1

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение

высшего образования «Новосибирский национальный исследовательский

государственный университет» (Новосибирский государственный университет, НГУ)

Факультет информационных технологий

УТВЕРЖДАЮ

Декан ФИТ НГУ

_______________ М.М. Лаврентьев

«___»_____________ 201__ г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

Б1.В.ДВ.8.2 Обработка сигналов и изображений

Направление подготовки: 09.03.01 ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА

Направленность (профиль): Информатика и вычислительная техника

Форма обучения: очная

Год обучения: 4, семестр: 7

№ Вид деятельности Семестр

7

1 Лекции, час. 16

2 Практические занятия, час. 32

3 Лабораторные занятия, час.

4 Занятий в контактной форме без учета промежуточной аттестации, час, из них 48

5 в электронной форме, час.

6 из них аудиторных занятий, час. 48

7 из них в активной и интерактивной форме, час. 32

8 консультаций, час.

9 Самостоятельная работа, час. 22

10 в том числе на выполнение письменных работ, час

11 Форма аттестации (экзамен, зачет, дифференцированный зачет), час ДЗ 2

12 Всего зачетных единиц1 2

Новосибирск 2016

1 С учетом выделенных часов на промежуточную аттестацию

2

Рабочая программа дисциплины составлена на основании федерального государственного

образовательного стандарта высшего образования по направлению подготовки бакалавров

09.03.01 ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА.

Федеральный государственный образовательный стандарт (ФГОС) высшего образования

по направлению подготовки бакалавров 09.03.01 ИНФОРМАТИКА И

ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА введен в действие приказом Минобрнауки № 5 от

12.01.2016.

Место дисциплины в структуре учебного плана: Блок 1 Дисциплины (модули),

вариативная часть, дисциплина по выбору.

Рабочая программа дисциплины утверждена решением Ученого совета факультета

информационных технологий от 04.07.2016, протокол № 60.

Программу разработал:

Старший преподаватель кафедры компьютерных технологий ФИТ,

А. С. Розов

Заведующий кафедрой компьютерных технологий ФИТ, доктор технических наук В.Е. Зюбин

Ответственный за образовательную программу:

заведующий кафедрой систем информатики ФИТ,

доктор физико-математических наук М.М. Лаврентьев

3

Аннотация к рабочей программе дисциплины

«Обработка сигналов и изображений»

Дисциплина «Обработка сигналов и изображений» реализуется в рамках

образовательной программы высшего образования – программы бакалавриата 09.03.01

ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА по очной форме обучения на

русском языке.

Место в образовательной программе: Дисциплина в основном связана с

дисциплинами математического цикла и опирается на освоенные при их изучении знания

и умения. Изучение материала курса предполагает знание студентами основ

математического анализа (дифференцирование и интегрирование функций нескольких

переменных, нахождение экстремумов), алгебры и геометрии (операции с векторами и

матрицами, вычислительной математики (численные методы решения систем уравнений)

и теории вероятностей и математической статистики (распределения вероятностей и

статистические моменты как средства описания ансамбля случайных величин). Для

облегчения освоения материала курса и выполнения практических заданий настоятельно

рекомендуется знакомство с пакетом MATLAB версии 6.0 и выше.

Дисциплина «Обработка сигналов и изображений» реализуется в 7 семестре в рамках

вариативной части дисциплин (модулей) Блока 1 и является дисциплиной по выбору.

Дисциплина «Обработка сигналов и изображений» направлена на формирование

компетенций:

ПК-3 - способность обосновывать принимаемые проектные решения, осуществлять

постановку и выполнять эксперименты по проверке их корректности и эффективности, в

части следующих результатов обучения:

ПК-3.1 проводить эксперименты по заданной методике и анализировать результаты

Перечень основных разделов дисциплины:

Дисциплина «Обработка сигналов и изображений» имеет своей целью: знакомство с

основными направлениями развития прикладных исследований в области цифровой

обработки сигналов и изображений; изучение методов решения практических задач

цифровой обработки сигналов и изображений; получение опыта разработки эффективных

вычислительных алгоритмов, использующих современные методы цифровой обработки

сигналов, приобретение опыта анализа и обобщения информации, полученной из научно-

технических публикаций.

