Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Mechatronika (S1)

Sylabus przedmiotu Identyfikacja i analiza sygnałów:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Mechatronika
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Identyfikacja i analiza sygnałów
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Automatyki Przemysłowej i Robotyki
Nauczyciel odpowiedzialny Stefan Domek <Stefan.Domek@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Paweł Dworak <Pawel.Dworak@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny 4 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL6 30 2,00,50zaliczenie
wykładyW6 15 1,00,50egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wymagana wiedza z zakresu: Matematyka, Informatyka, Techniki obliczeniowe, Podstawy automatyki, Teoria sterowania.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Poznanie nowoczesnych metod analizy sygnałów i identyfikacji parametrów dyskretnych modeli układów dynamicznych oraz zdobycie umiejętności korzystania z wyspecjalizowanych pakietów programowych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Badania symulacyjne w środowisku Matlab/Simulink. Analiza widmowa sygnałów. Opracowanie algorytmu identyfikacji metodą najmniejszej sumy kwadratów.30
30
wykłady
T-W-1Pojęcie sygnału i systemu. Klasyfikacja sygnałów, przykłady. Modele parametryczne i nieparametryczne układów dynamicznych. Konwersja analogowo-cyfrowa, twierdzenie Shannona o próbkowaniu sygnałów. Konwersja cyfrowo-analogowa. Analiza widmowa sygnałów deterministycznych. Dyskretne przekształcenie Fouriera DFT, szybka transformata Fouriera FFT. Filtracja sygnałów: kryteria oceny filtrów. Filtry pasmowe, dolno- i górnoprzepustowe. Filtry cyfrowe o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej (SOI i NOI). Sposoby syntezy i realizacji filtrów cyfrowych. Sformułowanie zadania identyfikacji w warunkach deterministycznych i losowych. Identyfikacja parametrów modeli na podstawie charakterystyk czasowych i częstotliwościowych. Identyfikacja parametrów najlepszego modelu z przyjętej klasy modeli metodą minimalizacji sumy kwadratów błędów. Identyfikacja modeli z zastosowaniem algorytmów ewolucyjnych i sieci neuronowych. Podstawowe pojęcia i zagadnienia teorii estymacji. Estymacja wektora stanu, obserwator Luenbergera, filtr Kalmana.15
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych, opracowanie wyników z laboratorium, czytanie wskazanej literatury, napisanie raportu z laboratorium, przygotowanie prezentacji20
50
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2czytanie wskazanej literatury, przygotowanie się do egzaminu8
A-W-3egzamin2
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Metody podajace: wykład informacyjny, opis, objaśnienie, Metody aktywizujace: dyskusja dydaktyczna, Metody programowane z użyciem komputera, Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia przedmiotowe, ćwiczenia laboratoryjne, symulacja.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca pod koniec przedmiotu podsumowujaca osiągnięte efekty uczenia się.

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
ME_1A_B08-1_W01
Ma wiedzę w zakresie automatyki niezbędną do zrozumienia zasad działania systemów sterujacych maszyn. Ma teoretycznie podbudowana wiedzę w zakresie układów sterowania umożliwiajaca opis i rozumienie zagadnień technicznych w obszarze mechatroniki. Ma szczegółową wiedzę umożliwiającą opis zagadnień oraz formułowanie wniosków w zakresie systemów dynamicznych oraz układów sterowania.
ME_1A_W02, ME_1A_W04, ME_1A_W03C-1T-L-1, T-W-1M-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
ME_1A_B08-1_U01
Potrafi pozyskiwać informacje z literatury i innych źródeł, integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniac opinie. Ma umiejętność samodzielnego poszerzania zdobytej wiedzy. Potrafi posługiwać się oprogramowaniem wspomagającym procesy symulacji i badań układów mechatronicznych. Potrafi rozwiązywać zadania inżynierskie metodami analitycznymi i symulacyjnymi.
ME_1A_U04, ME_1A_U06, ME_1A_U09C-1T-L-1, T-W-1M-1S-1

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
ME_1A_B08-1_K01
Rozumie potrzebę ciągłego uczenia się. Ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżyniera.
