ZUT - Polska Rama Kwalifikacji / Rok 2024/2025 / Wydział Informatyki / Informatyka (S2) / Projektowanie oprogramowania / Sylabus przedmiotu

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: Projektowanie oprogramowania

Sylabus przedmiotu Cyfrowe przetwarzanie sygnałów:

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	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 dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	1	30	2,5	0,50	egzamin
laboratoria	L	1	30	2,5	0,50	zaliczenie

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.	2
T-L-3	Szybkie przekształcenie Fouriera (FFT). FFT dla sygnałów rzeczywistych.	2
T-L-4	Synteza algorytmów FFT dla sekwencji o wybranych dugociach.	2
T-L-5	Dwuwymiarowe FFT.	2
T-L-6	Wyznaczanie STFT. Spektrogram.	2
T-L-7	Dyskretna transformacja kosinusowa.	2
T-L-8	Dyskretne transformacje Walsha-Hadamarda oraz Haara.	2
T-L-9	Splot kołowy i liniowy. Wyznaczanie splotu liniowego za pomocą splotu kołowego. Wyznaczanie splotu kołowego za pomocą FFT.	2
T-L-10	Filtry FiR i IIR. Filtracja sygnałów w dziedzinie częstotliwości.	6
T-L-11	Filtracja długich ciągów. Metody Overlap-add Overlap-save.	2
T-L-12	Wieloskalowa reprezentacja sygnałów. Dyskretna transformacja falkowa.	2
T-L-13	Zaliczenie laboratoriów.	2
		30
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.	2
T-W-3	Elementy algebry macierzy. Mechanizmy akceleracji i optymalizacji obliczeń.	2
T-W-4	Konstruowanie szybkich algorytmów wyznaczania iloczynów wektorowo-macierzowych. Przykład syntezy wybranych algorytmów.	2
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.	4
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.	2
T-W-8	Filtracja cyfrowa. Charakterystyki częstotliwościowe filtrów idealnych. Filtry SOI i NOI. Wady i zalety.	4
T-W-9	Wielorozdzielcza reprezentacja sygnałów. Falki i technologie falkowe. Algorytmy wielopoziomowej dekompozycji oraz rekonstrukcji sygnałów cyfrowych. Operacja decymacji i interpolacji.	2
T-W-10	Zrównoleglenie algorytmów CPS. Przykłady algorytmów równoległych.	2
T-W-11	Odwzorowanie struktury algorytmów CPS w platformach sprzętowo-programowych. Nowoczesne układy scalone dedykowane CPS.	2
T-W-12	Przyspieszanie obliczeń: jedność i walka przeciwieństw. Hipoteza Mińskiego. Zasada zachowania.	2
T-W-13	Przegląd zrealizowanych zagadnień oraz omówienie wymagań egzaminu. Odpowiedzi na pytania.	2
		30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Udział w zajęciach	30
A-L-2	Udział w konsultacjach.	2
A-L-3	Zadania domowe i przygotowanie się do zajęć.	30
		62
wykłady
A-W-1	Udział w wykładzie	30
A-W-2	Samodzielne studiowanie tematyki zajęć	10
A-W-3	Udzał w konsultacjach	2
A-W-4	Studia literaturowe i przygotowanie się do zaliczenia	18
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-1, T-W-3, T-W-8, T-W-10, T-W-6, T-W-2, T-W-4, T-W-5, T-W-7, T-W-9, T-W-11, T-W-12, T-W-13	M-1, M-3, M-2	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_U04, I_2A_U01, I_2A_U08, I_2A_U15	—	—	C-1	T-L-4, T-L-8, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-9, T-L-10, T-L-11, T-L-12	M-1, M-3, 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_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	T-L-13	M-1, M-3, M-2	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 ocenę dostateczną.
	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 algorytmy optymalizacji 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 złozonością 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

