Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 18 2,50,50egzamin
laboratoriaL1 18 2,50,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość podstaw matematycznyvh algebry abstrakcyjnej, rachunku macierzowego, matematyki dyskretnej.
W-2Umiejętność posługiwania się Matlabem.
W-3Umiejętność samodzielnego poszukiwania informacji w literaturze.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1potrafi konstruować algorytmy realizujące skomplikowane zadania cyfrowego przetwarzania sygnałów ze zredukowaną złożonością obliczeniową oraz implementacyjną.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Konwersja analogowo-cyfrowa. Decymacja i interpolacja. Aliasing.2
T-L-2Dyskretna transformacja Fouriera (DFT). Badanie właściwości DFT.1
T-L-3Szybkie przekształcenie Fouriera (FFT). FFT dla sygnałów rzeczywistych.1
T-L-4Synteza algorytmów FFT dla sekwencji o wybranych dugociach.1
T-L-5Dwuwymiarowe FFT.1
T-L-6Wyznaczanie STFT. Spektrogram.1
T-L-7Dyskretna transformacja kosinusowa.1
T-L-8Dyskretne transformacje Walsha-Hadamarda oraz Haara.1
T-L-9Splot kołowy i liniowy. Wyznaczanie splotu liniowego za pomocą splotu kołowego. Wyznaczanie splotu kołowego za pomocą FFT.1
T-L-10Filtry FiR i IIR. Filtracja sygnałów w dziedzinie częstotliwości.4
T-L-11Filtracja długich ciągów. Metody Overlap-add Overlap-save.1
T-L-12Wieloskalowa reprezentacja sygnałów. Dyskretna transformacja falkowa.1
T-L-13Zaliczenie laboratoriów.2
18
wykłady
T-W-1Cyfrowe przetwarzanie sygnałów (CPS). Historia rozwoju, architektura komputerów, dedykowane układy scalone, literatura przedmiotu. Zalety, wady, wymagania, zastosowania CPS.2
T-W-2Aspekty algorytmiczne. Przekształcenia wektorowo-macierzowe w CPS.1
T-W-3Elementy algebry macierzy. Mechanizmy akceleracji i optymalizacji obliczeń.1
T-W-4Konstruowanie szybkich algorytmów wyznaczania iloczynów wektorowo-macierzowych. Przykład syntezy wybranych algorytmów.1
T-W-5Widmo 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-6Uogólnienie DFT – reprezentacja sygnałów za pomocą szeregów funkcyjnych. Dyskretne bazy ortogonalne. Algorytmy wyznaczania wybranych dyskretnych transformat ortogonalnych.2
T-W-7Algorytmy wyznaczania splotów sekwencji cyfrowych. Splot kołowy i liniowy. Metody "Overlap-add" i "Overlap-save". Wyznaczanie splotów w dziedzinie czasu. Splot dwuwymiarowy.1
T-W-8Filtracja cyfrowa. Charakterystyki częstotliwościowe filtrów idealnych. Filtry SOI i NOI. Wady i zalety.2
T-W-9Wielorozdzielcza reprezentacja sygnałów. Falki i technologie falkowe. Algorytmy wielopoziomowej dekompozycji oraz rekonstrukcji sygnałów cyfrowych. Operacja decymacji i interpolacji.1
T-W-10Zrównoleglenie algorytmów CPS. Przykłady algorytmów równoległych.1
T-W-11Odwzorowanie struktury algorytmów CPS w platformach sprzętowo-programowych. Nowoczesne układy scalone dedykowane CPS.1
T-W-12Przyspieszanie obliczeń: jedność i walka przeciwieństw. Hipoteza Mińskiego. Zasada zachowania.1
T-W-13Przegląd zrealizowanych zagadnień oraz omówienie wymagań egzaminu. Odpowiedzi na pytania.1
18

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w zajęciach18
A-L-2Udział w konsultacjach.2
A-L-3Zadania domowe i przygotowanie się do zajęć.42
62
wykłady
A-W-1Udział w wykładzie18
A-W-2Samodzielne studiowanie tematyki zajęć.12
A-W-3Udzał w konsultacjach2
A-W-4Studia literaturowe i przygotowanie się do zaliczenia28
A-W-5Egzamin2
62

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład poznawczy.
