Aktuelle Vorlesungen

	Signale und Systeme (2. Semester, Elektro- und Informationstechnik, Inhaltsbeschreibung)
	Digitale Signalverarbeitung (3. Semester, Elektro- und Informationstechnik, Inhaltsbeschreibung)
	Praktikum Digitale Signalverarbeitung (3. Semester, Elektro- und Informationstechnik, Inhaltsbeschreibung)
	Grundlagen der Elektrotechnik und Elektronik (1. Semester, Fahrzeugtechnik, Inhaltsbeschreibung)
	Digitale Signalverarbeitung (4. Semester, Mechatronik, Inhaltsbeschreibung)

Früher gehaltene Vorlesungen

	Signal- und Bildverarbeitung (Elektro- und Informationstechnik)
	Angewandte Signalverarbeitung (Elektro- und Informationstechnik)
	Satellitennavigationssysteme (Elektro- und Informationstechnik)
	Statistische Signaltheorie und Methoden der Optimalfilterung (Elektro- und Informationstechnik)
	Elektrotechnik (Informatik)
	Praktikum Elektrotechnik (Informatik)
	Grundlagen der Elektrotechnik (Maschinenbau)
	Elektronik und Mikroprozessortechnik (Maschinenbau)

Beschreibung der aktuellen Vorlesungen

Vorlesung Signale und Systeme (Studiengang Elektro- und Informationstechnik)

	In dieser Vorlesung werden die Grundlagen zur Signal- und Systembeschreibung vermittelt. Diese Grundlagen stellen den Ausgangspunkt für weiterführende Vorlesungen auf den Gebieten der Signalverarbeitung, der Signal- bzw. Informationsübertragung, sowie der Regelungstechnik dar. Schwerpunktmäßig konzentriert sich diese Vorlesung auf die Vermittlung von Verfahren und Methoden zur mathematischen Beschreibung von deterministischen und stochastischen Signalen, sowie die Systembeschreibung von linearen zeitinvarianten Systemen. Eine entscheidende Rolle spielen dabei Transformationsverfahren, welche es erlauben Signale und Systeme im Frequenzbereich zu beschreiben.
	Vorlesungsinhalt:

1. Transformationsverfahren

	Fourier-Reihe und Fourier-Transformation
	Laplace-Transformation
	z-Transformation

2. Signalbeschreibung

	Beschreibung von zeitkontinuierlichen und zeitdiskreten Signalen im Zeit- und Frequenzbereich (Energie- und Leistungssignale, Faltung, Korrelation, Energie- und Leistungsdichtespektrum, Parsevalsches Theorem)
	Beschreibung von stochastischen Signalen und Prozessen (Verteilungs- und Verteilungsdichtefunktion, Erwartungswert, Varianz, Momente, Korrelationsfunktionen, Leistungsdichtespektrum)

3. Systembeschreibung

	Beschreibung linearer zeitinvarianter Systeme (LTI- bzw. LSI-Systeme) im Zeit- und Frequenzbereich (Übertragungsfunktion, Amplitudengang, Phasengang, Impulsantwort)
	Beschreibung der Transformation von deterministischen und stochastischen Signalen über LTI- bzw. LSI-Systeme

Vorlesung Digitale Signalverarbeitung (Studiengang Elektro- und Informationstechnik)

	Diese Vorlesung baut auf der Vorlesung Signale und Systeme und den dort erlernten Verfahren zur Beschreibung von Signalen und LTI- bzw. LSI-Systemen auf. Ausgehend vom Aufbau und Entwurf von einfachen Filterstrukturen (FIR- und IIR-Filter), werden die heutzutage sehr wichtigen adaptiven Filter, sowie das Wiener- und das Kalman-Filter untersucht. Hierbei werden jeweils die theoretischen Grundlagen, wie auch die praktische Umsetzung dieser Filter behandelt. Ein weiteres Themengebiet stellen Multiratensysteme und insbesondere die damit verbundene Problematik der Abtastratenumsetzung (Dezimation, Interpolation) dar. Abschließend wird auf die Modellierung bzw. Identifikation von stochatischen Prozessen mit Hilfe von Analyse- und Synthese-Filtern eingegangen.
	Vorlesungsinhalt:

1. Grundlegende Filterstrukturen

	Beschreibung von FIR- und IIR-Filtern
	Filterapproximationen (Bilineare Transformation, Impulsinvariante Approximation)
	Filterstrukturzerlegung (Parallelstruktur, Kaskadenstruktur)

2. Optimale Filter

	Wiener-Filter
	Kalman-Filter

3. Adaptive Filter

	Grundlegende Funktionsweise und Anwendungsgebiete
	RLS-Algorithmus

4. Multiratensysteme

	Abtastratenumsetzung (Dezimation, Interpolation)
	Aufbau von Multiratensystemen

5. Analyse- und Synthese-Filter

	Modellierung bzw. Identifikation stochastischer Prozesse
	MA-, AR und ARMA-Prozess

