Bachelor: Digital Engineering

612 - Digitale Signalverarbeitung

Empfohlenes Studiensemester: 6

Turnus: Sommersemester

Sprachen: Deutsch

ECTS: 5

Prüfungsform: praP oder schrP oder mdlP oder ModA, weitere Angaben siehe SPO und Studienplan

Lehrform und SWS: SU (2SWS), Pra (2SWS)

Gesamter Workload: 150 Stunden

Präsenzzeit: 30 Stunden Seminaristischer Unterricht, 30 Stunden Praktikum

Selbststudium: 90 Stunden

Modulverantwortung: Prof. Dr.-Ing. Frank Palme (FK03)

Grundlagen der Messtechnik und der Elektrotechnik

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.

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

Tafel, Folien, Beamer, digitale Lehrmedien

Bachelor Digital Engineering

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)