Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N2)

Sylabus przedmiotu Cyfrowe przetwarzanie sygnałów:

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 Cyfrowe przetwarzanie sygnałów
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Architektury Komputerów i Telekomunikacji
Nauczyciel odpowiedzialny Remigiusz Olejnik <Remigiusz.Olejnik@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Aleksandr Cariow <Alexandr.Tariov@zut.edu.pl>, Galina Cariowa <Galina.Tariova@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 18 2,00,50zaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA1 18 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość podstaw matematycznyvh algebry abstrakcyjnej, rachunku macierzowego, matematyki dyskretnej.
W-2Umiejętność posługiwania się Matlabem.
W-3Umiejętność samodzielnego poszukiwania informacji w literaturze.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1potrafi konstruować algorytmy realizujące skomplikowane zadania cyfrowego przetwarzania sygnałów ze zredukowaną złożonością obliczeniową oraz implementacyjną.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Określenie zbioru obiektów algebry macierzy oraz studiowanie konstrukcji macierzowych potrzebnych do dalszego opanowania materiału dydaktycznego. Studiowanie zasad i reguł algebry iloczynu Kroneckera. Graficzna reprezentacja przekształceń wektorowo-macierzowych. Grafy sygnałówe.1
T-A-2Praktyczne studiowanie metody racjonalizacji obliczeń wektorowo-macierzowych oraz konstruowanie szybkich algorytmów wyznaczania iloczynów wektorowo-macierzowych dla wybranych przykładów. Weryfikacja i testowanie otrzymanych rozwiązań.1
T-A-3Studiowanie metody Strassena mnożenia macierzy. Synteza grafu sygnałówegodla przypadku macierzy 2 stopnie. Opracowanie, weryfikacja i testowanie algorymu mnożenia dwóch macierzy czwartego stopnia, wykorzystujacego metodę Strassena.1
T-A-4Studiowanie metody Winograda na przykładzie mnożenia dóch macierzy stopnia N.1
T-A-5Konstruowanie szybkich algorytmów wyznaczania współczynnyków dyskretnej transformacji Fouriera dla liczby elementów wejściowej sekwencji danych będącej potęngą dwójki. Studyowanie zasad i reguł adresacji bitowo-rewersyjnej, rozwiazywanie przykładów.1
T-A-6Konstruowanie szybkiech algorytmów wyznaczania współczynnyków dyskretnej transformacji Fouriera dla liczby elementów wejściowej sekwencji danych będącej potęngą liczby całkowitej. Studyowanie zasad i reguł adresacji liczbowo-rewersyjnej, rozwiazywanie przykładów.1
T-A-7Studiowanie algorytmu szybkiej transformacji Fouriera dla danych rzeczywistach.2
T-A-8Rozwiazywanie zadań syntezy szybkich algorytmów dla pozostałych baz ortogonalnych (Walsha, Hartleya, Slant itd.).2
T-A-9Konstruowanie szybkiech algorytmów wyznaczania współczynnyków dyskretnej transformacji Fouriera dla liczby elementów wejściowej sekwencji danych będącej iloczynem grupy liczb całkowitych. Studiowanie zasad i reguł adresacji, rozwiazywanie przykładów.1
T-A-10Konstruowanie algorytmów szybkiego splotu kolowego.1
T-A-11Konstruowanie szybkich algorytmów splotu liniowego.1
T-A-12Studiowanie i badanie metody wyznaczania splotu liniowego za pomocą splotu kolowego.2
T-A-13Studyowanie sposobu wyznaczania splotu kolowego sekwencji rzeczywistych za pomocą algorytmu FFT.1
T-A-14Studiowanie metod filtracji długich ciągów: Overlap-Save oraz Overlap-add.1
T-A-15Synteza szybkiego algorytmu wyznaczania współczynników dyskretnej transformacji Falkowej.1
18
wykłady
