Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: Systemy komputerowe zorientowane na człowieka

Sylabus przedmiotu Przetwarzanie sygnałów kognitywnych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne 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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 30 2,00,50egzamin
laboratoriaL2 30 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawy matematyki i programowania w dowolnym języku

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z charakterystycznymi cechami sygnałów kognitywnych, sprzętem służącym do ich rejestrowania oraz metodami służącymi do ich przetwarzania.
C-2Wykształcenie umiejętności adaptacji algorytmów przetwarzania sygnałów do charakterystycznych cech wybranych sygnałów kognitywnych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Zaprojektowanie badania i akwizycja danych okulograficznych (A. Lewandowska).2
T-L-2Filtrowanie danych okulograficznych. (A. Lewandowska).2
T-L-3Wykorzystanie danych z okulografu do sterowania aplikacją czasu rzeczywistego. (A. Lewandowska).2
T-L-4Zapoznanie 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-5Pomiar sygnału EEG w trakcie wykonywania zdefiniowanych wcześniej zadań badawczych. (I. Rejer)2
T-L-6Preprocessing zarejestrowanych sygnałów EEG (I. Rejer).2
T-L-7Opisanie zarejestrowanych sygnałów za pomocą cech częstotliwościowych; Budowa klasyfikatora wykorzystującego wyznaczone cechy. (I. Rejer)2
T-L-8Sterowanie za pomocą bieżącego monitoringu aktywności mózgowej. (I. Rejer)2
T-L-9Bieżący monitoring aktywności mózgowej w celu detekcji wystąpienia wybranych stanów kognitywnych (I. Rejer)2
T-L-10Przetwarzanie parametrów głosu i mowy – charakterystyka i sposób użycia do analizy głosu. Parametry jakościowe głosu (E. Półrolniczak)2
T-L-11Przetwarzanie parametrów głosu i mowy – charakterystyka i sposób użycia do analizy głosu. Detekcja emocji (E. Półrolniczak)2
T-L-12Oddziaływanie na użytkownika dźwiękami (E. Półrolniczak)2
T-L-13Detekcja twarzy, wykrywanie stanu emocjonalnego użytkownika. Ewaluacja współczesnych rozwiązań. (A. Nowosielski)2
T-L-14Przeprowadzenie eksperymentu badawczego wybranego interfejsu bezdotykowego sterowanego gestem (np. pisanie ruchem głowy) (A. Nowosielski)2
T-L-15Przetwarzanie i analiza sygnały GSR2
30
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do przetwarzania sygnałów kognitywnych (A. Lewandowska)2
T-W-2Przetwarzanie sygnałów okulograficznych. (A. Lewandowska)2
T-W-3Praktyczne zastosowanie danych okulograficznych w systemach wykorzystujących obrazowanie komputerowe. (A. Lewandowska)2
T-W-4Charakterystyka sygnału elektroencefalograficznego (EEG), zasady rejestracji, charakterystyka wybranych wzmacniaczy EEG (I. Rejer)2
T-W-5Preprocessing sygnału EEG (eliminacja artefaktów, usuwanie szumów, filtrowanie sygnału, analiza niezależnych składowych) (I. Rejer)2
T-W-6Ekstrakcja cech z sygnału EEG (w dziedzinie czasu i częstotliwości) (I. Rejer)2
T-W-7Klasyfikacja sygnałów EEG na podstawie zdefiniowanych cech; Przetwarzanie sygnału EEG w trybie online (I. Rejer)2
T-W-8Definicja interfejsu mózg-komputer; obszary zastosowań; charakterystyka parametrów; podstawowe typy interfejsów; rodzaje rozpoznawanej aktywności mózgowej. (I. Rejer)2
T-W-9Bieżący monitoring aktywności mózgowej w celu detekcji wystąpienia wybranych stanów kognitywnych (I. Rejer)2
T-W-10Jak komputer rozpoznaje co mówimy? Składowa informacyjna a zakłócająca sygnału mowy. Rodzaje informacji w sygnale mowy. (E. Półrolniczak)2
T-W-11Analiza emocji przekazywanych w głosie. Czym jest śpiew. Specyfika i charakterystyka śpiewu. (E. Półrolniczak)2
T-W-12Oddziaływanie na użytkownika dźwiękami (E. Półrolniczak)2
T-W-13Detekcja emocji z twarzy (A. Nowosielski)2
T-W-14Interakcja bezdotykowa z użyciem gestów. Człowiek w roli kontrolera (A. Nowosielski)2
T-W-15Analiza sygnału GSR2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w laboratoriach30
A-L-2Przygotowanie sprawozdań10
A-L-3Konsultacje do lagoratoriów2
A-L-4Analiza literatury8
50
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach30
A-W-2Przygotowanie do egzaminu10
A-W-3Konsultacje do wykładu2
A-W-4Analiza literatury8
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca. Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
S-2Ocena podsumowująca: Laboratoria: ocena na podstawie sprawozdań i obecności.

