Inhalt
[ MEMWFUERASV ] UE Radarsignalverarbeitung
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| Es ist eine neuere Version 2015W dieser LV im Curriculum Masterstudium Artificial Intelligence 2021W vorhanden. |
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| Workload |
Ausbildungslevel |
Studienfachbereich |
VerantwortlicheR |
Semesterstunden |
Anbietende Uni |
| 1,25 ECTS |
M2 - Master 2. Jahr |
Mechatronik |
Stefan Schuster |
1 SSt |
Johannes Kepler Universität Linz |
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| Detailinformationen |
| Quellcurriculum |
Masterstudium Mechatronik 2012W |
| Ziele |
Beispiele zur Vorlesung Radarsignalverarbeitung. Programmieren von Aufgaben in MATLAB.
Anwendung des Maximum-Likelihood Schätzers und Abschätzungen mittels Cramer-Rao Grenze.
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| Lehrinhalte |
- MATLAB
- Radarsignalmodell und Radarrückstrahlquerschnitt
- FFT-basierte Frequenzschätzverfahren
- Zufallsvariablen
- Maximum Likelihood Schätzer
- Cramer Rao Bounds
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| Beurteilungskriterien |
Hausübungen, mündliche Prüfung
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| Abhaltungssprache |
Deutsch, Englisch nach Bedarf |
| Literatur |
Vorlesungskriptum
R. G. Lyons, Understanding Digital Signal Processing, Pearson Education
A. V. Openheim, R. W. Schafer, J. R. Buck, Zeitdiskrete Signalverarbeitung, Pearson Education
S. M. Kay, Intuitive Probability and Random Processes using MATLAB
S. M. Kay, Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory, Prentice Hall
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| Lehrinhalte wechselnd? |
Nein |
| Äquivalenzen |
ME3WQUENSTE: UE Nachrichtensystemtechnik (1 ECTS)
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| Präsenzlehrveranstaltung |
| Teilungsziffer |
35 |
| Zuteilungsverfahren |
Zuteilung nach Reihenfolge |
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