Technische Universität Ilmenau

Specific Methods for Biosignal Processing - 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 Specific Methods for Biosignal Processing im Studiengang Master Biomedical Engineering by Research 2026
Modulnummer201269
Prüfungsnummer2200894
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
VerpflichtungWahlmodul
Abschlussmündliche Prüfungsleistung, 30 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
  • Signal Processing for Biomedical Engineering
  • Biostatistcs
  • Process measurement and sensor technology
Lernergebnisse und erworbene KompetenzenProfessional competences: The students know essential details of the relevant selected methods with regard to the signal properties and the results, especially with regard to diagnostic or therapeutic goals. The students know the advantages compared to the established standard in the clinic.

Methodological competences: The students are able to methodically analyze biosignal processing, especially in practice, to a level that goes significantly beyond the usual standard, to process the biosignals and, based on this, to provide a reliable basis for diagnostics.

Social skills: Through discussions in the lecture and in the exercise, the students gain a realistic and critical view on the specific procedures through which they can demonstrate a competence advantage in clinical research and routine. The students can appreciate the opinions of other fellow students.
Inhalt
  • Independent Component Analysis
  • Matching Pursuit
  • Tensor based data decomposition
  • Higher-Order Spectra Analysis
  • State models
  • Multipole based data decomposition
  • Compressed Sensing
  • Spherical Harmonics Analysis
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. Bendat J., Piersol A.: Measurement and Analysis of Random Data. John Wiley, 1986.
  4. Proakis, J.G, Manolakis, D.G.: Digital Signal Processing, Pearson Prentice Hall, 2007
  5. Durka, P: Matching Pursuit and Unification in EEG Analysis. Artech House Inc; April 2007
  6. Nikias, C.L., Petropolu, A.P.: Higher-Order Spectra Analysis. PTR Prentice-Hall Inc., 1993
  7. Hyvärinen, A., Karhunen, J., Oja, E.: Independent Component Analysis, John Wiley & Sons, 2001
  8. Graichen et al.: SPHARA - A Generalized Spatial Fourier Analysis for Multi-Sensor Systems with Non-Uniformly Arranged Sensors: Application to EEG, PLoS One, 2015
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