Nazwa przedmiotu:
Teoria sygnałów biologicznych
Koordynator przedmiotu:
dr inż. Mirosław Świetlik.
Status przedmiotu:
Obowiązkowy
Poziom kształcenia:
Studia I stopnia
Program:
Automatyka i Robotyka
Grupa przedmiotów:
Specjalnościowe
Kod przedmiotu:
ML.NS738
Semestr nominalny:
5 / rok ak. 2018/2019
Liczba punktów ECTS:
3
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
1. Liczba godzin kontaktowych: 32, w tym: a) wykład – 30 godz., b) konsultacje – 2 godz. 2. Praca własna studenta: 45 godzin, w tym: a) realizacja pracy domowej, polegającej na przeprowadzeniu analizy zadanych sygnałów biologicznych za pomocą samodzielnie napisanego programu (w środowisku pakietu MATLAB) – 40 godz., b) przygotowywanie się do testu zaliczeniowego – 5 godz. Razem: 77 godzin – 3 punkty ECTS.
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
1,5 punktu ECTS – 32 godzin kontaktowych, w tym: a) wykład – 30 godz., b) konsultacje – 2 godz.
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
1,6 punktu ECTS – 40 godzin, realizacja pracy domowej, polegającej na przeprowadzeniu analizy zadanych sygnałów biologicznych za pomocą samodzielnie napisanego programu w środowisku pakietu MATLAB.
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład30h
  • Ćwiczenia0h
  • Laboratorium0h
  • Projekt0h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
1. Znajomość algebry i analizy matematycznej w zakresie wykładanym na wcześniejszych latach studiów. 2. Znajomość podstaw automatyki i sterowania w zakresie wykładanym na wcześniejszych latach studiów. 3. Zaliczenie przedmiotu "Podstawy teorii sygnałów". 4. Posiadanie podstawowej wiedzy i umiejętności programowania w środowisku pakietu MATLAB.
Limit liczby studentów:
-
Cel przedmiotu:
1. Zapoznanie się z podstawowymi pojęciami i zagadnieniami z dziedziny ogólnej teorii sygnałów. 2. Pozyskanie wiedzy i umiejętności dotyczących matematycznego opisu sygnałów oraz metod ich cyfrowego przetwarzania. 3. Poznanie sposobów pomiarów typowych sygnałów fizjologicznych. 4. Zapoznanie się z wybranymi metodami przetwarzania i analiz rzeczywistych sygnałów biologicznych w dziedzinie czasu i częstotliwości. 5. Przygotowanie do korzystania z profesjonalnego oprogramowania inżynierskiego w zakresie analizy sygnałów.
Treści kształcenia:
1. Elementy ogólnej teorii sygnałów. Klasyfikacja sygnałów i ich opis. 2. Analiza harmoniczna sygnałów ciągłych (szeregi Fouriera i transformata Fouriera). Podstawy teoretyczne przetwarzania sygnałów. Próbkowanie. Reprezentacje dyskretne. 3. Modelowanie, filtracja i analiza dynamiczna układów w oparciu o narzędzia pakietu MATLAB. 4. Sposoby pomiaru i analizy wybranych sygnałów biologicznych m.in. EKG, EMG, EEG.
Metody oceny:
Ocenie podlega praca domowa (40% oceny końcowej) oraz test zaliczeniowy (60% oceny końcowej).
Egzamin:
nie
Literatura:
1. Szabatin J. , Przetwarzanie Sygnałów, WKŁ, Warszawa 2007. 2. de Larminat P. , Thomas Y, Automatyka- układy liniowe. Tom1: Sygnały i układy. WNT 1983. 3. Moczko J., Kramer L., Cyfrowe metody przetwarzania sygnałów biomedycznych, Wydawnictwo Naukowe UAM 2001. 4. Zmarzły D., Pomiary elektrycznych wielkości medycznych, Oficyna Wydawnicza Politechniki Opolskiej, 2005. 5. Biocybernetyka i inżynieria biomedyczna 2000, tom 2: Biopomiary, (red. M. Nałęcz), Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa 2001. 6. Robert B. Northrop, Signals and Systems Analysis in Biomedical Engineering, CRC Press, 2003. 7. Semmlow J. , Signals and systems for bioengineers: a MATLAB-based introduction, Elsevier Inc. 2012. 8. Sӧrnmo L., Laguna P., Bioelectrical Signal Processing in cardical and neurological applications, Elsevier Inc. 2005. 9. Mat. prowadzącego.
Witryna www przedmiotu:
-
Uwagi:
-

Efekty uczenia się

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Efekt ML.NS738_W1
Student zna klasyfikację sygnałów i podstawy matematycznego opisu sygnałów oraz ich miary w przestrzeni czasu i częstotliwości.
Weryfikacja: Ocena zadań domowych. Sprawdzian zaliczeniowy.
Powiązane efekty kierunkowe: AiR1_W01, AiR1_W12
Powiązane efekty obszarowe: T1A_W01, T1A_W07, T1A_W01, T1A_W03, T1A_W04
Efekt ML.NS738_W2
Student zna podstawy przetwarzania i analizy sygnału w dziedzinie czasu oraz w dziedzinie częstotliwości.
Weryfikacja: Ocena zadań domowych. Sprawdzian zaliczeniowy.
Powiązane efekty kierunkowe: AiR1_W01, AiR1_W12
Powiązane efekty obszarowe: T1A_W01, T1A_W07, T1A_W01, T1A_W03, T1A_W04
Efekt ML.NS738_W3
Student ma wiedzę dotyczącą przetwarzania sygnałów, w dziedzinie czasowo-częstotliwościowej.
Weryfikacja: Sprawdzian zaliczeniowy.
Powiązane efekty kierunkowe: AiR1_W12
Powiązane efekty obszarowe: T1A_W01, T1A_W03, T1A_W04
Efekt ML.NS738_W4
Student ma wiedzę dotyczącą metod pomiarów oraz struktur i analiz wybranych sygnałów biologicznych - np. EKG, EEG, EMG.
Weryfikacja: Ocena zadań domowych. Sprawdzian zaliczeniowy.
Powiązane efekty kierunkowe: AiR1_W02, AiR1_W12
Powiązane efekty obszarowe: T1A_W01, T1A_W07, T1A_W01, T1A_W03, T1A_W04
Efekt ML.NS738_W5
Student ma podstawową wiedzę z zakresu historii pomiarów biologicznych oraz zna współczesne modele zjawisk elektrycznych w organizmie człowieka na poziomie komórkowym.
Weryfikacja: Sprawdzian.
Powiązane efekty kierunkowe: AiR1_W02
Powiązane efekty obszarowe: T1A_W01, T1A_W07

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Efekt ML.NS738_U1
Student potrafi przeprowadzić analizę sygnału ciągłego w dziedzinach czasu i częstotliwości przy użyciu typowego oprogramowanie inżynierskiego.
Weryfikacja: Ocena zadań domowych. Sprawdzian zaliczeniowy.
Powiązane efekty kierunkowe: AiR1_U13
Powiązane efekty obszarowe: T1A_U08, T1A_U09
Efekt ML.NS738_U2
Student umie dokonać diagnostyki prostego sygnału biologicznego za pomocą analizy numerycznej przeprowadzonej w programie MATLAB.
Weryfikacja: Ocena zadań domowych.
Powiązane efekty kierunkowe: AiR1_U04, AiR1_U05, AiR1_U13
Powiązane efekty obszarowe: T1A_U03, T1A_U04, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U15, T1A_U08, T1A_U09