Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S1)

Sylabus przedmiotu Алгоритмические основы цифровой обработки сигналов и изображений:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Алгоритмические основы цифровой обработки сигналов и изображений
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Architektury Komputerów i Telekomunikacji
Nauczyciel odpowiedzialny Aleksandr Cariow <Alexandr.Tariov@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Aleksandr Cariow <Alexandr.Tariov@zut.edu.pl>, Galina Cariowa <Galina.Tariova@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 5,0 ECTS (formy) 5,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język rosyjski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA1 30 3,00,50zaliczenie
wykładyW1 30 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Требования к предварительной подготовке обучающегося: Знание основ элементарной математики, матричной алгебры, цифровой техники.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Обучить студентов теоретическим знаниям и основным алгоритмам цифровой обработки сигналов (ЦОС), и изображений (ЦОИ)
C-2Привить студентам практические навыки по методологии разработки эффективных алгоритмов и структур вычислительных модулей для систем ЦОС и ЦОИ.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Элементы матричной алгебры. Представление одномерного сигнала в виде вектора, двумерного (изображения) - в виде матрицы. Специальные типы матриц. Единичная и нулевая матрицы. Матрицы сдвига, перестановки, растяжения, дублирования. Изучение операций конкатенации, тензорного (кронекеровского) произведения, прямой суммы. Графическое представление алгоритмов ЦОС в виде сигнальных графов.6
T-A-2Изучение и ислледование особкнностей векторно-матричных процедур БПФ. Решение примеров на построение алгоритмов БПФ (по основанию 2 и 4) для конкретных значений исходных последовательностей данных.5
T-A-3Изучение особенностей построения быстрых алгоритмов дискретных ортогональных преобразований (ДОП) для различных длин исходных последовательностей данных. Решение задач на построение быстрых алгоритмов ДОП Уолша, Хаара, Хартли и т.д.4
T-A-4Решение задач на построение быстрых алгооитмов одномерной и двумерной свёртки. Разработка алгоритмов быстрой свёртки (круговой и линейной) во временной и частотной областях.4
T-A-5Решение задач на применение методов "overlap-save" и "overlap-add".4
T-A-6Решение задач на построение алгоритмов прямого и обратного дискретного вейвлет-преобразования в базисе фильтров Добеши.4
T-A-7Зачётное занятие. Подведение итогов изучения предмета и выставление оценок.3
30
wykłady
T-W-1Введение. Аналитический обзор и обсуждение основных задач, методов и приложений цифровой обработки сигналов (ЦОС). История ЦОС. Преимущества ЦОС. Достоинства и недостатки ЦОС.4
T-W-2Элементы матричной алгебры. Представление основных операций цифровой обработки сигналов и изображений с помощью объектов алгебры матриц (в том числе в виде матрично-матричных и векторно-матричных произведений).4
T-W-3Спектр цифрового сигнала. Дискретное преобразование Фурье (ДПФ). Свойства ДПФ. Быстрое преобразование Фурье (БПФ), алгоритмы с прореживанием по времени и частоте. Операция "бабочка". Двоично-инверсная адресация. Алгоритм Винограда. ДПФ действительных последовательностей.4
T-W-4Обобщение ДПФ. Дискретные ортогональные преобразования в базах Уолша, Хаара, Виленкина, Хартли. Дискретное косинус-преобразование. Быстрые алгоритмы дискретных ортогональных преобразований в перечисленных базисах.4
T-W-5Цифровые свёртка и корреляция. Круговая и линейная свёртка. Быстрые алгоритмы вычисления круговой свёртки. Цифровая фильтрация. ФИльтры КИХ и БИХ. Реализация операции фильтрации с помощью дискретных ортогональных преобразований. Вычисление линейной свёртки с помощью круговой. Фильтрация длинных последовательносьтей: методы "overlap-save" и "overlap-add".4
T-W-6Вейвлет-технологии. История. Определение вейвлета. Многоуровневая декомпозиция и реконструкция. Алгоритм Малла - дискрентое вейвлет-преобразование. Фильтры Добеши. Вычислительные процедуры дискретного вейвлет-преобразования. Вейвлетоподобные преобразования.4
T-W-7Элементная база процессоров цифровой обработки сигналов и изображений. Тенденции развития специализированных микросистем ЦОС. Распараллеливание вывчислений: конвейерная и векторная обработка данных. Обзор и обсуждение достоинств и недостатков современных параллельных СБИС-структур, ориентированных на реализацию задач ЦОС.4
T-W-8Диалектические аспекты ускорения вычислений. Высокопроизводительные вычисления: единство и борьба противоположностей.2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Участие в занятиях30
A-A-2Самостоятельная работа. Выполнение домащних заданий.42
A-A-3Консультации, касающиеся домашних заданий Проверка правильности решений. Устранение ошибок.2
74
wykłady
A-W-1Участие в занятиях.30
A-W-2Самостоятельная работа. Изучение пройденного в аудитории материала. Подготовка к лекционным занятиям.18
A-W-3Консультации.2
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Лекции с использованием мультимедийных презентаций.