T-W-1Przedmiot cyfrowe przetwarzanie sygnałow (CPS). Historia rozwoju cyfrowego przetwarzania sygnałów. Znane uczone z dziedziny CPS. Architektura komputerów w aspekcie CPS. Układy scalone dedykowane CPS. Literatura CPS.1
T-W-2Dlaczego CPS? Zalety CPS. Wady CPS. Wymagania do systemów CPS. Zastosowania CPS. Podsumowanie.1
T-W-3Algorytmiczne aspekty cyfrowego przetwarzania sygnałów (CPS). Przekształcenia wektorowo-macierzowe jako podwalina zadań CPS o charakterze obliczeniowym. Iloczyn skalarny, macierzowy i wektorowo-macierzowy jako podstawowe operacje algorytmów cyfrowego przetwarzania sygnałów. Dwa sposoby liczenia iloczynu macierzowo-wektorowego.1
T-W-4Elementy algebry macierzy. Algebra iloczynu Kroneckera uniwersalnym instrumentem opisu algorytmów cyfrowego przetwarzania sygnałów. Racjonalizacja obliczeń macierzowych. Iloczyn macierzowy i wektorowo-macierzowy. Algorytm Strassena. Algorytm Winograda.2
T-W-5Metoda konstruowania szybkich algorytmów wyznaczania iloczynów wektorowo-macierzowych. Bazowe modele fakroryzacji macierzy 2 stopnia posiadających wytypowaną strukturę. Uogólnienie modeli faktoryzacji dla przypadku macierzy N-tego stopnia. Sposoby wstępnej dekompozycji i modyfikacji macierzy źródłowej. Przykład syntezy zracjonalizowanego algorytmu.2
T-W-6Widmo sygnału. Dyskretna transformacja Fouriera (DFT). Dyskretne funkcje wykładnicze. Szybkie przekształcenie Fouriera (FFT). Algorytmy FFT z decymacją czasową oraz częstotliwościową. Operacja motylkowa. Adresacja bitowo-rewersyjna.2
T-W-7Uogólnienie DFT - reprezentacja sygnałów za pomocą szeregów funkcyjnych. Dyskretne baze ortogonalne. Szybkie ałgorytmy wyznaczania dyskretnych transformat ortogonalnych (Walsha, Haara, Slant, Kosynusowej, Hartleya).2
T-W-8Algorytmy wyznaczania splotów sekwencji cyfrowych. Splot kolowy. Splot liniowy. Wyznaczanie splotu liniowego za pomocą liniowego. Obliczenie splotu kolowego za pomocą dyskretnych transformacji Fouriera. Metody "Overlap-add" i "Overlap-save". Szyblie algorytmy wyznaczania splotów w dziedzinie czasu. Splot dwuwymiarowy.1
T-W-9Filtracja cyfrowa. Amplitudowo-częstatliwościowe charakterystyki idealnych filtrów. Iloczyn skalarny jako bazowa operacja filtracji cyfrowej. Filtry SOI i NOI. Wady i zalety filtrów SOI i NOI. Idealna filtracja sygnałów w dziedzinie częstotliwosci.1
T-W-10Welorozdzielcza reprezentacja sygnałów. Falki i technologie falkowe. Skala a częstotliwośc.Przesunięcie i skalowanie. 5 krokuw ciąglej transformacji falkowej. Algorytmy welopoziomowej dekompozycji oraz rekonstrukcji sygnałów cyfrowych. Operacja daunsamplingu i upsamplingu. Szybka transformacja Falkowa w notacji macierzowej.1
T-W-11Zrównoleglenie ałgorytmów cyfrowego przetwarzania sygnałów jako sposób przyspieszenia obliczeń. Przykłady równoległych algorytmów CPS.1
T-W-12Odwzorowanie struktury algorytmów CPS w platformach sprzętowo-programowych. Nowoczesne układy scalone dedykowane cyfrowemu przetwarzaniu sygnałów.1
T-W-13Przyspieszenie obliczeń: jedność i walka przeczywieństw. Hypoteza Mińskiego. Zasada zachowania.1
T-W-14Przegląd przestudyowanych tematów oraz omówienie wymagań i zasad zaliczenia egzaminu. Odpowiedzi na pytania.1
18

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Udział w zajęciach18
A-A-2Udział w konsultacjach.2
A-A-3Zadania domowe i przygotowanie się do zajęć.30
50
wykłady
A-W-1Udział w wykładzie18
A-W-2Samodzielne studyowanie tematyki zajęć.10
A-W-3Udzał w konsultacjach2
A-W-4Studia literaturowe i przygotowanie się do zaliczenia20
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład poznawczy.
