ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2013/2014 / Wydział Elektryczny / Elektronika i Telekomunikacja (S2) / Sylabus przedmiotu

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 dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	3	15	1,0	0,62	zaliczenie
laboratoria	L	3	15	1,0	0,38	zaliczenie

Wymagania wstępne

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

Cele przedmiotu

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

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Analiza właściwości sygnału uzyskanego z pomiarów wibroakustycznych z wykorzystaniem metod (transformat) prezentowanych na wykładzie.	4
T-L-2	Projektowanie 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-3	Implementacja programowa zespołu filtrów dla standardu MPEG audio.	4
T-L-4	Implementacja wybranych algorytmów CPS z wykorzystaniem procesora sygnałowego ADSP 2181.	3
		15
wykłady
T-W-1	Metody czasowo - częstotliwościowe analizy sygnałów cyfrowych; transformacje: Gabora, STFT, falkowa, Wignera - Ville'a. Przykład zastosowań dla sygnałów diagnostyki wibroakustycznej.	4
T-W-2	Projektowanie 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-3	Decymacja i interpolacja sygnałów dyskretnych. Zespoły filtrów: opis matematyczny, DFT i STFT jako modulowany zespół filtrów.	3
T-W-4	Przykłady 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

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

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Ocena wystawiana na początku kolejnych ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie krótkiej odpowiedzi pisemnej na temat związany z aktualnym ćwiczeniem.
S-2	Ocena 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-3	Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie wykładów na podstawie pracy pisemnej.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
ET_2A_D.USE09_W01 Ma ponadpodstawową i podbudowaną teoretycznie wiedzę w zakresie teorii sygnałów i metod ich przetwarzania.	ET_2A_W05	T2A_W03	C-1, C-2, C-3	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4	M-1	S-3

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób 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_U07	T2A_U15, T2A_U16	C-2, C-3	T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4	M-2	S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
ET_2A_D.USE09_W01 Ma ponadpodstawową i podbudowaną teoretycznie wiedzę w zakresie teorii sygnałów i metod ich przetwarzania.	2,0
	3,0	Student 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 kształcenia	Ocena	Kryterium 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
	3,0	Student 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

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

Literatura dodatkowa

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

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Analiza właściwości sygnału uzyskanego z pomiarów wibroakustycznych z wykorzystaniem metod (transformat) prezentowanych na wykładzie.	4
T-L-2	Projektowanie 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-3	Implementacja programowa zespołu filtrów dla standardu MPEG audio.	4
T-L-4	Implementacja wybranych algorytmów CPS z wykorzystaniem procesora sygnałowego ADSP 2181.	3
		15

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Metody czasowo - częstotliwościowe analizy sygnałów cyfrowych; transformacje: Gabora, STFT, falkowa, Wignera - Ville'a. Przykład zastosowań dla sygnałów diagnostyki wibroakustycznej.	4
T-W-2	Projektowanie 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-3	Decymacja i interpolacja sygnałów dyskretnych. Zespoły filtrów: opis matematyczny, DFT i STFT jako modulowany zespół filtrów.	3
T-W-4	Przykłady 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

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach.	15
A-L-2	Przygotowanie się do ćwiczeń.	7
A-L-3	Opracowanie wyników i sporządzenie sprawozdań z wykonych ćwiczeń.	8
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach.	15
A-W-2	Uzupełnienie wiedzy z literatury.	7
A-W-3	Przygotowanie się do zaliczenia zajęć.	8
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ET_2A_D.USE09_W01	Ma ponadpodstawową i podbudowaną teoretycznie wiedzę w zakresie teorii sygnałów i metod ich przetwarzania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ET_2A_W05	Ma pogłębioną , podbudowaną teoretycznie wiedzę w zakresie teorii sygnałów i metod ich przetwarzania.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_W03	ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Student zna metody opisu algorytmów cyfrowego przetwarzania sygnałów.
	C-2	Student potrafi zaprojektować filtr cyfrowy uwzględniając specyfikę zadanej aplikacji.
	C-3	Student potrafi zaproponować koncepcję rozwiązania programowo - sprzętowego dla algorytmu CPS.
Treści programowe	T-W-1	Metody czasowo - częstotliwościowe analizy sygnałów cyfrowych; transformacje: Gabora, STFT, falkowa, Wignera - Ville'a. Przykład zastosowań dla sygnałów diagnostyki wibroakustycznej.
	T-W-2	Projektowanie 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-3	Decymacja i interpolacja sygnałów dyskretnych. Zespoły filtrów: opis matematyczny, DFT i STFT jako modulowany zespół filtrów.
	T-W-4	Przykłady 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 nauczania	M-1	Wykład informacyjny.
Sposób oceny	S-3	Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie wykładów na podstawie pracy pisemnej.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student ma ponadpodstawową i podbudowaną teoretycznie wiedzę w zakresie teorii sygnałów i metod ich przetwarzania.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ET_2A_U07	Potrafi 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 kształcenia	T2A_U15	potrafi 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_U16	potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
Cel przedmiotu	C-2	Student potrafi zaprojektować filtr cyfrowy uwzględniając specyfikę zadanej aplikacji.
Cel przedmiotu	C-3	Student potrafi zaproponować koncepcję rozwiązania programowo - sprzętowego dla algorytmu CPS.
Treści programowe	T-L-1	Analiza właściwości sygnału uzyskanego z pomiarów wibroakustycznych z wykorzystaniem metod (transformat) prezentowanych na wykładzie.
	T-L-2	Projektowanie 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-3	Implementacja programowa zespołu filtrów dla standardu MPEG audio.
	T-L-4	Implementacja wybranych algorytmów CPS z wykorzystaniem procesora sygnałowego ADSP 2181.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem programistycznych środowisk obliczeń numerycznych i specjalistycznego oprogramowania narzędziowego.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena wystawiana na początku kolejnych ćwiczeń laboratoryjnych na podstawie krótkiej odpowiedzi pisemnej na temat związany z aktualnym ćwiczeniem.
Sposób oceny	S-2	Ocena 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 oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student 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