Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Techniki obliczeniowe
Course of study:
2017/2018
Code:
IET-1-402-n
Faculty of:
Computer Science, Electronics and Telecommunications
Study level:
First-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Electronics and Telecommunications
Semester:
4
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Part-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
dr inż. Korohoda Przemysław (korohoda@agh.edu.pl)
Academic teachers:
dr inż. Korohoda Przemysław (korohoda@agh.edu.pl)
Module summary

Student poznaje wybrane techniki matematyczne umożliwiające na przykładzie pakietu Matlab tworzenie oprogramowania do studiowania obwodów elektronicznych oraz rozwiązywania problemów inżynierskich.

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Social competence
M_K001 Student rozumie potrzebę i zna możliwości ciągłego dokształcania się, podnoszenia swoich kompetencji zawodowych oraz pracy w zespole ET1A_K01, ET1A_K04 Involvement in teamwork
M_K002 Student ma świadomość ważności zachowywania się w sposób profesjonalny, przestrzegania zasad etyki zawodowej i wzajemnego poszanowania ET1A_K03 Execution of laboratory classes,
Involvement in teamwork
Skills
M_U001 Student umie zaplanować i zrealizować, np. w pakiecie Matlab, eksperyment symulacyjny integrując wiedzę teoretyczną i praktyczną z różnych przedmiotów kierunkowych ET1A_U24, ET1A_U12, ET1A_U02, ET1A_U01 Test,
Execution of laboratory classes
M_U002 Student umie zweryfikować z wykorzystaniem wspomagania komputerowego napotykane informacje teoretyczne, w szczególności w postaci wzorów oraz algorytmów, posługując się kryteriami błędów oraz formą graficzną ET1A_U10, ET1A_U05, ET1A_U01 Test,
Execution of laboratory classes
Knowledge
M_W001 Student zna podstawowe techniki matematyczne umożliwiające tworzenie oprogramowania do symulowania układów elektronicznych oraz rozwiązywania interdyscyplinarnych problemów inżynierskich ET1A_W02, ET1A_W13, ET1A_W01 Test
M_W002 Student ma podstawowa wiedzę w zakresie stosowania wybranych technik numerycznych oraz prezentowania i interpretowania pozyskiwanych wyników ET1A_W07, ET1A_W14 Test
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Others
E-learning
Social competence
M_K001 Student rozumie potrzebę i zna możliwości ciągłego dokształcania się, podnoszenia swoich kompetencji zawodowych oraz pracy w zespole - - + - - - - - - - -
M_K002 Student ma świadomość ważności zachowywania się w sposób profesjonalny, przestrzegania zasad etyki zawodowej i wzajemnego poszanowania - - + - - - - - - - -
Skills
M_U001 Student umie zaplanować i zrealizować, np. w pakiecie Matlab, eksperyment symulacyjny integrując wiedzę teoretyczną i praktyczną z różnych przedmiotów kierunkowych + - + - - - - - - - -
M_U002 Student umie zweryfikować z wykorzystaniem wspomagania komputerowego napotykane informacje teoretyczne, w szczególności w postaci wzorów oraz algorytmów, posługując się kryteriami błędów oraz formą graficzną + - + - - - - - - - -
Knowledge
M_W001 Student zna podstawowe techniki matematyczne umożliwiające tworzenie oprogramowania do symulowania układów elektronicznych oraz rozwiązywania interdyscyplinarnych problemów inżynierskich + - + - - - - - - - -
M_W002 Student ma podstawowa wiedzę w zakresie stosowania wybranych technik numerycznych oraz prezentowania i interpretowania pozyskiwanych wyników + - + - - - - - - - -
Module content
Lectures:

1. Rozwiązywanie układów równań, zastosowania – 2 godziny

Rozwiązania rzeczywiste i zespolone dla równań algebraicznych 3. i 4. stopnia, wzory Viete’a dla dowolnego stopnia wielomianu, wyznaczanie miejsca zerowego dla funkcji jednej zmiennej, rozwiązywanie układu równań nieliniowych, wielowymiarowa metoda Newtona-Raphsona, transmitancja jako iloraz wielomianów, stabilność dla systemów z czasem ciągłym i dyskretnym.