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с цифровой

обработкой одномерных и многомерных сигналов (в т. ч. изображений) с целью

подавления помех, устранения искажений, вносимых системами регистрации, оценивания

параметров сигналов, обнаружения сигналов (объектов) с заданными характеристиками.

Рабочая программа дисциплины предусматривает проведение следующих видов

контроля: текущий контроль успеваемости в форме проверки выполнения заданий

практических занятий и промежуточный контроль в форме дифференцированного зачета.

Самостоятельная работа включает: подготовку к практическим занятиям по разделам

дисциплины, подготовку к зачету.

Общий объем дисциплины – 2 зачетных единиц (72 часа).

Правила аттестации по дисциплине. Текущая аттестация проводится путем защиты

расчетных заданий в виде программ на Matlab. Защита расчетных заданий проводится

4

индивидуально каждым студентом во время занятия и сводится, как правило, к ответу на

2–3 вопроса по коду программы при условии, что программа реализована и выдает

корректные результаты.

Промежуточная аттестация по дисциплине «Обработка сигналов и изображений»

проводится по завершению периода ее освоения (семестра). В 7 семестре оценка за

освоение дисциплины выставляется по результатам оценивания портфолио работ

студента.

В 7 семестре результаты промежуточной аттестации определяются оценками

«отлично», «хорошо», «удовлетворительно», «неудовлетворительно». Оценки «отлично»,

«хорошо», «удовлетворительно» означают успешное прохождение промежуточной

аттестации.

Оценка «отлично» соответствует продвинутому уровню сформированности

компетенции.

Оценка «хорошо» соответствует базовому уровню сформированности

компетенции.

Оценка «удовлетворительно» соответствует пороговому уровню

сформированности компетенции.

Учебно-методическое обеспечение дисциплины.

Учебно-методическое обеспечение дисциплины представлено настоящей рабочей

программой, основной и дополнительной литературой (п. 7 рабочей программы), а также

фоном оценочных средств (приложение 1 к рабочей программе). Учебно-методические

материалы доступны по адресу:

https://drive.google.com/file/d/1G88SbgYV80CQK6nSo2MA5dwruajgkM9E/view?usp=sharing

5

1. Внешние требования к дисциплине

Таблица 1.1

ПК-3 - способность обосновывать принимаемые проектные решения, осуществлять

постановку и выполнять эксперименты по проверке их корректности и

эффективности, в части следующих результатов обучения:

ПК-3.1 проводить эксперименты по заданной методике и анализировать результаты

2. Требования к результатам освоения дисциплины

Таблица 2.1

Результаты изучения дисциплины по уровням освоения

(иметь представление, знать, уметь, владеть)

Формы организации занятий

Лекции

Практики

/

семинары

Самостояте

льная

работа

ПК-3.1 проводить эксперименты по заданной методике и анализировать результаты

1. Знать: терминологию в области обработки сигналов и

изображений + +

2. Знать: модели простейших линейных систем

(регистрации и восстановления изображений, обнаружения

объектов известной формы)

+ +

3. Знать: основные статистические характеристики

стационарных случайных сигналов. + +

4. Уметь: применять полученные знания об основных

моделях и методах цифровой обработки сигналов при

решении конкретных задач.

+ +

5. Уметь: пользоваться основными функциями

обработки сигналов и изображений из Signal Processing

Toolbox и Image Processing Toolbox пакета Matlab (или

Open Source Computer Vision Library для C++)

+ +

6. Уметь: классифицировать прикладные задачи

обработки с целью выбора метода их решения + + +

7. Уметь: работать с различными источниками научно-

технической информации, в том числе с Internet-ресурсами + +

8. Уметь: пользоваться математическим аппаратом

решения задач цифровой обработки сигналов и

изображений: представлением сигналов в различных

базисах, линейной фильтрацией, методами оценивания

параметров сигнала.

+ + +

6

3. Содержание и структура учебной дисциплины

Таблица 3.1

Темы лекций

Активные

формы,

час.

