Modul CS4510-KP12, CS4510

Signalanalyse (SignalAna)

Dauer:

2 Semester

Angebotsturnus:

Jährlich, kann sowohl im SoSe als auch im WiSe begonnen werden

Leistungspunkte:

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:

Master Biophysik 2023 (Vertiefungsmodul), Vertiefung, 1. oder 2. Fachsemester
Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2020 (Vertiefungsmodul), Informatik/Elektrotechnik, Beliebiges Fachsemester
Master Entrepreneurship in digitalen Technologien 2020 (Vertiefungsmodul), Technologiefach Informatik, Beliebiges Fachsemester
Master Informatik 2019 (Wahlpflicht), Vertiefungsmodule, Beliebiges Fachsemester
Master Biophysik 2019 (Vertiefungsmodul), Vertiefung, 1. und 2. Fachsemester
Master IT-Sicherheit 2019 (Vertiefungsmodul), Vertiefung Informatik, 1. oder 2. Fachsemester
Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2014 (Vertiefungsmodul), Informatik/Elektrotechnik, 1. und/oder 2. Fachsemester
Master Entrepreneurship in digitalen Technologien 2014 (Vertiefungsmodul), Technologiefach Informatik, 2. und/oder 3. Fachsemester
Master Informatik 2014 (Vertiefungsmodul), Vertiefung, 2. und/oder 3. Fachsemester

Lehrveranstaltungen:

Siehe CS5194 T: Projektpraktikum Signal- und Bildverarbeitung (Projektarbeit, 3 SWS)
siehe CS5260SJ14 T: Sprach- und Audiosignalverarbeitung (Vorlesung mit Übungen, 3 SWS)
Siehe CS5275 T: Ausgewählte Methoden der Signalanalyse und -verbesserung (Vorlesung mit Übungen, 3 SWS)

Workload:

90 Stunden Präsenzstudium
150 Stunden Selbststudium
60 Stunden Gruppenarbeit
20 Stunden Schriftliche Ausarbeitung
40 Stunden Prüfungsvorbereitung

Lehrinhalte:
Grundzüge der statistischen Signalanalyse Grundlagen der Merkmalsextraktion und Mustererkennung Lineare Optimalfilter Adaptive Filter Spektralanalyse Grundzüge der Multiraten-Signalverarbeitung Anwendungen in der Verarbeitung von Sprach- und Bildsignalen Planung und Realisierung typischer Signalverarbeitungsanwendungen im Team

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 die Grundlagen der Merkmalsextraktion und Klassifikation erklären.
Sie können Multiraten-Signalverarbeitungssysteme analysieren und entwickeln.
Sie kennen typische praktische Anwendungen der gelernten Signalverarbeitungskonzepte.
Sie sind in der Lage, Signalverarbeitungssysteme eigenständig und im Teamwork zu entwerfen und anzuwenden.

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:

Mündliche Prüfung

Modulverantwortlicher:

Prof. Dr.-Ing. Markus Kallinger

Lehrende:

Institut für Signalverarbeitung

Prof. Dr.-Ing. Markus Kallinger

Literatur:

: Siehe Literatur in den Modulteilen

Sprache:

Sowohl Deutsch- wie Englischkenntnisse nötig

Bemerkungen:

Prüfungsvorleistungen können zu Beginn des Semesters festgelegt werden. Sind Vorleistungen definiert, müssen diese vor der Erstprüfung erbracht und positiv bewertet worden sein.

Zulassungsvoraussetzungen zur Belegung des Moduls:
- Keine

Zulassungsvoraussetzungen zur Teilnahme an Modul-Prüfung(en):
- CS4510-L3 (alle außer Master Biophysik ab 2023): Erfolgreiche Bearbeitung der Projektaufgabe, Seminarvortrag und Übungsaufgaben gemäß Vorgabe am Semesteranfang
- CS4510-L1 (nur Master Biophysik ab 2023): Erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben gemäß Vorgabe am Semesteranfang
- CS4510-L2 (nur Master Biophysik ab 2023): Erfolgreiche Bearbeitung der Projektaufgabe gemäß Vorgabe am Semesteranfang

Modulprüfung(en):
- CS4510-L3 (alle außer Master Biophysik ab 2023): Teilprüfung Signalanalyse, mündliche Prüfung, 100% der Modulnote
- CS4510-L1 (nur Master Biophysik ab 2023): Signalanalyse, mündliche Prüfung, 100% der Modulnote
- CS4510-L2 (nur Master Biophysik ab 2023): Teilprüfung Projektpraktikum Signal-und Bildverarbeitung, Projekt, unbenotet

(Besteht aus CS5275 T, CS5194 T, CS5260SJ14 T)