1. Рабочая программа по курсу "Спектроскопия случайных сигналов"

1.1. Цели освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины "Спектроскопия случайных сигналов" являются:

• Изложить основные этапы анализа случайных данных: сбор и предварительная обработка, спектральных характеристик, оценка надежности полученных результатов.

• Дать достаточно полный обзор существующих методов спектрального оценивания и их практических реализаций.

• Познакомить студентов с практикой цифровой фильтрации и спектрального оценивания, которая в большей степени базируется на эмпирическом опыте, а не на солидной теоретической основе.

• Получение сведений о случайных сигналах, их классификации и сфер применений в науке и технике.

• Систематическое овладение знаниями в области непрерывных и дискретных представлений детерминированных и случайных сигналов в различных функциональных пространствах.

• Адаптация теории вейвлет-преобразования до уровня инженерного понимания сущности спектрального анализа в базисе вейвлет функций; получение опыта использования вейвлетов в обработке сигналов.

• Получение представлений о последних достижениях и перспективах развития вейвлет представления сигналов при субполосном кодировании, сжатии и редактировании изображений, кодировании звука и изображения.

Основными задачами изучения дисциплины являются:

• Сформировать у студентов теоретические понятия и представления, используемые современными цифровыми методами спектрального оценивания.

• Сформировать у студентов представления об основных современных методах спектрального оценивания и способах их алгоритмической реализации.

• Рассмотреть вопросы возможности организации процессов спектральной обработки информации в реальном масштабе времени на основании наиболее популярных алгоритмов оценок СПМ.

• Дать студентам ясное представление о границах применимости различных методов спектрального оценивания, их преимуществах и недостатках.

• В результате изучения курса студенты должны освоить основные понятия и принципы современной теории цифрового спектрального анализа. Научиться применять полученные знания для цифровой спектральной обработки случайных сигналов ограниченной длительности.

1.2. Место дисциплины в структуре ооп магистратуры

Дисциплина "Спектроскопия случайных сигналов" является курсом общенаучного цикла М1; изучается в 9 семестре после завершения обучения в бакалавриате и связана с дисциплинами "Цифровая обработка сигналов", "Цифровые методы обработки случайных сигналов", "Современные методы спектрального оценивания".

Перечень дисциплин, освоение которых необходимо студентам для изучения курса.

• Математический анализ. Дифференциальное и интегральное исчисление.

• Линейная алгебра.

• Векторный и тензорный анализ.

• Основы теории функций комплексного переменного.

• Основы теории вероятности.

• Цифровая обработка сигналов.

• Аппаратные методы формирования и обработки сигналов.

• Цифровые методы обработки случайных сигналов.

1.3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины "Спектроскопия случайных сигналов "

В процессе изучения дисциплины обучающийся приобретает следующие общекультурные компетенции:

способностью демонстрировать углубленные знания в области метематики и естественных наук (ОК‑1);

способностью совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень, добиваться нравственного и физического совершенствования своей личности (ОК-6);

способностью адаптироваться к изменению научного и научнопроизводственного профиля своей профессиональной деятельности, к изменению социокультурных и социальных условий деятельности (ОК-7).

В процессе изучения дисциплины обучающийся приобретает следующие профессиональные компетенции:

для научно-исследовательской деятельности:

способностью использовать свободное владение профессионально-профилированными знаниями в области информационных технологий, современных компьютерных сетей, программных продуктов и ресурсов Интернет для решения задач профессиональной деятельности, в том числе находящихся за пределами профильной подготовки (ПК-5).

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

• Знать базовые теоретические положения, которые лежат в основе современных цифровых методов спектрального оценивания; современные непараметрические и параметрические методы цифрового спектрального оценивания; современные нелинейные методы цифрового спектрального оценивания и основы вейвлет-преобразования.

• Уметь: правильно представлять возможности цифровых методов спектрального вейвлет-анализа и область их применения; разумно использовать вейвлет-преобразование для обработки сигналов в различных областях науки и техники.

• Владеть: навыками использования цифровых линейных и нелинейных методов спектрального анализа, основы вейвлет-преобразования для обработки случайных сигналов, сжатия и редактирования изображений.