(входит в

общее кол-

во часов)

Часы

Ссылки на

результаты

обучения

Семестр: 7

1. Математическое описание изображений. Двумерные

системы. Дискретизация и квантование изображений 0 2

1,2,8

2. Улучшение восприятия изображений 0 2 1,2,8

3. Восстановление изображений в линейной системе с шумом 0 2 1,2,3,6,8

4. Обнаружение сигналов 0 2 1,2,3,6,8

5. Привязка изображений. Оптимальный линейный прогноз 0 2 1,2,3,6,8

6. Компьютерная томография 0 2 1,2,3,6,8

7. Восстановление трехмерных рельефов по плоским

изображениям (стереовидение) 0 2

1,2,6,8

8. Математическая морфология в обработке изображений 0 2 1,2,6,8

Итого: 16

Таблица 3.2

Темы практических

занятий

Активные

формы, час.

(входит в

общее кол-

во часов)

Часы

Ссылки на

результаты

обучения

Учебная деятельность

Семестр: 7

1. Математическое

описание изображений.

Двумерные системы.

Дискретизация и

квантование

изображений

4 4 4,6,7,8 Практическая работа с линейными

преобразованиями, сверткой,

двумерным преобразованием,

вероятностным описанием

изображений. Осваиваются

функции Matlab conv2, fft2, ifft2,

hist, imhist, mean2, std2.

2. Улучшение

восприятия изображений

4 4 4,5,7 Практическая работа с

поэлементными преобразованиями

и простыми пространственными

преобразованиями. Осваиваются

функции Matlab imadjust, histeq,

imfilter, fspecial, medfilt2

3. Восстановление

изображений в линейной

системе с шумом

4 4 4,6,7,8 Исследуется модель линейной

системы с аддитивным шумом.

Реализуется инверсный фильтр (с

использованием прямого и

обратного дискретного

преобразования Фурье).

Осваивается функция Matlab

imnoise.

Реализуется оптимальный

7

линейный фильтр при помощи

функции Matlab wiener2.

4. Обнаружение

сигналов

4 4 4,5,6,7,8 Реализуется согласованный фильтр

для обнаружения объектов

известной формы при помощи

функций Matlab xcorr2, inv, conv2

5. Привязка

изображений.

Оптимальный линейный

прогноз

4 4 4,5,6, Реализуются программы для

корреляционной привязки

изображений и оптимального

линейного прогноза на основе

функций Matlab xcorr2, max

xcorr2, dot, inv, conv2.

6. Компьютерная

томография

4 4 4,8 Реализуется прямое и обратное

преобразование Радона, алгоритм

томографии в веерном пучке.

Осваиваются функции Matlab

phantom, radon, iradon, fanbeam,

ifanbeam.

7. Восстановление

трехмерных рельефов по

плоским изображениям

(стереовидение)

4 4 4,5,7,8 Реализуется модель камеры с

калибровкой и взаимным

ориентированием, реализуется

алгоритм поиска сопряженных

точек. Осваиваются функции

Matlab imtransform, maketform,

extractFeatures, matchFeatures.

8. Математическая

морфология в обработке

изображений

4 4 4,5,6,7,8 Реализуются алгоритмы

морфологической фильтрации при

помощи функций Matlab bwhitmis,

bwmorph, imdilate, imerode, imopen,

imclose.

Итого: 32 32

4. Самостоятельная работа студентов

Таблица 4.1

№ Виды самостоятельной работы

Ссылки на

результаты

обучения

Часы на

выполнение

Часы на

консультации

Семестр: 7

1

Подготовка к практическим

занятиям по теме 1. 1,2,3,6,7,8 2

Изучение разделов дисциплины по учебной литературе: Линейные преобразования.

Свертка. Двумерное преобразование Фурье. Функции Matlab conv2, fft2, ifft2.

Вероятностное описание изображений. Функции Matlab hist, imhist, mean2, std2.

2

Подготовка к практическим

занятиям по теме 2. 5,7,8 2

Изучение разделов дисциплины по учебной литературе: Поэлементные

преобразования. Функции Matlab imadjust, histeq. Простые пространственные

преобразования. Функции Matlab imfilter, fspecial, medfilt2.

3 Подготовка к практическим

занятиям по теме 3. 1,4,5,6,7 2

8

Изучение разделов дисциплины по учебной литературе: Модель линейной системы с

аддитивным шумом. Инверсный фильтр (с использованием прямого и обратного ДПФ).

Функция Matlab imnoise. Оптимальный линейный фильтр. Функция Matlab wiener2.

