Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Matlab – tool for engineers
Course of study:
2019/2020
Code:
CIMT-1-032-s
Faculty of:
Materials Science and Ceramics
Study level:
First-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Materials Science
Semester:
0
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Responsible teacher:
prof. nadzw. dr hab. Jakubowska Małgorzata (jakubows@agh.edu.pl)
Module summary

Kurs podstaw Matlaba dla inżynierów, obejmujący zagadnienia prezentacji danych, analizy statystycznej, aproksymacji, różniczkowania, całkowania numerycznego, regresji liniowej, przetwarzania sygnałów.

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Social competence: is able to
M_K001 Rozumie potrzebę stosowania metod obliczeniowych w nauce i technice oraz prezentacji wyników eksperymentów za pomocą odpowiednich wykresów i diagramów. IMT1A_K02, IMT1A_K01 Activity during classes
Skills: he can
M_U001 Potrafi rozwiązywać proste zadania inżynierskie (rozwiązywanie układów równań liniowych, przetwarzanie sygnałów, analiza statystyczna, różniczkowanie i całkowanie, aproksymacja, regresja liniowa) w języku Matlab. Potrafi łączyć wbudowane algorytmy obliczeniowe oraz własne. IMT1A_U02 Test,
Execution of laboratory classes
M_U002 Posiada podstawowe umiejętności w zakresie programowania w środowisku Matlab. Potrafi definiować struktury danych i implementować proste algorytmy. IMT1A_U02 Test,
Execution of laboratory classes
M_U003 Zna metody prezentacji wyników eksperymentów w formie wykresów różnych typów oraz funkcje Matlaba, umożliwiające wykonywanie zadań tego typu IMT1A_U02
Knowledge: he knows and understands
M_W001 Zna podstawowe algorytmy analizy numerycznej w zakresie przetwarzania sygnałów, różniczkowania i całkowania, rozwiązywania układów równań liniowych, aproksymacji, regresji liniowej IMT1A_W01, IMT1A_W02 Test,
Execution of laboratory classes
M_W002 Zna i rozumie zasady przeprowadzania obliczeń inżynierskich w środowisku Matlab. IMT1A_W01, IMT1A_W02 Test,
Execution of laboratory classes
Number of hours for each form of classes:
Sum (hours)
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
30 0 0 0 0 0 30 0 0 0 0 0
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Social competence
M_K001 Rozumie potrzebę stosowania metod obliczeniowych w nauce i technice oraz prezentacji wyników eksperymentów za pomocą odpowiednich wykresów i diagramów. - - - - - + - - - - -
Skills
M_U001 Potrafi rozwiązywać proste zadania inżynierskie (rozwiązywanie układów równań liniowych, przetwarzanie sygnałów, analiza statystyczna, różniczkowanie i całkowanie, aproksymacja, regresja liniowa) w języku Matlab. Potrafi łączyć wbudowane algorytmy obliczeniowe oraz własne. - - - - - + - - - - -
M_U002 Posiada podstawowe umiejętności w zakresie programowania w środowisku Matlab. Potrafi definiować struktury danych i implementować proste algorytmy. - - - - - + - - - - -
M_U003 Zna metody prezentacji wyników eksperymentów w formie wykresów różnych typów oraz funkcje Matlaba, umożliwiające wykonywanie zadań tego typu - - - - - - - - - - -
Knowledge
M_W001 Zna podstawowe algorytmy analizy numerycznej w zakresie przetwarzania sygnałów, różniczkowania i całkowania, rozwiązywania układów równań liniowych, aproksymacji, regresji liniowej - - - - - + - - - - -
M_W002 Zna i rozumie zasady przeprowadzania obliczeń inżynierskich w środowisku Matlab. - - - - - + - - - - -
Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 52 h
Module ECTS credits 2 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 30 h
Preparation for classes 10 h
Realization of independently performed tasks 10 h
Contact hours 2 h
Module content
Seminar classes (30h):

Opis środowiska Matlab, praca z wykorzystaniem interpretera komend.
2. Definiowanie zmiennych i struktur danych.
3. Operacje wektorach i macierzach.
4. Wizualizacja danych – wykresy dwuwymiarowe i trójwymiarowe.
5. Podstawy programowania: skrypty i funkcje.
6. Podstawy analizy numerycznej w Matlabie:
- obliczenia z wykorzystaniem wielomianów
- rozwiązywanie układów równań liniowych
- całkowanie i różniczkowanie numeryczne
- interpolacja i aproksymacja funkcji
- rozwiązywanie układów równań liniowych
- zagadnienia optymalizacyjne
- przetwarzanie sygnałów.
9. Rozwiązywanie przykładowych zadań inżynierskich.
10. Podstawy statystyki w Matlabie.
11. Wielowymiarowa analiza danych.
12. Zagadnienia stabilności numerycznej.