ME_1A_K01, ME_1A_K02C-1T-L-1, T-W-1M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ME_1A_B08-1_W01
Ma wiedzę w zakresie automatyki niezbędną do zrozumienia zasad działania systemów sterujacych maszyn. Ma teoretycznie podbudowana wiedzę w zakresie układów sterowania umożliwiajaca opis i rozumienie zagadnień technicznych w obszarze mechatroniki. Ma szczegółową wiedzę umożliwiającą opis zagadnień oraz formułowanie wniosków w zakresie systemów dynamicznych oraz układów sterowania.
2,0Student nie zna zaproponowanych w trakcie zajęć metod identyfikacji i przetwarzania sygnałów, nie potrafi porównywać ich efektywność ani określić kryteriów wyboru metody potrzebnej do rozwiązania zadanego problemu
3,0Student zna ważniejsze z zaproponowanych w trakcie zajęć metod identyfikacji i przetwarzania sygnałów
3,5Student zna wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody identyfikacji i przetwarzania sygnałów
4,0Student zna wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody identyfikacji i przetwarzania sygnałów, potrafi porównywać ich efektywność
4,5Student zna wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody identyfikacji i przetwarzania sygnałów, potrafi porównywać ich efektywność, a także określić kryteria wyboru metody potrzebnej do rozwiązania zadanego problemu
5,0Student zna wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody identyfikacji i przetwarzania sygnałów, potrafi porównywać ich efektywność, a także samodzielnie określić kryteria wyboru metody potrzebnej do rozwiązania zadanego problemu z jednoczesnym uzasadnieniem wyboru

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ME_1A_B08-1_U01
Potrafi pozyskiwać informacje z literatury i innych źródeł, integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniac opinie. Ma umiejętność samodzielnego poszerzania zdobytej wiedzy. Potrafi posługiwać się oprogramowaniem wspomagającym procesy symulacji i badań układów mechatronicznych. Potrafi rozwiązywać zadania inżynierskie metodami analitycznymi i symulacyjnymi.
2,0Student nie potrafi wykorzystywać zaproponowanych w trakcie zajęć metod identyfikacji i przetwarzania sygnałów, nie potrafi porównywać ich efektywności ani wybrać metody potrzebnej do rozwiązania zadanego problemu. Nie potrafi dyskutować osiągniętych wyników
3,0Student potrafi wykorzystywać ważniejsze z zaproponowanych w trakcie zajęć metod identyfikacji i przetwarzania sygnałów, potrafi porównywać ich efektywność. Potrafi prezentować osiągnięte wyniki
3,5Student potrafi wykorzystywać wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody identyfikacji i przetwarzania sygnałów, potrafi porównywać ich efektywność, a także wybierać metody potrzebne do rozwiązania zadanego problemu. Potrafi prezentować osiągnięte wyniki
4,0Student potrafi wykorzystywać wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody identyfikacji i przetwarzania sygnałów, potrafi porównywać ich efektywność, a także wybierać metody potrzebne do rozwiązania zadanego problemu. Potrafi prezentować i analizować osiągnięte wyniki
4,5Student potrafi wykorzystywać wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody identyfikacji i przetwarzania sygnałów, potrafi porównywać ich efektywność, a także samodzielnie wybierać metody potrzebne do rozwiązania zadanego problemu. Potrafi efektywnie prezentować, analizować osiągnięte wyniki
5,0Student potrafi wykorzystywać wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody identyfikacji i przetwarzania sygnałów, potrafi porównywać ich efektywność, a także samodzielnie wybierać metody potrzebne do rozwiązania zadanego problemu z jednoczesnym uzasadnieniem wyboru. Potrafi efektywnie prezentować, analizować, dyskutować o osiągniętych wynikach

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ME_1A_B08-1_K01
Rozumie potrzebę ciągłego uczenia się. Ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżyniera.