M-2Практические занятия.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: экзамен устный в форме собеседования
S-2Ocena podsumowująca: письменный или устный зачёт
S-3Ocena formująca: коллоквиум

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-WI_1-_??_W01
Знать: - преимущества цифровой обработки сигналов и иё роль в проектировании приборов, устройств и узлов телекоммуникационных информационных систем; - математический аппарат для описания цифровых сигналов и изображений; - основные методы и алгоритмы цифровой обработки сигналов и изображений; - области применения цифровой обработки сигналов; - современную элементную базу для реализации систем цифровой обработки сигналов;
C-1T-W-1, T-W-7, T-W-3, T-W-8, T-W-5, T-W-4, T-W-2, T-W-6M-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-WI_1-_??_U01
Уметь: - математически описывать цифровые сигналы и изображения; - проектировать (проводить синтез и рассчитывать параметры) базовых алгоритмов цифровой обработки сигналов и изображений; - применять полученные знания и методы обработки сигналов для решения практических задач ЦОС и ЦОИ, - самостоятельно приобретать новые знания в области цифровой обработки сигналов и изображений.
C-2T-A-6, T-A-2, T-A-5, T-A-4, T-A-1, T-A-7, T-A-3M-2S-2, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WI_1-_??_W01
Знать: - преимущества цифровой обработки сигналов и иё роль в проектировании приборов, устройств и узлов телекоммуникационных информационных систем; - математический аппарат для описания цифровых сигналов и изображений; - основные методы и алгоритмы цифровой обработки сигналов и изображений; - области применения цифровой обработки сигналов; - современную элементную базу для реализации систем цифровой обработки сигналов;
2,0Выставляется студенту, который не знает большей части основного содержания учебной программы дисциплины, допускает грубые ошибки в формулировках основных принципов и не умеет использовать полученные знания при решении типовых задач.
3,0Выставляется студенту, если он твердо знает материал, грамотно и по существу излагает его, умеет применять полученные знания на практике, но допускает в ответе или в решении задач некоторые неточности.
3,5Выставляется студенту, если он твердо знает материал, грамотно и по существу излагает его, умеет применять полученные знания на практике, но недостаточно грамотно обосновывает полученные результаты.
4,0Выставляется студенту, показавшему систематизированные, глубокие знания учебной программы дисциплины и умение уверенно применять их на практике при решении конкретных задач, правильное обоснование принятых решений, с некоторыми недочетами.
4,5Выставляется студенту, показавшему всесторонние, систематизированные, глубокие знания учебной программы дисциплины и умение уверенно применять их на практике при решении конкретных задач, свободное и правильное обоснование принятых решений.
5,0Выставляется студенту, показавшему всесторонние, систематизированные, глубокие знания учебной программы дисциплины, проявляющему интерес к данной предметной области, продемонстрировавшему умение уверенно и творчески применять их на практике при решении конкретных задач, свободное и правильное обоснование принятых решений.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WI_1-_??_U01
Уметь: - математически описывать цифровые сигналы и изображения; - проектировать (проводить синтез и рассчитывать параметры) базовых алгоритмов цифровой обработки сигналов и изображений; - применять полученные знания и методы обработки сигналов для решения практических задач ЦОС и ЦОИ, - самостоятельно приобретать новые знания в области цифровой обработки сигналов и изображений.