M-2Prezentacja multimedialna.
M-3Ćwiczenia laboratoryjne.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Egzamin pisemny.
S-2Ocena podsumowująca: Kolokwium pisemne.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_C04_W01
Rozumie podstawy algorytmiczne rozwiązywania zadań cyfrowego przetwarzania sygnałów.
I_2A_W01, I_2A_W04C-1T-W-4, T-W-6, T-W-12, T-W-11, T-W-10, T-W-8, T-W-1M-1, M-2, M-3S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_U15C-1T-W-4, T-W-6, T-W-12, T-W-11, T-W-10, T-W-8, T-W-1M-1, M-2, M-3S-2, S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_K04C-1M-1, M-2, M-3S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_C04_W01
Rozumie podstawy algorytmiczne rozwiązywania zadań cyfrowego przetwarzania sygnałów.
2,0Brak spełnienia wymogów na ocene dostateczna.
3,0Potrafi omówić podstawowe zagadnienia, zadania oraz zastosowania cyfrowego przetwarzania sygnałów. Dysponuje wiedzą o zasadach cyfryzacji sygnałów, charakterystykach procesorów sygnałowych, zaletach i wadach i ograniczeniach CPS.
3,5Jak na ocenę dostateczną oraz potrafi opisać typowe zadania cyfrowego przetwarzania sygnałów w notacji wektorowo-macierzowej.
4,0Jak na ocenę 3,5 oraz potrafi omówić sposoby minimalizacji liczby działań przy realizacji bazowych zadań (makrooporacji) cyfrowego przetwarzania sygnałów.
4,5Jak na ocenę 4 oraz potrafi rozwiązac przykład i narysować graf sygnałowy dla losowo wybranego przykładu.
5,0Jak 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 sięOcenaKryterium oceny
I_2A_C04_U01
Potrafi konstruowac, analizować oraz testować zracjonalizowane algorytmy realizacji bazoswych zadań cyfrowego przetwarzania sygnałów.
2,0Brak spełnienia warunków na ocenę dostateszną.
3,0Potrafi implementować podstawowe algorytmy przetwarzania sygnałów w wybranym środowisku.
3,5Zna podstawowe ałgorytmy racjonalizacji obliczeń w zadaniach cyfrowego przetwarzania sygnałów oraz potrafi zademonstrować te umiejętności na konkretnych przykładach.
4,0Potrafi rozwiązać zadanie optymalizacji obliczeń dla podanego przez egzaminatora przykładu, narysować odpowiednie grafy sygnałowe procesu obliczeniowego oraz oszacować zyski.
4,5Jak na ocenę 4,0 oraz potrafi zaprojektować algorytm realizujacy wybrane zadanie CPS ze zredukowaną złożonoscią obliczeniową.
5,0Potrafi 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 sięOcenaKryterium 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.
2,0Student nie umie wykorzystać podstawowych narzędzi.
3,0Student poprawnie wykorzystuje zaledwie kilka narzędzi sposród omawianych przez prowadzacego.
3,5Student poprawnie wykorystuje prawie wszystkie narzędzia.
4,0Student nie tylko poprawnie wykorzystuje narzędzia, ale również potrafi w analityczny sposób je porównać.
4,5Student potrafi wykorzystywać wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć narzędzia, potrafi porównywać ich efektywność, a także przy ich pomocy identyfikować najleprze rozwiazania.
