DSV - Digitale Signalverarbeitung

Einführung – Anwendungsgebiete der DSV, Grundstruktur von Systemen zur DSV

Digitale Signale im Zeit- und Frequenzbereich – Einordnung A/D- und D/A-Wandlung; Digitale Spektralanalyse: Auflösung, Trennschärfe, Zeropadding, Leckeffekt, Fensterfunktionen; Spektralanalyse instationärer Signale, Spektrogramm, Unschärferelation; Algorithmus der FFT; Laborübungen unter Matlab

Digitale Filter – Charakterisierung / Realisierung mit Faltung, Differenzen­gleichungen, FIR/IIR-Strukturen, Systemfunktion, PN-Diagramm, Frequenzgang, Stabilität, Linearphasigkeit; Filterentwurfsverfahren; Implementierung von FIR/IIR-Filtern in C/C++; Effekte begrenzter Wortlänge und Rechengenauigkeit; Matched Filter, Inverse Filterung, Wiener Filter, Schnelle Faltung; Korrelationsverfahren; Adaptive Filter und Anwendungen, LMS-Adaption; Laborübungen unter Matlab/Simulink mit zahlreichen Anwendungsbeispielen: Ultraschallabstandsmessung, Audio­effekte Hall&Echo, Herztonmessung im Mutterleib, EKG-Analyse, Kanal-Entzerrung, akustische Echokompensation und Störreduktion, etc.

Echtzeitsignalverarbeitung – Hard- & Software-Architektur: Pufferung, Nebenläufigkeit, Kopplung, Polling, Interrupt, Zeitbedingungen, Latenz; Blockbasiertes Filtern; Digitale Signalprozessoren: Harvard-Architektur, MAC, Pipelining, Adressgeneratoren, Ringspeicher, Modulo-Adressierung, Bitreverse-Adressing, Multifunktionsbefehle, Fractional Zahlenformat; Laborübungen unter Matlab/Simulink