Biosignalverarbeitung 1 - 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 Biosignalverarbeitung 1 im Studiengang Master Wirtschaftsingenieurwesen 2009 ACHTUNG: wird nicht mehr angeboten!
Modulnummer	1355
Prüfungsnummer	2200015
Fakultät	Fakultät für Informatik und Automatisierung
Fachgebietsnummer	2222 (Biosignalverarbeitung)
Modulverantwortliche(r)	Prof. Dr. Peter Husar
Turnus	Sommersemester
Sprache	Deutsch
Leistungspunkte	3
Präsenzstudium (h)	34
Selbststudium (h)	56
Verpflichtung	Wahlmodul
Abschluss	schriftliche Prüfungsleistung, 90 Minuten
Details zum Abschluss
Link zum Moodle-Kurs	https://moodle2.tu-ilmenau.de/enrol/index.php?id=169
Lehrende	Jun.-Prof. Dr.-Ing. Patrique Fiedler
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse	- Signale und Systeme - Mathematik - Medizinische Grundlagen - Elektro- und Neurophysiologie - Elektrische Messtechnik - Prozessmess- und Sensortechnik
Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen	Die Studierenden kennen die wichtigsten Biosignale im Amplituden- und Frequenzverhalten. Sie sind in der Lage, die grundlegenden Algorithmen und Abläufe zur Beschreibung spezifischer Biosignale zu analysieren und zu verstehen. Dabei erwerben sie die Kompetenz, aus der Vielzahl der zur Verfügung stehenden Methoden die relevanten zur Lösung einer speziellen Analyseaufgabe auszuwählen und die Möglichkeiten und Beschränkungen dieser zu bewerten. Die Studierenden entwerfen eigene Lösungsansätze und Programme unter MatLab, um charakteristische Merkmale aus medizinischen Beispieldaten zu extrahieren und zu klassifizieren. Sie sind dabei in der Lage, im Team diese Lösungen zu diskutieren und zu beurteilen.
Inhalt	- Grundlagen der Statistik zur Analyse stochastischer Prozesse - Stationarität, Ergodizität - Leistungsdichtespektrum: Direkte und Indirekte Methoden - Fensterung - Periodogramm: Methoden nach Bartlett und Welch - Schätzung von Korrelationsfunktionen: Erwartungstreue und Biasbehaftete - 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 - Wigner-Verteilung
Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form	Folien mit Beamer für die Vorlesung, Tafel, Computersimulationen. Whiteboard und rechentechnisches Kabinett für das Seminar
Literatur	1. Bronzino, J. D. (Ed.): The Biomedical Engineering Handbook, Vol. I + II, 2nd ed., CRC Press, Boca Raton 2000 2. Husar, P.: Biosignalverarbeitung, Springer, 2010 3. Akay M.: Time Frequency and Wavelets in Biomedical Signal Proessing. 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. Hutten H.: Biomedizinische Technik Bd.1 u. 3. Springer Verlag, New York, Berlin, Heidelberg, 1992 7. Proakis, J.G, Manolakis, D.G.: Digital Signal Processing, Pearson Prentice Hall, 2007
Lehrevaluation