2,0Student nie potrafi znaleźć opisu zastosowania metod identyfikacji i przetwarzania sygnałów ani omówić na tym tle efektywności osiąganych rezultatów w aspektach pozatechnicznych
3,0Student potrafi znaleźć opis przykładowego zastosowania metod identyfikacji lub przetwarzania sygnałów i na tym tle omówić efektywność osiągniętych rezultatów w aspektach pozatechnicznych
3,5Student potrafi znaleźć opis konkretnego zastosowania metod identyfikacji i przetwarzania sygnałów do rozwiązania przykładowego problemu i na tym tle dyskutować o osiągniętych rezultatach w aspektach pozatechnicznych
4,0Student potrafi samodzielnie znaleźć opis konkretnego zastosowania metod identyfikacji i przetwarzania sygnałów do rozwiązania zadanego problemu i na tym tle dyskutować o efektywności osiągniętych rezultatów w aspektach pozatechnicznych
4,5Student potrafi opisać konkretne zastosowania metod identyfikacji i przetwarzania sygnałów potrzebnych do rozwiązania zadanego problemu i na tym tle analizować i dyskutować o efektywności osiągniętych rezultatów w aspektach pozatechnicznych
5,0Student potrafi samodzielnieopisać konkretne zastosowania metod identyfikacji i przetwarzania sygnałów potrzebnych do rozwiązania zadanego problemu i na tym tle efektywnie analizować i dyskutować o efektywności osiągniętych rezultatów w aspektach pozatechnicznych

Literatura podstawowa

  1. Izydorczyk J., Płonka G., Tyma G., Teoria sygnałów, Helion, Gliwice, 1999
  2. Szabatin J., Podstawy teorii sygnałów, WKiŁ, Warszawa, 2000
  3. Kasprzyk J. (red.), Identyfikacja procesów, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice, 2002
  4. Zieliński T. P., Cyfrowe przetwarzanie sygnałów, WKŁ, Warszawa, 2005

Literatura dodatkowa

  1. Kornatowski E., Kowalski J., Algorytmy przetwarzania sygnałów, Wydawnictwo Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 2000, Seria TEMPUS, Politechnika Szczecińska
  2. Larminat P., Thoma Y., Podstawy automatyki (t. 1-3), WNT, 1977

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Badania symulacyjne w środowisku Matlab/Simulink. Analiza widmowa sygnałów. Opracowanie algorytmu identyfikacji metodą najmniejszej sumy kwadratów.30
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Pojęcie sygnału i systemu. Klasyfikacja sygnałów, przykłady. Modele parametryczne i nieparametryczne układów dynamicznych. Konwersja analogowo-cyfrowa, twierdzenie Shannona o próbkowaniu sygnałów. Konwersja cyfrowo-analogowa. Analiza widmowa sygnałów deterministycznych. Dyskretne przekształcenie Fouriera DFT, szybka transformata Fouriera FFT. Filtracja sygnałów: kryteria oceny filtrów. Filtry pasmowe, dolno- i górnoprzepustowe. Filtry cyfrowe o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej (SOI i NOI). Sposoby syntezy i realizacji filtrów cyfrowych. Sformułowanie zadania identyfikacji w warunkach deterministycznych i losowych. Identyfikacja parametrów modeli na podstawie charakterystyk czasowych i częstotliwościowych. Identyfikacja parametrów najlepszego modelu z przyjętej klasy modeli metodą minimalizacji sumy kwadratów błędów. Identyfikacja modeli z zastosowaniem algorytmów ewolucyjnych i sieci neuronowych. Podstawowe pojęcia i zagadnienia teorii estymacji. Estymacja wektora stanu, obserwator Luenbergera, filtr Kalmana.15
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych, opracowanie wyników z laboratorium, czytanie wskazanej literatury, napisanie raportu z laboratorium, przygotowanie prezentacji20
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2czytanie wskazanej literatury, przygotowanie się do egzaminu8
A-W-3egzamin2
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięME_1A_B08-1_W01Ma wiedzę w zakresie automatyki niezbędną do zrozumienia zasad działania systemów sterujacych maszyn. Ma teoretycznie podbudowana wiedzę w zakresie układów sterowania umożliwiajaca opis i rozumienie zagadnień technicznych w obszarze mechatroniki. Ma szczegółową wiedzę umożliwiającą opis zagadnień oraz formułowanie wniosków w zakresie systemów dynamicznych oraz układów sterowania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_1A_W02Ma wiedzę w zakresie fizyki, elektroniki, automatyki i informatyki niezbędną do opisu i rozumienia zasad działania, budowy, technologii wytwarzania i programowania maszyn.
