УТВЕРЖДАЮ Директор Института кибернетики ________________А.А. Захарова

УТВЕРЖДАЮ
Директор
Института кибернетики
________________А.А. Захарова
«___»_____________2014 г.
БАЗОВАЯ РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ПОДГОТОВКА НА АНГЛИЙСКОМ ЯЗЫКЕ
(Модуль 2. Цифровая обработка сигналов)
НАПРАВЛЕНИЕ ООП 01.04.02
Прикладная математика и информатика
ПРОФИЛЬ ПОДГОТОВКИ – Математическое моделирование
Квалификация (степень) магистр
Базовый учебный план приема 2014 г.
Курс_1_ семестр _1,2___
Количество кредитов _6_(3/3)____
Виды учебной деятельности
Временной ресурс по очной форме
обучения
Практические занятия, ч
Аудиторные занятия, ч
Самостоятельная работа, ч
Итого
64
64
152
216
Вид промежуточной аттестации: зачет (1-й, 2-й семестр)
Обеспечивающее подразделение: кафедра ПМ
ЗАВЕДУЮЩИЙ КАФЕДРОЙ ПМ
Гергет О.М.
РУКОВОДИТЕЛЬ ООП
Берестнева О.Г.
ПРЕПОДАВАТЕЛЬ
Вылегжанин О.Н.
2014 г.
1. Цели освоения модуля (дисциплины)
Цели освоения дисциплины:
 формирование у обучающихся теоретической базы к проведению научных исследований и получению новых научных и прикладных результатов в области цифровой обработки сигналов (Ц1),
 формирование навыков по определению и решению прикладных задач цифровой обработки сигналов (Ц2), подготовка к применению полученных профессиональных знаний
при выборе и обосновании эффективных методов достижения результатов (Ц3).
 формирование навыков понимания материала и умения
изложения материала изучаемой дисциплины и поддержания диалога при обсуждении отдельных вопросов на английском языке.
2. Место модуля (дисциплины) в структуре ООП
Дисциплина «Профессиональная подготовка на английском языке»
(Б1.Б.7.1) является базовой (профиль Математическое моделирование)
профессионального цикла (Б1).
Дисциплина «Цифровая обработка сигналов» относится к вариативной части профессионального цикла и входит в профиль «Математическое моделирование». Дисциплине «Цифровая обработка сигналов»
предшествует освоение дисциплин:
 Математический анализ;
 Информатика;
 Теория вероятностей и математическая статистика;
 Практикум на ЭВМ.
Дисциплина рассчитана на обучающихся, обладающих знаниями в области теории функций, комплексного анализа, интегрального и дифференциального исчислений, владеющих методами моделирования детерминированных и случайных последовательностей, имеющих опыт работы в математических пакетах. Предполагается наличие у обучающихся
навыка общения на английском языке.
3. Результаты освоения дисциплины
В соответствии с требованиями ООП освоение дисциплины
направлено на формирование у студентов следующих компетенций (результатов обучения), в т.ч. в соответствии с ФГОС:
Таблица 1
Составляющие результатов обучения, которые будут получены при изучении
данной дисциплины
Результаты
Составляющие результатов обучения
обучения
(компетенции из
ФГОС)
Ко
д
Знания
1
Основные положения теории
сигналов
2
Преобразования, используемые при анализе
сигналов
Ко
д
1
Умения
Проведение спектрального анализа
сигналов и изображений
Ко
д
1
Моделирование базовых сигналов
2
Владение средствами
математических пакетов для анализа числовых последовательностей
3
Методы оценки
параметров
сигналов и их
2
корреляционных
свойств
Разработка алгоритмов оценки параметров сигналов,
3
автокорреляционных
и взаимных корреляционных функций
4
Основные положения теории
фильтрации
Разработка алгоритмов цифровой фильтрации сигналов и
изображений
2
Владение
опытом
3
Расчет энергии, мощности и среднеквадратического значения
сигнала, расчет автокорреляционных и
взаимных корреляционных функций
Реализация цифровых
фильтров во временной и спектральной
областях
В результате освоения дисциплины «Цифровая обработка сигналов»
студентом должны быть достигнуты следующие результаты:
Таблица 2
Планируемые результаты освоения дисциплины
№ п/п
РД1
Результат
В результате освоения дисциплины студент должен знать: об-
щенаучные базовые знания по теории сигналов, фильтрации и
обработке изображений.
РД2
В результате освоения дисциплины студент должен уметь:
РД3
В результате освоения дисциплины студент должен владеть:
РД4
В результате освоения дисциплины студент должен уметь:
получать информации из иностранных источников и использованию это информации при проектировании программного
Грамотно пользоваться языком предметной области и
формулировать результат. Классифицировать сигналы и применять методы анализа сигналов и изображений для решения
задач профессиональной деятельности.
Математическим аппаратом для моделирования цифровых
сигналов и их обработки.
обеспечения
4. Структура и содержание дисциплины
Раздел 1. Введение
Предмет и задачи курса. Значение и области применения методов цифровой
обработки сигналов и изображений.
