Modul CS5275 T
Modulteil: Ausgewählte Methoden der Signalanalyse und -verbesserung (AMSAVa)
Dauer
1 Semester
Angebotsturnus
Jedes Sommersemester
Leistungspunkte
4
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:
- Master Robotics and Autonomous Systems 2019, Modulteil eines Wahlmoduls, Modulteil von Aktuelle Themen Robotik und Automation, 1. und/oder 2. Fachsemester
- Master Biophysik 2023, Modulteil eines Wahlmoduls, Vertiefung, 2. Fachsemester
- Master Informatik 2019, Modulteil eines Wahlmoduls, Modulteil, Beliebiges Fachsemester
- Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2020, Modulteil eines Wahlmoduls, Informatik/Elektrotechnik, Beliebiges Fachsemester
- Master Entrepreneurship in digitalen Technologien 2020, Modulteil eines Wahlmoduls, Modulteil, Beliebiges Fachsemester
- Master Biophysik 2019, Modulteil eines Wahlmoduls, Vertiefung, 2. Fachsemester
- Master IT-Sicherheit 2019, Modulteil eines Wahlmoduls, Modulteil, 1. oder 2. Fachsemester
- Master Entrepreneurship in digitalen Technologien 2014, Modulteil eines Wahlmoduls, Modulteil, Beliebiges Fachsemester
- Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2014, Modulteil eines Wahlmoduls, Informatik/Elektrotechnik, 1. oder 2. Fachsemester
- Master Informatik 2014, Modulteil eines Wahlmoduls, Modulteil, Beliebiges Fachsemester
Lehrveranstaltungen:
- CS5275-Ü: Ausgewählte Methoden der Signalanalyse und -verbesserung (Übung, 1 SWS)
- CS5275-V: Ausgewählte Methoden der Signalanalyse und -verbesserung (Vorlesung, 2 SWS)
Workload:
- 45 Stunden Präsenzstudium
- 55 Stunden Selbststudium
- 20 Stunden Prüfungsvorbereitung
Lehrinhalte:
- Grundzüge der statistischen Signalanalyse
- Korrelations- und Spektralschätzung
- Lineare Schätzer
- Lineare Optimalfilter
- Adaptive Filter
- Mehrkanalige Signalverarbeitung, Beamformer und Quellentrennung
- Komprimierte Abtastung
- Grundzüge der Multiraten-Signalverarbeitung
- Nichtlineare Signalverarbeitungsalgorithmen
- Anwendungsszenarien in der Hörtechnik, Messung, Verbesserung und Restauration ein- und höherdimensionaler Signale, Messen von Schallfeldern, Rauschunterdrückung, Entzerrung (listening-room compensation), Inpainting
Qualifikationsziele/Kompetenzen:
- Die Studierenden können die Grundlagen der stochastischen Signalbeschreibung und Optimalfilterung erläutern.
- Sie können die lineare Schätztheorie beschreiben und anwenden.
- Sie können die Grundlagen adaptiver Systeme beschreiben.
- Sie können Verfahren zur mehrkanaligen Signalverarbeitung beschreiben und anwenden.
- Sie können das Prinzip der komprimierten Abtastung beschreiben.
- Sie können Multiraten-Signalverarbeitung analysieren und entwickeln.
- Sie können verschiedene Anwendungen nichtlinearer, adaptiver Signalverarbeitungskonzepte darstellen.
- Sie sind in der Lage, lineare Optimalfilter und nichtlineare Signalverbesserungstechniken eigenständig zu entwerfen bzw. anzuwenden.
Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:
- Prüfungsform hängt vom übergeordneten Modul ab
Modulverantwortliche:
- Siehe Hauptmodul
Lehrende:
- Institut für Signalverarbeitung
- Prof. Dr.-Ing. Markus Kallinger
Literatur:
- A. Mertins : Signaltheorie: Grundlagen der Signalbeschreibung, Filterbänke, Wavelets, Zeit-Frequenz-Analyse, Parameter- und Signalschätzung Springer-Vieweg, 3. Auflage, 2013
- S. Haykin : Adaptive Filter Theory Prentice Hall, 1995
Sprache:
- Wird nur auf Deutsch angeboten
Bemerkungen:
(Ist Modulteil von CS4290-KP04, CS4510, CS5400)(Ist gleich CS5275)
Für Details siehe Hauptmodul.
Zulassungsvoraussetzungen zur Belegung des Moduls:
- Keine
Zulassungsvoraussetzungen zur Teilnahme an Modul-Prüfung(en):
- Erfolgreiche Bearbeitung von Übungsaufgaben (mind. 50%) während des Semesters
Modulprüfung(en) im Hauptmodul:
- CS5275-L1: Ausgewählte Methoden der Signalanalyse und -verbesserung, schrifliche oder mündliche Prüfung, 100% der Modulnote
Letzte Änderungen:
08.03.2024