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Lehrveranstaltungen für alle Studierenden der Technischen Fakultät
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Flexible Elektronik [GedrElektr] -
- Dozent/in:
- Michael Jank
- Angaben:
- Vorlesung, 2 SWS, Schein, ECTS: 2,5, nur Fachstudium, Details zu Inhalten und Durchführung der Vorlesung werden in der Vorbesprechung/Einführung am 20. Oktober besprochen. Bitte wenden Sie sich vorab per E-Mail an den Dozenten (michael.jank@fau.de), falls Sie an dem Termin nicht teilnehmen können.
- Termine:
- Mi, 14:15 - 15:45, 0.111
Details zu Inhalten und Durchführung der Vorlesung werden in der Vorbesprechung/Einführung am 20. Oktober besprochen. Bitte wenden Sie sich vorab per E-Mail an den Dozenten (michael.jank@fau.de), falls Sie an dem Termin nicht teilnehmen können.
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WF EEI-BA ab 5
WF EEI-MA ab 1
- Inhalt:
- 1.Einführung
-Vergleich Elektroniktechnologien, Anwendungen für großflächige und flexible Elektronik
2. Bauelementekonzepte der Dünnschichtelektronik
3. Materialien und Prozessierung
Beschichtungs- und Drucktechniken Dünnschichttechnologien (a-Silicium, Polysilicium, Metalloxide, Organik) Substrat-, Prozess- und Bauelementeoptionen für flexible Anwendungen
4. Mechanische und elektronische Integration
Verbindungstechniken Drahtlose Schnittstellen
5. Anwendungen
Großflächige Sensoren, Sensormatrizen und Ausleseelektronik Typen, Aufbau und Ansteuerung von Displays
- Schlagwörter:
- flexibel flexible Elektronik großflächig large area Displays Sensorik Integration Verbindungstechnik
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Lab Course Statistical Signal Processing [PrSTASIP] -
- Dozent/in:
- Annika Briegleb
- Angaben:
- Praktikum, Schein, ECTS: 2,5, nur Fachstudium, Registration is only possible via the tool of the department EEI: https://www.studon.fau.de/cat2637009.html, Further information can be found on StudOn
- Termine:
- Mi, 8:00 - 12:00, Raum n.V.
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WPF ASC-MA ab 1
WPF CME-MA ab 1
WPF EEI-MA-INT ab 1
- Inhalt:
- 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 Studierenden in kleinen Projektgruppen (max. 3 Studierende) selbstständig eine forschungsrelevante Problemstellung analysieren und mögliche Lösungssansätze erarbeiten, implementieren und evaluieren.
- Empfohlene Literatur:
- Neben dem Skriptum zur Vorlesung “Statistical Signal Processing” werden folgende Referenzen zur ergänzenden und vertiefenden Lektüre empfohlen:
A. Papoulis, S.U. Pillai: “Probability, Random Variables and Stochastic Processes”, 4th edition. Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 2007.
S.M. Kay: “Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume I: Estimation Theory”. Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1993.
A.V. Oppenheim, R.V. Schafer: Digital Signal Processing. Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1975.
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Laborpraktikum Bild- und Videosignalverarbeitung auf eingebetteten Plattformen [PrBiViP] -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Jürgen Seiler, Viktoria Heimann
- Angaben:
- Praktikum, Schein, ECTS: 2,5, nur Fachstudium
- Termine:
- Do, 14:00 - 18:00, Raum n.V.
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WPF WING-BA-IKS-ING-P 4-6
WPF WING-MA 1-3
WPF WING-MA-ET-IT 1-2
WPF WING-BA-ET-IT ab 1
WF MT-MA ab 1
WF IuK-BA ab 1
WF EEI-MA ab 1
WF EEI-BA ab 1
WF ICT-MA ab 1
WPF WING-MA-ET-IT ab 1
WPF ASC-MA ab 1
WPF CME-MA ab 1
- Inhalt:
- Betrachtet man Anwendungen der Bild- und Videosignalverarbeitung stellt man fest, dass viele davon auf mobilen Plattformen ablaufen. Die dort verwendeten Systeme haben aber häufig nur eine reduzierte Leistungsfähigkeit und müssen besonders auf den Energieverbrauch achten. Nichtsdestotrotz sind aber auch einfache, mobile Systeme wie Smartphones oder Tablets in der Lage, anspruchsvolle Signalverarbeitungsaufgaben für Bild- und Videosignale durchzuführen. Dies umfasst zum Beispiel die Codierung von Bildern und Videos, aber auch die Erzeugung von Panoramen oder die Berechnung von Bildern mit hohem Dynamikumfang.