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_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_W09, I_2A_W05C-1T-W-1, T-W-4, T-W-13, T-W-7, T-W-6, T-W-8, T-W-11, T-W-5, T-W-9, T-W-3, T-W-10, T-W-2, T-W-12, T-W-14, T-W-15M-1S-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_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_U01, I_2A_U11, I_2A_U07C-2T-L-14, T-L-5, T-L-7, T-L-3, T-L-11, T-L-10, T-L-13, T-L-6, T-L-9, T-L-1, T-L-4, T-L-2, T-L-12, T-L-8, T-L-15M-2S-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_D03.04_K01
Ukształtowanie aktywnej postawy poznawczej, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego.
I_2A_K01, I_2A_K03C-2, C-1T-W-11, T-L-5, T-L-6, T-W-10, T-W-8, T-L-9, T-W-6, T-L-3, T-L-4, T-W-1, T-W-14, T-W-13, T-W-4, T-W-7, T-W-5, T-L-2, T-W-9, T-L-8, T-L-7, T-L-1, T-W-3, T-W-15, T-L-13, T-W-12, T-L-10, T-W-2, T-L-12, T-L-15, T-L-11, T-L-14M-1, M-2S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium 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.
2,0Nie posiada podstawowej wiedzy na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych.
3,0Posiada podstawową wiedzę na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych.
3,5Posiada podstawową wiedzę na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych oraz metod ich przetwarzania.
4,0Posiada podstawową wiedzę na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych, metod ich przetwarzania oraz sprzętu wykorzystywanego do ich rejestracji.
4,5Posiada znaczną wiedzę na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych oraz metod ich przetwarzania, a także podstawową wiedzę na temat sprzętu wykorzystywanego do ich rejestracji.
5,0Posiada znaczną wiedzę na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych, metod ich przetwarzania oraz sprzętu wykorzystywanego do ich rejestracji.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium 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.
2,0Student nie potrafi przetworzyć nawet jednego typu sygnału kognitywnego.
3,0Student potrafi przetworzyć wybrany sygnał kognitywny.
3,5Student potrafi przetworzyć co najmniej dwa wybrane sygnały kognitywne.
4,0Student potrafi przetworzyć i przeanalizować wybrany sygnał kognitywny.
4,5Student potrafi przetworzyć i przeanalizować co najmniej dwa wybrane sygnały kognitywne.
5,0Student potrafi przetworzyć i przeanalizować wszystkie rodzaje sygnałów kognitywnych omawiane w trakcie zajęć laboratoryjnych.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D03.04_K01
Ukształtowanie aktywnej postawy poznawczej, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego.
