Digitale Signalverarbeitung

Prof. Dr. S. Feldes, Prof. Dr. B. Wirnitzer

Kurzinhalt der Vorlesung

 

Einführung

  • Anwendungsgebiete der DSV, Grundstruktur von Systemen zur DSV

Zeitdiskrete Signale und ihre Spektren

  • Spektraltransformationen (Fourier-Transformation, Fourier-Reihe,  DTFT, DFT, z-Transformation) und deren Zusammenhänge;
  • Abtastung & Interpolation, Periodisierung & Ausschneiden;
  • Digitale Spektralanalyse analoger Signale: Auflösung, Trennschärfe, Zeropadding, Leckeffekt, Fensterung; Kurzzeit-Fourieranalyse (STFT), Spektrogramm, Unschärferelation;
  • Fast Fourier Transform; Laborübungen unter Matlab

Digitale Filter

  • Systembeschreibung: Impulsantwort, Differenzengleichungen, Systemfunktion, PN-Diagramm, Frequenzgang, FIR/IIR, Stabilität, Linearphasigkeit;
  • Filterentwurfsverfahren; Realisierung 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, 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 und mit ADSP21xx

Modulbeschreibung