Das Praktikum „Bild- und Videosignalverarbeitung auf eingebetteten Plattformen“ soll die Herausforderung, die mit einer Verarbeitung dieser Signale auf eingebetteten Plattformen einhergehen genauer vermitteln und es wird aufgezeigt, wie man selbst auf Plattformen mit eingeschränkter Leistungsfähigkeit entsprechende Algorithmen umsetzen kann. Hierzu werden in dem Praktikum Raspberry Pis als Plattform verwendet und die Programmierung erfolgt in Python.
Die Versuche umfassen den Aufbau und die Inbetriebnahme der eingebetteten Plattform, eine Einführung in Python und in die grundlegenden Prozesse der Bild- und Videosignalverarbeitung. Weitere Versuchsinhalte sind die Anbindung einer Kamera, Bildsignalverarbeitungsprozesse mit der Kamera und die Implementierung verschiedener digitaler Filter. Das Praktikum beinhaltet außerdem verschiedene Anwendungen computergestützten Sehens (Computer Vision). Die Detektion von Merkmalen und Objekten in Bildern und Videos werden einführend behandelt und aktuelle Computer Vision Anwendungen, wie die Erstellung eines Panoramas werden betrachtet.
- Empfohlene Literatur:
- Das Praktikumsskript “Image and video signal processing on embedded platforms” wird am ersten Termin ausgegeben.
Zusätzliche Literatur:
J. E. Solem, Programming Computer Vision with Python. O´Reilly and Associates, 2012 J. R. Parker, Algorithms for Image Processing and Computer Vision. USA, Indianapolis: Wiley, 210 R. Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications. Berlin: Springer, 2010
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Wissenschaftliches Arbeiten in den Ingenieur- und Naturwissenschaften [VORL WAIN] -
- Dozent/in:
- Jens Kirchner
- Angaben:
- Vorlesung, 2 SWS, Schein, ECTS: 2,5, für Anfänger geeignet
- Termine:
- Di, 12:15 - 13:45, EL 4.14
Lehrveranstaltung erfolgt in teils digitaler Form und teils in Präsenz.
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WF EEI-BA ab 3
WF EEI-MA ab 1
WF MT-BA-BV ab 3
WF MT-MA ab 1
WF MB-BA ab 3
WF MB-MA ab 1
WF ME-BA ab 3
WF ME-MA ab 1
WF WING-BA ab 3
WF WING-MA ab 1
WF IuK-BA ab 3
WF ICT-MA ab 1
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Für die Teilnahme an der Vorlesung ist die Anmeldung im StudOn-Kurs notwendig: https://www.studon.fau.de/crs4046156.html
Für weitere Informationen über die Vorlesung siehe das in StudOn hinterlegte pdf: https://www.studon.fau.de/file4087742_download.html
- Inhalt:
- Kommunikation im akademischen Umfeld
Einführung in LaTeX Vorarbeiten für Abschlussarbeiten Projektmanagement Wissenschaftliche Methodik Recherchieren & Referenzieren wissenschaftlicher Quellen Aufbereiten von Informationen Wissenschaftlicher Stil Gliedern & Strukturieren Publikationsprozess Erstellen und Halten von Präsentationen
- Schlagwörter:
- Nicht-technisches Wahlfach, Softskills, Recherche, Vortrag, Präsentation, Publikation
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Übungsgruppe zum Mathematik-Repetitorium [Matherep. Übung] -
- Dozent/in:
- N.N.
- Angaben:
- Übung, für Anfänger geeignet
- Termine:
- jeden Tag, 11:00 - 13:00, H5, H6, H16
Findet nur in Präsenz statt, wenn die Umstände es erlauben, sonst online.
vom 4.10.2021 bis zum 14.10.2021
Vorbesprechung: Montag, 4.10.2021, 11:00 - 12:00 Uhr, Zoom-Meeting
- Schlagwörter:
- Matherep. Übungsgruppe
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UnivIS ist ein Produkt der Config eG, Buckenhof |
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