Lernziele / Kompetenzen
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Die Teilnehmer verstehen die mathematische Beschreibung von deterministischen und stochastischen Signalen sowie von linearen Systemen. Sie beherrschen die Anwendung der Integraltransformationen (Fourierreihe, Fouriertransformation, zeitdiskrete Fouriertransformation und z-Transformation) zur Beschreibung von Signalen und Systemen in Zeit- und Frequenzbereich. Sie sind mit den grundlegenden Eigenschaften von digitalen Filtern und den Grundzügen des Filterentwurfs vertraut.
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Veranstaltungen
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Digitale Signalverarbeitung
Art |
Vorlesung |
Nr. |
EMI240 |
SWS |
2.0 |
Lerninhalt |
- Zeitdiskrete Signale und Systeme
- Elementare Signale - Beschreibung stochastischer Signale - Zeitdiskrete Systeme
- Transformationen
- Fourierreihe und -transformation - Zeitdiskrete Fouriertransformation und DFT - z-Transformation
- Digitale Verarbeitung analoger Signale
- Das Abtasttheorem - Quantisierung
- Digitale Filter
- Systemfunktion und kanonische Filterstrukturen - Das Pol-Nullstellen-Diagramm - Elementare Filter
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Literatur |
- K.-D. Kammeyer, K. Kroschel, Digitale Signalverarbeitung: Filterung und Spektralanalyse mit MATLAB-Übungen. 8. Auflage, Springer Vieweg, 2012.
- T. Frey, M. Bossert, Signal- und Systemtheorie. Vievweg+Teubner, 2004.
- N. Fliege, M. Gaida, Signale und Systeme: Grundlagen und Anwendungen mit MATLAB. J. Schlembach Fachverlage, 2008.
- A. V. Oppenheim, R. W. Schafer, Zeitdiskrete Signalverarbeitung. R. Oldenbourg Verlag, 1999.
- M. Werner, Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB. Vieweg+Teubner, 2012.
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Labor Digitale Signalverarbeitung
Art |
Vorlesung/Labor |
Nr. |
EMI241 |
SWS |
2.0 |
Lerninhalt |
Laborversuche:
- Matlab-Anwendungen
- Analog/Digital- und Digital/Analog-Wandlung
- FFT
- Nichtrekursive (FIR-)Filter
- Rekursive (IIR)-Filter
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