Technische Universität Ilmenau

Signal Processing for Biomedical Engineering - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau

Die Interaktiven Studienpläne sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.

Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).

Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.

Bitte beachten Sie, dass auf dieser Seite keine Aktualisierungen mehr vorgenommen werden. Alle Module und Studienpläne ab der PO-Version 2021 (Bachelor- und Master-Studiengänge) sind ab sofort im Campus-Portal erreichbar.

Modulinformationen zu Signal Processing for Biomedical Engineering im Studiengang Master Biomedical Engineering by Research 2026
Modulnummer201267
Prüfungsnummer2200891
FakultätFakultät für Informatik und Automatisierung
Fachgebietsnummer 2225 (JP Datenanalyse in den Lebenswissenschaften)
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Patrique Fiedler
TurnusWintersemester
SpracheEnglisch
Leistungspunkte5
Präsenzstudium (h)34
Selbststudium (h)116
VerpflichtungPflichtmodul
Abschlussschriftliche Prüfungsleistung, 90 Minuten
Details zum Abschluss
Link zum Moodle-Kurs
LehrendeProf. Fiedler
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse- Signal and systems theory
- Math
- Basics in anatomy and physiology
- Basics in electro- and neurophysiology
- Electrical measurement technology
- Process measurement and sensor technology
Lernergebnisse und erworbene KompetenzenProfessional competences: The students know the most important biosignals in terms of amplitude and frequency characteristics as well as their stochastic properties.

Methodological competences: Students are able to analyze and understand basic algorithms and processes for the statistical description of biosignals. Students have the competence to select the relevant approaches to solving a specific processing or analysis task from the multitude of methods available and to evaluate the possibilities and limitations of these methods.
Social skills: The students are able to discuss and evaluate processing and analysis approaches and algorithms that are designed in the seminar in a team. They can clearly communicate their own arguments and thoughts and appreciate the contributions of other students.
Inhalt
  • Basics of statistics for analyzing stochastic processes
  • Stationarity, ergodicity, ensemble model
  • Power spectral density: direct and indirect methods
  • Windowing of biosignals
  • Periodogram: Methods according to Bartlett and Welch
  • Estimation of correlation functions: unbiased and biased methods
  • Cross power density and coherence
  • Spectral estimation with parametric models, linear prediction
  • Fourier series and transform, DFT, FFT
  • Methods of time-frequency analysis, time variant distributions
  • STFT and spectrogram
  • Wavelets: theory, algorithm and practical implementation
Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer FormSlides with projector for the lecture, blackboard, computer simulations. Whiteboard and computing cabinet for the seminar.
Literatur
  1. Bronzino, J. D. (Ed.): The Biomedical Engineering Handbook, Vol. I + II, 2nd ed., CRC Press, Boca Raton 2000
  2.  Husar, P.: Electrical Biosignals in Biomedical Engineering , Springer, 2023, 1st edition.
  3. Akay M.: Time-Frequency and Wavelets in Biomedical Signal Processing. IEEE Press, 1998
  4. Bendat J., Piersol A.: Measurement and Analysis of Random Data. John Wiley, 1986.
  5. Proakis, J.G, Manolakis, D.G.: Digital Signal Processing, Pearson Prentice Hall, 2007
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