5,0Student 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

  1. Kwiatkowski, Włodzimierz, Wstęp do cyfrowego przetwarzania sygnałów, Wojskowa Akademia Techniczna, Warszawa, 2003, 426 str., ISBN 8391675343
  2. 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
  3. Marven, Craig, Gillian Ewers, Zarys cyfrowego przetwarzania sygnałów, Wydawnictwo Komunikacji i Łączności, Warszawa, 1999, 225 str., ISBN 83-206-1306-X
  4. Smith, Steven W., Cyfrowe przetwarzanie sygnałów: praktyczny poradnik dla inżynierów i naukowców, Wydawnictwo BTC, Warszawa, 2007, 624 s. ISBN: 978-83-60233-18-4
  5. Lyons, Richard G., Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów, Wydawnictwo WKiŁ, Warszawa, 2000, 462 str., ISBN: 83-206-1318-3
  6. Steven W. Smith, Cyfrowe przetwarzanie sygnałów praktyczny poradnik dla inżynierów DSP, BTC, Warszawa, 2007
  7. Piotr Porwik, Wybrane metody Wybrane metody cyfrowego przetwarzania sygnałów cyfrowego przetwarzania sygnałów z przykładami programów w Matlabie, Wydawnictwo Uniwersytetu Śląskiego, Katowice, 2015

Literatura dodatkowa

  1. Alexandr Tariov, Algorytmiczne aspekty racjonalizacji obliczeń w cyfrowym przetwarzaniu sygnałów, Wydawictwo uczelniane ZUT, Szczecin, 2011, ISBN 978-83-7663-098-4
  2. 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

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Konwersja analogowo-cyfrowa. Decymacja i interpolacja. Aliasing.2
T-L-2Dyskretna transformacja Fouriera (DFT). Badanie właściwości DFT.1
T-L-3Szybkie przekształcenie Fouriera (FFT). FFT dla sygnałów rzeczywistych.1
T-L-4Synteza algorytmów FFT dla sekwencji o wybranych dugociach.1
T-L-5Dwuwymiarowe FFT.1
T-L-6Wyznaczanie STFT. Spektrogram.1
T-L-7Dyskretna transformacja kosinusowa.1
T-L-8Dyskretne transformacje Walsha-Hadamarda oraz Haara.1
T-L-9Splot kołowy i liniowy. Wyznaczanie splotu liniowego za pomocą splotu kołowego. Wyznaczanie splotu kołowego za pomocą FFT.1
T-L-10Filtry FiR i IIR. Filtracja sygnałów w dziedzinie częstotliwości.4
T-L-11Filtracja długich ciągów. Metody Overlap-add Overlap-save.1
T-L-12Wieloskalowa reprezentacja sygnałów. Dyskretna transformacja falkowa.1
T-L-13Zaliczenie laboratoriów.2
18

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Cyfrowe przetwarzanie sygnałów (CPS). Historia rozwoju, architektura komputerów, dedykowane układy scalone, literatura przedmiotu. Zalety, wady, wymagania, zastosowania CPS.2
T-W-2Aspekty algorytmiczne. Przekształcenia wektorowo-macierzowe w CPS.1
T-W-3Elementy algebry macierzy. Mechanizmy akceleracji i optymalizacji obliczeń.1
T-W-4Konstruowanie szybkich algorytmów wyznaczania iloczynów wektorowo-macierzowych. Przykład syntezy wybranych algorytmów.1
T-W-5Widmo 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-6Uogólnienie DFT – reprezentacja sygnałów za pomocą szeregów funkcyjnych. Dyskretne bazy ortogonalne. Algorytmy wyznaczania wybranych dyskretnych transformat ortogonalnych.2
T-W-7Algorytmy wyznaczania splotów sekwencji cyfrowych. Splot kołowy i liniowy. Metody "Overlap-add" i "Overlap-save". Wyznaczanie splotów w dziedzinie czasu. Splot dwuwymiarowy.1
T-W-8Filtracja cyfrowa. Charakterystyki częstotliwościowe filtrów idealnych. Filtry SOI i NOI. Wady i zalety.2
T-W-9Wielorozdzielcza reprezentacja sygnałów. Falki i technologie falkowe. Algorytmy wielopoziomowej dekompozycji oraz rekonstrukcji sygnałów cyfrowych. Operacja decymacji i interpolacji.1
T-W-10Zrównoleglenie algorytmów CPS. Przykłady algorytmów równoległych.1
T-W-11Odwzorowanie struktury algorytmów CPS w platformach sprzętowo-programowych. Nowoczesne układy scalone dedykowane CPS.1
T-W-12Przyspieszanie obliczeń: jedność i walka przeciwieństw. Hipoteza Mińskiego. Zasada zachowania.1
