Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Przetwarzanie sygnałów cyfrowych
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
EAiR-1-305-s
Wydział:
Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
Poziom studiów:
Studia I stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Automatyka i Robotyka
Semestr:
3
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
dr inż. Jabłoński Mirosław (mjk@agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

W ramach modułu przedstawione zostaną podstawowe informacje związane przetwarzaniem sygnałów cyfrowych m. in. twierdzenie o próbowaniu, filtracja, transformacja Fouriera i jej modyfikacje oraz zastosowania.

Opis efektów uczenia się dla modułu zajęć
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Powiązania z KEU Sposób weryfikacji i oceny efektów uczenia się osiągniętych przez studenta w ramach poszczególnych form zajęć i dla całego modułu zajęć
Wiedza: zna i rozumie
M_W001 Zna i rozumie pojęcia związane z analizą i przetwarzaniem sygnałów AiR1A_W01, AiR1A_W02 Egzamin
M_W002 Dysponuje wiedzą z zakresu zastosowań cyfrowego przetwarzania sygnałów AiR1A_W01, AiR1A_W02 Egzamin
M_W003 Zna metody opisu sygnałów dyskretnych AiR1A_W01, AiR1A_W02 Egzamin
M_W004 Dysponuje wiedzą z zakresu metod badania stabilności układów dyskretnych AiR1A_W01, AiR1A_W02 Egzamin
Umiejętności: potrafi
M_U001 Potrafi opisać zachowanie się systemu dyskretnego w dziedzinie czasu i częstotliwosci AiR1A_U06, AiR1A_U05, AiR1A_U03 Wykonanie ćwiczeń
M_U002 Potrafi zastosować narzędzia programowego wspomagania projektowania dyskretnych układów automatyki do projektowania systemów analizy sygnałów AiR1A_U06, AiR1A_U05, AiR1A_U03 Wykonanie ćwiczeń
M_U003 Potrafi zaprojektować układ dyskretny dedykowany do przetwarzania sygnałów AiR1A_U06, AiR1A_U05, AiR1A_U03 Wykonanie ćwiczeń
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 Zna rolę dyskretnych systemów przetwarzania sygnałów w różnych dziedzinach techniki AiR1A_K03 Egzamin
Liczba godzin zajęć w ramach poszczególnych form zajęć:
SUMA (godz.)
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
56 28 0 28 0 0 0 0 0 0 0 0
Matryca kierunkowych efektów uczenia się w odniesieniu do form zajęć i sposobu zaliczenia, które pozwalają na ich uzyskanie
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Forma zajęć dydaktycznych
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Wiedza
M_W001 Zna i rozumie pojęcia związane z analizą i przetwarzaniem sygnałów + - - - - - - - - - -
M_W002 Dysponuje wiedzą z zakresu zastosowań cyfrowego przetwarzania sygnałów + - - - - - - - - - -
M_W003 Zna metody opisu sygnałów dyskretnych + - - - - - - - - - -
M_W004 Dysponuje wiedzą z zakresu metod badania stabilności układów dyskretnych + - - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Potrafi opisać zachowanie się systemu dyskretnego w dziedzinie czasu i częstotliwosci - - + - - - - - - - -
M_U002 Potrafi zastosować narzędzia programowego wspomagania projektowania dyskretnych układów automatyki do projektowania systemów analizy sygnałów - - + - - - - - - - -
M_U003 Potrafi zaprojektować układ dyskretny dedykowany do przetwarzania sygnałów - - + - - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Zna rolę dyskretnych systemów przetwarzania sygnałów w różnych dziedzinach techniki + - - - - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 120 godz
Punkty ECTS za moduł 4 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 56 godz
Przygotowanie do zajęć 16 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 16 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 30 godz
Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe 2 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (28h):

  • Pojęcie sygnału. Modele matematyczne sygnałów fizycznych.
  • Analiza harmoniczna sygnałów ciągłych.
  • Sygnały dyskretne. Wprowadzenie do teorii sygnałów dyskretnych. Sygnały dyskretno – ciągłe. Impuls Diraca, skok jednostkowy, ciąg sinusoidalny, ciąg wykładniczy rzeczywisty i zespolony.
  • Właściwości i parametry sygnałów.
  • Reprezentacja częstotliwościowa sygnałów dyskretnych. Reprezentacja Fourierowska. Przekształcenie Fouriera i jego własności. Próbkowanie i filtracja sygnałów.
  • Dwuwymiarowe ciągi i układy. Ciąg dwuwymiarowy typu impuls Diraca, ciąg skokowy, ciąg wykładniczy i ciąg sinusoidalny. Dwuwymiarowe przekształcenie Fouriera.
  • Próbkowanie sygnałów. Twierdzenie Kotielnikowa-Shannona o próbkowaniu.
  • Modyfikacje transformaty Fouriera. Transformata Fouriera krótkookresowa i dyskretna. Algorytmy wyznaczania szybkiej transformaty Fouriera.
  • Transformacja kosinusowa i falkowa.
  • Przykłady zastosowań przetwarzania sygnałów cyfrowych w medycynie i technice.

