Rok akademicki: 2018/2019 Kod: ITE s Punkty ECTS: 4. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne

Transkrypt

1 Nazwa modułu: Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Rok akademicki: 2018/2019 Kod: ITE s Punkty ECTS: 4 Wydział: Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji Kierunek: Teleinformatyka Specjalność: Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne Język wykładowy: Polski Profil kształcenia: Ogólnoakademicki (A) Semestr: 4 Strona www: Osoba odpowiedzialna: prof. dr hab. inż. Zieliński Tomasz (tzielin@agh.edu.pl) Osoby prowadzące: dr inż. Bułat Jarosław (kwant@agh.edu.pl) Wszołek Jacek (jwszolek@kt.agh.edu.pl) prof. dr hab. inż. Zieliński Tomasz (tzielin@agh.edu.pl) Krótka charakterystyka modułu Studenci nauczą się pisać programy do przetwarzania i analizy danych cyfrowych, w szczególności filtracji i analizy częstotliwościowej. Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Powiązania z EKK Sposób weryfikacji efektów kształcenia (forma zaliczeń) Wiedza M_W001 M_W002 M_W003 Umiejętności M_U001 Zna i rozumie podstawowe pojęcia stosowane w cyfrowym przetwarzaniu Zna i rozumie działanie podstawowych algorytmów wykorzystywanych w analizie (np. częstotliwościowej) i przetwarzaniu (np. filtracji) sygnałów telekomunikacyjnych Ma podstawową wiedzę w zakresie implementacji programowej i sprzętowej algorytmów przetwarzania sygnałów cyfrowych. Potrafi stosować poznane metody i algorytmy do analizy i przetwarzania sygnałów cyfrowych w dziedzinie czasu i częstotliwości oraz proponować nowe rozwiązania. Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych 1 / 5

2 M_U002 M_U003 Potrafi implementować podstawowe algorytmy przetwarzania sygnałów cyfrowych w języku Matlab. Potrafi ocenić złożoność obliczeniową wykorzystywanych algorytmów przetwarzania Projekt Projekt Kompetencje społeczne M_K001 Rozumie potrzebę ciągłego uzupełniania wiedzy z zakresu nowych algorytmów cyfrowego przetwarzania sygnałów i ich coraz szerszych zastosowań. Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych Matryca efektów kształcenia w odniesieniu do form zajęć Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Forma zajęć Wykład audytoryjne laboratoryjne projektowe Konwersatori um seminaryjne praktyczne terenowe warsztatowe Inne E-learning Wiedza M_W001 M_W002 M_W003 Umiejętności M_U001 M_U002 Zna i rozumie podstawowe pojęcia stosowane w cyfrowym przetwarzaniu Zna i rozumie działanie podstawowych algorytmów wykorzystywanych w analizie (np. częstotliwościowej) i przetwarzaniu (np. filtracji) sygnałów telekomunikacyjnych Ma podstawową wiedzę w zakresie implementacji programowej i sprzętowej algorytmów przetwarzania sygnałów cyfrowych. Potrafi stosować poznane metody i algorytmy do analizy i przetwarzania sygnałów cyfrowych w dziedzinie czasu i częstotliwości oraz proponować nowe rozwiązania. Potrafi implementować podstawowe algorytmy przetwarzania sygnałów cyfrowych w języku Matlab. 2 / 5

