Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S1)

Sylabus przedmiotu Signal Processing:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Signal Processing
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów, Sygnałów i Elektroniki
Nauczyciel odpowiedzialny Joanna Górecka <Joanna.Gorecka@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 6,0 ECTS (formy) 6,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 30 3,00,62zaliczenie
laboratoriaL1 30 3,00,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Mathematics

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1To provide up to date knowledge on methods and techniques used in acquisition, processing and analysis of signals and to develop practical skills useful in this field.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Discrete-Time Signals2
T-L-2Fourier Transform Theorems5
T-L-3Discrete-Time Random Signals2
T-L-4z-Transform properties2
T-L-5Examples of filter design technique7
T-L-6Computation of the Discrete Fourier Transform (FFT analysis)4
T-L-7Fourier analysis of signals using the Discrete Fourier Transform6
T-L-8Discrete Hilbert Transforms properties2
30
wykłady
T-W-1Introduction to Discrete-Time Signals and Systems2
T-W-2Fourier Transform Theorems3
T-W-3The z-Transform3
T-W-4Sampling of Continuous-Time Signals4
T-W-5Transform analysis of Linear Time-Invariant Systems3
T-W-6Structures for Discrete-Time Systems2
T-W-7Filter Design Techniques6
T-W-8The Discrete Fourier Transform3
T-W-9Discrete Hilbert Transforms4
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Participation in lectures30
A-L-2Accomplishment of lab tasks45
75
wykłady
A-W-1Participation in lectures30
A-W-2Learning with lecture notes30
A-W-3Preparation to the final assessment15
75

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1oral presentation (lectures), practical work in lab

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: grade, accomplishment of lab tasks

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WE_1-_??_W01
The student has knowledge on methods and techniques used in acquisition, processing and analysis of signals as well as on research methodology used in this field.
C-1T-W-3, T-W-2, T-W-6, T-W-1, T-W-4, T-W-7, T-W-9, T-W-5, T-W-8, T-L-3, T-L-1, T-L-4, T-L-2, T-L-8, T-L-6, T-L-7, T-L-5M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WE_1-_??_U01
The student has practical skills useful in this area regarding signal measurements (instrumentation, specialized software tools).
C-1T-W-3, T-W-2, T-W-6, T-W-1, T-W-4, T-W-7, T-W-9, T-W-5, T-W-8, T-L-3, T-L-1, T-L-4, T-L-2, T-L-8, T-L-6, T-L-7, T-L-5M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WE_1-_??_W01
The student has knowledge on methods and techniques used in acquisition, processing and analysis of signals as well as on research methodology used in this field.
2,0
3,0Student has basic knowledge in signal processing.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WE_1-_??_U01
The student has practical skills useful in this area regarding signal measurements (instrumentation, specialized software tools).
2,0
3,0Student has practical skills useful in signal processing.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Oppenheim A.V, Schafer R.W., Digital Signal Processing, 2001
  2. Oppenheim A.V, Schafer R.W., Discrete-Time Signal Processing, Prentice Hall; 2 edition, 1999
  3. Proakis J.G., Digital Signal Processing: Principles, Algorithms and Applications, Prentice Hall; 3rd edition, 1995

Literatura dodatkowa

  1. Smith S.W., The Scientist & Engineer's Guide to Digital Signal Processing, California Technical Pub; 1st edition, 1997

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Discrete-Time Signals2
T-L-2Fourier Transform Theorems5
T-L-3Discrete-Time Random Signals2
T-L-4z-Transform properties2
T-L-5Examples of filter design technique7
T-L-6Computation of the Discrete Fourier Transform (FFT analysis)4
T-L-7Fourier analysis of signals using the Discrete Fourier Transform6
T-L-8Discrete Hilbert Transforms properties2
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Introduction to Discrete-Time Signals and Systems2
T-W-2Fourier Transform Theorems3
T-W-3The z-Transform3
T-W-4Sampling of Continuous-Time Signals4
T-W-5Transform analysis of Linear Time-Invariant Systems3
T-W-6Structures for Discrete-Time Systems2
T-W-7Filter Design Techniques6
T-W-8The Discrete Fourier Transform3
T-W-9Discrete Hilbert Transforms4
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Participation in lectures30
A-L-2Accomplishment of lab tasks45
75
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Participation in lectures30
A-W-2Learning with lecture notes30
A-W-3Preparation to the final assessment15
75
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WE_1-_??_W01The student has knowledge on methods and techniques used in acquisition, processing and analysis of signals as well as on research methodology used in this field.
Cel przedmiotuC-1To provide up to date knowledge on methods and techniques used in acquisition, processing and analysis of signals and to develop practical skills useful in this field.
Treści programoweT-W-3The z-Transform
T-W-2Fourier Transform Theorems
T-W-6Structures for Discrete-Time Systems
T-W-1Introduction to Discrete-Time Signals and Systems
T-W-4Sampling of Continuous-Time Signals
T-W-7Filter Design Techniques
T-W-9Discrete Hilbert Transforms
T-W-5Transform analysis of Linear Time-Invariant Systems
T-W-8The Discrete Fourier Transform
T-L-3Discrete-Time Random Signals
T-L-1Discrete-Time Signals
T-L-4z-Transform properties
T-L-2Fourier Transform Theorems
T-L-8Discrete Hilbert Transforms properties
T-L-6Computation of the Discrete Fourier Transform (FFT analysis)
T-L-7Fourier analysis of signals using the Discrete Fourier Transform
T-L-5Examples of filter design technique
Metody nauczaniaM-1oral presentation (lectures), practical work in lab
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: grade, accomplishment of lab tasks
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student has basic knowledge in signal processing.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WE_1-_??_U01The student has practical skills useful in this area regarding signal measurements (instrumentation, specialized software tools).
Cel przedmiotuC-1To provide up to date knowledge on methods and techniques used in acquisition, processing and analysis of signals and to develop practical skills useful in this field.
Treści programoweT-W-3The z-Transform
T-W-2Fourier Transform Theorems
T-W-6Structures for Discrete-Time Systems
T-W-1Introduction to Discrete-Time Signals and Systems
T-W-4Sampling of Continuous-Time Signals
T-W-7Filter Design Techniques
T-W-9Discrete Hilbert Transforms
T-W-5Transform analysis of Linear Time-Invariant Systems
T-W-8The Discrete Fourier Transform
T-L-3Discrete-Time Random Signals
T-L-1Discrete-Time Signals
T-L-4z-Transform properties
T-L-2Fourier Transform Theorems
T-L-8Discrete Hilbert Transforms properties
T-L-6Computation of the Discrete Fourier Transform (FFT analysis)
T-L-7Fourier analysis of signals using the Discrete Fourier Transform
T-L-5Examples of filter design technique
Metody nauczaniaM-1oral presentation (lectures), practical work in lab
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: grade, accomplishment of lab tasks
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student has practical skills useful in signal processing.
3,5
4,0
4,5
5,0