2,0
3,0Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. 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
  2. S. W. Smith, Digital Signal Processing. A practical Guide for Engineers and Scientists, 2003
  3. Official Matlab site: http://www.mathworks.com/help/matlab/

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Zaprojektowanie badania i akwizycja danych okulograficznych (A. Lewandowska).2
T-L-2Filtrowanie danych okulograficznych. (A. Lewandowska).2
T-L-3Wykorzystanie danych z okulografu do sterowania aplikacją czasu rzeczywistego. (A. Lewandowska).2
T-L-4Zapoznanie 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-5Pomiar sygnału EEG w trakcie wykonywania zdefiniowanych wcześniej zadań badawczych. (I. Rejer)2
T-L-6Preprocessing zarejestrowanych sygnałów EEG (I. Rejer).2
T-L-7Opisanie zarejestrowanych sygnałów za pomocą cech częstotliwościowych; Budowa klasyfikatora wykorzystującego wyznaczone cechy. (I. Rejer)2
T-L-8Sterowanie za pomocą bieżącego monitoringu aktywności mózgowej. (I. Rejer)2
T-L-9Bieżący monitoring aktywności mózgowej w celu detekcji wystąpienia wybranych stanów kognitywnych (I. Rejer)2
T-L-10Przetwarzanie parametrów głosu i mowy – charakterystyka i sposób użycia do analizy głosu. Parametry jakościowe głosu (E. Półrolniczak)2
T-L-11Przetwarzanie parametrów głosu i mowy – charakterystyka i sposób użycia do analizy głosu. Detekcja emocji (E. Półrolniczak)2
T-L-12Oddziaływanie na użytkownika dźwiękami (E. Półrolniczak)2
T-L-13Detekcja twarzy, wykrywanie stanu emocjonalnego użytkownika. Ewaluacja współczesnych rozwiązań. (A. Nowosielski)2
T-L-14Przeprowadzenie eksperymentu badawczego wybranego interfejsu bezdotykowego sterowanego gestem (np. pisanie ruchem głowy) (A. Nowosielski)2
T-L-15Przetwarzanie i analiza sygnały GSR2
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do przetwarzania sygnałów kognitywnych (A. Lewandowska)2
T-W-2Przetwarzanie sygnałów okulograficznych. (A. Lewandowska)2
T-W-3Praktyczne zastosowanie danych okulograficznych w systemach wykorzystujących obrazowanie komputerowe. (A. Lewandowska)2
T-W-4Charakterystyka sygnału elektroencefalograficznego (EEG), zasady rejestracji, charakterystyka wybranych wzmacniaczy EEG (I. Rejer)2
T-W-5Preprocessing sygnału EEG (eliminacja artefaktów, usuwanie szumów, filtrowanie sygnału, analiza niezależnych składowych) (I. Rejer)2
T-W-6Ekstrakcja cech z sygnału EEG (w dziedzinie czasu i częstotliwości) (I. Rejer)2
T-W-7Klasyfikacja sygnałów EEG na podstawie zdefiniowanych cech; Przetwarzanie sygnału EEG w trybie online (I. Rejer)2
T-W-8Definicja interfejsu mózg-komputer; obszary zastosowań; charakterystyka parametrów; podstawowe typy interfejsów; rodzaje rozpoznawanej aktywności mózgowej. (I. Rejer)2
T-W-9Bieżący monitoring aktywności mózgowej w celu detekcji wystąpienia wybranych stanów kognitywnych (I. Rejer)2
T-W-10Jak komputer rozpoznaje co mówimy? Składowa informacyjna a zakłócająca sygnału mowy. Rodzaje informacji w sygnale mowy. (E. Półrolniczak)2
T-W-11Analiza emocji przekazywanych w głosie. Czym jest śpiew. Specyfika i charakterystyka śpiewu. (E. Półrolniczak)2
T-W-12Oddziaływanie na użytkownika dźwiękami (E. Półrolniczak)2
T-W-13Detekcja emocji z twarzy (A. Nowosielski)2
T-W-14Interakcja bezdotykowa z użyciem gestów. Człowiek w roli kontrolera (A. Nowosielski)2
T-W-15Analiza sygnału GSR2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w laboratoriach30
A-L-2Przygotowanie sprawozdań10
A-L-3Konsultacje do lagoratoriów2
A-L-4Analiza literatury8
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach30
A-W-2Przygotowanie do egzaminu10
A-W-3Konsultacje do wykładu2
A-W-4Analiza literatury8
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D03.04_W01Student posiada wiedzę w zakresie charakterystycznych cech wybranych sygnałów kognitywnych, metod służących do ich przetwarzania oraz sprzętu wykorzystywanego do ich rejestracji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W09Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
I_2A_W05Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą systemów i interakcji człowiek-maszyna
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z charakterystycznymi cechami sygnałów kognitywnych, sprzętem służącym do ich rejestrowania oraz metodami służącymi do ich przetwarzania.
