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Diskrete Signalverarbeitung

Beschreibung
Modulbezeichnung: Diskrete Signalverarbeitung ( Bachelor, BPO)
Kürzel: DS
Fachnummer FNR: 5124
Studiengang: Elektrotechnik (B.Sc.); Technische Informatik (B.Sc.)
Semester: 5. Semester
Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Volker Lohweg
Dozent(in): Prof. Dr. Volker Lohweg, Übung: M.Sc. Eugen Gillich
Sprache: deutsch
Zuordnung Curriculum: Elektrotechnik (B.Sc.), Pflichtmodul; Technische Informatik (B.Sc.), Wahlpflichtmodul
Lehrform / SWS: Vorlesung / 2 SWS
Übung und Praktikum / 2 SWS
Arbeitsaufwand: 150 h = 60 h Präsenz- und 90 h Eigenstudium
Kreditpunkte: 5 CR
Voraussetzungen: Mathematik 1, 2, 3, 4 (Das Bestehen des Faches Mathematik ist unbedingt notwendig zu DS); Grundgebiete der Elektrotechnik 1, 2; Programmiersprachen 1, 2; Entwurf digitaler Systeme
Lernziele,
Kompetenzen:
Verstehen und Anwenden verschiedener Konzepte der Diskreten Signalverarbeitung. Methodenkompetenz in der Anwendung und eigenständigen Umsetzung verschiedener Aufgabenstellungen auf dem Gebiet.
Inhalt: Grundlagen der Signalverarbeitung, Diskrete Fourier-Transformation, Laplace-Transformation, z-Transformation, Abtastsysteme, Spektralschätzung, 1D-FIR-Filter, 1D-IIR-Filter, Wavelets, Zustandraummodell; Labor-Praktika mit Matlab/Simulink.
Studien-
Prüfungsleistungen:
Klausur, benotet.
Die Note entspricht der Note für das Fach/ Modul.
Medienformen: Datenprojektor, Tafel, Folien, Skript Diskrete Signalverarbeitung
Literatur:
  • Frey, Th.; Bossert, M.: Signal- und Systemtheorie, Vieweg-Verlag, 2008.
  • Girod, B.; Rabenstein, R.; Stenger, A. K. E.: Einführung in die Systemtheorie: Signale und Systeme in der Elektrotechnik und Informationstechnik, Teubner-Verlag, 2007.
  • Kammeyer, K.D.; Kroschel, K: Digitale Signalverarbeitung. Filterung und Spektralanalyse mit MATLAB-Übungen, Teubner, 2006.
  • Oppenheim, A.V; Schafer, R.W.: Discrete-Time Signal Processing, Prentice Hall, 2005.
  • Poularikas, A.; et al.: The Transforms and Applications Handbook, CRC Press and IEEE Press, 2000.
Text für Transcript: Discrete Signal Processing
Goal: Be able to understand basic signal processing concepts and their applications.
Contents: Basics on Signal Processing, Fourier, Laplace and z-transform as tools for signal processing, Sampling systems, spectral analysis, 1-D FIR filters, and IIR filters, Wavelets, State space model. Lab exercises with Matlab/Simulink.