Inhalt

[ 489MAITOASU22 ] UE Optimum and Adaptive Signal Processing Systems

Versionsauswahl
Es ist eine neuere Version 2023W dieser LV im Curriculum Masterstudium Artificial Intelligence 2024W vorhanden.
Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
1,5 ECTS M1 - Master 1. Jahr Informationselektronik Mario Huemer 1 SSt Johannes Kepler Universität Linz
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.
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
Beurteilungskriterien Abgabe von kurzen zu lösenden Beispielen während des Semesters, Abgabegespräch
Lehrmethoden Vortrag von Beispielen durch LVA-Leiter, Hausübungen
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.
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
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)
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer 35
Zuteilungsverfahren Zuteilung nach Reihenfolge