Рабочая программа учебной дисциплины (модуля) Б 1.2.5 Методы обработки биомедицинских сигналов и данных (стр. 3 )

Самостоятельная работа студентов проводится во внеаудиторное время и включает следующие виды работ:

изучение теоретических основ дисциплины по конспекту лекций и рекомендуемой литературе;

подготовка ответов на контрольные вопросы и выполнение заданий к лекциям и лабораторным занятиям;

оформление отчётов по лабораторным занятиям;

выполнение курсового проекта;

подготовка вопросов на консультацию с преподавателем.

6.2.1 Подготовка к аудиторным занятиям

Подготовка к аудиторным занятиям включает изучение теории по конспекту лекций и рекомендованной литературе, подготовку ответов на контрольные вопросы, приведенные в лекциях и методических указаниях к лабораторным занятиям, оформление отчетов по лабораторным занятиям.

6.2.2 Курсовой проект

1 Получение и оформление задания на курсовой проект.

2 Проведение литературного обзора по предложенной теме.

3 Выполнение необходимых расчетов в соответствии с заданием.

4 Описание полученных результатов.

5.Анализ полученных результатов.

6 Оформление пояснительной записки и графических документов.

Проект оформляется в соответствие с требованиями к пояснительным запискам, защита происходит в форме устного собеседования и ответов на вопросы преподавателя, а также демонстрации результатов на компьютере.

6.2.3 Зачёт

1 Зачёт проводится в письменной форме.

2. При подготовке к зачёту студент использует конспекты лекции, методические указания к лабораторным занятиям, рекомендуемую литературу.

6.2.4 Экзамен

1 Подготовка к экзамену осуществляется по выданным преподавателем теоретическим вопросам и практическим заданиям.

2. При подготовке к экзамену студент использует лекции, методические указания к лабораторным работам, учебники.

6.3 Материалы для проведения текущего и промежуточного

контроля знаний студентов

Контроль освоения компетенций

№ п\п	Вид контроля	Контролируемые темы	Компетенции, компоненты которых контролируются
1	Собеседование	Темы 1.1-2.4	ОПК-5
2	Проверка тестов	Темы 1.1-2.4	ОПК-5
3	Курсовой проект	Темы 1.1-2.4	ОПК-5

Критерии оценки ответов по собеседованию

«Отлично» ¾ выставляется при условии, если студент дал исчерпывающие ответы на три предложенных вопроса из списка вопросов по изучаемой теме.

«Хорошо» ¾ выставляется при условии, если студент дал исчерпывающие ответы на два вопроса из трёх предложенных вопросов из списка вопросов по изучаемой теме.

«Удовлетворительно» ¾ выставляется при условии, если студент дал ответ на один из трёх предложенных вопросов из списка вопросов по изучаемой теме.

«Неудовлетворительно» ¾ выставляется при условии, если студент не дал ответов на все три предложенные вопросы из списка вопросов по изучаемой теме.

Вопросы для собеседования по теме № 1.1

1 Приведите примеры аналоговых сигналов и их моделей.

2 Приведите примеры дискретных сигналов. Изобразите графически решётчатую функцию и дискретный сигнал.

3 Изобразите графически цифровой сигнал. В чём отличия между дискретным и цифровым сигналами?

4 Дайте определение детерминированного сигнала. Как классифицируются детерминированные сигналы?

5 Запишите и поясните аналитическое выражение для синусоидального сигнала.

6 Дайте определение, запишите и поясните аналитические выражения, приведите пример полигармонического сигнала. Из каких составляющих складывается полигармонический сигнал?

7 В чём отличия между периодическим и почти периодическим сигналами?

8 Дайте определение и приведите примеры апериодических сигналов.

9 Дайте определение случайного сигнала.

10 Как классифицируются помехи?

11 В чём различия между стационарными и нестационарными сигналами?

12 В чём различия между одномерными и многомерными сигналами?

Вопросы для собеседования по теме № 1.2

1 Из каких составляющих состоит периодический сигнал?

2 Из каких составляющих состоит гармонический сигнал?. Дайте обоснование ответа с использованием формул ряда Фурье.

3 Запишите и поясните формулу ряда Фурье через амплитуды и начальные фазы гармоник.

4 Что такое спектральная диаграмма?

5 Запишите и поясните формулу ряда Фурье в комплексной форме.

6 Дайте определение огибающей спектра. Как изменяется огибающая спектра периодического импульсного сигнала при изменении длительности и периода повторения импульсов?

7 Поясните физический смысл понятия преобразования Фурье.

8 Объясните почему спектр непериодического сигнала невозможно описать с использованием спектральной диаграммы.

9 Поясните физический смысл понятия спектральной плотности.