T-W-13Przegląd zrealizowanych zagadnień oraz omówienie wymagań egzaminu. Odpowiedzi na pytania.1
18

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w zajęciach18
A-L-2Udział w konsultacjach.2
A-L-3Zadania domowe i przygotowanie się do zajęć.42
62
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w wykładzie18
A-W-2Samodzielne studiowanie tematyki zajęć.12
A-W-3Udzał w konsultacjach2
A-W-4Studia literaturowe i przygotowanie się do zaliczenia28
A-W-5Egzamin2
62
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_C04_W01Rozumie podstawy algorytmiczne rozwiązywania zadań cyfrowego przetwarzania sygnałów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W01Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie matematyki stosowanej i inżynierii obliczeniowej
I_2A_W04Ma rozszerzoną wiedzę o problemach, zadaniach i algorytmach analizy, przetwarzania oraz eksploracji danych
Cel przedmiotuC-1potrafi konstruować algorytmy realizujące skomplikowane zadania cyfrowego przetwarzania sygnałów ze zredukowaną złożonością obliczeniową oraz implementacyjną.
Treści programoweT-W-4Konstruowanie szybkich algorytmów wyznaczania iloczynów wektorowo-macierzowych. Przykład syntezy wybranych algorytmów.
T-W-6Uogólnienie DFT – reprezentacja sygnałów za pomocą szeregów funkcyjnych. Dyskretne bazy ortogonalne. Algorytmy wyznaczania wybranych dyskretnych transformat ortogonalnych.
T-W-12Przyspieszanie obliczeń: jedność i walka przeciwieństw. Hipoteza Mińskiego. Zasada zachowania.
T-W-11Odwzorowanie struktury algorytmów CPS w platformach sprzętowo-programowych. Nowoczesne układy scalone dedykowane CPS.
T-W-10Zrównoleglenie algorytmów CPS. Przykłady algorytmów równoległych.
T-W-8Filtracja cyfrowa. Charakterystyki częstotliwościowe filtrów idealnych. Filtry SOI i NOI. Wady i zalety.
T-W-1Cyfrowe przetwarzanie sygnałów (CPS). Historia rozwoju, architektura komputerów, dedykowane układy scalone, literatura przedmiotu. Zalety, wady, wymagania, zastosowania CPS.
Metody nauczaniaM-1Wykład poznawczy.
M-2Prezentacja multimedialna.
M-3Ćwiczenia laboratoryjne.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Egzamin pisemny.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Brak spełnienia wymogów na ocene dostateczna.
3,0Potrafi omówić podstawowe zagadnienia, zadania oraz zastosowania cyfrowego przetwarzania sygnałów. Dysponuje wiedzą o zasadach cyfryzacji sygnałów, charakterystykach procesorów sygnałowych, zaletach i wadach i ograniczeniach CPS.
3,5Jak na ocenę dostateczną oraz potrafi opisać typowe zadania cyfrowego przetwarzania sygnałów w notacji wektorowo-macierzowej.
4,0Jak na ocenę 3,5 oraz potrafi omówić sposoby minimalizacji liczby działań przy realizacji bazowych zadań (makrooporacji) cyfrowego przetwarzania sygnałów.
4,5Jak na ocenę 4 oraz potrafi rozwiązac przykład i narysować graf sygnałowy dla losowo wybranego przykładu.
5,0Jak 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.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_C04_U01Potrafi konstruowac, analizować oraz testować zracjonalizowane algorytmy realizacji bazoswych zadań cyfrowego przetwarzania sygnałów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U01Potrafi prawidłowo zaplanować, przeprowadzić eksperyment badawczy, dokonać analizy i prezentacji uzyskanych wyników
I_2A_U04Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
I_2A_U08Potrafi wykorzystywać narzędzia sprzętowo-programowe wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
I_2A_U15Potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych indywidualnych i zespołowych przyjmując w nich różne role
Cel przedmiotuC-1potrafi konstruować algorytmy realizujące skomplikowane zadania cyfrowego przetwarzania sygnałów ze zredukowaną złożonością obliczeniową oraz implementacyjną.
