ModulKünstliche Neuronale Netze und Maschinelles Lernen (10-202-2128)
DozentMartin Bogdan
Beginn15.10.2018
Zeit / OrtMI 15:15-16:45 - HS 19
Turnusjedes Wintersemester

Inhalt

Nach der aktiven Teilnahme an der Vorlesung Signalverarbeitung sind die Studierenden in der Lage

  • grundlegende Begriffe der Signalverarbeitung zu definieren
  • ausgewählte Signalverarbeitung zu beschreiben und zu analysieren
  • algorithmische Lösungsansätze zu erklären und diese selbstständig auf Problemstellungen und Anwendungen der Daten- und Signalverarbeitung anzuwenden
  • einen wissenschaftlichen Vortrag zu halten
  • eine wissenschaftliche Veröffentlichung zu erstellen

Materialien

Das Skript zur Vorlesung Stand 29.11.18 finden Sie hier.

Literatur

  • H.W. Schüßler: Digitale Signalverarbeitung
  • R. Best: Digitale Signalverarbeitung und -simulation
  • S. D. Stearns, R. A. David: Signal Processing Algorithms
  • U. Tietze, Ch. Schenk: Halbleiterschaltungstechnik
  • R. W. Hamming: Digitale Filter
  • O. Föllinger: Laplace- und Fourier-Transformation
  • R. Steinmetz: Multimediatechnologie
  • C. Jutten, J. Hérault: Traîtement de signal
  • B. Pompe: Einführung in die Informationstheorie
  • D. Feldmann: Information Theory, Excess Entropy and Computational Mechanics