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Modulhandbuch Master Medizinische Informatik ab WS 2019/20

Modul CS5275-KP04, CS5275

Ausgewählte Methoden der Signalanalyse und -verbesserung (AMSAV)

Dauer:


1 Semester
Angebotsturnus:


Jedes zweite Semester
Leistungspunkte:


4
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:
  • Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2020 (Wahlpflicht), Medizinische Ingenieurwissenschaft, Beliebiges Fachsemester
  • Master Medizinische Informatik 2019 (Wahlpflicht), Medical Data Science / Künstliche Intelligenz, 1. oder 2. Fachsemester
  • Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2014 (Wahlpflicht), Medizinische Ingenieurwissenschaft, Beliebiges Fachsemester
  • Master Medizinische Informatik 2014 (Wahlpflicht), Medizinische Bildverarbeitung, 1. oder 2. Fachsemester
  • Master Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2010 (Wahl), Informatik, Beliebiges Fachsemester
  • Master Informatik 2012 (Wahlpflicht), Anwendungsfach Bioinformatik, 3. Fachsemester
  • Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2011 (Vertiefung), Bildgebende Systeme, Signal- und Bildverarbeitung, 1. oder 2. Fachsemester
  • Master Informatik 2012 (Wahlpflicht), Vertiefungsblock Signal- und Bildverarbeitung, 2. oder 3. Fachsemester
  • Master Informatik 2012 (Wahlpflicht), Anwendungsfach Robotik und Automation, 3. Fachsemester
  • Master Informatik 2012 (Wahlpflicht), Vertiefungsblock Intelligente Eingebettete Systeme, 2. oder 3. Fachsemester
Lehrveranstaltungen:
  • CS5275-Ü: Ausgewählte Methoden der Signalanalyse und -verbesserung (Übung, 1 SWS)
  • CS5275-V: Ausgewählte Methoden der Signalanalyse und -verbesserung (Vorlesung, 2 SWS)
Workload:
  • 20 Stunden Prüfungsvorbereitung
  • 55 Stunden Selbststudium
  • 45 Stunden Präsenzstudium
Lehrinhalte:
  • Grundzüge der statistischen Signalanalyse
  • Korrelations- und Spektralschätzung
  • Lineare Schätzer
  • Lineare Optimalfilter
  • Adaptive Filter
  • Mehrkanalige Signalverarbeitung, Beamformer und Quellentrennung
  • Komprimierte Abtastung
  • Grundzüge der Multiraten-Signalverarbeitung
  • Nichtlineare Signalverarbeitungsalgorithmen
  • Anwendungsszenarien in der Hörtechnik, Messung, Verbesserung und Restauration ein- und höherdimensionaler Signale, Messen von Schallfeldern, Rauschunterdrückung, Entzerrung (listening-room compensation), Inpainting
Qualifikationsziele/Kompetenzen:
  • Die Studierenden können die Grundlagen der stochastischen Signalbeschreibung und Optimalfilterung erläutern.
  • Sie können die lineare Schätztheorie beschreiben und anwenden.
  • Sie können die Grundlagen adaptiver Systeme beschreiben.
  • Sie können Verfahren zur mehrkanaligen Signalverarbeitung beschreiben und anwenden.
  • Sie können das Prinzip der komprimierten Abtastung beschreiben.
  • Sie können Multiraten-Signalverarbeitung analysieren und entwickeln.
  • Sie können verschiedene Anwendungen nichtlinearer, adaptiver Signalverarbeitungskonzepte darstellen.
  • Sie sind in der Lage, lineare Optimalfilter und nichtlineare Signalverbesserungstechniken eigenständig zu entwerfen bzw. anzuwenden.
Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:
  • Klausur oder mündliche Prüfung nach Maßgabe des Dozenten
Modulverantwortlicher:
  • Prof. Dr.-Ing. Markus Kallinger
Lehrende:
  • Prof. Dr.-Ing. Markus Kallinger
Literatur:
  • A. Mertins: Signaltheorie: Grundlagen der Signalbeschreibung, Filterbänke, Wavelets, Zeit-Frequenz-Analyse, Parameter- und Signalschätzung - Springer-Vieweg, 3. Auflage, 2013
  • S. Haykin: Adaptive Filter Theory - Prentice Hall, 1995
Sprache:
  • Sowohl Deutsch- wie Englischkenntnisse nötig
Bemerkungen:

Zulassungsvoraussetzungen zur Belegung des Moduls:
- Keine

Zulassungsvoraussetzungen zur Teilnahme an Modul-Prüfung(en):
- Erfolgreiche Bearbeitung von Übungsaufgaben (mind. 50%) während des Semesters

Modulprüfung(en):
- CS5275-L1: Ausgewählte Methoden der Signalanalyse und -verbesserung, schriftliche oder mündliche Prüfung, 100% der Modulnote

Letzte Änderung:
8.3.2024