10 Как изменяется спектральная плотность прямоугольного импульса при увеличении и уменьшении длительности импульса?

11 Чему равняется высота главного максимума спектральной плотности прямоугольного импульса?

12 Нарисуйте графики гауссова импульса и модуля спектральной плотности гауссова импульса.

Вопросы для собеседования по теме № 1.3

1 Дайте определение преобразования Лорана.

2 Вычислите сумму ряда по отрицательным степеням комплексной переменной z для дискретного ряда с отсчётами {xk}={1, 1, 1, 0, 0, 0,…}.

3 Запишите формулы для преобразования Лорана для функции Хэвисайда.

4 Вычислить коэффициенты дискретного сигнала, заданного z-преобразованием X(z)=.

5 Поясните связь между преобразованием Фурье и преобразованием Лорана.

6 Поясните свойство линейности преобразования Лорана.

7 Поясните структурной схемой принцип цифровой обработки непрерывных сигналов.

8 Поясните понятие импульсной характеристики цифрового фильтра.

9 Дайте определение системной функции фильтра.

Вопросы для собеседования по теме № 1.4

1 Дайте определение случайного сигнала.

2 Перечислите и поясните основные характеристики случайных сигналов.

3 Составьте текст программы Matlab построения графика функции гармонического сигнала с нормально распределённым шумом.

4 Как классифицируются помехи?

5 Дайте характеристику классификационных группировок помех по форме проявления, по воздействию на сигнал.

6 В чём различия между стационарными и нестационарными сигналами?

7 Приведите примеры стационарных и нестационарных сигналов.

Вопросы для собеседования по теме № 1.5

1 Поясните принцип действия цифрового фильтра.

2 Что такое порядок цифрового фильтра?

3 Дайте определение трансверсального фильтра.

4 Нарисуйте и поясните структурную схему трансверсального фильтра.

5 Поясните частотные характеристики трансверсального фильтра.

6 Дайте определение рекурсивного фильтра

7 Чем отличаются трансверсальный и рекурсивный фильтры

8 Нарисуйте и поясните структурную схему рекурсивного фильтра.

Вопросы для собеседования по теме № 2.1

1 Дайте определение случайной величины.

2 Что такое медиана? Приведите пример вариационного ряда и определите его медиану.

3 Вычислите средние значения и медиану для вариационного ряда 100, 110, 115, 125, 140, 145, 150.

4 Вычислить среднее значение, моду и медиану возраста пациентов

Возраст	20-29	30-39	40-49	50-59	60-69
Число пациентов	45	36	175	361	825
Накопленные частоты	45	81	256	617	1442

5 Вычислить среднее значение, моду и медиану возраста пациентов в Excel.

6 Запишите и поясните формулу плотности нормального распределения.

7 Нарисуйте и поясните кривую плотности нормального распределения.

8 Покажите на кривой плотности нормального распределения моду и медиану.

Вопросы для собеседования по теме № 2.2

1 Дайте определение кластерного анализа.

2 Дайте определение регрессионного анализа.

3 Дайте определение дискриминантного анализа.

4 Найти регрессионную зависимость между переменными для заданных экспериментальных данных.

5 Дайте определение коэффициента детерминации.

6 Приведите пример полиномиальной регрессии.

7 Что такое множественная регрессия. Приведите пример.

8 Приведите примеры применения кластерного анализа.

Вопросы для собеседования по теме № 2.3

1 Дайте определение тренда.

2 Дайте определение и приведите пример временного ряда.

3 Поясните идею статистического прогноза.

4 Дайте классификацию статистических прогнозов.

5 Поясните метод среднего уровня ряда.

6 Поясните прогнозную экстраполяцию методом среднего абсолютного прироста.

7 Поясните прогнозную экстраполяцию методом среднего темпа роста.

8 Поясните метод прогнозирования на основе экстраполяции тренда.

Вопросы для собеседования по теме № 2.4

1 Дайте определение дисперсии.

2 Дайте определение дисперсионного анализа.

3 Вычислите значение внутригрупповой дисперсии для заданной выборки.

4 Вычислите значение межгрупповой дисперсии для заданных выборок.

5 Поясните различие между зависимой и независимой переменной.

6 Поясните термин многомерные методы.

7 Приведите примеры многомерного корреляционного анализа.

8 Приведите примеры многомерного регрессионного анализа.

Критерии сдачи зачёта

«Зачтено» ¾ выставляется при условии, если студент показывает удовлетворительные знания теоретического материала, умеет применять методы обработки сигналов и данных для решения задач исследования, разработки, производства и эксплуатации биотехнических систем, демонстрирует владение навыками использования пакетов прикладных программ Matlab, Excel для обработки биомедицинских сигналов и данных, дает удовлетворительные ответы на дополнительные вопросы.