 | Кафедра радіотехнічних систем |
[RE-55] Технології оптимального оброблення сигналів
Робоча програма навчальної дисципліни (Силабус)
Реквізити навчальної дисципліни
| Рівень вищої освіти | Перший (бакалаврський) |
| Галузь знань | - |
| Спеціальність | |
| Освітня програма | 172Б РТС - Радіотехнічні інформаційні технології (ЄДЕБО id: 6842)172Б РКС - Радіотехнічні комп'ютеризовані системи (ЄДЕБО id: 49227)172Б РКС+ - Радіотехнічні комп'ютеризовані системи (ЄДЕБО id: 57920) |
| Статус дисципліни | Нормативна |
| Форма здобуття вищої освіти | Очна |
| Рік підготовки, семестр | 3 курс, весняний семестр |
| Обсяг дисципліни | 3 кред. (Лекц. 36 год, Практ. год, Лаб. 18 год, СРС. 36 год ) |
| Семестровий контроль/контрольні заходи | Залік |
| Розклад занять | https://rozklad.kpi.ua |
| Мова викладання | Українська |
| Інформація про керівника курсу / викладачів | Лекц.: Жук С. Я., Лаб.: Жук С. Я., |
| Розміщення курсу | https://do.ipo.kpi.ua/course/view.php?id=881 |
Програма навчальної дисципліни
1. Опис навчальної дисципліни, її мета, предмет вивчання та результати навчання
Опис навчальної дисципліни. Дана дисципліна навчає статистичним методам оптимального оброблення сигналів для використання в сучасних радіотехнічних системах. Сучасні радіотехнічні системи мають значні обчислювальні можливості і, по-суті, є комп'ютеризованими інформаційно-вимірювальними системами. Розробка досконалих радіотехнічних комп'ютеризованих систем, які могли б надійно функціонувати в складній сигнально-завадовій обстановці, можлива лише на базі сучасних методів оптимізації (синтезу). Математичною основою синтезу таких систем є апарат теорії випадкових процесів.
Мета навчальної дисципліни. Метою дисципліни є вивчення основ теорії випадкових процесів і методів оптимального оброблення сигналів в радіотехнічних комп'ютеризованих системах, які дозволяють розробляти алгоритми, що забезпечують ефективне функціонування таких систем в умовах завад.
Предмет вивчання: основи теорії випадкових процесів і методи оптимального виявлення, розрізнення, оцінки невідомих параметрів і фільтрації сигналів в сучасних радіотехнічних комп’ютеризованих системах.
Компетентності.
Здатність виявляти, ставити та вирішувати проблеми (ЗК 8).
Здатність використовувати базові методи, способи та засоби отримання, передавання, обробки та зберігання інформації (ФК 3).
Здатність здійснювати комп'ютерне моделювання пристроїв, систем і процесів з використанням універсальних пакетів прикладних програм (ФК 4).
Здатність розробляти алгоритми оптимальної обробки сигналів в радіотехнічних комп’ютеризованих системах, що працюють в умовах завад, та досліджувати їх ефективність шляхом статистичного моделювання на ЕОМ з використанням спеціалізованих програмних засобів, та розробляти технічні рішення для підвищення ефективності функціонування (ФК 19).
Здатність використовувати теорію випадкових процесів при побудові математичних моделей сигналів і інформаційних процесів в радіотехнічних комп’ютеризованих системах.
Програмні результати навчання
Аналізувати, аргументувати, приймати рішення при розв’язанні спеціалізованих задач та практичних проблем телекомунікацій та радіотехніки, які характеризуються комплексністю та неповною визначеністю умов (ПРН 1).
Застосовувати фундаментальні і прикладні науки для аналізу та розробки процесів, що відбуваються в телекомунікаційних та радіотехнічних системах (ПРН 12).
