Inhalt
              
                
                  
                    [ 489MAITOASU22 ]                                         UE                                         Optimum and Adaptive Signal Processing Systems
                   | 
                 
                
                   | 
                  
                    
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                | Es ist eine neuere Version 2025W dieser LV im Curriculum Masterstudium Medical Engineering 2025W vorhanden. |                  
                   | 
                 
                                
                                
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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) 2023W | 
                     
                      
                    
                      | 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 | 
                     
                                        
                      | 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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