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie do przetwarzania sygnałów kognitywnych (A. Lewandowska)
T-W-4Charakterystyka sygnału elektroencefalograficznego (EEG), zasady rejestracji, charakterystyka wybranych wzmacniaczy EEG (I. Rejer)
T-W-13Detekcja emocji z twarzy (A. Nowosielski)
T-W-7Klasyfikacja sygnałów EEG na podstawie zdefiniowanych cech; Przetwarzanie sygnału EEG w trybie online (I. Rejer)
T-W-6Ekstrakcja cech z sygnału EEG (w dziedzinie czasu i częstotliwości) (I. Rejer)
T-W-8Definicja interfejsu mózg-komputer; obszary zastosowań; charakterystyka parametrów; podstawowe typy interfejsów; rodzaje rozpoznawanej aktywności mózgowej. (I. Rejer)
T-W-11Analiza emocji przekazywanych w głosie. Czym jest śpiew. Specyfika i charakterystyka śpiewu. (E. Półrolniczak)
T-W-5Preprocessing sygnału EEG (eliminacja artefaktów, usuwanie szumów, filtrowanie sygnału, analiza niezależnych składowych) (I. Rejer)
T-W-9Bieżący monitoring aktywności mózgowej w celu detekcji wystąpienia wybranych stanów kognitywnych (I. Rejer)
T-W-3Praktyczne zastosowanie danych okulograficznych w systemach wykorzystujących obrazowanie komputerowe. (A. Lewandowska)
T-W-10Jak komputer rozpoznaje co mówimy? Składowa informacyjna a zakłócająca sygnału mowy. Rodzaje informacji w sygnale mowy. (E. Półrolniczak)
T-W-2Przetwarzanie sygnałów okulograficznych. (A. Lewandowska)
T-W-12Oddziaływanie na użytkownika dźwiękami (E. Półrolniczak)
T-W-14Interakcja bezdotykowa z użyciem gestów. Człowiek w roli kontrolera (A. Nowosielski)
T-W-15Analiza sygnału GSR
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca. Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie posiada podstawowej wiedzy na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych.
3,0Posiada podstawową wiedzę na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych.
3,5Posiada podstawową wiedzę na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych oraz metod ich przetwarzania.
4,0Posiada podstawową wiedzę na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych, metod ich przetwarzania oraz sprzętu wykorzystywanego do ich rejestracji.
4,5Posiada znaczną wiedzę na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych oraz metod ich przetwarzania, a także podstawową wiedzę na temat sprzętu wykorzystywanego do ich rejestracji.
5,0Posiada znaczną wiedzę na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych, metod ich przetwarzania oraz sprzętu wykorzystywanego do ich rejestracji.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D03.04_U01Student będzie potrafił zarejestrować wybrane sygnały kognitywne, dobrać bądź zaadoptować algorytmy służące do ich przetworzenia oraz dokonać analizy tychże sygnałów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U01Potrafi prawidłowo zaplanować, przeprowadzić eksperyment badawczy, dokonać analizy i prezentacji uzyskanych wyników
I_2A_U11Ma umiejętność tworzenia interfejsów oraz wykorzystania różnych sposobów komunikacji międzysystemowej
I_2A_U07Potrafi ocenić istniejące rozwiązania techniczne w wybranym obszarze zastosowań oraz zaproponować ich modyfikacje
Cel przedmiotuC-2Wykształcenie umiejętności adaptacji algorytmów przetwarzania sygnałów do charakterystycznych cech wybranych sygnałów kognitywnych.
