Signalverarbeitung und Machine Learning

Signalverarbeitung und Machine Learning

Profil und Zielsetzung

In vielen Bereichen der Elektrotechnik wird die analoge Verarbeitung von Signalverläufen durch eine digitale Vorgehensweise verdrängt. Dabei werden aus einem Spannungsverlauf durch einen Analog/Digital-Wandler in einem vorgegeben Raster "Stichproben" entnommen (z.B. bei Audiosignalen ca. 50000 pro Sekunde, bei Videosignalen ca. 20 Millionen pro Sekunde), die danach als codierte Zahlenwerte weiterverarbeitet werden. Ein Prozessor bearbeitet die ankommende Eingangszahlenfolge nach einem vorzugebenden Algorithmus; die Ausgangszahlenfolge kann bei Bedarf durch einen Digital/Analog-Wandler wieder in ein gewöhnliches analoges Signal umgesetzt werden.
Häufig erfolgt die Verarbeitung durch ein Programm auf einem integrierten Schaltkreis. Signalprozessoren sind spezielle Mikroprozessoren, die sehr schnell arithmetische Operationen ausführen können.
Ziel des Labors ist, das in zugehörigen Vorlesungen erworbene theoretische Wissen durch praktische Erfahrungen zu vertiefen. 

Ausstattung

Die Versuche sind mit vernetzten PCs ausgestattet, auf denen unter den Betriebssystemen Linux und Windows und dem Mathematik-Programmsystem MATLAB der Entwurf der Filter und die Auswertung der Ergebnisse ermöglicht wird. Im allgemeinen werden dabei die Vorgänge nicht nur simuliert, vielmehr werden elektrische Signale schritthaltend - in Echtzeit - verarbeitet und durch Meßgeräte wie z.B. Oszilloskope, Spektrumanalysatoren, Signalanalysator und Audio-Meßplatz analysiert.

Praktika und Übungen

Es werden Versuche zu folgenden Themen angeboten:

  • Analog/Digital- und Digital/Analog-Wandlung
  • Rekursive (IIR-) Filter
  • Nichtrekursive (FIR-) Filter
  • Algorithmen auf der Basis der schnellen Fourier-Transformation (FFT)
  • Multiratenverarbeitung
  • Iterative Algorithmen