Nowoczesne próbkowanie w cyfrowym przetwarzaniu sygnałów

Jacek Misiurewicz

W prezentowanej publikacji przedstawiono aktualny stan wiedzy praktycznej z zakresu próbkowania - od podstaw do najnowszych osiągnięć w tej dziedzinie, z silnym akcentem na ich zastosowania. Zagadnienie próbkowania jest nierozerwalnie związane z odtworzeniem sygnału - lub jego istotnych cech - na podstawie pobranych próbek; dlatego znaczna część materiału poświęcona jest odtwarzaniu (rekonstrukcji) sygnału lub parametrów jego modelu. W książce przedstawiono (rozdział 1) najczęściej wykorzystywane, klasyczne próbkowanie równomierne sygnałów dolnopasmowych i pasmowych (tzw. podpróbkowanie), pokazując różne przyczyny błędów, które mogą wystąpić w praktyce. Następnie pokazano, w jaki sposób wykorzystuje się właściwości sygnałów okresowych i powtarzalnych, aby przekroczyć ograniczenia sprzętowe dotyczące częstotliwości próbkowania równomiernego (rozdział 2). W kolejnych rozdziałach przedstawiono możliwości, jakie niesie próbkowanie nierównomierne (rozdz. 3), a następnie zaprezentowano nowoczesną, stosunkowo niedawno powstałą teorię oszczędnego próbkowania - Compressed Sensing - (rozdział 4) wraz z przykładami jej praktycznego zastosowania (rozdział 5), przytoczonymi na podstawie własnych prac autora z dziedziny radiolokacji i literatury dotyczącej innych obszarów zastosowań. Wiele zagadnień w tej książce trzeba było pominąć, szczególnie w zakresie wciąż rozwijającej się techniki oszczędnego próbkowania i jej zastosowań. Ze względu na ograniczoną objętość książki pominięto również zagadnienia próbkowania sygnałów wielowymiarowych (np. obrazów). Wszystkie zagadnienia przedstawiono z punktu widzenia inżyniera zajmującego się cyfrowym przetwarzaniem sygnałów. Autor postawił sobie za zadanie opisanie trudnych pojęć w sposób przystępny, zakładając u Czytelnika tylko podstawową wiedzę z dziedziny algebry i analizy. Dzięki temu książka może być przydatna inżynierom i naukowcom nie tylko z dyscyplin elektronicznych, ale też pokrewnych na poziomie studiów II i III stopnia. Czytelnikom zainteresowanych bardziej matematycznym opisem teorii zaleca się więc skorzystanie ze wskazówek kierujących ich do obszernej bibliografii.

Sztuczna inteligencja dla inżynierów. Istotne obszary i zastosowania

Mieczysław Muraszkiewicz, Robert Nowak

Na treść książki składają się przede wszystkim zagadnienia związane z zastosowaniami sztucznej inteligencji. Wstępem są rozważania na temat tzw. odpowiedzialnej sztucznej inteligencji. Podstawowym tworzywem, na którym działa sztuczna inteligencja, są dane, informacja i wiedza. O inżynierii wiedzy, a w tym o metodach reprezentacji wiedzy, traktuje rozdział drugi niniejszej monografii. Jego kontynuacją jest rozdział trzeci, omawiający typowe problemy i sposoby radzenia sobie z nimi, przy wykorzystywaniu uczenia maszynowego do analizy danych ustrukturyzowanych, zwanych też danymi tabelarycznymi. W rozdziale czwartym czytelnik znajdzie wykład na temat przetwarzania języka naturalnego. Rozdział piąty jest poświęcony bioinformatyce, czyli analizie napisów reprezentujących biopolimery DNA, RNA i białka. Do takich analiz z powodzeniem stosuje się metody sztucznej inteligencji. Innym obszarem jest analiza obrazu i dźwięku. Obecnie główną rolę odgrywają tutaj sztuczne sieci neuronowe. Zagadnienia te omówiono w rozdziale szóstym, w którym zawarto informacje dotyczące percepcji maszyn, w tym widzenia maszynowego oraz metod analizy dźwięku. Swego rodzaju nawiązaniem do rozdziału wstępnego jest rozdział siódmy, poświęcony wyjaśnialnej sztucznej inteligencji, która to kwestia ma zasadnicze znaczenie dla upowszechnienia systemów sztucznej inteligencji. Książkę zamyka rozdział na temat inżynierii uczenia maszynowego, który traktuje o poprawnym procesie realizacji projektów korzystających z metod uczenia maszynowego, a także obszerna bibliografia.