Будувати моделі функціонування радіонавігаційних і радіолокаційних систем в умовах завад, розробляти алгоритми оптимального виявлення, розрізнення, оцінки невідомих параметрів і фільтрації сигналів в радіотехнічних системах різного функціонального призначення в умовах завад. Досліджувати ефективність отриманих алгоритмів оптимального виявлення, розрізнення, оцінки невідомих параметрів і фільтрації сигналів шляхом статистичного моделювання. (ПРН 26)
Виконувати розрахунки потенційних характеристик прийому сигналів з використанням оптимальних радіотехнічних систем.
Проводити обробку експериментальних даних, отриманих шляхом статистичного моделювання на ЕОМ, для оцінки ефективності функціонування радіотехнічних комп’ютеризованих систем.
2. Пререквізити та постреквізити дисципліни (місце в структурно-логічній схемі навчання за відповідною освітньою програмою)
Пререквізити: навчальна дисципліна «Технології оптимального оброблення сигналів» базується на знаннях з таких дисциплін: “Вища математика”, “Основ теорії кіл”, „ Теорія ймовірностей в радіотехніці”, „Сигнали та процеси в радіотехніці”, «Цифрове оброблення сигналів».
Постреквізити: Дисципліна є основою для вивчення всіх наступних спеціальних дисциплін, в яких розглядаються процеси прийому і обробки сигналів в сучасних радіотехнічних комп’ютеризованих системах різного призначення.
3. Зміст навчальної дисципліни
Розділ 1. Основи теорії випадкових процесів.
Тема 1. Закони розподілу ймовірностей, моментні і кореляційні функції випадкових процесів.
Тема 2. . Спектральна щільність потужності ергодичного випадкового процесу.
Тема 3.Гаусівський та марківські випадкові процеси.
Тема 4. Вплив випадкових процесів на лінійні системи.
Тема 5. Квазігармонійний випадковий процес.
Тема 6. Статистичні характеристики сигналів з амплітудною модуляцією.
Тема 7. Статистичні характеристики сигналів з амплітудною, частотною і фазовою маніпуляцією.
Розділ 2. Основи теорії синтезу оптимальних радіотехнічних систем.
Тема 8. Апостеріорна щільність ймовірності і функція правдоподібності переданого повідомлення.
Тема 9. Кореляційний прийом сигналів.
Тема 10. Узгоджена фільтрація сигналів.
Розділ 3. Методи оптимального виявлення та розрізнення сигналів.
Тема 11. Байєсівський критерій оптимального виявлення сигналів.
Тема 12. . Критерії виявлення сигналів.
Тема 13. Оптимальне розрізнення двійкових сигналів.
Розділ 4. Методи оптимального оцінювання параметрів сигналів.
Тема 14. Оптимальне оцінювання енергетичних параметрів сигналів.
Тема 15. Оптимальне оцінювання неенергетичних параметрів сигналів.
Розділ 5. Методи оптимальної фільтрації сигналів.
Тема 16. Марківські моделі повідомлень.
Тема 17. Оптимальна фільтрація скалярного повідомлення в дискретному часі.
Тема 18. Оптимальна лінійна фільтрація векторного повідомлення в дискретному часі.
4. Навчальні матеріали та ресурси
Література базова:
- Прокопенко І.Г. Методи і засоби обробки сигналів. Оцінювання, виявлення, фільтрація. Підручник / І.Г. Прокопенко. – К.: НАУ, 2003.-200с. https://zavantag.com/docs/1157/index-3316.html
- Жук С.Я., Вишневий С.В. Технології оптимального оброблення сигналів. Лабораторний практикум / С.Я. Жук, С.В. Вишневий. Електронне мережне навчальне видання. Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського 2022.-116с. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/48646
Література додаткова:
- Андреєв М.В. Комп’ютерні методи обробки сигналів. Конспект лекцій. Цифровий депозитарій ДНУ ім. О.Гончара, 2017. – Режим доступу: http://repository.dnu.dp.ua:1100/?page=inner_material&id=81462.
