Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: Projektowanie oprogramowania

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

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-1Przetwarzanie sygnału EKG/GSR. (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-4Analiza głosu – określanie jakości głosu. (E. Półrolniczak)2
T-L-5Analiza mowy - rozpoznawanie samogłosek. (E. Półrolniczak)2
T-L-6Analiza głosu - wyznaczanie częstotliwości podstawowej (F0) głosu. (E. Półrolniczak)2
T-L-7Detekcja twarzy, wykrywanie stanu emocjonalnego użytkownika. Ewaluacja współczesnych rozwiązań. (A. Nowosielski)2
T-L-8Metody detekcji cech twarzy. (A. Nowosielski)2
T-L-9Opracowanie projektu klasyfikatora regułowego klasyfikującego sygnał z interfejsu Blinker na podstawie jego przebiegu czasowego – tryb offline (I. Rejer)4
T-L-10Symulacja sterowania w trybie online za pomocą opracowanego klasyfikatora (interfejs Blinker) (I. Rejer).2
T-L-11Wykorzystanie metod filtracji częstotliwościowej i statystycznej do eliminacji artefaktów EOG. (I. Rejer)2
T-L-12Zastosowanie metod CAR oraz ICA w preprocessingu sygnału EEG. (I. Rejer)2
T-L-13Ekstrakcja cech w interfejsie SSVEP (moc pasmowa, moc prążków częstotliwości, CCA, DWT). (I. Rejer)4
30
wykłady
T-W-1Metody stosowane w procesie przetwarzania sygnału EKG i GSR (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-4Rozpoznawanie mowy, określanie jakości głosu. (E. Półrolniczak)2
T-W-5Analiza emocji przekazywanych w głosie. (E. Półrolniczak)2
T-W-6Odziaływanie dźwiękami na odbiorcę. (E. Półrolniczak)2
T-W-7Detekcja emocji z twarzy. (A. Nowosielski)2
T-W-8Metody wyznaczania cech twarzy (A. Nowosielski)2
T-W-9Praktyczne aspekty przetwarzania sygnałów kognitywnych. Charakterystyka sygnału elektroencefalograficznego (EEG). (I. Rejer)2
T-W-10Sygnał EEG - obszary zastosowań. Definicja interfejsu mózg-komputer; podstawowe typy interfejsów; rodzaje rozpoznawanej aktywności mózgowej. (I. Rejer)2
T-W-11Artefakty zakłócające sygnał EEG i metody ich redukcji. (I. Rejer)2
T-W-12Preprocessing sygnału EEG (filtracja częstotliwościowa, statystyczna, przestrzenna: CAR, ICA). (I. Rejer)2
T-W-13Metody ekstrakcji cech z sygnału EEG (w dziedzinie czasu, CCA, AR, punkty charakterystyczne, statystyki). (I. Rejer)2
T-W-14Ekstrakcja cech częstotliwościowych z sygnału EEG (moc pasmowa, asymetria międzypółkulowa, metryki oparte na mocy). Normalizacja cech, okres referencyjny. (I. Rejer)2
T-W-15Zastosowanie metod czasowo-częstotliwościowych w procesie ekstrakcji cech (STFT, CWT, DWT). (I. Rejer)2
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_W05, I_2A_W09——C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-13, T-W-14, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-15, T-W-12M-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_U07, I_2A_U11——C-2T-L-10, T-L-11, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-9, T-L-12, T-L-13, T-L-4, T-L-6, T-L-5, T-L-7, T-L-8M-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_K03——C-1, C-2T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-13, T-W-14, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-15, T-W-12, T-L-10, T-L-11, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-9, T-L-12, T-L-13, T-L-4, T-L-6, T-L-5, T-L-7, T-L-8M-1, M-2S-1, S-2

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-1Przetwarzanie sygnału EKG/GSR. (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-4Analiza głosu – określanie jakości głosu. (E. Półrolniczak)2
T-L-5Analiza mowy - rozpoznawanie samogłosek. (E. Półrolniczak)2
T-L-6Analiza głosu - wyznaczanie częstotliwości podstawowej (F0) głosu. (E. Półrolniczak)2
T-L-7Detekcja twarzy, wykrywanie stanu emocjonalnego użytkownika. Ewaluacja współczesnych rozwiązań. (A. Nowosielski)2
T-L-8Metody detekcji cech twarzy. (A. Nowosielski)2
T-L-9Opracowanie projektu klasyfikatora regułowego klasyfikującego sygnał z interfejsu Blinker na podstawie jego przebiegu czasowego – tryb offline (I. Rejer)4
T-L-10Symulacja sterowania w trybie online za pomocą opracowanego klasyfikatora (interfejs Blinker) (I. Rejer).2
T-L-11Wykorzystanie metod filtracji częstotliwościowej i statystycznej do eliminacji artefaktów EOG. (I. Rejer)2
