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Lehrveranstaltung    Stochastik und Signalverarbeitung

Fach:               Stochastik und Signalverarbeitung (SSV)

Professor:            Dr.-Ing. Tilo Ehlen

Umfang:            4 SWS Master Vorlesung, Übung, Praktkum

   Script, Animationen  

 

Ziel:           In allen intelligenten elektronischen Systemen müssen anhand von verrauschten und ungenauen Sensorsignalen Entscheidungen über das Vorhandensein von Merkmalen oder Ereignissen getroffen werden (Detektion) oder die Stärke eines analogen Signals geschätzt werden (Estimation). So erfordern Erkennungsprozesse, die im menschlichen Gehirn fast unbewusst ablaufen, in der Elektronik von SmartPhones (Vokaltraktschätzung), Autos (Einspritzung, Fahrregelung), Fernsehern (Bildbewegungsschätzung), oder Robotern (Bild-, Farb-, Form-, Gesichts- und Sprechererkennung) geeignete analoge Schaltungen oder digitalisierte Signalprozessor-Algorithmen. Die Vorlesung behandelt diese Erkennungssysteme ausgehend von den ersten Zieldetektionen in Radarsystemen des letzten Jahrtausends bis hin zu den heutigen adaptiven selbstlernenden Schätzverfahren – der Grundlage von künstlicher Intelligenz.

  

Inhalt:      Mittelung, bedingte Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeitsvariablen, Orthogonalisierung, Klusterung, Maximum Likelyhood, Maximum a priori , optimale Filter, IIR, FIR, Gradienten Suche und LMS, Least Square Adaption, rekursive Adaption RLS, Adaptive Filter, Kalman-Filterung, Fuzzy-Logik, Neuronale Netze, Beispiel Geräuscherkennung zur Fehlerdiagnose, Spracherkennung, Beispiel Bilderkennung elektronischer Fingerabdruck, Quadrokopter-GPS-Tracking.

 

Methodik:     Methodik: Vorlesung mit multimedialer Unterstützung und Übungselementen auf der Basis von: Matlab/Simulink/Octave und Java-Applets, Script

 

Literatur:        

·     A.Papoulis, „Probability, Random Variables, and Stochastic Processes“,McGraw-Hill,1984

·     K.Kammeyer, „Nachrichtenübertragung“, Teubner, 1996

·     H.L. van Trees, „Detection, Estimation and Modulation Theory“, Wiley, 1968

·     B.Anderson,J.Moore, „Optimal Filtering“, Prentice Hall, 1979

·     G.Moschytz, M.Hofbauer,“Adaptive Filter“, Springer, 2000

·      G.Jaanineh,M.Maijohann,“Fuzzy-Logik und Fuzzy-Control“, Vogel Buchverlag 1996

 





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