ФГБОУ ВО «Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия (СибАДИ)»
Кафедра Информационная безопасность
Задания для лабораторных работ
рассмотрены и
одобрены на заседании
кафедры ИБ « ____ » ______________ 20 г.
протокол №
Заведующий кафедрой ИБ _______________З.В. Семёнова.
Лабораторные работы
по Б1.В.ДВ.6.2. Системный анализ
наименование дисциплины
для 10.03.01 Информационная безопасность
шифр/направление
очная
форма обучения
| Составитель: преподаватель Р.В. Борисов |
Пояснительная записка
К лабораторным работам по дисциплине по Б1.В.ДВ.6.2. Системный анализ
Содержание лабораторных работ соответствует требованиям ФГОС ВО 10.03.01 по профилю Безопасность автоматизированных систем к результатам освоения дисциплины Системный анализ.
Задания к лабораторным работам составлены с учётом трудовых действий, умений и знаний, необходимых для выполнения обобщённой трудовой функции «Внедрение систем защиты информации автоматизированных систем» (код C; уровень квалификации 6) профессионального стандарта «Специалист по защите информации в автоматизированных системах» (Приказ Министерства труда и социальной защиты РФ № 522н от 15.09.2016, зарегистрирован в Минюсте 28.09. 2016).
В процессе выполнения лабораторных работ студенты освоят показатели компетенций ОПК-4, ПК-2, ПК-11, ПК-13 (знать, уметь, владеть), относящиеся к дисциплине «Системный анализ).
|
|
|
Лабораторные работы связаны между собой единой сквозной профессионально ориентированной задачей, каждый этап выполнения которой является самостоятельной лабораторной работой.
Пример сквозной задачи:
Реализовать на языке C# систему реализующую источник случайного процесса, способ оценки статистических характеристик случайного процесса, моделирующую стационарные и нестационарные случайные процессы, генератор нормального распределения, алгоритмы анализа нестационарного случайного процесса, обработки случайных процессов, генерации и анализа потоков случайных процессов, анализа голосового сообщения.
Лабораторная работа 1.
Моделирование генератора значений одномерного случайного процесса
Цель: реализовать на языке C# систему, моделирую источник случайного процесса.
Шаг 1. Запрограммировать функцию возвращающую сумму значения синусоиды от момента времени и случайного числа из заданного диапазона.
Шаг 2. Реализовать класс описывающий контейнер, хранящий значения периода жизни процесса заданной длины.
|
|
|
Шаг 3. Реализовать функции загрузки и выгрузки содержимого контейнера (шаг 2) в файл.
Шаг 4. Построить в Excel графики по данным из файлов.
Лабораторная работа 2.
Цель: реализовать способ оценки статистических характеристик процесса.
Числовые характеристики случайных процессов
Шаг 1. С помощью программы реализованной в лабораторной работе 1 сгенерировать 10 различных случайных процессов.
Шаг 2. Выгрузить их в файл.
Шаг 3. Реализовать функции вычисления математического ожидания, дисперсии и функции корреляции, загружаемого случайного процесса.
Шаг 4. Реализовать класс, формирующий гистограммы относительных частот случайного процесса и выгружающий значения столбцов гистограмм в файл.
Лабораторная работа 3.
Классификация случайных процессов
Цель: реализовать на языке C# систему, моделирую стационарные и нестационарные случайные процессы.
Шаг 1. Запрограммировать функции, порождающие стационарные и нестационарные процессы.
Шаг 2. Реализовать класс описывающий контейнер, хранящий значения периода жизни процесса заданной длины.
Шаг 3. С помощью библиотеки .NET zedgraph (https://sourceforge.net/projects/zedgraph/) реализовать визуализацию генерируемых случайных процессов.
|
|
|
Лабораторная работа 4.
Особенности оценки характеристик случайных процессов
Цель: Изучениенормального распределения.
Шаг 1. Реализовать генератор нормально-распределённой случайной величины методом преобразования Бокса — Мюллера.
Шаг 2. Реализовать процедуру генерирующей функции заполнения вектора вещественных чисел суммой гармонической функции и генерируемого «нормального» шума.
Шаг 3. Реализовать класс «Гистограммы», позволяющий получить относительные вероятности инициализирующего процесса для любого интервала времени и хранить их в памяти.
Шаг 4. Определить количество наблюдений величин случайного процесса для получения достоверной гистограммы плотности распределения не отклоняющейся от плотности модели генеральной совокупности более чем на 3%
Лабораторная работа 5.
Дата добавления: 2019-02-12; просмотров: 109; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!