Математические модели обработки данных

ТРУДОЕМКОСТЬ ДИСЦИПЛИНЫ
Общая трудоемкость дисциплины составляет 11 ЗЕТ (396 час.).

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ
Целью освоения дисциплины «Математические модели обработки данных» является изучение математических моделей и методов исследования операций, выражающих разнообразные функциональные взаимозависимости окружающего мира, для последующего их применения на практике. Приобретение основ составления модели решения задач с помощью компьютера, формирование общекультурных и профессиональных компетенций, необходимых для осуществления профессиональной деятельности.

МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП
Дисциплина «Математические модели обработки данных» (ММОД) включена в часть дисциплин по выбору профессионального цикла. К исходным требованиям, необходимым для изучения дисциплины, относятся знания, умения и виды деятельности, которые сформированы на предшествующем уровне образования абитуриента.
Дисциплина «ММОД» опирается на знания студентов по дисциплинам: «Математический анализ», «Основы информатики», «Дискретная математика», «Объектно-Ориентированное программирование» и др. для последующего изучения других дисциплин части профессионального цикла.

ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих общекультурных (ОК) и профессиональных компетенций (ПК):

  1. способность владения навыками работы с компьютером как средством управления информацией (ОК-11);
  2. способность использовать в научной и познавательной деятельности, а также в социальной сфере профессиональные навыки работы с информационными и компьютерными технологиями (ОК-14);
  3. способность работы с информацией из различных источников, включая сетевые ресурсы сети Интернет, для решения профессиональных и социальных задач (ОК-15);
  4. способность к интеллектуальному, культурному, нравственному, физическому и профессиональному саморазвитию, стремление к повышению своей квалификации и мастерства (ОК-16);
  5. способность приобретать новые научные профессиональные знания, используя современные образовательные и информационные технологии (ПК-2);
  6. способность понимать и применять в исследовательской и прикладной деятельности современный математический аппарат (ПК-3);
  7. способность в составе научно-исследовательского и производственного коллектива решать задачи профессиональной деятельности (ПК-4);
  8. способность осуществлять целенаправленный поиск информации о новейших научных и технологических достижениях в сети Интернет и из других источников (ПК-6);
  9. способность собирать, обрабатывать и интерпретировать данные современных научных исследований, необходимые для формирования выводов по соответствующим научным, профессиональным, социальным и этическим проблемам (ПК-7);
  10. способность решать задачи производственной и технологической деятельности на профессиональном уровне, включая: разработку алгоритмических и программных решений в области системного и прикладного программирования (ПК-9);
  11. способность применять в профессиональной деятельности современные языки программирования и языки баз данных, операционные системы, электронные библиотеки и пакеты программ, сетевые технологии (ПК-10).
В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать:
  1. типы информационных сигналов, динамической и спектральной формах их математического представления;
  2. методы представления сигналов в современных информационных системах;
  3. методы математического моделирования сигналов;
  4. методы и системы преобразования информационных сигналов при обработке, передаче и использовании информации в системах.
Уметь: применять полученные знания при разработке прикладного программного обеспечения.

Владеть:
  1. навыками определения начальных параметров линейных систем уравнений и формировать результаты наблюдений и выполнять классические преобразования данных;
  2. моделировать процессы регистрации данных и их обработки;
  3. выполнять анализ результатов измерений с помощью программных пакетов общего и специального назначения;
  4. оформлять результаты обработки информационных данных.

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ. ОСНОВНЫЕ РАЗДЕЛЫ

  1. ТЕМА 1. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ СИГНАЛОВ.
  2. ТЕМА 2. КЛАССИФИКАЦИЯ СИГНАЛОВ. ТИПЫ СИГНАЛОВ. ПРЕОБРАЗОВАНИЯ СИГНАЛОВ. ТЕСТОВЫЕ СИГНАЛЫ. СИСТЕМЫ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ СИГНАЛОВ.
  3. ТЕМА 3. ЛИНЕЙНЫЕ СИСТЕМЫ. ПОНЯТИЕ ИНФОРМАЦИИ. КОЛИЧЕСТВЕННАЯ МЕРА ИНФОРМАЦИИ. ИНФОРМАЦИОННАЯ ЕМКОСТЬ СИГНАЛОВ.
  4. ТЕМА 4. КОРРЕЛЯЦИОННЫЕ И КОВАРИАЦИОННЫЕ ФУНКЦИИ СИГНАЛОВ.
  5. ТЕМА 5. КОРРЕЛЯЦИОННЫЕ ФУНКЦИИ ФИНИТНЫХ, ПЕРИОДИЧЕСКИХ, ДИСКРЕТНЫХ И КОДОВЫХ СИГНАЛОВ.
  6. ТЕМА 6. ВЗАИМНОКОРРЕЛЯЦИОННЫЕ ФУНКЦИИ СИГНАЛОВ.

ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ
Практические работы, курсовой проект, самостоятельная работа.

ФОРМА АТТЕСТАЦИИ ПО ДИСЦИПЛИНЕ
Изучение дисциплины заканчивается зачетом и защитой курсового проекта.

Методические материалы:

  1. Золотов С. Ю. Математические модели обработки данных: методические рекомендации для выполнения курсового проекта, практических занятий и самостоятельной работе студентов / Томск: 2015. – 7 с.