Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Przetwarzanie sygnałów 2 (moduł)
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
RIAK-1-402-s
Wydział:
Inżynierii Mechanicznej i Robotyki
Poziom studiów:
Studia I stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Inżynieria Akustyczna
Semestr:
4
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Prowadzący moduł:
dr inż. Gałka Jakub (jgalka@agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

Kurs obejmujący cyfrowe metody analizy częstotliwościowej, projektowanie i analizę filtrów, elementy teorii informacji i kompresji sygnałów, z uwzględnieniem zastosowań praktycznych.

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 Student zna podstawowe definicje i pojęcia oraz algorytmy z zakresu cyfrowego przetwarzania sygnałów IAK1A_W16 Egzamin,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
Umiejętności: potrafi
M_U001 Student umie stosować narzędzia i algorytmy przetwarzania sygnałów cyfrowych IAK1A_U22 Egzamin,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_U002 Student potrafi analizować sygnały i systemy w dziedzinie czasu i częstotliwości Egzamin,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_U003 Student potrafi projektować podstawowe systemy cyfrowego przetwarzania sygnałów IAK1A_U22 Egzamin,
Wykonanie ćwiczeń,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_U004 Student potrafi interpretować informacje z literatury na temat przetwarzania sygnałów Udział w dyskusji,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 Student rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu w sposób zrozumiały — m.in. poprzez środki masowego przekazu — informacji i opinii dotyczących przetwarzania sygnałów multimedialnych Udział w dyskusji,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
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 Student zna podstawowe definicje i pojęcia oraz algorytmy z zakresu cyfrowego przetwarzania sygnałów + - - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Student umie stosować narzędzia i algorytmy przetwarzania sygnałów cyfrowych + - + - - - - - - - -
M_U002 Student potrafi analizować sygnały i systemy w dziedzinie czasu i częstotliwości - - + - - - - - - - -
M_U003 Student potrafi projektować podstawowe systemy cyfrowego przetwarzania sygnałów + - + - - - - - - - -
M_U004 Student potrafi interpretować informacje z literatury na temat przetwarzania sygnałów + - + - - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Student rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu w sposób zrozumiały — m.in. poprzez środki masowego przekazu — informacji i opinii dotyczących przetwarzania sygnałów multimedialnych + - + - - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 125 godz
Punkty ECTS za moduł 5 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 56 godz
Przygotowanie do zajęć 23 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 42 godz
Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe 2 godz
Dodatkowe godziny kontaktowe 2 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (28h):
Przetwarzanie sygnałów cyfrowych

Zajęcia w ramach modułu prowadzone są w postaci wykładu (28 godzin) oraz ćwiczeń laboratoryjnych (28 godzin).

Wykłady

1. Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów

Próbkowanie sygnałów, twierdzenie Shanona, aliasing. Konwersja analogowo-cyfrowa i cyfrowo-analogowa. Szum kwantyzacji.

2. Analiza częstotliwościowa sygnałów cyfrowych

Porównanie analizy częstotliwościowej sygnałów analogowych i dyskretnych. Dyskretna transformacja Fouriera i jej właściwości. Odwrotna dyskretna transformacja Fouriera. Dyskretna transformacja Fouriera obrazów cyfrowych. Szybka transformacja Fouriera. Schemat motylkowy. Okresowość widm dyskretnych.

3. Filtry cyfrowe

Definicja i właściwości z-transformacji. Związki pomiędzy z-transformacją i transformacją Fouriera. Kształtowanie widm przez systemy liniowe. Filtry o skończonej odpowiedzi impulsowej (FIR), ich własności i charakterystyki częstotliwościowe. Filtry z liniową charakterystyką fazową. Metody projektowania filtrów FIR. Filtry z nieskończoną odpowiedzią impulsową (IIR). Stabilność filtrów IIR. Projektowanie filtrów IIR. Filtracja obrazów cyfrowych.

4. Podstawowe metody kompresji sygnałów
Elementy teorii informacji. Definicje kompresji bezstratnej i stratnej. Kodowanie predykcyjne i entropowe. Sprawność kodowania. Kodowanie Huffmana. Kodowanie arytmetyczne. Kwantyzacja skalarna i wektorowa.

5. Kompresja sygnałów multimedialnych.
Kodowanie transformatowe. Dyskretna transformacja kosinusowa. Kompresja obrazów, format JPEG. Kompresja audio: kodowanie mowy (CELP), kodowanie MPEG-2 Audio Layer3 (MP3).

