Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Elektronika i Telekomunikacja (S2)

Sylabus przedmiotu Inżynieria przetwarzania sygnałów:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Elektronika i Telekomunikacja
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Inżynieria przetwarzania sygnałów
Specjalność Układy i Systemy Elektroniczne
Jednostka prowadząca Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej
Nauczyciel odpowiedzialny Eugeniusz Kornatowski <Eugeniusz.Kornatowski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 15 1,00,62zaliczenie
laboratoriaL3 15 1,00,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość matematyki w zakresie umożliwiającym wykorzystywanie liczb zespolonych i rachunku różniczkowego i całkowego.
W-2Umiejętność wykorzystywania środowisk obliczeń numerycznych (MathCad, Matlab).
W-3Podstawowa wiedza z zakresu programowania mikroprocesorów.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Student zna metody opisu algorytmów cyfrowego przetwarzania sygnałów.
C-2Student potrafi zaprojektować filtr cyfrowy uwzględniając specyfikę zadanej aplikacji.
C-3Student potrafi zaproponować koncepcję rozwiązania programowo - sprzętowego dla algorytmu CPS.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Analiza właściwości sygnału uzyskanego z pomiarów wibroakustycznych z wykorzystaniem metod (transformat) prezentowanych na wykładzie.4
T-L-2Projektowanie filtrów NOI z wykorzystaniem transformaty biliniowej i metody inwariantności odpowiedzi impulsowej. Projektowanie filtrów SOI z wykorzystaniem okien czasowych i optymalizacji numerycznej częstotliwościowej charakterystyki amplitudowej.4
T-L-3Implementacja programowa zespołu filtrów dla standardu MPEG audio.4
T-L-4Implementacja wybranych algorytmów CPS z wykorzystaniem procesora sygnałowego ADSP 2181.3
15
wykłady
T-W-1Metody czasowo - częstotliwościowe analizy sygnałów cyfrowych; transformacje: Gabora, STFT, falkowa, Wignera - Ville'a. Przykład zastosowań dla sygnałów diagnostyki wibroakustycznej.4
T-W-2Projektowanie filtrów cyfrowych rekursywnych i nierekursywnych. Filtry adaptacyjne. Algorytmy filtracji cyfrowej: struktury klasyczne i zmiennych stanu, splot liniowy i kołowy, algorytmy szybkiego splotu sygnałów dyskretnych.4
T-W-3Decymacja i interpolacja sygnałów dyskretnych. Zespoły filtrów: opis matematyczny, DFT i STFT jako modulowany zespół filtrów.3
T-W-4Przykłady zastosowań algorytmów CPS: regeneracja dźwięku i obrazu, kompresja dźwięku (psychoakustyczna, sygnału mowy), analiza sygnałów pomiarowych (wibroakustycznych). Przykłady implementacji algorytmów CPS z wykorzystaniem procesorów sygnałowych.4
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-L-2Przygotowanie się do ćwiczeń.7
A-L-3Opracowanie wyników i sporządzenie sprawozdań z wykonych ćwiczeń.8
30
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-W-2Uzupełnienie wiedzy z literatury.7
A-W-3Przygotowanie się do zaliczenia zajęć.8
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem programistycznych środowisk obliczeń numerycznych i specjalistycznego oprogramowania narzędziowego.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena wystawiana na początku kolejnych ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie krótkiej odpowiedzi pisemnej na temat związany z aktualnym ćwiczeniem.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie ocen cząstkowych z zaliczenia poszczególnych ćwiczeń cyklu i złożonych sprawozdań oraz pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie wykładów na podstawie pracy pisemnej.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ET_2A_D.USE09_W01
Ma ponadpodstawową i podbudowaną teoretycznie wiedzę w zakresie teorii sygnałów i metod ich przetwarzania.
ET_2A_W05T2A_W03C-1, C-2, C-3T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4M-1S-3

