Biosignal processing 1 - Interactive curriculae of TU Ilmenau

The interactive curriculae provide information on the degree programmes offered by the TU Ilmenau.

Please refer to the respective study and examination rules and regulations for the legally binding curricula (Annex Curriculum).

You can find all details on planned lectures and classes in the course catalogue.

Please note that this page is no longer updated. All modules and study plans from PO version 2021 onwards (Bachelor and Master study programs) are now available on the Campus Portal.

module properties Biosignal processing 1 in degree program Bachelor Technische Kybernetik und Systemtheorie 2021
module number	200098
examination number	2200765
department	Department of Computer Science and Automation
ID of group	2222 (Biosignal Processing)
module leader	Prof. Dr. Patrique Fiedler
term	summer term only
language	Deutsch
credit points	5
on-campus program (h)	34
self-study (h)	116
obligation	elective module
exam	written examination performance, 90 minutes
details of the certificate
link to Moodle course	https://moodle.tu-ilmenau.de/enrol/index.php?id=2836
teacher	Prof. Dr.-Ing. Patrique Fiedler
signup details for alternative examinations
maximum number of participants
previous knowledge and experience	- Signale und Systeme - Mathematik - Medizinische Grundlagen - Elektro- und Neurophysiologie - Elektrische Messtechnik - Prozessmess- und Sensortechnik
learning outcome	Fachkompetenz: Die Studierenden kennen die wichtigsten Biosignale im Amplituden- und Frequenzverhalten sowie ihre stochastischen Eigenschaften. Methodenkompetenz: Die Studierenden sind in der Lage, grundlegende Algorithmen und Abläufe zur statistischen Beschreibung von Biosignalen zu analysieren und zu verstehen. Sie besitzen die Kompetenz, aus der Vielzahl der zur Verfügung stehenden Methoden die relevanten Ansätze zur Lösung einer speziellen Analyseaufgabe auszuwählen und die Möglichkeiten und Beschränkungen dieser zu bewerten. Sozialkompetenz: Die Studierenden sind in der Lage, Lösungsansätze und MatLab-Programme, welche in der Übung entworfen werden, im Team zu diskutieren und zu beurteilen. Sie können dabei ihre eigenen Argumente und Gedanken klar kommunizieren, sowie die Beiträge anderer Studierender wertschätzen.
content	- Grundlagen der Statistik zur Analyse stochastischer Prozesse - Stationarität, Ergodizität, Ensemblemodell - Leistungsdichtespektrum: Direkte und Indirekte Methoden - Fensterung von Biosignalen - Periodogramm: Methoden nach Bartlett und Welch - Schätzung von Korrelationsfunktionen: Erwartungstreue und Biasbehaftete Methoden - Kreuzleistungsdichte und Kohärenz - Spektrale Schätzung mit parametrischen Modellen, lineare Prädiktion - Fourierreihe und -transformation, DFT, FFT - Methoden der Zeit-Frequenzanalyse, Zeitvariante Verteilungen - STFT und Spektrogramm - Wavelets: Theorie und algorithmische sowie technische Umsetzung
media of instruction and technical requirements for education and examination in case of online participation	Folien mit Beamer für die Vorlesung, Tafel, Computersimulationen. Whiteboard und rechentechnisches Kabinett für das Seminar
literature / references	1. Bronzino, J. D. (Ed.): The Biomedical Engineering Handbook, Vol. I + II, 2nd ed., CRC Press, Boca Raton 2000 2. Husar, P.: Elektrische Biosignale in der Medizintechnik, Springer, 2020, 2. Auflage von Biosignalverarbeitung, Springer, 2010. 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. Hofmann R.: Signalanalyse und -erkennung. Springer Verlag, Berlin, Heidelberg, New York, 1998 6. Proakis, J.G, Manolakis, D.G.: Digital Signal Processing, Pearson Prentice Hall, 2007
evaluation of teaching