Treści programoweT-L-14Przeprowadzenie eksperymentu badawczego wybranego interfejsu bezdotykowego sterowanego gestem (np. pisanie ruchem głowy) (A. Nowosielski)
T-L-5Pomiar sygnału EEG w trakcie wykonywania zdefiniowanych wcześniej zadań badawczych. (I. Rejer)
T-L-7Opisanie zarejestrowanych sygnałów za pomocą cech częstotliwościowych; Budowa klasyfikatora wykorzystującego wyznaczone cechy. (I. Rejer)
T-L-3Wykorzystanie danych z okulografu do sterowania aplikacją czasu rzeczywistego. (A. Lewandowska).
T-L-11Przetwarzanie parametrów głosu i mowy – charakterystyka i sposób użycia do analizy głosu. Detekcja emocji (E. Półrolniczak)
T-L-10Przetwarzanie parametrów głosu i mowy – charakterystyka i sposób użycia do analizy głosu. Parametry jakościowe głosu (E. Półrolniczak)
T-L-13Detekcja twarzy, wykrywanie stanu emocjonalnego użytkownika. Ewaluacja współczesnych rozwiązań. (A. Nowosielski)
T-L-6Preprocessing zarejestrowanych sygnałów EEG (I. Rejer).
T-L-9Bieżący monitoring aktywności mózgowej w celu detekcji wystąpienia wybranych stanów kognitywnych (I. Rejer)
T-L-1Zaprojektowanie badania i akwizycja danych okulograficznych (A. Lewandowska).
T-L-4Zapoznanie z oprzyrządowaniem oraz oprogramowaniem do rejestracji i analizy sygnału EEG. Przygotowanie eksperymentu badawczego z pomiarem sygnału EEG, zdefiniowanie warunków eksperymentalnych (I. Rejer)
T-L-2Filtrowanie danych okulograficznych. (A. Lewandowska).
T-L-12Oddziaływanie na użytkownika dźwiękami (E. Półrolniczak)
T-L-8Sterowanie za pomocą bieżącego monitoringu aktywności mózgowej. (I. Rejer)
T-L-15Przetwarzanie i analiza sygnały GSR
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Laboratoria: ocena na podstawie sprawozdań i obecności.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi przetworzyć nawet jednego typu sygnału kognitywnego.
3,0Student potrafi przetworzyć wybrany sygnał kognitywny.
3,5Student potrafi przetworzyć co najmniej dwa wybrane sygnały kognitywne.
4,0Student potrafi przetworzyć i przeanalizować wybrany sygnał kognitywny.
4,5Student potrafi przetworzyć i przeanalizować co najmniej dwa wybrane sygnały kognitywne.
5,0Student potrafi przetworzyć i przeanalizować wszystkie rodzaje sygnałów kognitywnych omawiane w trakcie zajęć laboratoryjnych.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D03.04_K01Ukształtowanie aktywnej postawy poznawczej, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K01Jest gotów do krytycznej oceny odbieranych treści i wiedzy własnej
I_2A_K03Jest gotów do aktywnego przekazywania społeczeństwu informacji na temat bieżącego stanu wiedzy w zakresie informatyki oraz podejmowania działań na rzecz rozwoju środowiska społecznego
Cel przedmiotuC-2Wykształcenie umiejętności adaptacji algorytmów przetwarzania sygnałów do charakterystycznych cech wybranych sygnałów kognitywnych.
C-1Zapoznanie studentów z charakterystycznymi cechami sygnałów kognitywnych, sprzętem służącym do ich rejestrowania oraz metodami służącymi do ich przetwarzania.
Treści programoweT-W-11Analiza emocji przekazywanych w głosie. Czym jest śpiew. Specyfika i charakterystyka śpiewu. (E. Półrolniczak)
T-L-5Pomiar sygnału EEG w trakcie wykonywania zdefiniowanych wcześniej zadań badawczych. (I. Rejer)
T-L-6Preprocessing zarejestrowanych sygnałów EEG (I. Rejer).