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Konwersja analogowo-cyfrowa. Decymacja i interpolacja. Aliasing.	2
T-L-2	Dyskretna transformacja Fouriera (DFT). Badanie właściwości DFT.	2
T-L-3	Szybkie przekształcenie Fouriera (FFT). FFT dla sygnałów rzeczywistych.	2
T-L-4	Synteza algorytmów FFT dla sekwencji o wybranych dugociach.	2
T-L-5	Dwuwymiarowe FFT.	2
T-L-6	Wyznaczanie STFT. Spektrogram.	2
T-L-7	Dyskretna transformacja kosinusowa.	2
T-L-8	Dyskretne transformacje Walsha-Hadamarda oraz Haara.	2
T-L-9	Splot kołowy i liniowy. Wyznaczanie splotu liniowego za pomocą splotu kołowego. Wyznaczanie splotu kołowego za pomocą FFT.	2
T-L-10	Filtry FiR i IIR. Filtracja sygnałów w dziedzinie częstotliwości.	6
T-L-11	Filtracja długich ciągów. Metody Overlap-add Overlap-save.	2
T-L-12	Wieloskalowa reprezentacja sygnałów. Dyskretna transformacja falkowa.	2
T-L-13	Zaliczenie laboratoriów.	2
		30

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
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.	2
T-W-3	Elementy algebry macierzy. Mechanizmy akceleracji i optymalizacji obliczeń.	2
T-W-4	Konstruowanie szybkich algorytmów wyznaczania iloczynów wektorowo-macierzowych. Przykład syntezy wybranych algorytmów.	2
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.	4
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.	2
T-W-8	Filtracja cyfrowa. Charakterystyki częstotliwościowe filtrów idealnych. Filtry SOI i NOI. Wady i zalety.	4
T-W-9	Wielorozdzielcza reprezentacja sygnałów. Falki i technologie falkowe. Algorytmy wielopoziomowej dekompozycji oraz rekonstrukcji sygnałów cyfrowych. Operacja decymacji i interpolacji.	2
T-W-10	Zrównoleglenie algorytmów CPS. Przykłady algorytmów równoległych.	2
T-W-11	Odwzorowanie struktury algorytmów CPS w platformach sprzętowo-programowych. Nowoczesne układy scalone dedykowane CPS.	2
T-W-12	Przyspieszanie obliczeń: jedność i walka przeciwieństw. Hipoteza Mińskiego. Zasada zachowania.	2
T-W-13	Przegląd zrealizowanych zagadnień oraz omówienie wymagań egzaminu. Odpowiedzi na pytania.	2
		30

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Udział w zajęciach	30
A-L-2	Udział w konsultacjach.	2
A-L-3	Zadania domowe i przygotowanie się do zajęć.	30
		62

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Udział w wykładzie	30
A-W-2	Samodzielne studiowanie tematyki zajęć	10
A-W-3	Udzał w konsultacjach	2
A-W-4	Studia literaturowe i przygotowanie się do zaliczenia	18
A-W-5	Egzamin	2
		62

