inf960 - Fundamental Competencies in Computing Science I: Signals and Dynamical Systems (Vollständige Modulbeschreibung)

inf960 - Fundamental Competencies in Computing Science I: Signals and Dynamical Systems (Vollständige Modulbeschreibung)

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Modulbezeichnung Fundamental Competencies in Computing Science I: Signals and Dynamical Systems
Modulkürzel inf960
Kreditpunkte 6.0 KP
Workload 180 h
Einrichtungsverzeichnis Department für Informatik
Verwendbarkeit des Moduls
  • Master Engineering of Socio-Technical Systems (Master) > Basiskompetenzen/Grundlagen
Zuständige Personen
  • Hein, Andreas (Modulverantwortung)
  • Fränzle, Martin Georg (Modulverantwortung)
  • Lehrenden, Die im Modul (Prüfungsberechtigt)
Teilnahmevoraussetzungen
Kompetenzziele
Dieser Kurs bietet eine Einführung in die digitale Signalverarbeitung. Er deckt die mathematischen Grundlagen ab, die notwendig sind, um die Auswirkungen der Digitalisierung auf ein kontinuierliches Signal zu verstehen, sowie die zielgerichtete Synthese von digitalen Filtern. Damit werden die theoretischen Grundlagen für das Verständnis und den Entwurf von Anwendungen der digitalen Signalverarbeitung in einer Vielzahl von Bereichen gelegt, die für den MSc EngSTS relevant sind, wie z.B. neurophysiologische Messungen, Brain-Computing-Interfaces oder Embedded Control. Im Gegensatz zu den nachfolgenden Modulen des Studiengangs zielt das Modul selbst nicht darauf ab, solche Anwendungen abzudecken, sondern ein solides Verständnis der zugrundeliegenden Prinzipien und der grundlegenden Beschränkungen der digitalen Signalverarbeitung zu vermitteln. Es richtet sich an Psychologen, aber auch an Informatiker, die bisher keine systematische mathematische Behandlung der Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung erfahren haben.
Fachkompetenzen
Die Studierenden:
  • nennen die Konzepte der Signal- und Bildverarbeitung in technischen Systemen
  • nennen die Methoden/Algorithmen der Vorverarbeitung, Filterung, Klassifikation, Interpretation und Visualisierung von Signalen und Bildern
  • wählen Algorithmen sachgerecht aus
  • bewerten die Wirksamkeit von Algorithmen
  • entwerfen Algorithmen und Verarbeitungsketten und bewerten deren Qualität
Selbstkompetenzen
Die Studierenden:
  • arbeiten sich in spezifische Themen der Signal- und Bildverarbeitung ein
Methodenkompetenzen
Die Studierenden:
  • präsentieren Lösungen für spezifische Fragen der Signal- und Bildverarbeitung
Sozialkompetenzen
Die Studierenden:
  • reflektieren ihre Lösungen mit Hilfe der in dem Kurs erlernten Methoden
Modulinhalte
  • Grundlegende Konzepte
  • Signalverarbeitung
  • Signalräume und Signalverarbeitungssysteme
  • Diskrete und konstante Signale
  • Kennzeichnung von Signalübertragern mit Testsignalen
  • Darstellungsbereiche und Transformationen
  • Zeitdiskrete Systeme und Abtastung
  • Schätzung und Filterung
  • Konstruktion mit MATLAB
  • Bildverarbeitung
  • Einführung / Anwendungsbereiche
  • Funktionale Transformation
  • Bildverbesserung/Filterung
  • Segmentierung
  • 3D-Rekonstruktion und Visualisierung
Literaturempfehlungen
Empfohlen:
  • Meyer, M.; Signalverarbeitung: Analoge und digitale Signale, Systeme und Filter
  • Grüningen, D. C. v.; Digitale Signalverarbeitung: mit einer Einführung in die kontinuierlichen Signale und Systeme
  • Tönnies, K.; Grundlagen der Bildverarbeitung; Pearson Studium 2005
  • Lehmann, Th.; Oberschelp, W.; Pelinak, E.; Pepges, R.; Bildverarbeitung in der Medizin; Springer Verlag 1997
  • Handels. H.; Medizinische Bildverarbeitung; Teubner Verlag, Stuttgart - Leipzig 2000
Links
Unterrichtssprache Englisch
Dauer in Semestern 1 Semester
Angebotsrhythmus Modul jährlich
Aufnahmekapazität Modul unbegrenzt
Lehr-/Lernform 1VL + 1Ü
Vorkenntnisse Modul math040 Analysis II b: Differenzialgleichung mehrerer Variablen
Lehrveranstaltungsform Kommentar SWS Angebotsrhythmus Workload Präsenz
Vorlesung 2 WiSe 28
Übung 2 WiSe 28
Präsenzzeit Modul insgesamt 56 h
Prüfung Prüfungszeiten Prüfungsform
Gesamtmodul
Am Ende der Vorlesungszeit
Praktische Übungen und schriftliche oder mündliche Prüfung