ME_1A_W04Ma szczegółową wiedzę umożliwiającą opis zagadnień oraz formułowanie wniosków w zakresie: • projektowania (wytrzymałości konstrukcji, grafiki inżynierskiej, systemów dynamicznych, statystyki, symulacji komputerowych, materiałoznawstwa), • technik programowania: komputerów osobistych, mikrokontrolerów, sterowników PLC, układów sterowania CNC obrabiarek i robotów, systemów wizyjnych i rozpoznawania obrazów, • szybkiego prototypowania, • pomiaru wielkości elektrycznych i mechanicznych, doboru układów pomiarowych.
ME_1A_W03Ma teoretycznie podbudowaną wiedzę ogólną w zakresie mechaniki, wytrzymałości konstrukcji mechanicznych, elektroniki, elektrotechniki, informatyki, sztucznej inteligencji, układów sterowania i napędów oraz metrologii i systemów pomiarowych umożliwiających opis i rozumienie zagadnień technicznych w obszarze mechatroniki.
Cel przedmiotuC-1Poznanie nowoczesnych metod analizy sygnałów i identyfikacji parametrów dyskretnych modeli układów dynamicznych oraz zdobycie umiejętności korzystania z wyspecjalizowanych pakietów programowych.
Treści programoweT-L-1Badania symulacyjne w środowisku Matlab/Simulink. Analiza widmowa sygnałów. Opracowanie algorytmu identyfikacji metodą najmniejszej sumy kwadratów.
T-W-1Pojęcie sygnału i systemu. Klasyfikacja sygnałów, przykłady. Modele parametryczne i nieparametryczne układów dynamicznych. Konwersja analogowo-cyfrowa, twierdzenie Shannona o próbkowaniu sygnałów. Konwersja cyfrowo-analogowa. Analiza widmowa sygnałów deterministycznych. Dyskretne przekształcenie Fouriera DFT, szybka transformata Fouriera FFT. Filtracja sygnałów: kryteria oceny filtrów. Filtry pasmowe, dolno- i górnoprzepustowe. Filtry cyfrowe o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej (SOI i NOI). Sposoby syntezy i realizacji filtrów cyfrowych. Sformułowanie zadania identyfikacji w warunkach deterministycznych i losowych. Identyfikacja parametrów modeli na podstawie charakterystyk czasowych i częstotliwościowych. Identyfikacja parametrów najlepszego modelu z przyjętej klasy modeli metodą minimalizacji sumy kwadratów błędów. Identyfikacja modeli z zastosowaniem algorytmów ewolucyjnych i sieci neuronowych. Podstawowe pojęcia i zagadnienia teorii estymacji. Estymacja wektora stanu, obserwator Luenbergera, filtr Kalmana.
Metody nauczaniaM-1Metody podajace: wykład informacyjny, opis, objaśnienie, Metody aktywizujace: dyskusja dydaktyczna, Metody programowane z użyciem komputera, Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia przedmiotowe, ćwiczenia laboratoryjne, symulacja.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca pod koniec przedmiotu podsumowujaca osiągnięte efekty uczenia się.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna zaproponowanych w trakcie zajęć metod identyfikacji i przetwarzania sygnałów, nie potrafi porównywać ich efektywność ani określić kryteriów wyboru metody potrzebnej do rozwiązania zadanego problemu
3,0Student zna ważniejsze z zaproponowanych w trakcie zajęć metod identyfikacji i przetwarzania sygnałów
3,5Student zna wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody identyfikacji i przetwarzania sygnałów
4,0Student zna wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody identyfikacji i przetwarzania sygnałów, potrafi porównywać ich efektywność
4,5Student zna wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody identyfikacji i przetwarzania sygnałów, potrafi porównywać ich efektywność, a także określić kryteria wyboru metody potrzebnej do rozwiązania zadanego problemu
5,0Student zna wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody identyfikacji i przetwarzania sygnałów, potrafi porównywać ich efektywność, a także samodzielnie określić kryteria wyboru metody potrzebnej do rozwiązania zadanego problemu z jednoczesnym uzasadnieniem wyboru
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięME_1A_B08-1_U01Potrafi pozyskiwać informacje z literatury i innych źródeł, integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniac opinie. Ma umiejętność samodzielnego poszerzania zdobytej wiedzy. Potrafi posługiwać się oprogramowaniem wspomagającym procesy symulacji i badań układów mechatronicznych. Potrafi rozwiązywać zadania inżynierskie metodami analitycznymi i symulacyjnymi.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_1A_U04Ma umiejętność samodzielnego poszerzania zdobytej wiedzy oraz poszukiwania rozwiązań problemów inżynierskich pojawiających się w pracy zawodowej.