2,0
3,0Выставляется студенту, показавшему фрагментарный, разрозненный характер знаний, допускающему ошибки в формулировках базовых понятий, нарушения логической последовательности в изложении программного материала, слабо владеет основными разделами учебной программы, необходимыми для дальнейшего обучения и с трудом применяет полученные знания даже в стандартной ситуации.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Рабинер Л. Гоулд Б., Теория и применение цифровой обработки сигналов., Пер. с англ. Зайцева А.Л. Назаренко Э.Г. - М: Мир, Москва, 1978, - 835с.
  2. Дагман, Э.Е.; Кухарев, Г.А., Быстрые дискретные ортогональные преобразования, Издательство: Наука, Новосибирск, 1983, - 232 с.
  3. Юкио Сато, Обработка сигналов: первое знакомство, М: Додэка-XXI, 2010, – 176 с.
  4. Прэтт У., Цифровая обработка изображений, Пер. с англ.—М.: Мир, Пер. с англ.—М.: Миросква, 1982, два тома, — 312 с.
  5. Блейхут Р, Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов, Мир, Москва, 1989, - 448с.
  6. Нуссбаумер Г., Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток, Пер. с англ. - М.: Радио и связь, Москва, 1985, - 248с.
  7. Ахмед Н., Рао К.Р., Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов, Пер. с англ. — М.: "Связь", Москва, 1980, — 248 с.
  8. Хуанг Т. С., Эклунд Дж. О., Нуссбаумер Г., Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений, Перю с англ.б М.: Радио и связь, Москва, 1984, — 224 с.

Literatura dodatkowa

  1. Айфичер Э., Джервис Б., Цифровая обработка сигналов. Практический подход, М.: Изд. дом «Вильямс», Москва, 2004, – 992 с.
  2. Стивен, С. Цифровая обработка сигналов. Практическое руководство, Цифровая обработка сигналов. Практическое руководство для инженеров и научных работников, М.: Додэка – XXI, Москва, 2008, -720 с.
  3. Лэй Э., [9].Цифровая обработка сигналов для инженеров и технических специалистов, М.: Группа ИДТ, [9]. Лэй, Э. Цифровая обработка сигналов для инженеров и технических специалистов: практическое руководство / Э. Лэй. – М.: Группа ИДТ, 2007. – 336 с., 2007, – 336 с.

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Элементы матричной алгебры. Представление одномерного сигнала в виде вектора, двумерного (изображения) - в виде матрицы. Специальные типы матриц. Единичная и нулевая матрицы. Матрицы сдвига, перестановки, растяжения, дублирования. Изучение операций конкатенации, тензорного (кронекеровского) произведения, прямой суммы. Графическое представление алгоритмов ЦОС в виде сигнальных графов.6
T-A-2Изучение и ислледование особкнностей векторно-матричных процедур БПФ. Решение примеров на построение алгоритмов БПФ (по основанию 2 и 4) для конкретных значений исходных последовательностей данных.5
T-A-3Изучение особенностей построения быстрых алгоритмов дискретных ортогональных преобразований (ДОП) для различных длин исходных последовательностей данных. Решение задач на построение быстрых алгоритмов ДОП Уолша, Хаара, Хартли и т.д.4
T-A-4Решение задач на построение быстрых алгооитмов одномерной и двумерной свёртки. Разработка алгоритмов быстрой свёртки (круговой и линейной) во временной и частотной областях.4
T-A-5Решение задач на применение методов "overlap-save" и "overlap-add".4
T-A-6Решение задач на построение алгоритмов прямого и обратного дискретного вейвлет-преобразования в базисе фильтров Добеши.4
T-A-7Зачётное занятие. Подведение итогов изучения предмета и выставление оценок.3
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Введение. Аналитический обзор и обсуждение основных задач, методов и приложений цифровой обработки сигналов (ЦОС). История ЦОС. Преимущества ЦОС. Достоинства и недостатки ЦОС.4
T-W-2Элементы матричной алгебры. Представление основных операций цифровой обработки сигналов и изображений с помощью объектов алгебры матриц (в том числе в виде матрично-матричных и векторно-матричных произведений).4
T-W-3Спектр цифрового сигнала. Дискретное преобразование Фурье (ДПФ). Свойства ДПФ. Быстрое преобразование Фурье (БПФ), алгоритмы с прореживанием по времени и частоте. Операция "бабочка". Двоично-инверсная адресация. Алгоритм Винограда. ДПФ действительных последовательностей.4
