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Digitale Signalverarbeitung (DSV)5 ECTS (englische Bezeichnung: Digital Signal Processing)
Modulverantwortliche/r: Walter Kellermann Lehrende:
Walter Kellermann, Heinrich Löllmann
Startsemester: |
WS 2022/2023 | Dauer: |
1 Semester | Turnus: |
jährlich (WS) |
Präsenzzeit: |
60 Std. | Eigenstudium: |
90 Std. | Sprache: |
Englisch |
Lehrveranstaltungen:
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Digitale Signalverarbeitung
(Vorlesung, 3 SWS, Walter Kellermann, Mo, 16:15 - 17:45, H5; Fr, 12:15 - 13:45, H5; The dates for the lectures and further information can be found on StudOn.)
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Übung zu Digitale Signalverarbeitung
(Übung, 1 SWS, Heinrich Löllmann, Fr, 10:15 - 11:45, H5; The dates for the supplements and further information can be found on StudOn.)
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Tutorium zu Digitale Signalverarbeitung (optional)
(Tutorium, 1 SWS, Heinrich Löllmann, Consultation hours via live stream (Zoom) will be offered. The exact dates and further information can be found on StudOn.)
Empfohlene Voraussetzungen:
Vorlesung Signale und Systeme I & IIEs wird empfohlen, folgende Module zu absolvieren, bevor dieses Modul belegt wird:
Signale und Systeme II (SS 2022)
Signale und Systeme I (WS 2021/2022)
Inhalt:
The course assumes familiarity with basic theory of discrete-time deterministic signals and linear systems and extends this by a discussion of the properties of idealized and causal, realizable systems (e.g., lowpass, Hilbert transformer) and corresponding representations in the time domain, frequency domain, and z-domain. Thereupon, design methods for recursive and nonrecursive digital filters are discussed. Recursive systems with prescribed frequency-domain properties are obtained by using design methods for Butterworth filters, Chebyshev filters, and elliptic filters borrowed from analog filter design. Impulse-invariant transform and the Prony-method are representatives of the considered designs with prescribed time-domain behaviour.For nonrecursive systems, we consider the Fourier approximation in its original and its modified form introducing a broad selection of windowing functions. Moreover, the equiripple approximation is introduced based on the Remez-exchange algorithm.
Another section is dedicated to the Discrete Fourier Transform (DFT) and the algorithms for its fast realizations ('Fast Fourier Transform'). As related transforms we introduce cosine and sine transforms. This is followed by a section on nonparametric spectrum estimation. Multirate systems and their efficient realization as polyphase structures form the basis for describing analysis/synthesis filter banks and discussing their applications.
The last section is dedicated to investigating effects of finite wordlength as they are unavoidable in any realization of digital signal processing systems.
A corresponding lab course on DSP will be offered in the winter term.
Lernziele und Kompetenzen:
Die Studierenden
analysieren zeitdiskrete lineare zeitinvariante Systeme durch Ermittlung der beschreibenden Funktionen und Parameter
wenden grundlegende Verfahren zum Entwurf zeitdiskreter Systeme an und evaluieren deren Leistungsfähigkeit
verstehen die Unterschiede verschiedener Methoden zur Spektralanalyse und können damit vorgegebene Signale analysieren
verstehen die Beschreibungsmethoden von Multiratensystemen und wenden diese zur Beschreibung von Filterbänken an
kennen elementare Methoden zur Analyse von Effekten endlicher Wortlängen und wenden diese auf zeitdiskrete lineare zeitinvariante Systeme an
The students
analyze discrete-time linear time-invariant systems by determining the describing function and parameters
apply fundamental approaches for the design of discrete-time systems and evaluate their performance
understand the differences between various methods for spectral analysis and apply them to the analysis of given signals
understand methods to represent multirate systems and apply them for the representation of filter banks
know basic methods for the analysis of finite word length effects and apply them to discrete-time linear time-invariant systems.
Literatur:
Empfohlene Literatur/ Recommended Reading:
1. J.G. Proakis, D.G. Manolakis: Digital Signal Processing. 4th edition. Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 2007.
2. A.V. Oppenheim, R.V. Schafer: Digital Signal Processing. Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1975.
3. K.D. Kammeyer, K. Kroschel: Digitale Signalverarbeitung: Filterung und Spektralanalyse mit MATLAB®-Übungen . 8. Aufl. Teubner, Stuttgart, 2012
Weitere Informationen:
www: https://www.studon.fau.de/crs103268.html
Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan: Das Modul ist im Kontext der folgenden Studienfächer/Vertiefungsrichtungen verwendbar:
- Wirtschaftsingenieurwesen (Bachelor of Science): 5. Semester
(Po-Vers. 2018w | TechFak | Wirtschaftsingenieurwesen (Bachelor of Science) | Studienrichtung Elektrotechnik (Studienbeginn ab 01.10.2018) | Gesamtkonto | Ingenieurwissenschaftlicher Wahlpflichtbereich | Schwerpunkt Informationstechnik | Vertiefungsspezifische Wahlpflichtmodule Informationstechnik | Digitale Signalverarbeitung)
Studien-/Prüfungsleistungen:
Digitale Signalverarbeitung (Prüfungsnummer: 35001)
(englischer Titel: Digital Signal Processing)
- Prüfungsleistung, Klausur, Dauer (in Minuten): 90, benotet, 5.0 ECTS
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
- weitere Erläuterungen:
Fernprüfungen werden in begründeten Ausnahmefällen angeboten.
Remote exams will be offered in exceptional cases.
- Erstablegung: WS 2022/2023, 1. Wdh.: SS 2023, 2. Wdh.: keine Wiederholung
1. Prüfer: | Walter Kellermann |
- Termin: 26.09.2022
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