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ET_2A_D.USE09_U01
Potrafi analizować złożone sygnały i systemy ich przetwarzania stosując odpowiednie narzędzia; potrafi zaproponować nowe rozwiąznia algorytmiczne, których konstrukcja oparta jest na modyfikacji znanych rozwiązań.
ET_2A_U07T2A_U15, T2A_U16C-2, C-3T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4M-2S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ET_2A_D.USE09_W01
Ma ponadpodstawową i podbudowaną teoretycznie wiedzę w zakresie teorii sygnałów i metod ich przetwarzania.
2,0
3,0Student ma ponadpodstawową i podbudowaną teoretycznie wiedzę w zakresie teorii sygnałów i metod ich przetwarzania.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ET_2A_D.USE09_U01
Potrafi analizować złożone sygnały i systemy ich przetwarzania stosując odpowiednie narzędzia; potrafi zaproponować nowe rozwiąznia algorytmiczne, których konstrukcja oparta jest na modyfikacji znanych rozwiązań.
2,0
3,0Student potrafi analizować złożone sygnały i systemy ich przetwarzania stosując odpowiednie narzędzia; potrafi zaproponować nowe rozwiąznia algorytmiczne, których konstrukcja oparta jest na modyfikacji znanych rozwiązań.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Wojnar A., Teoria sygnałów, WNT, Warszawa, 1980
  2. Zieliński P. T., Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań, WKŁ, Warszawa, 2009
  3. Otnes R. K., Enochson L., Analiza numeryczna szeregów czasowych, WNT, Warszawa, 1978