T-W-4Обобщение ДПФ. Дискретные ортогональные преобразования в базах Уолша, Хаара, Виленкина, Хартли. Дискретное косинус-преобразование. Быстрые алгоритмы дискретных ортогональных преобразований в перечисленных базисах.4
T-W-5Цифровые свёртка и корреляция. Круговая и линейная свёртка. Быстрые алгоритмы вычисления круговой свёртки. Цифровая фильтрация. ФИльтры КИХ и БИХ. Реализация операции фильтрации с помощью дискретных ортогональных преобразований. Вычисление линейной свёртки с помощью круговой. Фильтрация длинных последовательносьтей: методы "overlap-save" и "overlap-add".4
T-W-6Вейвлет-технологии. История. Определение вейвлета. Многоуровневая декомпозиция и реконструкция. Алгоритм Малла - дискрентое вейвлет-преобразование. Фильтры Добеши. Вычислительные процедуры дискретного вейвлет-преобразования. Вейвлетоподобные преобразования.4
T-W-7Элементная база процессоров цифровой обработки сигналов и изображений. Тенденции развития специализированных микросистем ЦОС. Распараллеливание вывчислений: конвейерная и векторная обработка данных. Обзор и обсуждение достоинств и недостатков современных параллельных СБИС-структур, ориентированных на реализацию задач ЦОС.4
T-W-8Диалектические аспекты ускорения вычислений. Высокопроизводительные вычисления: единство и борьба противоположностей.2
30

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Участие в занятиях30
A-A-2Самостоятельная работа. Выполнение домащних заданий.42
A-A-3Консультации, касающиеся домашних заданий Проверка правильности решений. Устранение ошибок.2
74
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Участие в занятиях.30
A-W-2Самостоятельная работа. Изучение пройденного в аудитории материала. Подготовка к лекционным занятиям.18
A-W-3Консультации.2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WI_1-_??_W01Знать: - преимущества цифровой обработки сигналов и иё роль в проектировании приборов, устройств и узлов телекоммуникационных информационных систем; - математический аппарат для описания цифровых сигналов и изображений; - основные методы и алгоритмы цифровой обработки сигналов и изображений; - области применения цифровой обработки сигналов; - современную элементную базу для реализации систем цифровой обработки сигналов;
Cel przedmiotuC-1Обучить студентов теоретическим знаниям и основным алгоритмам цифровой обработки сигналов (ЦОС), и изображений (ЦОИ)
Treści programoweT-W-1Введение. Аналитический обзор и обсуждение основных задач, методов и приложений цифровой обработки сигналов (ЦОС). История ЦОС. Преимущества ЦОС. Достоинства и недостатки ЦОС.
T-W-7Элементная база процессоров цифровой обработки сигналов и изображений. Тенденции развития специализированных микросистем ЦОС. Распараллеливание вывчислений: конвейерная и векторная обработка данных. Обзор и обсуждение достоинств и недостатков современных параллельных СБИС-структур, ориентированных на реализацию задач ЦОС.
T-W-3Спектр цифрового сигнала. Дискретное преобразование Фурье (ДПФ). Свойства ДПФ. Быстрое преобразование Фурье (БПФ), алгоритмы с прореживанием по времени и частоте. Операция "бабочка". Двоично-инверсная адресация. Алгоритм Винограда. ДПФ действительных последовательностей.
T-W-8Диалектические аспекты ускорения вычислений. Высокопроизводительные вычисления: единство и борьба противоположностей.
T-W-5Цифровые свёртка и корреляция. Круговая и линейная свёртка. Быстрые алгоритмы вычисления круговой свёртки. Цифровая фильтрация. ФИльтры КИХ и БИХ. Реализация операции фильтрации с помощью дискретных ортогональных преобразований. Вычисление линейной свёртки с помощью круговой. Фильтрация длинных последовательносьтей: методы "overlap-save" и "overlap-add".
T-W-4Обобщение ДПФ. Дискретные ортогональные преобразования в базах Уолша, Хаара, Виленкина, Хартли. Дискретное косинус-преобразование. Быстрые алгоритмы дискретных ортогональных преобразований в перечисленных базисах.
