Cyfrowe przetwarzanie sygnałów

Informacje ogólne

Kod przedmiotu:	420-IS1-3CPS
Kod Erasmus / ISCED:	11.303 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (brak danych)
Nazwa przedmiotu:	Cyfrowe przetwarzanie sygnałów
Jednostka:	Instytut Informatyki
Grupy:
Punkty ECTS i inne:	(brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS: roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS; tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h; 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się; tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS; nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta. zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia:	polski
Rodzaj przedmiotu:	fakultatywne
Założenia (opisowo):	Student: Zna podstawowe metody analizy sygnałów oraz potrafi wykonać podstawową analizę sygnałów np. w środowisku Matlab (zastosowanie metod cyfrowego przetwarzania sygnałów do sygnałów generowanych sztucznie oraz sygnałów biomedycznych EKG i EEG).
Tryb prowadzenia przedmiotu:	w sali
Skrócony opis:	Matematyczne modele sygnałów fizycznych. Sygnały deterministyczne i stochastyczne. Dyskretne reprezentacje sygnałów. Podstawowe parametry sygnałów (energia sygnału, moc średnia sygnału i inne). Twierdzenie o próbkowaniu. Splot, dekonwolucja, funkcja korelacji. Szereg Fouriera, ciągła transformacja Fouriera, dyskretna transformacja Fouriera. Analiza falkowa. Inne transformaty sygnałów i ich własności. Filtry cyfrowe i ich projektowanie. Założenia i cele przedmiotu: Zapoznanie studentów z różnymi metodami analizy sygnałów oraz praktyczną analizą sygnałów np. w środowisku Matlab (zastosowanie metod cyfrowego przetwarzania sygnałów do sygnałów generowanych sztucznie oraz sygnałów biomedycznych EKG i EEG).
Pełny opis:	Profil studiów: ogólnoakademicki Forma studiów: stacjonarne Rodzaj przedmiotu: fakultatywny Dziedzina i dyscyplina nauki: nauki ścisłe i przyrodnicze, informatyka Rok studiów / semestr: 3 / 5 Wymagania wstępne (tzw. sekwencyjny system zajęć i egzaminów): Przedmioty wprowadzające: Analiza matematyczna 3, Metody numeryczne Wykład: 15 Laboratorium: 30 Metody dydaktyczne: Materiały dydaktyczne są opracowane w formacie slajdów pdf i prezentowane w trakcie wykładów. Instrukcje laboratoryjne są udostępniane studentom na każdych zajęciach. Przewidziane są także konsultacje. Punkty ECTS: 4 Bilans nakładu pracy studenta: Udział w zajęciach: - wykład 15h - laboratorium 30h Przygotowanie do zajęć: - wykład 6h - laboratorium 10h Zapoznanie z literaturą: 10h Sprawozdania, raporty z zajęć, prace domowe: 10h Przygotowanie do kolokwium: 8h Przygotowanie do zaliczenia: 6h Czas trwania zaliczenia: 2h Udział w konsultacjach: 3h Wskaźniki ilościowe: - nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela: 50h, 2 ECTS - nakład pracy studenta, który nie wymaga bezpośredniego udziału nauczyciela: 50h, 2 ECTS
Literatura:	1. Tomasz P. Zieliński: Cyfrowe przetwarzanie sygnałów: od teorii do zastosowań, WKŁ, Warszawa 2016 2. Jerzy Szabatin: Podstawy teorii sygnałów, WKŁ, Warszawa 2007 3. Jerzy Moczko, Lucyna Kramer: Cyfrowe metody przetwarzania sygnałów biomedycznych, Wydawnictwo Naukowe UAM, Poznań 2001 4. Jacek Izydorczyk, Grzegorz Płonka, Grzegorz Tyma: Teoria sygnałów. Kompendium wiedzy na temat sygnałów i metod ich przetwarzania, Helion, Gliwice 2006
Efekty uczenia się:	Efekty uczenia się w ramach realizacji przedmiotu: Zna i potrafi opisać podstawowe modele sygnałów deterministycznych i stochastycznych. KA6_WG11 Potrafi wymienić i scharakteryzować podstawowe metody analizy sygnałów. KA6_WG4, KA6_WG11 Potrafi wybrać odpowiednią metodę do analizy sygnałów różnego typu. KA6_UW8 Potrafi wykonać prawidłowo analizę sygnału i sformułować na jej podstawie odpowiednie wnioski. KA6_UK3 Posiada umiejętność implementacji metod analizy sygnałów np. w języku Matlab. KA6_UW8, Potrafi odpowiednio zorganizować pracę, aby rozwiązać problemy analizy różnych sygnałów. KA6_UO1, KA6_UK3, KA6_UO2 Systematycznie uzupełnia swoja wiedzę z zakresu analizy sygnałów. KA6_KK1 Kreatywnie rozwiązuje problemy związane z analizą sygnałów, samodzielnie i współpracując w grupie. KA6_UK3, KA6_UO1, KA6_UO2
Metody i kryteria oceniania:	Zgodnie z Regulaminem Studiów. Ogólna forma zaliczenia: zaliczenie na ocenę.

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet w Białymstoku.