- Братченко Г. Д., Перелигін Б. В., Банзак О. В., Казакова Н. Ф., Григор’єв Д. В. Методи та засоби обробки сигналів. Навчальний посібник. – Одеса: Типографія-видавництво «Плутон», 2014. – 452 с. https://osatrq.edu.ua/wp-content/uploads/2016/05/Navchalniy-posibnikMZOS.pd
- .Оптимізація проектування радіотехнічних систем [Текст]: метод. вказівки до виконання курсової роботи з дисципліни «Оптимізація проектування радіотехнічних систем» для студ. радіотехнічного ф-ту / Уклад.: C.Я. Жук ‑ К.: НТУУ "КПІ", 2012. – 26 с.
- MATLAB and Simulink for Signal Processing [Електронний ресурс]. — Режим доступу: https://www.mathworks.com/solutions/signal-processing.html
Навчальний контент
5. Методика опанування навчальної дисципліни (освітнього компонента)
Лекційні заняття
Розділ 1. Основи теорії випадкових процесів.
Тема 1. Закони розподілу ймовірностей, моментні і кореляційні функції випадкових процесів.
Предмет і зміст дисципліни. Закони розподілу ймовірностей випадкового процесу. Властивості багатомірної щільності ймовірності. Моментні і кореляційні функції випадкового процесу. Властивості кореляційної функції випадкового процесу. Параметри часового осереднення ергодичних процесів. Властивості кореляційної функції стаціонарного процесу.
Література: [1]
Завдання для СРС. Стаціонарні і нестаціонарні випадкові процеси.
Тема 2. Спектральна щільність потужності ергодичного випадкового процесу.
Визначення і фізичний зміст спектральної щільності потужності стаціонарного процесу. Теорема Вінера-Хінчина. .Зв'язок між спектральною щільністю і кореляційною функцією. Властивості спектральної щільності. Ефективна ширина спектра та інтервал кореляції.
Література: [1]
Завдання для СРС. Білий шум і його властивості.
Тема 3. Гаусівський та марківські випадкові процеси.
Багатовимірний гаусівський випадковий процес та його властивості. Марківськи випадкові процеси та їх класифікація. Марківська послідовність та її властивості. Щільність ймовірності переходу і математична модель гаусівської марківської послідовності.
Література: [1]
Завдання для СРС. Ланцюги Маркова та їх властивості.
Тема 4. Вплив випадкових процесів на лінійні системи.
Перетворення математичного очікування і кореляційної функції випадкового процесу. Перетворення спектральної щільності лінійним ланцюгом в стаціонарному режимі. Вплив білого шуму на низькочастотний і смуговий фільтри. Вплив білого шуму на полосовий вузькосмуговий фільтр.
Література: [1]
Завдання для СРС. Диференціювання і інтегрування випадкових процесів.
Тема 5. Квазігармонійний випадковий процес.
Розкладання процесу на ортогональні складові. Розподіли огинаючої і фази квазігармонійного процесу. Закон Релея. Сума гармонійного сигналу і квазігармонійного шуму.
Література: [1]
Завдання для СРС. Розподіли огинаючої і фази суми гармонійного сигналу і квазігармонійного шуму. Закон Райса.
Тема 6. Статистичні характеристики сигналів з амплітудною модуляцією.
Сигнали з аналоговою модуляцією. Кореляційна функція сигналів з амплітудною модуляцією. Спектральна щільність потужності сигналів з амплітудною модуляцією.
Література: [1,2]
Завдання для СРС. Особливості сигналів з кутовою модуляцією.
Тема 7. Статистичні характеристики сигналів з амплітудною, частотною і фазовою маніпуляцією.
Сигнали з дискретною модуляцією. Кореляційна функція і спектральна щільність потужності сигналів з амплітудною маніпуляцією. Кореляційна функція і спектральна щільність потужності сигналів з частотною маніпуляцією.
Література: [1,2]
Завдання для СРС. Кореляційна функція і спектральна щільність потужності сигналів з фазовою маніпуляцією.
Розділ 2. Основи теорії синтезу оптимальних радіотехнічних систем.
Тема 8. Апостеріорна щільність ймовірності і функція правдоподібності переданого повідомлення.
Задачі оптимального оброблення сигналів. Апостеріорна щільність ймовірності повідомлення, яке передається. Функція правдоподібності в гаусівському каналі.
Література: [1]
Завдання для СРС. Апостеріорна щільність ймовірності невідомої затримки сигналу.
Тема 9. Кореляційний прийом сигналів.
Функція правдоподібності в гаусівському каналі. Структурна схема кореляційного приймача. Сигнальна і шумова функції та їх властивості. Відношення сигнал/завада.
Література: [1,2]
Завдання для СРС. Сигнальні функції прямокутних імпульсів з внутрішньоімпульсною модуляцією.
Тема 10. Узгоджена фільтрація сигналів.
Імпульсна характеристика узгодженого фільтру. Сигнальна функція узгодженого фільтру. Передаточна характеристика узгодженого фільтру. Відношення сигнал/завада на виході узгодженого фільтру.
Література: [1,2]
Завдання для СРС. Імпульсні характеристики і структурні схеми фільтрів, узгоджених з прямокутними імпульсами з внутрішньоімпульсною модуляцією.
Розділ 3. Методи оптимального виявлення та розрізнення сигналів.
Тема 11. Байєсівський критерій оптимального виявлення сигналів.
Постановка задачі оптимального виявлення сигналів. Граф прийняття рішень. Однокрокова задача прийняття рішень. Середній ризик. Байєсівський критерій оптимального виявлення сигналів. Оптимальне байєсівське вирішальне правило. Відношення правдоподібності.
Література: [1]
Завдання для СРС. Відношення правдоподібності при прийомі сигналів в дискретному часі.
Тема 12. Критерії виявлення сигналів.
Відношення правдоподібності при прийомі сигналів в неперервному часі. Достатня статистика. Структура оптимального виявлювача на основі кореляційного приймача. Оптимальне виявлення за критеріями ідеального спостерігача, максимальної правдоподібності та Неймана-Пирсона. Виявлення повністю відомого сигналу за критерієм Неймана-Пирсона.
Література: [1,2]
Завдання для СРС. Виявлення сигналу з випадковою начальною фазою. Схема квадратурної обробки.
Тема 13. Оптимальне розрізнення двійкових сигналів.
Постановка задачі оптимального розрізнення сигналів. Оптимальний пристрій розрізнення двійкових сигналів. Функціонування пристрою для сигналів з амплітудною, частотною та фазовою маніпуляцією. Імовірність помилки при розрізненні сигналів з амплітудною, частотною та фазовою маніпуляцією.
Література: [1,2]
Завдання для СРС. Розпізнавання М детермінованих сигналів.
Розділ 4. Методи оптимального оцінювання параметрів сигналів.
Тема 14. Оптимальне оцінювання енергетичних параметрів сигналів.
Постановка задачі оптимального оцінювання параметрів сигналів. Критерії оптимального оцінювання параметрів сигналів. Оцінювання енергетичних параметрів сигналів. Оптимальний пристрій оцінювання амплітуди радіосигналу. Точність оцінки амплітуди радіосигналу.
Література: [1]
Завдання для СРС. Точність оцінювання амплітуди прямокутного радіоімпульсу.
Тема 15. Оптимальне оцінювання неенергетичних параметрів сигналів.
Оптимальний багатоканальний пристрій оцінки неенергетичних параметрів сигналів. Потенційна точність оцінки неенергетичних параметрів сигналів. Потенційна точність оцінки невідомої частоти радіосигналу.
Література: [1,2]
Завдання для СРС. Оптимальний пристрій оцінювання невідомої початкової фази радіоімпульсу. Потенційна точність оцінки невідомої початкової фази радіоімпульсу.
Розділ 5. Методи оптимальної фільтрації сигналів.
Тема 16. Марківські моделі повідомлен.
Постановка задачі оптимальної фільтрації сигналів. Марківська модель повідомлень в неперервному часі. Марківська модель повідомлень в дискретному часі.
Література: [1]
Завдання для СРС. Критерії оптимальної фільтрації сигналів.
Тема 17. Оптимальна фільтрація скалярного повідомлення в дискретному часі.