T-W-10Jak komputer rozpoznaje co mówimy? Składowa informacyjna a zakłócająca sygnału mowy. Rodzaje informacji w sygnale mowy. (E. Półrolniczak)
T-W-8Definicja interfejsu mózg-komputer; obszary zastosowań; charakterystyka parametrów; podstawowe typy interfejsów; rodzaje rozpoznawanej aktywności mózgowej. (I. Rejer)
T-L-9Bieżący monitoring aktywności mózgowej w celu detekcji wystąpienia wybranych stanów kognitywnych (I. Rejer)
T-W-6Ekstrakcja cech z sygnału EEG (w dziedzinie czasu i częstotliwości) (I. Rejer)
T-L-3Wykorzystanie danych z okulografu do sterowania aplikacją czasu rzeczywistego. (A. Lewandowska).
T-L-4Zapoznanie z oprzyrządowaniem oraz oprogramowaniem do rejestracji i analizy sygnału EEG. Przygotowanie eksperymentu badawczego z pomiarem sygnału EEG, zdefiniowanie warunków eksperymentalnych (I. Rejer)
T-W-1Wprowadzenie do przetwarzania sygnałów kognitywnych (A. Lewandowska)
T-W-14Interakcja bezdotykowa z użyciem gestów. Człowiek w roli kontrolera (A. Nowosielski)
T-W-13Detekcja emocji z twarzy (A. Nowosielski)
T-W-4Charakterystyka sygnału elektroencefalograficznego (EEG), zasady rejestracji, charakterystyka wybranych wzmacniaczy EEG (I. Rejer)
T-W-7Klasyfikacja sygnałów EEG na podstawie zdefiniowanych cech; Przetwarzanie sygnału EEG w trybie online (I. Rejer)
T-W-5Preprocessing sygnału EEG (eliminacja artefaktów, usuwanie szumów, filtrowanie sygnału, analiza niezależnych składowych) (I. Rejer)
T-L-2Filtrowanie danych okulograficznych. (A. Lewandowska).
T-W-9Bieżący monitoring aktywności mózgowej w celu detekcji wystąpienia wybranych stanów kognitywnych (I. Rejer)
T-L-8Sterowanie za pomocą bieżącego monitoringu aktywności mózgowej. (I. Rejer)
T-L-7Opisanie zarejestrowanych sygnałów za pomocą cech częstotliwościowych; Budowa klasyfikatora wykorzystującego wyznaczone cechy. (I. Rejer)
T-L-1Zaprojektowanie badania i akwizycja danych okulograficznych (A. Lewandowska).
T-W-3Praktyczne zastosowanie danych okulograficznych w systemach wykorzystujących obrazowanie komputerowe. (A. Lewandowska)
T-W-15Analiza sygnału GSR
T-L-13Detekcja twarzy, wykrywanie stanu emocjonalnego użytkownika. Ewaluacja współczesnych rozwiązań. (A. Nowosielski)
T-W-12Oddziaływanie na użytkownika dźwiękami (E. Półrolniczak)
T-L-10Przetwarzanie parametrów głosu i mowy – charakterystyka i sposób użycia do analizy głosu. Parametry jakościowe głosu (E. Półrolniczak)
T-W-2Przetwarzanie sygnałów okulograficznych. (A. Lewandowska)
T-L-12Oddziaływanie na użytkownika dźwiękami (E. Półrolniczak)
T-L-15Przetwarzanie i analiza sygnały GSR
T-L-11Przetwarzanie parametrów głosu i mowy – charakterystyka i sposób użycia do analizy głosu. Detekcja emocji (E. Półrolniczak)
T-L-14Przeprowadzenie eksperymentu badawczego wybranego interfejsu bezdotykowego sterowanego gestem (np. pisanie ruchem głowy) (A. Nowosielski)
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Laboratoria: ocena na podstawie sprawozdań i obecności.
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca. Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich
3,5
4,0
4,5
5,0