Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: Inteligencja obliczeniowa
Sylabus przedmiotu Cyfrowe przetwarzanie sygnałów:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Cyfrowe przetwarzanie sygnałów | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Architektury Komputerów i Telekomunikacji | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Aleksandr Cariow <Alexandr.Tariov@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Aleksandr Cariow <Alexandr.Tariov@zut.edu.pl>, Galina Cariowa <Galina.Tariova@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 5,0 | ECTS (formy) | 5,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajomość podstaw matematycznyvh algebry abstrakcyjnej, rachunku macierzowego, matematyki dyskretnej. |
| W-2 | Umiejętność posługiwania się Matlabem. |
| W-3 | Umiejętność samodzielnego poszukiwania informacji w literaturze. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | potrafi konstruować algorytmy realizujące skomplikowane zadania cyfrowego przetwarzania sygnałów ze zredukowaną złożonością obliczeniową oraz implementacyjną. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Konwersja analogowo-cyfrowa. Decymacja i interpolacja. Aliasing. | 2 |
| T-L-2 | Dyskretna transformacja Fouriera (DFT). Badanie właściwości DFT. | 1 |
| T-L-3 | Szybkie przekształcenie Fouriera (FFT). FFT dla sygnałów rzeczywistych. | 1 |
| T-L-4 | Synteza algorytmów FFT dla sekwencji o wybranych dugociach. | 1 |
| T-L-5 | Dwuwymiarowe FFT. | 1 |
| T-L-6 | Wyznaczanie STFT. Spektrogram. | 1 |
| T-L-7 | Dyskretna transformacja kosinusowa. | 1 |
| T-L-8 | Dyskretne transformacje Walsha-Hadamarda oraz Haara. | 1 |
| T-L-9 | Splot kołowy i liniowy. Wyznaczanie splotu liniowego za pomocą splotu kołowego. Wyznaczanie splotu kołowego za pomocą FFT. | 1 |
| T-L-10 | Filtry FiR i IIR. Filtracja sygnałów w dziedzinie częstotliwości. | 4 |
| T-L-11 | Filtracja długich ciągów. Metody Overlap-add Overlap-save. | 1 |
| T-L-12 | Wieloskalowa reprezentacja sygnałów. Dyskretna transformacja falkowa. | 1 |
| T-L-13 | Zaliczenie laboratoriów. | 2 |
| 18 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Cyfrowe przetwarzanie sygnałów (CPS). Historia rozwoju, architektura komputerów, dedykowane układy scalone, literatura przedmiotu. Zalety, wady, wymagania, zastosowania CPS. | 2 |
| T-W-2 | Aspekty algorytmiczne. Przekształcenia wektorowo-macierzowe w CPS. | 1 |
| T-W-3 | Elementy algebry macierzy. Mechanizmy akceleracji i optymalizacji obliczeń. | 1 |
| T-W-4 | Konstruowanie szybkich algorytmów wyznaczania iloczynów wektorowo-macierzowych. Przykład syntezy wybranych algorytmów. | 1 |
| T-W-5 | Widmo sygnału. Dyskretna transformacja Fouriera (DFT). Dyskretne funkcje wykładnicze. Szybkie przekształcenie Fouriera (FFT). Algorytmy FFT z decymacją czasową oraz częstotliwościową. Operacja motylkowa. Adresacja bitowo-rewersyjna. | 3 |
| T-W-6 | Uogólnienie DFT – reprezentacja sygnałów za pomocą szeregów funkcyjnych. Dyskretne bazy ortogonalne. Algorytmy wyznaczania wybranych dyskretnych transformat ortogonalnych. | 2 |
| T-W-7 | Algorytmy wyznaczania splotów sekwencji cyfrowych. Splot kołowy i liniowy. Metody "Overlap-add" i "Overlap-save". Wyznaczanie splotów w dziedzinie czasu. Splot dwuwymiarowy. | 1 |
| T-W-8 | Filtracja cyfrowa. Charakterystyki częstotliwościowe filtrów idealnych. Filtry SOI i NOI. Wady i zalety. | 2 |
