Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)

Sylabus przedmiotu Adaptive Signal Processing:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów —
Profil
Moduł —
Przedmiot Adaptive Signal Processing
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów, Sygnałów i Elektroniki
Nauczyciel odpowiedzialny Piotr Okoniewski <Piotr.Okoniewski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL1 15 1,00,38zaliczenie
wykładyW1 15 1,00,62zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Basic knowledge of Matlab
W-2Basic knowledge of Signal Processing

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Knowledge about adaptive signal processing
C-2Knowledge about modern adaptive algorithms
C-3Practical skills in the adaptive processing area

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Matlab tools for adaptive filtering2
T-L-2Wiener filters in Matlab4
T-L-3Active Noise Cancellation techniques4
T-L-4Image adaptive filtering3
T-L-5Course summary2
15
wykłady
T-W-1Introduction to adaptive filtering concept2
T-W-2Random processes2
T-W-3Wiener filters2
T-W-4Least Mean Square (LMS) algorithm2
T-W-5Normalized Least Mean Square (NLMS) algorithm2
T-W-6Applications of adaptive filtering3
T-W-7Course summary2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Lab participation15
A-L-2Own work10
25
wykłady
A-W-1Lecture participation15
A-W-2Own work10
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Lectures
M-2Lab reports

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Summary test
S-2Ocena formująca: Lab reports

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WE_2-_??_W01
During this course students will get knowledge about modern adaptive signal processing algorithms		——C-2, C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WE_2-_??_U01
During this course students will acquire practical skills in modern adaptive signal processing algorithms		——C-3T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WE_2-_??_W01
During this course students will get knowledge about modern adaptive signal processing algorithms		2,0
3,0Student was graded >50% of the possible points from the final test
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WE_2-_??_U01
During this course students will acquire practical skills in modern adaptive signal processing algorithms		2,0
3,0Student was graded >50% of the possible points for the reports
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Haykin, Simon, Adaptive Filter Theory., Prentice Hall, 2002

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Matlab tools for adaptive filtering2
T-L-2Wiener filters in Matlab4
T-L-3Active Noise Cancellation techniques4
T-L-4Image adaptive filtering3
T-L-5Course summary2
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Introduction to adaptive filtering concept2
T-W-2Random processes2
T-W-3Wiener filters2
T-W-4Least Mean Square (LMS) algorithm2
T-W-5Normalized Least Mean Square (NLMS) algorithm2
T-W-6Applications of adaptive filtering3
T-W-7Course summary2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Lab participation15
A-L-2Own work10
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Lecture participation15
A-W-2Own work10
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WE_2-_??_W01During this course students will get knowledge about modern adaptive signal processing algorithms
Cel przedmiotuC-2Knowledge about modern adaptive algorithms
C-1Knowledge about adaptive signal processing
Treści programoweT-W-1Introduction to adaptive filtering concept
T-W-2Random processes
T-W-3Wiener filters
T-W-4Least Mean Square (LMS) algorithm
T-W-5Normalized Least Mean Square (NLMS) algorithm
T-W-6Applications of adaptive filtering
T-W-7Course summary
Metody nauczaniaM-1Lectures
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Summary test
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student was graded >50% of the possible points from the final test
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WE_2-_??_U01During this course students will acquire practical skills in modern adaptive signal processing algorithms
Cel przedmiotuC-3Practical skills in the adaptive processing area
Treści programoweT-L-1Matlab tools for adaptive filtering
T-L-2Wiener filters in Matlab
T-L-3Active Noise Cancellation techniques
T-L-4Image adaptive filtering
T-L-5Course summary
Metody nauczaniaM-2Lab reports
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Lab reports
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student was graded >50% of the possible points for the reports
3,5
4,0
4,5
5,0