Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung (DSP) Schulung

Einführung

Übersicht über die wesentlichen elektrotechnischen Konzepte und Prinzipien, die in der DSP Anwendung finden

• Bedeutung und Relevanz von DSP für moderne Technologien

Grundlagen der Mathematik und Physik für die digitale Signalverarbeitung

• Anwendung von Statistik, Wahrscheinlichkeitslehre sowie Prinzipien zum Umgang mit Rauschen
• Einführung in lineare Systeme und physikalische Überlagerungsgesetze
• Verständnis der Funktionsweise von Analog-Digital- und Digital-Analog-Wandlern

Übersicht über gebräuchliche Softwareplattformen und Werkzeuge für die digitale Signalverarbeitung

Einstieg in die Architektur digitaler Prozessoren

• Systemanforderungen an DSP-Prozessoren

Arbeiten mit Faltungseigenschaften und -algorithmen

• Deltafunktion im Vergleich zur Impulsantwort
• Verständnis der Eingangs- und Ausgangsalgorithmen
• Bedeutung der Korrelation in elektronischen Systemen bei DSP-Anwendungen

Einstieg in die diskrete Fourier-Transformation

• Was sind Fourier-Transformationen?
• Umgang mit Notationen, Formatierung und Variablen bei der DFT
• Berechnung und Analyse von Ergebnissen mittels DFT
• Funktionen sowie polare Eigenschaften in der DFT verstehen

Anwendung der Prinzipien der Fourier-Transformation auf DSP-Aufgaben

• Spektrale Analyse durchführen und Frequenzantworten bewerten

Einsatz verschiedener DSP-Bereiche sowie Auswahl geeigneter Lösungen

• Zeit- und Raumbereich
• Frequenz- sowie Wavelet-Domäne

Durchführung von Faltungsoperationen im Frequenzbereich

Nutzung fortgeschrittener Eigenschaften der Fourier-Transformation und deren Anwendungen

• Was sind Fourier-Paare? Wie funktionieren sie?
• Schnelle Fourier-Transformation im Vergleich zur diskreten Fourier-Transformation

Implementierung der kontinuierlichen Signalverarbeitung

Übersicht über die gängigsten Arten von digitalen Filtern sowie deren Aufgaben

Verständnis der Funktionsweise von Informationsfilterung und Erstellung einfacher Filter

• Unterschied zwischen Schrittantwort und Rauschunterdrückung

Einsatz gleitender Durchschnittsfilter sowie Implementierung entsprechender Faltungsmethoden

Bearbeitung von Window-Sinc-Filtern und Entfernung unerwünschter Frequenzanteile

Verwendung rekursiver Filter sowie Chebyshev-Filter

• Was bedeutet das Konzept der Rekursion in DSP?
• Wodurch zeichnen sich Butterworth-Filter aus?

Auswahl des optimalen Filters für ein konkretes elektronisches Anwendungsgebiet

Erstellung und Aufbau eines individuellen DSP-Filters basierend auf gewünschten Frequenzcharakteristiken

• Test und Optimierung des entworfenen Filters

Integration des geprüften Filters in das jeweilige elektronische System

• DSP-Anwendungen zur Datensicherung, Bildverarbeitung und weiteren Zwecken verstehen
• Praktische Übungen zu verschiedenen DSP-Aufgabenstellungen durchführen

Übersicht über erweiterte Softwarewerkzeuge für die Umsetzung von DSP-Verfahren

Einsatz komplexer DSP-Methoden für zukünftige Anwendungsgebiete

• Beschäftigung mit komplexen Fourier-Transformationen sowie der z-Domäne

Fehlerbehebung

Zusammenfassung und Abschluss des Kurses