| T-W-9 | Wielorozdzielcza reprezentacja sygnałów. Falki i technologie falkowe. Algorytmy wielopoziomowej dekompozycji oraz rekonstrukcji sygnałów cyfrowych. Operacja decymacji i interpolacji. | 1 |
| T-W-10 | Zrównoleglenie algorytmów CPS. Przykłady algorytmów równoległych. | 1 |
| T-W-11 | Odwzorowanie struktury algorytmów CPS w platformach sprzętowo-programowych. Nowoczesne układy scalone dedykowane CPS. | 1 |
| T-W-12 | Przyspieszanie obliczeń: jedność i walka przeciwieństw. Hipoteza Mińskiego. Zasada zachowania. | 1 |
| T-W-13 | Przegląd zrealizowanych zagadnień oraz omówienie wymagań egzaminu. Odpowiedzi na pytania. | 1 |
| 18 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Udział w zajęciach | 18 |
| A-L-2 | Udział w konsultacjach. | 2 |
| A-L-3 | Zadania domowe i przygotowanie się do zajęć. | 42 |
| 62 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Udział w wykładzie | 18 |
| A-W-2 | Samodzielne studiowanie tematyki zajęć. | 12 |
| A-W-3 | Udzał w konsultacjach | 2 |
| A-W-4 | Studia literaturowe i przygotowanie się do zaliczenia | 28 |
| A-W-5 | Egzamin | 2 |
| 62 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład poznawczy. |
| M-2 | Prezentacja multimedialna. |
| M-3 | Ćwiczenia laboratoryjne. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Egzamin pisemny. |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Kolokwium pisemne. |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_C04_W01 Rozumie podstawy algorytmiczne rozwiązywania zadań cyfrowego przetwarzania sygnałów. | I_2A_W01, I_2A_W04 | — | — | C-1 | T-W-4, T-W-6, T-W-12, T-W-11, T-W-10, T-W-8, T-W-1 | M-1, M-2, M-3 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_C04_U01 Potrafi konstruowac, analizować oraz testować zracjonalizowane algorytmy realizacji bazoswych zadań cyfrowego przetwarzania sygnałów. | I_2A_U01, I_2A_U04, I_2A_U08, I_2A_U15 | — | — | C-1 | T-W-4, T-W-6, T-W-12, T-W-11, T-W-10, T-W-8, T-W-1 | M-1, M-2, M-3 | S-2, S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_C04_K01 Potrafi doskonalic wlasną wiedzę, używać jej pry rozwiązywaniu zadań praktycznych oraz poszukiwać nowe dotąd nierozwiazane zadania z branzy cyfrowego przetwarzania sygnałów. | I_2A_K04 | — | — | C-1 | — | M-1, M-2, M-3 | S-2, S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_C04_W01 Rozumie podstawy algorytmiczne rozwiązywania zadań cyfrowego przetwarzania sygnałów. | 2,0 | Brak spełnienia wymogów na ocene dostateczna. |
| 3,0 | Potrafi omówić podstawowe zagadnienia, zadania oraz zastosowania cyfrowego przetwarzania sygnałów. Dysponuje wiedzą o zasadach cyfryzacji sygnałów, charakterystykach procesorów sygnałowych, zaletach i wadach i ograniczeniach CPS. | |
| 3,5 | Jak na ocenę dostateczną oraz potrafi opisać typowe zadania cyfrowego przetwarzania sygnałów w notacji wektorowo-macierzowej. | |
| 4,0 | Jak na ocenę 3,5 oraz potrafi omówić sposoby minimalizacji liczby działań przy realizacji bazowych zadań (makrooporacji) cyfrowego przetwarzania sygnałów. | |
| 4,5 | Jak na ocenę 4 oraz potrafi rozwiązac przykład i narysować graf sygnałowy dla losowo wybranego przykładu. | |
| 5,0 | Jak na ocene 4,5 oraz potrafi samodzielnie zaprojektować zracjonalizowany algorytm realizacji typowej makrooperacji CPS ze zredukowaną złozonością obliczeniową i potrafi dokonać oszacowanie złozonosci obliczeniowej opracowanego algorytmu. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_C04_U01 Potrafi konstruowac, analizować oraz testować zracjonalizowane algorytmy realizacji bazoswych zadań cyfrowego przetwarzania sygnałów. | 2,0 | Brak spełnienia warunków na ocenę dostateszną. |