Literatura dodatkowa

  1. Lyons R. G., Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów, WKŁ, Warszawa, 1999

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Analiza właściwości sygnału uzyskanego z pomiarów wibroakustycznych z wykorzystaniem metod (transformat) prezentowanych na wykładzie.4
T-L-2Projektowanie filtrów NOI z wykorzystaniem transformaty biliniowej i metody inwariantności odpowiedzi impulsowej. Projektowanie filtrów SOI z wykorzystaniem okien czasowych i optymalizacji numerycznej częstotliwościowej charakterystyki amplitudowej.4
T-L-3Implementacja programowa zespołu filtrów dla standardu MPEG audio.4
T-L-4Implementacja wybranych algorytmów CPS z wykorzystaniem procesora sygnałowego ADSP 2181.3
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Metody czasowo - częstotliwościowe analizy sygnałów cyfrowych; transformacje: Gabora, STFT, falkowa, Wignera - Ville'a. Przykład zastosowań dla sygnałów diagnostyki wibroakustycznej.4
T-W-2Projektowanie filtrów cyfrowych rekursywnych i nierekursywnych. Filtry adaptacyjne. Algorytmy filtracji cyfrowej: struktury klasyczne i zmiennych stanu, splot liniowy i kołowy, algorytmy szybkiego splotu sygnałów dyskretnych.4
T-W-3Decymacja i interpolacja sygnałów dyskretnych. Zespoły filtrów: opis matematyczny, DFT i STFT jako modulowany zespół filtrów.3
T-W-4Przykłady zastosowań algorytmów CPS: regeneracja dźwięku i obrazu, kompresja dźwięku (psychoakustyczna, sygnału mowy), analiza sygnałów pomiarowych (wibroakustycznych). Przykłady implementacji algorytmów CPS z wykorzystaniem procesorów sygnałowych.4
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-L-2Przygotowanie się do ćwiczeń.7
A-L-3Opracowanie wyników i sporządzenie sprawozdań z wykonych ćwiczeń.8
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-W-2Uzupełnienie wiedzy z literatury.7
A-W-3Przygotowanie się do zaliczenia zajęć.8
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaET_2A_D.USE09_W01Ma ponadpodstawową i podbudowaną teoretycznie wiedzę w zakresie teorii sygnałów i metod ich przetwarzania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówET_2A_W05Ma pogłębioną , podbudowaną teoretycznie wiedzę w zakresie teorii sygnałów i metod ich przetwarzania.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Student zna metody opisu algorytmów cyfrowego przetwarzania sygnałów.
C-2Student potrafi zaprojektować filtr cyfrowy uwzględniając specyfikę zadanej aplikacji.
C-3Student potrafi zaproponować koncepcję rozwiązania programowo - sprzętowego dla algorytmu CPS.
Treści programoweT-W-1Metody czasowo - częstotliwościowe analizy sygnałów cyfrowych; transformacje: Gabora, STFT, falkowa, Wignera - Ville'a. Przykład zastosowań dla sygnałów diagnostyki wibroakustycznej.
T-W-2Projektowanie filtrów cyfrowych rekursywnych i nierekursywnych. Filtry adaptacyjne. Algorytmy filtracji cyfrowej: struktury klasyczne i zmiennych stanu, splot liniowy i kołowy, algorytmy szybkiego splotu sygnałów dyskretnych.
T-W-3Decymacja i interpolacja sygnałów dyskretnych. Zespoły filtrów: opis matematyczny, DFT i STFT jako modulowany zespół filtrów.
T-W-4Przykłady zastosowań algorytmów CPS: regeneracja dźwięku i obrazu, kompresja dźwięku (psychoakustyczna, sygnału mowy), analiza sygnałów pomiarowych (wibroakustycznych). Przykłady implementacji algorytmów CPS z wykorzystaniem procesorów sygnałowych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie wykładów na podstawie pracy pisemnej.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student ma ponadpodstawową i podbudowaną teoretycznie wiedzę w zakresie teorii sygnałów i metod ich przetwarzania.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaET_2A_D.USE09_U01Potrafi analizować złożone sygnały i systemy ich przetwarzania stosując odpowiednie narzędzia; potrafi zaproponować nowe rozwiąznia algorytmiczne, których konstrukcja oparta jest na modyfikacji znanych rozwiązań.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówET_2A_U07Potrafi dokonać analizy złożonych sygnałów i systemów ich przetwarzania stosując odpowiednie narzędzia, w razie potrzeby modyfikując istniejące lub opracowując nowe metody analizy.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U15potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
T2A_U16potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
Cel przedmiotuC-2Student potrafi zaprojektować filtr cyfrowy uwzględniając specyfikę zadanej aplikacji.
C-3Student potrafi zaproponować koncepcję rozwiązania programowo - sprzętowego dla algorytmu CPS.
Treści programoweT-L-1Analiza właściwości sygnału uzyskanego z pomiarów wibroakustycznych z wykorzystaniem metod (transformat) prezentowanych na wykładzie.
T-L-2Projektowanie filtrów NOI z wykorzystaniem transformaty biliniowej i metody inwariantności odpowiedzi impulsowej. Projektowanie filtrów SOI z wykorzystaniem okien czasowych i optymalizacji numerycznej częstotliwościowej charakterystyki amplitudowej.
T-L-3Implementacja programowa zespołu filtrów dla standardu MPEG audio.
T-L-4Implementacja wybranych algorytmów CPS z wykorzystaniem procesora sygnałowego ADSP 2181.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem programistycznych środowisk obliczeń numerycznych i specjalistycznego oprogramowania narzędziowego.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena wystawiana na początku kolejnych ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie krótkiej odpowiedzi pisemnej na temat związany z aktualnym ćwiczeniem.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie ocen cząstkowych z zaliczenia poszczególnych ćwiczeń cyklu i złożonych sprawozdań oraz pracy poszczególnych członków zespołu podczas realizacji wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi analizować złożone sygnały i systemy ich przetwarzania stosując odpowiednie narzędzia; potrafi zaproponować nowe rozwiąznia algorytmiczne, których konstrukcja oparta jest na modyfikacji znanych rozwiązań.
3,5
4,0
4,5
5,0