Die Absolventen verfügen über ein vertieftes Verständnis und erweiterte Kenntnisse der digitalen Signalverarbeitung, insbesondere der statistischen Methoden zur Analyse und Verarbeitung von Signalen. Sie sind in der Lage, Signale als stochastische Prozesse zu beschreiben und Methoden der Stochastik auf Fragestellungen der Elektro- und Informationstechnik anzuwenden. Darüber hinaus können sie Korrelations- und Spektralanalysen von Zeitreihen durchführen sowie kontinuierliche und zeitdiskrete stochastische Prozesse, insbesondere MA-, AR- und ARMA-Modelle, analysieren und zur Modellierung technischer Systeme einsetzen.
Die Absolventen können die Reaktion linearer zeitinvarianter Systeme auf stochastische Signale analysieren und die Auswirkungen von Rauschen auf das Systemverhalten beurteilen. Sie beherrschen die Grundlagen des Entwurfs digitaler FIR- und IIR-Filter und sind in der Lage, für gegebene Aufgabenstellungen geeignete optimale Filter, wie Matched-, Wiener- und Kalman-Filter, auszuwählen und zu entwerfen. Zudem können sie diese Verfahren mit MATLAB/Simulink implementieren, simulieren und die Ergebnisse fachgerecht auswerten.
Durch die praktischen Übungen erwerben die Absolventen die Fähigkeit, Lösungsansätze im Team zu entwickeln, ihre Ergebnisse in angemessener Fachsprache mündlich und schriftlich zu präsentieren, zu begründen und kritisch zu reflektieren. Darüber hinaus sind sie in der Lage, ihren eigenen Lernprozess eigenverantwortlich zu planen, ihre Kenntnisse und Fertigkeiten kontinuierlich weiterzuentwickeln und sich neues Fachwissen selbstständig anzueignen.
- Dozent/in: Benedikt Pongs