T-L-12Zastosowanie metod CAR oraz ICA w preprocessingu sygnału EEG. (I. Rejer)2
T-L-13Ekstrakcja cech w interfejsie SSVEP (moc pasmowa, moc prążków częstotliwości, CCA, DWT). (I. Rejer)4
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Metody stosowane w procesie przetwarzania sygnału EKG i GSR (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-4Rozpoznawanie mowy, określanie jakości głosu. (E. Półrolniczak)2
T-W-5Analiza emocji przekazywanych w głosie. (E. Półrolniczak)2
T-W-6Odziaływanie dźwiękami na odbiorcę. (E. Półrolniczak)2
T-W-7Detekcja emocji z twarzy. (A. Nowosielski)2
T-W-8Metody wyznaczania cech twarzy (A. Nowosielski)2
T-W-9Praktyczne aspekty przetwarzania sygnałów kognitywnych. Charakterystyka sygnału elektroencefalograficznego (EEG). (I. Rejer)2
T-W-10Sygnał EEG - obszary zastosowań. Definicja interfejsu mózg-komputer; podstawowe typy interfejsów; rodzaje rozpoznawanej aktywności mózgowej. (I. Rejer)2
T-W-11Artefakty zakłócające sygnał EEG i metody ich redukcji. (I. Rejer)2
T-W-12Preprocessing sygnału EEG (filtracja częstotliwościowa, statystyczna, przestrzenna: CAR, ICA). (I. Rejer)2
T-W-13Metody ekstrakcji cech z sygnału EEG (w dziedzinie czasu, CCA, AR, punkty charakterystyczne, statystyki). (I. Rejer)2
T-W-14Ekstrakcja cech częstotliwościowych z sygnału EEG (moc pasmowa, asymetria międzypółkulowa, metryki oparte na mocy). Normalizacja cech, okres referencyjny. (I. Rejer)2
T-W-15Zastosowanie metod czasowo-częstotliwościowych w procesie ekstrakcji cech (STFT, CWT, DWT). (I. Rejer)2
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_W05Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą systemów i interakcji człowiek-maszyna
I_2A_W09Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z charakterystycznymi cechami sygnałów kognitywnych, sprzętem służącym do ich rejestrowania oraz metodami służącymi do ich przetwarzania.
Treści programoweT-W-1Metody stosowane w procesie przetwarzania sygnału EKG i GSR (A. Lewandowska)
T-W-2Przetwarzanie sygnałów okulograficznych. (A. Lewandowska)
T-W-3Praktyczne zastosowanie danych okulograficznych w systemach wykorzystujących obrazowanie komputerowe. (A. Lewandowska)
T-W-9Praktyczne aspekty przetwarzania sygnałów kognitywnych. Charakterystyka sygnału elektroencefalograficznego (EEG). (I. Rejer)
T-W-10Sygnał EEG - obszary zastosowań. Definicja interfejsu mózg-komputer; podstawowe typy interfejsów; rodzaje rozpoznawanej aktywności mózgowej. (I. Rejer)
T-W-11Artefakty zakłócające sygnał EEG i metody ich redukcji. (I. Rejer)
T-W-13Metody ekstrakcji cech z sygnału EEG (w dziedzinie czasu, CCA, AR, punkty charakterystyczne, statystyki). (I. Rejer)
T-W-14Ekstrakcja cech częstotliwościowych z sygnału EEG (moc pasmowa, asymetria międzypółkulowa, metryki oparte na mocy). Normalizacja cech, okres referencyjny. (I. Rejer)
T-W-4Rozpoznawanie mowy, określanie jakości głosu. (E. Półrolniczak)
T-W-5Analiza emocji przekazywanych w głosie. (E. Półrolniczak)
T-W-6Odziaływanie dźwiękami na odbiorcę. (E. Półrolniczak)
T-W-7Detekcja emocji z twarzy. (A. Nowosielski)
T-W-8Metody wyznaczania cech twarzy (A. Nowosielski)
T-W-15Zastosowanie metod czasowo-częstotliwościowych w procesie ekstrakcji cech (STFT, CWT, DWT). (I. Rejer)
T-W-12Preprocessing sygnału EEG (filtracja częstotliwościowa, statystyczna, przestrzenna: CAR, ICA). (I. Rejer)
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_U07Potrafi ocenić istniejące rozwiązania techniczne w wybranym obszarze zastosowań oraz zaproponować ich modyfikacje
I_2A_U11Ma umiejętność tworzenia interfejsów oraz wykorzystania różnych sposobów komunikacji międzysystemowej
Cel przedmiotuC-2Wykształcenie umiejętności adaptacji algorytmów przetwarzania sygnałów do charakterystycznych cech wybranych sygnałów kognitywnych.
Treści programoweT-L-10Symulacja sterowania w trybie online za pomocą opracowanego klasyfikatora (interfejs Blinker) (I. Rejer).
T-L-11Wykorzystanie metod filtracji częstotliwościowej i statystycznej do eliminacji artefaktów EOG. (I. Rejer)
T-L-1Przetwarzanie sygnału EKG/GSR. (A. Lewandowska)
T-L-2Filtrowanie danych okulograficznych. (A. Lewandowska).