M-2Prezentacja multimedialna.
M-3Ćwiczenia laboratoryjne.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Egzamin pisemny.
S-2Ocena podsumowująca: Kolokwium pisemne.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_C04_W01
Rozumie podstawy algorytmiczne rozwiązywania zadań cyfrowego przetwarzania sygnałów.
I_2A_W01, I_2A_W04C-1T-W-1, T-W-4, T-W-6, T-W-8, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-W-13M-1, M-2, M-3S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_C04_U01
Potrafi konstruowac, analizować oraz testować zracjonalizowane algorytmy realizacji bazoswych zadań cyfrowego przetwarzania sygnałów.
I_2A_U01, I_2A_U04, I_2A_U08, I_2A_U15C-1T-W-1, T-W-4, T-W-6, T-W-8, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-W-13M-1, M-2, M-3S-1, S-2

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_C04_K01
Potrafi doskonalic wlasną wiedzę, używać jej pry rozwiązywaniu zadań praktycznych oraz poszukiwać nowe dotąd nierozwiazane zadania z branzy cyfrowego przetwarzania sygnałów.
I_2A_K04C-1M-1, M-2, M-3S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_C04_W01
Rozumie podstawy algorytmiczne rozwiązywania zadań cyfrowego przetwarzania sygnałów.
2,0Brak spełnienia wymogów na ocene dostateczna.
3,0Potrafi omówić podstawowe zagadnienia, zadania oraz zastosowania cyfrowego przetwarzania sygnałów. Dysponuje wiedzą o zasadach cyfryzacji sygnałów, charakterystykach procesorów sygnałowych, zaletach i wadach i ograniczeniach CPS.
3,5Jak na ocenę dostateczną oraz potrafi opisać typowe zadania cyfrowego przetwarzania sygnałów w notacji wektorowo-macierzowej.
4,0Jak na ocenę 3,5 oraz potrafi omówić sposoby minimalizacji liczby działań przy realizacji bazowych zadań (makrooporacji) cyfrowego przetwarzania sygnałów.
4,5Jak na ocenę 4 oraz potrafi rozwiązac przykład i narysować graf sygnałowy dla losowo wybranego przykładu.
5,0Jak na ocene 4,5 oraz potrafi samodzielnie zaprojektować zracjonalizowany algorytm realizacji typowej makrooperacji CPS ze zredukowaną złozonością obliczeniową i potrafi dokonać oszacowanie złozonosci obliczeniowej opracowanego algorytmu.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_C04_U01
Potrafi konstruowac, analizować oraz testować zracjonalizowane algorytmy realizacji bazoswych zadań cyfrowego przetwarzania sygnałów.
2,0Brak spełnienia warunków na ocenę dostateszną.
3,0Zna właściwości struktur procesorów sygnałowych, potrafi uzasadnis wybór srodowiska implementacyjnego do realizacji konkretnego zadania cyfrowego przetwarzania sygnałów.
3,5Zna podstawowe ałgorytmy racjonalizacji obliczeń w zadaniach cyfrowego przetwarzania sygnałów oraz potrafi zademonstrować te umijętnosci na konkretnych przykładach.
4,0Potrafi rozwiązać zadanie racjonalizacji obliczeń dla podanego przez egzaminatora przykładu, narysować odpowiednie grafy sygnałowe procesu obliczeniowego oraz oszacowac zyski.
4,5Jak na ocenę 4,0 oraz potrafi zaprojektować algorytm realizujacy wybrane zadanie CPS ze zredukowana złozonoscią obliczeniowa.
5,0Potrafi wykonac analizę systemową oryginalnego zadania CPS, wykonac strukturalną dekompozycję procesu obliczeniowego, wytypować podstawowe fragmenty przestrzenno-czasowej struktury tego procesu.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_C04_K01
Potrafi doskonalic wlasną wiedzę, używać jej pry rozwiązywaniu zadań praktycznych oraz poszukiwać nowe dotąd nierozwiazane zadania z branzy cyfrowego przetwarzania sygnałów.
