Informationstechnologie (IT)
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Digitale Signalverarbeitung [DSV] -
- Dozent/in:
- Walter Kellermann
- Angaben:
- Vorlesung, 3 SWS, benoteter Schein, ECTS: 5, nur Fachstudium
- Termine:
- Mo, 16:15 - 17:45, Raum n.V.
Fr, 14:15 - 15:45, Raum n.V.
The lecture will be recorded and consulting hours will be offered via live stream.
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- PF CE-BA-TA-IT 5
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Voraussetzungen: Signale und Systeme I + II
- Inhalt:
- Die Vorlesung setzt die grundlegende Theorie zeitdiskreter Signale und Systeme voraus und erweitert diese Grundlagen bei der Diskussion der Eigenschaften idealisierter und kausaler, realisierbarer Systeme (z.B. Tiefpass, Hilbertransformator) und entsprechenden Darstellungen in Zeit-, Frequenz- und z-Bereich. Darauf aufbauend werden Entwurfsverfahren für rekursive und nichtrekursive digitale Filter diskutiert. Dabei werden zunächst rekursive Systeme nach Vorschriften im Frequenzbereich entworfen. Butterworth-, Tschebyscheff- und Cauer-Filter resultieren aus Entwurfsverfahren für zeitkontinuierliche Systeme. Vorschriften im Zeitbereich führen beispielsweise auf das Prony-Verfahren oder Transformationsverfahren wie die Impulsinvariante Transformation. Bei nichtrekursiven Systemen behandeln wir unter anderen die Fourier-Approximation ohne und mit Fenstergewichtung sowie Tschebyscheff-Approximation und deren Realisierung mit dem Remez- Exchange-Algorithmus.
Der diskreten Fourier-Transformation und den Algorithmen zu ihrer schnellen Realisierung ('Fast Fourier Transform') wird ebenfalls ein eigener Abschnitt gewidmet. Als verwandte Transformationen werden die Cosinus- und Sinus-Transformationen eingeführt. Daran schließt sich ein Abschnitt zu elementaren Methoden zur nichtparametrischen Spektralschätzung an. Multiratensysteme und ihre effizienten Realisierungen in Polyphasenstruktur bilden die Grundlage zur Behandlung von Analyse/Synthese - Filterbänken und deren Anwendungen. Den abschließenden Teil der Vorlesung bildet eine Untersuchung der Effekte endlicher Wortlänge, die bei der Realisierung aller digitalen Signalverarbeitungssysteme unvermeidlich sind. Zur Vorlesung wird jeweils im Wintersemester das Praktikum Digitale Signalverarbeitung angeboten.
- Empfohlene Literatur:
- J.G. Proakis, D.G. Manolakis: Digital Signal Processing. 4th edition. Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 2007.
