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[ 489MAITOASU22 ] UE Optimum and Adaptive Signal Processing Systems
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| Es ist eine neuere Version 2023W dieser LV im Curriculum Masterstudium Artificial Intelligence 2024W vorhanden. |
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| (*) Leider ist diese Information in Deutsch nicht verfügbar. |
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| Workload |
Ausbildungslevel |
Studienfachbereich |
VerantwortlicheR |
Semesterstunden |
Anbietende Uni |
| 1,5 ECTS |
M1 - Master 1. Jahr |
Informationselektronik |
Mario Huemer |
1 SSt |
Johannes Kepler Universität Linz |
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| Detailinformationen |
| Quellcurriculum |
Masterstudium Elektronik und Informationstechnik (ELIT) 2022W |
| Ziele |
Studierende kennen und verstehen die grundlegenden Parameterschätzmethoden, die Grundlagen optimaler Filter, adaptiver Filter und der Kalman Filter qualitativ und mathematisch und können diese auf komplexere Aufgabenstellungen anwenden.
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| Lehrinhalte |
- Methoden der Parameterschätzung
- Klassische Methoden: MVU, BLUE, ML, LS
- Bayes’sche Methoden: MAP, MMSE, LMMSE
- Anwendungen: Amplitudenschätzung, Frequenzschätzung, Leistungsschätzung, * Signalextraktion, Systemidentifikation, Datenschätzung
- Optimale Filter
- Wiener Filter
- Least Squares Filter
- Anwendungen: Systemidentifikation (Kanalschätzung), Inverse Systemidentifikation (z.B. zur Entzerrung von Mobilfunkkanälen), Rauschunterdrückung, Lineare Prädiktion (beispielsweise für Sprachsignale)
- Adaptive Filter
- LMS (Least Mean Squares) Algorithmus
- RLS (Recursive Least Squares) Algorithmus
- Kalman Filter
- Standard Kalman Filter
- Extended Kalman Filter
- Anwendungen
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| Beurteilungskriterien |
Abgabe von kurzen zu lösenden Beispielen während des Semesters, Abgabegespräch
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| Lehrmethoden |
Vortrag von Beispielen durch LVA-Leiter, Hausübungen
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| Abhaltungssprache |
Englisch |
| Literatur |
- Vorlesungsfolien
- S. Kay, Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory, Prentice Hall, Rhode Island 1993.
- D.G. Manolakis, V.K. Ingle, S.M. Kogon, Statistical and Adaptive Signal Processing, Artech House, 2005.
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| Lehrinhalte wechselnd? |
Nein |
| Sonstige Informationen |
Bis Semester 2022S bezeichnet als: 489INTEOASU17 UE Optimale und Adaptive Signalverarbeitungssysteme
bis Semester 2017S bezeichnet als: 489WSIVOASU14 UE Optimale und Adaptive Signalverarbeitungssysteme
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| Frühere Varianten |
Decken ebenfalls die Anforderungen des Curriculums ab (von - bis)
489INTEOASU17: UE Optimale und Adaptive Signalverarbeitungssysteme (2017W-2022S)
489WSIVOASU14: UE Optimale und Adaptive Signalverarbeitungssysteme (2014W-2017S)
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| Präsenzlehrveranstaltung |
| Teilungsziffer |
35 |
| Zuteilungsverfahren |
Zuteilung nach Reihenfolge |
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