4

Подготовка к практическим

занятиям по теме 4.

1,2,4,5,6 2

Изучение разделов дисциплины по учебной литературе: Обнаружение объектов

известной формы. Согласованный фильтр. Функции Matlab xcorr2, inv, conv2.

5

Подготовка к практическим

занятиям по теме 5.

1,5,6,7,8 2

Изучение разделов дисциплины по учебной литературе: Корреляционная привязка

изображений. Функции Matlab xcorr2, max. Оптимальный линейный прогноз. Функции

Matlab xcorr2, dot, inv, conv2 [1,5].

6

Подготовка к практическим

занятиям по теме 6.

1,3,5,7,8 2

Изучение разделов дисциплины по учебной литературе: Преобразование Радона.

Функции Matlab phantom, radon. Обратное преобразование Радона. Функция Matlab

iradon. Томография в веерном пучке. Функции Matlab fanbeam, ifanbeam.

7

Подготовка к практическим

занятиям по теме 7.

4,5,7,8 2

Изучение разделов дисциплины по учебной литературе: Модель камеры. Связь между

различными системами координат. Функции Matlab imtransform, maketform.

Калибровка камеры. Взаимное ориентирование. Поиск сопряженных точек. Функции

Matlab extractFeatures, matchFeatures.

8

Подготовка к практическим

занятиям по теме 8.

2,3,5,7,8 2

Изучение разделов дисциплины по учебной литературе: Операции математической

морфологии. Функции Matlab bwhitmis, bwmorph. Морфологическая фильтрация.

Функции Matlab imdilate, imerode, imopen, imclose.

9

Подготовка к дифф. зачету 6

Подготовка к дифференцированному зачету по вопросам, представленным в фонде

оценочных средств, являющемся приложением к рабочей программе дисциплины.

Итого: 22

5. Образовательные технологии

При освоении дисциплины используются следующие сочетания видов учебной работы с

методами и формами активизации познавательной деятельности бакалавров для достижения

запланированных результатов обучения и формирования компетенций.

Таблица 5.1 Методы и формы

активизации

деятельности

Виды учебной деятельности

Лекции Практические занятия Самостоятельная работа

Дискуссия х

IT-методы х

Индивидуальное

обучение

х х

Для достижения поставленных целей преподавания дисциплины реализуются следующие

средства, способы и организационные мероприятия:

изучение теоретического материала дисциплины на лекциях с использованием

компьютерных технологий;

9

самостоятельное изучение теоретического материала дисциплины с

использованием Internet-ресурсов, информационных баз, методических разработок,

специальной учебной и научной литературы.

выполнение практических работ с использованием базового микроконтроллерного

устройства, модельных устройств, измерительных устройств, коммуникационных

средств и специализированных компьютерных программ. Для организации и контроля самостоятельной работы студентов, а также проведения

консультаций применяются информационно-коммуникационные технологии (таблица

5.2).

Таблица 5.2

Информирование

Информирование осуществляется по

электронной почте, адрес сообщается студентам

на первом занятии

Консультирование

Консультирование осуществляется по

электронной почте, адрес сообщается студентам

на первом занятии

Контроль Контроль осуществляется по электронной почте,

адрес сообщается студентам на первом занятии

Размещение учебных материалов https://drive.google.com/file/d/1G88SbgYV80CQK

6nSo2MA5dwruajgkM9E/view?usp=sharing

6. Правила аттестации студентов по учебной дисциплине

Текущая аттестация проводится путем защиты практических заданий в виде Matlab-

программ. Защита практических заданий проводится индивидуально каждым студентом

во время занятия и сводится, как правило, к ответу на 2–3 вопроса по коду программы при

условии, что программа сделана и выдает корректные результаты.

Промежуточная аттестация по дисциплине проводится по завершению периода ее

освоения (семестра). В 7 семестре оценка за освоение дисциплины выставляется по

результатам оценивания портфолио работ студента, которое состоит из результатов

выполнения и защиты практических заданий в течение семестра.

В 7 семестре результаты промежуточной аттестации определяются оценками

«отлично», «хорошо», «удовлетворительно», «неудовлетворительно». Оценки «отлично»,

«хорошо», «удовлетворительно» означают успешное прохождение промежуточной

аттестации.

