Lehrveranstaltungshandbuch F07_Signalverarbeitung_Matlab_Mikroprozessor_DSP

Verantwortlich: Prof.Dr.Elders-Boll

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Lehrveranstaltung

Befriedigt MID

• aktuelle
  • Ba ET2012 …
  • Ba ET2010 …
• auslaufende
  • Diplom ET DPO3 …

Organisation

Version erstellt 2011-11-10 VID 1 gültig ab WS 2012/13 gültig bis

Bezeichnung Lang F07_Signalverarbeitung_Matlab_Mikroprozessor_DSP LVID F07_SMMD LVPID (Prüfungsnummer)

Semesterplan (SWS) Vorlesung 1 Übung (ganzer Kurs) Übung (geteilter Kurs) Praktikum Projekt 2 Seminar Tutorium (freiwillig)

Präsenzzeiten Vorlesung 15 Übung (ganzer Kurs) Übung (geteilter Kurs) Praktikum Projekt 30 Seminar Tutorium (freiwillig)

max. Teilnehmerzahl Übung (ganzer Kurs) Übung (geteilter Kurs) 40 Praktikum 18 Projekt 18 Seminar 40

Gesamtaufwand: 180

Unterrichtssprache

• Deutsch,30%
• Englisch, 70%

Niveau

• Bachelor

Notwendige Voraussetzungen

• grundlegende prozedurale Programmierkenntnisse
• Grundkenntnisse der digitalen Signalverarbeitung
  • Abtasttheorem
  • Digitale Filter
  • Fouriertransformation

Literatur

• Welch, Wright, Morrow: Real-Time Digital Signal Processing (CRC Press)

Dozenten

Wissenschaftliche Mitarbeiter

• Dipl.-Ing. Martin Seckler

Zeugnistext

Kompetenznachweis

Form
sMB	Präsentation der Ergebnisse der Projektarbeit (40%)
sSB	Schriftlicher Bericht der Egebnisse der Projektarbeit (40%)

Aufwand [h]
sMB	30

Intervall: 1/Jahr

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Lehrveranstaltungselemente

Seminar/Projekt

Lernziele

Fertigkeiten

• Implementierung in Matlab
  • Algorithmus in Matlab programmieren
  • Programm debuggen und optimieren
  • Matlab Werkzeuge verwenden können
    • Filterdesigner
• Implementierung auf einem Mikroprozessor oder DSP
  • Algorithmus in C auf Zielprozessor programmieren
  • Entwicklungsumgebung kennen und nutzen können
    • Programm debuggen und optimieren
  • Eigenschaften des Prozessors und Boards kennen
  • Algorithmus auf den verwendeten Hardware effizient realisieren

Handlungskompetenz demonstrieren

• komplexe Aufgaben im Team bewältigen
  • einfache Projekte planen und steuern
  • Absprachen und Termine einhalten
  • Reviews planen und durchführen
• Verfahren der Signalverarbeitung auf Zielplatform implementieren
  • Vorgegeben Verfahren der digitalen Signalverarbeitung verstehen
    • Notwendige Literatur beschaffen und verstehen
  • Mathematisch formulierte Verfahren in Programmcode umsetzen
  • Programm testen und prüfen
  • Programm optimieren
• Arbeitsergebnisse darstellen
  • Präsentation der Ergebnisse der Projektarbeit (in Englisch)

Begleitmaterial

• Matlabinstallation mit Toolboxen auf Laborrechnern
• Entwicklungsboards für Zieprozessoren
• elektronische Entwicklungswerkzeuge für verwendete Prozessoren

Besondere Voraussetzungen

• keine

Besondere Literatur

• Beschreibung der zu implementierenden Verfahren (in der Regel in Englisch)

Besonderer Kompetenznachweis

Form
bPA	Projektarbeit im Team
bFG	2-3 Besprechungstermine mit einem der Dozenten

Beitrag zum LV-Ergebnis
bPA	Voraussetzung für die Zulassung zum abschließenden Vortrag
bFG	Voraussetzung für die Zulassung zum abschließenden Vortrag

Intervall: 1/Jahr

Zeugnistext deen

Vorlesung / Übung

Lernziele

Lerninhalte (Kenntnisse)

• Prinzipien der digitalen Signalverarbeitung
  • Abtastung und Rekonstruktion
  • Digitale Filter
    • FIR Filter
    • IIR Filter
  • DFT und FFT
  • Implementierung der Faltung mit Hilfe der FFT
    • Overlap-Save
    • Overlap-Add
  • Spektralanalyse
    • Fensterfunktionen
  • Signalgenerierung
    • Direkte digitale Synthese
• Echtzeitsignalverarbeitung
  • Interrupt und Polling
  • Blockbasierte Signalverarbeitung

Fertigkeiten

• Theorie der digitalen Signalverarbeitung
  • Grundlegende Prinzipien der digitalen Signalverarbeitung verstehen und erklären können
  • Unterschiedliche Filter Typen und Implementierungen vergleichen und bewerten können
• Implementierung und Echtzeitsignalverarbeitung
  • Grundlegende Problematik der Echtzeitsignalverarbeitung darstellen können
  • Einflussfaktoren auf die Verarbeitungsgeschwindigkeit benennnen können
  • Grundlegende Verfahren zur Echtzeitsignalverarbeitung verstehen und erklären können

Begleitmaterial

• elektronische Vortragsfolien zur Vorlesung
• Beispiel Code für einzelne Themen aus der Vorlesung

Besondere Voraussetzungen

• keine

Besondere Literatur

• keine

Besonderer Kompetenznachweis

Form
bK	1 -2 semesterbegleitende Tests

Beitrag zum LV-Ergebnis
bK	benotet 20%

Intervall: 1/Jahr

Zeugnistext deen