Matematyczne modele uczenia maszynowego w językach MATLAB i PYTHON

Stanisław Osowski, Robert Szmurło

Prezentowane opracowanie dotyczy różnych modeli i metod stosowanych w uczeniu maszynowym. W szczególności, w poszczególnych rozdziałach przedstawione są takie zagadnienia, jak: regresja liniowa; klasyfikatory KNN; klasyfikatory Bayesa; modele matematyczne drzew decyzyjnych; sieci neuronowe MLP; sieci RBF; sieci SVM do klasyfikacji i regresji; sieci głębokie (CNN, autoenkoder, LSTM, transformer); zagadnienia zdolności generalizacyjnych modeli, w tym zespoły klasyfikatorów i systemów regresyjnych; transformacje i metody redukcji wymiaru danych wielowymiarowych; metody grupowania danych wielowymiarowych; wybrane metody generacji i selekcji cech diagnostycznych; metody oceny jakości rozwiązań; podstawowe rozwiązania adaptacyjnych systemów rozmytych. W przedstawieniu poszczególnych rozwiązań modelowych zaprezentowano zarówno strukturę pod-stawowych modeli, jak i algorytmy uczące dostosowane do konkretnego modelu. Ponieważ z punktu widzenia aktualnego stanu wiedzy do najważniejszych rozwiązań sztucznej inteligencji należą sztuczne sieci neuronowe. Tym zagadnieniom poświęcono najwięcej uwagi, wprowadzając różne rozwiązania sieciowe, w tym perceptron wielowarstwowy (MLP), sieć o radialnej funkcji bazowej (RBF), maszynę wektorów nośnych (SVM) czy różne rozwiązania głębokich sieci neuronowych wielowarstwowych, takich jak sieć konwolucyjna (CNN), autoenkoder (AE) czy sieć LSTM. Teoretyczne podstawy algorytmów uczących zostały zilustrowane przykładowymi programami implementującymi je przy użyciu oprogramowania Matlab i Python. Prezentowane w podręczniku skrypty z przykładami w Matlabie i Pythonie zostały udostępnione na platformie Github pod adresem: https://github.com/szmurlor/mmum. Podręcznik jest przeznaczony dla słuchaczy wyższych lat studiów, doktorantów i ludzi zainteresowanych metodami uczenia maszynowego, podstawowego narzędzia sztucznej inteligencji. Ze względu na interdyscyplinarny charakter tematyki może być wykorzystany zarówno w informatyce, inżynierii biomedycznej, jak i innych naukach technicznych. Wprowadzenie zarówno podstawowych jak i zaawansowanych pojęć uczenia maszynowego powoduje, że może być użyteczny dla osób początkujących i zaawansowanych w tej tematyce.

Podstawy organizacji i zarządzania. Materiały do ćwiczeń. Część 3

Małgorzata Krwawicz

Książka stanowi kontynuację części pierwszej i drugiej skryptu pod tym samym tytułem. W opracowaniu przedstawiono szereg metod wspierających proces twórczy i służących przede wszystkim do poszukiwania i definiowania pomysłów nowych produktów.   Głównym celem opracowania jest prezentacja wybranych metod heurystycznych wykorzystywanych w przedsiębiorstwach na potrzeby poszukiwania innowacyjnych rozwiązań poprzez pobudzanie kreatywności u pracowników różnych szczebli i jednocześnie zaangażowanych w rozwiazywanie problemów o zróżnicowanym charakterze i spektrum. Autorka przedstawia zarówno metody nowe, jak i klasyczne. Metoda Design Thinking została potraktowana jako nadrzędna w odniesieniu do pozostałych metod zaprezentowanych w opracowaniu i wyznaczająca dla nich ramy, co wpłynęło bezpośrednio na strukturę opracowania i wybór opisanych metod. Przedstawione metody mogą być w praktyce wykorzystywane w realizacji kolejnych etapów poszukiwania rozwiązań przy wykorzystaniu metody Design Thinking.   Struktura poszczególnych rozdziałów obejmuje określenie celu metody, przedstawienie instrukcji jej stosowania, zaprezentowanie przykładowego wykorzystania, polecenie wykonania ćwiczenia oraz wskazanie zakresu zastosowania metody (w ujęciu podmiotowym, przedmiotowym, określenie horyzontu czasu i rodzaju celu). Z uwagi na charakter opracowania teoria dotycząca poszczególnych metod została zawężona do minimum na rzecz przykładów praktycznych. Podczas prezentacji metod Autorka kierowała się zasadą precyzyjnego wyjaśnienia sposobu ich wykorzystania.   Opracowanie może być pomocne w samodzielnym generowaniu rozwiązań - zarówno na potrzeby dydaktyczne, jak i w działalności praktycznej przez szerokie grono użytkowników. Tym samym adresatami są tu przede wszystkim studenci kierunków Zarządzanie i Zarządzanie i Inżynieria Produkcji oraz praktycy gospodarczy, jak również słuchacze studiów podyplomowych, uczestnicy szkoleń specjalistycznych i inni czytelnicy zainteresowani poszukiwaniem innowacyjnych rozwiązań.

