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Modulbeschreibung - Signalverarbeitung

Nummer
siv
ECTS 3.0
Anspruchsniveau intermediate
Inhaltsübersicht Überall, wo Signale verarbeitet werden oder wo Systeme auf äussere Einflüsse reagieren, lässt sich dieselbe mathematische Betrachtungsweise anwenden: die Darstellung der physikalischen Gegebenheiten in Form von Frequenzen statt von Zeitabläufen. Dies vereinfacht vieles, von der Lösung linearer Differenzialgleichungen bis zur Beschreibung ganzer HiFi-Systeme. Das Thema dieses Modules ist angewandte Mathematik und die Interpretation der Resultate.

    Inhalt:
  • Fourierreihe
  • Fouriertransformation
  • Faltung
  • Laplace-Transformation
  • Interpretation des Frequenzraumes: Bodediagramm, Pole/Nullstellen, Spektren
  • Eigenschaften von linearen zeitinvarianten Systemen
  • Signalflussdiagramme
  • zeitkontinuierliche Filter
  • Übergang zur Mathematik der zeitdiskreten Signalverarbeitung


In diesem Modul verwenden wir für die meisten numerischen und symbolischen Berechnungen Python (NumPy, SymPy), und für Signalflussdiagramme das in Python geschriebene Tool signalflowgrapher (https://github.com/hanspi42/signalflowgrapher)
Lernziele
  • Die Studierenden können die Integraltransformationen (Fourierreihe, Fouriertransformation und Laplacetransformation) mit allen mathematischen Besonderheiten (insbesondere der Faltung) in jeweils beide Richtungen anwenden.
  • Sie können erkennen, wann welche der drei Transformationen angebracht ist, und kennen den Zusammenhang zwischen Laplace-Übertragungsfunktion, Fouriertransformierter, und Bodediagramm.
  • Sie können von der Laplace-Übertragungsfunktion eines Systems Rückschlüsse auf die Form des Bodediagramms und die Lage von Polen und Nullstellen ziehen und auch umgekehrt.
  • Sie können Signalflussdiagramme aufzeichnen, daraus Übertragungsfunktionen berechnen und nach gegebenen Übertragungsfunktionen Signalflussdiagramme konstruieren.
  • Sie können abschätzen, welche Probleme von Hand und mit Tabellen gelöst werden müssen, und für welche sich eine Lösung mit Taschenrechner eignet
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Analysis 2 (an2)
  • Algebra (alg)
  • Allgemeine Elektrotechnik 2 (aet2)
  • Analysis 3 (SG EIT) (an3E), gleichzeitiger Besuch
Leistungsbewertung Erfahrungsnote und MSP schriftlich
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