Синтез алгоритму обчислення апостеріорної щільності ймовірності повідомлення в дискретному часі. Лінійна фільтрація скалярного процесу в дискретному часі. Скалярний дискретний фільтр Калмана.
Література: [1]
Завдання для СРС. Скалярний фільтр Калмана в неперервному часі.
Тема 18. Оптимальна лінійна фільтрація векторного повідомлення в дискретному часі.
Багатовимірний фільтр Калмана в дискретному часі. Властивості фільтра Калмана. Використання фільтру Калмана для оцінювання параметрів руху цілей. Оптимальне комплексування вимірювачів.
Література: [1,2]
Завдання для СРС. Багатовимірний фільтр Калмана в неперервному часі.
Лабораторні заняття
Розділ 1. Лабораторна робота 1. Моделювання марківских гаусівських процесів із заданими кореляційними функціями.
Розділ 1. Лабораторна робота 2. Моделювання сигналів з амплітудною, частотною та фазовою маніпуляцією та дослідження їх статистичних характеристик.
Розділ 2. Лабораторна робота 3. Моделювання роботи та аналіз характеристик кореляційного приймача та узгодженого фільтру.
Розділ 3. Лабораторна робота 4. Моделювання роботи та аналіз ефективності алгоритму оптимального виявлення сигналів.
Розділ 3. Лабораторна робота 5. Моделювання роботи та аналіз ефективності алгоритму оптимального розрізнення сигналів.
Розділ 4. Лабораторна робота 6. Моделювання роботи та аналіз характеристик точності алгоритму оптимального оцінювання часу запізнення сигналу.
Розділ 5. Лабораторна робота 7. Моделювання роботи та аналіз точносних характеристик фільтру Калмана в дискретному часі.
6. Самостійна робота студента
|
|
Назва теми, що виноситься на самостійне опрацювання |
Кількість годин СРС |
|
1 |
Стаціонарні і нестаціонарні випадкові процеси. |
1 |
|
2 |
Білий шум і його властивості. |
1 |
|
3 |
Ланцюги Маркова та їх властивості. |
2 |
|
4 |
Диференціювання і інтегрування випадкових процесів. |
2 |
|
5 |
Розподіли огинаючої і фази суми гармонійного сигналу і квазігармонійного шуму. Закон Райса. |
2 |
|
6 |
Особливості сигналів з кутовою модуляцією |
1 |
|
7 |
Кореляційна функція і спектральна щільність потужності сигналів з фазовою маніпуляцією. |
1 |
|
8 |
Апостеріорна щільність ймовірності невідомої затримки сигналу. |
1 |
|
9 |
Сигнальні функції прямокутних імпульсів з внутрішньоімпульсною модуляцією. |
1 |
|
10 |
Імпульсні характеристики і структурні схеми фільтрів, узгоджених з прямокутними імпульсами з внутрішньоімпульсною модуляцією. |
1 |
|
11 |
Відношення правдоподібності при прийомі сигналів в дискретному часі. |
1 |
|
12 |
Виявлення сигналу з випадковою начальною фазою. Схема квадратурної обробки. |
1 |
|
13 |
Розпізнавання М детермінованих сигналів. |
1 |
|
14 |
Точність оцінювання амплітуди прямокутного радіоімпульсу. |
1 |
|
15 |
Оптимальний пристрій оцінювання невідомої початкової фази радіосигналу. Потенційна точність оцінки невідомої початкової фази радіосигналу. |
2 |
|
16 |
Критерії оптимальної фільтрації сигналів. |
1 |
|
17 |
Скалярний фільтр Калмана в неперервному часі. |
2 |
|
18 |
Багатовимірний фільтр Калмана в неперервному часі. |
2 |
|
19 |
Підготовка до модульної контрольної роботи |
4 |
|
20 |
Підготовка до екзамену |
8 |
|
|
Всього |
36 |
Політика та контроль
7. Політика навчальної дисципліни (освітнього компонента)
Рекомендовані методи навчання: вивчення основної та допоміжної літератури за тематикою лекцій, виконання лабораторних робіт. Студенту рекомендується вести докладний конспект лекцій. Важливим аспектом якісного засвоєння матеріалу, відпрацювання методів та алгоритмів вирішення основних завдань дисципліни є самостійна робота. Вона містить читання літератури, огляд літератури за темою, підготовку до занять, контрольних заходів, заліку та іспиту. Метою лабораторних po6iт є: поглиблення i закріплення теоретичних знань, набуття навиків моделювання з використанням обчислювальної техніки, набуття навиків оцінки достовірності отриманих результатів та оформлення документів. Програмне забезпечення реалізоване в обчислювальному середовищі для наукових і інженерних розрахунків Matlab.
