ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2017/2018 / Wydział Informatyki / Informatyka (N3) / Sylabus przedmiotu - Wybrane zagadnienia cyfrowego przetwarzania sygnałów

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 dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	5	5	1,5	0,50	zaliczenie
wykłady	W	5	15	1,5	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

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

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Przewodnią 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

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Rozwiązywanie zadań racjonalizacji obliczeń na podstawie metod Strassena i Winograda.	1
T-L-2	Studiowanie metody racjonalizacji przekształceń wektorowo-macierzowych oraz konstruowanie szybkich algorytmów na podstawie tej metody.	2
T-L-3	Synteza szybkich algorytmów realizacji makroopertacji CPS dla konkretnych przykładów. Modelowanie komputerowe rozwiązań algorytmicznych.	2
		5
wykłady
T-W-1	Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Historia, zastosowania, zalety i ograniczenia. Podstawowe zadania CPS i RO o charakterze obliczeniowym.	2
T-W-2	Przedstawienie bazowych zadań CPS i RO w postaci przekształceń wektorowo-macierzowych.	2
T-W-3	Podstawy teoretyczne redukcji złożoności obliczeniowej przy realizacji przekształceń wektorowo-macierzowych. Algorytmy Strassena, Winograda, Waksmana, Markova.	2
T-W-4	Prezentacja 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-5	Synteza algorytmów szybkich transformacji ortogonalnych (Fouriera, DCT, Hartleya, DWT).	2
T-W-6	Szybkie 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-7	Transformaty teorio-liczbowe. Szybkie przekształcenie Mersene’a i Fermata, Zastosowanie NTT do realizacji zadań CPS i RO.	2
T-W-8	Zaliczenie	1
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach.	5
A-L-2	Rozwiązywanie zadania domowego	34
A-L-3	Konsultacje	5
		44
wykłady
A-W-1	Udzial w zajeciach.	15
A-W-2	Konsultacje	4
A-W-3	Rozwiazywanie zadań domowych oraz przygotowanie do wykładu.	25
		44

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

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

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób 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_W02	—	C-1	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-6, T-W-7	M-1, M-2	S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób 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_U02	—	C-1	T-L-2, T-L-3, T-L-1, T-W-5	M-1, M-2	S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób 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_K02	—	C-1	T-L-3, T-L-1, T-W-5	M-1, M-2	S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium 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.	2,0	Doktorant nie opanował materiału w stopniu zadowalającym.
	3,0	Doktorant w zadowalającym stopniu opanował tematykę wykładu, zna główne definicje oraz zagadnienia CPS i RO, ale gubi się w szczegółach omawianych zagadnień.
	3,5	Doktorant w opanował tematykę wykładu, zna główne techniki rozwiązywania zadań CPS i RO, ale gubi się w szczegółach algorytmicznych.
	4,0	Doktorant opanował treści prezentowane w toku wykładów zna podstawowe definicje i zagadnienia oraz podstawowe algorytmy.
	4,5	Doktorant opanował treści prezentowane w toku wykładów, zna prezentowane definicje, zagadnienia oraz algorytmy.
	5,0	Doktorant opanował w pełni tematykę wykładu nie gubi się w szczegółach teoretycznych, zna wszystkie omawiane algorytmy oraz metody racjonalizacji obliczeń.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_3A_B/03/01_U01 Doktorant umie praktyczne rozwiązywać zadania z zakresu tematyki przedmiotu również wykorzystując w tym celu komputer.	2,0	Doktorant nie umie samodzielnie rozwiązywać nawet najprostszych zadań oraz nie zna podstawowych algorytmów.
	3,0	Doktorant umie rozwiązywać proste zadania oraz umie implementować podstawowe algorytmy w stopniu zadowalającym.
	3,5	Doktorant umie rozwiązywać proste zadania oraz umie stosować podstawowe algorytmy CPS i RO.
	4,0	Doktorant umie rozwiązywać stawiane przed nim zadania oraz konstruować algorytmy CPS i RO.
	4,5	Doktorant umie rozwiązywać stawiane przed nim zadania oraz implementować algorytmy, rozumie związki z teorią.
	5,0	Doktorant 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 kształcenia	Ocena	Kryterium 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.	2,0	Doktorant nie rozumie znaczenia wiedzy teoretycznej przy konstrukcji efektywnych algorytmów CPS i RO.
	3,0	Doktorant rozumie znaczenie wiedzy teoretycznej podczas konstrukcji efektywnych algorytmów CPS i RO.
	3,5	Doktorant rozumie znaczenie wiedzy teoretycznej przy konstrukcji bardzie efektywnych algorytmów CPS i RO, ma świadomość propagowania tego typu wiedzy w środowisku inżynierów i praktyków.
	4,0	Dodatkowo w sposób pomysłowy umie przedyskutować różne rozwiązania i przekonywać do nich słuchaczy.
	4,5	Dodatkowo, umie wyszukać i zrozumieć dodatkowe informacje na temat najnowszych algorytmów z dziedziny CPS i RO.
	5,0	Ponadto, potrafi skutecznie bronić własnych propozycji oraz rozwiązań.

