Dauer:
2 Semester | Angebotsturnus:
Jährlich, kann sowohl im SoSe als auch im WiSe begonnen werden | Leistungspunkte:
12 |
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: |
Modulverantwortlicher: - Prof. Dr.-Ing. Markus Kallinger
Lehrende: - 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) |
Letzte Änderung: 8.3.2024 |
für die Ukraine