Оценка «отлично» соответствует продвинутому уровню сформированности

компетенции.

Оценка «хорошо» соответствует базовому уровню сформированности компетенции.

Оценка «удовлетворительно» соответствует пороговому уровню сформированности

компетенции.

В таблице 6.1 представлено соответствие форм аттестации заявляемым требованиям к

результатам освоения дисциплины.

Таблица 6.1

Коды

компетен

ций

ФГОС

Результаты обучения

Формы аттестации

Портфолио

Диффере

нцирован

ный зачет

ПК-3 ПК-3.1 проводить эксперименты по заданной методике и

анализировать результаты + +

10

Требования к структуре и содержанию портфолио, оценочные средства, а также

критерии оценки сформированности компетенций и освоения дисциплины в целом,

представлены в Фонде оценочных средств, являющемся приложением 1 к настоящей

рабочей программе дисциплины.

7. Литература

Основная литература

1. Косых, Валерий Петрович. Цифровая обработка изображений : учеб. пособие [для

вузов] / В. П. Косых ; Новосиб. гос. ун-т, Фак. информ. технологий, Каф. информ.-

измерит. систем. Новосибирск : НГУ, 2006. 95 с. : ил. ; 29 см. ISBN 5-94356-448-9.

2. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений : практические советы / Р. Гонсалес,

Р. Вудс ; пер. П.А. Чочиа, Л.И. Рубанова. - 3-е изд., испр. и доп. - Москва : Техносфера,

2012. - 1104 с. : ил.,табл., схем. - (Мир цифровой обработки). - ISBN 978-5-94836-331-8 ;

То же [Электронный ресурс]. - URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=233465

Дополнительная литература (в т.ч. учебная)

3. Грузман И.С. Цифровая обработка изображений в информационных системах. учебник

для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению 525500 -

Радиотехника и специальности 201400 - Аудиовизуальная техника / [И. С. Грузман, В. С.

Киричук, В. П. Косых и др.] .— Новосибирск : Изд-во Новосиб. гос. техн. ун-та, 2002 .—

351 с.

4. Селянкин, В.В. Решение задач компьютерного зрения : учебное пособие /

В.В. Селянкин ; Министерство образования и науки РФ, Южный федеральный

университет, Инженерно-технологическая академия. - Таганрог : Издательство Южного

федерального университета, 2016. - 93 с. : схем., табл. - Библиогр. в кн. - ISBN 978-5-9275-

2090-9; То же [Электронный ресурс]. -

URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=493304

Интернет-ресурсы

Таблица 7.1

№

п/п Наименование Интернет-ресурса Краткое описание

1 Open CV шаг за шагом [Электронный ресурс]. –

Режим доступа:

http://robocraft.ru/blog/computervision/264.html

Руководство по использованию

библиотеки OpenCV.

2 Welcome to opencv documentation! - OpenCV 2.4.9.0

documentation [Электронный ресурс]. – Режим

доступа: http://docs.opencv.org/

Формальная документация к

библиотеке OpenCV.

8. Учебно-методическое и программное обеспечение дисциплины

8.1. Учебно-методическое обеспечение

Учебно-методическое обеспечение дисциплины:

https://drive.google.com/file/d/1G88SbgYV80CQK6nSo2MA5dwruajgkM9E/view?usp=sharing

8.2. Программное обеспечение

Для обеспечения реализации дисциплины используется стандартный комплект

программного обеспечения (ПО), включающий регулярно обновляемое лицензионное ПО

Windows и MS Office.

Перечень специализированного программного обеспечения для изучения

дисциплины представлен в таблице 8.1.

