•   Data and Signal Analysis 5S00EZ74-3001 17.01.2022-29.04.2022  5 cr  (19I231B) +-
    Learning outcomes of the course unit
    Opiskelija
    - ymmärtää datan, signaalit ja niiden analysoinnin käsitteenä
    - ymmärtää erilaisia datan ja signaalien analysontimenetelmiä ja niiden hyötyjä
    - osaa käsitellä automaation tuottamaa prosessidataa
    - osaa valita sovellettavat analyysimenetelmät
    - osaa soveltaa analyysimenetelmiä automaatiossa
    - oppii käyttämään vähintään yhtä ohjelmistoa datan ja signaalien analysointiin (not translated)
    Course contents
    Prosessidatan käsittely, digitaalinen signaalikäsittely, data-analyysi, automaatio. (not translated)
    Assessment criteria
    Satisfactory

    Opiskelija hahmottaa datan ja signaalit käsitteenä yksittäisten esimerkkien tai tapausten kautta. Opiskelija tunnistaa joitakin analyysimenetelmiä. Opiskelija ymmärtää datan esikäsittelyn ja tunnistamiensa analyysimenetelmien toimintaperiaatteet, käyttötavat ja sovellettavuuden ja osaa soveltaa menetelmiä suppeasti. (not translated)

    Good

    Opiskelija hahmottaa datan ja signaalit käsitteenä yleisesti ja laajasti. Opiskelija tunnistaa useita analyysimenetelmiä. Opiskelija ymmärtää datan esikäsittelyn ja analyysimenetelmien toimintaperiaatteet, käyttötavan ja sovellettavuuden rajoitteineen ja osaa soveltaa menetelmiä laajasti. (not translated)

    Excellent

    Opiskelija hahmottaa datan ja signaalit käsitteenä yleisesti ja laajasti. Opiskelija tunnistaa laajasti analyysimenetelmiä. Opiskelija ymmärtää datan esikäsittelyn ja analyysimenetelmien toimintaperiaatteet, käyttötavat ja sovellettavuuden rajoitteineen ja osaa soveltaa menetelmiä hyvin laajasti. Opiskelija osaa käsitellä dataa tehokkaasti ja tuntee menetelmien teorian. (not translated)

    Name of lecturer(s)

    Jarkko Lehtonen

    Recommended or required reading

    Lectures, notes made by a student, other referred material by a lecturer.

    Planned learning activities and teaching methods

    Virtual teaching (theory), class-room teaching (exercises), home exercises, self-learning.

    Assessment methods and criteria

    Student performance assessment is based on completed home excercises and a passed exam.

    Language of instruction

    Finnish

    Timing

    17.01.2022 - 29.04.2022

    Registration

    29.11.2021 - 10.01.2022

    Credits

    5 cr

    Group(s)

    19I231B

    Seats

    0 - 40

    Teacher(s)

    Pasi Airikka, Harri Saarinen

    Further information for students

    For passing the course, learning by doing home excercises on a continuous basis and self-learning are emphasized.

    Unit, in charge

    Electrical and Automation Engineering

    Degree programme(s)

    Degree Programme in Electrical Engineering

    Office

    TAMK Main Campus

    Evaluation scale

    Pass/Fail

    Completion alternatives

    None.

    Training and labour cooperation

    None.

    Exam schedule

    A failed course can be compensated by passing a new exam.

    International connections

    The course involves no travelling abroad.

    Students use of time and load

    The total working hours for passing the course is ca. 133 hours (5 cr x 1600/60 h/cr) of which a student has to allocate a major part for self-learning.

    Content periodicity

    The course involves teaching on a regular basis. The more detailed course structure is introduced in the first class and it will be available in the course information on Moodle afterwards.

    Assessment criteria
    Not approved

    The student performance does not exceed the minimum level.
    (Student performance assessment procedure is introduced in the beginning of the course.)

    Satisfactory

    The student performance is within the limits for the grade 1-2.
    (Student performance assessment procedure is introduced in the beginning of the course.)

    Good

    The student performance is within the limits for the grade 3-4.
    (Student performance assessment procedure is introduced in the beginning of the course.)

    Excellent

    The student performance reaches the highest grade 5.
    (Student performance assessment procedure is introduced in the beginning of the course.)

    Approved/Failed

    Hylätty suoritus: Opiskelijan kokonaispistemäärä jää hyväksytyn suorituksen pistemäärän alle.
    Hyväksytty suoritus: Opiskelijan kokonaispistemäärä saavuttaa tai ylittää hyväksytyn suorituksen pistemäärän. (not translated)