Ćwiczenia laboratoryjne (28h):
Przetwarzanie sygnałów cyfrowych

Ćwiczenia laboratoryjne (28h)

1. Zajęcia organizacyjne i podstawy środowiska Matlab. (2 godziny)
2. Próbkowanie sygnałów. Przykłady zastosowania twierdzenia o próbkowaniu (aliasing), interpretacja uzyskanych wyników. (2 godziny)
3. Dyskretna transformacja Fouriera. Właściwości oraz interpretacja wyników dyskretnej transformacji Fouriera. (2 godziny)
4. Zastosowanie szybkiej transformacji Fouriera. Krótkoczasowa transformacja Fouriera, Widmowa gęstość mocy – zastosowania i przykłady. (2 godziny)
5. Podsumowanie wiedzy i umiejętności praktycznych z zajęć 1-4. (2 godziny, kolokwium)
6. Transformacja z – przykłady zastosowań i interpretacji. Postaci systemów LTI (blokowy, równanie różnicowe, Z-transmitancja). (2 godziny)
7. Filtry o skończonej odpowiedzi impulsowej, dyskretny splot liniowy i kołowy, filtracja z wykorzystaniem dyskretnej transformacji Fouriera. (2 godziny)
8. Projektowanie i właściwości oraz przykłady zastosowań dla filtrów o skończonej odpowiedzi impulsowej. (2 godziny)
9. Filtry o nieskończonej odpowiedzi impulsowej. Projektowanie i właściwości . (2 godziny)
10. Podsumowanie wiedzy i umiejętności praktycznych dla punktu 6-9. (2 godziny – kolokwium)
11. Zmiana częstotliwości próbkowania sygnałów. Przykłady i zastosowania. (2 godziny)
12. Kompresja sygnałów. Kodowanie bezstratne i stratne – metoda predykcyjna, kodowanie Huffmana i arytmetyczne. (2 godziny)
13. Dyskretne transformacje i kodowanie. Transformacja kosinusowa, przykłady, interpretacja wyników. Zastosowania kosinusowej w kodowaniu stratnym, efekty kwantyzacji wartości współczynników transformat dla sygnałów akustycznych i obrazów. (2 godziny)
14. Podsumowanie wiedzy i umiejętności praktycznych dla punktów 11-13. (2 godziny – kolokwium)

Zasady zaliczenia zajęć laboratoryjnych:

A) Ocena wystawiana jest na podstawie sumy punktów z kolokwiów i kartkówek wejściowych, według skali ocen zawartej w Regulaminie Studiów, z dodatkowym uwzględnieniem aktywności na zajęciach.

B) Do zaliczenia wymagana jest obecność na wszystkich laboratoriach w tym na kolokwiach. Dopuszczalne są maksymalnie 3 usprawiedliwione nieobecności.

Po zakończeniu zajęć przewiduje się 2 terminy poprawkowe, umożliwiające zaliczenie zajęć na ocenę 3.0 dla studentów, którzy nie uzyskali zaliczenia zgodnie z punktami A i B.

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 uzyskania pozytywnej oceny końcowej jest uzyskanie pozytywnej oceny z laboratorium oraz z egzaminu.

Do egzaminów mogą przystąpić jedynie osoby posiadające pozytywne zaliczenie zajęć laboratoryjnych.

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. Zaliczenie modułu jest możliwe po zaliczeniu wszystkich zajęć laboratoryjnych.
Sposób obliczania oceny końcowej:

Ocena końcowa jest równa ocenie z egzaminu, jeżeli ocena z laboratorium jest co najwyżej różna o 1 od oceny z egzaminu. W przeciwnym wypadku ocena końcowa jest średnią arytmetyczną oceny z laboratorium i egzaminu. Jeżeli wartość średnia nie odpowiada obowiązującej skali ocen, ocena końcowa jest zaokrągleniem wartości średniej w kierunku oceny z egzaminu.

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

Zajęcia, za zgodą prowadzącego, należy odrobić w innej grupie laboratoryjnej.