Literatura podstawowa

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

Literatura dodatkowa

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

Treści programowe - laboratoria

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

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Historia, zastosowania, zalety i ograniczenia. Podstawowe zadania CPS i RO o charakterze obliczeniowym.	2
T-W-2	Przedstawienie bazowych zadań CPS i RO w postaci przekształceń wektorowo-macierzowych.	2
T-W-3	Podstawy teoretyczne redukcji złożoności obliczeniowej przy realizacji przekształceń wektorowo-macierzowych. Algorytmy Strassena, Winograda, Waksmana, Markova.	2
T-W-4	Prezentacja 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-5	Synteza algorytmów szybkich transformacji ortogonalnych (Fouriera, DCT, Hartleya, DWT).	2
T-W-6	Szybkie 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-7	Transformaty teorio-liczbowe. Szybkie przekształcenie Mersene’a i Fermata, Zastosowanie NTT do realizacji zadań CPS i RO.	2
T-W-8	Zaliczenie	1
		15

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach.	5
A-L-2	Rozwiązywanie zadania domowego	34
A-L-3	Konsultacje	5
		44

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Udzial w zajeciach.	15
A-W-2	Konsultacje	4
A-W-3	Rozwiazywanie zadań domowych oraz przygotowanie do wykładu.	25
		44