| 3,0 | Potrafi implementować podstawowe algorytmy przetwarzania sygnałów w wybranym środowisku. | |
| 3,5 | Zna podstawowe ałgorytmy racjonalizacji obliczeń w zadaniach cyfrowego przetwarzania sygnałów oraz potrafi zademonstrować te umiejętności na konkretnych przykładach. | |
| 4,0 | Potrafi rozwiązać zadanie optymalizacji obliczeń dla podanego przez egzaminatora przykładu, narysować odpowiednie grafy sygnałowe procesu obliczeniowego oraz oszacować zyski. | |
| 4,5 | Jak na ocenę 4,0 oraz potrafi zaprojektować algorytm realizujacy wybrane zadanie CPS ze zredukowaną złożonoscią obliczeniową. | |
| 5,0 | Potrafi wykonać analizę systemową oryginalnego zadania CPS, wykonać strukturalną dekompozycję procesu obliczeniowego, wytypować podstawowe fragmenty przestrzenno-czasowej struktury tego procesu. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_C04_K01 Potrafi doskonalic wlasną wiedzę, używać jej pry rozwiązywaniu zadań praktycznych oraz poszukiwać nowe dotąd nierozwiazane zadania z branzy cyfrowego przetwarzania sygnałów. | 2,0 | Student nie umie wykorzystać podstawowych narzędzi. |
| 3,0 | Student poprawnie wykorzystuje zaledwie kilka narzędzi sposród omawianych przez prowadzacego. | |
| 3,5 | Student poprawnie wykorystuje prawie wszystkie narzędzia. | |
| 4,0 | Student nie tylko poprawnie wykorzystuje narzędzia, ale również potrafi w analityczny sposób je porównać. | |
| 4,5 | Student potrafi wykorzystywać wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć narzędzia, potrafi porównywać ich efektywność, a także przy ich pomocy identyfikować najleprze rozwiazania. | |
| 5,0 | Student potrafi wykorzystywać wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć narzędzia, potrafi porównywać ich efektywność, a także samodzielnie identyfikować narzędzia potrzebne do rozwiązania zadanego problemu z jednoczesnym uzasadnieniem wyboru. |
Literatura podstawowa
- Kwiatkowski, Włodzimierz, Wstęp do cyfrowego przetwarzania sygnałów, Wojskowa Akademia Techniczna, Warszawa, 2003, 426 str., ISBN 8391675343
- Zieliński, Tomasz Piotr, Cyfrowe przetwarzanie sygnałów: od teorii do zastosowań, Wydawnictwo Wydawnictwa Komunikacji i Łączności WKŁ, Warszawa 2007, 2007, 832 str., ISBN: 978-83-206-1640-8
- Marven, Craig, Gillian Ewers, Zarys cyfrowego przetwarzania sygnałów, Wydawnictwo Komunikacji i Łączności, Warszawa, 1999, 225 str., ISBN 83-206-1306-X
- Smith, Steven W., Cyfrowe przetwarzanie sygnałów: praktyczny poradnik dla inżynierów i naukowców, Wydawnictwo BTC, Warszawa, 2007, 624 s. ISBN: 978-83-60233-18-4
- Lyons, Richard G., Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów, Wydawnictwo WKiŁ, Warszawa, 2000, 462 str., ISBN: 83-206-1318-3
- Steven W. Smith, Cyfrowe przetwarzanie sygnałów praktyczny poradnik dla inżynierów DSP, BTC, Warszawa, 2007
- Piotr Porwik, Wybrane metody Wybrane metody cyfrowego przetwarzania sygnałów cyfrowego przetwarzania sygnałów z przykładami programów w Matlabie, Wydawnictwo Uniwersytetu Śląskiego, Katowice, 2015
Literatura dodatkowa
- Alexandr Tariov, Algorytmiczne aspekty racjonalizacji obliczeń w cyfrowym przetwarzaniu sygnałów, Wydawictwo uczelniane ZUT, Szczecin, 2011, ISBN 978-83-7663-098-4
- Alexandr Tariov, Galina Tariova, Dorota Majorkowska-Mech., Algorytmy wielopoziomowej dekompozycji oraz rekonstrukcji sygnałów cyfrowych., Polska Akademia Nauk Oddił w Gdańsku., Szczecin, 2012, ISBN 978-83-925803-9-3