Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
Nazwa przedmiotu:
Technika cyfrowa
Koordynator przedmiotu:
dr inż. Andrzej Wielgus
Status przedmiotu:
Obowiązkowy
Poziom kształcenia:
Studia I stopnia
Program:
Elektronika i Telekomunikacja
Grupa przedmiotów:
Przedmioty kierunkowe wspólne
Kod przedmiotu:
TCYZ
Semestr nominalny:
4 / rok ak. 2020/2021
Liczba punktów ECTS:
6
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
wykłady MP4 (dwukrotne wysłuchanie 2x 14g 45m + instalacja + uruchamianie = 30 godz. zajęcia stacjonarne = 4g zadania domowe = 30g studiowanie podręcznika = 60g obliczenia komputerowe = 10g konsultacje internetowe do zadań domowych i obliczeń komputerowych = 6g Łącznie liczba godzin pracy studenta = 140 godz.
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
2
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
3
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład30h
  • Ćwiczenia15h
  • Laboratorium0h
  • Projekt15h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
matematyka na poziomie szkoły średniej
Limit liczby studentów:
60
Cel przedmiotu:
- ukształtowanie wśród studentów opinii o ogromnym znaczeniu syntezy logicznej w projektowaniu układów cyfrowych i analizie danych - zapoznanie studentów z procedurami syntezy logicznej istotnymi dla współczesnych technologii realizacji układów cyfrowych - ukształtowanie umiejętności stosowania zaawansowanych procedur syntezy logicznej
Treści kształcenia:
1. Informacje ogólne 2. Metody obliczeniowe w syntezie logicznej układów cyfrowych. Algebra Boole'a. Algorytmy teorio-grafowe. 3. Układy kombinacyjne. Wyraże nia boolowskie CNF, DNF. Bramki logiczne. 4. Minimalizacja funkcji boolowskich. Metoda Karnaugha. 5. Metody komputerowe minimalizacji funkcji boolowskich. Ekspansja - metoda systematyczna. Ekspansja - metoda sekwencyjnego pokrywania. 6. Redukcja argumentów. Pojęcie argumentów niezbędnych. Transformacja CNF na DNF metodą przekształceń boolowskich 7. Dekompozycja funkcji boolowskich. Metoda maksymalnych klas zgodności. 8. Zaawansowane metody dekompozycji. Rachunek podziałów. Obliczanie podziału spełniającego tw. o dekompozycji. 9. Układy sekwencyjne. Pojęcie automatu i układu sekwencyjnego. Funkcje wzbudzeń. Przerzutniki. Synteza kombinacyjna. 10. Minimalizacja stanów wewnętrznych. Relacja zgodności i sprzeczności stanów. Warunek pokrycia i zamknięcia. 11. Synteza strukturalna układów sekwencyjnych. Układy z pamięciami 12. Układy asynchroniczne 13. Cyfrowe bloki funkcjonalne. Multiplekdery i demultipleksery. Komparatory. Sumatory. Liczniki, rejestry. 14. Synteza układów cyfrowych. Synteza logiczna i strukturalna. 15. Algorytmy syntezy logicznej w odkrywaniu wiedzy w bazach danych. Redukcja atrybutów. Indukcja reguł decyzyjnych.
Metody oceny:
Egzamin pisemny, konkursy, prace domowe.
Egzamin:
tak
Literatura:
1. T. Łuba, G. Borowik, Synteza logiczna. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2015. 2. T. Łuba, D. Ojrzeńska-Wójter, Układy logiczne w zadaniach. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2011. 3. T. Łuba (red.), Programowalne układy przetwarzania sygnałów cyfrowych i informacji. Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, Warszawa 2008. 4. T. Łuba (et al.): Rola i znaczenie syntezy logicznej w eksploracji danych dla potrzeb telekomunikacji i medycyny. Przegląd Telekomunikacyjny i Wiadomości Telekomunikacyjne, Nr. 5, 2014
Witryna www przedmiotu:
https://inz.okno.pw.edu.pl/
Uwagi:
Celem przedmiotu jest przekazanie wiedzy i umiejętności dotyczących zaawansowanych metod syntezy logicznej niezbędnych do zrozumienia nowoczesnych narzędzi projektowania systemów cyfrowych. Dlatego głównymi zagadnieniami omawianymi na wykładach (MP4 i bezpośrednich) są m.in. heurystyczne metody minimalizacji funkcji boolowskich, redukcja argumentów, dekompozycja funkcjonalna, synteza układów sekwencyjnych oraz minimalizacja stanów. Ponadto wykład wskazuje na istotne związki układów logicznych z niektórymi zagadnieniami informatyki, takimi jak eksploracja danych (Data Mining) i maszynowe uczenie, a w szczególności pokazuje, że metody wykorzystywane do optymalizacji układów cyfrowych mogą być z powodzeniem zastosowane w typowych zadaniach przetwarzania i wyszukiwania informacji, odkrywania wiedzy w bazach danych, a także w dziedzinie systemów ekspertowych czy sztucznej inteligencji. Takie ujęcie przedmiotu jest ważne w integracji zagadnień elektroniki i telekomunikacji.

Efekty uczenia się

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Charakterystyka TC_W01
potrafi stosować zasady algebry Boole’a i algorytmy teorio-grafowe w podstawowych zadaniach optymalizacji układów logicznych
Weryfikacja: zadania domowe
Powiązane charakterystyki kierunkowe: K_W05, K_W01
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P6S_WG, I.P6S_WK

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Charakterystyka TC_U01
potrafi stosować zaawansowane procedury syntezy dwupoziomowej (ekspansja, redukcja argumentów i atrybutów, generacja reguł decyzyjnych)
Weryfikacja: egzamin pisemny
Powiązane charakterystyki kierunkowe: K_U05, K_U07, K_U14, K_U20
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P6S_UU, I.P6S_UW, III.P6S_UW.4.o
Charakterystyka TC_U02
potrafi projektować układy sekwencyjne
Weryfikacja: egzamin pisemny
Powiązane charakterystyki kierunkowe: K_U05, K_U07, K_U14, K_U20
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P6S_UU, I.P6S_UW, III.P6S_UW.4.o