Методи та техніка опрацювання вимірювальних сигналів
Спеціальність: Метрологія та інформаційно-вимірювальна техніка
Код дисципліни: 6.175.01.E.050
Кількість кредитів: 6.00
Кафедра: Інформаційно-вимірювальних технологій
Лектор: Микитин Ігор Петрович
Семестр: 7 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання: Результати навчання:
- Знання сучасних методів опрацювання вимірювальних сигналів.
- Знання основних принципів побудови математичних моделей вимірювальних сигналів.
- Знання методів інтерполяції та апроксимації вимірювальних сигналів.
- Уміння побудови алгоритмів визначення інтегральних характеристик вимірювальних сигналів.
- Знання основ цифрової фільтрації вимірювальних сигналів. Цифрові фільтри та фільтри на основі перетворення Фур’є.
- Застосування масштабування даних для графічного відображення вимірювальних сигналів. Розрахунок середнього значення площі криволінійної фігури.
- Знання методів дослідження похибки, яка виникає при проходженні сигналу через пасивний або активний фільтр у тракті перетворення засобів вимірювання.
- Уміння програмування у програмному середовищі MathLab. Особливості моделювання у програмному середовищі MathLab. Матричне числення.
- Уміння роботи з нейронними мережами у програмному середовищі MatLab. Програмний спосіб розроблення та навчання нейронної мережі.
- Уміння проводити моделювання у середовищі візуального програмування Simulink. Learning outcomes:
- Knowledge of modern methods of processing measuring signals.
- Knowledge of the basic principles of building mathematical models of measuring signals.
- Knowledge of methods of interpolation and approximation of measuring signals.
- Ability to build algorithms for determining the integrated characteristics of measuring signals.
- Knowledge of the basics of digital filtering of measuring signals. Digital and Fourier transform filters.
- Application of data scaling for graphical display of measuring signals. Calculation of the average value of the area of a curvilinear figure.
- Knowledge of methods of research of an error which arises at passage of a signal through the passive or active filter in a path of transformation of measuring instruments.
- Programming skills in the MathLab software environment. Features of modeling in the MathLab software environment. Matrix calculus.
- Ability to work with neural networks in the MatLab software environment. Software method of neural network development and training.
- Ability to perform simulations in the visual programming environment Simulink.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Пререквізити:
Комп'ютерне опрацювання інформації
Короткий зміст навчальної програми: Короткий зміст:
Зміст та завдання курсу, його місце в системі інших дисциплін. Основні оператори та функції програмного середовища MathLab. Інтерфейс користувача. Введення дійсних чисел. Формати виведення чисел. Арифметичні операції. Правила роботи у командному вікні. Зарезервовані змінні середовища MatLab. Введення комплексних чисел. Тригонометричні, гіперболічні, експоненціальні, логарифмічні та інші функції. Функції комплексного аргументу. Використання команди help. Створення m-файлу. Введення вектора. Введення матриці. Додавання векторів. Транспонування вектора. Множення двох векторів. Поелементне перетворення векторів. Поелементне додавання та віднімання векторів. Поелементне множення та ділення векторів. Графічні можливості програмного середовища MatLab. Функції для побудови двовимірних та тривимірних графіків. Оператори hold on, colormap. Додаткові функції графічного режиму axis, subplot. Додавання тексту до графіків. Керування графічними вікнами. Апроксимація даних поліномом n-ої степені. Перетворення Фур’є. Розташування гармонік спектру сигналу у векторі після прямого перетворення Фур’є. Фільтрація сигналів. Функції формування матриць. Перетворення матриць. Робота з елементами матриці. Розв’язування системи лінійних алгебричних рівнянь. Функції розв’язування системи лінійних алгебричних рівнянь наближеними ітераційними методами. Формули переведення будь-яких даних для правильного відображення у графічному вікні. Формули для зведення двох графіки до одного масштабу. Розрахунок середнього значення площі криволінійної фігури. Вимірювання температури за температурним перехідним процесом із використанням нейронних мереж. Характеристика та класифікація штучних нейронних мереж. Основні передавальні функції нейрона. Робота з нейронними мережами у програмному середовищі Matlab із використанням toolbox. Програмний спосіб розроблення та навчання нейронної мережі. Середовище візуального програмування Simulink. Запуск SimuLink. Бібліотека SimuLink. Структура Subsystem. Розділи Sinks, Sources, Continuous, Discrete, Discontinuities, Signal Routing.
Методи та критерії оцінювання: Оцінювання
Усне опитування, приймання звітів з лабораторних робіт (40 %); підсумковий захід – іспит (письмово -усна форма)
Рекомендована література: Література
1. Обозовський С.С. Вимірювальні сигнали та кола. К: ІСДО, 1993 – 256 с.
2. Е. Шрюфер. Обробка сигналів. Цифрова обробка дискретизованих сигналів. К.: Либідь, 1992. -296с.
3. Сіберт І.М. Кола, сигнали, системи (в двох частинах). М.: Мир, 1988.
4. Рабінер Л., Гоулд Б. Теорія і застосування цифрового опрацювання сигналів. М.: Радіо і связь, 1982. - 528 с.
5. MATLAB. The Language of Technical Computing. Getting Started with MATLAB. The Math Works, Inc. USA, 2000.
6. Simulink. ModelBased and SystemBased Design. Using Simulink. The Math Works, Inc. USA, 2002.
7. Дьяконов В. П. MATLAB 6.5 SP1/7 + Simulink 5/6 в. Обработка сигналов и проектирование фильтров. – М.: СолонР, 2005.
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).