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	I_3A_W01	Absolwent posiada zaawansowaną wiedzę o charakterze podstawowym dla dziedziny Informatyka związana z obszarem prowadzonych badań naukowych obejmująca najnowsze osiągnięcia
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	I_3A_W02	Absolwent posiada zaawansowaną wiedzę o charakterze szczegółowym odpowiadającą obszarowi Informatyka, obejmującą najnowsze osiągnięcia.
Cel przedmiotu	C-1	Przewodnią tematyką wykładu jest informatyka stosowana, czyli Computer Science, celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z różnymi technikami i zastosowaniami nowoczesnej informatyki.
Treści programowe	T-W-1	Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Historia, zastosowania, zalety i ograniczenia. Podstawowe zadania CPS i RO o charakterze obliczeniowym.
	T-W-2	Przedstawienie bazowych zadań CPS i RO w postaci przekształceń wektorowo-macierzowych.
	T-W-3	Podstawy teoretyczne redukcji złożoności obliczeniowej przy realizacji przekształceń wektorowo-macierzowych. Algorytmy Strassena, Winograda, Waksmana, Markova.
	T-W-4	Prezentacja 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-6	Szybkie 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-7	Transformaty teorio-liczbowe. Szybkie przekształcenie Mersene’a i Fermata, Zastosowanie NTT do realizacji zadań CPS i RO.
Metody nauczania	M-1	Wykład ilustrowany slajdami z analizą i dyskusja przedstawianych problemów i przykładów.
Metody nauczania	M-2	Samodzielne rozwiązywanie zadań domowych ewentualnie połączone z konsultacją.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena zadań do samodzielnego rozwiązania.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Ocena z zajecia zaliczeniowego.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Doktorant nie opanował materiału w stopniu zadowalającym.
	3,0	Doktorant w zadowalającym stopniu opanował tematykę wykładu, zna główne definicje oraz zagadnienia CPS i RO, ale gubi się w szczegółach omawianych zagadnień.
	3,5	Doktorant w opanował tematykę wykładu, zna główne techniki rozwiązywania zadań CPS i RO, ale gubi się w szczegółach algorytmicznych.
	4,0	Doktorant opanował treści prezentowane w toku wykładów zna podstawowe definicje i zagadnienia oraz podstawowe algorytmy.
	4,5	Doktorant opanował treści prezentowane w toku wykładów, zna prezentowane definicje, zagadnienia oraz algorytmy.
	5,0	Doktorant opanował w pełni tematykę wykładu nie gubi się w szczegółach teoretycznych, zna wszystkie omawiane algorytmy oraz metody racjonalizacji obliczeń.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_3A_B/03/01_U01	Doktorant umie praktyczne rozwiązywać zadania z zakresu tematyki przedmiotu również wykorzystując w tym celu komputer.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	I_3A_U01	Absolwent posiada umiejętność prowadzenia badań naukowych w zakresie Informatyka z wykorzystaniem najnowszej wiedzy.
	I_3A_U03	Absolwent posiada umiejętność prezentowania, tłumaczenia i obrony własnych osiągnięć naukowych.
	I_3A_U02	Absolwent potrafi prowadzić zajęcia dydaktyczne w szkole wyższej z wykorzystaniem najnowszych technologii kształcenia.
Cel przedmiotu	C-1	Przewodnią tematyką wykładu jest informatyka stosowana, czyli Computer Science, celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z różnymi technikami i zastosowaniami nowoczesnej informatyki.
Treści programowe	T-L-2	Studiowanie metody racjonalizacji przekształceń wektorowo-macierzowych oraz konstruowanie szybkich algorytmów na podstawie tej metody.
	T-L-3	Synteza szybkich algorytmów realizacji makroopertacji CPS dla konkretnych przykładów. Modelowanie komputerowe rozwiązań algorytmicznych.
	T-L-1	Rozwiązywanie zadań racjonalizacji obliczeń na podstawie metod Strassena i Winograda.
	T-W-5	Synteza algorytmów szybkich transformacji ortogonalnych (Fouriera, DCT, Hartleya, DWT).
Metody nauczania	M-1	Wykład ilustrowany slajdami z analizą i dyskusja przedstawianych problemów i przykładów.
Metody nauczania	M-2	Samodzielne rozwiązywanie zadań domowych ewentualnie połączone z konsultacją.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena zadań do samodzielnego rozwiązania.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Ocena z zajecia zaliczeniowego.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Doktorant nie umie samodzielnie rozwiązywać nawet najprostszych zadań oraz nie zna podstawowych algorytmów.
	3,0	Doktorant umie rozwiązywać proste zadania oraz umie implementować podstawowe algorytmy w stopniu zadowalającym.
	3,5	Doktorant umie rozwiązywać proste zadania oraz umie stosować podstawowe algorytmy CPS i RO.
	4,0	Doktorant umie rozwiązywać stawiane przed nim zadania oraz konstruować algorytmy CPS i RO.
	4,5	Doktorant umie rozwiązywać stawiane przed nim zadania oraz implementować algorytmy, rozumie związki z teorią.
	5,0	Doktorant umie rozwiązywać stawiane przed nim zadania oraz umie implementować algorytmy jest świadomy ograniczeń teoretycznych algorytmów oraz dobrze rozumie związki teorii z praktyką.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_3A_B/03/01_K01	Doktorant świadomość wykorzystywania i znaczenia wiedzy teoretycznej (z zakresu CPS i RO) przy konstrukcji bardziej efektywnych algorytmów obliczeniowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	I_3A_K01	Absolwent ma świadomość społecznej roli uczonego a zwłaszcza rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu najnowszych osiągnięć z dziedziny Informatyka.
	I_3A_K03	Absolwent potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny.
	I_3A_K02	Absolwent rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie, zapoznawania się z najnowszymi osiągnięciami nauki i wdrażania ich do praktyki.
Cel przedmiotu	C-1	Przewodnią tematyką wykładu jest informatyka stosowana, czyli Computer Science, celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z różnymi technikami i zastosowaniami nowoczesnej informatyki.
Treści programowe	T-L-3	Synteza szybkich algorytmów realizacji makroopertacji CPS dla konkretnych przykładów. Modelowanie komputerowe rozwiązań algorytmicznych.
	T-L-1	Rozwiązywanie zadań racjonalizacji obliczeń na podstawie metod Strassena i Winograda.
	T-W-5	Synteza algorytmów szybkich transformacji ortogonalnych (Fouriera, DCT, Hartleya, DWT).
Metody nauczania	M-1	Wykład ilustrowany slajdami z analizą i dyskusja przedstawianych problemów i przykładów.
Metody nauczania	M-2	Samodzielne rozwiązywanie zadań domowych ewentualnie połączone z konsultacją.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena zadań do samodzielnego rozwiązania.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Ocena z zajecia zaliczeniowego.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Doktorant nie rozumie znaczenia wiedzy teoretycznej przy konstrukcji efektywnych algorytmów CPS i RO.
	3,0	Doktorant rozumie znaczenie wiedzy teoretycznej podczas konstrukcji efektywnych algorytmów CPS i RO.
	3,5	Doktorant rozumie znaczenie wiedzy teoretycznej przy konstrukcji bardzie efektywnych algorytmów CPS i RO, ma świadomość propagowania tego typu wiedzy w środowisku inżynierów i praktyków.
	4,0	Dodatkowo w sposób pomysłowy umie przedyskutować różne rozwiązania i przekonywać do nich słuchaczy.
	4,5	Dodatkowo, umie wyszukać i zrozumieć dodatkowe informacje na temat najnowszych algorytmów z dziedziny CPS i RO.
	5,0	Ponadto, potrafi skutecznie bronić własnych propozycji oraz rozwiązań.