | 1 |
T-W-4 | Charakterystyka sygnału elektroencefalograficznego (EEG), zasady rejestracji, charakterystyka wybranych wzmacniaczy EEG (I. Rejer) | 2 |
T-W-5 | Preprocessing sygnału EEG (eliminacja artefaktów, usuwanie szumów, filtrowanie sygnału, analiza niezależnych składowych) (I. Rejer) | 2 |
T-W-6 | Ekstrakcja cech z sygnału EEG; Klasyfikacja sygnałów EEG na podstawie zdefiniowanych cech (I. Rejer) | 2 |
T-W-7 | Definicja interfejsu mózg-komputer; obszary zastosowań; charakterystyka parametrów; podstawowe typy interfejsów; rodzaje rozpoznawanej aktywności mózgowej. (I. Rejer) | 2 |
T-W-8 | Jak komputer rozpoznaje co mówimy? Składowa informacyjna a zakłócająca sygnału mowy. Rodzaje informacji w sygnale mowy. (E. Półrolniczak) | 2 |
T-W-9 | Analiza emocji przekazywanych w głosie. Czym jest śpiew. Specyfika i charakterystyka śpiewu. (E. Półrolniczak) | 1 |
T-W-10 | Oddziaływanie na użytkownika dźwiękami (E. Półrolniczak) | 1 |
T-W-11 | Detekcja emocji z twarzy (A. Nowosielski) | 2 |
T-W-12 | Interakcja bezdotykowa z użyciem gestów. Człowiek w roli kontrolera (A. Nowosielski) | 1 |
T-W-13 | Przetwarzanie i analiza sygnału GSR | 1 |
20 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Uczestnictwo w laboratoriach | 20 |
A-L-2 | Przygotowanie sprawozdań | 20 |
A-L-3 | Konsultacje do laboratoriów | 2 |
A-L-4 | Analiza literatury | 8 |
50 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Uczestnictwo w wykładach | 20 |
A-W-2 | Przygotowanie do zaliczenia | 10 |
A-W-3 | Konsultacje do wykładu | 4 |
A-W-4 | Analiza literatury | 16 |
50 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład z prezentacjami i przykładami |
M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca. Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu. |
S-2 | Ocena podsumowująca: Laboratoria: ocena na podstawie sprawozdań i obecności. |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
I_2A_D03.04_W01 Student posiada wiedzę w zakresie charakterystycznych cech wybranych sygnałów kognitywnych, metod służących do ich przetwarzania oraz sprzętu wykorzystywanego do ich rejestracji. | I_2A_W04, I_2A_W02 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-W-13 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
I_2A_D03.04_U01 Student będzie potrafił zarejestrować wybrane sygnały kognitywne, dobrać bądź zaadoptować algorytmy służące do ich przetworzenia oraz dokonać analizy tychże sygnałów. | I_2A_U02, I_2A_U03 | — | — | C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11, T-L-12, T-L-13 | M-2 | S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
I_2A_D03.04_K01 Aktywna postawa poznawcza, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego. | I_2A_K02, I_2A_K03 | — | — | C-1, C-2 | — | M-2, M-1 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D03.04_W01 Student posiada wiedzę w zakresie charakterystycznych cech wybranych sygnałów kognitywnych, metod służących do ich przetwarzania oraz sprzętu wykorzystywanego do ich rejestracji. | 2,0 | Nie posiada podstawowej wiedzy na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych. |
3,0 | Posiada podstawową wiedzę na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych. | |
3,5 | Posiada podstawową wiedzę na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych oraz metod ich przetwarzania. | |
4,0 | Posiada podstawową wiedzę na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych, metod ich przetwarzania oraz sprzętu wykorzystywanego do ich rejestracji. | |
4,5 | Posiada znaczną wiedzę na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych oraz metod ich przetwarzania, a także podstawową wiedzę na temat sprzętu wykorzystywanego do ich rejestracji. | |
5,0 | Posiada znaczną wiedzę na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych, metod ich przetwarzania oraz sprzętu wykorzystywanego do ich rejestracji. |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D03.04_U01 Student będzie potrafił zarejestrować wybrane sygnały kognitywne, dobrać bądź zaadoptować algorytmy służące do ich przetworzenia oraz dokonać analizy tychże sygnałów. | 2,0 | Student nie potrafi przetworzyć nawet jednego typu sygnału kognitywnego. |
3,0 | Student potrafi przetworzyć wybrany sygnał kognitywny. | |
3,5 | Student potrafi przetworzyć co najmniej dwa wybrane sygnały kognitywne. | |
4,0 | Student potrafi przetworzyć i przeanalizować wybrany sygnał kognitywny. | |
4,5 | Student potrafi przetworzyć i przeanalizować co najmniej dwa wybrane sygnały kognitywne. | |
5,0 | Student potrafi przetworzyć i przeanalizować wszystkie rodzaje sygnałów kognitywnych omawiane w trakcie zajęć laboratoryjnych. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D03.04_K01 Aktywna postawa poznawcza, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego. | 2,0 | |
3,0 | Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Literatura podstawowa
- Lotte F., Study of Electroencephalographic Signal Processing and Classification Techniques towards the use of Brain-Computer Interfaces in Virtual Reality Applications, PhD Thesis, https://sites.google.com/site/fabienlotte/phdthesis, 2008
- S. W. Smith, Digital Signal Processing. A practical Guide for Engineers and Scientists, 2003
- Official Matlab site: http://www.mathworks.com/help/matlab/