Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N3)

Sylabus przedmiotu Wybrane zagadnienia cyfrowego przetwarzania sygnałów - Przedmiot obieralny III:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom trzeciego stopnia
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów studia trzeciego stopnia
Profil
Moduł
Przedmiot Wybrane zagadnienia cyfrowego przetwarzania sygnałów - Przedmiot obieralny III
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Architektury Komputerów i Telekomunikacji
Nauczyciel odpowiedzialny Aleksandr Cariow <Alexandr.Tariov@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 3 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL5 5 1,50,50zaliczenie
wykładyW5 15 1,50,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Matematyka na poziomie wyższych studiów technicznych. Podstawy techniki cyfrowej. Podstawy informatyki.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Przewodnią tematyką wykładu jest informatyka stosowana, czyli Computer Science, celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z różnymi technikami i zastosowaniami nowoczesnej informatyki.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Rozwiązywanie zadań racjonalizacji obliczeń na podstawie metod Strassena i Winograda.1
T-L-2Studiowanie metody racjonalizacji przekształceń wektorowo-macierzowych oraz konstruowanie szybkich algorytmów na podstawie tej metody.2
T-L-3Synteza szybkich algorytmów realizacji makroopertacji CPS dla konkretnych przykładów. Modelowanie komputerowe rozwiązań algorytmicznych.2
5
wykłady
T-W-1Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Historia, zastosowania, zalety i ograniczenia. Podstawowe zadania CPS i RO o charakterze obliczeniowym.2
T-W-2Przedstawienie bazowych zadań CPS i RO w postaci przekształceń wektorowo-macierzowych.2
T-W-3Podstawy teoretyczne redukcji złożoności obliczeniowej przy realizacji przekształceń wektorowo-macierzowych. Algorytmy Strassena, Winograda, Waksmana, Markova.2
T-W-4Prezentacja autorskiej metody konstruowania szybkich algorytmów realizacji przekształceń wektorowo-macierzowych. Bazowe modele faktoryzacji macierzy ze strukturą. Określenie zestawu wzorców macierzowych pozwalających na redukcję działań podczas wyznaczenia iloczynów wektorowo-macierzowych.2
T-W-5Synteza algorytmów szybkich transformacji ortogonalnych (Fouriera, DCT, Hartleya, DWT).2
T-W-6Szybkie algorytmy wyznaczania splotów i korelacji w dziedzinie czasu oraz częstotliwości. Segmentacja danych podczas przetwarzania długich ciągów danych. Metody „Overlap-Add” i „Overlap-Save”.2
T-W-7Transformaty teorio-liczbowe. Szybkie przekształcenie Mersene’a i Fermata, Zastosowanie NTT do realizacji zadań CPS i RO.2
T-W-8Zaliczenie1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.5
A-L-2Rozwiązywanie zadania domowego34
A-L-3Konsultacje5
44
wykłady
A-W-1Udzial w zajeciach.15
A-W-2Konsultacje4
A-W-3Rozwiazywanie zadań domowych oraz przygotowanie do wykładu.25
44

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład ilustrowany slajdami z analizą i dyskusja przedstawianych problemów i przykładów.
M-2Samodzielne rozwiązywanie zadań domowych ewentualnie połączone z konsultacją.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena zadań do samodzielnego rozwiązania.
S-2Ocena formująca: Ocena z zajecia zaliczeniowego.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_3A_B/03/01_W01
Doktorant opanował wiedze teoretyczną (definicje, podstawowe zagadnienia) oraz praktyczną (znajomość wybranych algorytmów) z zakresu cyfrowego przetwarzania sygnałów i rozpoznawania obrazów.
I_3A_W01, I_3A_W02C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-6, T-W-7M-1, M-2S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_3A_B/03/01_U01
Doktorant umie praktyczne rozwiązywać zadania z zakresu tematyki przedmiotu również wykorzystując w tym celu komputer.