Treści programoweT-W-4Konstruowanie szybkich algorytmów wyznaczania iloczynów wektorowo-macierzowych. Przykład syntezy wybranych algorytmów.
T-W-6Uogólnienie DFT – reprezentacja sygnałów za pomocą szeregów funkcyjnych. Dyskretne bazy ortogonalne. Algorytmy wyznaczania wybranych dyskretnych transformat ortogonalnych.
T-W-12Przyspieszanie obliczeń: jedność i walka przeciwieństw. Hipoteza Mińskiego. Zasada zachowania.
T-W-11Odwzorowanie struktury algorytmów CPS w platformach sprzętowo-programowych. Nowoczesne układy scalone dedykowane CPS.
T-W-10Zrównoleglenie algorytmów CPS. Przykłady algorytmów równoległych.
T-W-8Filtracja cyfrowa. Charakterystyki częstotliwościowe filtrów idealnych. Filtry SOI i NOI. Wady i zalety.
T-W-1Cyfrowe przetwarzanie sygnałów (CPS). Historia rozwoju, architektura komputerów, dedykowane układy scalone, literatura przedmiotu. Zalety, wady, wymagania, zastosowania CPS.
Metody nauczaniaM-1Wykład poznawczy.
M-2Prezentacja multimedialna.
M-3Ćwiczenia laboratoryjne.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Kolokwium pisemne.
S-1Ocena podsumowująca: Egzamin pisemny.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Brak spełnienia warunków na ocenę dostateszną.
3,0Potrafi implementować podstawowe algorytmy przetwarzania sygnałów w wybranym środowisku.
3,5Zna podstawowe ałgorytmy racjonalizacji obliczeń w zadaniach cyfrowego przetwarzania sygnałów oraz potrafi zademonstrować te umiejętności na konkretnych przykładach.
4,0Potrafi rozwiązać zadanie optymalizacji obliczeń dla podanego przez egzaminatora przykładu, narysować odpowiednie grafy sygnałowe procesu obliczeniowego oraz oszacować zyski.
4,5Jak na ocenę 4,0 oraz potrafi zaprojektować algorytm realizujacy wybrane zadanie CPS ze zredukowaną złożonoscią obliczeniową.
5,0Potrafi wykonać analizę systemową oryginalnego zadania CPS, wykonać strukturalną dekompozycję procesu obliczeniowego, wytypować podstawowe fragmenty przestrzenno-czasowej struktury tego procesu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_C04_K01Potrafi doskonalic wlasną wiedzę, używać jej pry rozwiązywaniu zadań praktycznych oraz poszukiwać nowe dotąd nierozwiazane zadania z branzy cyfrowego przetwarzania sygnałów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K04Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Cel przedmiotuC-1potrafi konstruować algorytmy realizujące skomplikowane zadania cyfrowego przetwarzania sygnałów ze zredukowaną złożonością obliczeniową oraz implementacyjną.
Metody nauczaniaM-1Wykład poznawczy.
M-2Prezentacja multimedialna.
M-3Ćwiczenia laboratoryjne.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Kolokwium pisemne.
S-1Ocena podsumowująca: Egzamin pisemny.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie umie wykorzystać podstawowych narzędzi.
3,0Student poprawnie wykorzystuje zaledwie kilka narzędzi sposród omawianych przez prowadzacego.
3,5Student poprawnie wykorystuje prawie wszystkie narzędzia.
4,0Student nie tylko poprawnie wykorzystuje narzędzia, ale również potrafi w analityczny sposób je porównać.
4,5Student potrafi wykorzystywać wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć narzędzia, potrafi porównywać ich efektywność, a także przy ich pomocy identyfikować najleprze rozwiazania.
5,0Student 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.