Additional information
Teaching methods and techniques:
  • Seminar classes: Na zajęciach seminaryjnych podstawą jest prezentacja multimedialna oraz ustna prowadzona przez studentów. Kolejnym ważnym elementem kształcenia są odpowiedzi na powstałe pytania, a także dyskusja studentów nad prezentowanymi treściami.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Zaliczenie seminarium: obecność i aktywność na zajęciach, realizacja zadań podczas zajęć, sprawdziany praktyczne, wykonywanie zadań domowych.

Zasady zaliczeń poprawkowych: ponowny sprawdzian praktyczny, wykonanie dodatkowego projektu.

Participation rules in classes:
  • Seminar classes:
    – Attendance is mandatory: Yes
    – Participation rules in classes: Studenci prezentują na forum grupy temat wskazany przez prowadzącego oraz uczestniczą w dyskusji nad tym tematem. Ocenie podlega zarówno wartość merytoryczna prezentacji, jak i tzw. kompetencje miękkie.
Method of calculating the final grade:

Średnia z ocen uzyskanych ze sprawdzianów praktycznych (2-3 w czasie semestru) – 70%
Zadania wykonywane podczas zajęć i zadania domowe – 20%
Aktywność na zajęciach – 10%

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Konsultacje z prowadzącym, obszerne materiały na platformie e-learningowej, literatura, wykonanie dodatkowych projektów.

Prerequisites and additional requirements:

Znajomość techniki komputerowej.
Znajomość języka angielskiego w stopniu podstawowym.
Znajmość podstaw algebry oraz statystyki.

Recommended literature and teaching resources:

1. A. Zalewski, R. Cegieła, Matlab – obliczenia numeryczne i ich zastosowania,
Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2001.
2. J. Brzózka, L. Dorobczyński, Programowanie w Matlab, NIKOM, Warszawa
1998.
3. Dokumentacja techniczna MATLAB wydana przez firmę The MathWorks Inc.
4. B. Mrozek, Z. Mrozek, Matlab uniwersalne środowisko do obliczeń naukowo-technicznych, Wyd. PLJ, Warszawa 1996.
5. B. Mrozek, Z. Mrozek, Matlab 6 – poradnik użytkownika.
6. B. Mrozek, Zb.Mrozek: MATLAB i Simulink. Poradnik użytkownika. Wyd.HELION 2004
7. M. Stachurski: Metody numeryczne w programie Matlab. Wyd.MIKOM 2003
8. W. Regel: Statystyka matematyczna w Matlab. Wyd.MIKOM 2003
9. W. Regel: Wykresy i obiekty graficzne w MATLAB. Wyd.MIKOM 2003

Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:

