Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: Programowanie gier komputerowych
Sylabus przedmiotu Przetwarzanie sygnałów kognitywnych:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Informatyka | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Przetwarzanie sygnałów kognitywnych | ||
Specjalność | Systemy komputerowe zorientowane na człowieka | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Jarosław Jankowski <Jaroslaw.Jankowski@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | Anna Lewandowska <Anna.Tomaszewska@zut.edu.pl>, Adam Nowosielski <Adam.Nowosielski@zut.edu.pl>, Edward Półrolniczak <Edward.polrolniczak@zut.edu.pl>, Izabela Rejer <irejer@wi.zut.edu.pl> | ||
ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Podstawy matematyki i programowania w dowolnym języku |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Zapoznanie studentów z charakterystycznymi cechami sygnałów kognitywnych, sprzętem służącym do ich rejestrowania oraz metodami służącymi do ich przetwarzania. |
C-2 | Wykształcenie umiejętności adaptacji algorytmów przetwarzania sygnałów do charakterystycznych cech wybranych sygnałów kognitywnych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Przetwarzanie sygnału EKG/GSR. (A. Lewandowska) | 2 |
T-L-2 | Filtrowanie danych okulograficznych. (A. Lewandowska). | 2 |
T-L-3 | Wykorzystanie danych z okulografu do sterowania aplikacją czasu rzeczywistego. (A. Lewandowska). | 2 |
T-L-4 | Analiza głosu – określanie jakości głosu. (E. Półrolniczak) | 2 |
T-L-5 | Analiza mowy - rozpoznawanie samogłosek. (E. Półrolniczak) | 2 |
T-L-6 | Analiza głosu - wyznaczanie częstotliwości podstawowej (F0) głosu. (E. Półrolniczak) | 2 |
T-L-7 | Detekcja twarzy, wykrywanie stanu emocjonalnego użytkownika. Ewaluacja współczesnych rozwiązań. (A. Nowosielski) | 2 |
T-L-8 | Metody detekcji cech twarzy. (A. Nowosielski) | 2 |
T-L-9 | Opracowanie projektu klasyfikatora regułowego klasyfikującego sygnał z interfejsu Blinker na podstawie jego przebiegu czasowego – tryb offline (I. Rejer) | 4 |
T-L-10 | Symulacja sterowania w trybie online za pomocą opracowanego klasyfikatora (interfejs Blinker) (I. Rejer). | 2 |
T-L-11 | Wykorzystanie metod filtracji częstotliwościowej i statystycznej do eliminacji artefaktów EOG. (I. Rejer) | 2 |
T-L-12 | Zastosowanie metod CAR oraz ICA w preprocessingu sygnału EEG. (I. Rejer) | 2 |
T-L-13 | Ekstrakcja cech w interfejsie SSVEP (moc pasmowa, moc prążków częstotliwości, CCA, DWT). (I. Rejer) | 4 |
30 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Metody stosowane w procesie przetwarzania sygnału EKG i GSR (A. Lewandowska) | 2 |
T-W-2 | Przetwarzanie sygnałów okulograficznych. (A. Lewandowska) | 2 |
T-W-3 | Praktyczne zastosowanie danych okulograficznych w systemach wykorzystujących obrazowanie komputerowe. (A. Lewandowska) | 2 |
T-W-4 | Rozpoznawanie mowy, określanie jakości głosu. (E. Półrolniczak) | 2 |
T-W-5 | Analiza emocji przekazywanych w głosie. (E. Półrolniczak) | 2 |
T-W-6 | Odziaływanie dźwiękami na odbiorcę. (E. Półrolniczak) | 2 |
T-W-7 | Detekcja emocji z twarzy. (A. Nowosielski) | 2 |
T-W-8 | Metody wyznaczania cech twarzy (A. Nowosielski) | 2 |
T-W-9 | Praktyczne aspekty przetwarzania sygnałów kognitywnych. Charakterystyka sygnału elektroencefalograficznego (EEG). (I. Rejer) | 2 |
T-W-10 | Sygnał EEG - obszary zastosowań. Definicja interfejsu mózg-komputer; podstawowe typy interfejsów; rodzaje rozpoznawanej aktywności mózgowej. (I. Rejer) | 2 |
T-W-11 | Artefakty zakłócające sygnał EEG i metody ich redukcji. (I. Rejer) | 2 |
T-W-12 | Preprocessing sygnału EEG (filtracja częstotliwościowa, statystyczna, przestrzenna: CAR, ICA). (I. Rejer) | 2 |
T-W-13 | Metody ekstrakcji cech z sygnału EEG (w dziedzinie czasu, CCA, AR, punkty charakterystyczne, statystyki). (I. Rejer) | 2 |
T-W-14 | Ekstrakcja cech częstotliwościowych z sygnału EEG (moc pasmowa, asymetria międzypółkulowa, metryki oparte na mocy). Normalizacja cech, okres referencyjny. (I. Rejer) | 2 |
T-W-15 | Zastosowanie metod czasowo-częstotliwościowych w procesie ekstrakcji cech (STFT, CWT, DWT). (I. Rejer) | 2 |
30 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Uczestnictwo w laboratoriach | 30 |
A-L-2 | Przygotowanie sprawozdań | 10 |
A-L-3 | Konsultacje do lagoratoriów | 2 |
