Stud.IP Uni Oldenburg
Universität Oldenburg
08.12.2021 07:38:24
phy605 - Digital Signal Processing (Vollständige Modulbeschreibung)
Originalfassung Englisch PDF Download
Modulbezeichnung Digital Signal Processing
Modulkürzel phy605
Kreditpunkte 6.0 KP
Workload 180 h
(
180 h (Präsenzzeit 56h, Selbststudium: 124h)
)
Einrichtungsverzeichnis Institut für Physik
Verwendbarkeit des Moduls
  • Master Engineering Physics (Master) > Advanced Physics
  • Master Engineering Physics (Master) > Schwerpunkt: Acoustics
  • Master Engineering Physics (Master) > Schwerpunkt: Renewable Energies
Zuständige Personen
Doclo, Simon (Prüfungsberechtigt)
Doclo, Simon (Modulverantwortung)
Teilnahmevoraussetzungen
Students should have acquired basic knowledge about continuous-time and discrete-time signal processing and system theory.
Kompetenzziele
The students acquire knowledge about theoretical concepts and methods of signal processing and system theory for discrete-time signals and systems. The students are able to apply these theoretical concepts and methods in analytical, numerical and programming exercises
Modulinhalte
System properties (stability, linearity, time-invariance, causality); Discrete-time signal processing: sampling theorem, time-domain analysis (impulse response, convolution), z-transform, frequency-domain analysis (transfer function, discrete-time Fourier transform, discrete Fourier transform, FFT, STFT), digital filter design (FIR, IIR, linear phase filter, all-pass filter, signal flow graph), multi-rate signal processing (down/up-sampling, filter banks); Statistical signal processing: stationarity, ergodicity, correlation, Wiener-Khinchin theorem, spectral estimation; Adaptive filters: optimal filters, Wiener filter, time-domain algorithms (RLS, NLMS), frequency-domain algorithms (FDAF);Matlab exercises about discrete-time signal processing and adaptive filters.
Literaturempfehlungen

A. V. Oppenheim, R. W. Schafer, “Discrete-Time Signal Processing”, Prentice Hall, 2013.

J. G. Proakis, D. G. Manolakis, “Digital Signal Processing – Principles, Algorithms and Applications”, Prentice Hall, 2013.

S. Haykin, ”Adaptive Filter Theory“, Pearson, 2013.

P. P. Vaidyanathan, ”Multirate systems and filter banks“, Prentice Hall, 1993.

K.-D. Kammeyer, K. Kroschel, ”Digitale Signalverarbeitung: Filterung und Spektralanalyse mit MATLAB Übungen“, Broschiert, 2018
Links
Unterrichtsprachen Deutsch, Englisch
Dauer in Semestern 1 Semester
Angebotsrhythmus Modul
Aufnahmekapazität Modul unbegrenzt
Modullevel / module level MM (Mastermodul / Master module)
Modulart / typ of module Wahlpflicht / Elective
Lehr-/Lernform / Teaching/Learning method Vorlesung: 2 SWS, Übung: 2 SWS
Vorkenntnisse / Previous knowledge Basic knowledge about continuous-time signals and systems and statistics. In addition, Matlab programming skills are required.
Prüfung Prüfungszeiten Prüfungsform
Gesamtmodul
Max. 180 min. Klausur oder 30 min. mündliche Prüfung
Lehrveranstaltungsform Vorlesung
SWS 4
Angebotsrhythmus SoSe oder WiSe
Workload Präsenzzeit 56 h