11

Специализированное программное обеспечение Таблица 8.1

№ Наименование ПО Назначение Место размещения

1 Microsoft Visual Studio 2013

Среда разработки

приложений

Аудитории 4220, 4218, 4214,

4213, 4211, 4210, 3220, 3218,

3213, 3212, 2221, 2213

Учебного корпуса №1,

Зал 3 учебного центра ИАиЭ

2 Пакет Matlab Среда разработки

приложений

Аудитории 2213, 2221, 3212,

3213, 3218, 3220, 4210, 4211,

4213, 4214, 4218, 4220

Учебного корпуса №1,

Зал 3 учебного центра ИАиЭ

ПО для лиц с ограниченными возможностями здоровья Таблица 8.2

№ Наименование ПО Назначение Место

размещения

1 Jaws for Windows Программа экранного доступа к системным

и офисным приложениям, включая

интернет-обозреватели. Информация с

экрана считывается вслух, обеспечивая

возможность речевого доступа к самому

разнообразному контенту. Jaws также

позволяет выводить информацию на

обновляемый дисплей Брайля. JAWS

включает большой набор клавиатурных

команд, позволяющих воспроизвести

действия, которые обычно выполняются

только при помощи мыши.

Ресурсный

центр,

читальные

залы

библиотеки

НГУ,

компьютерные

классы

(сетевые

лицензии)

2 Duxbury Braille

Translator v11.3 для

Брайлевского

принтера

Программа перевода текста в текст Брайля, и

печати на Брайлевском принтере

Ресурсный

центр

3 "MAGic Pro 13"

(увеличение+речь)

Программа для людей со слабым зрением и

для незрячих людей. Программа позволяет

увеличить изображение на экране до 36 крат,

есть функция речевого сопровождения

Ресурсный

центр,

читальные

залы

библиотеки

НГУ

9. Профессиональные базы данных и информационные справочные системы

1. Полнотекстовые журналы Springer Journals за 1997-2015 г., электронные книги

(2005-2016 гг.), коллекция научных биомедицинских и биологических протоколов

SpringerProtocols, коллекция научных материалов в области физических наук и

инжиниринга SpringerMaterials, реферативная БД по чистой и прикладной математике

zbMATH.

2. Электронная библиотека диссертаций Российской государственной библиотеки

(ЭБД РГБ)

3. Электронные ресурсы Web of Science Core Collection (Thomson Reuters Scientific

LLC.), Journal Citation Reports + ESI

4. БД Scopus (Elsevier)

5. Лицензионные материалы на сайте eLibrary.ru

12

10. Материально-техническое обеспечение

Таблица 10.1

№ Наименование Назначение

1 Презентационное оборудование

(мультимедиа-проектор, экран, компьютер

для управления)

Для проведения лекционных и

практических занятий

2 Компьютерный класс (с выходом в

Internet)

Для организации самостоятельной работы

обучающихся

Оборудование, обеспечивающее адаптацию электронных и печатных образовательных

ресурсов для обучающиеся из числа лиц с ограниченными возможностями здоровья

Таблица 10.2

№ Наименование

оборудования Назначение

Место

размещения

1 Принтер Брайля Печать рельефно-точечным шрифтом

Брайля Ресурсный центр

2 Увеличитель Prodigi

Duo Tablet 24

Устройство для чтения и увеличения

плоскопечатного текста

Ресурсный центр,

читальные залы

библиотеки НГУ

3 Специализированное

мобильное рабочее

место «ЭлНот 311»

Мобильный компьютер с дисплеем

брайля Ресурсный центр

4 Портативный

тактильный дисплей

Брайля ―Focus 40 Blue‖

Навигация в операционных системах,

программах и интернете с помощью

отображения рельефно-точечным

шрифтом Брайля получаемой

информации

Ресурсный центр,

читальные залы

библиотеки НГУ

5 Устройство для печати

тактильной графики

«PIAF»

Печать тактильных графических

изображений Ресурсный центр

6 Портативный видео-

увеличитель RUBY XL

HD

Увеличение текста и подбор

контрастных схем изображения Ресурсный центр

7 Складной настольный

электронный видео-

увеличитель «TOPAZ

PHD 15»

Увеличение текста и подбор

контрастных схем изображения Ресурсный центр

8 Электронный ручной

видео-увеличитель

ONYX Deskset HD 22‖

Увеличение текста и подбор

контрастных схем изображения Ресурсный центр

9 Смартфон EISmart G3 Смартфон клавишным управлением и

озвученным интерфейсом, обучение

спутниковой навигации.

Ресурсный центр

10 FM-система «Сонет-

РСМ» РМ-3-1

Звуковая FM-система для людей с

нарушением слуха, улучшающая

восприятие голосовой информации

Большая

физическая

аудитория

главного корпуса

НГУ