Praktikum Digitale Signalverarbeitung (Studiengang Elektro- und Informationstechnik)

	In diesem Praktikum werden anhand von praktischen Versuchen ausgewählte Inhalte der Vorlesungen Signale und Systeme und Digitale Signalverarbeitung verdeutlicht und vertieft.
	Praktikumsinhalt:

Programmentwurf und Programmierung eines DSP-Systems zu folgenden Themengebieten:

	Signalerzeugung
	Signalfilterung
	Signalerkennung
	Signalanalyse
	Signalmodulation

Vorlesung Grundlagen der Elektrotechnik und Elektronik (Studiengang Fahrzeugtechnik)

	In dieser Vorlesung werden die Grundlagen der Elektrotechnik vermittelt, sowie die Berechnung von Schaltungen mit Operationsverstärkern, Dioden und Transistoren.
	Vorlesungsinhalt:

1. Gleichstromlehre

	Grundbegriffe: Ladung, Stromstärke, Spannung Ohmsches Gesetz, Energie, Leistung
	Schaltungsberechnung: Kirchhoffsche Gesetze, Spannungs- und Stromteilerregel, Überlagerungssatz, Ersatzzweipolquellen, Leistungsanpassung

2. Elektrisches Feld

	Elektrische Feldgrößen
	Schaltvorgänge mit Kapazitäten

3. Magnetisches Feld

	Magnetische Feldgrößen
	Induktionsgesetz
	Schaltvorgänge mit Induktivitäten
	Idealer Transformator

4. Wechselstromlehre

	Beschreibung sinusförmiger Wechselgrößen
	Komplexe Wechselstromwiderstände
	Schaltungsberechnung von RLC-Wechselstrom-Netzwerken mit Hilfe der komplexen Rechnung

5. Verstärker und Filterschaltungen

	Schaltungen mit idealen Operationsverstärkern
	Frequenzgang, Amplitudengang, Phasengang

6. Elektronische Schaltungen mit Dioden und Transistoren

	Funktionsweise von Dioden und Transistoren
	U-I-Kennlinen bzw. Kennlinenfelder
	Idealisierte Kennlinien und Ersatzschaltungen
	Transistorverstärkerschaltungen

Vorlesung Digitale Signalverarbeitung (Studiengang Mechatronik)

	Die Vorlesung vermittelt die Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung. Hierzu werden zunächst die Grundlagen der mathematischen Beschreibung von deterministischen und stochastischen Signalen, sowie die Systembeschreibung von linearen zeitinvarianten Systemen behandelt. Anschließend werden, ausgehend vom Aufbau und Entwurf von einfachen Filterstrukturen (FIR- und IIR-Filter), die sehr wichtigen adaptiven Filter und das Wiener-Filter untersucht. Hierbei werden jeweils die theoretischen Grundlagen, wie auch die praktische Umsetzung dieser Filter behandelt. Abschließend wird die Abtastratenumsetzung (Dezimation, Interpolation) in Multiratensystemen betrachtet.
	Vorlesungsinhalt:

1. Grundlagen zur Signal- und Systembeschreibung

	Fourier-Reihe, Fourier-Transformation, Laplace-Transformation, z-Transformation
	Beschreibung von Signalen im Zeit- und Frequenzbereich (Energie- und Leistungssignale, Faltung, Korrelation, Energiedichtespektrum, Parsevalsches Theorem)
	Abtastung von zeitkontinuierlichen Signalen (Abtasttheorem)
	Beschreibung von stochastischen Signalen und Prozessen (Verteilungs- und Verteilungsdichtefunktion, Erwartungswert, Varianz, Momente, Korrelationsfunktionen, Leistungsdichtespektrum)
	Beschreibung linearer zeitinvarianter Systeme im Zeit- und Frequenzbereich (Übertragungsfunktion, Amplitudengang, Phasengang, Impulsantwort)
	Beschreibung der Transformation von deterministischen und stochastischen Signalen über lineare zeitinvariante Systeme

2. Grundlegende Filterstrukturen

	Beschreibung von FIR- und IIR-Filtern
	Filterapproximationen (Bilineare Transformation, Impulsinvariante Approximation)
	Filterstrukturzerlegung (Parallelstruktur, Kaskadenstruktur)

3. Wiener-Filter

	Wiener-Filter mit endlicher Impulsantwort
	Allgemeines nichtkausales Wiener-Filter
	Allgemeines kausales Wiener-Filter

4. Adaptive Filter

	Grundlegende Funktionsweise und Anwendungsgebiete
	RLS-Algorithmus

5. Multiratensysteme

	Abtastratenumsetzung (Dezimation, Interpolation)
	Aufbau von Multiratensystemen

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