Правила відвідування занять. Відвідування лекцій, лабораторних занять, а також відсутність на них, не оцінюється. Однак, студентам рекомендується відвідувати заняття, оскільки на них викладається теоретичний матеріал та розвиваються навички, необхідні для виконання семестрових контрольних заходів. Система оцінювання орієнтована на отримання балів за своєчасність виконання студентами лабораторних робіт, а також виконання завдань, які здатні розвинути практичні уміння та навички.
На лекції заборонено відволікати викладача від викладання матеріалу, усі питання, уточнення та ін. аспіранти задають в кінці лекції у відведений для цього час.
Призначення заохочувальних та штрафних балів. Заохочувальні бали виставляються за: активну участь на лекціях та лабораторних заняттях, участь у конкурсах робіт, підготовку та публікацію наукових статей і тезисів доповідей на наукових конференціях, участь в науково-дослідній роботі на тему, що відповідає темам дисципліни. Кількість заохочуваних балів не більше 10;
Штрафні бали можуть виставлятися за: невиконання або невчасне виконання завдань. Кількість штрафних балів не більше 10.
Академічна доброчесність Політика та принципи академічної доброчесності визначені у розділі 3 Кодексу честі Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського». Детальніше: https://kpi.ua/code.
Норми етичної поведінки Норми етичної поведінки студентів і працівників визначені у розділі 2 Кодексу честі Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського». Детальніше: https://kpi.ua/code.
Навчання іноземною мовою Навчальна дисципліна «Технології оптимального оброблення сигналів» передбачає її вивчення на український мові. У процесі викладання навчальної дисципліни використовуються матеріали та джерела російською та англійською мовою.
8. Види контролю та рейтингова система оцінювання результатів навчання (РСО)
.
Види контролю
Поточний контроль: здійснюється шляхом опитування на лабораторних заняттях та при виконанні МКР.
Календарний контроль: провадиться двічі на семестр як моніторинг поточного стану виконання вимог силабусу.
Семестровий контроль: екзамен.
Рейтингова система оцінювання результатів навчання.
1. Рейтинг студента з кредитного модуля розраховується виходячи із 100-бальної шкали, з них 60 балів складає стартова шкала. Стартовий рейтинг (протягом семестру) складається з балів, що студент отримує за:
- виконання і захист лабораторних робіт;
- виконання модульної контрольної роботи (МКР);
2. Критерії нарахування балів.
2.1. Студент не допускається до захисту, якщо звіт не оформлений відповідно до вимог. При захисті за кожну лабораторну роботу нараховуються бали:
- «відмінно» – повна відповідь (не менше 90% потрібної інформації) – 5 балів;
- «добре» – достатньо повна відповідь (не менше 75% потрібної інформації) або повна відповідь з незначними неточностями – 4 балів;
- «задовільно» – неповна відповідь (не менше 60% потрібної інформації) та незначні помилки – 3 бали;
- «незадовільно» – відповідь не відповідає вимогам до «задовільно» – 0 балів.
2.2. Модульна контрольна робота оцінюється із 25 балів:
- «відмінно» – правильно і повністю виконані всі завдання (не менше 90% потрібної інформації) – 22-25 балів;
- «добре» – частково виконані завдання (не менше 75% потрібної інформації) – 17-21 балів;
- «задовільно» – завдання контрольної роботи виконані із помилками (не менше 60% потрібної інформації) – 12-16 балів;
- «незадовільно» – завдання не виконані або містять грубі помилки, МКР не зараховано – 0 балів.