2. Interpolacja i ekstrapolacja – 2 godziny

Wielomiany Lagrange’a, metoda Neville’a, interpolacja za pomocą szeregu funkcji bazowych przy różnych bazach, rozwiązanie macierzowe, przykłady zastosowania splajnów, szereg Taylora z różnymi sposobami szacowania reszty, pochodne cząstkowe i dwuwymiarowy szereg Taylora.

3. Aproksymacja – 2 godziny

Związki między iloczynem skalarnym i metryką oraz normą, zastosowania iloczynu skalarnego, aproksymacja z wykorzystaniem wybranych baz, wielomiany Czebyszewa, wielomiany Legendre’a, procedura ortonormalizacyjna.

4. Analiza regresji i dyskretne transformacje – 2 godziny

Generowanie pseudolosowe z zadanym rozkładem, regresja liniowa dla jednej i wielu zmiennych , rozwiązanie macierzowe, regresja nieliniowa oraz z nieliniową funkcją przejścia, dyskretna transformacja ortogonalna jako nieliniowa regresja wielowymiarowa, dyskretna transformacja Karhunen-Loeve, dekompozycja LU, algorytm Crouta.

5. Wybrane zastosowania analizy matematycznej– 2 godziny

Numeryczne wyznaczanie całki oznaczonej, rozwiązywanie równań różniczkowych jednorodnych i niejednorodnych 1. stopnia, konfrontacja metod analitycznych i numerycznych oraz z wykorzystaniem transformaty Laplace’a, uogólnienie na układy równań różniczkowych w zapisie macierzowym, zastosowanie dla obwodów elektrycznych oraz problemów fizycznych (jak np. ruch harmoniczny, model układu planetarnego).

Laboratory classes:

1. Porównanie wybranych metod wyznaczania rozwiązań dla równań oraz układów równań – 2 godziny – wprowadzenie do ćwiczeń, uporządkowanie i podsumowanie podstaw korzystania z pakietu Matlab, opracowanie metodyki eksperymentów porównawczych, ich realizacja w pakiecie Matlab, prezentacja wyników, wyciąganie wniosków. Wyboru porównywanych metod na podstawie materiały wykładowego dla każdej grupy dokonuje prowadzący.
2. Przykłady interpolacji i zastosowania szeregu Taylora – 1 godzina – opracowanie metodyki eksperymentów przedstawiających wybrane metody, ich realizacja w pakiecie Matlab, prezentacja wyników, wyciąganie wniosków. Wyboru badanych metod dla każdej grupy dokonuje na podstawie materiału wykładowego prowadzący.
3. Projekt i realizacja w pakiecie Matlab oprogramowania do testowania wybranych metod aproksymacji – 2 godziny – opracowanie ogólnej koncepcji testowania, wykonanie wstępnej wersji, przeprowadzenie testów, wprowadzenie poprawek korygujących błędy, prezentacja wyników, wyciąganie wniosków. Wyboru testowanych metod dla każdej grupy dokonuje prowadzący.
4. Projekt i realizacja w pakiecie Matlab oprogramowania do testowania wybranych modeli regresji – 2 godziny – opracowanie ogólnej koncepcji, wykonanie wstępnej wersji, przeprowadzenie testów, wprowadzenie poprawek korygujących błędy, prezentacja wyników, wyciąganie wniosków. Wyboru modeli dla każdej grupy dokonuje prowadzący.
5. Studium i rozbudowa demonstracji z wykorzystaniem modeli zbudowanych z układów równań różniczkowych 1 stopnia – 2 godziny – uruchomienie i przestudiowanie demonstracji przygotowanych w pakiecie Matlab, a następnie wprowadzenie zmian poszerzających możliwości tych demonstracji o wybrane porównania i zestawy parametrów. Podsumowanie poznanych technik pakietu Matlab.
6. Podsumowanie i weryfikacja umiejętności praktycznych oraz test z wiedzy teoretycznej – 1 godzina.

Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 75 h
Module ECTS credits 3 ECTS
Participation in lectures 10 h
Realization of independently performed tasks 20 h
Participation in laboratory classes 10 h
Preparation for classes 25 h
Preparation of a report, presentation, written work, etc. 10 h
Additional information
Method of calculating the final grade:

1. Warunkiem uzyskania pozytywnej oceny końcowej (OK) jest uzyskanie pozytywnej oceny z umiejętności praktycznych w laboratorium oraz testu wiedzy teoretycznej.
2. Obliczamy średnią ważoną (śr) z ocen za poszczególne ćwiczenia (75%) oraz testu z teorii (25%).
3. Ocena końcowa wyznaczana jest na podstawie zależności:
jeżeli śr>=90%, to OK=5.0 w przeciwnym przypadku
jeżeli śr>=80%, to OK=4.5 w przeciwnym przypadku
jeżeli śr>=70%, to OK=4.0 w przeciwnym przypadku
jeżeli śr>=60%, to OK=3.5 w przeciwnym przypadku
jeżeli śr>=50%, to OK=3.0 w przeciwnym przypadku OK=2.0
4. Jeżeli pozytywną ocenę z laboratorium i zaliczenia wykładu uzyskano w pierwszym terminie i dodatkowo student był aktywny na wykładach, to ocena końcowa jest podnoszona o 0.5.

Prerequisites and additional requirements:

Podstawy algebry macierzy i analizy (pochodne i równania różniczkowe jednej zmiennej)
Podstawy teorii obwodów
Podstawy programowania w językach wyższego poziomu

Recommended literature and teaching resources:

1. S. Osowski, A. Cichocki, K. Siwek: „Matlab w zastosowaniu do obliczeń obwodowych i przetwarzaniu sygnałów”, OWPW, Warszawa 2006.
2.R. Klempka, R. Sikora-Iliew, A. Stankiewicz, B Świątek: „Modelowanie i symulacja układów elektrycznych w Matlabie – przykłady”, AGH – UWN-D, Kraków 2007.
3. R. Klempka, A, Stankiewicz: „ Modelowanie i symulacja układów dynamicznych”, AGH UWN-D, Kraków 2006.
4. W. H. Press, S. A. Teukolsky, W. T. Vetterling, B. P. Flannery: “Numerical Recipes in C”, Cambridge University Press 1992.

Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:

A.Borys, P.Korohoda: Analysis of Critical Sampling Effects Revisited. Proceedings of the Signal Processing –Algorithms, Architectures, Arrangements and Applications (SPA 2017), pp. 131-136, Sept., 2017.

K.Zachwieja, P.Korohoda, J.Kwinta-Rybicka, M.Miklaszewska, A.Moczulska, J.Bugajska, J.Berska, D.Drożdż, J.A.Pietrzyk: Modification of the Schwartz equations for children increases their accuracy at eGFR > 60 mL/min/1.73. Renal Failure, vol. 38 no. 5, pp. 787–798. 2016.

P.Korohoda, R.Rumian: Audio in-band signalling system based on a complementary pair of peak and notch equalizers. Proceedings of the Signal Processing –Algorithms, Architectures, Arrangements and Applications (SPA 2016), pp. 207–212, 2016.

P.Korohoda, R.Rumian: Design of the mutually cancelling narrow passband and stopband filters – a case study. Proceedings of the International Conference on Signals and Electronic Systems, pp. 57-62, Sept. 2016.

P.Korohoda, B.Ziółko, M.Miklaszewska, M.Ziółko: Evaluation of medical images segmentation. Proceedings of the twenty-first national conference on Applications of mathematics in biology and medicine, pp.81-86, Regietów, Sept. 2015.

P.Korohoda, A.Dąbrowski, P.Pawłowski: Tensorowa detekcja kanalików potowych w opuszkach palców z obrazów OCT. Mat. XIV Krajowej Konf. Elektroniki, Darłowo, s. 552-557, 2015.

P.Korohoda, K.Duda: Podstawy analizy częstotliwościowej i próbkowanie sygnałów, rozdział w: Cyfrowe przetwarzanie sygnałów w telekomunikacji : podstawy – multimedia – transmisja, pod red. T.Zieliński, P.Korohoda, R.Rumian, str. 31-86, PWN, Warszawa, 2014.

P.Korohoda, J.Grabska-Chrząstowska: Directional image filtering based on the Fourier transform. Image Processing & Communications an International Journal, vol. 19 no. 2–3, pp. 7–13, 2014.

Additional information:

None