Цифрові методи обробки сигналів
Спеціальність: Комп'ютеризовані системи управління та автоматика
Код дисципліни: 7.174.06.O.009
Кількість кредитів: 3.00
Кафедра: Комп'ютеризовані системи автоматики
Лектор: Наконечний Адріан Йосифович
Семестр: 2 семестр
Форма навчання: денна
Завдання: Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування та розвиток у студентів компетентностей:
Інтегральна компетентність:
ІНТ Здатність розв’язувати складні задачі і проблеми автоматизації та комп’ютерно-інтегрованих технологій у професійній діяльності та/або у процесі навчання, що передбачає проведення досліджень та/або провадження інноваційної діяльності та характеризується комплексністю та невизначеністю умов і вимог.
Загальні компетентності:
ЗК1 Здатність проведення досліджень на відповідному рівні.
ЗК2 Здатність генерувати нові ідеї (креативність).
ЗК3 Здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу.
Фахові компетентності спеціальності:
СК10 Здатність використовувати сучасні методи оброблення сигналів і зображень в комп’ютерно-інтегрованих системах автоматики та робототехнічних комплексах гнучких автоматизованих виробництв.
Програмні результати навчання:
РН12 Збирати необхідну інформацію, використовуючи науково-технічну літературу, бази даних та інші джерела, аналізувати і оцінювати її.
Результати навчання: У результаті вивчення навчальної дисципліни здобувач освіти повинен бути здатним продемонструвати такі результати навчання:
– знати наукові поняття про методи та засоби перетворення і опрацювання сигналів та зображень у різних областях їх подання; основні алгоритми перетворення і обчислення сигналів; використовувати набуті знання на практиці;
– вміти оцінювати різні варіанти проектних рішень обчислення сигналів, вибирати серед них оптимальні; розробляти структури обчислень сигналів у різних областях їх подання; використовувати сучасні програмні засоби обчислень.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Моделювання та оптимізація систем керування
Інтелектуальні технології керування
Короткий зміст навчальної програми: У навчальній дисципліні „Цифрові методи обробки сигналів” розглядаються теоретичні та практичні аспекти подання та оброблення сигналів у різних областях. Проводиться аналіз різних видів подання гармонічних і негармонічних сигналів та алгоритмів їх швидких обчислень. Особлива увага надається розгляду теоретичних питань, пов’язаних з поданням та обробленням неперіодичних одно- та багатомірних сигналів у часо-частотній, вейвлет області. Одночасно розглядаються конкретні напрямки практичного використання таких перетворень, зокрема для фільтрації, компресії та оцінки параметрів сигналів.
Навчальна дисципліна СК2.5 „Цифрові методи обробки сигналів” відноситься до циклу професійної підготовки навчальної програми магістра за спеціальністю 174 Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка.
Опис: Вступ в дисципліну. Мета, задачі, структура курсу, література, історична довідка. Дискретне перетворення Фур'є.
Швидке перетворення Фур'є (ШПФ), ШПФ на основі прорідження по часу та по частоті. Співвідношення між проріджуванням по часу і проріджуванням по частоті.
Цифрові фільтри. Нерекурсивні і рекурсивні фільтри. Обчислення коефіцієнтів фільтра. Обчислення ФНЧ, ФВЧ, смугових та режекторних фільтрів.
Малохвильове (wavelet) перетворення та його суть. Неперервне пряме wavelet перетворення (CWT). Базові функції. Представлення сигналів в області . Звортнє wavelet перетворення (IWT).
Дискретне малохвильове (wavelet) перетворення (DWT). Wavelet ряди (SWT), зв'язок між (SWT) i (DWT).
Багатозначний аналіз Маллата, фільтри, пряме та обернене wavelet перетворення. Швидке обчислення wavelet перетворення: пірамідальний алгоритм.
Розрахунок wavelet коефіцієнтів. Визначення коефіцієнтів wavelet фільтра Добеші.
Компресія інформації з використанням wavelet перетворень.
Теорiя стискання нерухомих зображень з використанням малохвильового перетворення
Iншi застосування wavelet перетворень. Основні висновки. Основні відомості про пакети прикладних програм для оброки сигналів та зображень.
Кореляційні функції. Авто- та взаємнокореляційні функції. Використання кореляційних функцій для обробки сигналі і зображень.
Методи та критерії оцінювання: Методи оцінювання рівня досягнення здобувачем результатів навчання передбачають:
1. Поточний контроль роботи здобувача:
– тестове опитування;
– індивідуальне усне опитування на практичних заняттях;
– виконання практичних робіт та їх захист.
2. Підсумковий (екзаменаційний) контроль:
Складання екзаменаційного контролю передбачає виконання письмової та усної компонент.
Письмова компонента включає завдання трьох рівнів складності:
– завдання 1-го рівня – тестові завдання;
– завдання 2-го рівня – розкриття змісту понять та визначень;
– завдання 3-го рівня – повний розгорнутий виклад поставленого питання.
Критерії оцінювання результатів навчання: Критеріями оцінювання результатів навчання є:
– характер засвоєння вже відомого знання (рівень усвідомлення, міцність запам'ятовування, обсяг, повнота і точність знань);
– якість виявленого студентом знання, логіка мислення, аргументація, послідовність і самостійність викладу, культура мовлення;
– ступінь оволодіння вже відомими способами діяльності, уміннями і навичками застосування засвоєних знань на практиці;
– оволодіння досвідом творчої діяльності;
– якість виконання роботи (зовнішнє оформлення, темп виконання, ретельність).
Максимальна оцінка в балах -100
Поточний контроль (ПК) -30
Екзаменаційний контроль:
письмова компонента -55
усна компонента - 15
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: Базова
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, 278с.
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. – 368с.
4. Наконечний А.Й. Обробка сигналів: навч. посібник / Наконечний А.Й., Стахів Р.А., Наконечний Р.А. – Львів: Растр-7, 2017. – 218с.
5. Наконечний А.Й., Лагун І.І., Верес З.Є., Наконечний Р.А.,Федак В.І. Теорія і практика обробки сигналів у малохвильовій (wavelet) області, під редакцією А.Й. Наконечного / Монографія , – Львів: Растр-7, 2020. – 470с.
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.
Допоміжна
1. Геранін В.О., Писаренко Л.Д., Рушицький Я.Я. Математичні аспекти хвилькового аналізу. Навч. посібник з 16 лекцій. – К.: НТУУ „КПІ” (ВПФ УкрІНТЕІ), 2001. – 164с.
2. Лагун І.І. Багатокритеріальна оптимізація вибору базових функцій в процесі малохвильового перетворення сигналів / Лагун І.І., Наконечний А.Й. // Науковий збірник Української академії друкарства “Комп’ютерні технології друкарства” –Львів. 2017. № 37- С.63 – 67.
3 Лагун І.І. Вибір малохвильових базових функцій для опрацювання одновимірних сигналів / Лагун І.І., Наконечний А.Й. // Вісник Національного університету «Львівська політехніка», серія Автоматика, вимірювання та керування. - 2014.- №802. – С 3 – 8.
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).