A.V. Oppenheim, R.V. Schafer: Digital Signal Processing. Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1975. K.D. Kammeyer, K. Kroschel: Digitale Signalverarbeitung: Filterung und Spektralanalyse mit MATLAB®-Übungen . 8. Aufl. Teubner, Stuttgart, 2012
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Information Theory and Coding [ITC] -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Ralf Müller, Ali Bereyhi
- Angaben:
- Vorlesung, 3 SWS, ECTS: 5, nur Fachstudium
- Termine:
- Mo, 14:15 - 15:45, H6
Di, 10:15 - 11:45, H6
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- PF CE-BA-TA-IT 5
- Inhalt:
- Introduction to coding and information theory (binomial distribution, (7,4)-Hamming code, parity-check matrix, generator matrix); Probability, entropy, and inference (entropy, conditional probability, Bayes’ law, likelihood, Jensen’s inequality); Inference (inverse probability, statistical inference); Source coding theorem (information content, typical sequences, Chebychev inequality, law of large numbers); Symbol codes (unique decidability, expected codeword length, prefix-free codes, Kraft inequality, Huffman coding); Stream codes (arithmetic coding, Lempel-Ziv coding, Burrows-Wheeler transform); Dependent random variables (mutual information, data processing lemma); Communication over a noisy channel (discrete memory-less channel, channel coding theorem, channel capacity); Noisy-channel coding theorem (jointly-typical sequences, proof of the channel coding theorem, proof of converse, symmetric channels); Gaussian channel (AWGN channel, multivariate Gaussian pdf, capacity of AWGN channel); Binary codes (minimum distance, perfect codes, why perfect codes are bad, why distance isn’t everything); Message passing (distributed counting, path counting, low-cost path, min-sum (=Viterbi) algorithm); Marginalization in graphs (factor graphs, sum-product algorithm); Low-density parity-check codes (density evolution, check node degree, regular vs. irregular codes, girth); Lossy source coding (transform coding and JPEG compression)
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Signale und Systeme I [SISY I] -
- Dozent/in:
- André Kaup
- Angaben:
- Vorlesung, 2,5 SWS, nur Fachstudium
- Termine:
- Di, 16:15 - 17:45, H9
Mi, 12:15 - 13:45, H9
Die Vorlesung wird semesterbegleitend im Hörsaal aufgezeichnet und im Videoportal der FAU zur Verfügung gestellt
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- PF CE-BA-TA-IT 3
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- In der Lehrveranstaltung werden grundlegende Kenntnisse über Stromkreise mit
Widerstand, Kapazität und Induktivität vorausgesetzt, ebenso Kenntnisse über
komplexe Zeiger und Übertragungseigenschaften einfacher linearer Netzwerke.
Diese können beispielsweise durch die beiden Module "Grundlagen der
Elektrotechnik I" und "Grundlagen der Elektrotechnik II" oder durch die
Kombination der Module "Einführung in die Informations- und
Kommunikationstechnik" und "Elektronik und Schaltungstechnik" erworben
werden. Für Studenten ohne diese Vorlesungen (beispielsweise im Studiengang
Computational Engineering) können die notwendigen Vorkenntnisse auch im
Selbststudium anhand der Kapitel 2 über Physikalische Grundlagen elektrischer
Schaltungen und Kapitel 3 über Passive Netzwerke aus dem Buch von Oehme,
Huemer, Pfaff, "Elektronik und Schaltungstechnik", Hanser Verlag, München
2007 erworben werden.
- Inhalt:
- Die Lehrveranstaltung führt in die Beschreibung von kontinuierlichen Signalen und kontinuierlichen zeitinvarianten linearen Systemen ein.
Zunächst werden elementare kontinuierliche Signale, der Delta-Impuls, das Faltungsintegral und die Korrelation von Signalen erläutert. Anschließend wird die Frequenzbereichsdarstellung von Signalen mit Hilfe der Fourier- und die Laplace-Transformation eingeführt einschließlich der Theoreme und Korrespondenzen dieser Transformationen. Es folgt die Beschreibung von kontinuierlichen linearen zeitinvarianten Systemen im Zeitbereich durch Impulsantwort und Faltung, Differentialgleichungen und die Zustandsraumdarstellung. Die Systembeschreibung im Frequenzbereich durch Eigenfunktionen, Übertragungs- und Systemfunktion und Zustandsraumdarstellung wird erläutert, ebenso wie die Betrachtung von kontinuierlichen linearen zeitinvarianten Systemen mit Anfangsbedingungen.
Nach der Vorstellung von linearphasigen, minimalphasigen, idealisierten Systemen und Allpässen werden Kausalität und Hilbert-Transformation, Stabilität und rückgekoppelte Systeme diskutiert. Die Vorlesung schließt mit der Betrachtung von Abtastsystemen und dem Abtasttheorem für Tiefpass- und Bandpasssignale.
- Empfohlene Literatur:
- B. Girod, R. Rabenstein, A. Stenger: "Einführung in die Systemtheorie", 3. Auflage, Teubner-Verlag, 2005
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