1.3. Оценка знаний студентов

Для оценки работы и знаний студентов в рамках курса «Основы матричного анализа» используется накопительная система. Зачет выставляется по сумме баллов, которые студент набирает в течение всего учебного семестра, а также в результате выходного итогового контроля – контрольной работы.

Для получения аттестации (100 баллов максимум) необходимо:

• по практическим работам набрать не менее 2/3 от максимально возможного количества баллов на момент аттестации по данному виду занятий;

• выполнить контрольную работу (два зачетных задания).

Распределение баллов по видам занятий

Вид занятий	Форма оценки учебной активности студента	Максимальное количество баллов по каждой форме оценки	Максимальное количество баллов по каждому виду занятий
Практические работы	Устные ответы на вопросы	5	20×9=180
	Решение задач	10
	Выполнение тестовых заданий	5

Дополнительные баллы предусматриваются:

• за выполнение научно-исследовательской работы по основам матричного анализа (до 200 баллов);

• за подготовку докладов по методам и алгоритмам факторизации матриц, не включенным в рабочую программу курса «Основы матричного анализа» (до 100 баллов).

Очевидно, что для получения зачета студент должен набрать не менее 260 баллов, а для этого необходимо:

• получить две аттестации – 200 баллов минимум.

• получить не менее 60 баллов за итоговую контрольную работу (из возможных 100).

2.Цифровая обработка сигналов как задача вычисления векторно-матричного произведения

2.1. Введение

В настоящее время обработка изображений и сигналов с использованием цифровых преобразований все шире используется для решения множества прикладных задач в связи, радиолокации, измерительной технике, медицине и других областях, в которых раньше доминировала аналоговая обработка. Преимущество цифровых систем обусловлено рядом факторов, основной из которых - фактор качества. Аналоговые реализации многих систем зачастую не позволяют обеспечить высоких показателей качества передачи и воспроизведения сигналов, а переход на мировые стандарты ужесточает требования к таким параметрам систем, как быстродействие, помехоустойчивость и точность.

Повышение эффективности применения цифровых преобразований идет не только за счет развития элементной базы, но и путем совершенствования алгоритмов цифровой обработки изображений и сигналов. На современном этапе разработчику предлагается широкий спектр цифровых процессоров общего и специального назначения, т.е. реально существует элементная база для реализации эффективных алгоритмов обработки изображений и сигналов. Если 10-15 лет назад основным сдерживающим фактором внедрения методов цифровой обработки было отсутствие требуемой элементной базы, то на современном этапе развития техники уже можно говорить об отсутствии эффективных алгоритмов, обеспечивающих решение ряда прикладных задач.