Veranstaltung: Adaptive Systeme der Signalverarbeitung

Nummer:
141173
Lehrform:
Vorlesung und Übungen
Medienform:
Folien, rechnerbasierte Präsentation, Tafelanschrieb
Verantwortlicher:
Priv.-Doz. Dr.-Ing. Gerald Enzner
Dozent:
Priv.-Doz. Dr.-Ing. Gerald Enzner (ETIT)
Sprache:
Deutsch
SWS:
4
LP:
5
Angeboten im:
Sommersemester

Termine im Sommersemester

  • Beginn: Donnerstag den 20.04.2017
  • Vorlesung Donnerstags: ab 12:15 bis 13.45 Uhr im ID 03/401
  • Übung Montags: ab 10:15 bis 11.45 Uhr im ID 03/401

Prüfung

Mündlich

Termin nach Absprache mit dem Dozenten.

Dauer: 30min
Prüfungsanmeldung: FlexNow

Ziele

Die Studierenden haben ein breites Spektrum von adaptiven Systemen und Algorithmen mit dem besonderen Fokus auf adaptive digitale Filter und diverse Beispielanwendungen in der akustischen Signalverarbeitung, wie z.B. akustische Kanalschätzung, Geräuschfilterung und Entzerrung erlernt. Die vermittelten Kenntnisse erlauben jedoch eine breitere Interpretation auch in den Kommunikationsanwendungen, wie z.B. für die Kanalschätzung und Kanalentzerrung in der digitalen Übertragung.

Inhalt

  1. Grundlagen
  • Lineare Algebra
  • Grundaufgaben von Adaptiven Filtern: Identifikation, Filterung, Prädiktion, Inversion
  • MMSE Filter (Wiener Lösung)
  • Least-Squares Methode
  1. Rekursive Algorithmen
  • Normalized Least-Mean Squares (NLMS)
  • Recursive Least-Squares (RLS)
  • Frequency-Domain Adaptive Filter (FDAF)
  • Kalman Filter (Zustandsschätzer)
  1. Zeitvariante Systeme
  • Modellierung im Zustandsraum
  • Beispiel: Akustischer Zustandsraum
  • Beispiel: Akustischer Zustandsschätzer
  • Direkte Anwendung: Freisprechsysteme
  1. Blinde Systemidentifikation
  • Minimum-Eigenvalue Ansatz
  • Maximum-Eigenvalue Ansatz (PCA)
  • Systemidentifikationsbedingungen
  • Systemabstandsmaße
  • Direkte Anwendung: Mikrofonarrays
  1. Nichtlineare Systeme
  • Definition/Bemessung von Nichtlinearität
  • Beispiel: Quantisierung
  • Robuster linearer Algorithmus
  • Beispiel: Nichtlinearer Lautsprecher
  • Nichtlineare Modellierung/Identifikation

Voraussetzungen

keine

Empfohlene Vorkenntnisse

Systemtheorie 1-3, Digitale Signalverarbeitung, Kommunikationsakustik

Materialien

Folien:

Übungen:

Sonstige: