Інфопакет

АДАПТИВНІ СИСТЕМИ ОБРОБКИ СИГНАЛІВ

ОК 08

Обов’язкова дисципліна для ОП

Другий

2022/2023

1 Семестр

5

Студент повинен знати визначення та властивості адаптивних структур, загальний опис адаптивного лінійного суматора, властивості квадратичної робочої функції, методи пошуку параметрів робочої функції, градієнтний пошук параметрів робочої функції методом Ньютона та методом найшвидшого спуску, алгоритм адаптації за методом найменших квадратів, застосування z-перетворення в теорії радіотехнічної адаптації, ідеальний алгоритм, алгоритм послідовної регресії, математичну модель штучного нейрона, основні алгоритми навчання нейронної мережіє Студент повинен вміти розрахувати параметри адаптивного лінійного суматора, визначити значення вагових коефіцієнтів з використанням різних алгоритмів адаптації, визначити значення вагових коефіцієнтів з використанням різних алгоритмів адаптації.

Очна форма

Навчальна дисципліна “Адаптивні системи обробки сигналів” використовує результати вивчення обов’язкової дисципліни “Теорія передавання інформації”, а також “Цифрове оброблення сигналів”, “Цифрові пристрої”, “Основи теорії автоматичного управління”, “Цифрова схемотехніка та електроніка”, “Основи теорії передавання інформації”, “Приймання та оброблення сигналів”, які викладаються на ОР “бакалавр”. Навчальна дисципліна “Адаптивні системи обробки сигналів” є основою для блоку дисциплін вільного вибору. Попередні вимоги: 1. Знати елементи вищої алгебри. 2. Знати основи програмування. 3. Знати основні поняття про ряди та інтеграл Фур’є. Перетворення Лапласа. Z-перетворення. 4. Мати уявлення щодо стійкості цифрових систем. Умови стійкості. 5. Вміти запускати прикладні програмні засоби та керувати ними на основі графічного інтерфейсу користувача, знаходити інформацію в Інтернеті.

Вивчення дисципліни “Адаптивні системи обробки сигналів” дозоляє зрозуміти сутність процесу адаптації у радіотехнічних системах при обробці сигналів. Розглядаються загальні принципи роботи адаптивного лінійного суматора, теорія адаптації для стаціонарних сигналів; градієнтні методи адаптації. Особливу увагу приділяється методу найменших квадратів. Вивчається застосування Z-перетворення в теорії радіотехнічної адаптації; застосування адаптивних алгоритмів в радіотехніці; основні положення теорії штучних нейронних мереж.

2015th Edition, Kindle Edition : Springer, 2015, 1068 p. 2. Братченко Г. Д. Методи та засоби обробки сигналів. Навчальний посібник/ Братченко Г. Д., Перелигін Б. В., Банзак О. В., Казакова Н. Ф., Григор’єв Д. В. – Одеса: Типографія-видавництво «Плутон», 2014. – 452 с 3. M. Ibnkahla, Adaptive Signal Processing in Wireless Communications, CRC Press; 1st edition, 2008, 520 p. 4. Haykin S. Adaptive Filter Thory, 4-th edition.- Prentice Hall, 2002. 5. Neural networks and learning machines / Simon Haykin.—3rd ed, Prentice Hall, 2008, 938 p. 6. Farid Golnaraghi, Benjamin C. Kuo, Automatic Control Systems, 2017 McGraw-Hill Education, 944 p.

Лекції, практичні заняття, самостійна індивідуальна робота.

Семестрове оцінювання. Навчальний семестр має один змістовний модуль. Після завершення відповідних тем проводяться письмова модульна контрольна робота. Для визначення рівня досягнення результатів навчання завдання для модульної контрольної роботи перевіряють уміння розв’язувати конкретні задачі з теорії адаптивних систем. Обов’язковим для допуску до іспиту є написання модульної контрольної роботи з кількістю балів не менше 7 балів та виступу з доповідю на семінарі. Іншими формами контролю є виконання студентами самостійних та лабораторних робіт. Підсумкове оцінювання відбуваєьбся у формі іспиту. Форма іспиту – письмово-усна. Всього за іспиті можна отримати від 0 до 40 балів. Умовою досягнення позитивної оцінки за дисципліну є отримання не менш ніж 60 балів, при цьому оцінка за іспит не може бути меншою за 24 бали.

Українська