Цифрові методи обробки сигналів

Спеціальність: Комп'ютеризовані системи управління та автоматика
Код дисципліни: 7.174.06.O.010
Кількість кредитів: 4.00
Кафедра: Комп'ютеризовані системи автоматики
Лектор: Наконечний Адріан Йосифович
Семестр: 2 семестр
Форма навчання: денна
Мета вивчення дисципліни: Метою дисципліни „Цифрові методи обробки сигналів ” є надання студентам необхідних теоретичних знань і практичних навиків з перетворення та цифрової оброки одно- та багатомірних сигналів, які подаються у часовій, частотній та часо-частотній областях. Отримавши такі знання майбутній фахівець зможе кваліфіковано вибирати область перетворення і оброблення сигналів їх моделі та алгоритми перетворення з врахуванням напрямку їх використання.
Завдання: Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування та розвиток у студентів наступних 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.
Результати навчання: У результаті вивчення навчальної дисципліни здобувач освіти повинен бути здатним продемонструвати такі знання та вміння: – 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. Програмні результати навчання: РН03. Застосовувати спеціалізовані концептуальні знання, що включають сучасні наукові здобутки, а також критичне осмислення сучасних проблем у сфері автоматизації та комп’ютерно-інтегрованих технологій для розв’язування складних задач професійної діяльності. РН07. Аналізувати виробни-чо-технічні системи у певній галузі діяльності як об’єкти автоматизації і визначати стратегію їх автоматизації та цифрової трансформації. РН12 Збирати необхідну інформацію, використовуючи науково-технічну літературу, бази даних та інші джерела, аналізувати і оцінювати її.
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 - атестований з оцінкою «відмінно» - Високий рівень: здобувач освіти демонструє поглиблене володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни, системні знання, вміння і навички їх практичного застосування. Освоєні знання, вміння і навички забезпечують можливість самостійного формулювання цілей та організації навчальної діяльності, пошуку та знаходження рішень у нестандартних, нетипових навчальних і професійних ситуаціях. Здобувач освіти демонструє здатність робити узагальнення на основі критичного аналізу фактичного матеріалу, ідей, теорій і концепцій, формулювати на їх основі висновки. Його діяльності ґрунтується на зацікавленості та мотивації до саморозвитку, неперервного професійного розвитку, самостійної науково-дослідної діяльності, що реалізується за підтримки та під керівництвом викладача. 87-71 балів - атестований з оцінкою «добре» - Достатній рівень: передбачає володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни на підвищеному рівні, усвідомлене використання знань, умінь і навичок з метою розкриття суті питання. Володіння частково-структурованим комплексом знань забезпечує можливість їх застосування у знайомих ситуаціях освітнього та професійного характеру. Усвідомлюючи специфіку задач та навчальних ситуацій, здобувач освіти демонструє здатність здійснювати пошук та вибір їх розв’язання за поданим зразком, аргументувати застосування певного способу розв’язання задачі. Його діяльності ґрунтується на зацікавленості та мотивації до саморозвитку, неперервного професійного розвитку. 70-50 балів - атестований з оцінкою «задовільно» - Задовільний рівень: окреслює володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни на середньому рівні, часткове усвідомлення навчальних і професійних задач, завдань і ситуацій, знання про способи розв’язання типових задач і завдань. Здобувач освіти демонструє середній рівень умінь і навичок застосування знань на практиці, а розв’язання задач потребує допомоги, опори на зразок. В основу навчальної діяльності покладено ситуативність та евристичність, домінування мотивів обов’язку, неусвідомлене застосування можливостей для саморозвитку. 49-00 балів - атестований з оцінкою «незадовільно» - Незадовільний рівень: свідчить про елементарне володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни, загальне уявлення про зміст навчального матеріалу, часткове використання знань, умінь і навичок. В основу навчальної діяльності покладено ситуативно-прагматичний інтерес.
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).