2,0Student nie umie wykorzystać podstawowych narzędzi.
3,0Student poprawnie wykorzystuje zaledwie kilka narzędzi sposród omawianych przez prowadzacego.
3,5Student poprawnie wykorystuje prawie wszystkie narzędzia.
4,0Student nie tylko poprawnie wykorzystuje narzędzia, ale również potrafi w analityczny sposób je porównać.
4,5Student potrafi wykorzystywać wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć narzędzia, potrafi porównywać ich efektywność, a także przy ich pomocy identyfikować najleprze rozwiazania.
5,0Student potrafi wykorzystywać wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć narzędzia, potrafi porównywać ich efektywność, a także samodzielnie identyfikować narzędzia potrzebne do rozwiązania zadanego problemu z jednoczesnym uzasadnieniem wyboru.

Literatura podstawowa

  1. Kwiatkowski, Włodzimierz, Wstęp do cyfrowego przetwarzania sygnałów, Wojskowa Akademia Techniczna, Warszawa, 2003, 426 str., ISBN 8391675343
  2. Zieliński, Tomasz Piotr, Cyfrowe przetwarzanie sygnałów: od teorii do zastosowań, Wydawnictwo Wydawnictwa Komunikacji i Łączności WKŁ, Warszawa 2007, 2007, 832 str., ISBN: 978-83-206-1640-8
  3. Marven, Craig, Gillian Ewers, Zarys cyfrowego przetwarzania sygnałów, Wydawnictwo Komunikacji i Łączności, Warszawa, 1999, 225 str., ISBN 83-206-1306-X
  4. Smith, Steven W., Cyfrowe przetwarzanie sygnałów: praktyczny poradnik dla inżynierów i naukowców, Wydawnictwo BTC, Warszawa, 2007, 624 s. ISBN: 978-83-60233-18-4
  5. Lyons, Richard G., Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów, Wydawnictwo WKiŁ, Warszawa, 2000, 462 str., ISBN: 83-206-1318-3
  6. Steven W. Smith, Cyfrowe przetwarzanie sygnałów praktyczny poradnik dla inżynierów DSP, BTC, Warszawa, 2007
  7. Piotr Porwik, Wybrane metody Wybrane metody cyfrowego przetwarzania sygnałów cyfrowego przetwarzania sygnałów z przykładami programów w Matlabie, Wydawnictwo Uniwersytetu Śląskiego, Katowice, 2015

Literatura dodatkowa

  1. Alexandr Tariov, Algorytmiczne aspekty racjonalizacji obliczeń w cyfrowym przetwarzaniu sygnałów, Wydawictwo uczelniane ZUT, Szczecin, 2011, ISBN 978-83-7663-098-4
  2. Alexandr Tariov, Galina Tariova, Dorota Majorkowska-Mech., Algorytmy wielopoziomowej dekompozycji oraz rekonstrukcji sygnałów cyfrowych., Polska Akademia Nauk Oddił w Gdańsku., Szczecin, 2012, ISBN 978-83-925803-9-3

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Określenie zbioru obiektów algebry macierzy oraz studiowanie konstrukcji macierzowych potrzebnych do dalszego opanowania materiału dydaktycznego. Studiowanie zasad i reguł algebry iloczynu Kroneckera. Graficzna reprezentacja przekształceń wektorowo-macierzowych. Grafy sygnałówe.1
T-A-2Praktyczne studiowanie metody racjonalizacji obliczeń wektorowo-macierzowych oraz konstruowanie szybkich algorytmów wyznaczania iloczynów wektorowo-macierzowych dla wybranych przykładów. Weryfikacja i testowanie otrzymanych rozwiązań.1
T-A-3Studiowanie metody Strassena mnożenia macierzy. Synteza grafu sygnałówegodla przypadku macierzy 2 stopnie. Opracowanie, weryfikacja i testowanie algorymu mnożenia dwóch macierzy czwartego stopnia, wykorzystujacego metodę Strassena.1
T-A-4Studiowanie metody Winograda na przykładzie mnożenia dóch macierzy stopnia N.1