3 M_U003 Potrafi ocenić złożoność obliczeniową wykorzystywanych algorytmów przetwarzania Kompetencje społeczne M_K001 Rozumie potrzebę ciągłego uzupełniania wiedzy z zakresu nowych algorytmów cyfrowego przetwarzania sygnałów i ich coraz szerszych zastosowań Treść modułu zajęć (program wykładów i pozostałych zajęć) Wykład Sygnały dyskretne (8 godz.): 1.Klasyfikacja sygnałów, podstawowe parametry sygnałów i sposób ich obliczania, funkcja korelacji. Próbkowanie sygnałów analogowych. Generowanie sygnałów w programie Matlab. 2.Przestrzenie wektorowe sygnałów, dekompozycja sygnałów na składowe metodą transformacji ortogonalnych, wstęp do analizy częstotliwościowej. 3.Podstawy analizy częstotliwościowej z wykorzystaniem transformacji Fouriera dla sygnałów dyskretnych DtFT oraz dyskretnej transformacji Fouriera DFT. Ilustracja twierdzenia o próbkowaniu. 4.Algorytmy szybkiej transformacji Fouriera FFT, optymalizacja analizy częstotliwościowej realizowanej z wykorzystaniem FFT. 5. Analiza częstotliwościowa: rola funkcji okien, rozdzielczość częstotliwościowa i amplitudowa. interpolowanie widma FFT, periodogram (PSD), spektrogram (STFT). Układy dyskretne (8 godz.): 6.Opis matematyczny, przekształcenie Z, transmitancja operatorowa, charakterystyka częstotliwościowa, odpowiedź impulsowa, splot sygnałów, sposoby realizacji filtrów cyfrowych, metoda projektowania filtrów cyfrowych metodą doboru zer i biegunów ich transmitancji. 7-8.Projektowanie filtrów analogowych. Projektowanie cyfrowych filtrów rekursywnych metodą transformacji biliniowej na podstawie prototypowych filtrów analogowych. Rekursywna filtracja cyfrowa. 9.Projektowanie cyfrowych filtrów nierekursywnych, m.in. metodą: okien, próbkowania w dziedzinie częstotliwości i optymalizacji średniokwadratowej. Splot 10.Filtry specjalne: filtr Hilberta i sygnał analityczny, filtr różniczkujący, interpolator i decymator cyfrowy (zmiana częstotliwości próbkowania). Wybrane zagadnienia/zastosowania (12 godz.): 11.Filtry adaptacyjne i ich zastosowania w telekomunikacji. 12.Dyskretny splot liniowy i kołowy, algorytmy szybkiego splotu. 13.Zastosowanie algorytmu FFT w systemach xdsl i OFDM. Modulacja i demodulacja, cykliczny prefiks, identyfikacja kanału, korektor czasowy i częstotliwościowy. 14.Algorytmy kompresji mowy oraz rozpoznawania mowy i mówcy. Algorytmy kompresji sygnałów audio. 15.Podstawy analizy i przetwarzania obrazów. Podstawy kompresji obrazów i sekwencji wideo. 3 / 5

4 laboratoryjne W module prowadzone są zajęcia laboratoryjne (komputerowe), w trakcie których studenci piszą programy obliczeniowe w języku Matlab. Treści tych zajęć ugruntowują i rozszerzają wiedzę przekazywaną podczas wykładów. 1.Próbkowanie sygnałów analogowych. Generowanie sygnałów cyfrowych. Funkcja korelacji. Histogram. 2.Transformacje ortogonalne 3.Analiza częstotliwościowa z wykorzystaniem DtFT i DFT, ilustracja twierdzenia o próbkowaniu. 4.Algorytmy szybkiej transformacji Fouriera FFT. 5.Analiza częstotliwościowa: rola funkcji okien, interpolowanie widma FFT, periodogram, spektrogram. 6.Projektowanie filtrów analogowych i cyfrowych metodą zer i biegunów ich transmitancji. 7.Projektowanie filtrów analogowych: Butterwortha, Czebyszewa i eliptycznych. 8.Projektowanie filtrów cyfrowych IIR (NOI) metodą transformacji biliniowej. Rekursywna filtracja cyfrowa. 9.Projektowanie typowych filtrów cyfrowych FIR (SOI) metodą okien. Niekursywna filtracja sygnałów splot. 10.Transformacja Hilberta, sygnał analityczny i jego zastosowania. Interpolacja i decymacja 11.Filtracja adaptacyjna. 12.Zastosowania FFT do szybkiego liczenia splotu sygnałów oraz funkcji korelacji. 13.Zastosowanie FFT w systemach xdsl i OFDM transmisji danych. 14.Algorytm LPC-10 kompresji mowy. Sposób obliczania oceny końcowej 1. Aby uzyskać pozytywną ocenę końcową niezbędne jest uzyskanie pozytywnej oceny z ćwiczeń laboratoryjnych oraz egzaminu. 2. Obliczamy średnią arytmetyczną z ocen zaliczenia i egzaminu uzyskanych we wszystkich terminach. 3. Wyznaczmy ocenę końcową na podstawie zależności: if sr>4.75 then OK:=5.0 else if sr>4.25 then OK:=4.5 else if sr>3.75 then OK:=4.0 else if sr>3.25 then OK:=3.5 else OK:=3 4. Zaliczenie laboratorium można uzyskać w jednym terminie poprawkowym (w sesji). Są do niego dopuszczone wyłącznie osoby, które uzyskały nie mniej niż 40% punktów. Wymagania wstępne i dodatkowe Znajomość podstaw matematyki, metod numerycznych, teorii sygnałów i systemów oraz programowania w języku Matlab. Zalecana literatura i pomoce naukowe 1.T. Zieliński: Cyfrowe przetwarzanie Od teorii do zastosowań, WKŁ, Warszawa 2005, R. G. Lyons: Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów, WKŁ, 2000, S. W. Smith: Cyfrowe przetwarzanie DSP, BTC, M. Owen: Przetwarzanie sygnałów w praktyce, WKŁ, M. Domański: Obraz cyfrowy, WKŁ, Warszawa Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu 1.Zieliński T.P.: Od teorii do cyfrowego przetwarzania sygnałów, 576 str. Wydział EAIiE-AGH, Kraków 2002, / 5