I_3A_U01, I_3A_U03, I_3A_U02C-1T-L-2, T-L-3, T-L-1, T-W-5M-1, M-2S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_3A_B/03/01_K01
Doktorant świadomość wykorzystywania i znaczenia wiedzy teoretycznej (z zakresu CPS i RO) przy konstrukcji bardziej efektywnych algorytmów obliczeniowych.
I_3A_K01, I_3A_K03, I_3A_K02C-1T-L-3, T-L-1, T-W-5M-1, M-2S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_3A_B/03/01_W01
Doktorant opanował wiedze teoretyczną (definicje, podstawowe zagadnienia) oraz praktyczną (znajomość wybranych algorytmów) z zakresu cyfrowego przetwarzania sygnałów i rozpoznawania obrazów.
2,0Doktorant nie opanował materiału w stopniu zadowalającym.
3,0Doktorant w zadowalającym stopniu opanował tematykę wykładu, zna główne definicje oraz zagadnienia CPS i RO, ale gubi się w szczegółach omawianych zagadnień.
3,5Doktorant w opanował tematykę wykładu, zna główne techniki rozwiązywania zadań CPS i RO, ale gubi się w szczegółach algorytmicznych.
4,0Doktorant opanował treści prezentowane w toku wykładów zna podstawowe definicje i zagadnienia oraz podstawowe algorytmy.
4,5Doktorant opanował treści prezentowane w toku wykładów, zna prezentowane definicje, zagadnienia oraz algorytmy.
5,0Doktorant opanował w pełni tematykę wykładu nie gubi się w szczegółach teoretycznych, zna wszystkie omawiane algorytmy oraz metody racjonalizacji obliczeń.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_3A_B/03/01_U01
Doktorant umie praktyczne rozwiązywać zadania z zakresu tematyki przedmiotu również wykorzystując w tym celu komputer.
2,0Doktorant nie umie samodzielnie rozwiązywać nawet najprostszych zadań oraz nie zna podstawowych algorytmów.
3,0Doktorant umie rozwiązywać proste zadania oraz umie implementować podstawowe algorytmy w stopniu zadowalającym.
3,5Doktorant umie rozwiązywać proste zadania oraz umie stosować podstawowe algorytmy CPS i RO.
4,0Doktorant umie rozwiązywać stawiane przed nim zadania oraz konstruować algorytmy CPS i RO.
4,5Doktorant umie rozwiązywać stawiane przed nim zadania oraz implementować algorytmy, rozumie związki z teorią.
5,0Doktorant umie rozwiązywać stawiane przed nim zadania oraz umie implementować algorytmy jest świadomy ograniczeń teoretycznych algorytmów oraz dobrze rozumie związki teorii z praktyką.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_3A_B/03/01_K01
Doktorant świadomość wykorzystywania i znaczenia wiedzy teoretycznej (z zakresu CPS i RO) przy konstrukcji bardziej efektywnych algorytmów obliczeniowych.
2,0Doktorant nie rozumie znaczenia wiedzy teoretycznej przy konstrukcji efektywnych algorytmów CPS i RO.
3,0Doktorant rozumie znaczenie wiedzy teoretycznej podczas konstrukcji efektywnych algorytmów CPS i RO.
3,5Doktorant rozumie znaczenie wiedzy teoretycznej przy konstrukcji bardzie efektywnych algorytmów CPS i RO, ma świadomość propagowania tego typu wiedzy w środowisku inżynierów i praktyków.
4,0Dodatkowo w sposób pomysłowy umie przedyskutować różne rozwiązania i przekonywać do nich słuchaczy.
4,5Dodatkowo, umie wyszukać i zrozumieć dodatkowe informacje na temat najnowszych algorytmów z dziedziny CPS i RO.
5,0Ponadto, potrafi skutecznie bronić własnych propozycji oraz rozwiązań.

