Sensor and Actuator Signals (with Practical Exercises) - Detailansicht

Termine Gruppe: [unbenannt]
	Tag	Zeit	Rhythmus	Dauer	Raum	Raum- plan	Lehrperson	Status	Lernziele	fällt aus am	Max. Teilnehmer/-innen
	Do.	08:00 bis 09:30	woch		Gebäude H - H104		Kaufmann
	Fr.	08:00 bis 09:30	woch		Gebäude H - H104		Pfeil

Gruppe [unbenannt]:

vormerken

Zur Zeit kein Belegungszeitraum aktiv.

Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen	Zuständigkeit
Kaufmann, André, Professor	verantwortlich
Pfeil, Markus, Professor

Laut SPO für
Abschluss	Studiengang	Semester	Kategorie	ECTS
Master mit vorausg. Absch	Mechatronics MM-S (aus sonstigem Bereich)	1 - 3	Wahlfach	5
Master mit vorausg. Absch	Mechatronics MM-M (aus dem Bereich Maschinenbau)	1 - 3	Wahlfach	5
Master mit vorausg. Absch	Mechatronics MM-I (aus dem Bereich Informatik)	1 - 3	Wahlfach	5
Master mit vorausg. Absch	Mechatronics MM-E (aus dem Bereich Elektrotechnik)	1 - 3	Wahlfach	5
Master mit vorausg. Absch	Informatik	1 - 3	Wahlfach	5
Master mit vorausg. Absch	Electrical Engineering and Embedded Systems	1 - 1	Pflichtfach	5

Zuordnung zu Einrichtungen
Masterstudiengang Electrical Engineering and Embedded Systems
Masterstudiengang Mechatronics
Masterstudiengang Informatik

Inhalt
Inhalt	Comment: Signal Processing 1: Sensor & Actuator Signals (with Practical Exercises) Remarks: with Practical Exercises
Literatur	Literature: M. Vetterli, J. Kovacevic and V.K. Goyal. Foundations of Signal Processing. Cambridge University Press, 2014
Lernziele	Learning Content: Basics of Signal Processing: - Systems Theory, Fourier Transform (FT, FS, STFT, DFT), Laplace Transform - Sampling, Discrete Systems Theory, z-Transform - Convolution, Digital Filters - Stochastic Processes Advanced Signal Processing: - System Identification - Spectral Estimation - Extrapolation, Interpolation & Smoothing - Image Processing - Compressed Sensing of Sensor & Actuator Signals
Leistungsnachweis	Exams accreditet: graded: K90
Lerninhalte	Basics of Signal Processing: - System Theory, Fourier Transforms (FT, FS, DTFT, DFT) and Laplace transform - Sampling, Discrete System Theory, z-Transform - Convolution, Digital Filters - Stochastic Processes Advanced Topics: - System Identification - Spectral Estimation - Extrapolation, Interpolation & Smoothing - Image Processing - Compressed Sensing

Strukturbaum

Die Veranstaltung wurde 4 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2026/27 gefunden:

Vorlesungsverzeichnis

Mechatronics (Master) - - - 1

2nd semester course - - - 2

Informatik (Master)

Wahlfächer - - - 3

Electrical Engineering and Embedded Systems (Master) - - - 4