Měření a zpracování dat v materiálovém výzkumu - NEVF112

• Anglický název: Measurement and Data Processing in Material Science
• Zajišťuje: Katedra fyziky povrchů a plazmatu (32-KFPP)
• Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
• Platnost: od 2021
• Semestr: zimní
• E-Kredity: 3
• Rozsah, examinace: zimní s.:2/0, Zk [HT]
• Počet míst: neomezen
• Minimální obsazenost: neomezen
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: vyučován
• Jazyk výuky: čeština
• Způsob výuky: prezenční
• Další informace: https://physics.mff.cuni.cz/kfpp/rozvrh.html
• Garant: prof. RNDr. Karel Mašek, Ph.D.; doc. RNDr. Viktor Johánek, Ph.D.
• Vyučující: doc. RNDr. Viktor Johánek, Ph.D.; prof. RNDr. Karel Mašek, Ph.D.

Anotace

čeština

Počítačový sběr experimentálních dat a řízení experimentu, senzory a akční členy. Analogové měřící systémy, zpracování signálu, šum. Digitalizace, A/D a D/A převodníky. Časové řady, logické signály, čítače. Měření analogových a digitálních signálů v elektronové spektroskopii. Metody získávání a analýzy obrazové informace. Software na sběr a zpracování dat.

Poslední úprava: Pavlů Jiří, doc. RNDr., Ph.D. (24.01.2018)

angličtina

Computer acquisition and control in experiment, sensors, transducers. Analog measurement systems, signal processing, noise. Digitalization, A/D and D/A converters. Time series, logic signals, counters. Measurement of analogue and digital signals in electron spectroscopy. Image acquirement and analysis. Data collection and processing software.

Poslední úprava: Pavlů Jiří, doc. RNDr., Ph.D. (24.01.2018)

Podmínky zakončení předmětu

Podmínkou zakončení předmětu je úspěšné složení zkoušky, tj. hodnocení zkoušky známkou "výborně", "velmi dobře" nebo "dobře". Zkouška musí být složena v období předepsaném harmonogramem akademického roku, ve kterém student předmět zapsal.

Poslední úprava: Pavlů Jiří, doc. RNDr., Ph.D. (14.06.2019)

Literatura

Meloun M., Militký J.: Statistické zpracování experimentálních dat, edice Plus, Praha 1994.

Anděl J.: Matematická statistika, SNTL, Praha 1978.

Press W.H. et al.: Numerical Recipes , Cambridge University Press, Cambridge, 1992.

Tutubalin V.N.: Teorie pravděpodobnosti, SNTL, Praha 1978.

Poslední úprava: Pavlů Jiří, doc. RNDr., Ph.D. (24.01.2018)

Metody výuky

čeština

Výuka v ZS 2020 probíhá formou on-line konzultací. Více informací viz https://physics.mff.cuni.cz/kfpp/rozvrh.html

Poslední úprava: Roučka Štěpán, doc. RNDr., Ph.D. (06.10.2020)

angličtina

The lecture is conducted on-line in the winter semester 2020. For more information, see https://physics.mff.cuni.cz/kfpp/rozvrh.html

Poslední úprava: Roučka Štěpán, doc. RNDr., Ph.D. (06.10.2020)

Požadavky ke zkoušce

čeština

Zkouška z tohoto předmětu je ústní. Požadavky zkoušky odpovídají sylabu předmětu v rozsahu, který byl prezentován na přednášce.

Poslední úprava: Mašek Karel, prof. RNDr., Ph.D. (09.10.2017)

angličtina

Examination is oral. Scope of the examination corresponds to the sylabus to the extent presented at the lectures.

Poslední úprava: Mašek Karel, prof. RNDr., Ph.D. (09.10.2017)

Sylabus

čeština

Základy:
Schéma fyzikálního experimentu a jeho automatizace, počítačem řízený experiment, fyzikální veličiny a jejich převody, senzory a akční členy - pasivní, aktivní, zpětnovazební)

Analogové signály:
Standardy a kalibrace, reference a pozadí, úprava analogových (a digitálních) signálů, synchronní detekce, typy zdrojů signálů a měřících systémů, spektrální analýza, zdroje a typy šumu v měřeních, přenos šumu, vyvážené systémy

Digitální signály:
Převod analogového signálu na digitální (digitalizace) a zpět, vzorkování signálu, Nyquistův teorém a aliasing, kvantizace a kódování, zdroje a typy chyb převodu, dithering, příklady A/D a D/A převodníků, vícekanálový převod

Časové řady:
Logické signály, časování logických signálů and chyby časování, měření času a frekvence (hodiny, čítače, přímé a nepřímé metody), on-line a off-line zpracování dat, frekvenční odezva lineárního systému, konvoluce, interpolace, filtrace, vztahy časových řad, další operace v časové doméně (převzorkování, spojování, synchronizace)

Měření analogových a digitálních signálů v elektronové spektroskopii:
Základy elektronové spektroskopie, způsoby měření, zpracování spekter (fitování, odečet pozadí, filtrování dat, …), formáty datových souborů, software na měření a zpracování spektroskopických dat (SpecsLab, WSpectra, FITT, …), sběr a zpracování dat systémem LabView, zobrazení, analýza a prezentace experimentálních dat v programech Igor Pro a Origin Pro

Metody měření a zpracování digitálního obrazu:
Získávání, úprava a analýza obrazové informace, typy obrazu, korekce vad zobrazovacího systému, kalibrace, frekvenční analýza obrazu, filtrace, prahování, měření vzdáleností a velikostí objektů, příklady zpracování difrakčních obrazců, popis ostrůvkových struktur, zpracování fotografií z rastrovacích mikroskopů

Poslední úprava: Pavlů Jiří, doc. RNDr., Ph.D. (24.01.2018)

angličtina

Basics:
Experiment in physics and its automation, computer controlled experiment, physical quantities and their conversions, sensors and transducers (passive, active, w/feedback)

Analog signals:
Standards and calibration, role of reference and background, conditioning of analog (and digital) signals, synchronous detection, types of signal sources and measurement systems, spectral analysis, sources and types of noise in measurements, noise coupling, balanced systems

Digital signals:
Conversion of analog signal to digital (digitization) and backwards, signal sampling, Nyquist theorem and aliasing, quantization and coding, sources and types of conversion errors, dithering, examples of A/D and D/A converters, multichannel conversion

Time series:
Logic signals, timing of logic signals and timing errors, time and frequency measurement (clocks, counters, indirect and direct methods), on-line and off-line data processing, spectral response of linear systems, convolution, interpolation, filtration, time series relationships, other manipulations in time domain (resampling, joining, synchronization)

Measurement of analogue and digital signals in electron spectroscopy:
Basics of electron spectroscopy, measurement methods, spectra processing (fitting, background subtraction, filtering, …), data file formats, spectroscopic data collection and processing software (SpecsLab, WSpectra, FITT, …), data collection and processing using LabView, visualisation, analysis and presentation of experimental data using Igor Pro and Origin Pro

Methods of image measurement and analysis:
Image acquirement, processing and analysis, types of images, corrections of imaging system distortions, calibration and spectral analysis of images, filtration, thresholding, measurement of distances and sizes of objects, examples of diffraction pattern processing, description of island structures, processing of scanning microscopy images

Poslední úprava: Pavlů Jiří, doc. RNDr., Ph.D. (24.01.2018)