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Modulhandbuch

Modul CS4510-KP12, CS4510

Signalanalyse (SignalAna)

Dauer:


2 Semester
Angebotsturnus:


Jährlich, kann sowohl im SoSe als auch im WiSe begonnen werden
Leistungspunkte:


12
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:
  • Master Biophysik 2023 (Vertiefungsmodul), Vertiefung, 1. oder 2. Fachsemester
  • Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2020 (Vertiefungsmodul), Informatik/Elektrotechnik, Beliebiges Fachsemester
  • Master Entrepreneurship in digitalen Technologien 2020 (Vertiefungsmodul), Technologiefach Informatik, Beliebiges Fachsemester
  • Master Informatik 2019 (Wahlpflicht), Vertiefungsmodule, Beliebiges Fachsemester
  • Master Biophysik 2019 (Vertiefungsmodul), Vertiefung, 1. und 2. Fachsemester
  • Master IT-Sicherheit 2019 (Vertiefungsmodul), Vertiefung Informatik, 1. oder 2. Fachsemester
  • Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2014 (Vertiefungsmodul), Informatik/Elektrotechnik, 1. und/oder 2. Fachsemester
  • Master Entrepreneurship in digitalen Technologien 2014 (Vertiefungsmodul), Technologiefach Informatik, 2. und/oder 3. Fachsemester
  • Master Informatik 2014 (Vertiefungsmodul), Vertiefung, 2. und/oder 3. Fachsemester
Lehrveranstaltungen:
  • Siehe CS5194 T: Projektpraktikum Signal- und Bildverarbeitung (Projektarbeit, 3 SWS)
  • siehe CS5260SJ14 T: Sprach- und Audiosignalverarbeitung (Vorlesung mit Übungen, 3 SWS)
  • Siehe CS5275 T: Ausgewählte Methoden der Signalanalyse und -verbesserung (Vorlesung mit Übungen, 3 SWS)
Workload:
  • 90 Stunden Präsenzstudium
  • 150 Stunden Selbststudium
  • 60 Stunden Gruppenarbeit
  • 20 Stunden Schriftliche Ausarbeitung
  • 40 Stunden Prüfungsvorbereitung
Lehrinhalte:
  • Grundzüge der statistischen Signalanalyse
  • Grundlagen der Merkmalsextraktion und Mustererkennung
  • Lineare Optimalfilter
  • Adaptive Filter
  • Spektralanalyse
  • Grundzüge der Multiraten-Signalverarbeitung
  • Anwendungen in der Verarbeitung von Sprach- und Bildsignalen
  • Planung und Realisierung typischer Signalverarbeitungsanwendungen im Team
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 die Grundlagen der Merkmalsextraktion und Klassifikation erklären.
  • Sie können Multiraten-Signalverarbeitungssysteme analysieren und entwickeln.
  • Sie kennen typische praktische Anwendungen der gelernten Signalverarbeitungskonzepte.
  • Sie sind in der Lage, Signalverarbeitungssysteme eigenständig und im Teamwork zu entwerfen und anzuwenden.
Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:
  • Mündliche Prüfung
Modulverantwortlicher:
  • Prof. Dr.-Ing. Markus Kallinger
Lehrende:
  • Prof. Dr.-Ing. Markus Kallinger
Literatur:
  • : Siehe Literatur in den Modulteilen
Sprache:
  • Sowohl Deutsch- wie Englischkenntnisse nötig
Bemerkungen:

Prüfungsvorleistungen können zu Beginn des Semesters festgelegt werden. Sind Vorleistungen definiert, müssen diese vor der Erstprüfung erbracht und positiv bewertet worden sein.

Zulassungsvoraussetzungen zur Belegung des Moduls:
- Keine

Zulassungsvoraussetzungen zur Teilnahme an Modul-Prüfung(en):
- CS4510-L3 (alle außer Master Biophysik ab 2023): Erfolgreiche Bearbeitung der Projektaufgabe, Seminarvortrag und Übungsaufgaben gemäß Vorgabe am Semesteranfang
- CS4510-L1 (nur Master Biophysik ab 2023): Erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben gemäß Vorgabe am Semesteranfang
- CS4510-L2 (nur Master Biophysik ab 2023): Erfolgreiche Bearbeitung der Projektaufgabe gemäß Vorgabe am Semesteranfang

Modulprüfung(en):
- CS4510-L3 (alle außer Master Biophysik ab 2023): Teilprüfung Signalanalyse, mündliche Prüfung, 100% der Modulnote
- CS4510-L1 (nur Master Biophysik ab 2023): Signalanalyse, mündliche Prüfung, 100% der Modulnote
- CS4510-L2 (nur Master Biophysik ab 2023): Teilprüfung Projektpraktikum Signal-und Bildverarbeitung, Projekt, unbenotet

(Besteht aus CS5275 T, CS5194 T, CS5260SJ14 T)

Letzte Änderung:
8.3.2024