Angebotene Abschlussarbeiten
Der Lehrstuhl für Integrierte Systeme bietet Ihnen Abschlussarbeiten nach Absprache an. Melden Sie sich dazu einfach unter insys[at]rub.de. Zudem können Sie aus den folgenden angebotenen Abschlussarbeiten wählen:

BA/MA: ENTWUF EINES MILLER-OPERATIONSVERSTÄRKERS IN EINER SIGE-TECHNOLOGIE
Betreuer: Lasse Cordes
Beginn:
MA: ENTWURF EINES RADAR-ZIELSIMULATORS FÜR AUTOMOBILE RADARSYSTEME
Betreuer: Tobias Braun
Beginn:
MA: ENTWURF EINES 6G-FRONTENDS MIT BEAMFORMING-FÄHIGKEIT BEI 157 GHZ
Betreuer: Tobias Braun
Beginn:
BA/MA: UNTERSUCHUNG UND ENTWICKLUNG VON SIGNALVERARBEITUNGSVERFAHREN ZUR RADARGESTÜTZTEN ORIENTIERUNG IN URBANEN RÄUMEN
Betreuer: Marc Hamme
Beginn:
BA/MA: KOMPENSATION VON KINEMATISCHEN STÖRUNGEN MITTELS INTEGRIERTER IMU FÜR MESSUNGEN MIT EINEM FMCW RADAR
Betreuer: Niklas Muckermann
Beginn:
MA: UNTERSUCHUNG DES EINFLUSSES NEUER SIGE-HALBLEITERTECHNOLOGIEN AUF DIE IN RADARSENSOREN EINGESETZTEN INTEGRIERTEN HOCHFREQUENZSCHALTUNGEN
Betreuer: David Starke
Beginn:
MA: MULTISPEKTRALE SAR-BILDGEBUNG MIT ULTRA-HOHER ABSTANDSAUFLÖSUNG DURCH SYNTHETISCHE BANDBREITE
Betreuer: Jan Siska
Beginn:
BA/MA: MEDIZINTECHNISCHE FRAGESTELLUNGEN
Betreuerin: Antje Pohl
Beginn:
MA: Person Identification Using FMCW Radar and Machine Learning Techniques
Betreuer: Salah Abouzaid
This project involves using FMCW radar combined with machine learning to identify individuals based on unique characteristics. It includes data collection, algorithm development, and model training. Strong programming skills are necessary. Prior experience in radar signal processing and a basic understanding of machine learning are preferred.
MA: Human Activity Recognition Using D-Band FMCW Radar
Betreuer: Salah Abouzaid
This project focuses on detecting and recognizing human activities using a high-resolution D-band FMCW radar sensor. Strong programming skills are necessary. Experience in radar signal processing and a basic understanding of machine learning are advantageous.
MA: Air-Writing Recognition Using FMCW Radar and Machine Learning Techniques
Betreuer: Salah Abouzaid
This project aims to use an FMCW radar sensor to track hand movements for in-air character writing, developing a machine learning model for character recognition. Strong programming skills are required. Prior experience in signal processing and a foundational understanding of machine learning are preferred.
MA: Measuring Glass Fiber Content Using FMCW Radar and a Machine Learning Model
Betreuer: Salah Abouzaid
The goal is to develop a method for measuring glass fiber content using FMCW radar. The project will involve experimental setups and signal processing. Strong programming skills are necessary, and knowledge of radar principles and machine learning is beneficial.