ME_1A_U06Potrafi posługiwać się oprogramowaniem wspomagającym procesy projektowania, symulacji i badań układów mechanicznych, elektrycznych i mechatronicznych.
ME_1A_U09Potrafi rozwiązywać zadania inżynierskie metodami analitycznymi, symulacyjnymi i za pomocą eksperymentu.
Cel przedmiotuC-1Poznanie nowoczesnych metod analizy sygnałów i identyfikacji parametrów dyskretnych modeli układów dynamicznych oraz zdobycie umiejętności korzystania z wyspecjalizowanych pakietów programowych.
Treści programoweT-L-1Badania symulacyjne w środowisku Matlab/Simulink. Analiza widmowa sygnałów. Opracowanie algorytmu identyfikacji metodą najmniejszej sumy kwadratów.
T-W-1Pojęcie sygnału i systemu. Klasyfikacja sygnałów, przykłady. Modele parametryczne i nieparametryczne układów dynamicznych. Konwersja analogowo-cyfrowa, twierdzenie Shannona o próbkowaniu sygnałów. Konwersja cyfrowo-analogowa. Analiza widmowa sygnałów deterministycznych. Dyskretne przekształcenie Fouriera DFT, szybka transformata Fouriera FFT. Filtracja sygnałów: kryteria oceny filtrów. Filtry pasmowe, dolno- i górnoprzepustowe. Filtry cyfrowe o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej (SOI i NOI). Sposoby syntezy i realizacji filtrów cyfrowych. Sformułowanie zadania identyfikacji w warunkach deterministycznych i losowych. Identyfikacja parametrów modeli na podstawie charakterystyk czasowych i częstotliwościowych. Identyfikacja parametrów najlepszego modelu z przyjętej klasy modeli metodą minimalizacji sumy kwadratów błędów. Identyfikacja modeli z zastosowaniem algorytmów ewolucyjnych i sieci neuronowych. Podstawowe pojęcia i zagadnienia teorii estymacji. Estymacja wektora stanu, obserwator Luenbergera, filtr Kalmana.
Metody nauczaniaM-1Metody podajace: wykład informacyjny, opis, objaśnienie, Metody aktywizujace: dyskusja dydaktyczna, Metody programowane z użyciem komputera, Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia przedmiotowe, ćwiczenia laboratoryjne, symulacja.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca pod koniec przedmiotu podsumowujaca osiągnięte efekty uczenia się.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi wykorzystywać zaproponowanych w trakcie zajęć metod identyfikacji i przetwarzania sygnałów, nie potrafi porównywać ich efektywności ani wybrać metody potrzebnej do rozwiązania zadanego problemu. Nie potrafi dyskutować osiągniętych wyników
3,0Student potrafi wykorzystywać ważniejsze z zaproponowanych w trakcie zajęć metod identyfikacji i przetwarzania sygnałów, potrafi porównywać ich efektywność. Potrafi prezentować osiągnięte wyniki
3,5Student potrafi wykorzystywać wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody identyfikacji i przetwarzania sygnałów, potrafi porównywać ich efektywność, a także wybierać metody potrzebne do rozwiązania zadanego problemu. Potrafi prezentować osiągnięte wyniki
4,0Student potrafi wykorzystywać wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody identyfikacji i przetwarzania sygnałów, potrafi porównywać ich efektywność, a także wybierać metody potrzebne do rozwiązania zadanego problemu. Potrafi prezentować i analizować osiągnięte wyniki
4,5Student potrafi wykorzystywać wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody identyfikacji i przetwarzania sygnałów, potrafi porównywać ich efektywność, a także samodzielnie wybierać metody potrzebne do rozwiązania zadanego problemu. Potrafi efektywnie prezentować, analizować osiągnięte wyniki
5,0Student potrafi wykorzystywać wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody identyfikacji i przetwarzania sygnałów, potrafi porównywać ich efektywność, a także samodzielnie wybierać metody potrzebne do rozwiązania zadanego problemu z jednoczesnym uzasadnieniem wyboru. Potrafi efektywnie prezentować, analizować, dyskutować o osiągniętych wynikach
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięME_1A_B08-1_K01Rozumie potrzebę ciągłego uczenia się. Ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżyniera.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_1A_K01Rozumie potrzebę ciągłego uczenia się celem utrzymania poziomu i podnoszenia kompetencji zawodowych, osobistych i społecznych.
