SylabUZ

Generate PDF for this page

Processing, Identification and Analysis of Signlas - course description

General information
Course name Processing, Identification and Analysis of Signlas
Course ID 06.1-WM-MiBM-MTR-P-05_15
Faculty Faculty of Engineering and Technical Sciences
Field of study mechanical engineering
Education profile academic
Level of studies First-cycle studies leading to Engineer's degree
Beginning semester winter term 2017/2018
Course information
Semester 6
ECTS credits to win 3
Course type obligatory
Teaching language polish
Author of syllabus
Classes forms
The class form Hours per semester (full-time) Hours per week (full-time) Hours per semester (part-time) Hours per week (part-time) Form of assignment
Lecture 0 0 9 0,6 Credit with grade
Laboratory 0 0 9 0,6 Credit with grade

Aim of the course

Celem przedmiotu jest zapoznanie studenta z podstawowymi pojęciami z zakresu modelowania i identyfikacji układów mechatronicznych oraz wstęp do analizy sygnałów. Celem jest także uzyskanie wiedzy teoretycznej z zakresu zastosowania, analizy i wykorzystania sygnałów.

Prerequisites

Matematyka, Fizyka, Elektrotechnika i Elektronika, Automatyka i Robotyka

Scope

Treść wykładowa:

Podstawowe określenia i definicje. Eksperyment w procesie identyfikacji,  eksperyment czynny i bierny Teoria próbkowania, reprezentacje dyskretne. Analiza sygnałów w dziedzinie czasu. Analiza układów dynamicznych, filtracja. Elementy teorii rozpoznawania obrazów. Statystyczna teoria sygnałów. Analiza sygnałów w dziedzinie czasu, teoria korelacji, analiza regresji, teoria spektralna. Modele sygnałów losowych. Identyfikacja systemów przetwarzania w warunkach losowych, metody najmniejszych kwadratów, metody największej wiarygodności, metody funkcji korelacji, metody gęstości spektralnej, aproksymacja stochastyczna. Weryfikacja systemów przetwarzania, weryfikacja wyników interpretacji danych.

Treść laboratoryjna:
Badanie przetworników A/C i C/A, właściwości komputerowych torów pomiarowych. Ilustracja twierdzenia o próbkowaniu. Przejmowanie danych pomiarowych do bazy danych, arkusza kalkulacyjnego. Wyznaczanie charakterystyk spektralnych, korelacji, histogramów w pakietach komputerowych, wpływ funkcji okna: sygnały okresowe, impuls prostokątny, sygnały pseudolosowe. Filtry cyfrowe, badanie filtrów IIR. Filtry FIR, filtry adaptacyjne (realizacja w procesorze sygnałowym, zmiennoprzecinkowym). Podstawowe zagadnienia przetwarzania obrazów, FFT (2 wymiarowe).

Teaching methods

Wykłady z wykorzystaniem środków audiowizualnych. Burza mózgów (w niektórych tematach wykładowych). Praca z literatura fachową. Praca zespołowa w trakcie wykonania ćwiczeń laboratoryjnych.

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description Outcome symbols Methods of verification The class form

Assignment conditions

Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest zaliczenie wszystkich jego form.
Ocena końcowa na zaliczenie przedmiotu jest średnią ważoną z ocen za poszczególne formy zajęć, przy
czym wagi wynoszą odpowiednio: dla wykładu (0.6), dla laboratorium (0.4).

Recommended reading

  1. Wojciechowski J., Sygnały i systemy, WKiŁ, Warszawa 2008r.
  2. Zieliński, T. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań, WKiŁ, Warszawa 2006.
  3. Mańczak K.: Komputerowa identyfikacja obiektów dynamicznych. PWN, Warszawa 1983.
  4. Soderstrom T., Stoica P.: Identyfikacja systemów. PWN, Warszawa 1997.
  5. Eykhoff P.: Identyfikacja w układach dynamicznych. PWN, Warszawa 1980.
  6. Heimann B., Gerth W., Popp K., Mechatronika. Komponenty metody przykłady, PWN, Warszawa 2001.

Further reading

  1. Kaczorek T. – Teoria sterowania i systemów, PWN, Warszawa 1993r.
  2. Craig J. J. – Wprowadzenie do robotyki. Mechanika i sterowanie, WNT, Warszawa 1993r.

Notes


Modified by prof. dr hab. inż. Mirosław Galicki (last modification: 06-06-2018 12:13)