T-A-5Konstruowanie szybkich algorytmów wyznaczania współczynnyków dyskretnej transformacji Fouriera dla liczby elementów wejściowej sekwencji danych będącej potęngą dwójki. Studyowanie zasad i reguł adresacji bitowo-rewersyjnej, rozwiazywanie przykładów.1
T-A-6Konstruowanie szybkiech algorytmów wyznaczania współczynnyków dyskretnej transformacji Fouriera dla liczby elementów wejściowej sekwencji danych będącej potęngą liczby całkowitej. Studyowanie zasad i reguł adresacji liczbowo-rewersyjnej, rozwiazywanie przykładów.1
T-A-7Studiowanie algorytmu szybkiej transformacji Fouriera dla danych rzeczywistach.2
T-A-8Rozwiazywanie zadań syntezy szybkich algorytmów dla pozostałych baz ortogonalnych (Walsha, Hartleya, Slant itd.).2
T-A-9Konstruowanie szybkiech algorytmów wyznaczania współczynnyków dyskretnej transformacji Fouriera dla liczby elementów wejściowej sekwencji danych będącej iloczynem grupy liczb całkowitych. Studiowanie zasad i reguł adresacji, rozwiazywanie przykładów.1
T-A-10Konstruowanie algorytmów szybkiego splotu kolowego.1
T-A-11Konstruowanie szybkich algorytmów splotu liniowego.1
T-A-12Studiowanie i badanie metody wyznaczania splotu liniowego za pomocą splotu kolowego.2
T-A-13Studyowanie sposobu wyznaczania splotu kolowego sekwencji rzeczywistych za pomocą algorytmu FFT.1
T-A-14Studiowanie metod filtracji długich ciągów: Overlap-Save oraz Overlap-add.1
T-A-15Synteza szybkiego algorytmu wyznaczania współczynników dyskretnej transformacji Falkowej.1
18

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Przedmiot cyfrowe przetwarzanie sygnałow (CPS). Historia rozwoju cyfrowego przetwarzania sygnałów. Znane uczone z dziedziny CPS. Architektura komputerów w aspekcie CPS. Układy scalone dedykowane CPS. Literatura CPS.1
T-W-2Dlaczego CPS? Zalety CPS. Wady CPS. Wymagania do systemów CPS. Zastosowania CPS. Podsumowanie.1
T-W-3Algorytmiczne aspekty cyfrowego przetwarzania sygnałów (CPS). Przekształcenia wektorowo-macierzowe jako podwalina zadań CPS o charakterze obliczeniowym. Iloczyn skalarny, macierzowy i wektorowo-macierzowy jako podstawowe operacje algorytmów cyfrowego przetwarzania sygnałów. Dwa sposoby liczenia iloczynu macierzowo-wektorowego.1
T-W-4Elementy algebry macierzy. Algebra iloczynu Kroneckera uniwersalnym instrumentem opisu algorytmów cyfrowego przetwarzania sygnałów. Racjonalizacja obliczeń macierzowych. Iloczyn macierzowy i wektorowo-macierzowy. Algorytm Strassena. Algorytm Winograda.2
T-W-5Metoda konstruowania szybkich algorytmów wyznaczania iloczynów wektorowo-macierzowych. Bazowe modele fakroryzacji macierzy 2 stopnia posiadających wytypowaną strukturę. Uogólnienie modeli faktoryzacji dla przypadku macierzy N-tego stopnia. Sposoby wstępnej dekompozycji i modyfikacji macierzy źródłowej. Przykład syntezy zracjonalizowanego algorytmu.2
T-W-6Widmo sygnału. Dyskretna transformacja Fouriera (DFT). Dyskretne funkcje wykładnicze. Szybkie przekształcenie Fouriera (FFT). Algorytmy FFT z decymacją czasową oraz częstotliwościową. Operacja motylkowa. Adresacja bitowo-rewersyjna.2
T-W-7Uogólnienie DFT - reprezentacja sygnałów za pomocą szeregów funkcyjnych. Dyskretne baze ortogonalne. Szybkie ałgorytmy wyznaczania dyskretnych transformat ortogonalnych (Walsha, Haara, Slant, Kosynusowej, Hartleya).2