Publikacje w czasopismach z listy filadelfijskiej
1. M. Jakubowska, R. Piech, T. Dzierwa, J. Wcisło, W.W. Kubiak, The Evaluation Method of Smoothing Algorithms in Voltammetry, Electroanalysis 15 (2003) 1729-1736.
2. M. Jakubowska, W.W. Kubiak, Optimization of smoothing process – the method to improve calibration in voltammetry, Talanta, 62 (2004) 583-594.
3. M. Jakubowska, W.W. Kubiak, Adaptive – degree polynomial filter for voltammetric signals, Analytica Chimica Acta 512 (2004) 241-250.
4. J. Gołaś, B. Kubica, W. Reczyński, W.M. Kwiatek, M. Jakubowska, M. Skiba, M. Stobiński, E. M. Dutkiewicz, G. Posmyk, K.W. Jones, M. Olko, J. Górecki, Preliminary Studies of Sediments from the Dobczyce Drinking Water Reservoir, Polish Journal of Environmental Studies 14 (2005) 37-44.
5. M. Jakubowska, W.W. Kubiak, Removing spikes from voltammetric curves in the presence of random noise, Electroanalysis 17 (2005) 1687-1694.
6. M.Jakubowska, Dedicated wavelet for voltammetric signals analysis, Journal of Electroanalytical Chemistry 603 (2007) 113–123.
7. M. Jakubowska, E. Hull, R. Piech, W.W. Kubiak, Selection of the optimal smoothing algorithm for the voltammetric curves, Chemia Analityczna – Chemical Analysis 53 (2008) 215–226.
8. M. Jakubowska, W. W. Kubiak, Signal processing in normal pulse voltammetry by means of dedicated mother wavelet, Electroanalysis 20 (2008) 185–193.
9. M. Jakubowska, R. Piech, Dedicated mother wavelet in the determination of antimony in the presence of copper, Talanta 77 (2008) 118-125.
10. M. Jakubowska, Inverse continuous wavelet transform in voltammetry, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 94 (2008) 131-139.
11. M. Jakubowska, B. Baś, W.W. Kubiak, End-point detection in potentiometric titration by continuous wavelet transform, Talanta 79 (2009) 1398-1405.
12. B. Baś, M. Jakubowska, W.W. Kubiak, New multipurpose electrochemical analyzer for scientific and routine tasks, Chemické Listy 103 (2009) s262 – Proceedings of the Modern electroanalytical methods 2009, Prague, Czech Republic, 9–13 December 2009.
13. M. Jakubowska, Hybrid signal processing in voltammetric determination of chromium(VI), Journal of Hazardous Materials 176 (2010) 540–548.
14. M. Jakubowska, Orthogonal Signal Correction for Voltammetry, Electroanalysis 22 (2010) 564 – 574.
15. M. Jakubowska, B. Baś, F. Ciepiela, W. W. Kubiak, A calibration strategy for stripping voltammetry of lead on silver electrodes, Electroanalysis 22 (2010) 1757-1764.
16. B. Baś, M. Jakubowska, F. Ciepiela, W. W. Kubiak, New multipurpose electrochemical analyzer for scientific and routine tasks, Instrumentation Science and Technology 38 (2010) 421-435.
17. M. Jakubowska, Signal processing in electrochemistry, Electroanalysis 23 (2011) 553-572.
18. Ł. Górski, F. Ciepiela, M. Jakubowska, W.W. Kubiak, Baseline correction in standard addition voltammetry by discrete wavelet transform and splines, Electroanalysis 23 (2011) 2658–2667.
19. Ł. Górski, F. Ciepiela, M. Jakubowska, Automatic baseline correction in voltammetry,
Electrochimica Acta 136 (2014) 195-203.
20. Ł. Górski, M. Jakubowska, B. Baś, W.W. Kubiak, Application of genetic algorithm for baseline optimization in standard addition voltammetry, Journal of Electroanalytical Chemistry 684 (2012) 38–46.
21. F. Ciepiela, W. Sordoń, M. Jakubowska, Principal components – based techniques in voltammetric determination of caffeic, syringic and vanillic acids, Electroanalysis 28 (2015) 546–554.
22. M. Jakubowska, W. Sordoń, F. Ciepiela, Unsupervised pattern recognition methods in ciders profiling based on GCE voltammetric signals, Food Chemistry 203 (2016) 476–482.
23. Ł. Górski, W. Sordoń, F. Ciepiela, W.W. Kubiak, M. Jakubowska, Voltammetric classification of ciders with PLS-DA, Talanta 146 (2016) 231–236.
24. W. Sordoń, A. Salachna, M. Jakubowska, Voltammetric determination of caffeic, syringic and vanillic acids taking into account uncertainties in both axes, Journal of Electroanalytical Chemistry 764 (2016) 23–30.
25. M. Kowalcze, M. Jakubowska, Voltammetric profiling of absinthes, Journal of Electroanalytical Chemistry 776 (2016) 114–119.
26. Ł. Górski, W.W. Kubiak, M. Jakubowska, Independent components analysis of the overlapping voltammetric signals, Electroanalysis 28 (2016) 1470–1477.
27. M. Jakubowska, R. Piech, Ł. Górski, Application of a partial least squares regression for the determination of nanomolar concentrations of scandium in the presence of nickel by adsorptive stripping 28. M. Jakubowska, Ł. Górski, R. Piech, Deviations from bilinearity in multivariate voltammetric calibration models, Analyst 138 (2013) 6817–6825.
29. F. Ciepiela, G. Lisak, M. Jakubowska, Self-referencing background correction method for voltammetric investigation of reversible redox reaction, Electroanalysis 25 (2013) 2054–2059.
30. F. Ciepiela, M. Jakubowska, Faradaic and Capacitive Current Estimation by DPV-ATLD, Journal of The Electrochemical Society, 164 (12) H760-H769 (2017)
Rozdziały w monografiach książkowych:
1. M. Jakubowska, W. Reczyński, A. Donabidowicz, J.Gołaś, W.W. Kubiak, Chemometric analysis of sediments from Dobczyce water reservoir w: Chemometrics: methods and applications / eds. Dariusz Zuba, Andrzej Parczewski, Kraków : Institute of Forensic Research Publishers, 2006, s.131–139.
2. M. Jakubowska, W.W. Kubiak, Separation of overlapped voltammetric peaks with dedicated wavelet w: Chemometrics: methods and applications / eds. Dariusz Zuba, Andrzej Parczewski, Kraków : Institute of Forensic Research Publishers, 2006, s.401–406.
3. M. Jakubowska, B. Baś, W.W. Kubiak, Nowy algorytm wyznaczania punktu końcowego w miareczkowaniu potencjometrycznym [New algorithm for end-point detection in potentiometric titration], Chemometria w nauce i praktyce, pod red. Dariusza Zuby, Andrzeja Parczewskiego, Kraków, Wydawnictwo Instytutu Ekspertyz Sądowych, 2009.

Publikacje recenzowane w czasopismach o zasięgu międzynarodowym:
1. S. Białas, M. Jakubowska, Necessary and Sufficient Conditions for the Stability of Interval Matrices, Bulletin of the Polish Academy of Sciences 49 (2001) 467-478.
2. M. Jakubowska, D. Kalarus, A. Kot, W. W. Kubiak, Metody chemometryczne w identyfikacji źródeł pochodzenia klinkieru oraz cementu, Materiały Ceramiczne = Ceramic Materials 61 (2009) 12–15.

Additional information:

Brak