Beschreibung einzelner Lerneinheiten (ECTS-Lehrveranstaltungsbeschreibungen) pro Semester

Studiengang: Master Mechatronics
Studiengangsart: FH-Masterstudiengang
Vollzeit
Wintersemester 2021

Titel der Lehrveranstaltung / des Moduls Sensorsysteme
Kennzahl der Lehrveranstaltung / des Moduls 024612030101
Unterrichtssprache Deutsch / Englisch
Art der Lehrveranstaltung (Pflichtfach, Wahlfach) Wahlpflichtfach
Semester in dem die Lehrveranstaltung angeboten wird Wintersemester 2021
Semesterwochenstunden 4
Studienjahr 2021
Niveau der Lehrveranstaltung / des Moduls laut Lehrplan 2. Zyklus (Master)
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits 6
Name des/der Vortragenden Steffen FINCK, Vana JELICIC, Reinhard SCHNEIDER


Voraussetzungen und Begleitbedingungen

Fourier/Laplace Transformation, Z-Transformation, Mathematische Grundkenntnisse in Statistik und linearer Algebra.


Lehrinhalte
  • Basis - Algorithmen in der digitalen Signalverarbeitung (1D, 2D), z.B. DFT, FFT, Chirp-Z, Schnelle Faltung, etc.
  • Bild im Ort- und Frequenzbereich
  • statistische Eigenschaften von Bildern, Farbräume
  • ausgewählte Algorithmen zur Merkamlsextraktion
  • Least Square Esitmation, Zufallsverteilungen, Rekursive Schätzalgorithmen (z.B. Kalman)
  • Projektarbeit mit nicht-linearen digitalen Signalverarbeitungssystemen (z.B.: Beamforming System, nichtlineare Systemidentifikation)

Lernergebnisse

Die Studierenden

  • wenden grundlegende Techniken der digitalen Signalverarbeitung in 1D und 2D an und setzen diese gezielt unter Berücksichtigung derer Vor- und Nachteile ein.
  • sind in der Lage Sensorsignale aufzubereiten, statistisch auszuwerten und zu interpretieren.
  • sind befähigt grundlegende Verfahren und Methoden anzuwenden und sind in der Lage diese in Kombination anzuwenden, um chrakteristische Merkmale aus den Messsignalen abzuleiten (Feature Extracting).
  • sind in der Lage die Vertrauenswürdigkeit der Ergebnisse abzuschätzen.
  • haben Erfahrung im wissenschaftlichen Umgang mit Problemstellungen.

Geplante Lernaktivitäten und Lehrmethoden

Vorlesungen, Rechenübungen, Computerübungen, Projektarbeit.

 


Prüfungsmethode und Beurteilungskriterien

Schriftliche und mündliche Teilprüfungen. Lösen einer praktischen Aufgabenstellung / Projekt.


Kommentar

Nicht zutreffend


Empfohlene Fachliteratur und andere Lernressourcen
  • Oppenheim, Alan V.; Willsky, Alan S.; Nawab, Syed Hamid (1997): Signals & systems. 2nd ed. Upper Saddle River, N.J: Prentice Hall (= Prentice-Hall signal processing series).
  • Stark, Hans-Georg (2005): Wavelets and signal processing: an application-based introduction. Berlin; New York: Springer. Online im Internet: site.ebrary.com/id/10228999 (Zugriff am: 29.08.2016).
  • Hoffmann, Josef; Quint, Franz (2012): Signalverarbeitung mit MATLAB und Simulink: anwendungsorientierte Simulationen. 2. Aufl. München: Oldenbourg.
  • Meyer, Martin (2011): Signalverarbeitung. Wiesbaden: Vieweg+Teubner. Online im Internet: link.springer.com/10.1007/978-3-8348-8138-0 (Zugriff am: 08.02.2017).
  • Gonzalez, Rafael C.; Woods, Richard E. (2018): Digital Image Processing. 4th edition. New York: Pearson.
  • Sonka, Milan; Hlavac, Vaclav; Boyle, Roger (1993): Image processing, analysis, and machine vision. 1st ed. London; New York: Chapman & Hall Computing (= Chapman & Hall computing series).

Art der Vermittlung

Präsenzveranstaltung