T-L-3Wykorzystanie danych z okulografu do sterowania aplikacją czasu rzeczywistego. (A. Lewandowska).
T-L-9Opracowanie projektu klasyfikatora regułowego klasyfikującego sygnał z interfejsu Blinker na podstawie jego przebiegu czasowego – tryb offline (I. Rejer)
T-L-12Zastosowanie metod CAR oraz ICA w preprocessingu sygnału EEG. (I. Rejer)
T-L-13Ekstrakcja cech w interfejsie SSVEP (moc pasmowa, moc prążków częstotliwości, CCA, DWT). (I. Rejer)
T-L-4Analiza głosu – określanie jakości głosu. (E. Półrolniczak)
T-L-6Analiza głosu - wyznaczanie częstotliwości podstawowej (F0) głosu. (E. Półrolniczak)
T-L-5Analiza mowy - rozpoznawanie samogłosek. (E. Półrolniczak)
T-L-7Detekcja twarzy, wykrywanie stanu emocjonalnego użytkownika. Ewaluacja współczesnych rozwiązań. (A. Nowosielski)
T-L-8Metody detekcji cech twarzy. (A. Nowosielski)
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-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 programoweT-W-1Metody stosowane w procesie przetwarzania sygnału EKG i GSR (A. Lewandowska)
T-W-2Przetwarzanie sygnałów okulograficznych. (A. Lewandowska)
T-W-3Praktyczne zastosowanie danych okulograficznych w systemach wykorzystujących obrazowanie komputerowe. (A. Lewandowska)
T-W-9Praktyczne aspekty przetwarzania sygnałów kognitywnych. Charakterystyka sygnału elektroencefalograficznego (EEG). (I. Rejer)
T-W-10Sygnał EEG - obszary zastosowań. Definicja interfejsu mózg-komputer; podstawowe typy interfejsów; rodzaje rozpoznawanej aktywności mózgowej. (I. Rejer)
T-W-11Artefakty zakłócające sygnał EEG i metody ich redukcji. (I. Rejer)
T-W-13Metody ekstrakcji cech z sygnału EEG (w dziedzinie czasu, CCA, AR, punkty charakterystyczne, statystyki). (I. Rejer)
T-W-14Ekstrakcja cech częstotliwościowych z sygnału EEG (moc pasmowa, asymetria międzypółkulowa, metryki oparte na mocy). Normalizacja cech, okres referencyjny. (I. Rejer)
T-W-4Rozpoznawanie mowy, określanie jakości głosu. (E. Półrolniczak)
T-W-5Analiza emocji przekazywanych w głosie. (E. Półrolniczak)
T-W-6Odziaływanie dźwiękami na odbiorcę. (E. Półrolniczak)
T-W-7Detekcja emocji z twarzy. (A. Nowosielski)
T-W-8Metody wyznaczania cech twarzy (A. Nowosielski)
T-W-15Zastosowanie metod czasowo-częstotliwościowych w procesie ekstrakcji cech (STFT, CWT, DWT). (I. Rejer)
T-W-12Preprocessing sygnału EEG (filtracja częstotliwościowa, statystyczna, przestrzenna: CAR, ICA). (I. Rejer)
T-L-10Symulacja sterowania w trybie online za pomocą opracowanego klasyfikatora (interfejs Blinker) (I. Rejer).
T-L-11Wykorzystanie metod filtracji częstotliwościowej i statystycznej do eliminacji artefaktów EOG. (I. Rejer)
T-L-1Przetwarzanie sygnału EKG/GSR. (A. Lewandowska)
T-L-2Filtrowanie danych okulograficznych. (A. Lewandowska).
T-L-3Wykorzystanie danych z okulografu do sterowania aplikacją czasu rzeczywistego. (A. Lewandowska).
T-L-9Opracowanie projektu klasyfikatora regułowego klasyfikującego sygnał z interfejsu Blinker na podstawie jego przebiegu czasowego – tryb offline (I. Rejer)
T-L-12Zastosowanie metod CAR oraz ICA w preprocessingu sygnału EEG. (I. Rejer)
T-L-13Ekstrakcja cech w interfejsie SSVEP (moc pasmowa, moc prążków częstotliwości, CCA, DWT). (I. Rejer)
T-L-4Analiza głosu – określanie jakości głosu. (E. Półrolniczak)
T-L-6Analiza głosu - wyznaczanie częstotliwości podstawowej (F0) głosu. (E. Półrolniczak)
T-L-5Analiza mowy - rozpoznawanie samogłosek. (E. Półrolniczak)
T-L-7Detekcja twarzy, wykrywanie stanu emocjonalnego użytkownika. Ewaluacja współczesnych rozwiązań. (A. Nowosielski)
T-L-8Metody detekcji cech twarzy. (A. Nowosielski)
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych
Sposób ocenyS-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.
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