Ćwiczenia laboratoryjne (28h):

  • Analiza harmoniczna sygnałów ciągłych
  • Transformacja Fouriera
  • Dyskretna transformacja Fouriera DFT
  • Szybka transformacja Fouriera FFT
  • Próbkowanie sygnałów
  • Parametry sygnałów cyfrowych
  • Filtracja sygnałów: filtry FIR oraz IIR
  • Dyskretna transformacja falkowa DWT i zastosowania
  • Liniowe kodowanie predykcyjne LPC i zastosowania

Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Wykład: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Ćwiczenia laboratoryjne: W trakcie zajęć laboratoryjnych studenci samodzielnie rozwiązują zadany problem praktyczny, dobierając odpowiednie narzędzia. Prowadzący stymuluje grupę do refleksji nad problemem, tak by otrzymane wyniki miały wysoką wartość merytoryczną.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Warunkiem dopuszczenia do egzaminu jest uzyskanie zaliczenia z ćwiczeń laboratoryjnych.

Na ocenę z ćwiczeń laboratoryjnych składają się:

  • ocena ze sprawdzianów dopuszczających do zajęć,
  • ocena z aktywności i samodzielności w wykonywaniu ćwiczenia,
  • ocena z autorskich sprawozdań oddawanych nie później niż przed kolejnymi zajęciami.

Brak samodzielności w wykonywaniu ćwiczeń lub sprawozdań skutkuje oceną negatywną z całości ćwiczeń.

Zasady udziału w zajęciach:
  • Wykład:
    – Obecność obowiązkowa: Nie
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego.
  • Ćwiczenia laboratoryjne:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci wykonują ćwiczenia laboratoryjne zgodnie z materiałami udostępnionymi przez prowadzącego. Student jest zobowiązany do przygotowania się w przedmiocie wykonywanego ćwiczenia, co może zostać zweryfikowane kolokwium w formie ustnej lub pisemnej. Zaliczenie zajęć odbywa się na podstawie zaprezentowania rozwiązania postawionego problemu oraz sporządzenia i oddania sprawozdania nie później niż przed kolejnymi zajęciami. Zaliczenie modułu jest możliwe po zaliczeniu wszystkich zajęć laboratoryjnych. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego.
Sposób obliczania oceny końcowej:

Organizuje się egzamin obejmujący tematykę wykładu oraz ćwiczeń laboratoryjnych.
Ocena końcowa = 0.6*ocena_z_egzaminu + 0.4*ocena_z_ćwiczeń, przy czym obie muszą być pozytywne.

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

Uczestnictwo w ćwiczeniach laboratoryjnych jest obowiązkowe. Więcej niż dwie nieobecności skutkują negatywną oceną z całości ćwiczeń. Ew. nieobecności należy odrobić w trakcie najbliższych zajęć
(zgodnie z rozkładem zajęć) po uprzednim uzgodnieniu z osoba prowadzącą ćwiczenia.

W sytuacji wystąpienia znacznej liczby nieobecności (więcej niż 2) sposób odrabiania ustalany jest indywidualnie przez prowadzącego zajęcia (zgodnie z rozkładem zajęć) pod warunkiem, że
dotyczy to nieobecności usprawiedliwionych. W pozostałych przypadkach student nie uzyskuje zaliczenia z ćwiczeń laboratoryjnych w całości.

Podstawą usprawiedliwienia nieobecności może być:
• zwolnienie lekarskie,
• zwolnienie wystawione przez JM Rektora Uczelni macierzystej,
• zwolnienie wystawione przez Dziekana Wydziału macierzystego.

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :
  • Znajomość zagadnień z zakresu: trygonometrii, liczb zespolonych, ciągów nieskończonych, rachunku różniczkowego i całkowego.
  • Znajomość transformaty Laplace’a i transformaty “z”.
  • Znajomość środowiska obliczeniowego MATLAB.
Zalecana literatura i pomoce naukowe:

1. Wojnar A. “Teoria Sygnałów”, WNT, Warszawa, 1980
2. Szabatin J. “Podstawy Teorii Sygnałów”, WKiŁ 1982
3. Zieliński T. P. “Od teorii do cyfrowego przetwarzania sygnałów”, Wydział EAIiE AGH, 2002
4. Richard G. L., “Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów”, WKiŁ, Warszawa, 1999
5. Bogucka H., Dziech A., Sawicki J. “Elementy cyfrowego przetwarzania sygnałów z przykładami zastosowań i wykorzystaniem środowiska MATLAB”, WFPT, Kraków, 1999
4. Milić L., “Multirate filtering for digital signal processing Matlab Applications”, New York, 2009
5. Vinay K. Ingle, John G. Proakis, “Digital signal processing using Matlab”, Stanford, 2012

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

1. Glowacz A., Fault diagnosis of single-phase induction motor based on acoustic signals, Mechanical Systems and Signal Processing, 117, pp. 65–80, 2019.
2. Glowacz A., Fault detection of electric impact drills and coffee grinders using acoustic signals, Sensors, 19 (2), 269, 2019.
3. Glowacz A., Acoustic based fault diagnosis of three-phase induction motor, Applied Acoustics, 137, pp. 82–89, 2018.

Informacje dodatkowe:

Brak