A tantárgyleírás hatályossága
| Subject name (Hungarian, English) |
Intelligens szenzorok
Intelligent Sensors
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Subject code | BMEVIEE9036 | ||||||||||||
| Subject type | — | ||||||||||||
| Training Level | — | ||||||||||||
| Course types and hours (weekly/semester) |
|
||||||||||||
| Assessment type | vizsga | ||||||||||||
| Credits | 5 | ||||||||||||
| Subject coordinator | — | ||||||||||||
| Responsible department |
—
|
||||||||||||
| Faculty | |||||||||||||
| Subject website | http://www.eet.bme.hu/~hosszu/viee9036 | ||||||||||||
| Primary curriculum type | — | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Strong prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Weak prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Parallel prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Milestone prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Exclusion | none |
Objectives
Jövőkép, a szenzorok világa. Intelligens szenzorok alapjai, az intelligencia igénye és mértéke. Az érzékelt jellemzők típusai, az érzékelés fizikai megvalósításai. Mechanikai szenzorok, erő, nyomás, elmozdulás, gyorsulás, mozgás; hullám, hang, rezgés, fény és képek érzékelése. Stabilitás, pontosság. A pontosság növelésének módszerei, autozéro- és auto-kalibrációs eljárások. Az érzékenység összevetése az élővilág szenzorainak érzékenységével.
A mikroelektronikai és mikromechanikai technológiák áttekintése, az integrálhatóság kérdése. MEMS elemek, konzolok, szelepek, pumpák, tükrök, motorok, áramlásmérők, tapintás-érzékelők. Integrálható on-chip egységek, extrém kisfogyasztású átalakítók, dedikált processzorok és jelfeldolgozók, memóriák, adatátviteli egységek. Fogyasztás-kímélő analóg módszerek, �éheztetett� CMOS rendszerek, analóg korrelátorok és tárolók.
Szenzorok bekapcsolása telemetrikus rendszerekbe, RF átviteli lehetőségek. Alkalmazások a telemedicina területén, monitorizáló rendszerek. Előírások és különféle megkötéseik.
Kísérletek a mesterséges látás megvalósítására, �látó�-chipek. Integrálási lehetőségek. Az ún. �analogical�-áramkörök alkalmazása, a Celluláris neurális hálózat (CNN) struktúra. Idegsejtek elektromos modellezése, szinapszis potenciálok és mérési módszereik. A hazai kutatások eredményei és további feladatai. Élő idegsejtek potenciáljának mérésére beültetett chipek. A bioinformatika, mint új tudományág és eddig elért eredményei.
Learning outcomes
Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:
Knowledge
No learning outcomes recorded.
Skills
No learning outcomes recorded.
Attitudes
No learning outcomes recorded.
Autonomy and responsibility
No learning outcomes recorded.
Oktatási módszertan
Tanulástámogató anyagok
Not provided.
Recommended preliminary knowledge for completing the subject
General rules
Assessment methods
In-term assessments
No detailed assessments provided.
Weight of in-term assessments
No weights provided.
Exam-period assessments
No detailed assessments provided.
Weight of exam elements
No weights provided.
Grade calculation
No grade thresholds provided.
Attendance requirements
No attendance requirements provided.
Rules for retake and resubmission
Not provided.
Short description
Not provided.
Detailed description
Not provided.
Recommended courses
Workload to complete the subject
No workload breakdown provided.
Validity of subject requirements
Curriculum placement
No curriculum placements recorded for this subject version.