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Modulhandbuch

Modul CS5275 T

Modulteil: Ausgewählte Methoden der Signalanalyse und -verbesserung (AMSAVa)

Dauer:
1 Semester
Angebotsturnus:
Jedes Sommersemester
Leistungspunkte:
4
Studiengang, Fachgebiet und 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 Hörakustik und Audiologische Technik 2017 (Modulteil eines Pflichtmoduls), Hörakustik und Audiologische Technik, 2. Fachsemester
  • Master IT-Sicherheit 2019 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, 1. oder 2. Fachsemester
  • Master Robotics and Autonomous Systems 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
Modulverantwortlicher:
  • Siehe Hauptmodul
Lehrende:
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:

(Ist Modulteil von CS4290, CS4510, CS5400, CS5274-KP08) (Ist gleich CS5275) Für Details siehe Hauptmodul.

Letzte Änderung:
17.7.2019