3. Календарна проміжна атестація студентів проводиться за значенням поточного рейтингу студента на час атестації. Якщо значення цього рейтингу не менше 50 % від максимально можливого на час атестації, студент вважається атестованим. Умовою позитивної першої атестації є отримання не менше 8 балів. Умовою позитивної другої атестації – отримання не менше 22 балів.
4. Умовою допуску до екзамену є стартовий рейтинг не менше 30 балів.
5. На екзамені студенти відповідають на питання білету. Кожен білет містить чотири запитання (завдання). Кожне запитання (завдання) оцінюється у 10 балів за такими критеріями:
- «відмінно», повна відповідь, не менше 90% потрібної інформації (повне, безпомилкове розв’язування завдання) – 9-10 балів;
- «добре», достатньо повна відповідь, не менше 75% потрібної інформації, є незначні неточності (повне розв’язування завдання з незначними неточностями) – 7-8 балів;
- «задовільно», неповна відповідь, не менше 60% потрібної інформації, деякі помилки (завдання виконане з певними недоліками) – 6 балів;
- «незадовільно», відповідь не відповідає умовам до «задовільно» – 0 балів.
6. Сума стартових балів та балів за екзаменаційну контрольну роботу переводиться до екзаменаційної оцінки згідно з таблицею:
..
Таблиця відповідності рейтингових балів оцінкам за університетською шкалою
| Кількість балів | Оцінка |
|---|---|
| 100-95 | Відмінно |
| 94-85 | Дуже добре |
| 84-75 | Добре |
| 74-65 | Задовільно |
| 64-60 | Достатньо |
| Менше 60 | Незадовільно |
| Не виконані умови допуску | Не допущено |
9. Додаткова інформація з дисципліни (освітнього компонента)
...
- положення про рейтингову систему оцінки успішності доводиться на першому занятті з дисципліни;
- попередня рейтингова оцінка R з кредитного модуля (дисципліни) доводиться до студентів на останньому занятті;
- календарна атестація студентів з дисципліни проводиться викладачами за значенням поточного рейтингу студента на час атестації t. Якщо значення цього рейтингу не менше 50% від максимально можливого (Rt) на час атестації RDt ≥ 0,5R, студент вважається задовільно атестованим. В іншому випадку - в атестаційній відомості виставляється «не зараховано».
Опис матеріально-технічного та інформаційного забезпечення дисципліни
Метою лабораторних po6iт є: поглиблення i закріплення теоретичних знань, набуття навиків моделювання з використанням обчислювальної техніки, набуття навиків оцінки достовірності отриманих результатів та оформлення документів.
Технічне забезпечення практичних занять передбачає використання персональних ЕОМ з операційною системою „Windows”. Програмне забезпечення реалізоване в обчислювальному середовищі для наукових і інженерних розрахунків Matlab.
Лабораторна робота 1. Моделювання марківских гаусівських процесів із заданими кореляційними функціями.
Лабораторна робота 2. Моделювання сигналів з амплітудною, частотною та фазовою маніпуляцією та дослідження їх статистичних характеристик.
Лабораторна робота 3. Моделювання роботи та аналіз характеристик кореляційного приймача та узгодженого фільтру.
Лабораторна робота 4. Моделювання роботи та аналіз ефективності алгоритму оптимального виявлення сигналів.
Лабораторна робота 5. Моделювання роботи та аналіз ефективності алгоритму оптимального розпізнавання сигналів.
Лабораторна робота 6. Моделювання роботи та аналіз характеристик точності алгоритму оптимального оцінювання часу запізнення сигналу.
Лабораторна робота 7. Моделювання роботи та аналіз точносних характеристик фільтру Калмана в дискретному часі.
Робочу програму навчальної дисципліни (силабус):
Складено
Жук С. Я.;
Ухвалено кафедрою РТС (протокол № 06/23 від 22.06. 2023 р. )
Погоджено методичною комісією факультету/ННІ (протокол № 06-2023 від 29.06.2023 )