T-W-8Algorytmy wyznaczania splotów sekwencji cyfrowych. Splot kolowy. Splot liniowy. Wyznaczanie splotu liniowego za pomocą liniowego. Obliczenie splotu kolowego za pomocą dyskretnych transformacji Fouriera. Metody "Overlap-add" i "Overlap-save". Szyblie algorytmy wyznaczania splotów w dziedzinie czasu. Splot dwuwymiarowy.1
T-W-9Filtracja cyfrowa. Amplitudowo-częstatliwościowe charakterystyki idealnych filtrów. Iloczyn skalarny jako bazowa operacja filtracji cyfrowej. Filtry SOI i NOI. Wady i zalety filtrów SOI i NOI. Idealna filtracja sygnałów w dziedzinie częstotliwosci.1
T-W-10Welorozdzielcza reprezentacja sygnałów. Falki i technologie falkowe. Skala a częstotliwośc.Przesunięcie i skalowanie. 5 krokuw ciąglej transformacji falkowej. Algorytmy welopoziomowej dekompozycji oraz rekonstrukcji sygnałów cyfrowych. Operacja daunsamplingu i upsamplingu. Szybka transformacja Falkowa w notacji macierzowej.1
T-W-11Zrównoleglenie ałgorytmów cyfrowego przetwarzania sygnałów jako sposób przyspieszenia obliczeń. Przykłady równoległych algorytmów CPS.1
T-W-12Odwzorowanie struktury algorytmów CPS w platformach sprzętowo-programowych. Nowoczesne układy scalone dedykowane cyfrowemu przetwarzaniu sygnałów.1
T-W-13Przyspieszenie obliczeń: jedność i walka przeczywieństw. Hypoteza Mińskiego. Zasada zachowania.1
T-W-14Przegląd przestudyowanych tematów oraz omówienie wymagań i zasad zaliczenia egzaminu. Odpowiedzi na pytania.1
18

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Udział w zajęciach18
A-A-2Udział w konsultacjach.2
A-A-3Zadania domowe i przygotowanie się do zajęć.30
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w wykładzie18
A-W-2Samodzielne studyowanie tematyki zajęć.10
A-W-3Udzał w konsultacjach2
A-W-4Studia literaturowe i przygotowanie się do zaliczenia20
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_C04_W01Rozumie podstawy algorytmiczne rozwiązywania zadań cyfrowego przetwarzania sygnałów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W01Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie matematyki stosowanej i inżynierii obliczeniowej
I_2A_W04Ma rozszerzoną wiedzę o problemach, zadaniach i algorytmach analizy, przetwarzania oraz eksploracji danych
Cel przedmiotuC-1potrafi konstruować algorytmy realizujące skomplikowane zadania cyfrowego przetwarzania sygnałów ze zredukowaną złożonością obliczeniową oraz implementacyjną.
Treści programoweT-W-1Przedmiot cyfrowe przetwarzanie sygnałow (CPS). Historia rozwoju cyfrowego przetwarzania sygnałów. Znane uczone z dziedziny CPS. Architektura komputerów w aspekcie CPS. Układy scalone dedykowane CPS. Literatura CPS.
T-W-4Elementy algebry macierzy. Algebra iloczynu Kroneckera uniwersalnym instrumentem opisu algorytmów cyfrowego przetwarzania sygnałów. Racjonalizacja obliczeń macierzowych. Iloczyn macierzowy i wektorowo-macierzowy. Algorytm Strassena. Algorytm Winograda.
T-W-6Widmo sygnału. Dyskretna transformacja Fouriera (DFT). Dyskretne funkcje wykładnicze. Szybkie przekształcenie Fouriera (FFT). Algorytmy FFT z decymacją czasową oraz częstotliwościową. Operacja motylkowa. Adresacja bitowo-rewersyjna.
T-W-8Algorytmy wyznaczania splotów sekwencji cyfrowych. Splot kolowy. Splot liniowy. Wyznaczanie splotu liniowego za pomocą liniowego. Obliczenie splotu kolowego za pomocą dyskretnych transformacji Fouriera. Metody "Overlap-add" i "Overlap-save". Szyblie algorytmy wyznaczania splotów w dziedzinie czasu. Splot dwuwymiarowy.