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	I_2A_C04_W01	Rozumie podstawy algorytmiczne rozwiązywania zadań cyfrowego przetwarzania sygnałów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W01	Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie matematyki stosowanej i inżynierii obliczeniowej
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W04	Ma rozszerzoną wiedzę o problemach, zadaniach i algorytmach analizy, przetwarzania oraz eksploracji danych
Cel przedmiotu	C-1	potrafi konstruować algorytmy realizujące skomplikowane zadania cyfrowego przetwarzania sygnałów ze zredukowaną złożonością obliczeniową oraz implementacyjną.
Treści programowe	T-W-1	Cyfrowe przetwarzanie sygnałów (CPS). Historia rozwoju, architektura komputerów, dedykowane układy scalone, literatura przedmiotu. Zalety, wady, wymagania, zastosowania CPS.
	T-W-3	Elementy algebry macierzy. Mechanizmy akceleracji i optymalizacji obliczeń.
	T-W-8	Filtracja cyfrowa. Charakterystyki częstotliwościowe filtrów idealnych. Filtry SOI i NOI. Wady i zalety.
	T-W-10	Zrównoleglenie algorytmów CPS. Przykłady algorytmów równoległych.
	T-W-6	Uogólnienie DFT – reprezentacja sygnałów za pomocą szeregów funkcyjnych. Dyskretne bazy ortogonalne. Algorytmy wyznaczania wybranych dyskretnych transformat ortogonalnych.
	T-W-2	Aspekty algorytmiczne. Przekształcenia wektorowo-macierzowe w CPS.
	T-W-4	Konstruowanie szybkich algorytmów wyznaczania iloczynów wektorowo-macierzowych. Przykład syntezy wybranych algorytmów.
	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.
	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.
	T-W-9	Wielorozdzielcza reprezentacja sygnałów. Falki i technologie falkowe. Algorytmy wielopoziomowej dekompozycji oraz rekonstrukcji sygnałów cyfrowych. Operacja decymacji i interpolacji.
	T-W-11	Odwzorowanie struktury algorytmów CPS w platformach sprzętowo-programowych. Nowoczesne układy scalone dedykowane CPS.
	T-W-12	Przyspieszanie obliczeń: jedność i walka przeciwieństw. Hipoteza Mińskiego. Zasada zachowania.
	T-W-13	Przegląd zrealizowanych zagadnień oraz omówienie wymagań egzaminu. Odpowiedzi na pytania.
Metody nauczania	M-1	Wykład poznawczy.
	M-3	Ćwiczenia laboratoryjne.
	M-2	Prezentacja multimedialna.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Egzamin pisemny.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Brak spełnienia wymogów na ocenę dostateczną.
	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.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	I_2A_C04_U01	Potrafi konstruowac, analizować oraz testować zracjonalizowane algorytmy realizacji bazoswych zadań cyfrowego przetwarzania sygnałów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_U04	Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
	I_2A_U01	Potrafi prawidłowo zaplanować, przeprowadzić eksperyment badawczy, dokonać analizy i prezentacji uzyskanych wyników
	I_2A_U08	Potrafi wykorzystywać narzędzia sprzętowo-programowe wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
	I_2A_U15	Potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych indywidualnych i zespołowych przyjmując w nich różne role
Cel przedmiotu	C-1	potrafi konstruować algorytmy realizujące skomplikowane zadania cyfrowego przetwarzania sygnałów ze zredukowaną złożonością obliczeniową oraz implementacyjną.
Treści programowe	T-L-4	Synteza algorytmów FFT dla sekwencji o wybranych dugociach.
	T-L-8	Dyskretne transformacje Walsha-Hadamarda oraz Haara.
	T-L-1	Konwersja analogowo-cyfrowa. Decymacja i interpolacja. Aliasing.
	T-L-2	Dyskretna transformacja Fouriera (DFT). Badanie właściwości DFT.
	T-L-3	Szybkie przekształcenie Fouriera (FFT). FFT dla sygnałów rzeczywistych.
	T-L-5	Dwuwymiarowe FFT.
	T-L-6	Wyznaczanie STFT. Spektrogram.
	T-L-7	Dyskretna transformacja kosinusowa.
	T-L-9	Splot kołowy i liniowy. Wyznaczanie splotu liniowego za pomocą splotu kołowego. Wyznaczanie splotu kołowego za pomocą FFT.
	T-L-10	Filtry FiR i IIR. Filtracja sygnałów w dziedzinie częstotliwości.
	T-L-11	Filtracja długich ciągów. Metody Overlap-add Overlap-save.
	T-L-12	Wieloskalowa reprezentacja sygnałów. Dyskretna transformacja falkowa.
Metody nauczania	M-1	Wykład poznawczy.
	M-3	Ćwiczenia laboratoryjne.
	M-2	Prezentacja multimedialna.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Kolokwium pisemne.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Brak spełnienia warunków na ocenę dostateszną.
	3,0	Potrafi implementować podstawowe algorytmy przetwarzania sygnałów w wybranym środowisku.
	3,5	Zna podstawowe algorytmy optymalizacji 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 złozonością obliczeniową.
	5,0	Potrafi wykonać analizę systemową oryginalnego zadania CPS, wykonać strukturalną dekompozycję procesu obliczeniowego, wytypować podstawowe fragmenty przestrzenno-czasowej struktury tego procesu.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_K04	Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Cel przedmiotu	C-1	potrafi konstruować algorytmy realizujące skomplikowane zadania cyfrowego przetwarzania sygnałów ze zredukowaną złożonością obliczeniową oraz implementacyjną.
Treści programowe	T-L-13	Zaliczenie laboratoriów.
Metody nauczania	M-1	Wykład poznawczy.
	M-3	Ćwiczenia laboratoryjne.
	M-2	Prezentacja multimedialna.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Kolokwium pisemne.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Egzamin pisemny.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	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.