Цифрове опрацювання сигналів
Спеціальність: Інженерія програмного забезпечення
Код дисципліни: 6.121.01.E.047
Кількість кредитів: 7.00
Кафедра: Програмне забезпечення
Лектор: Гавриш Василь Іванович
Семестр: 6 семестр
Форма навчання: денна
Завдання: Завдання дисципліни – навчити студентів правильно застосовувати теоретичні знання з цифрового опрацювання сигналів на практиці, кваліфіковано та грамотно використовувати нові форми та методи перетворення і подання сигналів у різних областях із метою отримання повнішої декореляції сигналів і нових якісних характеристик у процесі розроблення сучасних інформаційних систем.
Внаслідок вивчення навчальної дисципліни студент повинен бути здатним продемонструвати такі результати навчання:
1) знати структури даних та класифікацію похибок отриманих даних;
2) вміти проводити класифікацію детермінованих і випадкових процесів і визначати стаціонарні і ергодичні випадкові процеси;
3) знати основні характеристики випадкових процесів;
4) вміти здійснювати обчислення наближень неперіодичних та періодичних сигналів на основі їх інтерполяції і апроксимації;
5) знати основні підходи до обчислення дискретного перетворення Фур’є необмеженого і обмеженого в часі сигналів. Вміти розраховувати коефіцієнти Фур’є;
6) знати основні підходи до фільтрування сигналів і їх стискання. Вміти розраховувати різні типи цифрових фільтрів;
7) знати основні поняття та особливості кореляційного аналізу;
8) знати загальні поняття про малохвильовий (вейвлет) аналіз.
Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування та розвиток у студентів компетентностей:
загальних:
ІНТ: здатність розв’язувати складні спеціалізовані завдання або практичні проблеми інженерії програмного забезпечення, що характеризуються комплексністю та невизначеністю умов, із застосуванням теорій та методів інформаційних технологій;
фахових:
ФКС1.2: здатність зчитувати, аналізувати та опрацьовувати сигнали вбудованих систем з використанням сучасних апаратно-програмних засобів.
Результати навчання даної дисципліни деталізують такі програмні результати навчання:
1) грунтовні знання наукових понять, методів та засобів перетворення і опрацювання сигналів;
2) знання основних підходів перетворення сигналів з однієї області в іншу, методів та засобів здійснення цифрової фільтрації і стискання сигналів;
3) знання основних методів визначення коефіцієнтів Фур’є та малохвильових (вейвлет) коефіцієнтів;
4) вміння використовувати набуті знання з опрацювання сигналів на практиці в процесі реалізації комп’ютерно-інтегрованих систем.
Результати навчання: У результаті вивчення навчальної дисципліни здобувач освіти повинен бути здатним продемонструвати такі результати навчання: володіння фундаментальними поняттями та їх основними властивостями і практичними навичками використання.
У результаті вивчення навчальної дисципліни здобувач освіти повинен бути здатним продемонструвати такі програмні результати навчання:
ПР07. Вміти реєструвати, аналізувати, оцифровувати та фільтрувати сигнали електронних пристроїв із застосуванням сучасних програмних і програмно-апаратних засобів.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Попередні навчальні дисципліни: основи електроніки;
супутні та наступні навчальні дисципліни: програмування мікроконтролерів.
Короткий зміст навчальної програми: У навчальній дисципліні „Цифрове опрацювання сигналів” розглядають сучасні аспекти подання та опрацювання сигналів у часовій, частотній та часово-частотній областях. Проводять класифікацію та аналіз детермінованих та випадкових процесів. Наводять основні форми обчислень, які необхідні в процесі функціональних наближень та цифрових усереднень отриманих даних. Проводять аналіз підходів до обчислень нерекурсивних та рекурсивних цифрових фільтрів. Особливу увагу надають розгляду теоретичних питань, пов’язаних з поданням та опрацюванням неперіодичних сигналів у часово-частотній, вейвлет області. Одночасно розглядають конкретні напрямки практичного використання таких перетворень, зокрема для фільтрації та компресії неперіодичних сигналів.
Опис: 1. Вступ до вивчення дисципліни. Мета, задачі, структура дисципліни, література .
Класифікація структур даних, які використовують при цифро- вому опрацюванні.
2. Класифікація похибок отриманих даних.
3. Детерміновані та випадкові процеси. Класифікація детерміно- ваних і випадкових процесів. Стаціонарні та ергодичні випадкові процеси.
4. Основні характеристики випадкових процесів. Статистичні розподіли та їх особливості. Розподіл амплітуд.
5. Згладжування сигналів, поняття інтерполяції та апроксимації, методи наближення згладжуючої кривої. Визначення апроксиму- ючого полінома.