ME_1A_K02Ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżyniera, w tym jej wpływu na środowisko i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje.
Cel przedmiotuC-1Poznanie nowoczesnych metod analizy sygnałów i identyfikacji parametrów dyskretnych modeli układów dynamicznych oraz zdobycie umiejętności korzystania z wyspecjalizowanych pakietów programowych.
Treści programoweT-L-1Badania symulacyjne w środowisku Matlab/Simulink. Analiza widmowa sygnałów. Opracowanie algorytmu identyfikacji metodą najmniejszej sumy kwadratów.
T-W-1Pojęcie sygnału i systemu. Klasyfikacja sygnałów, przykłady. Modele parametryczne i nieparametryczne układów dynamicznych. Konwersja analogowo-cyfrowa, twierdzenie Shannona o próbkowaniu sygnałów. Konwersja cyfrowo-analogowa. Analiza widmowa sygnałów deterministycznych. Dyskretne przekształcenie Fouriera DFT, szybka transformata Fouriera FFT. Filtracja sygnałów: kryteria oceny filtrów. Filtry pasmowe, dolno- i górnoprzepustowe. Filtry cyfrowe o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej (SOI i NOI). Sposoby syntezy i realizacji filtrów cyfrowych. Sformułowanie zadania identyfikacji w warunkach deterministycznych i losowych. Identyfikacja parametrów modeli na podstawie charakterystyk czasowych i częstotliwościowych. Identyfikacja parametrów najlepszego modelu z przyjętej klasy modeli metodą minimalizacji sumy kwadratów błędów. Identyfikacja modeli z zastosowaniem algorytmów ewolucyjnych i sieci neuronowych. Podstawowe pojęcia i zagadnienia teorii estymacji. Estymacja wektora stanu, obserwator Luenbergera, filtr Kalmana.
Metody nauczaniaM-1Metody podajace: wykład informacyjny, opis, objaśnienie, Metody aktywizujace: dyskusja dydaktyczna, Metody programowane z użyciem komputera, Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia przedmiotowe, ćwiczenia laboratoryjne, symulacja.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca pod koniec przedmiotu podsumowujaca osiągnięte efekty uczenia się.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi znaleźć opisu zastosowania metod identyfikacji i przetwarzania sygnałów ani omówić na tym tle efektywności osiąganych rezultatów w aspektach pozatechnicznych
3,0Student potrafi znaleźć opis przykładowego zastosowania metod identyfikacji lub przetwarzania sygnałów i na tym tle omówić efektywność osiągniętych rezultatów w aspektach pozatechnicznych
3,5Student potrafi znaleźć opis konkretnego zastosowania metod identyfikacji i przetwarzania sygnałów do rozwiązania przykładowego problemu i na tym tle dyskutować o osiągniętych rezultatach w aspektach pozatechnicznych
4,0Student potrafi samodzielnie znaleźć opis konkretnego zastosowania metod identyfikacji i przetwarzania sygnałów do rozwiązania zadanego problemu i na tym tle dyskutować o efektywności osiągniętych rezultatów w aspektach pozatechnicznych
4,5Student potrafi opisać konkretne zastosowania metod identyfikacji i przetwarzania sygnałów potrzebnych do rozwiązania zadanego problemu i na tym tle analizować i dyskutować o efektywności osiągniętych rezultatów w aspektach pozatechnicznych
5,0Student potrafi samodzielnieopisać konkretne zastosowania metod identyfikacji i przetwarzania sygnałów potrzebnych do rozwiązania zadanego problemu i na tym tle efektywnie analizować i dyskutować o efektywności osiągniętych rezultatów w aspektach pozatechnicznych