Takaisin kaikki kurssit

Konetekniikan signaalianalyysi

Yksittäinen kurssi

Kurssiin sisältyy konetekniikan näkökulmasta tärkeimpiä digitaalisen signaalinkäsittelyn menetelmiä, kuten suodattimet, numeerinen derivointi ja integrointi, diskreetin Fourier-muunnoksen hyödyntäminen, tunnuslukujen laskenta aika- ja taajuustasossa, verhokäyräanalyysi ja syklostationaarisuus, mekaanisten ilmiöiden kuvaaminen satunnaissignaaleilla sekä tilastollisen hahmontunnistuksen perusteet. Kurssi sisältää esimerkkejä näiden menetelmien soveltamisesta konetekniikassa.

Kurssin jälkeen opiskelija

  • osaa arvioida signaalinkäsittelyn vaikutukset mittausdatan käytettävyydelle koneiden käyttötilojen tunnistamisessa sekä koneen säädön toteuttamisessa.
  • osaa myös toteuttaa yleisimpiä digitaalisen signaalinkäsittelyn algoritmeja ohjelmointikielellä.

Nämä taidot ovat olennaisia mm. konediagnostiikassa, säätötekniikassa, koneautomaatiossa sekä robotiikassa.

Kurssi toteutetaan opastettuna itsenäisenä etäopiskeluna. Opiskelun pohjana toimivat kattava luentomoniste sekä videot esimerkkilaskuharjoituksista. Opiskelijat palauttavat parin viikon välein ratkaisut annettuihin laskuharjoitus- sekä ohjelmointitehtäviin (Octave tai Matlab), jotka tarkistetaan pääasiassa automaattisesti ja vaikuttavat suoraan kurssin arvosanaan. Kurssin lopussa palautetaan myös laajempi ohjelmointiharjoitus ja lyhyt raportti.

Lisätietoa opintojen suorittamisesta

Oulun yliopisto
Reijo Saari
reijo.saari(at)oulu.fi

Vastuuopettaja

Oulun yliopisto
Juhani Nissilä
juhani.nissila(at)oulu.fi

Hakua koskevat kysymykset

FITech
Monica Sandberg , Opintoasioiden suunnittelija
monica.sandberg(at)fitech.io
Aloita tästä
Aloita tästä
Kategoria:
Tekniikan opinnot
Teema:
Konetekniikka
Kurssikoodi:
462113S
Opintopisteet:
5 ECTS
Hinta:
0 €
Taso:
Opetusaika:
18.1.–30.4.2021
Viimeinen hakupäivä:
11.1.2021
Järjestävä yliopisto:
Oulun yliopisto
Kohderyhmä:
Aikuisopiskelija,
Tutkinto-opiskelija
Opetustavat:
Verkko-opetus
Kieli:
Suomi
Esitietovaatimukset:
Kurssi on itsenäinen kokonaisuus, mutta perusteet seuraavista matemaattisista aiheista ovat hyödyksi: differentiaali ja integraalilaskenta, todennäköisyys- ja tilastomatematiikka, kompleksianalyysi ja numeeriset menetelmät.
Kohderyhmä:
Kurssi on hyödyllinen kaikille, joiden tarvitsee hyödyntää koneista mitattuja signaaleja.
Oletko kiinnostunut tästä kurssista? Tilaa ilmoitus kurssin tietojen muutoksista suoraan sähköpostiisi! Voit peruuttaa tilauksen koska tahansa.