Nummer: 141224 | |
Lehrform: Vorlesung und Übungen | |
Verantwortlicher: Prof. Dr.-Ing. Georg Schmitz | |
Dozentin: Prof. Dr.-Ing. Georg Schmitz, wiss. Mitarbeiter*innen | |
Sprache: Deutsch | |
SWS: 5 | |
LP: 6 | |
TERMINE IM SOMMERSEMESTER | |
Beginn: Dienstag den 05.04.2022 | |
Vorlesung Dienstags: ab 10:15 bis 11.45 Uhr im HID | |
Übung Montags: ab 08:15 bis 09.45 Uhr in ID 04/459 und ID 04/471 | |
Praxisübung Freitags: ab 10:15 bis 11.45 Uhr im CIP-Pool 2 |
ZIELE
Die Studierenden haben fachspezifische Grundkenntnisse zum sicheren mathematischen Umgang mit stochastischen Modellen für gemessene diskrete und kontinuierliche Signale. Die Studierenden verstehen die Notwendigkeit stochastischer Signalmodelle und ihren Zusammenhang mit praktischen Fragestellungen (Messgenauigkeit, Zuverlässigkeit). Sie haben die Qualifikation, Signalübertragungs- und -verarbeitungsprobleme für Zufallssignale zu analysieren, geeignete Lösungsmethoden vorzuschlagen, diese zu erläutern und praktisch umzusetzen. Die Studierenden kennen und verstehen insbesondere praktisch relevante Verfahren zum Parameterschätzen in der Signalverarbeitung und können diese auf neue Problemstellungen übertragen und anwenden. Durch die Übungen und Rechnerübungen (Praxisübung) sind die Studierenden befähigt, das Erlernte im Team praktisch umzusetzen, Lösungsansätze zu erläutern, zu bewerten und argumentativ zu vertreten. Die wichtigen Grundbegriffe stochastischer Signale werden auch in englischer Sprache vermittelt, so dass die Studierenden in die Lage versetzt werden, sich die internationale Fachliteratur auf dem Gebiet der statistischen Signalverarbeitung zu erschließen.
INHALT
Viele in der Elektrotechnik und Informationstechnik vorkommende Signale unterliegen zufälligen Änderungen, oder sind zu komplex, um für sie deterministische Modelle anzugeben. Diese Signale können besser durch stochastische Signalmodelle beschrieben werden, die Methoden der Wahrscheinlichkeitsrechnung zugrunde legen. Die Vorlesung vermittelt zunächst die mathematischen Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Hierauf aufbauend werden Entscheidungsverfahren und das Parameterschätzen vorgestellt. Stochastische Prozesse und die auf sie angewendete Systemtheorie werden im zweiten Teil der Vorlesung anhand praktisch relevanter Anwendungsfälle vermittelt. Konkret wird behandelt:
VORAUSSETZUNGEN
keine
EMPFOHLENE VORKENNTNISSE
Inhalte der Vorlesungen Systemtheorie 1 und 2
LITERATUR
SONSTIGES
Diese Lehrverstaltung wird über Moodle organisiert. Die notwendigen Informationen werden in der ersten Vorlesung mitgeteilt.