Lehrver­anstaltung

SIG - Signalverarbeitung


PDF Lehrveranstaltungsverzeichnis English Version: SIG

Version: 4 | Letzte Änderung: 20.05.2021 16:12 | Entwurf: 0 | Status: vom verantwortlichen Dozent freigegeben

Langname Signalverarbeitung
Anerkennende LModule SIG_BaTIN
Verantwortlich
Prof. Dr. Rainer Bartz
Professor Fakultät IME
Niveau Bachelor
Semester im Jahr Wintersemester
Dauer Semester
Stunden im Selbststudium 78
ECTS 5
Dozenten
Prof. Dr. Rainer Bartz
Professor Fakultät IME
Voraussetzungen Elementare Funktionen (Polynome, gebrochen rationale Funktionen, sinus, cosinus, exponential)
Summen und Reihen, Grenzwerte, Regel von l'Hospital;
Polynomdivision, Partialbruchzerlegung;
lineare Gleichungssysteme;
komplexwertige Rechnung, komplexwertige Funktionen, Polar- und kartesische Darstellungen, Euler'sche Formeln;
Grundlagen einer Programmiersprache (bevorzugt C);
Konstanten, Variablen, Funktionen, Felder;
Datentypen, Verzweigungen, Schleifen;
Strukturen, Felder von Strukturen;
bitweise arbeitende Operationen;
Datentyp-Konvertierung, Register, Zahlendarstellungen;
Echtzeit-Verarbeitung;
Compiler, Linker, Debugger
Unterrichtssprache deutsch
separate Abschlussprüfung Ja
Literatur
Carlson, G. E.: Signal and Linear System Analysis, John Wiley & Sons, Inc.
Abschlussprüfung
Details
Klausur
Mindeststandard
50%
Prüfungstyp
Klausur

Lernziele

Kenntnisse
Grundlagen (Signal, System, Eigenschaften)

Signale:
Zeitdiskrete Referenzsignale (Einheitsimpuls, Einheitssprung, ...); Eigenschaften
Fourier-Reihe zeitdiskreter Signale
z-Transformation zeitdiskreter Signale
Systeme; speziell zeitdiskrete LTI-Syteme
Signalübertragung
Differenzengleichung und Blockschaltbilder
z-Transformierte eines Verzögerungselementes
Antworten auf Referenzsignale
zeitdiskrete Faltung
rekursiv-numerische Methode
z-Übertragungsfunktion
Allgemeine Systemantworten
Pol-Nullstellendiagramm und Stabilität
Filterstrukturen DF1, DF2
IIR- und FIR-Systeme, Vergleich

Fertigkeiten
Die Studierenden erarbeiten sich grundlegende Kenntnisse über Theorie und Anwendung diskreter Signale und Systeme

Systemverhalten verstehen:
Die Studierenden kennen die gängigen Beschreibungen diskreter Systeme im Zeit- und Frequenzbereich und können sie analysieren
Sie kennen das Prinzip der diskreten Faltungsoperation und können Faltungsergebnisse berechnen
Sie kennen die z-Transformation und können Sie auf gängige zeitdiskrete Signale anwenden
Sie kennen die Grundstrukturen von IIR- und FIR-Filter und können ihre Eigenschaften bewerten
Methoden anwenden:
Die Studierenden können gängige Algorithmen zur Verarbeitung von diskreten Signalen im Zeitbereich anwenden: Faltung u.a.
Die Studierenden können gängige Algorithmen zur Verarbeitung von diskreten Signalen im Frequenzbereich anwenden: z-Transformation
systemtheoretische Modellbildung:
Die Studierenden können mit systemtechnischen Blockschaltbilder umgehen
Sie können die Eigenschaften eines zeitdiskreten Systems im Zeit- und Frequenzbereich ermitteln, darstellen und interpretieren
Sie können die Stabilität eines Systems beurteilen
Anwendung systemtheoretischer Inhalte:
Die Studierenden können Anforderungen eines realen Systems in ein diskretes Systemmodell überführen und die Eigenschaften am Modell untersuchen und verifizieren
Die Studierenden können ein zeitdiskretes System algorithmisch umsetzen
Aufwand Präsenzlehre
Typ Präsenzzeit (h/Wo.)
Vorlesung 2
Übungen (ganzer Kurs) 1
Übungen (geteilter Kurs) 0
Tutorium (freiwillig) 0
Besondere Literatur
keine/none
Besondere Voraussetzungen
Voraussetzungen werden durch MA1, PI1, MA2, GSP nachgewiesen.
Begleitmaterial
Kompendium mit allen relevanten Inhalten verfügbar (Englisch)
zusätzliche Vortragsfolien zur Vorlesung elektronisch verfügbar
elektronische Übungsaufgabensammlung (Deutsch)
Separate Prüfung
keine

Lernziele

Kenntnisse
Abtastung von Ein- und Ausgangssignalen analoger Systeme

Einfache Algorithmen der Signalverarbeitung

Design eines einfachen Systems aus einer Anforderungsspezifikation

Fertigkeiten
Die Studierenden können mit einem üblichen kommerziellen Werkzeug zur Signalverarbeitung umgehen

Die Studierenden können den Übergang von kontinuierlichen zu zeitdiskreten Signalen nachvollziehen und die wesentlichen Effekte beschreiben.

Die Studierenden können Aufgaben in einem kleinen Team lösen

Sie können einfache Algorithmen zur Signalverarbeitung implementieren
- auf Basis von Matlab Skripts
- mit Hilfe eines DSP (Texas Instruments C6713 unter Code Composer Studio)
Aufwand Präsenzlehre
Typ Präsenzzeit (h/Wo.)
Praktikum 1
Tutorium (freiwillig) 0
Besondere Literatur
keine/none
Besondere Voraussetzungen
Voraussetzungen werden durch MA1, PI1, MA2, GSP nachgewiesen.
Begleitmaterial
elektronische Einführung in die Praktikums-Komponenten

elektronische Beschreibung der Praktikums-Versuche (Aufgabenstellung)

elektronische Dokumentation der eingesetzten Tools
Separate Prüfung
keine

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