Раздел 2. Дискретные сигналы и системы
Понятие сигнала, классификация сигналов, модели сигналов и помех. Цифровые
сигналы (последовательности). Линейные системы, инвариантные к сдвигу, устойчивость и физическая реализуемость. Представление дискретных сигналов и систем
в частотной области. Двумерные последовательности и системы.
Перечень лабораторных работ по разделу:
- Моделирование базовых сигналов
Раздел 3. Z - преобразование
Прямое и обратное z-преобразования. Свойства z-преобразование. Передаточная
функция. Двумерное z-преобразование.
Раздел 4. Дискретное преобразование Фурье
Ряды Фурье и их свойства. Дискретное преобразование Фурье (ДПФ), свойства
ДПФ. Алгоритмы быстрого преобразования Фурье. Двумерное ДПФ. Двумерное
быстрое преобразование Фурье.
Перечень лабораторных работ по разделу:
- Исследование свойств дискретного преобразования Фурье.
- Восстановление фазового спектра сигнала.
Раздел 5. Цифровые фильтры и практические аспекты цифровой фильтрации
Дискретная свертка во временной и частотной области. Линейная и круговая
свертка. Цифровые фильтры. Нерекурсивный и рекурсивный фильтры. Передаточная функция и импульсная характеристика цифровых фильтров. Оптимальная и согласованная фильтрация. Методы синтеза одномерных цифровых фильтров. Проблемы и особенности синтеза двумерных фильтров.
Перечень лабораторных работ по разделу:
- Линейная фильтрация во временной области.
- Линейная фильтрация в спектральной области.
Раздел 7. Цифровые алгоритмы обработки изображений
Задачи обработки многомерных сигналов. Обнаружение сигнала на фоне гауссовых помех. Алгоритмы повышения качества изображений. Алгоритмы оконтуривания изображений. Примеры применения цифровых алгоритмов для обработки
многомерных сигналов.
Перечень лабораторных работ по разделу:
- Повышение качества изображений.
- Выделение контуров изображений.
5. Организация и учебно-методическое обеспечение
самостоятельной работы студентов
5.1. Виды и формы самостоятельной работы
Самостоятельная работа студентов включает текущую и творческую проблемно-ориентированную самостоятельную работу (ТСР).
Текущая СРС направлена на углубление и закрепление знаний студента, развитие практических умений и включает:
●
Подготовка к практическим работам по дополнительной и справочной
литературе.
●
Подготовка к лабораторным работам по лекционному материалу и основной литературе.
●
Изучение тем, вынесенных на самостоятельную проработку.
●
Подготовка к контрольным работам, к зачету, к экзамену.
−
−
−
−
Творческая самостоятельная работа включает:
поиск, анализ, структурирование и презентация информации;
исследовательская работа и участие в научных студенческих конференциях,
семинарах и олимпиадах;
анализ научных публикаций по заранее определенной преподавателем теме;
анализ фактических материалов по выполненным лабораторным работам.
5.2. Контроль самостоятельной работы
Оценка результатов самостоятельной работы организуется следующим образом:
●
●
●
на лекционных занятиях – краткий опрос по материалам, выданным на
самостоятельное изучение;
на практических занятиях – обзор теоретических положений для решения
предстоящих задач;
на лабораторных занятиях – обсуждение контрольных вопросов и последовательности выполнения работ.
6. Средства текущей и промежуточной оценки качества освоения
дисциплины
Оценка качества освоения дисциплины производится по результатам следующих контролирующих мероприятий:
Контролирующие мероприятия
Результаты обучения по дисциплине
выполнение и защита лабораторных работ и практических заданий
презентации по тематике исследований во время проведения конференц-недели
экзамен
Для оценки качества освоения дисциплины при проведении контролирующих мероприятий предусмотрены следующие средства (фонд
оценочных средств) :
 контрольные вопросы, задаваемых при выполнении и защитах лабораторных
работ;
Пример. Лабораторная работа «Исследование свойств дискретного преобразования
Фурье»
1. Какими свойствами обладает преобразование Фурье?
2. Как связаны дискретное и непрерывное преобразования Фурье?
3. Сформулируйте теорему о временном представлении сигналов.
4. Сформулируйте теорему о частотном представлении сигналов.
5. Чем вызвана периодичность спектра цифрового сигнала?
6. Чем вызван эффект наложения частот?
 контрольные вопросы, задаваемые при проведении практических занятий,
Пример. Практическое занятие по теме Z-преобразование.
1. Прямое и обратное Z-преобразование.
2. Свойства Z-преобразования.
3. Таблица Z-образов основных сигналов.
4. Свойства геометрической последовательности.

1.
2.
3.
4.
вопросы, выносимые на экзамен:
Понятие сигнала, классификация и формы описания.
Z-преобразование. Свойства.
Свертка. Типы дискретных сверток
Непрерывное преобразование Фурье. Свойства. Фурье-образы основных
функций.
5. Дискретное преобразование Фурье. Свойства. Связь ДПФ и ПФ.
