Übung: 5.04.4012 Ü1 Übung zu Informationsverarbeitung und Kommunikation / Information Processing and Communication - Details

Übung: 5.04.4012 Ü1 Übung zu Informationsverarbeitung und Kommunikation / Information Processing and Communication - Details

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Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Übung: 5.04.4012 Ü1 Übung zu Informationsverarbeitung und Kommunikation / Information Processing and Communication
Untertitel Schwerpunkt: Akustik und Signalverarbeitung
Veranstaltungsnummer 5.04.4012 Ü1
Semester SoSe2023
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 14
erwartete Teilnehmendenanzahl 28
Heimat-Einrichtung Institut für Physik
Veranstaltungstyp Übung in der Kategorie Lehre
Erster Termin Dienstag, 18.04.2023 16:15 - 17:45, Ort: W01 0-012
Art/Form Ü
Voraussetzungen Kenntnisse der Inhalte aus den Veranstaltungen Lineare Algebra, Mathematische Methoden der Physik, Messtechnik und Block-Praktikum Digitale Signalverarbeitung (FPR-B)
Leistungsnachweis Exam or presentation or oral exam or homework or practical report
Lehrsprache deutsch und englisch

Räume und Zeiten

W01 0-012
Dienstag: 16:15 - 17:45, wöchentlich (13x)

Modulzuordnungen

Kommentar/Beschreibung

Die Studierenden erlernen, wie statistische Eigenschaften von Signalen zur Lösung von Problemen der Angewandten Physik, insbesondere der Klassifikation, parametrischen Modellierung und Übertragung von Signalen genutzt werden können. Theoretische Lernziele beinhalten damit eine Wiederholung und Festigung statistischer Grundlagen und eine Verständnis von deren Nutzung für Algorithmen unterschiedlicher Zielsetzung und Komplexität. Im praktischen Teil werden Eigenschaften der behandelten Methoden selbständig erarbeitet sowie Algorithmen auf dem Rechner implementiert und auf reale Daten angewendet, so daß der Umgang mit theoretischen Konzepten und ihre praktische Umsetzung erlernt werden.

Inhalte:
Grundfragen der Informationsverarbeitung (Klassifikation, Regression, Clustering), Lösungsmethoden basierend auf Dichteschätzung und diskriminativen Ansätzen (z.B. Bayes Schätzung, k-nearest neighbour, Hauptkomponentenanalyse, support-vector-machines, Hidden-Markov- Modelle), Grundlagen der Informationstheorie, Methoden der analogen und digitalen Nachrichtenübertragung, Prinzipien der Kanalcodierung und Kompression

Anmelderegeln

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