Bachelor: Digital Engineering

612 - Digitale Signalverarbeitung

Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme

Grundlagen der Messtechnik und der Elektrotechnik

Lernziele

Fach- und Methodenkompetenz

Studierende lernen Theorie und Praxis der Digitalen Signalverarbeitung mit den Lernzielen, dass sie

• aktuelle Anwendungsgebiete und Lösungsansätze mit Digitaler Signalverarbeitung (DSP) aufzeigen und erklären.
• hierzu fundamentale Eigenschaften, Methoden, Algorithmen und Effekte zeitdiskreter digitaler Systeme identifzieren und formulieren.
• aktuelle Messtechnik/DSP-Hardware und -Software kennen und anhand gegebener Anforderungen unter Anwendung systematischer Entwurfsmethodik auslegen können.
• DSP-Systeme nicht nur bedienen, sondern auch beurteilen und vorteilhaft zur Problemlösung einsetzen können, insbesondere in den Bereichen Signal-/Spektralanalyse, Umweltsensorik und Autonome Systeme.
• die Kompetenz entwickeln, die Datenqualität zu beurteilen, Messergebnisse zu interpretieren, und Störeinflüsse zu identifizieren.
• DSP-Systeme dabei insbesondere im Bewusstsein von Sicherheits-, Datenschutz-, Ethik- und Nachhaltigkeitskriterien einsetzen.

Inhalt

• Methoden der Digitalen Signalverarbeitung: Zeitkontinuierliche und zeitdiskrete Systeme, Abtastung und Digitalisierung, Abtasttheorem, Leakage-Effekt, Fensterung, Faltung, Spektraltransformationen, Übertragungsfunktionen, Frequenz- und Systemverhalten, Digitale Filter, Korrelation
• Systeme zur Digitalen Signalverarbeitung: Aufbau, Kenngrößen, Komponenten, Konfiguration, Programmierung, Kalibrierung
• Hardware: Aufbau und Funktion von DSP-Systemen und deren Komponenten, Kriterien für Auswahl und Entwurf von DSP-Systemen (wie Genauigkeiten, Datenqualität, Echtzeitanforderungen, statistische Betrachtungen)
• Software: Programmierung von DSP-Systemen mit Hilfe gängiger Software-Tools/-Bibliotheken (wie LabVIEW, Matlab oder in Hochsprache): Datenstrukturen, Timing, Messwerterfassung, Algorithmen, Speicherverwaltung, virtuelle Bedien- und Anzeigeelemente, Visualisierung, Fehlerbehandlung. Spezielle DSP-Verfahren und Anknüpfung an Methoden der Bildverarbeitung und Künstlichen Intelligenz / Machine Learning
• Entwurf, Simulation und Anwendung von DSP-Systemen anhand praxisorientierter Beispiele und Übungen

Lehrmethoden und Lernformen

Tafel, Folien, Beamer, digitale Lehrmedien

Verwendbarkeit des Moduls

Bachelor Digital Engineering

Literatur

• Kammeyer, K., Kroschel, K.: Digitale Signalverarbeitung. Vieweg+Teubner, Wiesbaden (2002)
• Meyer, M.: Signalverarbeitung. Springer Vieweg, Wiesbaden (2021)
• Jamal, R., Hagestedt, A.: LabVIEW - Das Grundlagenbuch. Pearson (2004)