Modulhandbuch MaMT2012_Elektronik Signalverarbeitung


Verantwortlich: Prof. Dr. Gregor Fischer

Modul

Anerkennbare Lehrveranstaltung (LV)

Organisation

Bezeichnung
Lang MaMT2012_Elektronik Signalverarbeitung
MID MaMT2012_ESI
MPID
Zuordnung
Studiengang MaMT2012
Studienrichtung G
Wissensgebiete G_VMINT
Einordnung ins Curriculum
Fachsemester 1-2
Pflicht G
Wahl
Version
erstellt 2012-05-04
VID 1
gültig ab WS 2012/13
gültig bis

Zeugnistext

de
Elektronik und Signalverarbeitung
en
Electronics and Signal Processing

Unterrichtssprache

Deutsch oder Englisch

Modulprüfung

Form der Modulprüfung
sMP mündliche Prüfung
sMB zu bSZ, unbenotet

Beiträge ECTS-CP aus Wissensgebieten
G_VMINT 5
Summe 5

Aufwand [h]: 150


Prüfungselemente

Vorlesung / Übung

Form Kompetenznachweis
bK individuelle Lernstandsrückmeldung (Gesamtumfang bis max. 2h)
bÜA Präsenzübung und Selbstlernaufgaben

Beitrag zum Modulergebnis
bK unbenotet
bÜA unbenotet

Spezifische Lernziele

Kenntnisse
  • Kenntnis verschiedener Technologien und damit zusammenhängendee elektrischer Eigenschaften der Sensorik (PFK.9, PFK.13)
  • Kenntnis von Sensorkorrekturverfahren (PFK.9, PFK.10, PFK.13)
  • Kenntnis verschiedener Signalverarbeitungstechnologien und geeigneter Entwicklungswerkzeuge und Designgrundsätze (PFK.9, PFK.13)
Fertigkeiten
  • Die elektrischen Funktionsweisen und Kenngrößen verschiedener Bildsensortechnologien verstehen und erläutern (PFK.2, PFK.5, PFK.9, PFK.13)
  • Korrekturmodelle für die Sensorik aus den Sensoreigenschaften ableiten und erklären (PFK.9, PFK.10, PFK.12, PFK.13)
  • Die Eigenschaften verschiedener Signalverarbeitungstechnologien erläutern und im Vergleich gegenüberstellen (PFK.2, PFK.5)
  • Die Anwendung grundlegender Entwicklungswerkzeuge sowohl für die digitale Hardware-Entwicklung (FPGA) als auch für die Software-Entwicklung (DSP, OpenGL) im Entwicklungsprozess für Signalverarbeitung darstellen und einordnen (PFK.2, PFK.9, PFK.13)
  • Grundsätze des Systemdesigns signalverarbeitender Systeme verstehen und Entscheidungskriterien identifizieren (PFK.1, PFK.6, PFK9)

Exemplarische inhaltliche Operationalisierung

In der Vorlesung werden die theoretischen Kenntnisse und Zusammenhänge aus dem Bereich der Bildsensortechnik und der Signalverarbeitung zur Sensorkorrektur vermittelt und in der Übung rechnerisch auf relevante Fragestellungen angewendet. Im Praktikum werden die theoretischen Zusammenhänge aus der Vorlesung an Hand praxisnaher Szenarien vertieft und angewendet, indem z.B. durch die Ausführung einer Flat-Field-Korrektur der Signal-Rausch-Abstand verbessert wird.

Praktikum

Form Kompetenznachweis
bSZ praxisnahe Szenarien bearbeiten

Beitrag zum Modulergebnis
bSZ unbenotet

Spezifische Lernziele

Fertigkeiten
  • Artefakte der Sensorik (Multiple Output, Hot Pixel, Defekt Pixel, ...) erkennen und beurteilen (PFK.2, PFK.4, PFK.5)
  • Zufällige und determinierte Bildrauschanteile analysieren und bewerten (PFK.2, PFK.4, PFK.5)
  • Einfluss des Hardware-Designs auf die Eigenschaften der Sensorik verstehen und erläutern
  • Systemdesign für die Signalverarbeitung konzipieren und in geeigneter Technologie umsetzen (PFK.1, PFK.2, PFK.3, PFK.4)
Handlungskompetenz demonstrieren
  • Elektronische Sensoreigenschaften (Dunkelstrom, Rauschanteile, defekte Pixel) vermessen (PFK.4, PFK.18)
  • Ein Pixeldesign gemäß gegebener Spezifikation/wiss. Literatur umsetzen und in Simulationssoftware realisieren (PFK.7, PFK.10, PFK.11, PFK.3)
  • Wirkung verschiedener Optimierungsmethoden (Hardware, Software) auf die Signalqualität demonstrieren und gegenüberstellen (PFK.2, PFK.3, PFK.5, PFK.13)
  • Realisierung eines Signalverarbeitungsalgorithmus mit verschiedenen Signalverarbeitungstechnologien und Gegenüberstellung von Kosten-/Nutzenaufwand (PFK.1, PFK.2, PFK.3, PFK.5, PFK.13)
  • Ergebnisse darstellen und dokumentieren (PFK.14, PSK.5)

Exemplarische inhaltliche Operationalisierung

In der Vorlesung werden die theoretischen Kenntnisse und Zusammenhänge aus dem Bereich der Bildsensortechnik und der Signalverarbeitung zur Sensorkorrektur vermittelt und in der Übung rechnerisch auf relevante Fragestellungen angewendet. Im Praktikum werden die theoretischen Zusammenhänge aus der Vorlesung an Hand praxisnaher Szenarien vertieft und angewendet, indem z.B. durch die Ausführung einer Flat-Field-Korrektur der Signal-Rausch-Abstand verbessert wird.

Topic-Revision: r7 - 19 Jul 2018, GeneratedContent
 
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