Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Dynamic systems identification with signal analysis
Course of study:
2019/2020
Code:
ZSDA-3-0302-s
Faculty of:
Szkoła Doktorska AGH
Study level:
Third-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Szkoła Doktorska AGH
Semester:
0
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
dr hab. inż. Konieczny Jarosław (koniejar@agh.edu.pl)
Dyscypliny:
automatyka, elektronika i elektrotechnika, inżynieria mechaniczna
Module summary

Moduł obejmuje zagadnienia z zakresu pomiarów, przetwarzania i analizy sygnałów zdeterminowanych i stochastycznych oraz metody wyznaczania modeli obiektów ciągłych i dyskretnych

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)
Skills: he can
M_U001 Uczestnik kursu potrafi wyznaczyć podstawowe parametry sygnałów losowych i zdeterminowanych na podstawie obliczeń. SDA3A_U01, SDA3A_U07 Execution of laboratory classes,
Participation in a discussion,
Activity during classes
M_U002 Uczestnik kursu potrafi wykonać analizę sygnałów stosując odpowiednią aparaturę laboratoryjną. SDA3A_U01, SDA3A_U07 Involvement in teamwork,
Execution of laboratory classes,
Activity during classes
M_U003 Uczestnik kursu umie przeprowadzić identyfikację obiektów ze szczególnym uwzględnieniem obiektów mechanicznych. SDA3A_U01, SDA3A_U07 Involvement in teamwork,
Execution of laboratory classes,
Activity during classes
Knowledge: he knows and understands
M_W001 Uczestnik kursu posiada wiedzę z zakresu analizy sygnałów losowych i zdeterminowanych. SDA3A_W03 Activity during classes
M_W002 Uczestnik kursu posiada wiedzę z zakresu identyfikacji sygnałów i obiektów. SDA3A_W03 Activity during 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 10 0 15 5 0 0 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
Skills
M_U001 Uczestnik kursu potrafi wyznaczyć podstawowe parametry sygnałów losowych i zdeterminowanych na podstawie obliczeń. - - + + - - - - - - -
M_U002 Uczestnik kursu potrafi wykonać analizę sygnałów stosując odpowiednią aparaturę laboratoryjną. - - + + - - - - - - -
M_U003 Uczestnik kursu umie przeprowadzić identyfikację obiektów ze szczególnym uwzględnieniem obiektów mechanicznych. - - + + - - - - - - -
Knowledge
M_W001 Uczestnik kursu posiada wiedzę z zakresu analizy sygnałów losowych i zdeterminowanych. + - - - - - - - - - -
M_W002 Uczestnik kursu posiada wiedzę z zakresu identyfikacji sygnałów i obiektów. + - - - - - - - - - -
Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 45 h
Module ECTS credits 3 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 30 h
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 5 h
Realization of independently performed tasks 10 h
Module content
Lectures (10h):
  1. Opis procesów deterministycznych i stochastycznych
  2. Parametry sygnałów zdeterminowanych
  3. Trygonometryczny i zespolony szereg Fouriera. Dyskretne widmo sygnału okresowego. Widmo mocy sygnału okresowego.
  4. Korelacja wzajemna stacjonarnych procesów stochastycznych. Gęstość widmowa mocy (PSD) .
  5. Podstawowe modele dyskretne obiektów.
Laboratory classes (15h):
  1. Akwizycja danych. Przetwarzanie analogowo cyfrowe sygnałów. Dyskretyzacja i kwantyzacja sygnału. Dobór częstotliwości próbkowania, zjawisko aliasingu.
  2. Wyznaczanie parametrów statycznych sygnałów
  3. Funkcja gęstości widmowej mocy

    Identyfikacja obiektu SISO za pomocą funkcja gęstości widmowej mocy

  4. Identyfikacja obiektu MISO metodą funkcji gęstości widmowej mocy
  5. Wyznaczanie widma sygnałów okresowych i sygnałów okresowych z zakłóceniami
  6. Modele dyskretne obiektów ciągłych
Project classes (5h):
Identyfikacja parametrów modeli: ARX, IV, ARMAX, OE, BJ. Identyfikacja obiektów ze sprzężeniem zwrotnym
Additional information
Teaching methods and techniques:
  • Lectures: Wykład obejmujący prezentacje multimedialne
  • Laboratory classes: Wykonanie pomiarów, wykonanie własnych obliczeń, prezentacja wyników.
  • Project classes: Indywidualny projekt toru pomiarowego wraz z identyfikacją
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Obecność na wykładach jest obowiązkowa. Ocena końcowa wyznaczana jest na podstawie oceny z wykonanego projektu oraz obecności i aktywności na ćwiczeniach laboratoryjnych.

Participation rules in classes:
  • Lectures:
    – Attendance is mandatory: Yes
    – Participation rules in classes: Obecność obowiązkowa
  • Laboratory classes:
    – Attendance is mandatory: Yes
    – Participation rules in classes: Obecność obowiązkowa
  • Project classes:
    – Attendance is mandatory: Yes
    – Participation rules in classes: Wykonanie projektu wydanego na podstawie rozmowy z prowadzącym
Method of calculating the final grade:

Podany na wykładzie

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

Dodatkowy projekt

Prerequisites and additional requirements:

Brak

Recommended literature and teaching resources:

Zieliński T.P. – Od teorii do cyfrowego przetwarzania sygnałów, Wydział EAIiE,
Kraków 2002.
Corinthios, Michael. “Signals, Systems, Transforms, and Digital Signal Processing with MATLAB” Boca Raton, FL : CRC Press, 2009. – 1337 p.
Bendat J.S., Piersol A.G. – Metody analizy i pomiaru sygnałów losowych,
Biblioteka Naukowa Inżyniera, PWN, Warszawa 1976.
Bielińska Ewa i inni. – Identyfikacja Procesów, Wyd. Politechniki Śląskiej,
Gliwice 1997.
Kamen E., – Introduction to Signals and Systems, Macmillan Publishing
Company, New York, 1987.
Larminat P., Thomas Y. – Automatyka – układy liniowe, Sygnały i układy,
Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 1983.
Larminat P., Thomas Y. – Automatyka – układy liniowe, Identyfikacja,
Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 1983.
Mańczak K., Nahorski Z., – Komputerowa Identyfikacja Obiektów
Dynamicznych, Biblioteka Naukowa Inżyniera, PWN, Warszawa 1983.
Niderliński A., – Systemy i Sterowanie, Wstęp do Automatyki i Cybernetyki
Technicznej PWN, Warszawa 1983.
Soderstrom T., Stoica P., Identyfikacja systemów, PWN, Warszawa 1997.
Szabatin J., – Podstawy teorii sygnałów, Wydawnictwa Komunikacji i
Łączności, Warszawa 1982.
Zieliński T.P. – Od teorii do cyfrowego przetwarzania sygnałów, Wydział EAIiE,
Kraków 2002.

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

https://bpp.agh.edu.pl/autor/jaroslaw-konieczny-03431

Additional information:

Brak