Laborpraktikum Statistische Signalverarbeitung (PrSTASIP)2.5 ECTS
(englische Bezeichnung: Lab Course Statistical Signal Processing)
(Prüfungsordnungsmodul: Laborpraktikum Statistische Signalverarbeitung)

Lehrveranstaltungen:

• • Laborpraktikum Statistische Signalverarbeitung
    (Praktikum, Anwesenheitspflicht, Annika Briegleb, Mi, 8:00 - 12:00, Raum n.V.; Einzeltermin am 18.11.2020, 10:15 - 11:00, Raum n.V.; The lab is conducted as a Zoom live meeting at the scheduled dates.)

Inhalt:

After an introduction to scientific programming with Python, experiments and exercises related to the following topics are carried out during the laboratory course:
• Fundamental properties of random variables and stochastic processes
• Properties of correlations matrices, Principal Component Analysis (PCA), KLT
• Parametric and non-parametric linear signal models
• MMSE signal estimation
• Kalman filtering with applications to source tracking
• Optimum multichannel filtering
• Introduction to adaptive filtering.
In the second phase of the lab course, the students will work in small project teams on relevant research problems.
Nach einer Einführung in den Gebrauch der Programmiersprache Python werden Experimente und Übungen zu folgenden Themen der Statistischen Signalverarbeitung durchgeführt:

• Grundlegende Eigenschaften von Zufallsvariablen und stochastischer Prozesse

• Eigenschaften von Korrelationsmatrizen, Hauptachsentransformation, KLT

• Parametrische und nicht-parametrische lineare Signalmodelle

• MMSE-Signalschätzung

• Kalman-Filterung mit Anwendungen zur Signalquellenverfolgung

• Optimale Mehrkanalfilterung,

• Einführung in die adaptive Filterung.
  

In der zweiten Phase des Praktikums werden die Studenten in kleinen Projektgruppen (max. 3 Studenten) selbstständig eine forschungsrelevante Problemstellung analysieren und mögliche Lösungssansätze erarbeiten, implementieren und evaluieren.

Lernziele und Kompetenzen:

The students
• implement Python codes to solve described problems and apply their collected knowledge,
• analyze, evaluate and discuss the implemented algorithms,
• familiarize themselves with the necessary steps to implement theoretical models,
• reflect their learning progress during the laboratory.

Die Studenten

• verfassen Python-Programme zu den einzelnen vorgezeichneten Experimenten und wenden damit das in Vorlesung und Übung erworbene Wissen an,

• analysieren und evaluieren implementierte Algorithmen,

• erlernen die notwendigen Schritte zur praktischen Umsetzung von theoretischen Modellen,

• reflektieren ihren eigenen Lernprozess während des Praktikums.

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:

1. Berufspädagogik Technik (Master of Education)
   (Po-Vers. 2020w | TechFak | Berufspädagogik Technik (Master of Education) | Gesamtkonto | Praktikum der Fachwissenschaft | Laborpraktikum Statistische Signalverarbeitung)

Studien-/Prüfungsleistungen:

Laborpraktikum Statistische Signalverarbeitung (Prüfungsnummer: 75351)

(englischer Titel: Lab Course Statistical Signal Processing)

Studienleistung, Praktikumsleistung, unbenotet, 2.5 ECTS

weitere Erläuterungen:
Erfolgreiche Teilnahme an allen fünf Versuchen und Abschluss des Projekts mit einer Ausarbeitung von ca. 4-5 Seiten.

Prüfungssprache: Englisch

Erstablegung: WS 2020/2021

1. Prüfer:

Walter Kellermann