| Detailinformationen |
| Quellcurriculum |
Bachelorstudium Informatik 2022W |
| Ziele |
Die Studierenden kennen und verstehen die grundlegenden mathematischen Beschreibungsmethoden analoger und zeitdiskreter Signale sowie linearer, zeitinvarianter Systeme. Weiters sind die Studierenden in der Lage digitale Filter mit entsprechenden (beispielsweise Matlab-) Designtools zu entwerfen und das Ein-/Ausgangsverhalten von digitalen Filtern am Computer zu simulieren. Sie sind ferner in der Lage, die grundlegenden Algorithmen der digitalen Signalverarbeitung (z.B. FFT, Faltung, FIR und IIR Filterung, Korrelation) zu programmieren bzw. anzuwenden.
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| Lehrinhalte |
- Charakterisierung von Signalen
- Spektraldarstellung analoger Signale
- Abtastung und Rekonstruktion, Abtasttheorem
- Spektraldarstellung zeitdiskreter Signale (zeitdiskrete Fourier-Transformation, DFT, FFT inkl. Anwendungen)
- Zeitdiskrete Systeme
- Entwurf digitaler Filter (FIR, IIR)
- Korrelation inkl. Anwendungen
- Zeit-Frequenz-Analyse
- Weiterführende Themen der Signalverarbeitung
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| Beurteilungskriterien |
Schriftliche Klausur
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| Lehrmethoden |
Folien/Tafelvortrag unterstützt mit Matlab-basierten Demos
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| Abhaltungssprache |
Deutsch |
| Literatur |
PDF-Versionen der in der Vorlesung verwendeten Slides werden regelmäßig via Moodle zur Verfügung gestellt.
Empfohlene Literatur:
- Daniel von Grünigen, Digitale Signalverarbeitung, 4. Auflage, Fachbuchverlag
Leipzig im Carl Hanser Verlag, 2008.
- Ken Steiglitz, A Digital Signal Processing Primer, Addison-Wesley Publishing Company, 1995.
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| Lehrinhalte wechselnd? |
Nein |
| Sonstige Informationen |
https://www.jku.at/en/institute-of-signal-processing/teaching/course-description/
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| Äquivalenzen |
INBIPVOCAR2: VO Computer Architecture 2 (3 ECTS) bzw. INBIPVOARC2: VO Rechnerarchitektur 2 (3 ECTS) bzw. INBVCVOPARR: VO Parallele Rechner (3 ECTS)
bzw. INMAWKVDSVA: KV Digitale Sprachverarbeitung (3 ECTS)
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