Literatura podstawowa

  1. Kwiatkowski, Włodzimierz, Wstęp do cyfrowego przetwarzania sygnałów., Wojskowa Akademia Techniczna, Warszawa, 2003, ISBN 8391675343
  2. Zieliński, Tomasz Piotr., Cyfrowe przetwarzanie sygnałów: od teorii do zastosowań., Wydawnictwa Komunikacji i Łączności WKŁ, Warszawa, 2007, ISBN: 978-83-206-1640-8
  3. Richard_E_Blahut, Fast Algorithms for Digital Signal Processing, Addison-Wesley Publisher, NY, 1985, ISBN-10: 0201101556
  4. Smith, Steven W., Cyfrowe przetwarzanie sygnałów: praktyczny poradnik dla inżynierów i naukowców, Wydawnictwo BTC, Warszawa, 2007, ISBN: 978-83-60233-18-4
  5. Alexandr Ţariov, Algorytmiczne aspekty racjonalizacji obliczeń w cyfrowym przetwarzaniu sygnałów, Wydawnictwo uczelniane ZUT, Szczecin, 2011

Literatura dodatkowa

  1. Stranneby, Dag, Cyfrowe przetwarzanie sygnałów : metody, algorytmy, zastosowania., Wydawnictwo BTC, Warszawa, 2005, ISBN: 83-921073-4-9

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Rozwiązywanie zadań racjonalizacji obliczeń na podstawie metod Strassena i Winograda.1
T-L-2Studiowanie metody racjonalizacji przekształceń wektorowo-macierzowych oraz konstruowanie szybkich algorytmów na podstawie tej metody.2
T-L-3Synteza szybkich algorytmów realizacji makroopertacji CPS dla konkretnych przykładów. Modelowanie komputerowe rozwiązań algorytmicznych.2
5

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Historia, zastosowania, zalety i ograniczenia. Podstawowe zadania CPS i RO o charakterze obliczeniowym.2
T-W-2Przedstawienie bazowych zadań CPS i RO w postaci przekształceń wektorowo-macierzowych.2
T-W-3Podstawy teoretyczne redukcji złożoności obliczeniowej przy realizacji przekształceń wektorowo-macierzowych. Algorytmy Strassena, Winograda, Waksmana, Markova.2
T-W-4Prezentacja autorskiej metody konstruowania szybkich algorytmów realizacji przekształceń wektorowo-macierzowych. Bazowe modele faktoryzacji macierzy ze strukturą. Określenie zestawu wzorców macierzowych pozwalających na redukcję działań podczas wyznaczenia iloczynów wektorowo-macierzowych.2
T-W-5Synteza algorytmów szybkich transformacji ortogonalnych (Fouriera, DCT, Hartleya, DWT).2
T-W-6Szybkie algorytmy wyznaczania splotów i korelacji w dziedzinie czasu oraz częstotliwości. Segmentacja danych podczas przetwarzania długich ciągów danych. Metody „Overlap-Add” i „Overlap-Save”.2
T-W-7Transformaty teorio-liczbowe. Szybkie przekształcenie Mersene’a i Fermata, Zastosowanie NTT do realizacji zadań CPS i RO.2
T-W-8Zaliczenie1
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.5
A-L-2Rozwiązywanie zadania domowego34
A-L-3Konsultacje5
44
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udzial w zajeciach.15
A-W-2Konsultacje4
A-W-3Rozwiazywanie zadań domowych oraz przygotowanie do wykładu.25
44
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_3A_B/03/01_W01Doktorant opanował wiedze teoretyczną (definicje, podstawowe zagadnienia) oraz praktyczną (znajomość wybranych algorytmów) z zakresu cyfrowego przetwarzania sygnałów i rozpoznawania obrazów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyI_3A_W01Absolwent posiada zaawansowaną wiedzę o charakterze podstawowym dla dziedziny Informatyka związana z obszarem prowadzonych badań naukowych obejmująca najnowsze osiągnięcia
I_3A_W02Absolwent posiada zaawansowaną wiedzę o charakterze szczegółowym odpowiadającą obszarowi Informatyka, obejmującą najnowsze osiągnięcia.