5 2.Zieliński T.P.: Cyfrowe przetwarzanie Od teorii do zastosowań, 832 str., Wydaw-nictwa Komunikacji i Łączności, Warszawa 2005, 2007, 2009, Szyper M., Zielinski T.P., Sroka R.: Spectral Analysis of Nonstationary Signals in the System with Wide Phase Modulation, IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement, vol. 41, no. 6, pp , IF=1.79 (2014), Zielinski T.P.: Joint Time-Frequency Resolution of Signal Analysis with Gabor Transform, IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement, vol. 50, no. 5, pp , IF=1.79 (2014), Wielgat R., Zieliński T.P., Woźniak T., Grabias S., Król D.: Automatic Recognition of Pathological Phoneme Production, Folia Phoniatrica et Logopedica, vol. 2008, no. 6, str , IF=0.655 (2006), IF=1.439 (2007), Bułat J., Duda K., Socha M., Turcza P., Zieliński T.P., Duplaga M.: Computational Tasks in Computer- Assisted Transbronchial Biopsy, Future Generation Computer Systems (Elsevier), vol. 26, iss. 3, str , IF 2.229, K. Duda, L. B. Magalas, M. Majewski, T. P. Zieliński: DFT based Estimation of Damped Oscillation s Parameters in Low frequency Mechanical Spectroscopy, IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement, str , IF (2011), IF (5-cio letni), Skalski A., Socha M., Zieliński T.P., Duplaga M.: Virtual colonoscopy technical aspects, pp in Colonoscopy (ed. Paul Miskovitz), InTech, Rijeka Zieliński T.P., Duda K.: Frequency and Damping Estimation Methods An Overview, Metrology and Measurement Systems: Quaterly of Polish Academy of Sciences, vol. 18, no. 4, str , IF=0.587 (2010), IF=0.982 (2012), Skalski A., Kos A., Zieliński T.P.: Using ASM in CT data segmentation for prostate radiotherapy, pp in Computer Vision and Graphics (ed. Bolc L.), Lecture Notes in Computer Science, Springer, Berlin Duda K., Zielinski T.P.: Efficacy of the Frequency and Damping Estimation of a Real-Value Sinusoid, IEEE Instrumentation and Measurement Magazine, vol. 16, iss. 2, pp , IF=0.556, (2012), IF=0.828 (5-cio letni), April Zieliński T.P., Korohoda P., Rumian R. (redakcja całości): Cyfrowe przetwarzanie sygnałów w telekomunikacji: podstawy, multimedia, transmisja, autorstwo 131 stron, współautorstwo 87 stron, PWN, Warszawa Wiśniewski M., Zieliński T.P.: Joint Application of Audio Spectral Envelope and Tonality Index in an E- Asthma Monitoring System, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, vol. 19, no. 4, pp , IF=2.072 (2013), Informacje dodatkowe Brak Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS) Forma aktywności studenta Udział w wykładach Samodzielne studiowanie tematyki zajęć Udział w ćwiczeniach laboratoryjnych Przygotowanie sprawozdania, pracy pisemnej, prezentacji, itp. Sumaryczne obciążenie pracą studenta Punkty ECTS za moduł Obciążenie studenta 30 godz 20 godz 30 godz 20 godz 100 godz 4 ECTS 5 / 5