T-W-10Welorozdzielcza reprezentacja sygnałów. Falki i technologie falkowe. Skala a częstotliwośc.Przesunięcie i skalowanie. 5 krokuw ciąglej transformacji falkowej. Algorytmy welopoziomowej dekompozycji oraz rekonstrukcji sygnałów cyfrowych. Operacja daunsamplingu i upsamplingu. Szybka transformacja Falkowa w notacji macierzowej.
T-W-11Zrównoleglenie ałgorytmów cyfrowego przetwarzania sygnałów jako sposób przyspieszenia obliczeń. Przykłady równoległych algorytmów CPS.
T-W-12Odwzorowanie struktury algorytmów CPS w platformach sprzętowo-programowych. Nowoczesne układy scalone dedykowane cyfrowemu przetwarzaniu sygnałów.
T-W-13Przyspieszenie obliczeń: jedność i walka przeczywieństw. Hypoteza Mińskiego. Zasada zachowania.
Metody nauczaniaM-1Wykład poznawczy.
M-2Prezentacja multimedialna.
M-3Ćwiczenia laboratoryjne.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Egzamin pisemny.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Brak spełnienia wymogów na ocene dostateczna.
3,0Potrafi omówić podstawowe zagadnienia, zadania oraz zastosowania cyfrowego przetwarzania sygnałów. Dysponuje wiedzą o zasadach cyfryzacji sygnałów, charakterystykach procesorów sygnałowych, zaletach i wadach i ograniczeniach CPS.
3,5Jak na ocenę dostateczną oraz potrafi opisać typowe zadania cyfrowego przetwarzania sygnałów w notacji wektorowo-macierzowej.
4,0Jak na ocenę 3,5 oraz potrafi omówić sposoby minimalizacji liczby działań przy realizacji bazowych zadań (makrooporacji) cyfrowego przetwarzania sygnałów.
4,5Jak na ocenę 4 oraz potrafi rozwiązac przykład i narysować graf sygnałowy dla losowo wybranego przykładu.
5,0Jak na ocene 4,5 oraz potrafi samodzielnie zaprojektować zracjonalizowany algorytm realizacji typowej makrooperacji CPS ze zredukowaną złozonością obliczeniową i potrafi dokonać oszacowanie złozonosci obliczeniowej opracowanego algorytmu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_C04_U01Potrafi konstruowac, analizować oraz testować zracjonalizowane algorytmy realizacji bazoswych zadań cyfrowego przetwarzania sygnałów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U01Potrafi prawidłowo zaplanować, przeprowadzić eksperyment badawczy, dokonać analizy i prezentacji uzyskanych wyników
I_2A_U04Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
I_2A_U08Potrafi wykorzystywać narzędzia sprzętowo-programowe wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
I_2A_U15Potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych indywidualnych i zespołowych przyjmując w nich różne role
Cel przedmiotuC-1potrafi konstruować algorytmy realizujące skomplikowane zadania cyfrowego przetwarzania sygnałów ze zredukowaną złożonością obliczeniową oraz implementacyjną.
Treści programoweT-W-1Przedmiot cyfrowe przetwarzanie sygnałow (CPS). Historia rozwoju cyfrowego przetwarzania sygnałów. Znane uczone z dziedziny CPS. Architektura komputerów w aspekcie CPS. Układy scalone dedykowane CPS. Literatura CPS.
T-W-4Elementy algebry macierzy. Algebra iloczynu Kroneckera uniwersalnym instrumentem opisu algorytmów cyfrowego przetwarzania sygnałów. Racjonalizacja obliczeń macierzowych. Iloczyn macierzowy i wektorowo-macierzowy. Algorytm Strassena. Algorytm Winograda.
T-W-6Widmo sygnału. Dyskretna transformacja Fouriera (DFT). Dyskretne funkcje wykładnicze. Szybkie przekształcenie Fouriera (FFT). Algorytmy FFT z decymacją czasową oraz częstotliwościową. Operacja motylkowa. Adresacja bitowo-rewersyjna.