T-W-2Элементы матричной алгебры. Представление основных операций цифровой обработки сигналов и изображений с помощью объектов алгебры матриц (в том числе в виде матрично-матричных и векторно-матричных произведений).
T-W-6Вейвлет-технологии. История. Определение вейвлета. Многоуровневая декомпозиция и реконструкция. Алгоритм Малла - дискрентое вейвлет-преобразование. Фильтры Добеши. Вычислительные процедуры дискретного вейвлет-преобразования. Вейвлетоподобные преобразования.
Metody nauczaniaM-1Лекции с использованием мультимедийных презентаций.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: экзамен устный в форме собеседования
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Выставляется студенту, который не знает большей части основного содержания учебной программы дисциплины, допускает грубые ошибки в формулировках основных принципов и не умеет использовать полученные знания при решении типовых задач.
3,0Выставляется студенту, если он твердо знает материал, грамотно и по существу излагает его, умеет применять полученные знания на практике, но допускает в ответе или в решении задач некоторые неточности.
3,5Выставляется студенту, если он твердо знает материал, грамотно и по существу излагает его, умеет применять полученные знания на практике, но недостаточно грамотно обосновывает полученные результаты.
4,0Выставляется студенту, показавшему систематизированные, глубокие знания учебной программы дисциплины и умение уверенно применять их на практике при решении конкретных задач, правильное обоснование принятых решений, с некоторыми недочетами.
4,5Выставляется студенту, показавшему всесторонние, систематизированные, глубокие знания учебной программы дисциплины и умение уверенно применять их на практике при решении конкретных задач, свободное и правильное обоснование принятых решений.
5,0Выставляется студенту, показавшему всесторонние, систематизированные, глубокие знания учебной программы дисциплины, проявляющему интерес к данной предметной области, продемонстрировавшему умение уверенно и творчески применять их на практике при решении конкретных задач, свободное и правильное обоснование принятых решений.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WI_1-_??_U01Уметь: - математически описывать цифровые сигналы и изображения; - проектировать (проводить синтез и рассчитывать параметры) базовых алгоритмов цифровой обработки сигналов и изображений; - применять полученные знания и методы обработки сигналов для решения практических задач ЦОС и ЦОИ, - самостоятельно приобретать новые знания в области цифровой обработки сигналов и изображений.
Cel przedmiotuC-2Привить студентам практические навыки по методологии разработки эффективных алгоритмов и структур вычислительных модулей для систем ЦОС и ЦОИ.
Treści programoweT-A-6Решение задач на построение алгоритмов прямого и обратного дискретного вейвлет-преобразования в базисе фильтров Добеши.
T-A-2Изучение и ислледование особкнностей векторно-матричных процедур БПФ. Решение примеров на построение алгоритмов БПФ (по основанию 2 и 4) для конкретных значений исходных последовательностей данных.
T-A-5Решение задач на применение методов "overlap-save" и "overlap-add".
T-A-4Решение задач на построение быстрых алгооитмов одномерной и двумерной свёртки. Разработка алгоритмов быстрой свёртки (круговой и линейной) во временной и частотной областях.
T-A-1Элементы матричной алгебры. Представление одномерного сигнала в виде вектора, двумерного (изображения) - в виде матрицы. Специальные типы матриц. Единичная и нулевая матрицы. Матрицы сдвига, перестановки, растяжения, дублирования. Изучение операций конкатенации, тензорного (кронекеровского) произведения, прямой суммы. Графическое представление алгоритмов ЦОС в виде сигнальных графов.
T-A-7Зачётное занятие. Подведение итогов изучения предмета и выставление оценок.
T-A-3Изучение особенностей построения быстрых алгоритмов дискретных ортогональных преобразований (ДОП) для различных длин исходных последовательностей данных. Решение задач на построение быстрых алгоритмов ДОП Уолша, Хаара, Хартли и т.д.
Metody nauczaniaM-2Практические занятия.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: письменный или устный зачёт
S-3Ocena formująca: коллоквиум
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Выставляется студенту, показавшему фрагментарный, разрозненный характер знаний, допускающему ошибки в формулировках базовых понятий, нарушения логической последовательности в изложении программного материала, слабо владеет основными разделами учебной программы, необходимыми для дальнейшего обучения и с трудом применяет полученные знания даже в стандартной ситуации.
3,5
4,0
4,5
5,0