Signal- und Bildverarbeitung (ILV)

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LehrveranstaltungsleiterIn:

FH-Prof.in DI Dr.in

 Ulla Birnbacher

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Ing.

 Fritz Egger

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FH-Prof. Dipl.-Ing. Dr. techn.

 Thomas Klinger , MLBT

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LV-NummerB2.05270.30.120
LV-KürzelSBVA
Studienplan2018
Studiengangssemester 3. Semester
LehrveranstaltungsmodusPräsenzveranstaltung und Fernlehre
Semesterwochenstunden / SWS3,0
ECTS Credits4,0
Unterrichtssprache Deutsch

Die Studierenden sind in der Lage diskrete Signale durch Abtastung analoger Signale zu erzeugen und können die Lage der Aliasingfrequenzen bestimmen.
Sie können die DFT/FFT zur Spektralanalyse anwenden und den Leakage-Effekt mit Fensterfunktionen reduzieren.
Sie können diskrete, lineare, zeitinvariante Systeme mit Frequenzgang bzw. Impulsantwort beschreiben und die Übertragungsfunktion in der z-Domäne bestimmen.
Sie wissen über die unterschiedlichen Eigenschaften von diskreten IIR und FIR Systemen Bescheid und können Matlab-unterstützt Filter mit gewünschter Charakteristik entwerfen.
Sie sind in der Lage, Bilder als zweidimensionale Signale zu behandeln und sowohl im Ortsbereich als auch nach einer FFT im Frequenzbereich zu filtern.
Sie können eine DCT auf Bilder anwenden und verstehen damit die Grundlagen des JPEG-Komprimierungsverfahrens.
Sie können Bilder segmentieren und morphologische Operationen auf Bildobjekte anwenden.

Signalverarbeitung 1

Ein- und zweidimensionale, diskrete Signale
Diskrete Signale im Zeitbereich (Signalaufnahme, -abtastung, Aliasing)
Diskrete Signale im Frequenzbereich (Diskrete Fourier Transformation, Diskrete Cosinus-Transformation (DCT), Spektralanalyse mit DFT/FFT, Leakage Effekt und Gegenmaßnahmen (Windowing))
Diskrete Systeme (FIR- und IIR-Systeme, Anwendung der z-Transformation)
Diskrete Filter (Analyse und Entwurf von FIR-Filtern und IIR-Filtern)
Ortsbereichfilter, Morphologische Verfahren

M. Meyer, Signalverarbeitung: Analoge und Digitale Signale, Systeme und Filter, 6. Auflage, Vieweg + Teubner, 2011
J.H. McClellan, R.W. Schafer, M.A. Yoder; DSP First: A Multimedia Approach; Prentice Hall, 1998.
Steven Smith, Digital Signal Processing; A Practical Guide for Engineers and Scientists, Elsevier LTD, 2004.
Richard G. Lyons, Understanding Digital Signal Processing, 2nd ed, Prentice Hall, 2004.
T. Klinger; Image Processing with LabVIEW and IMAQ Vision, Prentice Hall, 2003

Vorlesung mit angeleiteten Übungsbeispielen;
MATLAB-Übungen (in Gruppen zu max. 20 Studierenden); Hausübungsbeispiele und Protokolle in Einzelarbeit;
Laborübung (mit LabVIEW) in Gruppen zu max. 18 Studierenden;
Methoden der Bildverarbeitung als inverted class room;
LabVIEW-Übungen zur Bildverarbeitung

MATLAB-Übungen, LabVIEW-Übungen, Laborübung und Protokolle
schriftliche Abschlussprüfung