Technische Universität Ilmenau

Advanced Digital Signal Processing - Modultafeln der TU Ilmenau

Die Modultafeln 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.

Informationen und Handreichungen zur Pflege von Modulbeschreibungen durch die Modulverantwortlichen finden Sie unter Modulpflege.

Hinweise zu fehlenden oder fehlerhaften Modulbeschreibungen senden Sie bitte direkt an modulkatalog@tu-ilmenau.de.

Modulinformationen zu Advanced Digital Signal Processing im Studiengang Diplom Elektrotechnik und Informationstechnik 2017
Modulnummer200612
Prüfungsnummer210506
FakultätFakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Fachgebietsnummer 2184 (Angewandte Mediensysteme)
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Gerald Schuller
TurnusWintersemester
SpracheEnglisch
Leistungspunkte5
Präsenzstudium (h)34
Selbststudium (h)116
VerpflichtungWahlmodul
AbschlussPrüfungsleistung mit mehreren Teilleistungen
Details zum Abschluss

Das Modul Advanced Digital Signal Processing mit der Prüfungsnummer 210506 schließt mit folgenden Leistungen ab:

  • alternative semesterbegleitende Studienleistung mit einer Wichtung von 30% (Prüfungsnummer: 2100965)
  • schriftliche Prüfungsleistung über 90 Minuten mit einer Wichtung von 70% (Prüfungsnummer: 2100966)


Details zum Abschluss Teilleistung 1:

Waehrend des Semsters bearbeiten die Studenten kleine 2-woechige Programmierprojekte, die den Stoff der Vorlesung umsetzen. Dies ist eine Fertigkeit die sie nur durch diese entsprechende Uebung erlernen koennen, und die auch nur dadurch geprueft werden kann.

During the semester, the students work on small 2-week programming projects. This way they aquire the skill to implement the theoretical approaches from the lecture, and this practice is the only way to aquire and test this skill.


Details zum Abschluss Teilleistung 2:

Klausur am Ende des Semesters. Diese prueft die theoretischen Kenntnisse, welche die Studenten durch die Vorlesung erlernt haben.

Exam at the end of the semester. This tests the knowledge of the theoretical concepts of the lecture.

Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SLDie Anmeldung zur alternativen semesterbegleitenden Abschlussleistung erfolgt über das Prüfungsverwaltungssystem (thoska) außerhalb des zentralen Prüfungsanmeldezeitraumes. Die früheste Anmeldung ist generell ca. 2-3 Wochen nach Semesterbeginn möglich. Der späteste Zeitpunkt für die An- oder Abmeldung von dieser konkreten Abschlussleistung ist festgelegt auf den (falls keine Angabe, erscheint dies in Kürze):
max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse

Basic knowledge of signal processing (Bachelor),
Basic knowledge of signal and system theory

Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen

The students have learned to identify, solve and evaluate problems in the various fields of digital signal processing, and are able to program them in Python.

The students have learned to describe the methods of advanced signal processing, and can classify them.

After attending the course they cann summarize these methods.

After attending the seminar, they have learned the skills to implement these methods in the programming language Python.

At the end they should be able to evaluate theirs and their peers performance.

Nachdem Studierende die Veranstaltung besucht haben, können sie die weitergehende Algorithmen und Anwendungen der Digitalen Signalverabreitung (entsprechend der Themen) beschreiben und erklären.
Die Studierenden sind nach Besuch der Lehrveranstaltung in der Lage, verschiedene Verfahren zu klassifizieren.
Nach dem Besuch der Vorlesung können die Studierenden die erworbenen Kenntnisse über weiterführende Verfahren der digitalen Signalverarbeitung zusammenfassen.
Nach dem Seminar haben die Studierenden ihre in der Vorlesung erworbenen theoretischen Kenntnisse gelernt anzuwenden, durch Einuebung der Fertigkeit ausgewählte Programmierprojekte in der Programmiersprache Python zu programmieren.

Inhalt

Topics:

  • Sampling, principles:
    • AD/DA conversion (Mic, Speaker)
    • Sampling rates
    • Aliasing
    • Sampling rate conversion
  • Z transform: theory and properties
  • Filtering:
    • FIR
    • IIR
    • design methods
    • optimization
  • Complex signals and filters, analytical signal, hilbert transform 
  • Complex filter banks
  • Wiener filter
  • Prediction 
    • Wiener-Hopf-Equations
    • LMS
  • Filter banks, wavelets, QMF, lifting, intMDCT
Medienformen

Moodle 2, Slides, Python examples

Literatur

  • Alan V. Oppenheim, Ronald W. Schafer, John R. Buck: "Discrete-Time Signal Processing", Prentice Hall, 2nd Edition, 1998

  • N.S. Jayant, Peter Noll: "Digital Coding of Waveforms", not published anymore

  • P.P. Vaidyanathan: "Multirate Systems and Filter Banks", Prentice Hall, 1993

  • M.Bosi, R.E. Goldberg: "Introduction to Digital Audio Coding and Standards", Kluwer Academic Publishers, 2002

  • K.D.Kammeyer,K. Kroschel: "Digitale Signalverarbeitung. Filterung und Spektralanalyse mit MATLAB Übungen", B.G. Teubner Verlag, 2002

  • John G. Proakis: "Digital Communications", McGraw-Hill Science/Engineering/Math, 4th Edition, 2000

  • Yiteng(Arden) Huang, Jacob Benesty (Eds.): "Audio Signal Processing ForNext-Generation Multimedia Communication Systems", Kluwer Academic Publishers Group, 2004; especially Chapter 11: "Audio Coding" by G.Schuller

  • A. Spanias, T. Painter, V. Atti: "Audio Signal Processsing and Coding", Wiley-Interscience, New York, 2007

  • J. Breebaart, C. Faller: "Spatial Audio Processing - MPEG Surround and Other Apllications", Wiley, Chichester, 2007

Lehrevaluation