Uniwersytet Warszawski - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Analiza sygnałów

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1100-2BF05
Kod Erasmus / ISCED: 13.201 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0533) Fizyka Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Analiza sygnałów
Jednostka: Wydział Fizyki
Grupy: ZFBM - Fizyka medyczna; przedmioty dla II roku
ZFBM - Neuroinformatyka; przedmioty dla II roku
Strona przedmiotu: https://brain.fuw.edu.pl/edu/index.php/Analiza_sygnałów_-_wykład
Punkty ECTS i inne: 4.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Rodzaj przedmiotu:

obowiązkowe

Założenia (opisowo):

Wymagane zaliczenie następujących przedmiotów, prowadzonych na Wydziale Fizyki:

1. Technologie Informacyjne i Komunikacyjne, z ćwiczeniami z programowania w Pythonie w wymiarze 45 godzin ćwiczeń

2. Wnioskowanie Statystyczne


Tryb prowadzenia:

w sali

Skrócony opis:

Wykład obejmuje podstawy klasycznej (widmowej) i współczesnej (falki, czas-częstość) analizy sygnałów, prezentowane w kontekście przykładów z analizy elektroencefalogramu (EEG) i interfejsów mózg-komputer (BCI).

Pełny opis:

Szereg Fouriera

Przekształcenie Fouriera

Twierdzenie o splocie

Estymacja widma na podstawie Transformaty Fouriera

Systemy liniowe niezmiennicze w czasie

Model autoregresyjny

Transformata Z i widmo procesu AR

Funkcja przejścia i filtry LTI

Spektrogram — oknowana transformata Fouriera

Zasada nieoznaczoności

Transformata Wignera

Falki

Reprezentacje czas-częstość

Przybliżenia adaptacyjne i algorytm matching pursuit

EEG

problem odwrotny P300 SSVEP MEG

Analiza sygnałów wielozmiennych

ICA, MVAR

ERD/ERS

BCI

Literatura:

skrypty do wykładu https://brain.fuw.edu.pl/edu/index.php/Analiza_sygnałów_-_wykład

i ćwiczeń https://brain.fuw.edu.pl/edu/index.php/Analiza_sygnałów_-_ćwiczenia

książka Matching Pursuit and Unification in EEG Analysis https://us.artechhouse.com/Matching-Pursuit-and-Unification-in-EEG-Analysis-P539.aspx

program Svarog http://svarog.pl

Efekty uczenia się:

po zaliczeniu zajęć student/ka:

- rozumie związki między podstawowymi operacjami na sygnałach w dziedzinach czasu i częstości

- potrafi wybrać właściwą metodę analizy sygnału i poprawnie zinterpretować wyniki

Metody i kryteria oceniania:

Egzamin pisemny (test jednokrotnego wyboru + pytania otwarte).

Do zaliczenia przedmiotu konieczne jest uzyskanie pozytywnej oceny zarówno z wykładu (powyżej), jak i z ćwiczeń.

Praktyki zawodowe:

brak

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)

Okres: 2023-10-01 - 2024-01-28
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Ćwiczenia, 30 godzin, 80 miejsc więcej informacji
Wykład, 30 godzin, 80 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Piotr Durka
Prowadzący grup: Piotr Biegański, Piotr Durka, Jarosław Żygierewicz
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Wykład - Egzamin
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.
Krakowskie Przedmieście 26/28
00-927 Warszawa
tel: +48 22 55 20 000 https://uw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.3.0 (2024-03-22)