Cel przedmiotuC-1Przewodnią tematyką wykładu jest informatyka stosowana, czyli Computer Science, celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z różnymi technikami i zastosowaniami nowoczesnej informatyki.
Treści programoweT-W-1Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Historia, zastosowania, zalety i ograniczenia. Podstawowe zadania CPS i RO o charakterze obliczeniowym.
T-W-2Przedstawienie bazowych zadań CPS i RO w postaci przekształceń wektorowo-macierzowych.
T-W-3Podstawy teoretyczne redukcji złożoności obliczeniowej przy realizacji przekształceń wektorowo-macierzowych. Algorytmy Strassena, Winograda, Waksmana, Markova.
T-W-4Prezentacja autorskiej metody konstruowania szybkich algorytmów realizacji przekształceń wektorowo-macierzowych. Bazowe modele faktoryzacji macierzy ze strukturą. Określenie zestawu wzorców macierzowych pozwalających na redukcję działań podczas wyznaczenia iloczynów wektorowo-macierzowych.
T-W-6Szybkie algorytmy wyznaczania splotów i korelacji w dziedzinie czasu oraz częstotliwości. Segmentacja danych podczas przetwarzania długich ciągów danych. Metody „Overlap-Add” i „Overlap-Save”.
T-W-7Transformaty teorio-liczbowe. Szybkie przekształcenie Mersene’a i Fermata, Zastosowanie NTT do realizacji zadań CPS i RO.
Metody nauczaniaM-1Wykład ilustrowany slajdami z analizą i dyskusja przedstawianych problemów i przykładów.
M-2Samodzielne rozwiązywanie zadań domowych ewentualnie połączone z konsultacją.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena zadań do samodzielnego rozwiązania.
S-2Ocena formująca: Ocena z zajecia zaliczeniowego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Doktorant nie opanował materiału w stopniu zadowalającym.
3,0Doktorant w zadowalającym stopniu opanował tematykę wykładu, zna główne definicje oraz zagadnienia CPS i RO, ale gubi się w szczegółach omawianych zagadnień.
3,5Doktorant w opanował tematykę wykładu, zna główne techniki rozwiązywania zadań CPS i RO, ale gubi się w szczegółach algorytmicznych.
4,0Doktorant opanował treści prezentowane w toku wykładów zna podstawowe definicje i zagadnienia oraz podstawowe algorytmy.
4,5Doktorant opanował treści prezentowane w toku wykładów, zna prezentowane definicje, zagadnienia oraz algorytmy.
5,0Doktorant opanował w pełni tematykę wykładu nie gubi się w szczegółach teoretycznych, zna wszystkie omawiane algorytmy oraz metody racjonalizacji obliczeń.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_3A_B/03/01_U01Doktorant umie praktyczne rozwiązywać zadania z zakresu tematyki przedmiotu również wykorzystując w tym celu komputer.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyI_3A_U01Absolwent posiada umiejętność prowadzenia badań naukowych w zakresie Informatyka z wykorzystaniem najnowszej wiedzy.
I_3A_U03Absolwent posiada umiejętność prezentowania, tłumaczenia i obrony własnych osiągnięć naukowych.
I_3A_U02Absolwent potrafi prowadzić zajęcia dydaktyczne w szkole wyższej z wykorzystaniem najnowszych technologii kształcenia.
Cel przedmiotuC-1Przewodnią tematyką wykładu jest informatyka stosowana, czyli Computer Science, celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z różnymi technikami i zastosowaniami nowoczesnej informatyki.
Treści programoweT-L-2Studiowanie metody racjonalizacji przekształceń wektorowo-macierzowych oraz konstruowanie szybkich algorytmów na podstawie tej metody.
T-L-3Synteza szybkich algorytmów realizacji makroopertacji CPS dla konkretnych przykładów. Modelowanie komputerowe rozwiązań algorytmicznych.
