Modul CS5275-KP04, CS5275
Ausgewählte Methoden der Signalanalyse und -verbesserung (AMSAV)
Dauer
1 Semester
Angebotsturnus
Jedes zweite Semester
Leistungspunkte
4
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:
- Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2020, Wahlpflicht, Medizinische Ingenieurwissenschaft, Beliebiges Fachsemester
- Master Medizinische Informatik 2019, Wahlpflicht, Medical Data Science / Künstliche Intelligenz, 1. oder 2. Fachsemester
- Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2014, Wahlpflicht, Medizinische Ingenieurwissenschaft, Beliebiges Fachsemester
- Master Medizinische Informatik 2014, Wahlpflicht, Medizinische Bildverarbeitung, 1. oder 2. Fachsemester
- Master Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2010, Wahl, Informatik, Beliebiges Fachsemester
- Master Informatik 2012, Wahlpflicht, Anwendungsfach Bioinformatik, 3. Fachsemester
- Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2011, Vertiefung, Bildgebende Systeme, Signal- und Bildverarbeitung, 1. oder 2. Fachsemester
- Master Informatik 2012, Wahlpflicht, Vertiefungsblock Signal- und Bildverarbeitung, 2. oder 3. Fachsemester
- Master Informatik 2012, Wahlpflicht, Anwendungsfach Robotik und Automation, 3. Fachsemester
- Master Informatik 2012, Wahlpflicht, Vertiefungsblock Intelligente Eingebettete Systeme, 2. oder 3. 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:
- 20 Stunden Prüfungsvorbereitung
- 55 Stunden Selbststudium
- 45 Stunden Präsenzstudium
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:
- Klausur oder mündliche Prüfung nach Maßgabe des Dozenten
Modulverantwortliche:
- Prof. Dr.-Ing. Markus Kallinger
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:
- Sowohl Deutsch- wie Englischkenntnisse nötig
Bemerkungen:
Zulassungsvoraussetzungen zur Belegung des Moduls:- Keine
Zulassungsvoraussetzungen zur Teilnahme an Modul-Prüfung(en):
- Erfolgreiche Bearbeitung von Übungsaufgaben (mind. 50%) während des Semesters
Modulprüfung(en):
- CS5275-L1: Ausgewählte Methoden der Signalanalyse und -verbesserung, schriftliche oder mündliche Prüfung, 100% der Modulnote
Letzte Änderungen:
08.03.2024