Nazwa przedmiotu:
Podstawy nowoczesnych metod cyfrowej analizy danych
Koordynator przedmiotu:
dr inż. Maciej Trusiak
Status przedmiotu:
Fakultatywny dowolnego wyboru
Poziom kształcenia:
Studia II stopnia
Program:
Mechatronika
Grupa przedmiotów:
Wariantowe
Kod przedmiotu:
PAD
Semestr nominalny:
1 / rok ak. 2020/2021
Liczba punktów ECTS:
2
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów kształcenia:
1) Liczba godzin bezpośrednich 33, w tym: a) wykład - 15h; b) ćwiczenia - 0h; c) laboratorium - 0h; d) projekt - 15h; e) konsultacje - 3h; 2) Praca własna studenta 30, w tym: a) przygotowanie do kolokwiów zaliczeniowych - 10h; b) opracowanie samodzielne raportu i przygotowanie prezentacji - 15h; c) przygotowanie do projektu - 4h; d) studia literaturowe - 1h; Suma: 63 h (2 ECTS)
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
1 punkt ECTS - liczba godzin bezpośrednich: 33, w tym: a) wykład - 15h; b) ćwiczenia - 0h; c) laboratorium - 0h; d) projekt - 15h; e) konsultacje - 3h;
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
1) Liczba godzin bezpośrednich 33, w tym: a) wykład - 15h; b) ćwiczenia - 0h; c) laboratorium - 0h; d) projekt - 15h; e) konsultacje - 3h; 2) Praca własna studenta 30, w tym: a) przygotowanie do kolokwiów zaliczeniowych - 10h; b) opracowanie samodzielne raportu i przygotowanie prezentacji - 15h; c) przygotowanie do projektu - 4h; d) studia literaturowe - 1h; Suma: 63 h (2 ECTS)
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład15h
  • Ćwiczenia0h
  • Laboratorium0h
  • Projekt15h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
Podstawowa wiedza w zakresie algebry i analizy matematycznej (kurs inżynierski matematyki); Podstawy programowania (najlepiej Matlab); Podstawy przetwarzania sygnałów i cyfrowej analizy obrazów.
Limit liczby studentów:
30
Cel przedmiotu:
Zapoznanie się z nowoczesnymi narzędziami przetwarzania i analizy danych jednowymiarowych (1D, czasowych) i dwuwymiarowych (2D, obrazów) oraz ich wybranymi zastosowaniami w dziedzinach nauki i techniki (np. analiza danych biomedycznych i technicznych etc.), nabycie praktycznej umiejętności analizy danych 1D/2D z wykorzystanie metod omawianych w toku wykładu (w tym doboru odpowiedniej metody do zadania).
Treści kształcenia:
Zakres wykładu (15h): założenia, cele i problemy analizy danych 1D i 2D (m.in. akwizycja danych, konwersja analogowo-cyfrowa, próbkowanie, detektory, dostępne oprogramowanie, rozkład sygnału na jego składowe i ich interpretacja) oraz reprezentacja sygnału w dziedzinie częstotliwości; klasyczne rozwiązania cyfrowej analizy danych w dziedzinie sygnału i w dziedzinie częstotliwości (np. prosta filtracja splotowa i transformacja Fouriera); ograniczenia metod podstawowych i podstawy wybranych nowoczesnych rozwiązań cyfrowej analizy danych, m.in., okienkowa transformacja Fouriera, transformacja falkowa, dekompozycja modów empirycznych, metody interpolacji i aproksymacji danych, dekonwolucja; nowe drogi rozwoju komputerowej analizy danych np. nowoczesne metody redukcji szumu (np. block-matching 3D). Wybrane zastosowania w nauce, technice i przemyśle metod analizy danych 1D – sygnałów czasowych oraz metody analizy danych 2D - obrazów (np. analiza danych biomedycznych, analiza danych z fal grawitacyjnych, pomiar kształtu mikroobiektów statycznych i dynamicznych, analiza struktury przezroczystych obiektów biologicznych etc.). W trakcie omawiania nowoczesnych metod analizy danych podawane będą przykłady ich implementacji w środowisku Matlab. Dwa kolokwia. Projekt (15h): Każdy student otrzyma artykuł naukowy na podstawie którego przygotuje raport i prezentację. Artykuły będą dotyczyć różnych zastosowań omawianych na wykładzie nowoczesnych metod analizy danych (np. redukcji szumu koherentnego w cyfrowej holografii z wykorzystaniem algorytmu block-matching 3D lub fuzji obrazów z kamery podczerwonej i wizyjnej). Raport powinien zawierać opis problemu i użytej metody oraz dyskusję uzyskanych wyników połączoną z krytyczną oceną ograniczeń metody. Dodatkowo w skład raportu powinna wchodzić część obliczeniową z wykorzystaniem metody numerycznej w środowisku Matlab i analizą przykładowych danych. W skład oceny z projektu wchodzi ocena za raport (ocenia prowadzący) i ocena za prezentację (oceniają wszyscy słuchacze na kartach ewaluacyjnych).
Metody oceny:
Kolokwium z treści wykładowych (50%), Ocena z projektu (50%)
Egzamin:
nie
Literatura:
R. Gonzalez, R. Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall, 2018 () Marques, Oge, Practical image and video processing using MATLAB®, Florida Atlantic University Wiley 2011 Artykuły naukowe udostępniane przez prowadzącego.
Witryna www przedmiotu:
-
Uwagi:
brak

Efekty przedmiotowe

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Efekt PAD_2st_W01
Zna wybrane nowoczesne metody cyfrowej analizy sygnału/obrazu
Weryfikacja: Zaliczenie dwóch kolokwiów z materiału omawianego na wykładzie
Efekt PAD_2st_W02
Zna i rozumie ograniczenia metod podstawowych cyfrowej analizy danych oraz zna i rozumie zalety wybranych metod zaawansowanych.
Weryfikacja: Zaliczenie dwóch kolokwiów z materiału omawianego na wykładzie

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Efekt PAD_2st_U01
Potrafi zaprojektować i zaimplementować algorytmy przetwarzania sygnału/obrazu w języku Matlab
Weryfikacja: Zaliczenie projektu
Efekt PAD_2st_U02
Potrafi dobrać właściwą ścieżkę przetwarzania danych cyfrowych i ocenić jej ograniczenia
Weryfikacja: Zaliczenie projektu

Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne

Efekt PAD2st_K01
Rozumie potrzebę ciągłego samorozwoju w obszarze algorytmów metod przetwarzania danych oraz doszkalania się w zakresie ciągle rozwijających się narzędzi numerycznych
Weryfikacja: Zaliczenie projektu