T-L-1Rozwiązywanie zadań racjonalizacji obliczeń na podstawie metod Strassena i Winograda.
T-W-5Synteza algorytmów szybkich transformacji ortogonalnych (Fouriera, DCT, Hartleya, DWT).
Metody nauczaniaM-1Wykład ilustrowany slajdami z analizą i dyskusja przedstawianych problemów i przykładów.
M-2Samodzielne rozwiązywanie zadań domowych ewentualnie połączone z konsultacją.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena zadań do samodzielnego rozwiązania.
S-2Ocena formująca: Ocena z zajecia zaliczeniowego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Doktorant nie umie samodzielnie rozwiązywać nawet najprostszych zadań oraz nie zna podstawowych algorytmów.
3,0Doktorant umie rozwiązywać proste zadania oraz umie implementować podstawowe algorytmy w stopniu zadowalającym.
3,5Doktorant umie rozwiązywać proste zadania oraz umie stosować podstawowe algorytmy CPS i RO.
4,0Doktorant umie rozwiązywać stawiane przed nim zadania oraz konstruować algorytmy CPS i RO.
4,5Doktorant umie rozwiązywać stawiane przed nim zadania oraz implementować algorytmy, rozumie związki z teorią.
5,0Doktorant umie rozwiązywać stawiane przed nim zadania oraz umie implementować algorytmy jest świadomy ograniczeń teoretycznych algorytmów oraz dobrze rozumie związki teorii z praktyką.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_3A_B/03/01_K01Doktorant świadomość wykorzystywania i znaczenia wiedzy teoretycznej (z zakresu CPS i RO) przy konstrukcji bardziej efektywnych algorytmów obliczeniowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyI_3A_K01Absolwent ma świadomość społecznej roli uczonego a zwłaszcza rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu najnowszych osiągnięć z dziedziny Informatyka.
I_3A_K03Absolwent potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny.
I_3A_K02Absolwent rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie, zapoznawania się z najnowszymi osiągnięciami nauki i wdrażania ich do praktyki.
Cel przedmiotuC-1Przewodnią tematyką wykładu jest informatyka stosowana, czyli Computer Science, celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z różnymi technikami i zastosowaniami nowoczesnej informatyki.
Treści programoweT-L-3Synteza szybkich algorytmów realizacji makroopertacji CPS dla konkretnych przykładów. Modelowanie komputerowe rozwiązań algorytmicznych.
T-L-1Rozwiązywanie zadań racjonalizacji obliczeń na podstawie metod Strassena i Winograda.
T-W-5Synteza algorytmów szybkich transformacji ortogonalnych (Fouriera, DCT, Hartleya, DWT).
Metody nauczaniaM-1Wykład ilustrowany slajdami z analizą i dyskusja przedstawianych problemów i przykładów.
M-2Samodzielne rozwiązywanie zadań domowych ewentualnie połączone z konsultacją.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena zadań do samodzielnego rozwiązania.
S-2Ocena formująca: Ocena z zajecia zaliczeniowego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Doktorant nie rozumie znaczenia wiedzy teoretycznej przy konstrukcji efektywnych algorytmów CPS i RO.
3,0Doktorant rozumie znaczenie wiedzy teoretycznej podczas konstrukcji efektywnych algorytmów CPS i RO.
3,5Doktorant rozumie znaczenie wiedzy teoretycznej przy konstrukcji bardzie efektywnych algorytmów CPS i RO, ma świadomość propagowania tego typu wiedzy w środowisku inżynierów i praktyków.
4,0Dodatkowo w sposób pomysłowy umie przedyskutować różne rozwiązania i przekonywać do nich słuchaczy.
4,5Dodatkowo, umie wyszukać i zrozumieć dodatkowe informacje na temat najnowszych algorytmów z dziedziny CPS i RO.
5,0Ponadto, potrafi skutecznie bronić własnych propozycji oraz rozwiązań.