A-L-4 | Analiza literatury | 8 |
50 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Uczestnictwo w wykładach | 30 |
A-W-2 | Przygotowanie do egzaminu | 10 |
A-W-3 | Konsultacje | 2 |
A-W-4 | Analiza literatury | 6 |
A-W-5 | Egzamin | 2 |
50 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład z prezentacjami i przykładami |
M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca. Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu. |
S-2 | Ocena podsumowująca: Laboratoria: ocena na podstawie sprawozdań i obecności. |
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_D03.04_W01 Student posiada wiedzę w zakresie charakterystycznych cech wybranych sygnałów kognitywnych, metod służących do ich przetwarzania oraz sprzętu wykorzystywanego do ich rejestracji. | I_2A_W05, I_2A_W09 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-8, T-W-7, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-14, T-W-12, T-W-13, T-W-15 | M-1 | 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_D03.04_U01 Student będzie potrafił zarejestrować wybrane sygnały kognitywne, dobrać bądź zaadoptować algorytmy służące do ich przetworzenia oraz dokonać analizy tychże sygnałów. | I_2A_U07, I_2A_U01, I_2A_U11 | — | — | C-2 | T-L-1, T-L-9, T-L-7, T-L-4, T-L-8, T-L-6, T-L-5, T-L-2, T-L-3, T-L-10, T-L-11, T-L-12, T-L-13 | M-2 | S-2 |
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_D03.04_K01 Ukształtowanie aktywnej postawy poznawczej, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego. | I_2A_K01, I_2A_K03 | — | — | C-1, C-2 | T-L-1, T-L-9, T-L-7, T-L-4, T-L-8, T-L-6, T-L-5, T-L-2, T-L-3, T-L-10, T-L-11, T-L-12, T-L-13, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-8, T-W-7, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-14, T-W-12, T-W-13, T-W-15 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D03.04_W01 Student posiada wiedzę w zakresie charakterystycznych cech wybranych sygnałów kognitywnych, metod służących do ich przetwarzania oraz sprzętu wykorzystywanego do ich rejestracji. | 2,0 | Nie posiada podstawowej wiedzy na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych. |
3,0 | Posiada podstawową wiedzę na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych. | |
3,5 | Posiada podstawową wiedzę na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych oraz metod ich przetwarzania. | |
4,0 | Posiada podstawową wiedzę na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych, metod ich przetwarzania oraz sprzętu wykorzystywanego do ich rejestracji. | |
4,5 | Posiada znaczną wiedzę na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych oraz metod ich przetwarzania, a także podstawową wiedzę na temat sprzętu wykorzystywanego do ich rejestracji. | |
5,0 | Posiada znaczną wiedzę na temat cech charakterystycznych wybranych sygnałów kognitywnych, metod ich przetwarzania oraz sprzętu wykorzystywanego do ich rejestracji. |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D03.04_U01 Student będzie potrafił zarejestrować wybrane sygnały kognitywne, dobrać bądź zaadoptować algorytmy służące do ich przetworzenia oraz dokonać analizy tychże sygnałów. | 2,0 | Student nie potrafi przetworzyć nawet jednego typu sygnału kognitywnego. |
3,0 | Student potrafi przetworzyć wybrany sygnał kognitywny. | |
3,5 | Student potrafi przetworzyć co najmniej dwa wybrane sygnały kognitywne. | |
4,0 | Student potrafi przetworzyć i przeanalizować wybrany sygnał kognitywny. | |
4,5 | Student potrafi przetworzyć i przeanalizować co najmniej dwa wybrane sygnały kognitywne. | |
5,0 | Student potrafi przetworzyć i przeanalizować wszystkie rodzaje sygnałów kognitywnych omawiane w trakcie zajęć laboratoryjnych. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D03.04_K01 Ukształtowanie aktywnej postawy poznawczej, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego. | 2,0 | |
3,0 | Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Literatura podstawowa
- Lotte F., Study of Electroencephalographic Signal Processing and Classification Techniques towards the use of Brain-Computer Interfaces in Virtual Reality Applications, PhD Thesis, https://sites.google.com/site/fabienlotte/phdthesis, 2008
- S. W. Smith, Digital Signal Processing. A practical Guide for Engineers and Scientists, 2003
- Official Matlab site: http://www.mathworks.com/help/matlab/