6. Алгоритмы быстрого преобразования Фурье
7. Нерекурсивные фильтры
8. Рекурсивные фильтры
9. Метод инвариантного преобразования импульсной характеристики
10. Метод наименьших квадратов при проектировании фильтров
11. Фильтрация в частотной области. Явление Гиббса и методы борьбы с ним.
12. Оптимальная и согласованная фильтрация.
13. Алгоритмы обработки изображений.
7. Рейтинг качества освоения дисциплины (модуля)
Оценка качества освоения дисциплины в ходе текущей и промежуточной аттестации обучающихся осуществляется в соответствии с «Руководящими материалами по текущему контролю успеваемости, промежуточной и итоговой аттестации студентов Томского политехнического университета», утвержденными приказом ректора № 77/од от
29.11.2011 г.
В соответствии с «Календарным планом изучения дисциплины»:
 текущая аттестация (оценка качества усвоения теоретического материала (ответы на вопросы и др.) и результаты практической деятельности (решение задач, выполнение заданий, решение проблем
и др.) производится в течение семестра (оценивается в баллах
(максимально 60 баллов), к моменту завершения семестра студент
должен набрать не менее 33 баллов);
 промежуточная аттестация (экзамен, зачет) производится в конце
семестра (оценивается в баллах (максимально 40 баллов), на экза-
мене (зачете) студент должен набрать не менее 22 баллов).
Итоговый рейтинг по дисциплине определяется суммированием
баллов, полученных в ходе текущей и промежуточной аттестаций.
Максимальный итоговый рейтинг соответствует 100 баллам.
В соответствии с «Календарным планом выполнения курсового
проекта (работы)»:
 текущая аттестация (оценка качества выполнения разделов и др.)
производится в течение семестра (оценивается в баллах (максимально 40 баллов), к моменту завершения семестра студент должен набрать не менее 22 баллов);
 промежуточная аттестация (защита проекта (работы)) производится в конце семестра (оценивается в баллах (максимально 60
баллов), по результатам защиты студент должен набрать не менее
33 баллов).
Итоговый рейтинг определяется суммированием баллов, полученных в ходе текущей и промежуточной аттестаций. Максимальный итоговый рейтинг соответствует 100 баллам.
8. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
Основная литература:
1. Оппенгейм А.В., Шафер Р.В. Цифровая обработка сигналов. – М.: Связь, 1979. –
416с.
2. Рабинер Л.Р., Шафер Р.В. Цифровая обработка речевых сигналов. - М.: Радио и
связь, 1981 - 496с.
3. Отнес Р., Эноксон Л. Прикладной анализ временных рядов. - М.: Мир, 1982. 428с.
4. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. – М.: Мир, 1989.
– 540с.
5. Даджеон Д., Мерсеро Р. Цифровая обработка многомерных сигналов. – М.: Мир,
1988. – 488с.
6. Глинченко А.С. Цифровая обработка сигналов: В 2ч. Красноярск: Изд-во КГТУ.
2001.
7. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб.: Питер. 2003. – 604 с.
8. Баскаков С.И. Радиотехнические цепи и сигналы. Руководство к решению задач:
Учебное пособия для радиотехн.спец.вузов. -М.: Высшая школа, 1987. – 207 с.
Дополнительная литература:
1. Сиберт И.М. Цепи. Сигналы, системы: В 2-х ч. - М.: Мир, 1988.
2. Цифровая обработка сигналов. Учебное пособие для вузов. – М.: Радио и связь,
1990.-256с.
3. Rodger E. Ziemer, William H. Tranber, D. Ronald Fannin. Signals and Systems: Continuous and Discreabe. – NEW YORK, LONDON, 1989/ - 561c.
4. Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений. – М. : Сов. Радио, 1979. – 312с.
5. Розенфельд А. Распознавание и обработка изображений с помощью вычислительных машин. – М.: Мир, 1972. – 230с.
6. Миано Дж. Форматы и алгоритмы сжатия изображений в действии. М.: Издательство Триумф, 2003. – 336 с.
7. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносяера, 2005. –
1072 с.
Internet–ресурсы (в т.ч. Перечень мировых библиотечных ресурсов):
1.
http://www.intuit.ru/
2.
http://venec.ulstu.ru/
3.
http://window.edu.ru/
Используемое программное обеспечение:
1. MathLab
2. MathCad
9. Материально-техническое обеспечение дисциплины
Указывается материально-техническое обеспечение дисциплины:
технические средства, лабораторное оборудование и др.
№
п/п
1
2
Наименование (компьютерные классы, учебные лаборатории, оборудование)
Компьютерный класс
Компьютерный класс
Корпус, ауд., количество установок
ИК, 102, 9
ИК, 103, 9
Программа составлена на основе Стандарта ООП ТПУ в соответствии с требованиями ФГОС по направлению 010400 Прикладная математика и информатика».
Программа одобрена на заседании кафедры прикладной математики
протокол № 17 от «21» 05 2014 г.
Автор – доцент каф. Прикладной математики
Вылегжанин Олег Николаевич
Рецензент –