6. Сплайнова інтерполяція. Визначення сплайнової функції. Поняття сплайнової апроксимації.
7. Апроксимація періодичних сигналів рядом Фур’є. Апроксимація експоненційними функціями.
8. Цифрове згладжування, диференціювання та інтегрування. Згладжуючий поліном 3-ого порядку за п’ятьма точками. Диференціювання та інтегрування виміряних величин, чисельне інтегрування звичайних диференціальних рівнянь.
9. Дискретне перетворення Фур’є (ДПФ). ДПФ необмеженого в часі сталого і періодичного сигналів. Відтворення залежної від часу функції за послідовними вибірками.
10. Швидке перетворення Фур’є. Поняття цифрових фільтрів. Передавальна функція цифрового фільтра. Визначення вагових коефіцієнтів цифрового фільтра.
11. Основні положення про малохвильове (wavelet) перетворення.
Методи та критерії оцінювання: Поточний контроль: виконання та захист лабораторних робіт, виконання практичних завдань, фронтальне та вибіркове усне опитування, оцінка активності внесених пропозицій, оригінальних рішень, уточнень і визначень. Екзаменаційний контроль: письмове та усне опитування, тестовий контроль.
Критерії оцінювання результатів навчання: Навчальна дисципліна завершується семестровим контролем, форма якого передбачена навчальним планом із виставленням семестрової оцінки.
Семестрова оцінка складається зі суми балів, передбачених на поточний та заліковий контроль. Цю інформацію викладач доводить студентам на першому занятті з навчальної дисципліни.
1. Бали за поточний контроль виставляють до початку залікової сесії. До заліку допускаються студенти, які виконали 100% робіт поточного контролю. Студент, який виконав менше 50% робіт поточного контролю, вважається неатестованим та має можливість пройти повторне вивчення дисципліни. Студент, який виконав більше 50% робіт але не всі 100% може довиконати завдання і скласти залік на комісії.
2. Бали за практичні заняття виставляють згідно письмового опитування та загальної активності на занятті.
3. Бали за лабораторні роботи виставляють згідно успішного захисту. Захист вважають успішним, якщо студент вчасно продемонстрував виконання лабораторної роботи відповідно до свого варіанту завдання, правильно оформив звіт і захистив його та дав правильні відповіді на усні запитання; зміг внести корективи у лабораторну на прохання викладача. Якщо захист лабораторної роботи відбувається невчасно, з кожним тижнем затримки захисту бали за лабораторну зменшуються на 1.
4. Відповідальність за недотримання принципів академічної доброчесності під час виконання і захисту лабораторних робіт: якщо при захисті лабораторної роботи викладачем було виявлено прояви порушення академічної доброчесності, робота не зараховується, студент отримує новий варіант завдання і може повторно захищати лабораторну на мінімальну кількість балів (1 бал).
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу компонента, що міститься в основних і додаткових рекомендованих літературних джерелах, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 87–71 бал – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу компонента, включаючи розрахунки , аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 70 – 50 балів – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач; 49–26 балів – («не атестований» з можливістю повторного складання семестрового контролю) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 25–00 балів – («незадовільно» з обов’язковим повторним вивченням) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Рекомендована література: 1. Бабак В.П., Хандецький В.С., Шрюфер Е. Обробка сигналів. – К.: Либідь, 1996. – 392 с.
2. Наконечний А.Й. Теорія малохвильового (wavelet) перетворення та її застосування // Фенікс, Львів 2001, 278 с.
3. Наконечний А.Й. Наконечний Р.А., Павлиш В.А. Цифрова обробка сигналів: навч. посібник /Наконечний А.Й. Наконечний Р.А., Павлиш В.А. – Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2010. – 368 с.
4. Наконечний А.Й. Обробка сигналів: навч. посібник / Наконечний А.Й., Стахів Р.А., Наконечний Р.А. – Львів: Растр-7, 2017. – 218 с.
5. Рибальченко М.О., Єгоров О.П., Зворикін В.Б. Цифрова обробка сигналів. Навчальний посібник. – Дніпро: НМетАУ, 2018. – 79 с.
6. William H. Press, Saul A.Teukolsky, William T.Vetterling, Brain P. Flannery, Nummerical Recipes in C, Cambridge University Press, 1991.
7. Charles K.Chui An Introduction to Wavelets, Department of Mathematics, Texas AEM University, 1993.
8. Randy K.Young, Wavelet Theory and its Application, Boston /Dordecht/ London, 1994.
9. Вітер О.С., Лагун І.І., Лагун Я.А. Особливості побудови мікроконтролерних систем цифрового опрацювання сигналів. // Автоматика, вимірювання та керування. – 2019. – Т 1, № 1. – С. 46-52.
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою:
вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112
E-mail: nolimits@lpnu.ua
Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).