Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Identyfikacja systemów dynamicznych z elementami analizy sygnałów
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
ZSDA-3-0302-s
Wydział:
Szkoła Doktorska AGH
Poziom studiów:
Studia III stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Szkoła Doktorska AGH
Semestr:
0
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
dr hab. inż. Konieczny Jarosław (koniejar@agh.edu.pl)
Dyscypliny:
automatyka, elektronika i elektrotechnika, inżynieria mechaniczna
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

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

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 Uczestnik kursu posiada wiedzę z zakresu analizy sygnałów losowych i zdeterminowanych. SDA3A_W03 Aktywność na zajęciach
M_W002 Uczestnik kursu posiada wiedzę z zakresu identyfikacji sygnałów i obiektów. SDA3A_W03 Aktywność na zajęciach
Umiejętności: potrafi
M_U001 Uczestnik kursu potrafi wyznaczyć podstawowe parametry sygnałów losowych i zdeterminowanych na podstawie obliczeń. SDA3A_U01, SDA3A_U07 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Udział w dyskusji,
Aktywność na zajęciach
M_U002 Uczestnik kursu potrafi wykonać analizę sygnałów stosując odpowiednią aparaturę laboratoryjną. SDA3A_U01, SDA3A_U07 Zaangażowanie w pracę zespołu,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Aktywność na zajęciach
M_U003 Uczestnik kursu umie przeprowadzić identyfikację obiektów ze szczególnym uwzględnieniem obiektów mechanicznych. SDA3A_U01, SDA3A_U07 Zaangażowanie w pracę zespołu,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Aktywność na zajęciach
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
30 10 0 15 5 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 Uczestnik kursu posiada wiedzę z zakresu analizy sygnałów losowych i zdeterminowanych. + - - - - - - - - - -
M_W002 Uczestnik kursu posiada wiedzę z zakresu identyfikacji sygnałów i obiektów. + - - - - - - - - - -
Umiejętności
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. - - + + - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 45 godz
Punkty ECTS za moduł 3 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 30 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 5 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 10 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (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.
Ćwiczenia laboratoryjne (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
Ćwiczenia projektowe (5h):
Identyfikacja parametrów modeli: ARX, IV, ARMAX, OE, BJ. Identyfikacja obiektów ze sprzężeniem zwrotnym
Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Wykład: Wykład obejmujący prezentacje multimedialne
  • Ćwiczenia laboratoryjne: Wykonanie pomiarów, wykonanie własnych obliczeń, prezentacja wyników.
  • Ćwiczenia projektowe: 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.

Zasady udziału w zajęciach:
  • Wykład:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Obecność obowiązkowa
  • Ćwiczenia laboratoryjne:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Obecność obowiązkowa
  • Ćwiczenia projektowe:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Wykonanie projektu wydanego na podstawie rozmowy z prowadzącym
Sposób obliczania oceny końcowej:

Podany na wykładzie

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

Dodatkowy projekt

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Brak

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

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.

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

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

Informacje dodatkowe:

Brak