Методи та техніка опрацювання вимірювальних сигналів
Спеціальність: Метрологія та інформаційно-вимірювальна техніка
Код дисципліни: 6.175.05.E.148
Кількість кредитів: 6.00
Кафедра: Інформаційно-вимірювальних технологій
Лектор: Микитин Ігор Петрович
Семестр: 7 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання: Результати навчання:
- Знання сучасних методів опрацювання вимірювальних сигналів.
- Знання основних принципів побудови математичних моделей вимірювальних сигналів.
- Знання методів інтерполяції та апроксимації вимірювальних сигналів.
- Уміння побудови алгоритмів визначення інтегральних характеристик вимірювальних сигналів.
- Знання основ цифрової фільтрації вимірювальних сигналів. Цифрові фільтри та фільтри на основі перетворення Фур’є.
- Застосування масштабування даних для графічного відображення вимірювальних сигналів. Розрахунок середнього значення площі криволінійної фігури.
- Знання методів дослідження похибки, яка виникає при проходженні сигналу через пасивний або активний фільтр у тракті перетворення засобів вимірювання.
- Уміння програмування у програмному середовищі MathLab. Особливості моделювання у програмному середовищі MathLab. Матричне числення.
- Уміння роботи з нейронними мережами у програмному середовищі MatLab. Програмний спосіб розроблення та навчання нейронної мережі.
- Уміння проводити моделювання у середовищі візуального програмування Simulink. Learning outcomes:
- Knowledge of modern methods of processing measuring signals.
- Knowledge of the basic principles of building mathematical models of measuring signals.
- Knowledge of methods of interpolation and approximation of measuring signals.
- Ability to build algorithms for determining the integrated characteristics of measuring signals.
- Knowledge of the basics of digital filtering of measuring signals. Digital and Fourier transform filters.
- Application of data scaling for graphical display of measuring signals. Calculation of the average value of the area of a curvilinear figure.
- Knowledge of methods of research of an error which arises at passage of a signal through the passive or active filter in a path of transformation of measuring instruments.
- Programming skills in the MathLab software environment. Features of modeling in the MathLab software environment. Matrix calculus.
- Ability to work with neural networks in the MatLab software environment. Software method of neural network development and training.
- Ability to perform simulations in the visual programming environment Simulink.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Пререквізити:
Комп'ютерне опрацювання інформації
Короткий зміст навчальної програми: Короткий зміст:
Зміст та завдання курсу, його місце в системі інших дисциплін. Основні оператори та функції програмного середовища MathLab. Інтерфейс користувача. Введення дійсних чисел. Формати виведення чисел. Арифметичні операції. Правила роботи у командному вікні. Зарезервовані змінні середовища MatLab. Введення комплексних чисел. Тригонометричні, гіперболічні, експоненціальні, логарифмічні та інші функції. Функції комплексного аргументу. Використання команди help. Створення m-файлу. Введення вектора. Введення матриці. Додавання векторів. Транспонування вектора. Множення двох векторів. Поелементне перетворення векторів. Поелементне додавання та віднімання векторів. Поелементне множення та ділення векторів. Графічні можливості програмного середовища MatLab. Функції для побудови двовимірних та тривимірних графіків. Оператори hold on, colormap. Додаткові функції графічного режиму axis, subplot. Додавання тексту до графіків. Керування графічними вікнами. Апроксимація даних поліномом n-ої степені. Перетворення Фур’є. Розташування гармонік спектру сигналу у векторі після прямого перетворення Фур’є. Фільтрація сигналів. Функції формування матриць. Перетворення матриць. Робота з елементами матриці. Розв’язування системи лінійних алгебричних рівнянь. Функції розв’язування системи лінійних алгебричних рівнянь наближеними ітераційними методами. Формули переведення будь-яких даних для правильного відображення у графічному вікні. Формули для зведення двох графіки до одного масштабу. Розрахунок середнього значення площі криволінійної фігури. Вимірювання температури за температурним перехідним процесом із використанням нейронних мереж. Характеристика та класифікація штучних нейронних мереж. Основні передавальні функції нейрона. Робота з нейронними мережами у програмному середовищі Matlab із використанням toolbox. Програмний спосіб розроблення та навчання нейронної мережі. Середовище візуального програмування Simulink. Запуск SimuLink. Бібліотека SimuLink. Структура Subsystem. Розділи Sinks, Sources, Continuous, Discrete, Discontinuities, Signal Routing.
Методи та критерії оцінювання: Оцінювання
Усне опитування, приймання звітів з лабораторних робіт (40 %); підсумковий захід – іспит (письмово -усна форма)
Рекомендована література: Література
1. Обозовський С.С. Вимірювальні сигнали та кола. К: ІСДО, 1993 – 256 с.
2. Е. Шрюфер. Обробка сигналів. Цифрова обробка дискретизованих сигналів. К.: Либідь, 1992. -296с.
3. Сіберт І.М. Кола, сигнали, системи (в двох частинах). М.: Мир, 1988.
4. Рабінер Л., Гоулд Б. Теорія і застосування цифрового опрацювання сигналів. М.: Радіо і связь, 1982. - 528 с.
5. MATLAB. The Language of Technical Computing. Getting Started with MATLAB. The Math Works, Inc. USA, 2000.
6. Simulink. ModelBased and SystemBased Design. Using Simulink. The Math Works, Inc. USA, 2002.
7. Дьяконов В. П. MATLAB 6.5 SP1/7 + Simulink 5/6 в. Обработка сигналов и проектирование фильтров. – М.: СолонР, 2005.
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).