T-W-8Algorytmy wyznaczania splotów sekwencji cyfrowych. Splot kolowy. Splot liniowy. Wyznaczanie splotu liniowego za pomocą liniowego. Obliczenie splotu kolowego za pomocą dyskretnych transformacji Fouriera. Metody "Overlap-add" i "Overlap-save". Szyblie algorytmy wyznaczania splotów w dziedzinie czasu. Splot dwuwymiarowy.
T-W-10Welorozdzielcza reprezentacja sygnałów. Falki i technologie falkowe. Skala a częstotliwośc.Przesunięcie i skalowanie. 5 krokuw ciąglej transformacji falkowej. Algorytmy welopoziomowej dekompozycji oraz rekonstrukcji sygnałów cyfrowych. Operacja daunsamplingu i upsamplingu. Szybka transformacja Falkowa w notacji macierzowej.
T-W-11Zrównoleglenie ałgorytmów cyfrowego przetwarzania sygnałów jako sposób przyspieszenia obliczeń. Przykłady równoległych algorytmów CPS.
T-W-12Odwzorowanie struktury algorytmów CPS w platformach sprzętowo-programowych. Nowoczesne układy scalone dedykowane cyfrowemu przetwarzaniu sygnałów.
T-W-13Przyspieszenie obliczeń: jedność i walka przeczywieństw. Hypoteza Mińskiego. Zasada zachowania.
Metody nauczaniaM-1Wykład poznawczy.
M-2Prezentacja multimedialna.
M-3Ćwiczenia laboratoryjne.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Egzamin pisemny.
S-2Ocena podsumowująca: Kolokwium pisemne.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Brak spełnienia warunków na ocenę dostateszną.
3,0Zna właściwości struktur procesorów sygnałowych, potrafi uzasadnis wybór srodowiska implementacyjnego do realizacji konkretnego zadania cyfrowego przetwarzania sygnałów.
3,5Zna podstawowe ałgorytmy racjonalizacji obliczeń w zadaniach cyfrowego przetwarzania sygnałów oraz potrafi zademonstrować te umijętnosci na konkretnych przykładach.
4,0Potrafi rozwiązać zadanie racjonalizacji obliczeń dla podanego przez egzaminatora przykładu, narysować odpowiednie grafy sygnałowe procesu obliczeniowego oraz oszacowac zyski.
4,5Jak na ocenę 4,0 oraz potrafi zaprojektować algorytm realizujacy wybrane zadanie CPS ze zredukowana złozonoscią obliczeniowa.
5,0Potrafi wykonac analizę systemową oryginalnego zadania CPS, wykonac strukturalną dekompozycję procesu obliczeniowego, wytypować podstawowe fragmenty przestrzenno-czasowej struktury tego procesu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_C04_K01Potrafi doskonalic wlasną wiedzę, używać jej pry rozwiązywaniu zadań praktycznych oraz poszukiwać nowe dotąd nierozwiazane zadania z branzy cyfrowego przetwarzania sygnałów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K04Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Cel przedmiotuC-1potrafi konstruować algorytmy realizujące skomplikowane zadania cyfrowego przetwarzania sygnałów ze zredukowaną złożonością obliczeniową oraz implementacyjną.
Metody nauczaniaM-1Wykład poznawczy.
M-2Prezentacja multimedialna.
M-3Ćwiczenia laboratoryjne.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Egzamin pisemny.
S-2Ocena podsumowująca: Kolokwium pisemne.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie umie wykorzystać podstawowych narzędzi.
3,0Student poprawnie wykorzystuje zaledwie kilka narzędzi sposród omawianych przez prowadzacego.
3,5Student poprawnie wykorystuje prawie wszystkie narzędzia.
4,0Student nie tylko poprawnie wykorzystuje narzędzia, ale również potrafi w analityczny sposób je porównać.
4,5Student potrafi wykorzystywać wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć narzędzia, potrafi porównywać ich efektywność, a także przy ich pomocy identyfikować najleprze rozwiazania.
5,0Student potrafi wykorzystywać wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć narzędzia, potrafi porównywać ich efektywność, a także samodzielnie identyfikować narzędzia potrzebne do rozwiązania zadanego problemu z jednoczesnym uzasadnieniem wyboru.