Laboratorium obciążalności torów wielkoprądowych i zestyków

Łukasz Kolimas, Stanisław Kulas, Marek Piskała, Kazimierz Zgliński

Książka jest przewodnikiem do ćwiczeń laboratoryjnych prowadzonych w Instytucie Elektroenergetyki, których przedmiotem są badania aparatów prowadzone w trakcie ich projektowania - głównie w celu poznania i kontroli poszczególnych zespołów. Materiał skryptu zawiera ćwiczenia z wybranych zagadnień dotyczących badań nagrzewania torów wielkoprądowych aparatów elektrycznych, funkcjonowania i właściwości dynamicznych mechanizmów łączników oraz podstaw konstrukcji wybranych elementów aparatów elektrycznych.

Zastosowanie rachunku wariacyjnego we współczesnej mechanice analitycznej

Krzysztof Arczewski, Józef Pietrucha

W opracowaniu omówiono: podstawy rachunku wariacyjnego, zagadnienia wariacyjne w ogólniejszej postaci, podstawowe pojęcia mechaniki analitycznej, zagadnienia dotyczące energii kinetycznej i potencjalnej, zasady wariacyjne, elementy mechaniki analitycznej w zmiennych kanonicznych, elementy teorii sterowania optymalnego oraz metody przybliżone.

Zagadnienia konstytucyjnego prawa intertemporalnego

Piotr Radziewicz

Monografia składa się z pięciu części, które dotyczą różnych aspektów konstytucyjnego prawa intertemporalnego. W rozdziale pierwszym („Aksjologiczne podstawy konstytucyjnego prawa intertemporalnego”) Krzysztof Kaleta przedstawił aksjologiczne uwarunkowania zmiany konstytucji oraz ściśle związaną z tym problematykę formalnych i materialnych granic jej zmiany, z uwzględnieniem pozycji ustrojowej władzy konstytuującej i ukonstytuowanej. Rozważania te można przypisać do ogólnej teorii i filozofii prawa. Rozdział drugi, autorstwa Piotra Radziewicza, zawiera ustalenia pojęciowe i systematyzację głównych zagadnień intertemporalnych z perspektywy prawa konstytucyjnego („Pojęcie konstytucyjnego prawa intertemporalnego”). Ta część opracowania jest swoistym wstępem do badań dogmatycznoprawnych, których rezultaty znalazły się w rozdziale trzecim, przygotowanym przez Piotra Chybalskiego („Zagadnienia intertemporalne na gruncie polskich konstytucji”). Jego treścią jest analiza przepisów prawa intertemporalnego w polskich konstytucjach, począwszy od okresu międzywojennego, aż po czasy współczesne, a także postulaty de lege ferenda. Rozdział piąty autorstwa P. Radziewicza został poświęcony kwestiom intertemporalnym generowanym przez orzecznictwo Trybunału Konstytucyjnego („Prawo intertemporalne a Trybunał Konstytucyjny”). W ostatnim rozdziale („Konstytucyjne prawo do odszkodowania jako laboratorium problemów intertemporalnych”) Michał Ziółkowski zaprezentował studium przypadku, które jest dobrą ilustracją praktycznej doniosłości konstytucyjnego prawa intertemporalnego i jego związków z ochroną praw podstawowych jednostki.   Prezentowana monografia jest zbiorem esejów, które łączy wspólny temat przewodni, czyli konstytucyjna intertemporalistyka. Poglądy i oceny prezentowane w poszczególnych częściach monografii są wyrazem przemyśleń autorów i toczonych między nimi dyskusji. Każdy tekst jest jednak odrębną całością. Mimo konsensu co do spraw zasadniczych, wciąż pozostało sporo kwestii, które udało się uporządkować tylko przez spisanie protokołu rozbieżności. Sporność i otwartość na różne perspektywy argumentacyjne płynie z samej natury konstytucyjnego prawa intertemporalnego i jest jego wielką siłą. Dlatego można tylko mieć nadzieję, że praca ta zachęci do dalszych analiz oraz sprawi, że tytułowa problematyka na stałe wpisze się w programy badawcze nauki prawa konstytucyjnego.

SPC - Statistical Process Control

Tadeusz Sałaciński

Nowoczesne i otwarte na zmiany przedsiębiorstwo nie może obyć się bez sprawnie funkcjonującego systemu zarządzania jakością wyrobów i usług. Jedną z kluczowych ról w takim systemie odgrywa SPC, czyli statystyczne sterowanie procesami. W publikacji zawarto podstawową wiedzę (wraz z przykładami zastosowania) niezbędną do statystycznego sterowania procesami produkcyjnymi, w których jakość jest sprawą priorytetową. Wszystkie zawarte w pracy przykłady opracowano z wykorzystaniem programu komputerowego STATISTICA (wersja 8PL) firmy StarSoft.