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

· Umiejętność samodzielnego poszukiwania informacji w literaturze
· Znajomość podstaw analizy matematycznej i algebry.
· Znajomość metod analogowego przetwarzania sygnałów (teorii sygnałów)
· Podstawowa umiejętność posługiwania się środowiskiem Matlab

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

1. Bartosz Ziółko, Mariusz Ziółko: Przetwarzanie mowy. AGH 2011.
2. Tomasz Zieliński: Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. WKŁ 2005.
3. Richard G. Lyons: Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów. Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, WKŁ 1999, 2000.
4. Dag Stranneby: Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. BTC 2004.
5. Włodzimierz Kwiatkowski: Wstęp do cyfrowego przetwarzania sygnałów. Warszawa 2003.
6. Marian Pasko, Janusz Walczak: Teoria sygnałów. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 1999.
7. Jacek Izydorczyk, Grzegorz Płonka, Grzegorz Tyma: Teoria Sygnałów. Helion 1999.

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Inertial motion sensing glove for sign language gesture acquisition and recognition / Jakub GAŁKA, Mariusz MĄSIOR, Mateusz Zaborski, Katarzyna BARCZEWSKA // IEEE Sensors Journal ; ISSN 1530-437X. — 2016 vol. 16 no. 16, s. 6310–6316. — Bibliogr. s. 6316, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2016-06-22. — tekst: http://goo.gl/MK9qME

Playback attack detection for text-dependent speaker verification over telephone channels / Jakub GAŁKA, Marcin Grzywacz, Rafał SAMBORSKI // Speech Communication ; ISSN 0167-6393. — 2015 vol. 67, s. 143–153. — Bibliogr. s. 152–153, Abstr.. — tekst: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167639314000880/pdfft?md5=a6b9637edc5d22ba1e17bb9dbfb17d16&pid=1-s2.0-S0167639314000880-main.pdf

Voice authentication embedded solution for secured access control / Jakub GAŁKA, Mariusz MĄSIOR, Michał Salasa // IEEE Transactions on Consumer Electronics ; ISSN 0098-3063. — 2014 vol. 60 iss. 4, s. 653–661. — Bibliogr. s. 660–661, Abstr.. — tekst: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7027339

System for multimodal data acquisition for human action recognition / Filip MALAWSKI, Jakub GAŁKA // Multimedia Tools and Applications ; ISSN 1380-7501. — 2018 vol. 77 iss. 18, s. 23825–23850. — Bibliogr. s. 23848–23850, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2018-02-02. — tekst: https://link-1springer-1com-1nyztlj1v00fd.wbg2.bg.agh.edu.pl/content/pdf/10.1007%2Fs11042-018-5696-z.pdf

Composition of wavelet and Fourier transforms / Mariusz ZIÓŁKO, Marcin WITKOWSKI, Jakub GAŁKA // Matematyka Stosowana : pismo Polskiego Towarzystwa Matematycznego = Mathematica Applicanda ; ISSN 1730-2668. — 2018 vol. 46 no. 1, s. 159–168. — Bibliogr. s. 166–167, Abstr., Streszcz.. — J. Gałka – pierwsza afiliacja: University of Warsaw. — tekst: https://wydawnictwa.ptm.org.pl/index.php/matematyka-stosowana/article/view/6376/5896

Wavelet speech feature extraction using mean best basis algorithm / Jakub GAŁKA, Mariusz ZIÓŁKO // W: Advances in nonlinear speech processing : international conference on Nonlinear speech processing, NOLISP 2009 : Vic, Spain, June 25–27, 2009 : revised selected papers / eds. Jordi Solé-Casals, Vladimir Zaiats. — Berlin ; Heidelberg : Springer-Verlag, 2010. — (Lecture Notes in Artificial Intelligence ; ISSN 0302-9743 ; LNAI 5933). — ISBN: 978-3-642-11508-0 ; ISBN10: 3-642-11508-X. — S. 128–135.

System kontroli dostępu oparty na biometrycznej weryfikacji głosu — The concept of embedded solution for voice biometric access system / Jakub GAŁKA, Mariusz MĄSIOR, Michał Salasa // Przegląd Elektrotechniczny / Stowarzyszenie Elektryków Polskich ; ISSN 0033-2097. — 2014 R. 90 nr 11, s. 248–255. — Bibliogr. s. 254–255, Streszcz., Abstr.. — tekst: http://pe.org.pl/articles/2014/11/63.pdf

Informacje dodatkowe:

Prowadzący zajęcia są uczestnikami projektu POWER (POWR.03.014.00-00-D002/16), którego celem jest podnoszenie kompetencji dydaktycznych pracowników naukowo-dydaktycznych i dydaktycznych Wydziału IET w następujących obszarach:
1. znajomości języka angielskiego,
2. zarządzania bezpieczeństwem informacji w procesie dydaktycznym,
3. stosowania innowacyjnych metod dydaktycznych.